Potencia una estrategia de Datos Propios

Mientras que los planes de Google para eliminar las cookies de terceros avanzan, las empresas se enfrentan al desafío de encontrar soluciones alternativas para recopilar datos y llevar a cabo campañas de marketing personalizadas y efectivas.

Los datos propios, o First-PartyData, comprenden la información que recopilamos directamente de los clientes y usuarios. Esto incluye datos de contacto, ventas, hábitos de navegación e interacciones con nuestros canales de comunicación.

Estos datos son cruciales porque ofrecen una visión directa sobre los clientes en relación con los servicios ofrecidos. Son esenciales para tomar decisiones informadas, automatizar comunicaciones, desarrollar nuevos servicios u optimizar cualquier etapa del customer journey.

Históricamente, muchos anunciantes han delegado sus campañas y datos en grandes plataformas publicitarias como Google, Meta o Amazon, confiando en los insights generados por estas. Estas compañías, conocedoras del poder de la información, han adoptado estrategias de «walled gardens», buscando monopolizar la información generada entre usuarios y anunciantes, manteniéndote dependiente de sus avanzados servicios y datos.

No obstante, con el fin de las cookies y una regulación más estricta sobre la transferencia de datos personales, la necesidad de potenciar la recolección orgánica de datos propios se ha vuelto más crítica. Es vital implementar estrategias que nos permitan entender mejor a nuestros clientes o potenciales clientes y sus necesidades.

Por ejemplo, si el 80% de los nuevos visitantes de una web no regresan, es fundamental captar algún dato de contacto durante su visita para mantener la comunicación y la posibilidad de reconectar.

Datos Propios para Mejorar Atención al Cliente y Análisis de Mercado

Una ventaja de los datos propios es su coste relativamente bajo y fácil acceso. Sin embargo, es importante tener en cuenta que parte de esta información puede estar en formatos desestructurados, como registros o audios, lo que puede implicar un esfuerzo y coste significativos para su transformación. Esto, a su vez, puede ser muy valioso para complementar nuestra comprensión de los clientes y procesos. Por ejemplo, analizar las interacciones de nuestro servicio de Atención al Cliente mediante Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) puede revelar problemas comunes en la atención al cliente y ayudar a mejorarla desde la raíz.

Nuestra data interna además se puede enriquecer con datos externos, con ello completamos la visión de nuestro mercado y usuarios. En función de la problemática que queramos resolver con datos, nos puede interesar adquirir distintos tipos de datos: