Marketing Digital

First-party data, ¿qué es y para qué sirve?

Parish Aggarwal (Google) expuso en INBOUND 2022 sobre el desafío de la privacidad de los datos y la necesidad de obtener y priorizar la first-party data.


El futuro de la privacidad del cliente

según lo expuesto en INBOUND 2022 por Parish Aggarwal de Google.

 

Contexto actual de los clientes y la privacidad

Los clientes están más dispuestos a compartir su información cuando las marcas son responsables con los datos y los utilizan para generar valor.

 

El 90% de los consumidores (en América del Norte) compartiría su correo electrónico con el incentivo correcto, como la conveniencia de obtener una experiencia personalizada.

Empecemos por lo primero: ¿qué son datos de primera línea o first-party data? Es la información que recopilas directamente de tus consumidores cuando interactúan con tus productos o servicios, como tu sitio web o aplicación. Esta también es información que vive en tus sistemas centrales como, por ejemplo, tu CRM. Los datos propios serán cada vez más importantes para permitirte crear experiencias personalizadas. La privacidad es la reina y los datos propios son el rey. Los datos serán el rey del marketing de la próxima década, según Parish Aggarwal.

data privacy google 1

Datos relevantes:

  • 90% de las compañías dicen que los datos de primera línea son muy importantes en su estrategia de marketing digital.
  • 30% de las compañías están recopilando e integrando estos datos a través de difrentes canales.
  • 1% de las compañías están usando los datos para ofrecerles a sus clientes experiencias personalizas a través de diferentes canales.

 

Un nuevo desafío: la brecha de datos o "data gap"

El consentimiento será la clave para avanzar. Si las cookies de terceros están restringidas y no se puede rastrear sitios web de manera cruzada, y dependemos de que los consumidores den su consentimiento para el uso de cookies, encontraremos una brecha de datos.

A raíz de esto, tres áreas críticas se verán afectadas en relación a las campañas de SEM.

  1. La medición: no podremos medir la efectividad de la publicidad digital y cada vez menos conversiones serán medibles.
  2. Listas de audiencia: No podremos usar datos de terceros para la personalización de las listas de audiencia. Los datos de primera línea o first-party data serán escasos debido al consentimiento de los usuarios.
  3. Las subastas: Se verán afectadas por falta de información.


¿Qué hacer frente a estos desafíos?

  1. Céntrate en los datos y la infraestructura propios (por ejemplo tu página web).
  2. Apóyate en el modelado de aprendizaje automático (Machine Learning) y automatización.
  3. Utiliza tecnología agregada que preserva la privacidad como Privacy Sandbox de Google.

 


¿Cómo usar los datos de primera línea para garantizar el crecimiento basado en la privacidad?

Puedes utilizar este enfoque de tres pasos:

  1. Construir una base de datos de primera línea. 
  2. Medir los datos activamente.
  3. Activar con automatización. Combina el poder de los datos propios y la automatización. Los datos propios más las subastas equivalen a un aumento del 27 % en el volumen de conversión cuando se combinan con atribución "non-last click".


¿Cómo puede HubSpot ayudarte a capturar datos propios y mantener la experiencia segura para tus visitantes?

Los usuarios con permiso para editar la configuración del sitio web pueden personalizar los banners de cookies de seguimiento y de política de privacidad de visitantes para cumplir con las leyes de cookies de la UE y con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Una alerta de privacidad permite a los visitantes suscribirse o cancelar su suscripción a que se les haga seguimiento en tu cuenta de HubSpot. Esta característica funciona para todas las páginas de HubSpot, además de cualquier página externa con tu código de seguimiento de HubSpot instalado. Puedes consultar más información aquí.

 

¿De qué manera se relacionan la brecha de datos y el Machine Learning?

El modelado y el aprendizaje automático o machine learning podrán llenar los vacíos de datos. Un ejemplo de cuándo se crean vacíos de datos: cuando el 75 % de los usuarios ignoran los anuncios de consentimiento, hay un vacío de datos. 

 

¿Qué esperar a partir del 2024?

Lo que se puede esperar a largo plazo a partir del año 2024:

  1. Las herramientas que ayuden a etiquetar los consentimientos de privacidad prevalecerán en todas las regiones.
  2. Las cookies seguirán degradándose a medida que las personas se cambien a soluciones de medición más agregadas. La medición de eventos agregados es un protocolo para la medición del rendimiento de anuncios que procesa eventos web de dispositivos excluidos para ayudar a ejecutar campañas publicitarias efectivas mientras se respaldan las elecciones de los clientes con respecto al seguimiento de anuncios.
  3. El futuro será modelado. Las conversiones observables disminuirán, por lo que aumentará la confianza en el modelado.




¿Por qué deberías comenzar a prepararte ahora? Para convertirte en líder en la industria. Los clientes se sienten atraídos por las marcas que son líderes en privacidad. Viendo estas marcas un ROI del 270%. También porque el modelado de datos lleva tiempo: es necesario recolectar datos, aprender el comportamiento y optimizar.


Si estás listo para avanzar con la recolección de datos de primera línea, agenda una llamada con nosotros

 

 

Fuentes consultadas:

Evento "INBOUND 2022", sesión "The Future of Customer Privacy" por Parish Aggarwal.

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