{"id":5193,"date":"2018-02-22T03:59:02","date_gmt":"2018-02-22T02:59:02","guid":{"rendered":"https:\/\/letsrebold.com\/blog\/seis-retos-que-tienen-los-anunciantes-en-2018-para-convertir-el-data-en-una-ventaja-competitiva\/"},"modified":"2022-08-01T09:43:53","modified_gmt":"2022-08-01T07:43:53","slug":"seis-retos-que-tienen-los-anunciantes-en-2018-para-convertir-el-data-en-una-ventaja-competitiva","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/letsrebold.com\/es\/blog\/seis-retos-que-tienen-los-anunciantes-en-2018-para-convertir-el-data-en-una-ventaja-competitiva\/","title":{"rendered":"Seis retos que tienen los anunciantes en 2018 para convertir el data en una ventaja competitiva"},"content":{"rendered":"<h3 style=\"text-align: center\"><strong>Digilant analiza c\u00f3mo optimizar el Big Data para mejorar y personalizar la comunicaci\u00f3n con los consumidores<\/strong><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Creaci\u00f3n de un perfil 360\u00ba del usuario, a trav\u00e9s de su \u201chuella digital\u201d y sum\u00e1ndole datos <em>offline<\/em> que se puedan integrar. De este modo ser\u00e1 posible ofrecerle productos y servicios personalizados en cada momento, en funci\u00f3n de sus necesidades particulares.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Incorporar inteligencia a los datos: an\u00e1lisis en tiempo real, modelos predictivos para desarrollar estrategias de <em>cross\/up-selling, engagement<\/em> y fidelizaci\u00f3n; as\u00ed\u00a0como estrategias de captaci\u00f3n a trav\u00e9s de modelos de prospecci\u00f3n, que generen aprendizajes continuos y actualizados.<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u201cDemocratizaci\u00f3n\u201d de los datos dentro de la empresa: aprovechar el conocimiento de los usuarios compete a todas las \u00e1reas. Las necesidades latentes sobre <em>Big Data<\/em> son las mismas desde Marketing, Comunicaci\u00f3n, Ventas, CRM, Experiencia de Cliente, Nuevo Negocio, etc.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Valoraci\u00f3n de datos de terceros. Pueden ser tan relevantes para una compa\u00f1\u00eda como la informaci\u00f3n que ha obtenido directamente. En Espa\u00f1a hay muchos proveedores de datos comportamentales pero muy pocos proveedores de datos de consumo real.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Cumplimiento en materia de protecci\u00f3n de datos (RGPD). Muchos de los esfuerzos de las empresas en este entorno durante 2018 est\u00e1n enfocados al cumplimiento del nuevo Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD).<\/strong><\/li>\n<li><strong>Invertir en conocimiento, invertir en datos. Las<\/strong><strong> empresas estadounidenses destinaron 10.000 millones de d\u00f3lares a la compra de datos de audiencia de terceros y otros 10.000 millones a soluciones para respaldar su activaci\u00f3n durante 2017.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>Madrid, 21 de febrero de 2018.- <\/strong>La posibilidad de personalizar la publicidad, mejorando los resultados de sus campa\u00f1as, es el mayor potencial que las grandes marcas encuentran en el <em>data<\/em>. Eso explica la creciente inversi\u00f3n de los anunciantes en este \u00e1mbito. Las empresas estadounidenses, por ejemplo, destinaron 10.000 millones de d\u00f3lares a la compra de datos de audiencia de terceros y otros 10.000 millones a soluciones para respaldar su activaci\u00f3n durante 2017, seg\u00fan un estudio de IAB y la Data &amp; Marketing Association,<\/p>\n<p>\u201c<em>Los datos son clave para el \u00e9xito de todas las empresas, independientemente de su tama\u00f1o, por eso hay que hablar de Big Data y de Small Data. En este sentido, las empresas son cada vez m\u00e1s conscientes del gran valor que tiene su propia informaci\u00f3n (first party data), para entender mejor a sus usuarios y construir una comunicaci\u00f3n verdadera. Uno de los grandes cambios que hemos experimentado es la manera en que los usuarios se ponen en contacto con las marcas. Nos encontramos con un consumidor activo y proactivo, que habla, exige ser escuchado y el reto de \u00a0las marcas es responder a sus necesidades<\/em>\u201d, explica<strong> Jawinda Payano,<\/strong> <em>Head of Custom Data Solutions <\/em>de Digilant Espa\u00f1a.