Crea una estrategia de datos first-party

Los datos de terceros tienen los días contados. Depender de las cookies de terceros para impulsar tus ventas de e-commerce es cosa del pasado, y los datos first-party han pasado a llenar el vacío.

Los responsables de e-commerce y de marca pronto tendrán que depender de los datos first-party, los datos que recopilas tú mismo directamente de tus clientes.

No solo para cumplir con normativas de privacidad como el RGPD y la CCPA, sino porque una estrategia de datos first-party puede aumentar tus ingresos, aportar valor interno a tu negocio, darte mejores datos de clientes y, en última instancia, ayudarte a construir una relación con tus clientes.

Capítulos:

1. ¿Qué son los datos first-party?

2. Cómo usar los datos first-party

3. Cómo recopilar datos first-party

4. Estrategias de e-commerce con datos first-party

5. Ejemplos de estrategia de datos first-party en acción

6. Maximiza tus datos first-party

¿Qué son los datos propios (first-party data)?

Los datos first-party son la información y los datos de clientes que recopilas tú mismo, directamente de tu audiencia. Nadie más que tú es propietario de estos datos. No se pueden vender ni compartir legalmente, no siguen a los usuarios fuera de tu sitio web y se componen de dos «tipos» distintos de datos.

1. Datos declarativos

Los datos declarativos son los que tu audiencia aporta por sí misma, como su nombre, su dirección de e-mail, su ubicación y más. No tienen por qué ser solo datos demográficos básicos. También pueden ser datos como su nivel de ingresos, el número de mascotas que tiene y más. Son especialmente útiles para entender el comportamiento del consumidor y averiguar qué desencadena los comportamientos de compra.

Ejemplo: un cliente te informa de que tiene mascotas: dos gatos. Esta información procede directamente del cliente.

2. Datos de comportamiento

Los datos de comportamiento son datos basados en las actividades de un visitante de un sitio. Este tipo de datos suele recopilarse mediante una cookie de origen o un píxel de seguimiento. Esta cookie es exclusiva de tu sitio, y solo de tu sitio, y nunca sigue al usuario por la web. Herramientas como Google Analytics se utilizan habitualmente junto con los datos de comportamiento para analizar el rendimiento del sitio y el comportamiento de los usuarios, lo que da a los especialistas en marketing y a los gestores detalles granulares sobre qué partes de su sitio web funcionan y cuáles necesitan mejoras.

Ejemplo: a un cliente le gustan varias fotos y páginas de gatos en Instagram, pero no le dice explícitamente a una empresa que tiene gatos. Es la empresa quien debe sacar esa conclusión.

Cómo usar los datos propios

Antes de empezar con tu estrategia de datos de primera parte, hay algunas tareas preparatorias y tácticas que habrá que revisar primero.

Alinéate con las partes interesadas sobre qué datos first-party recopilarás

Primero, tienes que alinearte con las partes interesadas sobre qué datos first-party vas a recopilar. De este modo, cuentas con el respaldo de todo tu equipo y las necesidades de todos están representadas por igual. Como estos datos first-party se convertirán en tu única fuente de datos, tienen que ser lo más sólidos posible, sin salirse de la normativa.

Alinearte con las partes interesadas requiere cierta preparación por tu parte. Antes de reunirte con las distintas partes interesadas de tu organización (responsables, directivos, el área legal, TI), elabora una lista de las métricas que te gustaría seguir. Algunas habituales son las interacciones de ventas, los correos electrónicos, los números de teléfono, el comportamiento en la web, el historial de compras y la información demográfica habitual, como la edad y la ubicación.

A continuación, vas a querer presentar esta lista de posibles puntos de datos a tus stakeholders, justificando por qué quieres recopilar cada tipo de dato y cómo vas a hacerlo, para que no haya fricciones entre departamentos sobre qué datos se recopilan y cómo se utilizan.

Actualiza al último modelo de datos de Google Analytics

Google Analytics versión 4 incluye nuevas formas de segmentar y rastrear a los usuarios, cumple el RGPD y la CCPA, y está diseñado para trabajar con datos first-party utilizando IA para rellenar los vacíos de datos que normalmente habrían cubierto los datos third-party.

La popular herramienta de analítica aborda específicamente los problemas derivados de la desaparición de los datos de terceros y de las incoherencias en las opciones de consentimiento de cookies, mediante el uso de IA para completar la información que falta de los clientes, lo que significa que todavía puedes recopilar y analizar datos de usuarios aunque no tengas un perfil de cliente completo.

