Incluso antes de que Google enviara a las marcas y a los editores a lentamente deshacerse de las cookies de terceros a principios de 2020, tanto la parte de compra como la de venta tenían un problema de datos.
El problema ha sido que los editores y las marcas históricamente han gestionado los datos de audiencia en sistemas aislados. Por lo tanto, la información crítica relacionada con los ingresos publicitarios, las suscripciones, la participación en el contenido y los perfiles de los clientes se almacena por separado.
Sin embargo, para crear experiencias verdaderamente relevantes para los consumidores, cualquier empresa digital debe poder unir todos estos datos de manera que cumplan con la privacidad para lograr una imagen completa del recorrido del cliente. El departamento de IT ya no gobierna los datos y el análisis en la medida en que lo hacía antes. Por lo tanto, los equipos comerciales como marketing, ventas y finanzas ahora tienen la oportunidad de influir más que nunca en estas áreas.
Es hora de poner en orden sus análisis de datos
El próximo año será el último que tengan las marcas y los editores antes de que expiren las cookies de terceros. Por lo tanto, es el momento perfecto para poner completamente en orden sus análisis de datos. Aquí hay nueve criterios a considerar al repensar su estrategia.
1. La capacidad de personalizar su modelo de datos
Para comenzar a juntar datos de múltiples puntos de contacto, es importante introducir primero un enfoque de modelo de datos unificado en toda la organización. Un modelo de datos personalizado que cubre la totalidad de los objetivos de una empresa, así como los de las diferentes partes interesadas de la empresa, proporciona acceso a una vista confiable de 360 grados de los datos de los clientes. Esto permite a cualquier equipo que necesite aprovechar los datos para crear valor inmediato, mejorando la velocidad de comercialización y la capacidad de reaccionar a las tendencias más rápidamente.
2. Acceso a datos de calidad en vivo
Ya sea que desee integrarse con otras tecnologías o contratar a su equipo de ciencia de datos para trabajar en un proyecto especial, asegúrese de tener acceso optimizado a datos en tiempo real completamente desnormalizados. Esto reduce el tiempo de consulta y mejora la orientación y la personalización, al tiempo que evita la costosa unión de bases de datos dispares.
3. Datos enriquecidos que profundizan
Asegúrese de que puede corregir, mejorar y eliminar datos automáticamente en función de metadatos de terceros y reglas de procesamiento avanzadas, sin necesidad de volver a etiquetar. Esto le permitirá hacer más con sus datos de comportamiento para explorar diferentes perspectivas que pueden informar sus decisiones comerciales.
4. Una etiqueta universal para la higiene y limpieza de datos
El estado de las etiquetas es fundamental para la limpieza y coherencia de los datos. Muchas empresas tienen varias etiquetas en ejecución. Eso aumenta la cantidad de llamadas al servidor y el tiempo total dedicado a la gestión de etiquetas. En su lugar, al aprovechar una etiqueta universal, puede duplicar el tráfico en varios sitios a un sitio virtual con una precisión del 100% y por la mitad del costo.
5. Sin muestreo de datos
El muestreo de datos es la práctica de analizar un subconjunto de sus datos de tráfico, que se utiliza para estimar los resultados generales. En lugar de recopilar todos los datos, sólo obtiene acceso a una muestra limitada. Eso significa que cualquier análisis que realice después será una suposición basada en patrones existentes. Tener un conjunto completo de datos para analizar aumenta la precisión y puede desbloquear audiencias previamente desconocidas.
6. Cumplimiento de todas las normas de privacidad
Esto puede parecer una obviedad, pero con las leyes emergentes y en evolución, es fácil caer en una infracción en lo que respecta a la privacidad de los datos. Asegúrese de que cualquier herramienta con la que trabaje cumpla con todas las regulaciones de privacidad globales y de que pueda modificar su modelo de consentimiento según sea necesario.
7. Integración en su pila
Sus datos son tan buenos como útiles. Si está utilizando sistemas dispares para administrarlo y activarlo, existe la posibilidad de pérdida de datos, opiniones inexactas de los clientes e incumplimiento de la privacidad. Garantizar la interoperabilidad en todos los sistemas agiliza la ejecución y la gestión al tiempo que reduce el riesgo empresarial.
8. Democratización de datos
Una vez que sepa que sus datos están limpios y son precisos, póngalos a disposición de todas las personas de su empresa que necesiten actuar en consecuencia. Desea tener en cuenta la experiencia del usuario final al elegir las herramientas adecuadas. Ya sea que use paneles de control, herramientas de exploración de datos, alertas inteligentes cuando ocurren anomalías o fuentes API directas para la personalización, asegúrese de que sean fáciles de usar.
9. Ayuda de servicios profesionales
Incluso si tiene un equipo de análisis interno, garantizar que todos sus datos fluyan a través de sus sistemas podría requerir soporte adicional. Los mejores proveedores de tecnología contarán con equipos de servicios profesionales sólidos que pueden ayudarlo a implementar su estrategia de análisis. Esto incluye determinar sus KPIs y enfoque de medición, además de las mejores prácticas que impulsan tanto el cumplimiento como los resultados.
Es el mejor momento para aprovechar el verdadero poder de todos los datos a su disposición. Con la tecnología y el talento adecuados, puede estar rápidamente en camino de convertir los conocimientos en acciones que generen un valor comercial adicional: más tráfico en el sitio web, suscriptores e ingresos.
Fuente: What’s New in Publishing.