<\/p>\n<p>\u201c<em>Por ello, muchas compa\u00f1\u00edas que a\u00fan no lo hac\u00edan han empezado a estructurar los datos que capturan desde distintas fuentes; y las que a<\/em><em>\u00fa<\/em><em>n no lo hacen, est\u00e1n empezando a valorarlo y adentr\u00e1ndose en esta nueva etapa, que no es m\u00e1s que una evoluci\u00f3n natural<\/em>\u201d, contin\u00faa Jawinda Payano.<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong><u>Los seis retos m\u00e1s importantes en 2018 para las marcas:<\/u><\/strong><\/p>\n<p>Gracias al <em>expertise<\/em> en el entorno del <em>data<\/em> de <a href=\"https:\/\/letsrebold.com\/es\/\"><strong>Digilant<\/strong><\/a>, empresa especializada en compra program\u00e1tica y gesti\u00f3n de datos, han identificado seis aspectos cr\u00edticos en la actualidad para los anunciantes:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Creaci\u00f3n de un perfil 360\u00ba del usuario<\/strong>. Poder unificar bajo un mismo identificador toda la informaci\u00f3n que las marcas poseen sobre un mismo usuario.\u00a0 Para lograrlo es necesario integrar datos de fuentes propias y de terceros que les permitan crear un perfil 360\u00ba de un consumidor a trav\u00e9s de su \u201chuella digital\u201d y sum\u00e1ndole los datos <em>offline<\/em> que se puedan integrar.<\/li>\n<\/ul>\n<p>De este modo ser\u00e1 posible ofrecerle productos y servicios personalizados en cada momento, en funci\u00f3n de sus necesidades particulares, generando una gran ventaja competitiva para aquellas marcas que sean capaces de hacerlo.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Incorporar inteligencia a los datos<\/strong>. Ya no es suficiente con crear una estructura de datos que permita <em>clusterizarlos<\/em>; es necesario dotar de inteligencia a esa estructura: an\u00e1lisis en tiempo real, modelos predictivos que faciliten la b\u00fasqueda de patrones para desarrollar las estrategias de <em>cross\/up-selling, engagement<\/em> y fidelizaci\u00f3n; as\u00ed\u00a0como estrategias de captaci\u00f3n a trav\u00e9s de modelos de prospecci\u00f3n, que generen aprendizajes continuos y actualizados.<\/li>\n<li><strong>\u201cDemocratizaci\u00f3n\u201d de los datos dentro de la empresa<\/strong>: aprovechar los beneficios del conocimiento que aporta el <em>data<\/em> ya no ata\u00f1e s\u00f3lo a los equipos de <em>IT, Analytics, CRM<\/em> o <em>Business Intelligence<\/em> dentro de las empresas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Aprovechar el conocimiento de los usuarios compete a todas las \u00e1reas, a trav\u00e9s de casos de uso que les permitan poner en valor las necesidades latentes sobre <em>Big Data<\/em>, y que son las mismas desde Marketing, Comunicaci\u00f3n, Ventas, CRM, Experiencia de Cliente, Nuevo Negocio, etc.:<\/p>\n<ul>\n<li>Gesti\u00f3n de un volumen relevante de datos.<\/li>\n<li>Nivel de agregaci\u00f3n. Sobre todo, integrando diferentes fuentes de datos.<\/li>\n<li>Autoservicio: accesibilidad en funci\u00f3n de los usuarios finales de los datos.<\/li>\n<li>Visualizaci\u00f3n: simplicidad de los resultados.<\/li>\n<li>Actualizaci\u00f3n en tiempo real.<\/li>\n<li>Flexibilidad y agilidad para adecuarse a una evoluci\u00f3n continua.<\/li>\n<li>Medici\u00f3n: incremento de la rentabilidad por \u00e1rea gracias al uso de los datos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Valoraci\u00f3n de datos de terceros<\/strong>: Los grandes retos para 2018 est\u00e1n relacionados con la transparencia y la entrada de proveedores de datos de consumo.