Además, Google Analytics 4 te ayuda a encontrar y eliminar fácilmente los datos de un usuario si lo solicita, lo que significa que puedes cumplir con el “derecho al olvidoSe abre en una ventana nueva”.

¿Quieres empezar con la implementación de un sitio? Google ofrece recursos valiosos y unaguía paso a pasoSe abre en una ventana nueva para implementar propiedades de Google Analytics 4 en la propiedad de analítica de tu web.

Crea nuevos buyer personas y segmenta tus audiencias a partir de datos first-party

Como a partir de ahora usarás datos de primera parte, necesitas que tus personas sean lo más precisas posible; trabajar con buyer personas inexactas o infundadas es una enorme pérdida de tiempo y recursos. Pero no puedes seguir confiando en datos de terceros para construir tus buyer personas. Pregunta a cualquier especialista en marketing cuán precisos son sus datos de terceros y probablemente te responda «no mucho».Los datos de una encuesta recopilados por DeloitteSe abre en una ventana nueva sacaron a la luz algunos hechos sorprendentes sobre el feo primo de los datos de primera parte:

• Más del 66 % de los encuestados dijo que los datos de terceros sobre ellos eran exactos entre un cero y un 50 % en su conjunto

• Alrededor del 71 % de todos los datos third-party se consideraron inexactos tras una revisión realizada por los encuestados

Como parte de una estrategia de datos first-party, las personas basadas en datos first-party son clave para ofrecer una experiencia personalizada de marketing y publicidad de e-commerce. Las buyer personas basadas en datos first-party tienen varias ventajas, entre ellas una reducción del 10–20 % en los costes de marketing y ventas, un índice de satisfacción del cliente un 20 % mayor, un aumento del 10–15 % en las tasas de conversión de ventas y un aumento del 20–30 % en el engagement de los empleados.

Empieza aprovechando todos los datos propios que puedas para crear tus buyer personas. Pueden incluir datos como la ubicación, la edad, el historial de compras, la investigación de audiencias, los datos del CRM o la información de las cuentas de usuario, todos ellos recopilables con consentimiento, sin recurrir a datos de terceros ni a cookies.

Cómo dividas tu base de clientes depende por completo de ti. Pero algunas segmentaciones habituales de compradores son:

• Características y comportamientos compartidos

• Intereses comunes

• Datos demográficos

• Región

• Historial de compras o de navegación

• Compradores o clientes frecuentes

• Clientes nuevos

• Compradores que han abandonado el carrito recientemente

• Hábitos de navegación o de compra

• Niveles de engagement

• AOV medio (p. ej., grandes compradores, cazadores de ofertas, etc.)

Crea una estrategia de gobernanza de datos que te mantenga en cumplimiento normativo

La gobernanza de datos es el proceso deingerir datosSe abre en una ventana nueva y gestionar el ciclo de vida de esos datos, desde su creación hasta su almacenamiento y su eliminación.

Tanto el RGPD como la CCPA incluyen cláusulas que permiten a los usuarios solicitar que se eliminen sus datos: “el derecho al olvidoSe abre en una ventana nueva” y el “derecho de supresiónSe abre en una ventana nueva”. Las estrategias de gobernanza de datos desempeñan un papel enorme en ambas cláusulas: no puedes cumplir una solicitud de eliminación de datos si, para empezar, no puedes encontrar y gestionar esos datos con facilidad.

No gobernar tus datos first-party y third-party conforme a la normativa podría meterte en un buen lío con los reguladores. El RGPD impone multas severas a las empresas que no cumplen. Amazon recibió una enormemulta de 887 millones de dólaresSe abre en una ventana nueva por incumplir el RGPD.

No gobernar tus datos first-party y third-party conforme a la normativa podría meterte en un buen lío con los reguladores.

Crear una estrategia de gobernanza de datos requiere consultar con dos equipos: el jurídico y el de TI. El equipo jurídico podrá decirte qué debe hacerse con los datos que tienes desde el punto de vista de la gobernanza. El equipo de TI podrá ayudarte a encontrar una solución para gestionar tus datos.

