En el entorno digital actual, la personalización y la relevancia son cruciales para el éxito de cualquier estrategia de marketing. Para lograr esto, las empresas necesitan información precisa y detallada sobre sus clientes. Aquí es donde entran en juego los datos first-party, que se han convertido en un activo invaluable para las empresas.
Los datos first-party son aquellos que una empresa recopila directamente de sus clientes a través de sus propias interacciones con la marca, ya sea en su sitio web, aplicación móvil, redes sociales, correos electrónicos de marketing u otros canales. Estos datos proporcionan una visión precisa y completa de las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes.
Para maximizar el valor de los datos de los clientes, es esencial comprender los diferentes tipos de datos first-party, esto permitirá desarrollar estrategias de marketing más efectivas, alineadas con las necesidades y comportamientos reales de los clientes.
Los datos first-party se dividen principalmente en dos categorías:
- Datos de comportamiento
- Datos declarativos
Cada uno de estos tipos de datos aportan una perspectiva única sobre los clientes y permiten crear estrategias de marketing más efectivas y personalizadas.
Datos de comportamiento
Los datos first-party de comportamiento hacen referencia a las acciones que los clientes realizan al interactuar con una marca, como hacer clic en un producto o visualizar una página. Estos datos revelan cómo los clientes navegan por el sitio web, qué productos les interesan, con qué contenido interactúan y cómo responden a las campañas de marketing.
Herramientas para adquirir datos de comportamiento
- Herramientas de análisis web como Google Analytics o Adobe Analytics.
- Seguimiento de actividad en aplicaciones móviles.
- Plataformas de CRM para analizar el historial de compras.
- Herramientas de email marketing y redes sociales.
Aplicaciones de los datos de comportamiento
- Personalización de la experiencia del cliente: ofrecer contenido y ofertas relevantes.
- Segmentación de la audiencia: dividir la base de clientes en grupos con comportamientos similares.
- Optimización de las campañas de marketing: activar estrategias en base a segmentos y audiencias predictivas.
- Mejora del sitio web y la aplicación móvil: identificar áreas de mejora en la experiencia de usuario y la conversión.
Datos declarativos
Los datos first-party declarativos son aquellos que los clientes proporcionan de forma voluntaria y explícita a una empresa. Incluyen información como nombre, correo electrónico, datos demográficos o preferencias de productos.
Por ejemplo, estos datos se pueden utilizar para recomendar productos específicos basados en las preferencias declaradas, personalizando así la experiencia de compra del cliente.
Herramientas para adquirir datos declarativos
- Formularios de registro y suscripción a boletines.
- Programas de fidelización y encuestas online.
- Concursos y sorteos, promociones especiales.
- Descargas de contenido premium.
Aplicaciones de los datos declarativos
- Construir perfiles de clientes más completos, combinando datos declarativos con datos de comportamiento.
- Personalización avanzada: ofrecer experiencias relevantes en función de preferencias e intereses.
- Mejorar la comunicación: adaptar el tono de las comunicaciones según las preferencias del cliente.
- Desarrollar productos y servicios más relevantes: comprender las necesidades de los clientes a través de sus propias palabras.
Diferencia entre datos fist-party declarativos y datos zero-party
Los datos zero-party son un subconjunto de los datos first-party, pero con un nivel de transparencia y control aún mayor por parte del cliente. A menudo es un término usado indistintamente para referirse a los datos declarativos, si bien no son exactamente lo mismo.
En el caso de los datos zero-party el cliente elige activamente compartir esa información, generalmente con un propósito claro, mostrando un deseo más activo de ser comprendido (y segmentado) por la marca.
Los datos declarativos (que no sean catalogables como zero-party) son más pasivos y menos personalizados en cuanto a la intención que revelan del cliente —y de la marca—.
Lo veremos más claro con ejemplos:
- Datos zero-party: un cliente utiliza un configurador de productos (modelo, color, extras de un coche) y envía el resultado para recibir un presupuesto. Es consciente de que la marca ahora conoce sus preferencias y que las va a utilizar para personalizar su experiencia. El nivel de confianza en la marca es alto. Es un proceso muy activo.
- Datos declarativos: un cliente proporciona su dirección de correo electrónico y preferencias de contacto al registrarse para recibir un boletín informativo. Aunque es información proporcionada voluntariamente y con un fin concreto, no tiene una intención tan clara. No expresa necesariamente un alto nivel de confianza. Es un proceso más pasivo.