\u00a0Adem\u00e1s de los datos propios, las marcas adquieren y utilizan datos de terceros; pero no cualquier dato.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El <em>data<\/em> de un tercero puede ser tan relevante para una compa\u00f1\u00eda como la informaci\u00f3n que ha obtenido directamente, siempre y cuando el nivel de transparencia sobre el dato que se quiera adquirir sea total:<\/p>\n<p>&#8211; en t\u00e9rminos de la definici\u00f3n completa que se ha seguido para <em>clusterizar<\/em> un segmento;<\/p>\n<p>&#8211; respondiendo a las preguntas de por qu\u00e9, hace cu\u00e1nto y con qu\u00e9 frecuencia se ha determinado que un usuario pertenece a un segmento u otro.<\/p>\n<p>Jawinda Payano recuerda que \u201c<em>las marcas echan de menos proveedores de datos de consumo. Actualmente existen muchos proveedores de datos comportamentales y muy pocos proveedores de datos de consumo real, sobre todo en el mercado espa\u00f1ol<\/em>\u201d.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Cumplimiento en materia de protecci\u00f3n de datos (RGPD)<\/strong>. Siempre ha estado en el epicentro del <em>Big Data<\/em>. Pero, con la entrada en vigor en mayo de 2018 del nuevo Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD), muchos de los esfuerzos de las empresas en este entorno durante el presente a\u00f1o est\u00e1n enfocados al cumplimiento de la nueva normativa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Adem\u00e1s del aspecto de la seguridad de los datos, el ecosistema del marketing tambi\u00e9n est\u00e1 siguiendo con inquietud las repercusiones que pueden tener sobre la actividad publicitaria tanto la aplicaci\u00f3n del RGPD como el Reglamento <em>e-Privacy<\/em>, que est\u00e1 desarrollando el Consejo de la Uni\u00f3n Europea, una vez que ya ha pasado por la Comisi\u00f3n y el Parlamento. Es importante entender que todo el marco regulatorio afecta al ecosistema digital completo, desde anunciantes, editores, intermediarios, gestores de datos, etc.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Invertir en conocimiento, invertir en datos. <\/strong>La evoluci\u00f3n m\u00e1s importante en t\u00e9rminos de datos es la capacidad de entender el valor de la inversi\u00f3n en este entorno, analizando el retorno que es capaz de generar a todas las \u00e1reas de la compa\u00f1\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las empresas son cada vez m\u00e1s conscientes de ello y apuestan por empezar utilizando sus propios datos para optimizar todas las acciones de marketing. Pero conviene crecer de forma ordenada en <em>Big Data<\/em>, aprendiendo paso a paso, ya sea internamente o con ayuda de <em>partners<\/em> externos con experiencia, tanto en la recopilaci\u00f3n, estructuraci\u00f3n, activaci\u00f3n y explotaci\u00f3n de <em>learnings<\/em> en tiempo real.<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong>Un buen punto de partida es el CRM, la herramienta m\u00e1s com\u00fan en aquellas compa\u00f1\u00edas que est\u00e1n iniciando su transformaci\u00f3n digital, ya que permite recolectar cientos de atributos a un coste adicional relativamente inexistente.\u00a0 A continuaci\u00f3n hay soluciones m\u00e1s complejas, como la integraci\u00f3n de distintas fuentes de datos, hasta la instalaci\u00f3n de un DMP.<\/p>\n<p>La inversi\u00f3n en <em>Big Data<\/em> ayuda primero a entender y luego a construir recorridos m\u00e1s complejos de la experiencia de cliente, permitiendo activar el <em>data<\/em> de manera m\u00e1s inteligente y sacar el m\u00e1ximo partido a los datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Digilant analiza c\u00f3mo optimizar el Big Data para mejorar y personalizar la comunicaci\u00f3n con los consumidores &nbsp; Creaci\u00f3n de un perfil 360\u00ba del usuario, a trav\u00e9s de su \u201chuella digital\u201d y sum\u00e1ndole datos offline que se puedan integrar. 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