The Relevant Show Episodio 12 – El First Party Data al rescate de un mundo cookieless

Resumen del Capítulo

1. Definición y Importancia del First Party Data:
   • El First Party Data se refiere a la información que una empresa recopila directamente de sus interacciones con clientes y usuarios. Esto incluye datos transaccionales, comportamientos en el sitio web, y cualquier información proporcionada voluntariamente por los usuarios. Es crucial para las estrategias de marketing modernas debido a la eliminación de third-party cookies y nuevas regulaciones de privacidad como GDPR y CCPA.
2. Voluntariedad y Captura de Datos:
   • La captación de datos puede ser tanto voluntaria como involuntaria. En Europa, bajo la GDPR, se requiere el consentimiento explícito de los usuarios para recopilar sus datos, mientras que en otras regiones, como Latinoamérica, este proceso puede ser más flexible y menos regulado.
3. Estrategia de First Party Data:
   • Una estrategia de First Party Data implica capturar, gestionar, transformar y activar estos datos para crear audiencias personalizadas. Esta estrategia ayuda a las empresas a diseñar experiencias más relevantes y personalizadas para sus clientes, mejorando las campañas de marketing y las ofertas comerciales.
4. Ejemplos de Uso de First Party Data:
   • Los ejemplos incluyen estrategias de remarketing, donde se personalizan anuncios basados en el comportamiento del usuario en el sitio web, y la personalización de ofertas en industrias como la bancaria. Por ejemplo, los bancos pueden usar datos transaccionales y de comportamiento para ofrecer productos financieros específicos a sus clientes.
5. Desafíos Organizacionales y de Integración de Datos:
   • Muchas empresas grandes enfrentan el desafío de tener datos en silos, donde diferentes departamentos no comparten información entre sí. Esto puede llevar a una comunicación inconsistente con los clientes. La integración de datos y la creación de un perfil único del cliente son esenciales para superar estas barreras y mejorar la experiencia del usuario.

Transcripción

Veronica Traynor | 00:01.892
Te damos la bienvenida a Ante Relevant Show, episodio 12. En episodios anteriores hablamos de los cambios en la industria digital con la eliminación de las third party cookies y las nuevas regulaciones en privacidad de datos. Y dentro de las soluciones mencionamos desarrollar una estrategia de first party data. En este episodio profundizaremos en este concepto y cómo puede apoyar las iniciativas de marketing para ofrecer experiencias más relevantes. Buenas, buenas, querido. Básicamente, ¿qué implica una estrategia de First Party Data? Contame.

Richard Johnson | 00:37.398
Sí, sí, sí, sí. A ver, pongamos el contexto primero que todo en la mesa, porque como decías en la introducción y quienes se hayan dado el tiempo, ¿cierto? Nos hayan brindado el honor de escuchar episodios anteriores. Justamente el primero y el segundo hablaba de… de un tema bastante interesante que está ocurriendo en la industria digital, que era el tema de la eliminación de las third-party cookies. Entre otros aspectos que están ocurriendo en la industria, que tú misma lo mencionabas, ¿cierto? Esta regulación que sucede en Europa con la GDPR y en Estados Unidos con la CCPA, en temas de la privacidad, la data, el consentimiento, la transparencia y el valor que los usuarios reciben a partir de la data que comparten. Y mencionamos justamente el tema del first-party data, first-party data o data, como se dice en varias… partes. Entonces, hoy día quisiéramos compartir un poquito este concepto en el sentido de cómo se supone que viene a apoyar a los negocios a sacar adelante, ¿cierto? A sacar adelante todos esos desafíos que poco a poco están apareciendo producto de los cambios en la industria, ¿vale? Y para responder tu primera pregunta, partamos de la base de que es First Party Data. Así como I first, I second. El First Party Data es básicamente aquella data de clientes, de usuarios, que un negocio, que una marca captura en una interacción directa con sus consumidores, con sus usuarios y clientes. Y ejemplos de esto abundan. Cualquier negocio que hoy día simplemente vende a un cliente y ya captura datos transaccionales. propios de la venta y eventualmente información del cliente, ya sea con un ID, ya sea por un correo, por algún tipo de identificación que nos permite asociar una venta y futuras ventas a una persona, a un mismo usuario, ¿no?