En resumidas cuentas, los datos zero-party son algo así como los datos declarativos premium, ya que tienen un valor superior para las estrategias de marketing de las empresas que los recogen.
Estrategias integrales de datos first-party
Una estrategia efectiva de datos first-party debe integrar tanto los datos de comportamiento como los declarativos para obtener una visión holística del cliente, lo cual resulta crucial para comprender completamente a los clientes y ofrecerles experiencias que realmente respondan a sus necesidades.
Además de las ventajas asociadas a toda estrategia de datos first-party (el mayor conocimiento del cliente, las experiencias personalizadas, las campañas de marketing más efectivas, las relaciones más sólidas con los clientes y la propia ventaja competitiva que todo esto aporta) existen ventajas adicionales cuando se integran en el plano estratégico ambas tipologías de datos…
Ventajas de una estrategia integral de datos first-party
La combinación de datos declarativos y de comportamiento proporciona ventajas estratégicas significativas que van más allá de lo que cada tipo de dato puede ofrecer por separado. Entre los beneficios más sofisticados se incluyen:
- Predicción del comportamiento futuro: al integrar datos de comportamiento con datos declarativos, se pueden construir modelos predictivos más precisos que anticipen futuras acciones del cliente, como compras o cambios en sus preferencias.
- Mejor comprensión de la intención: los datos declarativos ayudan a interpretar la intención detrás de las acciones registradas en los datos de comportamiento. Esto permite a las empresas identificar los motivos detrás de determinadas interacciones y adaptar sus estrategias para alinearse mejor con los objetivos del cliente.
- Personalización dinámica y adaptable: mientras que los datos declarativos permiten una personalización estática basada en preferencias explícitas, los datos de comportamiento permiten ajustar esa personalización en tiempo real. La combinación de ambos facilita una personalización que evoluciona constantemente según el contexto y las acciones recientes del usuario.
- Optimización de la atribución de marketing: la integración de datos declarativos y de comportamiento mejora la precisión de los modelos de atribución, ayudando a las empresas a entender mejor qué canales y estrategias están impulsando las conversiones y cómo se puede optimizar la inversión en marketing.
- Detección de cambios en patrones de consumo: combinando ambos tipos de datos, las empresas pueden detectar cambios en el comportamiento del consumidor y correlacionarlos con cambios en sus declaraciones. Esto permite identificar tendencias emergentes o cambios en las expectativas y necesidades de los clientes.
- Experiencias omnicanal consistentes: la combinación de datos de comportamiento y declarativos permite mantener una experiencia consistente para el cliente en todos los canales, ya que se puede tener una visión integral de sus preferencias y acciones en cada punto de contacto.
Pasos para crear una estrategia integral
Se recomienda, como primer paso, contar con el asesoramiento de una consultora especializada, ya que las variables a tener en cuenta son numerosas en el caso concreto de cada organización.
A rasgos generales, el proceso que seguimos en aditu incluye estas fases:
- Definir objetivos
Determinar con precisión qué se quiere lograr con los datos, como mejorar la personalización, aumentar las conversiones de cierto tipo o mejorar la valoración de la experiencia del cliente. - Identificar fuentes de datos
Revisar todos los puntos de contacto con el cliente, incluyendo tanto los canales digitales como físicos, documentando todos los orígenes de datos que se están recogiendo y/o se pueden recoger. - Implementar las herramientas adecuadas
Seleccionar las mejores herramientas de análisis y gestión de datos que se ajusten a los objetivos planteados. La definición de un stack tecnológico funcional, flexible y escalable resulta fundamental. - Establecer un proceso de recopilación de datos
Definir cómo se recopilarán, almacenarán y gestionarán los datos de forma ética (alineada con la cultura corporativa), cumpliendo con las normativas vigentes y garantizando la transparencia. - Integrar los datos
Combinar datos de comportamiento y declarativos para crear perfiles de clientes unificados y obtener una visión completa del cliente, maximizando la utilidad y el valor de la información empleada. - Analizar y segmentar
Utilizar herramientas de análisis para identificar patrones y tendencias significativas que permitan una mejor segmentación de la audiencia. Medir, analizar, segmentar, activar, volver a empezar. - Activar los datos
Aplicar los insights obtenidos para personalizar las experiencias y optimizar campañas de marketing, adaptándolas a los diferentes segmentos de clientes. - Monitorizar y optimizar
Revisar continuamente el rendimiento de la estrategia, medir los resultados y realizar ajustes para mejorar la efectividad y maximizar el retorno de la inversión.
