La compra de datos es esencial para que las marcas y agencias orientadas al consumidor mejoren sus datos existentes y desarrollen conocimientos más sólidos sobre el comportamiento, las preferencias y las tendencias del consumidor.

En todas las organizaciones, varios roles suelen ser responsables de comprar datos y tienen acceso a varias fuentes, incluidos proveedores de datos (fuentes de datos originales), revendedores o agregadores de datos, plataformas de tecnología publicitaria y martech.

Para lograr esos objetivos con conocimientos basados ​​en datos, los equipos deben prestar atención al volumen, la demografía y los costos, y encontrar una manera de equilibrar los tres elementos.

“Los especialistas en marketing B2C buscan a las personas adecuadas para las cosas correctas: la audiencia más comprometida con la tasa de conversión más alta”, dijo Linda Harrison, directora senior de estrategia de datos de Acxiom. “Al comprar datos, intentan encontrar ese punto de inflexión de escala, precisión y precio para mover la aguja en una campaña”.

En esta guía de Tactics + Insights, Digiday y Acxiom examinan cómo los compradores de datos, los especialistas en insights de audiencia y los líderes en insights de campañas de cualquier equipo de marketing crean planes integrales de extremo a extremo para una adquisición e implementación de datos exitosa y resultados de campaña basados ​​en datos. Al apoyarse en proveedores de datos y herramientas de inteligencia artificial, los compradores de datos brindan a sus organizaciones la información procesable necesaria para prosperar en el panorama digital.

Antes de invertir en datos, los especialistas en marketing B2C deben comprender cómo segmentan a sus clientes e identificar las lagunas en sus propios datos propios. Las necesidades de compra de datos de una marca o agencia también dependerán de la estrategia de marketing y de los objetivos comerciales que intenten alcanzar. Sin esto, corren el riesgo de desperdicio y bajo rendimiento incluso con datos de la más alta calidad.

Algunas marcas que carecen de datos de clientes pueden buscar información demográfica o de comportamiento fundamental sobre clientes y prospectos. Al mismo tiempo, otras organizaciones necesitan datos para mejorar los modelos a fin de impulsar la estrategia de marketing y captar el gasto.

Los atributos de datos específicos utilizados ofrecerán conocimientos sobre las preferencias y hábitos de los consumidores. Incluso los equipos que confían en la comprensión de su audiencia pueden utilizar estos datos para identificar microsegmentos para marketing de nicho.

Con la segmentación de clientes definida por el historial de compras, es esencial comprender el comportamiento de gasto en todas las categorías, preferencias de marca, estilo de vida, etapa de la vida y preferencias de medios para llenar los vacíos de datos.

La actualidad es una consideración crucial al analizar los datos históricos de compras de los clientes. Si una combinación de marketing o una oferta de productos ha cambiado, Harrison recomienda centrarse en el comportamiento de compra de los clientes que realizaron compras más recientemente.

A partir de ahí, una inmersión profunda en el análisis permite a los equipos determinar qué diferencia a los clientes de alto valor de aquellos con menor intención de compra o menor valor de vida del cliente. Las categorías de clientes también están en juego. Por ejemplo, un cliente de una marca de ropa tiene un ciclo de compra diferente al de un cliente de una marca de automóviles.

Los analistas de datos pueden utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar los datos y descubrir información única y ofrecer rendimiento de la campaña. Con estas herramientas, los compradores de datos crean mejores modelos de audiencia basados ​​en algoritmos que predicen la afinidad, las preferencias y el comportamiento futuro de la marca. Los compradores también están trabajando con proveedores de datos que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para encontrar anomalías en conjuntos de datos y validar el origen de los datos, acelerando el proceso de obtención de datos.

A medida que los compradores recurren a proveedores de datos, agregadores y otras plataformas para mejorar los conocimientos de sus clientes, el análisis y la validación de datos son esenciales para mantener la calidad, la estabilidad y el cumplimiento de los datos.

Hay algunos modelos que los compradores deben considerar, ya que su objetivo es respaldar los resultados comerciales. Esto incluye un archivo de licencia de un proveedor de datos, que ofrece un amplio acceso a elementos de datos individuales y domésticos. Para mejorar los datos, los compradores pueden comprar elementos de datos específicos de terceros a pedido para que coincidan con los archivos de la audiencia o de los clientes. Los compradores también pueden adquirir audiencias de terceros específicas para campañas.

Los compradores de datos también deben ser conscientes de que las diferentes fuentes de datos tienen desventajas. Por ejemplo, los revendedores o agregadores de datos pueden tener datos menos actualizados que una fuente directa, lo que puede disminuir el rendimiento. Esto a menudo lleva a los compradores a adquirir más datos de los necesarios para cumplir los objetivos.

Los datos de alta calidad provienen de fuentes éticas y de alto rendimiento. Los datos de calidad deben ser nuevos (la velocidad a la que los datos se vuelven obsoletos aumenta a medida que se crean más datos), limpios (estructurados y sin copias excesivas) y precisos (tasas de coincidencia fuertes). Por el contrario, los datos pueden considerarse malos si no se obtienen de forma ética o no son el tipo de datos que un anunciante necesita para alcanzar sus objetivos.

