Cuanto más sepas sobre tus usuarios y clientes, más posibilidades tendrás de desplegar estrategias eficaces para personalizar la experiencia del cliente.
La información personal, los datos de comportamiento sobre preferencias y hábitos de compra, los intereses y los datos psicográficos, como sabemos, son la base de una estrategia eficaz de elaboración de perfiles, pero ¿cuánto es posible saber sobre los usuarios que interactúan con las propiedades digitales y no digitales de una marca o con tus campañas ADS?
Un dato estadístico resulta significativo: en Italia, sólo el 1,8% de los visitantes, por término medio, decide revelar sus datos y dejar información de contacto en un sitio web o de comercio electrónico.
Esto significa que más del 98% de los usuarios interactúan de forma anónima, una cifra importante que representa un gran reto pero también una enorme oportunidad. Incluso siendo anónimos, de hecho, los usuarios, en las distintas ocasiones de interacción con la marca, liberan información valiosa (áreas geográficas desde las que se conectan, dispositivos utilizados, contenidos visualizados, etc.) que puede utilizarse para enriquecer los perfiles y dar lugar a posteriores actividades de personalización y perfilado progresivo.
Es aquí donde entran en juego los procesos de enriquecimiento de datos que, como la propia expresión indica, tienen como objetivo enriquecer el perfil del usuario, ya sea conocido o anónimo.
Estrategia de enriquecimiento de datos: ¿por qué es tan importante?
El término «enriquecimiento de datos» se refiere al proceso mediante el cual se enriquecen, pero también se actualizan, los datos y la información relativos al usuario individual.
El objetivo, como es fácil adivinar, es crear un perfil completo del usuario actualizado en tiempo real, esa visión unificada del cliente que, como sabemos, es la base de cualquier estrategia eficaz de mejora de la experiencia del cliente.
Ante la tan anunciada desaparición de las cookies de terceros, las actividades de enriquecimiento de datos han cobrado protagonismo, especialmente en lo que respecta a los perfiles de usuario anónimos.
Como sabemos, las audiencias perfiladas mediante datos de primera parte representan un activo importante para los profesionales del marketing, los anunciantes y los editores, pero su tamaño limitado a menudo hace necesario adoptar lógicas diferentes para lograr un alcance y un rendimiento numéricamente relevantes.
Una estrategia de enriquecimiento de datos se convierte así en fundamental tanto para los usuarios anónimos como para los conocidos: en el primer caso, permite enriquecer los datos y la información a partir de contextos de navegación, más que de modelos probabilísticos, mientras que, en el segundo, puede desplegarse con actividades de perfilado progresivo mediante formularios, encuestas, sondeos, por citar sólo algunos ejemplos.
Si queremos detenernos en los tipos de datos que pueden enriquecerse, se refieren esencialmente a :
- datos demográficos;
- datos geográficos;
- datos de comportamiento;
- datos transaccionales;
- datos de contacto;
- datos psicográficos.
Una estrategia de enriquecimiento de datos te permite conocer a tu público cada vez con más detalle.
Todo ello se traduce, para marcas y empresas, no sólo en la posibilidad de ofrecer una mejor experiencia al cliente, sino sobre todo en la oportunidad de aplicar estrategias basadas en datos más eficaces y oportunas.
Enriquecimiento de datos con Blendee
El sistema operativo de marketing de Blendee permite un enriquecimiento eficaz de los datos.
Esto es posible gracias al motor Audience Platform y a la funcionalidad A.I. Audience Profiling.
En concreto, la actividad de enriquecimiento de datos se basa en un sistema incremental de tres niveles.
Primer nivel
El primer nivel funciona a partir del análisis del contexto de referencia en el que se mueve un usuario. En este caso, se trata sobre todo de usuarios anónimos para los que el objetivo de una actividad de enriquecimiento de datos se concreta precisamente en la posibilidad de enriquecer su perfil.
Mediante el seguimiento de usuarios en campañas publicitarias en medios ajenos a las propiedades digitales de una marca o el seguimiento de usuarios anónimos dentro de las propiedades digitales, los algoritmos de inteligencia artificial de Blendee permiten detectar el contexto en el que se encuentra el usuario y asociar a este usuario determinadas características vinculadas a información cualitativa y cuantitativa derivada del propio contexto.
En este primer nivel, el motor de Audience Platform utiliza el análisis semántico de los contenidos y su clasificación mediante diferentes taxonomías como las taxonomías de primer y segundo nivel de IAB.
Segundo nivel
El segundo nivel añade a la cantidad de información recopilada en la primera fase, información demográfica (sexo y edad) derivada a través de modelos estadísticos que nos permiten atribuirla a un usuario anónimo que navega por el sitio a través de modelos probabilísticos basados en diferentes niveles de confianza.
Terzo Livello
El tercer nivel nos permite complementar la información anterior con información sobre usuarios conocidos, es decir, datos que ellos han dado a conocer y que la marca posee. Se trata de información demográfica, pero también de datos que pueden referirse a hábitos de consumo o intereses. En este caso, el comportamiento de los usuarios conocidos se asocia a comportamientos similares dentro de audiencias anónimas para derivar también características sociodemográficas sobre los miembros de estas audiencias.
De las actividades de enriquecimiento de datos a las de creación de audiencias, el paso es corto: precisamente a partir de las características atribuidas durante una actividad de enriquecimiento de datos, la A.I. Audience Profiling de Blendee permite analizar las características y, a partir de ellas, proceder a la creación de diferentes tipos de audiencia.
El enriquecimiento de datos es una poderosa estrategia para obtener una ventaja competitiva y ofrecer experiencias de cliente personalizadas y verdaderamente relevantes.