Case study: el uso de datos first-party en ‘Visión Total’
Imaginemos que la empresa Visión Total tiene tiendas físicas de gafas, una web corporativa y un ecommerce donde los clientes pueden comprar gafas. Al adoptar una estrategia integral de datos first-party que combine datos declarativos y de comportamiento, la empresa podría aprovechar varias ventajas:
1. Predicción del comportamiento futuro
Los datos declarativos, como las preferencias estéticas (formas, colores, estilos) recopilados durante las consultas en tienda o mediante formularios en la web, se combinan con los datos de comportamiento del ecommerce, como las páginas visitadas, los productos visualizados y las compras realizadas.
Utilizando esta información, la empresa podría predecir cuándo un cliente podría necesitar nuevas gafas, lentes de contacto o accesorios, y anticiparse a su necesidad enviando ofertas personalizadas antes de que el cliente tome la iniciativa.
2. Mejor comprensión de la intención
Supongamos que un cliente ha indicado en la tienda que prefiere gafas de estilo clásico (dato declarativo), pero en el ecommerce ha pasado mucho tiempo explorando gafas de sol deportivas (dato de comportamiento). La empresa podría interpretar esta diferencia para entender que, aunque el cliente prefiere el estilo clásico para uso diario, también está interesado en opciones más modernas para actividades al aire libre.
Esto permitiría adaptar las comunicaciones y sugerencias para alinearse con ambas facetas del cliente.
3. Personalización dinámica y adaptable
Mientras que los datos declarativos permiten a la empresa enviar recomendaciones de gafas según las preferencias declaradas, los datos de comportamiento del ecommerce permiten ajustar esas recomendaciones en tiempo real.
Por ejemplo, si el cliente muestra interés repentino en monturas de un color particular, la empresa podría adaptar automáticamente las recomendaciones para ofrecer más opciones similares, creando una experiencia más relevante.
4. Optimización de la atribución de marketing
Con la combinación de datos de comportamiento y declarativos, Visión Total podría optimizar su inversión en marketing.
Imaginemos que detectan que los clientes que visitan la tienda física y luego navegan en la web suelen convertir mejor tras recibir un correo electrónico personalizado; en este caso, podrían destinar más recursos a esas campañas, optimizando su ROI.
5. Detección de cambios en patrones de consumo
Si un cliente que solía comprar lentes de contacto mensuales empieza a mostrar interés en gafas progresivas, la empresa podría correlacionar este comportamiento con respuestas a encuestas previas donde mencionaba una reciente dificultad para ver de cerca.
Esto podría indicar que el cliente está experimentando una evolución en su visión, lo que permitiría ofrecerle una consulta personalizada y ofertas de productos específicos para sus nuevas necesidades.
6. Experiencias omnicanal consistentes
Gracias a la combinación de datos declarativos y de comportamiento, Visión Total podría asegurar una experiencia consistente en todos los canales.
Por ejemplo, si un cliente se probó un par de gafas en la tienda física y luego visita el ecommerce, podría recibir una notificación que le recuerde el modelo que probó, junto con una oferta especial si decide comprarlo online, integrando así la experiencia física con la digital de manera fluida y personalizada.
En resumen, una estrategia integral de datos first-party permite a Visión Total anticiparse a las necesidades de sus clientes, personalizar la experiencia en tiempo real, optimizar sus acciones de marketing y mantener una relación consistente y significativa con sus consumidores a través de todos los canales.
Conclusiones
En un panorama digital cada vez más competitivo, los datos first-party se han convertido en un activo estratégico esencial para el éxito del marketing. Al implementar una estrategia integral que combine datos de comportamiento y declarativos, las empresas pueden obtener una comprensión profunda de sus clientes, lo que les permite ofrecer experiencias personalizadas, optimizar sus estrategias de marketing y construir relaciones más sólidas y duraderas.
Es fundamental recordar la importancia de la transparencia y la privacidad al recopilar y utilizar los datos de los clientes. Cumplir con las regulaciones de privacidad y obtener el consentimiento explícito del cliente es clave para construir una relación de confianza y asegurar el éxito a largo plazo.
