Cómo crear una estrategia de datos propios

Han sido unos años difíciles para los proveedores de datos de terceros. En 2018, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea otorgó a los ciudadanos el derecho a retener datos personales de las empresas, y siguió una ola de leyes y regulaciones de privacidad. En 2021, Apple lanzó su función de transparencia de seguimiento de aplicaciones y anunció, junto con Google y Mozilla, que eliminaría gradualmente las cookies de navegadores de terceros. El presidente de los Estados Unidos, Joe Biden, ha pedido controles de privacidad en línea más estrictos y restricciones sobre la publicidad dirigida.

Para cumplir con estas restricciones y evitar restricciones futuras, los minoristas de comercio electrónico y los anunciantes de medios minoristas deben obtener sus datos directamente de los clientes. Al seleccionar bucles sofisticados de comentarios de los clientes, los gerentes de productos pueden recopilar datos importantes de primera mano. Estos datos permiten la medición de la audiencia y la publicidad dirigida, al mismo tiempo que permiten productos y servicios personalizados.

Sin embargo, los clientes suelen ser cautelosos cuando se trata de compartir información personal y financiera confidencial. Para desarrollar una estrategia rentable de recopilación de datos propios, los gerentes de productos de comercio electrónico, los especialistas en marketing y los anunciantes deben ganarse la confianza del consumidor.

No sigas, escucha

No acoses a los clientes con cookies de terceros. En su lugar, reciba comentarios directos e indirectos de las respuestas de divulgación, el comportamiento de navegación o las revisiones de las redes sociales. Este tipo de escucha del cliente no requiere direcciones de correo electrónico u otra información de identificación personal, lo que permite a los clientes permanecer en el anonimato y aprender a confiar en su juicio.

Por ejemplo, cada vez que un cliente visita el sitio, un chatbot de conserjería podría saludar a los visitantes con un mensaje específico, como "Puedo sugerir algunas ideas geniales para regalos de cumpleaños". ¿Quién es el siguiente en su lista?" El cliente puede elegir entre cónyuge , padre, elija un hermano o un hijo. Al ofrecer ayuda con una tarea específica, el chatbot introduce la idea de un intercambio de valor: cuanta más información comparta el cliente, más fácil será su experiencia de compra. A medida que avanza la conversación, el bot puede hacer preguntas más detalladas sobre la edad o el tamaño de la ropa del destinatario.

Pregunte al finalizar la compra cuál es el canal de comunicación preferido del cliente y comuníquese con ellos unas semanas después de la compra para obtener comentarios y ver si encontraron útiles sus sugerencias.

Demostrar el valor de la personalización

Su estrategia de recopilación de datos debe ser fundamental para la propuesta de valor de su marca, no un mal necesario. Al interactuar directamente con los visitantes del sitio web, se mejoran los productos, los servicios de soporte y el marketing personalizado, lo que a su vez mejora la experiencia del cliente.

Sin embargo, los clientes deben saber qué información recopila, cómo la usa y los beneficios que obtienen al compartir esa información. Construir el valor de la marca, la reputación social de una marca, puede llevar años u horas a través de productos defectuosos o filtraciones de datos graves. Los productos que rastrean, utilizan y venden de forma encubierta los datos de los clientes a los corredores también pueden erosionar la confianza de los clientes con el tiempo.

En otras palabras, las mejores estrategias de recopilación de datos son transparentes y útiles.

Supongamos que es otoño y un usuario de su sitio de comercio electrónico vive en una región con inviernos duros. Cuando el usuario realiza ciertas acciones desencadenantes, el gerente de producto y el equipo de marketing pueden proporcionar un mensaje personalizado a través de un chatbot o un anuncio.

En este caso, el gerente de producto preparó un chatbot con un script que recupera datos que el cliente compartió previamente:

Es un hermoso dia [region], pero el invierno está a la vuelta de la esquina. Si no tienes un abrigo cómodo, podemos recomendarte uno. [preferred size] abrigos en [preferred color]. Haz clic aquí y te enviaremos sugerencias personalizadas por email o SMS.

En este ejemplo, la marca mantiene su relación calidad-precio: el cliente proporciona voluntariamente sus datos y recibe a cambio una experiencia de compra personalizada.

Pedir demasiada información o usar publicidad retargeting agresiva al principio de su relación da la impresión de que ha estado escabulléndose. En su lugar, concéntrese en señales de datos más amplias, como la región, el clima o la hora del día/semana/mes/año hasta que su cliente esté listo para compartir datos para una mayor personalización.

Ser sincero en la solución del problema del cliente.

Para generar confianza, los gerentes de productos deben usar los datos que recopilan para ayudar al cliente a resolver un problema. Los clientes se darán cuenta si no les devuelve y es posible que no continúen la relación.

Establezca un vínculo directo entre la recopilación de datos y la resolución de problemas en sus compromisos.

Supongamos que trabaja para un editor de contenido y descubre a un usuario en un clima desértico leyendo sobre la conservación del agua en el hogar. Puede proporcionar un chatbot o una ventana modal para solicitar más detalles sobre la ubicación del usuario, p. B. cuántos baños tiene. Luego puede usar esos comentarios para sugerir contenido sobre duchas de vapor que ahorran agua o proporcionar enlaces de afiliados sobre grifos de bajo flujo.

También puede usar datos de primera mano para corregir las brechas en las relaciones con los clientes. Uno de mis restaurantes favoritos recientemente entregó mi pedido muy tarde. No me he quejado, pero el restaurante rastrea los tiempos de entrega y los vincula a los perfiles de los clientes. Me envió un mensaje confirmando que había esperado más de lo habitual y disculpándome por ello. Fue un toque agradable y me dio la confianza de esperar un mejor servicio en el futuro.

Usar segmentos específicos

Conozca a sus clientes utilizando datos demográficos, psicográficos y de comportamiento. Mire las tasas de respuesta de correo electrónico relacionadas con el uso de contenido web.

Supongamos que un usuario llega a su sitio web a través de un correo electrónico y hace clic en un producto para bebés. Este usuario ahora es miembro del segmento Baby Shopper Intent. Puede agrupar a los usuarios en segmentos más específicos a medida que continúa recopilando datos. Cuando un usuario visita la sección "Bebé" y "Regalos" del sitio, probablemente esté comprando para otra persona. Si el usuario pasa mucho tiempo en las secciones "Bebé" y "Rebajas", puedes calificar su perfil como "posible" porque tiene niños en el hogar. Si no está seguro de cómo segmentar a un usuario, pregunte. Si no obtiene una respuesta, reconsidere su enfoque. Tal vez un cliente prefiera recibir comentarios a través de un canal diferente o en un momento diferente del día. O tal vez estás pidiendo demasiado demasiado pronto. Reduzca la velocidad e involúcrese gradualmente. No todos los clientes reaccionarán de la misma manera.

Asegurar la continuidad de la relación.

El trabajo del gerente de producto es asegurarse de que los clientes vean su marca como una unidad. Para hacer eso, debe administrar la información del cliente en múltiples departamentos y herramientas para crear una estrategia de datos unificada.

Pero brindar una experiencia de cliente perfecta puede ser difícil. El equipo de marketing puede administrar los sistemas de correo electrónico, mientras que el equipo de contenido supervisa los datos de comportamiento del sitio y el equipo de atención al cliente administra las capacidades de chat. Los respectivos departamentos pueden mantener sus herramientas, pero el gerente de producto tiene que integrar los datos, derivar un valor de ellos y compartir este valor con los equipos relevantes.

Benefíciese éticamente de los datos de clientes propios

La atribución de último clic, el clickbait, las ofertas agresivas y los anuncios de cierre de venta son soluciones a corto plazo. En cambio, los gerentes de productos deben agregar valor con cada toque para construir relaciones duraderas con los clientes.

Los medios minoristas (anuncios colocados en sitios web o aplicaciones minoristas) ofrecen a las marcas la próxima gran oportunidad de llegar a la audiencia de consumidores adecuada en el momento adecuado. La mayoría de los principales sitios de comercio electrónico ahora están adoptando este modelo, lo que permite a los anunciantes comprar medios en función de los datos de intención de la primera parte del sitio.

El valor de los datos propios aumentará a medida que las fuentes de datos de terceros disminuyan en alcance y calidad. Las regulaciones corporativas y gubernamentales seguirán aumentando, pero las marcas que fomenten la transparencia, la elección y el control de los datos, al mismo tiempo que brindan valor al consumidor, se destacarán.