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Oficina Comercio y Territorio – PATECO
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El estudio señala, que durante más de una década, los especialistas de marketing han intentado comprender la complejidad de sus clientes a través de tecnologías de gestión de data a menudo incompletas. Las Data Management Platform (DMP), en primer lugar y posteriormente las Customer Data Platforms (CDP). Las DMP se asientan principalmente en datos anonimizados de tercera parte, que se ven amenazados por el reciente anuncio de Google de eliminar las cookies de terceros en 2022. Y las CDPs, aunque expertas en first party data, no están dando solución al problema de la resolución de identidades ni son fiables en la gestión del third party data. En resumen, ambas no pueden comprender en su totalidad quienes son sus consumidores ni cómo se están comportando en un entorno tanto offline como online.
“El ecommerce tiene a su alcance un campo infinito de nuevos clientes potenciales en el entorno online. Contar con un CRM, un DMP o incluso un CDP no es suficiente para captar toda la información necesaria sobre esos usuarios para un marketing efectivo que se transforme en una venta. Las plataformas de inteligencia de cliente o Customer Intelligence Platform (CIP) han llegado al mercado para cambiar esta realidad”, comenta Marc Ginjaume, director de Zeotap en España y Latam.
Posteriormente analiza las características de las plataformas de inteligencia del cliente o Customer Intelligence Platforms (CIP) que empezaron a surgir a comienzos de 2019. Entre los principales rasgos de las CIP, el estudio señala que son capaces, no sólo de ofrecer a las marcas un conocimiento completo y en tiempo real del consumidor, basado en la resolución de identidades y la combinación del first party data con third party data de calidad. Sino también de predecir comportamientos de estos gracias a la inteligencia de datos. Todos estos factores posibilitan a los anunciantes ofrecer experiencias hiperpersonalizadas para cada persona y lograr un mayor rendimiento de su inversión digital.
2.- Resolver la identidad de los consumidores conectando al máximo sus identificadores tanto digitales como offline y expandir esas conexiones con la ayuda de un proveedor externo para poder llegar al mismo consumidor de forma omnicanal.
3.- Tras resolver los problemas de identidades, hacer una segmentación de los clientes según los datos históricos de comportamiento.
4.- Combinar los first party data con otros datos externos de tercera parte para obtener una visión 360º del consumidor. Y además, utilizar un espacio seguro para compartir datos (data clean rooms) para que la data no se contamine y su intercambio cumpla con la normativa de privacidad y seguridad de datos GDPR.
5.- Aplicar los propios modelos de propensión y algoritmos que ha desarrollado la marca para predecir mejor cómo se comportarán los clientes en un futuro próximo.
6.- Agrupar de nuevo a los clientes según su comportamiento futuro y decidir a qué grupo o segmento asignar recursos de marketing.
7.- Crear estrategias centradas en el cliente que se ajusten a cada segmento y personalizar cada campaña según la inteligencia de datos del cliente con que se cuenta.
A modo de conclusión, el análisis destaca que, una vez que se ha realizado todo este camino, es el momento de analizar, por parte de las marcas, el retorno de la inversión de sus estrategias digitales. Sólo después de haber implementado todas estas medidas, el diagnóstico será acertado.