Veronica Traynor | 02:39.674
Perdón, estas son cosas todas voluntarias e involuntarias también, ¿no? O sea, es cuando los clientes dan datos y también cuando se mueven y tienen algún comportamiento determinado dentro del sitio, ¿no?

Richard Johnson | 02:49.943
¡Guau! Buenísima pregunta, querida. Buenísima pregunta. Y fíjate que es más importante de lo que parece. Si es información… ¿Dijiste voluntaria o dijiste con permiso? Es que no necesariamente es lo mismo.

Veronica Traynor | 03:03.307
Voluntaria.

Richard Johnson | 03:04.527
Voluntaria, ya. Fíjate que es bien interesante la pregunta porque en esencia cuando tú realizas una transacción, ¿cierto? Vas a guardar data, ¿cierto? Del producto, de la compra, del ítem. Y dependiendo del contexto vas a ser capaz o no de guardar información del cliente. En una tienda física no existe información del cliente a no ser que éste entregue una tarjeta de fidelización o como pasa también en algunos países y en algunas tiendas donde te piden un ID propio. En Chile es muy común que vas a comprar a una tienda y te piden el root, que es como el ID de los ciudadanos en Chile. Y con eso empiezan a hacer esa trazabilidad. Entonces esto de voluntario o no voluntario, bueno, ocurre que muchas veces el cliente ni siquiera se da cuenta que esa data se está capturando. Un ejemplo de first party data es aquella información que las herramientas de analítica digital hoy día capturan del comportamiento de los usuarios. Fuente de tráfico, páginas que el usuario ha visto en un sitio, pantallas con las que el usuario interactúa en una aplicación. Generalmente se captura esa información y permite, por supuesto, como la analítica digital lo hace, detectar o analizar básicamente los patrones de comportamiento para distintos fines. Sin embargo, la idea es que esa información también se capture para poder diseñar o crear audiencias. Entonces, primero respondo a la pregunta para no irme tan lejos. Muchas veces esa data entre comillas voluntaria. Se da casi por defecto, incluso sin conocimiento o consentimiento de los criados.

Veronica Traynor | 04:47.622
O sea, se da involuntariamente.

Richard Johnson | 04:50.944
Se da, sí. No, no. No, no, lo que ocurre es que depende de la zona geográfica donde estemos hablando, porque en Europa la legislación vigente, la GDPR, la Ley General de Protección de Datos en español, exige a todos los negocios, a todas las marcas que interactúan con usuarios de la Unión Europea, ese consentimiento. Por lo tanto, ahí ese concepto de voluntariedad sí es, como te diría yo, sí es explícito. En cambio, en Latinoamérica eso no ocurre. En Latinoamérica… podemos encontrarnos de que, ah, mira, este sitio requiere cookies y si lo aceptas o no lo aceptas, probablemente la información se va a capturar igual, ¿vale? Igual te van a medir, igual te van a hacer un seguimiento. Entonces, por eso te digo que depende de la zona y estamos en una etapa, en una época, en el cual ese efecto legislativo poquito a poquito se va a empezar a notar en Latinoamérica, ¿vale? Bueno, pero para no alargarme tanto con el tema… De alguna forma es voluntario, querida Vero. De alguna forma es voluntario. Ahora, ¿qué pasa con el tema de First Party Data en cuanto a la definición que decíamos? Que es esa data que capturamos de nuestro cliente en esa interacción directa. Dábamos ejemplos de comportamiento de la web, dábamos ejemplos de una transacción, dábamos ejemplos incluso de nuestro CRM, nuestro Customer Relationship Management. Que nos permite básicamente tener el histórico de interacciones generalmente transaccionales, comerciales, que el cliente tiene con nuestra marca. Todo eso es First Party Data. Una estrategia de First Party Data, y eso es lo fascinante del concepto, coloca en la mesa cómo un negocio captura datos de primera mano. de primera fuente o de primera parte, hay muchas maneras de traducirlo al español, cómo un negocio captura esta data que estamos ejemplificando, cómo la gestiona, la transforma en audiencias, y eso es súper importante. Toda esta data tiene que tener un sentido, tiene que tener un propósito. Y el propósito, por supuesto, es poder afinar y perfilar a nuestros distintos usuarios y clientes. A través de criterios que vienen dados por esos atributos. Nos visitó, no nos visitó, nos compró, no nos compró, es un buen cliente o un mal cliente, etcétera, etcétera. Pero lo importante es que a partir de la captura, la transformación, viene una tercera etapa que es clave, que es la activación de la data. La activación o monetización que es simplemente poner los datos al servicio de las experiencias que una marca quiere llegar. a ofrecer a sus clientes por medio de comunicaciones, ofertas, productos, etcétera, etcétera, etcétera. ¿Se entiende más o menos lo que es una estrategia entonces de first party data?

Veronica Traynor | 07:49.952
Me encantó, me encantó. Me gustó mucho la palabra transformación y mucho la palabra activación, básicamente. A ver, contanos un poquito más, ¿qué le interesaría saber a una empresa que realmente está empezando en esto y necesita como… empezar a activar campañas, básicamente. Contanos algún ejemplo.

Richard Johnson | 08:11.860
Sí, sí, sí, perfecto. Está buenísimo porque una compañía, quienes nos estén escuchando y les interese y simplemente no, como dice Vero, no han iniciado y a partir de lo que estamos hablando se ven interesados. Aquí una manera sencilla de ver cómo estamos es tomando el Customer Journey. Tomemos el Customer Journey. que es básicamente esa representación, bueno, el Customer Journey Map también, la visualización, pero es básicamente la categorización o cómo podemos dividir en fases toda esa evidencia que tiene el cliente y el usuario en la relación con nuestra marca a partir de etapas más iniciales, de concientización, etapas de adquisición o básicamente el primer contacto, luego, por supuesto. Esto es la de conversión, la de fidelización y crecimiento. Entonces, ¿qué ocurre? Que tomando nuestro negocio a partir del análisis del Customer Journey, la pregunta que nos podemos hacer es, ¿qué data de primera mano, qué first party data estoy hoy capturando en cada una de estas fases que me permita poder mejorar las distintas experiencias que estoy generando? El primer ejemplo. Vámonos con la etapa. generalmente la inicial, la publicitaria, como por ejemplo el remarketing, ¿cierto? El remarketing que consiste en aquellas tácticas para atraer de vuelta a un usuario que ha visto algo en nuestro sitio, pero no compró. Por lo tanto, ese comportamiento del usuario en mi sitio es first party data. Y yo lo puedo utilizar para crear una audiencia, audiencia de usuarios con un criterio específico, usuarios que vieron un producto en mi sitio y no compraron. ¿Ok? A partir de esa data que hemos capturado de comportamiento. Y luego voy a mi plataforma publicitaria, sea cual sea, y puedo personalizar el anuncio para esa persona. Lo puedo personalizar porque evidentemente el producto con el cual yo voy a enganchar en ese anuncio será probablemente el que haya visto o el que dejó en el carrito y no compró. ¿Me sigues entonces?

Veronica Traynor | 10:21.312
Excelente. Excelente, excelente. Y en etapas más adelante, a ver qué otros ejemplos podemos dar.