Los compradores deben asegurarse de que cada fuente pase por un proceso de selección de datos que incluya numerosos criterios de privacidad, legales y de autorregulación de los proveedores. Dado que Estados Unidos no tiene una ley federal universal de privacidad de datos, existen varios niveles de regulaciones federales, estatales y industriales. Los datos del consumidor deben recopilarse con el consentimiento adecuado (acceso, notificación y elección).

Los equipos pueden implementar múltiples procedimientos de validación para seleccionar y examinar cuidadosamente cada fuente. También deben salvaguardar los datos para que solo se utilicen de la forma prevista. El gobierno de datos proporciona a los equipos el marco y los procesos necesarios para lograr y mantener el cumplimiento de los datos y al mismo tiempo abordar objetivos más amplios de gestión de datos.

Además, cada organización debe desarrollar una infraestructura de gestión de datos que cumpla con sus requisitos de gobernanza, así como con su estrategia comercial, entorno analítico y necesidades de activación. Esto podría ser interno, en un entorno de datos en la nube o subcontratado.

Los datos no son válidos para todos. Para que los modelos analíticos funcionen de manera eficaz, los compradores de datos necesitan varios formatos y tipos para personalizar los esfuerzos de marketing, optimizar la orientación de las campañas y mejorar el rendimiento general. La IA también se utiliza para guiar a los usuarios finales a los segmentos de audiencia con mayor probabilidad de ser efectivos en función de atributos como la intención de compra, los datos de actitud, el comportamiento de los medios y más.

Además de sus propios datos propios, los especialistas en marketing pueden aprovechar los datos de terceros, a los que se accede a través de una relación directa a través de otra empresa o un mercado privado, y los datos de terceros de los proveedores de datos. Los datos propios, como el historial de compras y las interacciones con el sitio web, se pueden combinar con otros tipos de datos para enriquecer los registros de los clientes y mejorar la orientación.

En un nivel más granular, los formatos de datos más relevantes dependen de las estrategias y objetivos de marketing de una marca o agencia. Esto puede incluir datos transaccionales, de comportamiento, demográficos, psicográficos o de intención.

“Identificar varias representaciones de consumidores es útil porque las empresas desperdician mucho dinero dirigiéndose a las mismas personas y pensando que son personas diferentes”, dijo Harrison. “También afecta la frecuencia. Si ya rechacé un producto o no respondí a la publicidad, los especialistas en marketing pueden eliminarme para futuras campañas”.

Los especialistas en marketing aprovechan los datos adquiridos a lo largo de sus campañas, desde las actividades previas hasta las posteriores al vuelo.

Tomemos el caso de una marca de automóviles que quiere llegar y adquirir nuevos consumidores en el mercado de un vehículo nuevo de alta gama.

En primer lugar, la marca de automóviles puede excluir a los clientes actuales de su marketing e identificar audiencias similares que se parezcan a los mejores clientes de un fabricante de automóviles rival. Para limitar aún más el enfoque, los datos sobre ingresos identifican a los consumidores con capacidad para comprar vehículos premium.

Los datos sobre el tamaño del hogar ayudan a informar a la marca sobre qué tipo de vehículo le interesa al consumidor. Por ejemplo, una pareja puede querer un SUV para acomodar a una familia en crecimiento, mientras que un individuo puede querer un cupé. Esos datos se utilizan para llegar a posibles compradores de SUV con comunicaciones creativas relevantes, llevándolos a un concesionario con un mayor inventario de SUV. Los otros prospectos son dirigidos a un concesionario diferente con más cupés disponibles.

“Estamos utilizando los datos (los ingresos y la capacidad de compra, la disponibilidad del producto) todos combinados para la campaña misma”, dijo Harrison. “A medida que empiece a gastar, veré qué grupo tiene más tendencia en cuanto a participación y conversiones, y luego ajustaré mi gasto en consecuencia”.

En futuras campañas, las audiencias se pueden segmentar aún más. Por ejemplo, los consumidores mayores con más riqueza pueden ser el objetivo de un cupé, mientras que los consumidores mayores con nietos cerca pueden ver un anuncio para la compra de un nuevo SUV.

Para los especialistas en marketing, establecer asociaciones con proveedores de datos significa garantizar que los proveedores tengan prácticas verificables de obtención de datos, mejores prácticas de gestión y gobierno de datos, una sólida funcionalidad de resolución de identidad y cumplimiento de las normas de privacidad del consumidor.

Algunas marcas o agencias pueden requerir múltiples proveedores para obtener los datos más procesables, mientras que otras prefieren obtener todos o la mayoría de sus datos de un solo proveedor. La respuesta para una organización individual depende de si un proveedor tiene la economía de escala para satisfacer sus necesidades de múltiples casos de uso con datos de calidad.

Más allá de la escala, una asociación exitosa también exige una dirección estratégica por parte del proveedor de datos. Según Harrison, un proveedor de datos demuestra su valía al identificar matices en los datos y ofrecer recomendaciones que los especialistas en marketing pueden activar en futuras campañas.

“Los especialistas en marketing necesitan socios con un punto de vista informado”, dijo Harrison. “Quieren medir los resultados en el backend para ver si están obteniendo un retorno de la inversión publicitaria. Todo se reduce a probar juntos. Deberías probar datos, creatividades, líneas de asunto, medios y más. Probar todo y seguir aprendiendo es la única manera de hacerlo bien”.