Empieza a recopilar cookies propias en lugar de cookies de terceros

Puede que hayas visto esos pop-ups en algunos sitios web que piden colocar cookies en tus navegadores y te dan la opción de aceptar o rechazar la recopilación de datos. Así es como se colocan las cookies first-party de forma conforme a la normativa, y es un aspecto crucial de tu estrategia de datos first-party. Aquí intervienen algunas ideas clave:

• La información de los clientes recopilada a partir de cookies propias se recopila con consentimiento

• Estos datos se utilizan en este sitio y solo en este sitio, y no seguirán al usuario por la web

Normalmente, las empresas usan cookies de terceros, es decir, cookies que sitios de terceros han colocado en los navegadores de los usuarios, para recopilar datos de clientes. Estas cookies se colocan sin el consentimiento del usuario, lo que infringe directamente el RGPD y la CCPA, que prohíben colocar cookies de terceros sin consentimiento. ¿Cómo se empieza a recopilar cookies propias?

Puedes hacerlo manualmente consultando a los distintos equipos de tu organización sobre cómo vas a implantar una estrategia de cookies propias. Diseña el lenguaje y los textos, lleva después tu plan al departamento jurídico y, por último, a TI, que podrá implantar una solución de cookies propias.

Si eres una pequeña o mediana empresa, servicios como Cookiebot pueden ayudarte a configurar ventanas emergentes de recopilación. Las organizaciones más grandes pueden recurrir a herramientas como OneTrust para hacerlo a escala.

Intercambio de valor

El value exchange es una táctica que se usa para atraer a los clientes a intercambiar su información personal por contenido o servicios de gran valor (quizá lo reconozcas como dar tu email a cambio de un e-book o un descuento de una empresa). El value exchange es una recopilación de datos consentida, conforme al RGPD y a la CCPA, y mutuamente beneficiosa para tu empresa y para el cliente. Es una situación en la que todos ganan y que ofrece grandes beneficios a largo plazo.

Las tácticas habituales de intercambio de valor consisten en ofrecer descuentos, que ayudan a conseguir correos electrónicos, y programas de fidelidad, que pueden mejorar tus resultados y la relación de tu marca con tus clientes. Tú obtienes sus datos y te ganas su confianza, y el cliente recibe un contenido, un artículo o un servicio valioso.

Además, representa tu compromiso con la privacidad de los usuarios y la transparencia de los datos. Eres transparente sobre lo que recopilas, por qué lo recopilas y qué recibe el cliente a cambio de sus datos. Este tipo de enfoque es excelente para generar buena voluntad entre tus clientes y te ayuda a cumplir la normativa.

Cómo recopilar datos de origen propio

Recopilar datos first-party empieza por generar confianza en los usuarios, obtener su consentimiento, implicar a los clientes de maneras que les lleven a aportar información voluntariamente y contar con la tecnología adecuada para recopilar datos first-party. Estos son algunos métodos probados para recopilar datos first-party:

Sé transparente sobre los datos que recopilas. La confianza del cliente se basa en la transparencia, pero uno de cada cinco consumidoresSe abre en una ventana nueva sigue creyendo que a las empresas no les importa la privacidad. Distingue a tu negocio del resto explicando en tu ventana emergente de consentimiento de cookies cómo vas a usar los datos que recopilas y cómo se recopilan.

Pide reseñas a tus clientes. Pedir a los clientes que valoren productos en tu tienda online no solo es una forma estupenda de mejorar tu rendimiento de ventas, sino también de acceder a datos de clientes con su consentimiento.

Ofrece cuestionarios a tus clientes a cambio de recomendaciones personalizadas. A los clientes les gustan las recomendacionespersonalizadas de productos o contenido —el 35 % de las compras en AmazonSe abre en una ventana nueva procede de recomendaciones de productos, y el 75 % de lo que se ve en Netflix viene de recomendaciones basadas en datos de los clientes. Conocer los gustos, las aversiones y los intereses de un comprador es una excelente forma de mejorar la experiencia del cliente, tu ROI y recopilar datos first-party con consentimiento.

Permite a tus clientes crear cuentas en tu tienda online. Las cuentas son un auténtico tesoro de datos first-party. Al dejar que los clientes aporten información de forma voluntaria mediante perfiles creados por ellos mismos, les das un incentivo para volver a tu tienda online y, además, puedes explorar sus cuentas para extraer datos útiles.

Recompensa a los clientes recurrentes con un programa de fidelización. Crear unprograma de fidelización de clientes con éxito te proporciona una fuente dinámica de datos de clientes —una fuente de datos que evoluciona constantemente y que actualiza el propio cliente—, además de mejores cifras de ventas yuna mayor fidelidad a tu marca. Es beneficioso para todos.

Pide a los usuarios que participen en encuestas. Las encuestas de satisfacción del cliente son una forma excelente demejorar tus productos y servicios. Las encuestas también pueden servir como fuente de datos first-party, lo que te permite vincular las interacciones con clientes concretos para identificar puntos de fricción en tu tienda online o en el recorrido del cliente.