Richard Johnson | 10:27.576
No, por supuesto. Y ahí en etapas posteriores es donde se pone mucho más fascinante, en donde nos divertimos mucho más, porque obviamente estamos hablando de una etapa inicial en donde incluso estamos hablando de un usuario que ya visitó el cliente y no compró. Y perdóname, perdóname, es que también quise dar un ejemplo que me lo salté, de aquellos usuarios que ni siquiera han llegado a nuestro sitio. Fíjate que hoy día, hoy día… Nosotros pudiésemos eventualmente poder capturar información de un usuario que haya visto un anuncio, pero que no necesariamente llegó a nuestro sitio. Ese tipo de data también pudiésemos utilizarla para poder mostrar otro anuncio similar o que dé continuidad al mensaje previo, ¿vale? Para ayudar un poquito a los ejemplos. Pero en etapas posteriores, querida, y aquí es donde viene lo más bonito del uso de la data para la generación de experiencias relevantes. Todo lo que hemos aprendido de un usuario de nuestros clientes en el tiempo de relación que hayamos tenido con compras, con navegaciones, entendiendo sus preferencias y necesidades, nos va a permitir, por supuesto, con un trabajo interno a nivel organizacional, que es lo que llamamos la orquestación de experiencias, vamos a poder personalizar. Vamos a poder personalizar y podemos, por ejemplo, aquella persona que es cliente. Deja pensar en un banco, ¿ok? Un banco, la industria bancaria, la industria financiera, es quizá una de aquellas que más fortalezas tienen respecto a su first party data. Solo piénsalo, la cantidad de transacciones que hoy día hacemos con la aplicación del banco, la cantidad de operaciones que realizamos, qué compramos, qué no compramos. Imagínate la cantidad de first party data que el banco está capturando producto de esa relación del usuario con… su tarjeta, con su cuenta. Entonces, ¿qué ocurre? Que yo voy a mi, llamémosla sucursal bancaria digital, mi sucursal en línea, y apenas me logueo, apenas autentico mi sesión, inmediatamente me puede aparecer una oferta que hace sentido solo para mí. Por ejemplo, si yo estuve viendo previamente una simulación de un crédito hipotecario, esa información de comportamiento, el banco la toma Y aquí viene lo que decías tú de transformación. Toma ese pedacito de data de comportamiento y lo cruza con otra información que tiene de mi persona de comportamiento crediticio, entre otros aspectos, por supuesto, que un banco utiliza para evaluar si Vero es susceptible de un crédito sin problemas. Y es ahí donde tú te encuentras con que tienes un crédito preaprobado. Probablemente… Otra persona también lo tendrá con otras condiciones y otras personas simplemente no lo tienen. Entonces ese first party data, nuevamente, es reunir, capturar como primera parte toda esa información, centralizarla y ser capaces, y esto es lo más difícil, querida, esto es lo más difícil, crear un perfil único, una visión única de Richard, una visión única de Vero, de manera que cada contacto que esta marca, el banco, sea quien sea, haga conmigo, sea consistente en cada uno de los canales donde la marca quiere comunicarse conmigo. Mediante una oferta, mediante un anuncio, mediante una advertencia. Oye, alguien está intentando hacer una transacción, pero sabemos que tú nunca estás en Cancún. Tú nunca estás en Cancún pasándolo bien en un resort. Eres tú y tú le pones sí, soy yo, qué ahorres. Entonces de eso se trata. Esas comunicaciones que incluso ni siquiera son meramente transaccionales. Como por ejemplo… Ocurrió un terremoto en México y te escribe o te llega un push, notificate o un whatsapp de tu aseguradora diciéndote más información en esta liga porque tú tienes el seguro tanto, tanto que puede protegerte. Oye, eso sería increíble, ¿no? Genial.

Veronica Traynor | 14:27.826
A ver, preguntas. No sé si esto es llamarlo, ¿cómo lo llamas a esto? ¿Estrategia de first party data o estrategia de personalización? ¿Cómo lo llamas? O bueno, o sinónimos. O son sinónimos.

