En nuestro mundo basado en datos, los especialistas en marketing digital se apoyan mucho en los conocimientos de la información de los clientes para dar forma a las decisiones, las estrategias y el compromiso. Pero el simple hecho de tener datos no es suficiente. Las empresas necesitan colaborar y compartir datos para liberar realmente su potencial. Esto les permite obtener nuevas perspectivas, mejorar productos y servicios, e impulsar un crecimiento sostenible.
Esta guía profundiza en las mejores prácticas para la colaboración de datos, ofreciendo una hoja de ruta para forjar asociaciones poderosas y preservar la conectividad en un mundo sin cookies de terceros.
Descripción de la colaboración de datos
La colaboración de datos se produce cuando dos organizaciones o socios unen fuerzas para combinar y analizar sus activos de datos, sacando a la luz información valiosa que se perdería si trabajaran en silos.
Según la IAB, la colaboración de datos se puede definir como el uso de la tecnología para combinar y analizar conjuntos de datos dentro de una organización o con socios para permitir una amplia gama de casos de uso, desde descubrir nuevos conocimientos de los consumidores y permitir una medición precisa entre pantallas hasta ampliar el alcance y crear redes de medios de comunicación que construyan marcas.
En esencia, se trata de diferentes partes interesadas, ya sea dentro de la misma empresa o en diferentes empresas, que se unen para obtener datos de permisos con el objetivo de extraer información para impulsar las estrategias de marketing. Esto se ve en todas las industrias, ya que las empresas utilizan la colaboración para romper los silos de datos, impulsar la inteligencia empresarial y generar innovación general.
Impulsores clave
Con el endurecimiento de las leyes de privacidad de datos y la desaparición de las cookies de terceros, la colaboración de datos es esencial para que los profesionales del marketing digital aprovechen al máximo sus datos, todo ello mientras navegan por un nuevo panorama.
El aumento de la colaboración de datos se ha visto impulsado por la demanda de conjuntos de datos diversos y a escala, el impulso para tomar decisiones basadas en datos y los desafíos creados por los silos organizativos. La colaboración permite a las empresas combinar sus conocimientos colectivos para dirigir mejor la estrategia y comprender a los clientes.
La importancia de los datos de primera mano
Los datos de origen se refieren a la información obtenida directamente de tu audiencia o clientes. Esto incluye datos recopilados de fuentes como:
- Interacciones en su sitio web
- Participación en las redes sociales
- Encuestas de opinión de los clientes
- Transacciones
La conexión directa entre el recopilador (negocio) y la fuente (cliente o audiencia) garantiza un mayor nivel de precisión y relevancia, lo que hace que los datos de primera mano sean extremadamente valiosos.
Encontrar formas de aumentar el valor de sus datos de origen es cada vez más importante a medida que desaparecen las cookies de terceros. Al descubrir información directa sobre el comportamiento, las preferencias y los comentarios de los clientes, las empresas pueden adaptar sus productos, servicios y estrategias de marketing para satisfacer las necesidades precisas de su público objetivo. Esta personalización mejora la experiencia del cliente, aumenta la lealtad e impulsa las tasas de conversión. Lo mejor de todo es que no se requieren cookies de terceros.
Comparación de fuentes de datos
- Datos de origen: datos que recopilas directamente de tus clientes y audiencias. La precisión y la relevancia son sus principales ventajas.
- Datos de segunda parte: Básicamente, los datos de primera parte de otra persona que obtiene a través de una asociación comercial directa o un acuerdo para compartir ciertos conjuntos de datos.
- Datos de terceros: Se trata de datos agregados de múltiples fuentes por una entidad externa sin relación directa con esos clientes. Puede ayudar a proporcionar escala y enriquecer los datos de primera mano con información adicional.
7 mejores prácticas para la colaboración de datos
La colaboración de datos externos representa un cambio de paradigma en la forma en que las organizaciones abordan los datos y el análisis de terceros. A través de la colaboración, las empresas pueden desbloquear nuevos conocimientos, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar la innovación. Sin embargo, embarcarse en una iniciativa de colaboración de datos requiere una planificación y ejecución cuidadosas.
1. Establece objetivos, metas y plazos claros
Así es como las organizaciones pueden establecer expectativas realistas y garantizar el éxito de sus esfuerzos de colaboración de datos.
Identificación de objetivos para la colaboración de datos
Antes de iniciar un proyecto de colaboración de datos, es crucial definir objetivos claros y medibles. Ya sea que se trate de mejorar los conocimientos de los clientes, desarrollar nuevos productos o mejorar las estrategias de marketing, tener una comprensión clara de lo que se pretende lograr ayuda a guiar la selección de socios, datos y tecnologías.
