Muchas estrategias de marketing digital se basan principalmente en el uso de cookies, pequeños fragmentos de código que sirven para rastrear la navegación de un usuario dentro de un sitio web. Sin embargo, ahora las empresas deberán adaptarse y pensar en alternativas, ya que Google ha anunciado el final de su seguimiento de cookies en Chrome para finales de 2022.
Al margen de todo esto, una de las soluciones que han aparecido con más fuerza en este nuevo y desafiante escenario es la recolección de datos primarios.
Pero, antes que nada: ¿qué está aconteciendo con las cookies de navegación?
Desde el inicio de las iniciativas de marketing digital, los anunciantes han utilizado cookies para mostrar anuncios relevantes a sus consumidores en función de sus hábitos de navegación. Pero en 2020, Google anunció que eliminaría las cookies de terceros, a partir de 2022, en Chrome. Esto significa que muchos anunciantes perderán información valiosa acerca de conversiones y sobre cómo los usuarios realizan sus compras y movimientos.
Antes de “convertir” una compra, un usuario suele realizar una serie de acciones en Internet. Por ejemplo, un usuario podría leer un blog, hacer clic en un anuncio, revisar un producto, explorar otro sitio web para comparar marcas y luego sí completar la compra finalmente. Todas estas acciones son rastreadas por cookies en Chrome (navegador utilizado por el 64% de los usuarios) y se utilizan para alimentar algoritmos de aprendizaje automático que pueden moldear el comportamiento del usuario para optimizar las conversiones.
En la actualidad, los anunciantes utilizan dos modelos predictivos principales:
- Modelo de atribución: lo que cuenta es el último “clic” o evento antes de una conversión. Básicamente, en este modelo, el anuncio en el que se hace clic antes de que un usuario complete una conversión cuenta como el principal contribuyente a esa conversión.
- Modelo lineal basado en datos: parte de utilizar cookies para asignar un valor a cada evento que generó una conversión. Digamos que un usuario hizo clic en cinco anuncios antes de una conversión, en este modelo, cada evento recibirá un valor de importancia por su contribución a la conversión.
El segundo modelo es mucho más valioso para los anunciantes, ya que proporciona una gran cantidad de datos sobre el comportamiento del usuario.
¿Cómo será la vida sin cookies?
Incluso sin estos datos que son tan importantes para conocer el comportamiento de los usuarios y personalizar sus trayectos, ¡hay esperanza! Lo anterior según el gurú del marketing digital de Infobip, Dubravko Blaće.
Los anunciantes, acostumbrados a hacer francotiradores, tendrán que acostumbrarse a un enfoque menos preciso de sus anuncios o, de lo contrario, podrám profundizar y obtener sus propios datos, generando aún más valor para los usuarios.
¿Qué son los datos primarios?
Los datos primarios son cualquier información personal de los usuarios a la que se tiene acceso. Algunos ejemplos de este tipo de datos son los siguientes: una dirección de correo electrónico o un número telefónico, información de registro, seguimiento dentro de tu app o sitio web, tickets de soporte abiertos, conversaciones con tu chatbot, interacciones a través de las redes sociales de tu empresa.
Una vez que estos datos de los usuarios son obtenidos, así como el debido permiso para usarlos, las empresas que poseen los poseen pueden proporcionar experiencias más personalizadas guiando a los usuarios hacia una conversión más rápida.
Si te preguntas cómo puedes conseguir que tus clientes te proporcionen sus datos primarios, la respuesta es una: depende de cada industria.
Los minoristas, por ejemplo, suelen obtener datos al ofrecer descuentos de registro y construir una base más amplia de información respecto de la interacción de cada cliente con el sitio web, la aplicación, el soporte, las redes sociales, etc. Para otros sectores, como el B2B, por ejemplo, el camino para obtener dichos datos puede ser ofreciendo contenido descargable, que genere interés y, a su vez, datos a medida que se completan más y más formularios de descarga. Las empresas nativas digitales pueden recopilar una gran cantidad de datos e información de los clientes a través de versiones freemium o pruebas de sus productos / servicios.
Y si estás pensando que recopilar estos datos será casi una misión imposible, ten en cuenta que hasta el 83% de los consumidores están dispuestos a compartir sus datos con una empresa si a cambio reciben una experiencia personalizada.
¿Por qué la automatización de canales es fundamental para utilizar datos primarios?
Cualquier empresa equipada con buenas herramientas de automatización de comunicaciones y datos patentados puede impulsar a los usuarios a una conversión y, posteriormente, a establecer una relación duradera.
Si bien las cookies ayudan a predecir el comportamiento del usuario, los datos primarios brindan información aún más precisa que permite la creación de flujos de mensajes personalizados que son más capaces de influir en una conversión. Y si cuentas con una plataforma omnicanal, no solo puedes enviar el mensaje correcto en el momento indicado, sino que también puedes encontrar el canal preciso para ello.
Así las cosas, al crear flujos de mensajes personalizados a través de los canales que más le gustan a las personas, las empresas pueden orientar a sus clientes y facilitar su conversión.
Pero antes de pensar en la creación de flujos o trayectos efectivos, debes comprender cómo unificar los datos obtenidos de los clientes y crear perfiles completos y procesables. Sí, este es un gran cuello de botella para las empresas porque estos datos sin procesar se pueden recopilar de una variedad de canales y en diferentes puntos del recorrido del cliente. Y si el enfoque elegido -desde el principio- no es omnicanal, la información puede fragmentarse y crear perfiles incompletos e incluso erróneos.
Es decir, a menos de que los perfiles de usuario se clasifiquen correctamente y se asignen a las etiquetas indicadas, es posible que los flujos de mensajes no fluyan de manera óptima e incluso tengan el resultado opuesto al esperado. Después de todo, una estrategia personalizada es tan buena – o tan mala- como los datos que decidas utilizar.
Las herramientas adecuadas para automatizar canales y unificar datos
Con la eliminación de las cookies y la publicidad orientada a la utilización de modelos predictivos basados en IA, las empresas deben tomar el control y comenzar a recopilar datos por sí mismas para así orientar adecuadamente a los usuarios en torno a mayores conversiones.
El primer paso hacia lograr este objetivo es capturar, recopilar, enriquecer y agregar datos de usuarios de múltiples fuentes disponibles, reuniéndolos todos en un solo lugar. El segundo paso es utilizar estos datos para comprender mejor a los consumidores y crear flujos de mensajes omnicanal y personalizados para ayudar a guiar al usuario hacia una venta. ¿El tercer paso? Construye una relación cada vez más personalizada y relevante para el usuario, basada en datos capturados y enriquecidos constantemente y en flujos automatizados y oportunos.
Ten presente una ley básica: cuanto más valor ofrezcas a tus clientes, más datos compartirán contigo y más valor podrás ofrecerles a cambio.
Por último, la mejor manera de superar este desafío que propone el cambio de paradigma en materia de cookies, es encontrar el socio adecuado que comprenda los desafíos del futuro y las herramientas necesarias para realizar esta recopilación, almacenamiento y administración de datos para así ponerlos en práctica. ¿Qué esperas? ¡Infobip puede ser ese socio! ¡Ponte en contacto con uno de nuestros expertos y descubre más!
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