Estrategias de comercio electrónico basadas en datos propios

Sigue estas buenas prácticas para utilizar los datos first-party e impulsar el crecimiento de tu e-commerce.

Redirige a los compradores indecisos

El retargeting es una forma superefectiva de usar datos first-party para llegar a los clientes que han mostrado interés por tus productos pero no han completado una compra. Usa los datos de las visitas al sitio web para crear anuncios segmentados que les recuerden los productos que han visto o añadido a su lista de deseos, o los artículos que han dejado en el carrito.

Este empujoncito sutil, pero no tanto, hace volver a tu sitio a los clientes reticentes y también los anima a completar sus compras.

Genera recomendaciones de productos y promociones personalizadas

Con el 91 % de los consumidoresSe abre en una ventana nueva más dispuestos a comprar en marcas que ofrecen ofertas y recomendaciones relevantes, incorporar esta estrategia a tu plan de marketing de comercio electrónico es una decisión obvia. Utiliza el historial de compras y de navegación para adaptar las ofertas y las recomendaciones de productos que más probabilidades tienen de atraer a cada cliente.

Pueden mostrarse en las páginas de producto, en las campañas de email e incluso durante el proceso de pago, y deberían incluir artículos relacionados o complementarios que fomenten el upsell y el cross-sell para aumentar el valor medio del pedido.

Mejora el recorrido del comprador

Fortalecer las relaciones con los clientes es primordial para el crecimiento de cualquier negocio de e-commerce. Cuanto más sólida es la relación, mayor es la confianza. Y cuanto mayor es la confianza, más profunda es la fidelidad, que casualmente se traduce en mayores ingresos online.

Analiza tus datos first-party para identificar puntos débiles y áreas de mejora. Esto te permitirá optimizar la experiencia del cliente reduciendo cualquier fricción a lo largo del funnel de conversión. Por ejemplo, tus datos first-party pueden mostrar que muchos de tus clientes abandonan durante el pago al ver las opciones de pago limitadas.

Entonces podrías añadir más métodos de pago, como comprar ahora y pagar después.

Refuerza tu programa de fidelización

Un estudio reciente reveló que el 79 % de los consumidoresSe abre en una ventana nueva tiene más probabilidades de hacer negocios con una marca por su programa de fidelización, lo que se traduce en una mayor retención de clientes y más ingresos. ¿Cuál es tu mejor enfoque para que tu programa de fidelización sea una razón por la que los compradores busquen tu negocio?

Empieza usando tus datos de primera parte, como las preferencias de los compradores y sus compras anteriores, para adaptar tus recompensas a cada cliente.

Y con la desaparición de los datos de terceros, los programas de fidelidad serán más importantes que nunca para que los clientes compartan activamente su información. Con un programa de fidelidad personalizado y bien ejecutado, puedes aumentar el valor del ciclo de vida de tus clientes, impulsar las compras repetidas y crear defensores de tu marca.

Dirígete a quienes abandonan el carrito

Los clientes suelen abandonar tu sitio y dejar el carrito lleno sin intención alguna de volver para completar una compra. Aunque esto pueda parecer una pérdida de tiempo, en realidad es una gran oportunidad para crear vínculos con consumidores online de los que quizá no habrías vuelto a saber nada.

Los datos first-party permiten identificar a quienes han abandonado el carrito de la compra recientemente. Después puedes enviarles recordatorios o ofertas por correo electrónico para animarlos a completar la compra. Está demostrado que esta estrategia funciona bien, sobre todo si incluye un incentivo, como una oferta por tiempo limitado.

¿Quieres atrapar a quienes abandonan el carrito antes de que se vayan de tu sitio? La tecnología de machine learning (como la de Bazaarvoice) puede usar datos propios (first party) para identificar cuándo es probable que un comprador abandone e interceptarlo antes de que se marche.

Implementa precios dinámicos

Los precios dinámicos pueden ayudarte a maximizar los ingresos cobrando precios distintos a clientes distintos en momentos distintos, optimizando según la disposición a pagar de cada consumidor. Determina si esta estrategia de hiperpersonalización podría beneficiarte analizando datos first-party, como las preferencias de los clientes, su comportamiento de compra y sus compras anteriores.

También querrás echar un vistazo a los precios de la competencia para asegurarte de que no te estás pasando (o quedando corto). A partir de ahí, puedes ajustar los precios según tu segmento de clientes y ofrecer descuentos a los grupos de clientes que más se beneficiarían de ellos para fomentar las compras.

