Utilice la inteligencia artificial para capear la tormenta inminente de la depreciación de los datos

Este artículo fue una contribución de Tara DeZao, directora de marketing de productos, AdTech y MarTech de Pega.

El anuncio del verano pasado de que la desaprobación de las cookies de terceros por parte de Google se pospuso hasta 2023 generó aplausos, bostezos y todo lo demás. Pero la pregunta sigue siendo: ¿Qué harán los anunciantes y los especialistas en marketing con el tiempo extra? ¿Lo desperdiciarán y resistirán la evolución hasta el final? ¿O lo utilizarán para realizar cambios reales en la búsqueda de mejores resultados comerciales y mejores experiencias para los clientes?

Hay una escena en “My So-Called Life”, el drama televisivo de los 90 que siguió a un grupo de adolescentes angustiados mientras navegaban por los escollos de una escuela secundaria suburbana. La protagonista, Angela Chase, está acurrucada en el baño de chicas, estudiando frenéticamente para un examen y desmoralizada por no haberlo hecho antes. De repente, otro estudiante irrumpe por la puerta y grita triunfalmente: “¡La fotocopiadora se comió nuestra prueba de geometría!” Dado el tiempo y la falta de digitalización, eso significó que las multitudes de chicas acurrucadas en el baño tuvieron un respiro de un día y todas vitorearon triunfalmente, agradecidas por el tiempo extra de estudio.

Ahora hemos llegado al momento en que “la fotocopiadora se comió nuestra prueba de geometría”. Este punto de inflexión llegó hace mucho tiempo, independientemente de si Google eliminó las cookies en Chrome o no. Sin la depreciación de los datos, los consumidores continúan renunciando al seguimiento de cookies de terceros y al almacenamiento de datos debido a las continuas preocupaciones de privacidad, como lo han hecho en los últimos años. Varios conjuntos de regulaciones gubernamentales en todo el mundo abordan estas preocupaciones. Las restricciones del navegador y del sistema operativo, así como el endurecimiento de las reglas sobre la portabilidad de datos dentro de los jardines amurallados, han señalado importantes interrupciones en el entorno de marketing digital durante varios años. Esta es la razón por la que cerrar la puerta a las prácticas de datos heredados es una oportunidad de oro para brindar mejores experiencias al cliente, un objetivo que sigue eludiendo a muchos de nosotros en el panorama actual.

En general, los consumidores no están contentos con el estado de la unión entre ellos y la industria del marketing digital. Luchamos con la frecuencia, la relevancia, el contexto y la personalización en nuestro compromiso con ellos. Nos involucramos con demasiada frecuencia con contenido irrelevante en los momentos equivocados y brindamos una personalización insuficiente o excesiva a los consumidores. No solo eso, sino que estamos equivocados, y lo hemos estado durante algún tiempo. Y la cantidad de consumidores que han instalado bloqueadores de anuncios desde 2019 lo demuestra: Statista informó en marzo que hay más de 763,5 millones de usuarios que bloquean anuncios en todo el mundo. Estamos alejando a los consumidores de incluso querer tener una conversación con nosotros.

Pero no es que no quieran escucharnos, es la forma en que les hablamos lo que no funciona. Cuando hay un verdadero intercambio de valor, los consumidores aprecian el compromiso. Según el “Consumer Experience Sentient Report” de Merkle publicado en abril, que examinó la opinión de los consumidores sobre las marcas que utilizan sus datos en marketing y publicidad digitales, aproximadamente la mitad de los usuarios adultos de Internet en EE. UU. Dijeron que cuando las marcas utilizan sus datos en publicidad, les ayudan a descubrir (50 %) y encontrar (49%) productos y servicios que les interesan, pero el 44% dijo que esto a menudo parece invasivo.

Sin lugar a dudas, habrá marcas y otras organizaciones en el ecosistema digital que se resistirán al cambio y mantendrán las prácticas heredadas hasta el amargo final de la depreciación de los datos. Pero si desea estar en el campo de mejores resultados y experiencias, incluso si no ha comenzado su transformación, ahora es el momento y aquí le explicamos cómo comenzar.

Esfuércese por lograr una mayor privacidad y transparencia en todos sus canales

Esto puede parecer obvio, pero muchas organizaciones no aportan la confianza, la privacidad y la transparencia de los consumidores cuando se trata de publicidad y marketing digital. E incluso si está escrito en letra pequeña, respetar la privacidad del consumidor siempre conduce a un mejor resultado. Sea siempre transparente sobre cómo utiliza los datos de los clientes. Sea receptivo cuando el consumidor le solicite información y proporcione explicaciones claras y comprensibles sobre los tipos de datos que recopila y cómo los usa.