Alinear los objetivos de colaboración de datos con la estrategia empresarial general
Asegúrese de que sus esfuerzos de colaboración de datos se alineen con su estrategia empresarial más amplia. Esta alineación ayuda a asegurar la aceptación de las partes interesadas en toda la organización y garantiza que la colaboración genere valor hacia el logro de los objetivos comerciales generales.
Establecer plazos para el envío y/o la recepción de datos
Los plazos son esenciales para gestionar las expectativas y garantizar la ejecución fluida de los proyectos de colaboración de datos. Establezca plazos realistas para el intercambio de datos, el análisis y la implementación de conocimientos. Tenga en cuenta los posibles retrasos y dedique tiempo a realizar un análisis exhaustivo antes de utilizar la información para las campañas o las sesiones de estrategia.
2. Consideraciones sobre la plataforma de colaboración de datos
La selección de una plataforma de colaboración de datos adecuada es una decisión crítica que requiere una cuidadosa consideración de varios factores para garantizar el éxito de sus iniciativas de datos. Aquí hay varios factores que debe considerar:
- Activación: Evalúe si la plataforma le permite utilizar los datos de manera efectiva. Opte por una herramienta que permita una activación y un modelado sin problemas, lo que garantiza un compromiso significativo con sus conjuntos de datos.
- Compatibilidad: Debe integrarse perfectamente con sus sistemas existentes y facilitar el intercambio de datos fácil y seguro con socios potenciales.
- Flexibilidad: Maximice el potencial de la colaboración de datos seleccionando una plataforma que pueda aceptar datos conocidos (deterministas) y desconocidos (probabilísticos o inferidos). Este enfoque garantiza una capacidad de vinculación de datos más amplia e inclusiva, descubriendo información que de otro modo podría permanecer oculta.
Descripción general de las plataformas y herramientas populares
El panorama de las salas limpias muestra varios tipos de plataformas de colaboración de datos, cada una de las cuales satisface diferentes necesidades:
- Salas limpias de almacenamiento de datos: Por lo general, estas plataformas están diseñadas para organizaciones que necesitan mantener almacenes de datos a gran escala con capacidades de sala limpia para un análisis seguro y profundo.
- Salas limpias de jardín amurallado: Son proporcionadas por grandes empresas tecnológicas y pueden ser adecuadas para los profesionales del marketing que buscan combinar sus datos de primera mano con los datos de los consumidores dentro del ecosistema del socio.
- Plataformas de colaboración de datos: Estas plataformas pueden permitir el intercambio y enriquecimiento de datos privados, y son ideales para empresas que buscan una colaboración flexible sin la necesidad de mover datos fuera de sus entornos.
- Salas limpias de consultas: esta opción puede ofrecer un terreno neutral para la colaboración de datos, especialmente útil para las partes que buscan utilizar sus conjuntos de datos de origen de una manera segura y compatible con la privacidad sin movimiento de datos.
3. Elija el socio de colaboración de datos adecuado
Una vez que haya decidido qué plataforma o tecnología de colaboración de datos utilizará, es hora de elegir el socio con el que colaborará.
Preguntas para garantizar un buen ajuste con un socio de colaboración de datos
Utilice las siguientes preguntas para ayudarle a determinar el socio adecuado para su colaboración.
- Alojamiento de datos: pregunte dónde se almacenan los datos del socio y las medidas de seguridad implementadas.
- Movimiento de datos: Aclare el proceso para la transferencia de datos, si es necesario, y cómo se protegerá.
- Superposición de datos: determine el grado de superposición entre sus conjuntos de datos y el valor potencial que podría aportar a ambas partes.
- Disponibilidad de ID: Pregunte sobre los identificadores disponibles para la coincidencia de datos y si hay un gráfico de identidad disponible o se puede crear.
- Unicidad de los datos: Evalúe qué tan únicos y complementarios son los datos del socio para su estrategia.
Evaluación del valor de un ejercicio de colaboración de datos
- Umbral de superposición: Establezca qué nivel de superposición tiene sentido. Por ejemplo, en Lotame, consideramos que 5.000 atributos únicos son nuestro punto de referencia para justificar un esfuerzo de colaboración.
- Mejora de la estrategia de datos: considere si los datos del socio proporcionarán información que se sume a su estrategia actual y cómo afectará a su campaña o estrategia de segmentación.
Consejos adicionales para seleccionar un socio comercializador o editor
- Datos únicos: Los datos del socio deben ofrecer algo único que aún no posea.