Richard Johnson | 14:41.097
No, no, no, mira, mira, es que más que sinónimos se complementan. Lo que ocurre es que la personalización es un tipo o una manera de activar el first party data. En este caso, los ejemplos de un mensaje que llegan solo a Vero, una aprobación o preaprobación de un crédito que le llega solo a Carlos, a Richard, a quien sea, hace uso de data que el banco, en este caso, inteligentemente utiliza para empujar. Pero, por ejemplo, tenemos… A ver, es que en el fondo, en el fondo, es correcto decir que el First Party Data pretende maximizar la personalización de experiencias dependiendo del tipo que se trate. Una estrategia de remarketing, pero también es personalización, es una personalización de un anuncio, ¿cierto? El email marketing que podamos llegar a personalizar con productos que sean semejantes a los que compramos en nuestra última compra, en nuestra última transacción, también es personalización, ¿cierto? También es personalización. Por lo tanto, no son sinónimos necesariamente. Una estrategia de first party data es básicamente cómo nuestra compañía se organiza tanto en equipo de personas, procesos o metodologías de tratamiento de la data, tecnología, qué plataformas van a apoyarme para capturar, transformar y disponibilizar esa data al servicio de esa experiencia, ¿cierto? Y lo que también se llama la gobernanza de datos. ¿Quién está liderando? ¿Quién ve qué data? ¿Cómo hacemos el compliance o el cumplimiento de las políticas de privacidad? Por lo tanto, no es sinónimo, pero son primos hermanos, porque obviamente cualquier estrategia de personalización, de marketing automation, de social media con personalización de experiencia, en fin, y así vamos sucesivamente hablando. Cualquier cosa que me permita interactuar con un usuario considerando quién es, su nombre, preferencias y necesidades, es… Ya es personalizar, ya es hacer uso de la data al servicio de esa experiencia. Me encantó,

Veronica Traynor | 16:49.316
me encantó tu clase maestra. Me encantó, me encantó. Y te hago una última pregunta. A ver, te pregunto sobre bancos. Pero podría preguntarte a otra industria, pero ya que estábamos hablando de bancos de México, por ejemplo, ¿qué porcentaje de los bancos tienen una estrategia de first party data?

Richard Johnson | 17:07.802
Versus los bancos de España. Sí, a ver, mira, es que el tema de la personalización y el tema first party data es algo que hay que reconocer que… El first party data ha existido desde siempre, primero que todo. Ha existido desde siempre y pasa que recién hace poco tiempo ha agarrado vuelo producto de lo que decías tú en la introducción, lo que decíamos en el episodio 1 y 2, el tema del third party cookies, la legislación vigente y por ahí también en el episodio 2. Hablamos, por ejemplo, de este tema de Apple que está evitando que otras marcas puedan capturar el ID del dispositivo para hacer trazabilidad, etc. En fin, el First Party Data, por lo tanto, está siendo como una respuesta y no es nueva, pero está de moda porque obviamente está siendo la manera en el cual podemos superar un poquito estos desafíos que estamos teniendo. Ahora, el tema pasa con que hay muchos… bueno, no solo bancos, compañías en general generalmente aquellas compañías grandes ya tienen lo que se llama los repositorios de data, ok, data warehouse data lake, data mars y data data data, ¿dónde está el tema? es que mucha de esa información, yo esto no lo digo yo, afortunadamente me lo dicen clientes con los cuales hemos conversado este tema largo y tendido ¿sabes lo que ocurre querida Vero? es que hay muchas grandes compañías que tienen mucha data pero la tienen en silos… Es decir, tienes al equipo de marketing que captura su propia data y son muy celosos de su data. Y la data que tengo de los usuarios, de los aspectos publicitarios, de los costos, etc. es mía y no la comparto. Por otro lado, tienes la data del equipo comercial y ventas que tampoco la comparte. Entonces, se da una suerte de paradoja que dentro de la misma organización existe como cierta competitividad entre departamentos que en lugar de, por supuesto, tomar… un enfoque más centralizado de la data para beneficio de todos. Porque recordemos, el marketing le habla a Vero y luego el equipo comercial le habla a Vero como si fuesen dos personas distintas cuando Vero para la marca, perdón, cuando la marca para Vero es la misma, independiente de qué departamento me está hablando.

Veronica Traynor | 19:16.412
Tremendo. Y cuando yo soy una sola, básicamente.