Compruebe su estrategia de datos y la pila de MarTech

Muchas pilas de MarTech actuales parecen ser una mezcolanza de soluciones específicas para implementar campañas de marketing basadas en segmentos fijos y, como tal, aprovechan múltiples tipos de datos. Dedique algún tiempo a verificar la exposición: es posible que tenga socios externos en su ecosistema de medios y ni siquiera sepa qué tipos de segmentos de datos se están utilizando. ¿Cómo se ven el uso de datos, la orientación a la audiencia y las capacidades de búsqueda? ¿Qué pasos puede tomar en el futuro con el retiro de datos para implementar nuevos tipos de focalización, modelado y más allá que no dependan de datos y tecnología de terceros? ¿Existen nuevas asociaciones que pueda crear para acceder a los datos que necesita para completar su estrategia? ¿Es necesario reemplazar algunas de sus tecnologías?

Están surgiendo varias alternativas a las cookies para llenar el vacío de datos que se cierne sobre muchas organizaciones. Pero estas soluciones no serán un reemplazo similar. Dado que las alternativas siguen sin haber sido probadas en gran medida, se vuelve aún más esencial identificar dónde su empresa necesita fortalecer o reemplazar las capacidades existentes. Por ejemplo, en 2020 Forrester Research definió un nuevo tipo de datos, datos de parte cero, como “datos que un cliente comparte intencional y proactivamente con una marca, que pueden incluir datos del centro de preferencia, intenciones de compra, el contexto personal y la forma en que el individuo quiere que la marca la reconozca “. Es esencialmente un subconjunto de datos patentados que proporciona a sus usuarios señales contextuales más amplias sobre un consumidor con su consentimiento. Pero este enfoque asume que los consumidores querrán participar y en la escala que los anunciantes necesitan para hacer que la inversión valga la pena. También se posiciona como una opción viable. Una alternativa al abordar la depreciación de los datos son las cohortes de datos en las que las organizaciones comparten datos de primera parte para crear tipos de segmentos basados ​​en intereses de manera compatible con la privacidad.un ejemplo: la efectividad de este enfoque aún no se ha determinado.

Invierta en IA y centralice todos sus datos

El consumidor de hoy se mueve en la web a un ritmo acelerado, cambiando constantemente su contexto. Si nosotros, como especialistas en marketing, no nos movemos con ellos, perdemos la oportunidad de conectarnos. Las campañas fijas y los recorridos del cliente basados ​​en reglas no se tratan de lo que el cliente necesita o quiere en este momento, sino de los productos y servicios de los que queremos hablarle. La única forma de mantenerse al día tanto con el consumidor como con la industria a medida que evoluciona es implementar soluciones que se basen en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Las soluciones de publicidad y marketing impulsadas por inteligencia artificial pueden absorber las señales de sus clientes a medida que se mueven por la web e interactúan con su marca para ofrecer interacciones con los clientes altamente relevantes y perfectamente sincronizadas. La mayoría aprovecha las capacidades de modelado predictivo o adaptativo para predecir el comportamiento del consumidor, incluso ante una tormenta de depreciación de datos. Las herramientas más precisas aprovechan ambos. El modelado predictivo y el análisis no son nada nuevo para las tecnologías de marketing y publicidad. El análisis predictivo captura datos de interacciones históricas con los clientes para tratar de predecir el comportamiento del cliente, y la mayoría de las veces es creado por científicos de datos. Por el contrario, el modelado adaptativo comienza sin entrada de datos y aprende en tiempo real a partir de los datos recopilados durante la interacción con el cliente. Las plantillas se crean automáticamente y se optimizan sobre la marcha. La clave para la interacción con el cliente hiperpersonalizada y perfectamente sincronizada es la capacidad de asimilar información inmediata y ofrecer interacción en ese momento.

Estas características reducen en gran medida, y en algunos casos eliminan, la necesidad de fuentes de datos externas. Especialmente porque la inteligencia artificial permite a las empresas agregar y centralizar datos de toda la organización para su uso en iniciativas de marketing. Seguimos escuchando que hay marcas en varias industrias que no tienen acceso a suficientes datos de origen para sobrevivir en un panorama digital posterior a las cookies, pero muchas organizaciones se están aprovechando de eso. Sin embargo, como puede estar fuera del marketing en áreas de la empresa como finanzas, atención al cliente, operaciones, etc.

Hacer estos cambios puede parecer abrumador porque lo son. Los grandes cambios estratégicos y organizativos son una carga pesada, pero la demora nos ha dado el regalo del tiempo para hacerlos realidad. Y como no tenemos poco tiempo, podemos hacerlo bien y alejarnos de las pilas apiladas del pasado. Estamos en medio de una revolución digital y nos estamos quedando sin tiempo para realizar los grandes cambios que las marcas deben hacer para capear la tormenta inminente que creará la depreciación de los datos. ¿Y no siempre es mejor reparar el techo cuando está seco afuera?

Tara DeZao, directora de marketing de productos, AdTech y MarTech de Pega.