Crea campañas personalizadas

Es probable que gran parte de tu presupuesto de marketing se destine a publicidad. Toma tu gran cantidad de datos propios (first-party), como el historial de compras, el comportamiento de navegación y los datos demográficos, y úsalos para crear campañas muy segmentadas que despierten el interés de tus grupos segmentados.

Por ejemplo, un retailer de muebles puede dirigirse a un grupo que haya comprado el mismo sofá modular con anuncios de una butaca o un puf a juego, junto con un descuento por tiempo limitado si lo compran dentro de un plazo determinado.

No olvides probar tus estrategias

Probar distintas estrategias y mensajes basándote en datos propios (first-party) es fundamental para determinar qué conecta mejor con tu audiencia.

Asegúrate de perfeccionar continuamente tus estrategias de marketing y personalización mediante pruebas A/B, experimentando con distintos mensajes, ofertas y canales.

Después puedes usar datos first-party para medir el impacto de estos cambios en métricas clave como las tasas de conversión, las tasas de clics, las tasas de rebote y el valor medio del pedido.

Ejemplos de estrategia de datos propios en acción

Los datos first-party se utilizan como cualquier conjunto de datos: para mejorar tus productos, servicios, cifras de ingresos o procesos. En los ejemplos siguientes, notarás un hilo común: hay una sólida estrategia de datos first-party y se aplican las mejores prácticas de recopilación de datos para hacer mucho más que segmentar a los clientes para publicidad o remarketing.

B2C — La tienda de zapatillas de casa

Un comercio de e-commerce que vende zapatillas de casa divertidas y con mucho estilo rompió sus vínculos con su proveedor de datos para construir una estrategia de datos first-party. Al visitar su web, los usuarios se encuentran con un mensaje que les pide su correo electrónico y su número de teléfono a cambio de un cupón de un 20 % de descuento. El usuario rellena el formulario y obtiene su descuento.

Durante el proceso de pago, se pide al usuario que cree una cuenta para agilizar la transacción y gestionar compras futuras. El cliente crea una cuenta, introduce sus datos de envío y facturación y completa la transacción. La tienda de e-commerce ya dispone de algunos datos que puede usar para mejorar sus productos o servicios.

Pero eso no es todo: los datos first-party se pueden usar para reorientar y nutrir a los leads durante el proceso de venta.

B2B — Proveedor de software de seguimiento de candidatos

Un software de seguimiento de candidatos (ATS) tiene una web nueva y un blog que utiliza para captar leads orgánicos. Los empleados se dan cuenta de que, aunque el blog en sí atrae un número considerable de leads para la empresa, una vez que los usuarios navegan por el resto de la web, rebotan en cuestión de segundos y la mayoría nunca completa ninguna acción más allá de hacer clic en unas pocas páginas.

La estrategia de datos propios de la empresa ayuda a descubrir el problema. Con una cookie de datos propios y Google Analytics 4, el proveedor puede ver a los usuarios que llegan a través del blog, intentan programar una demo con el enlace de CTA de la página de inicio y luego se van. Tras el análisis, el proveedor se da cuenta de que el formulario no se abre cuando los usuarios hacen clic en el CTA «schedule a demo». Rediseñan el formulario, pero tienen otro problema entre manos: el proveedor no tiene forma de hacer remarketing a los leads que no convirtieron.

Recurren a los datos first-party para ayudarse. El proveedor crea e-books y recursos de alta calidad y luego los protege con un formulario al final de sus blogs de mejor rendimiento, pidiendo algunos datos básicos del cliente, como el email y el número de teléfono. Ahora el proveedor puede enviar contenido personalizado por email a sus leads, informándoles de las ventajas del ATS en su negocio y cualificándolos para una conversación de ventas.

Maximiza tus datos first-party con Bazaarvoice

Los responsables de e-commerce y de marca que no adopten los datos first-party viven de prestado. Normativas como el RGPD y la CCPA, junto con mociones unánimes para eliminar los datos de terceros y las cookies, han aumentado la presión sobre las empresas, que a menudo no tienen el tiempo ni los recursos para prepararse para la retirada de los datos de terceros.

Una solución sencilla son las herramientas de insights y reportes de Bazaarvoice. En lugar de perder tiempo contratando a terceros, las herramientas te ayudan a analizar el comportamiento y el sentimiento de los clientes, a construir tu marca y a conseguir más reseñas para diversificar las voces de tu estrategia de datos first-party.