Richard Johnson | 19:22.035
Exacto. Es que eso es lo que se da. Este tema saca a relucir todas esas falencias organizacionales que se dan y que se dan Cuando los equipos funcionan de manera no autónoma, sino aislada, ¿vale? Aislada, se comunican con Vero por email y desconocen que en Social Media ya hay un ticket abierto por un problema que yo estaba fomentando por correo, ¿vale? Lo mismo Call Center, inclusive me acuerdo una marca de Telco en Chile, cuando empezó el tema de Social Media, la web 2.0, hace mucho tiempo atrás, el año 2008, 2009, 2010, que crearon su equipo de Social Media, Vero, esto es súper interesante. porque desde call center la gente no sentía una respuesta y empezaron a apoyar a la gente por redes sociales. Entonces, ¿qué ocurría? Que la misma persona hablaba con call center y call center le decía una cosa y por social media le decían otra. No había una unificación de respuestas y comunicaciones que sea consistente. La persona era la misma, pero la comunicación era distinta. Y para el usuario, la comunicación era totalmente concreta.

Veronica Traynor | 20:25.609
Totalmente esquizofrénica. para optimizar la experiencia de los usuarios, digamos, para hacer sentir bien a nuestros usuarios y ofrecerles una mejor experiencia.

Richard Johnson | 21:04.500
¿Sabes qué sería interesante? Si me meto en tu campo de especialidad, ¿cómo calza Research acá? ¿Cómo calza Research? Me pregunto a mí mismo, y vamos a buscar la manera en que estos episodios sean totalmente interactivos con la gente, al menos de forma asincrónica, ¿vale? O sea, pueden jalar sus comentarios, etcétera, pero… Mi pregunta es, Research llega a aprender muchísimo de usuarios y clientes. Muchísimo. La pregunta es, ¿cómo podemos hacer que esa información, esos buyer personas o el concepto que corresponda, podamos considerarlo en la creación de estas audiencias o perfiles de usuario para que exista un modelo tanto cuantitativo basado en la data dura que estoy comentando, con esa data cualitativa que somos capaces de desarrollar en ese ejercicio de Research, ¿no?

Veronica Traynor | 21:55.249
Total. Con esta comprensión del chaps-to-be-done, básicamente, ¿no? ¿Pero qué está queriendo lograr la persona? ¿Cuáles son las circunstancias de la persona? Sí, totalmente. Hace poco salió, bueno, no hace poco, hace dos años, salió un artículo muy interesante de Spotify que lo escribía una chica matemática y una psicóloga y me pareció súper interesante. Y hablaban de cómo combinaban justamente los experimentos para fusionarlos y potenciarlos. Pero me encanta poder seguir hablando y poder seguir repensando esto juntos.

Richard Johnson | 22:29.107
Súper bien, súper bien. Habrá más de esto, por supuesto, más adelante, porque es algo que está ahí de moda y además que nos gusta mucho y engancha mucho con distintas disciplinas que vamos compartiendo. Así que, querida.

Veronica Traynor | 22:43.911
Perdón, y gracias a todas las personas que nos escriben y nos hacen comentarios y nos dicen cosas lindas que les gustan, que nos quieren. Gracias a todas las que nos escriben. Ahí nos encuentran en las redes sociales y en nuestro Simer también, ¿no? Meuro Arroba Multiplica, Richard Arroba Multiplica y en nuestras redes sociales hablando y conversando asíncronicamente.

Richard Johnson | 23:06.465
Recordarles a todos y todas que nos escuchan que tanto este como episodios anteriores la totalidad de nuestros episodios se encuentran en www.multiplica.com diagonal relevant show Sin guiones, sin nada más. Así, tal cual, y se encuentran todos los episodios, todas las temporadas. Todas las temporadas de nuestro podcast.

Veronica Traynor | 23:32.230
Maravilloso, maravilloso. Bueno, nos vemos en el próximo entonces.

Richard Johnson | 23:35.992
Nos vemos, querida. Un placer. Bye bye. A todos.

Veronica Traynor | 23:39.053
Bye bye.