La ruta posterior a las cookies hacia la publicidad personalizada

En un futuro no muy lejano, la mayoría de las señales que recibimos de las cookies y los dispositivos de terceros desaparecerán. Direccionabilidad: si bien la direccionabilidad es primordial, los anunciantes también buscan formas de crear experiencias personalizadas sin cookies.

Como especialistas en marketing digital, sabemos que la información es clave para la personalización. En lugar de datos del navegador y del dispositivo, los especialistas en marketing con visión de futuro están probando otras fuentes perspicaces para crear perfiles de audiencia que no dependan de las rutas de navegación tradicionales. Reúnase con algunos especialistas en marketing para ver qué herramientas y técnicas están implementando para adelantarse a el juego para ser.

CDP y soluciones de identidad

Los CDP y los diagramas de identidad presentan una vista única de un usuario, incluidos los intereses y preferencias explícitos e implícitos. Esta identidad única une una variedad de señales para brindar una vista de 360 ​​grados de la personalización del rendimiento sin cookies de terceros.

Trabajar con una plataforma de identidad o CDP establecida mantiene todos los identificadores relacionados con un cliente en un solo lugar, incluida la información de identificación personal (PII) como nombres de usuario y números de teléfono, y señales que no son PII como cookies de origen e ID de editor, estos CDP o apalancamiento bases de datos de gráficos de identidad para crear vistas omnicanal para clientes y prospectos, permitiéndoles crear anuncios y mensajes personalizados a través de diversos puntos de contacto.

Los especialistas en marketing que trabajan con CDP o plataformas de identidad pueden recopilar datos de más de cien puntos de contacto y crear una vista unificada en todo su CRM para impulsar mensajes personalizados.Con análisis y modelos avanzados, los especialistas en marketing pueden crear una variedad de escenarios de personalización basados ​​en diferentes canales. Señales de intención y puntajes de propensión para cada usuario Y conectar los identificadores de anuncios a una identificación virtual no solo permite la direccionabilidad convergente, sino que también ayuda a impulsar la personalización entre canales.

Datos de terceros

Otra forma de eludir la pérdida de cookies de terceros es comenzar a crear datos de terceros. Este tipo de datos de audiencia incrementales se crea cuando un especialista en marketing combina sus datos con otra marca o conjunto de datos de editores, para obtener nuevos conocimientos y audiencias más allá de lo que está disponible. en su propio CRM o base de datos de suscriptores.

Los beneficios de crear una audiencia considerable de segunda parte permiten que un vendedor amplíe su conjunto de datos de consumidores y, lo que es más importante, brinde acceso a datos de consumidores más relevantes que los que obtendrían los vendedores con cookies o datos de terceros, ya que los datos de segunda parte implican la La combinación de datos similares a pesar de ser diferentes Los conjuntos de datos producen información procesable y casi siempre superarán a un vendedor que paga por datos agregados de terceros.

Esta estrategia es más útil para las marcas más conocidas o los comerciantes que han creado una extensa base de datos de clientes. Para las pequeñas empresas o las empresas más nuevas que no han tenido la oportunidad de crear sus propios datos propios, puede que no sea fácil de encontrar. un socio dispuesto Buscar . Para que esta estrategia funcione, debe encontrar un socio que comparta datos con usted y luego divulgar la relación en su sitio web si comparte los datos de sus clientes con otra empresa. La creación de estos segundos grupos se ha convertido en la piedra angular de las salas de limpieza de datos o los proveedores de servicios en la nube, incluidos Infosum y Snowflake.

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Publicidad contextual

Durante años, la orientación contextual se ha promocionado como una alternativa a las cookies. Este enfoque se centra en el contenido consumido (el contexto de la publicación del blog, el video u otro contenido con el que interactúa la persona) en lugar de los datos personales.

Como resultado, la privacidad representa poco o ningún riesgo, pero los especialistas en marketing digital pueden ofrecer contenido y anuncios altamente personalizados.

Si bien la publicidad contextual no es nada nuevo para los especialistas en marketing, lo que ha cambiado es que la IA ahora está siendo utilizada por proveedores más avanzados que pueden obtener granularidad con la orientación contextual. comentarios, etc. Al extraer esta información y buscar señales, los especialistas en marketing obtienen información detallada sobre sus clientes que se utiliza para la personalización y la mensajería entre canales.

Este mundo en constante evolución de la publicidad contextual y la personalización puede requerir que los especialistas en marketing actualicen sus habilidades y aprendan más sobre cómo funciona hoy y cómo se puede aprovechar no solo para la direccionabilidad, sino también como una herramienta de personalización para los modelos de marketing que están evolucionando. dependía en gran medida de las palabras clave, las nuevas herramientas de orientación contextual se basan en el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

Estos algoritmos más nuevos también pueden capturar el sentimiento de la página y la aplicación con una velocidad y confiabilidad sin precedentes. En conjunto, esto permite a los especialistas en marketing mostrar publicidad personalizada en un entorno que es altamente relevante para sus prospectos y seguro para sus marcas.