- Alineación estratégica: Sus datos deben alinearse y mejorar sus objetivos de marketing o publicación.
- Información aditiva: La colaboración debe permitir a ambas partes ofrecer mejores campañas, estrategias de segmentación o información general que ninguna de las dos podría lograr de forma independiente.
4. Compartir la documentación de recopilación de datos
Ahora que ha elegido el socio adecuado con el que colaborar, es hora de entrar en el meollo de la cuestión. En primer lugar, debe compartir con su pareja cómo se recopilarán los datos. Proporcione descripciones claras de cómo se obtienen los datos, destacando lo que hace que los datos sean únicos. La taxonomía más reciente de Lotame Data Exchange se centra en las fuentes de datos, como el consumo contextual, la ubicación, las transacciones y las encuestas, para analizar fácilmente lo que leen las personas, dónde pasan su tiempo y en qué gastan su dinero, por ejemplo.
5. Categorizar los datos
A continuación, es el momento de categorizar los datos. Agrupe los datos en categorías significativas (datos demográficos, intereses, propensión al comprador) para facilitar el análisis y la orientación. Las categorías de alto nivel son útiles para un análisis amplio y rápido, pero normalmente los datos más significativos se encuentran en los intereses de nivel inferior dentro de las taxonomías y estos deben formatearse de manera que se extraigan fácilmente los conocimientos.
6. Facilitar las visualizaciones
Organice los datos en varios niveles para generar fácilmente gráficos e informes detallados (es decir, mediante tablas dinámicas) para los socios. Los gráficos de análisis de datos a menudo se organizan por fuente de taxonomía (por ejemplo, contextual o palabras clave), tipos de clientes (por ejemplo, leales o que gastan mucho) o personas. Todo esto puede informar una recomendación más completa desde la ubicación en los medios, la estrategia creativa o la perspectiva del público objetivo.
7. Eliminar puntos de datos irrelevantes
Identifique y excluya la información que no sea relevante para la colaboración. Los datos específicos de otras marcas o casos de uso pueden generar ruido para algunos socios.
Ejemplos de asociaciones de colaboración de datos
Las plataformas de colaboración de datos son una tecnología emergente dentro del ecosistema tecnológico de marketing. Un subconjunto de la colaboración de datos son las soluciones puntuales de sala limpia. Han estado en los titulares como una forma de que las empresas trabajen juntas de una manera altamente controlada para unir y analizar datos de una manera que cumpla con la privacidad. Sin embargo, las salas limpias son solo una opción para la colaboración de datos. Es posible que no sean apropiados o accesibles para todos los casos de uso, por lo que es posible que desee explorar todas las opciones disponibles para la colaboración antes de tomar una decisión.
A continuación, se muestran algunos escenarios de colaboración comunes para ayudar a informar las asociaciones y la planificación de campañas con tecnología de sala limpia de datos integrada:
Marca + Marca(s)
- Vea la superposición para obtener sinergias con los clientes y una comprensión más rica de los clientes potenciales.
- Informar sobre la planificación y ejecución del co-marketing.
- Aproveche las fuentes de datos siempre activas para enriquecer los datos de primera mano.
Editorial(es) + Marca(s)
- Utilice la superposición para descubrir e informar sobre la alineación de categorías de contenido y el alcance de la audiencia en tiempo real.
- Cree nuevas audiencias para el análisis y la segmentación sin cookies.
- Monetiza la base de consumidores con la activación de la audiencia o el contexto en todas las pantallas.
Agencia + Fuente(s) de datos
- Modele los datos de semilla de primera mano para el análisis a escala y la capacidad de direccionamiento.
- Cree redes de datos entre clientes utilizando varias fuentes para descubrir puntos en común para el análisis y la orientación.
- Proporcione los controles de aprovisionamiento y acceso que requieren los socios y las marcas
La solución de colaboración de datos de Lotame
La plataforma de colaboración de datos de extremo a extremo de Lotame, Spherical, permite a los profesionales del marketing y a los propietarios de medios unir, analizar y activar los datos de primera mano de forma más inteligente, rápida y sencilla. Con nuestra tecnología, puede conectar los puntos entre diferentes grupos de datos de audiencias con socios internos y externos para generar información procesable, audiencias basadas en datos y activación impulsada por la identidad. Obtenga todo lo que necesita saber sobre sus consumidores para impulsar la innovación de su empresa y ayudar a alcanzar los objetivos de ingresos. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para obtener más información.
Este artículo fue escrito por la vicepresidenta de Inteligencia y Análisis del Consumidor de Lotame, Kristen Whitmore.