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Llegar a clientes protegiendo su privacidad

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Llegar a clientes protegiendo su privacidad

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Cómo llegar a los consumidores mientras se protege su privacidad. El debate en torno al seguimiento probabilístico versus determinístico entre dispositivos no es nada nuevo hoy.

Pero con el entorno en línea rápidamente cambiante y las capacidades tecnológicas, y con clientes cada vez más interactivos en múltiples dispositivos, las marcas y agencias deberían tener una conversación diferente: necesitan ver más allá de qué método de orientación utilizar y determinar cómo pueden identificar mejor a los clientes para obtener más compromiso personal y relevante a la vez que se continúa manteniendo la privacidad de los consumidores.

Esto es especialmente cierto ya que los problemas de confianza y escala se han planteado recientemente en relación con las empresas de datos propias, como Facebook.

Utilizando métodos deterministas, basados ​​en alguna forma de datos de identificación específicos en un consumidor (comúnmente inicios de sesión, datos de registro, direcciones físicas y, a veces, datos o ID de clientes fuera de línea, por ejemplo), una empresa puede determinar quién es un usuario específico.

Pero este método ha causado problemas importantes para las compañías de datos propias.

Facebook se enfrenta a este dilema, ya que no solo sus datos están limitados a la información solo de su plataforma, sino que también contienen información muy específica del usuario, creando un problema de privacidad cuando se usa con terceros.

Los métodos probabilísticos, por otro lado, usan un enfoque de ciencia de datos para tomar una variedad de señales a través de múltiples canales para construir perfiles de usuario con datos anónimos, y pueden aumentar la escala al predecir comportamientos de usuarios basados ​​en usuarios conocidos similares.

Con la multitud de dispositivos y puntos de contacto para que las compañías recopilen datos, los métodos probabilísticos han evolucionado más allá del punto de solo las cookies de rastreo.

Dado que la privacidad es una gran preocupación en el mundo actual basado en datos, los métodos probabilísticos permiten a las empresas crear perfiles holísticos de clientes y enfocarse en los segmentos de clientes deseados sin requerir el uso de información de identificación.

Junto con los datos específicos, pero anónimos, de los clientes a sus espaldas, las compañías ahora necesitan preguntar cómo aprovechar mejor los datos a los que tienen acceso.

Los profesionales del marketing deben centrarse en la escala y la precisión, y la clave de esto es la cantidad de datos a los que una empresa tiene acceso y cómo se utilizan.

Alcanzar clientes a escala

Los problemas de confianza y escala son un desafío repetido en la tecnología publicitaria. Los métodos probabilísticos pueden superar estos dos desafíos y ayudar a las empresas a llegar a los consumidores a gran escala.

Para escalar con éxito, una empresa debe ser capaz de reconocer y vincular los dispositivos, prácticamente todos los consumidores digitales a través de una gama de identificadores digitales.

Esto puede lograrse a través de una combinación sofisticada de tecnología y análisis que abordan todos los puntos de contacto y dispositivos de consumo que se utilizan ahora.

Si bien esto requiere poner esfuerzo y activos adicionales en un brazo interno de análisis de datos de la empresa o un socio de agencia probabilística, ambos pueden ayudar a condensar y analizar datos en línea y fuera de línea para comprender el comportamiento y los patrones del cliente y ofrecer una escala superior para las campañas.

Cuando se hace correctamente, los métodos probabilísticos de focalización son altamente efectivos en términos de escala, alcanzando a más personas adecuadas.

Hacer campañas precisas

Cuando se trata de campañas dirigidas por el cliente, la importancia de la precisión no se puede enfatizar lo suficiente, y la tasa de precisión va de la mano de la madurez de una empresa a lo largo del espectro probabilístico.

Cuantas más entradas de datos tenga una empresa (tanto en cantidad como en diversidad), será más sofisticado con su orientación y precisión.

Tanto los datos propios como los de terceros brindarán a las empresas una visión completa del consumidor.

Pero para campañas precisas, una empresa no puede simplemente empalmar segmentos de público de terceros comprados en un mercado.

Necesita tener una plataforma de datos completamente integrada para que puedan ver a un consumidor a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, una plataforma de medios sociales puede ofrecer una gran cantidad de datos y conocimientos de los clientes sobre sus usuarios, pero está limitada a su propio universo.

Además de extraer datos de múltiples conjuntos de datos, es igualmente importante para las compañías filtrar los datos incorrectos y evitar el fraude publicitario.

Los equipos de análisis expertos pueden identificar y filtrar estos datos incorrectos, usar múltiples tecnologías para llegar y comprender a los usuarios y vincular las acciones en línea y fuera de línea.

A medida que una empresa madura a lo largo del espectro probabilístico y aprovecha una mayor cantidad de fuentes de datos, en realidad tendrá más ventajas de privacidad, ya que no utilizará información identificable de primera parte y puede mantener anónimos a los usuarios.

Centrarse en el cliente y ofrecerle una experiencia personalizada y única es el objetivo principal que debe impulsar los métodos de orientación y seguimiento.

Pero la privacidad también debe tenerse en cuenta en estas decisiones de campaña.

Con la cantidad de datos disponibles en la actualidad, los métodos probabilísticos permiten a las empresas continuar ejecutando campañas altamente específicas y personales, al tiempo que garantizan el anonimato requerido por los consumidores en la actualidad.

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