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Segmentación basada en intereses y ubicación

Es más importante que nunca recordar que los datos de intenciones de alta calidad para la personalización se pueden capturar fuera de línea. El lugar al que van o se quedan regularmente sus clientes y prospectos puede ser igualmente crítico para las perspectivas y las oportunidades de personalización.

Compañías de datos de ubicación como Safegraph, Simple.fi y Factual crean perfiles de audiencia enriquecidos basados ​​en puntos de interés predefinidos y los asocian con su identificación o con identificaciones libres de cookies como UID para la orientación personalizada y multicanal. Mapee miles de ubicaciones, incluidos los restaurantes de comida rápida. , aeropuertos, tiendas minoristas y campos de golf, por nombrar solo algunos.

Los conocimientos del mundo real a partir de los datos de ubicación pueden impulsar la personalización mediante el uso de información explícita, incluido el tipo de tienda o ubicación visitada, información demográfica inferida, riqueza y otra información para proporcionar un apalancamiento adicional que se puede usar en el desarrollo de modelos de personalización.

Así como los datos basados ​​en la ubicación ofrecen un enfoque algo «meta» para la personalización, la publicidad basada en intereses agrupa a los visitantes del sitio web en temas amplios de contenido según el comportamiento de los visitantes. La más discutida de estas plataformas de orientación y personalización basadas en intereses es el concepto propuesto recientemente por Google, Topics, que complementa su estrategia original, Federated Learning of Cohorts (FLoC), reemplazó. La idea detrás de Topics es que el navegador aprende los intereses de los usuarios mientras navegan por la web y comparte sus principales intereses con los sitios web participantes. Todo esto sucede detrás de sus walled garden al usarlos clasifican los sitios web que visita un usuario en un conjunto limitado de aproximadamente 350 temas amplios, como los asistentes al gimnasio o los entusiastas de los autos deportivos.

Cuando un usuario visita un sitio web compatible con la API de temas, el navegador de su dispositivo selecciona hasta tres temas de sus temas más populares durante las últimas tres semanas y los comparte con ese sitio web, que luego son utilizados por el sitio web y sus socios publicitarios. puede usar temas para determinar qué tipo de publicidad personalizada mostrar.

Si bien el veredicto sobre Topics aún está abierto, Google afirma que Topics es más privado y ofrece más transparencia y control del usuario que FLoC y la orientación basada en cookies. Sin embargo, muchos detalles del concepto aún no se han publicado.

Mejores datos propios para la personalización

Si desea ofrecer experiencias verdaderamente personalizadas, necesita saber quiénes son sus usuarios, y una dirección de correo electrónico es un buen primer paso para crear su perfil.

Amplíe su registro de usuario. Use todos los sitios de puntos de contacto donde la información para suscripciones a boletines, pago del carrito de compras, Se intercambian códigos de descuento o programas de fidelización. ‍

Cree perfiles de clientes más sólidos. Comience poco a poco, pero recopile la mayor cantidad de información posible sobre sus clientes. Integre puntos de contacto adicionales para la recopilación de datos. Realice un seguimiento de los nuevos suscriptores de correo electrónico con botones rápidos para recopilar datos de preferencia para orientar mejor el contenido y los productos.‍

Participe en el marketing por correo electrónico y SMS. Aproveche al máximo el correo electrónico y los mensajes de texto para aumentar la retención de clientes. Envíe ofertas y contenido personalizado a los usuarios en función de su comportamiento en su sitio web y rastree SMS personalizados para ventas, promociones y descuentos.

Con todo, la desaparición de las cookies de terceros y las limitaciones en los datos a nivel de dispositivo no significan el final de la personalización de anuncios; Los especialistas en marketing utilizarán una variedad de fechas e identificaciones alternativas para impulsar la personalización entre canales. Estas nuevas herramientas y tácticas permitirán a los especialistas en marketing continuar teniendo conversaciones personalizadas con sus clientes y prospectos.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las del personal de los autores de Aprendermarketing que se enumeran aquí.

Sobre el Autor

Ken Zachmann ha sido un líder en el espacio AdTech basado en datos en los EE. UU. y la UE durante 20 años. Ken Zachmann trabajó en la planta baja de una startup de datos que logró una salida de 8 dígitos y se desempeñó como vicepresidente y vicepresidente sénior de dos empresas líderes de datos digitales, liderándolas hasta su adquisición en 2017. En 2018, Ken fundó su primera empresa de consultoría, que se centró en soluciones basadas en la identidad y ayudó a las empresas a navegar hacia un futuro sin cookies. La experiencia de Ken en resolución de identidad y datos, junto con su experiencia de vida y trabajo tanto en los EE. Soluciones de identidad y medición.

 

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