Clientes reales, comprometidos con su marca: Ingrese la autenticación de datos

Cualquiera que tenga la edad suficiente para haber disfrutado del popular programa de mejoras para el hogar de PBS "This Old House" recuerda el famoso dicho del legendario maestro carpintero Norm Abram: "mide dos veces, corta una". En el mundo de la carpintería, los ángulos importan, y no hay escapatoria a la evidencia de dos piezas de madera mal unidas.

Desafortunadamente, en el mundo cada vez más no físico de la experiencia del cliente, el tipo de medición real que puede generar una gran personalización entre canales elude axiomas tan simples.

Vivimos en el mundo opuesto, uno en el que cortamos primero y medimos sin cesar las diferentes formas en que lo hicimos. Esto se debe a que, en la entrega de experiencias, no existe un criterio único para medir los datos y los objetivos parecen cambiar constantemente en tiempo real.

The After-Times: Autenticación y medición de datos en un mundo sin cookies

Cuando las cookies de terceros aún abundaban, podíamos reunir criterios de medición (un modelo de atribución multitoque) que, si bien no era perfecto, podía crear una línea de base a seguir.

Puede asignar varios pesos a diferentes tipos de compromisos (ver un anuncio de banner que vale X, hacer clic en él que vale más y comprar algo aún más).

Algunas empresas eran famosas por calificar sus propios deberes, haciendo de la atribución de último toque (inevitablemente un clic de búsqueda) el modelo más poderoso.

Muchas empresas de CPG que gastan mucho, en lugar de datos basados ​​en personas reales, crearon modelos de medición muy complicados que aprovecharon el "compromiso" con la publicidad gráfica como representantes del amor por la marca.

Avance rápido hasta hoy, y todavía vemos muchas ideas antiguas sobre la medición, especialmente en los canales digitales, a pesar de que la fuente principal de datos (la cookie de terceros) se vuelve extremadamente limitada en escala y alcance.

El año pasado especulé sobre si los CDP podrían ayudar a resolver el problema de la MTA, escribiendo:

“La combinación de más información a nivel de usuario sobre puntos de contacto como el centro de llamadas, el comercio electrónico y las interacciones de ventas, combinada con datos de marketing direccionables, cambiará la forma en que los analistas valoran los 'toques'. La disponibilidad en tiempo real de dichos datos, vinculados a una identificación de persona persistente, dará rienda suelta a la IA con la capacidad de ajustar modelos con precisión”.

Si bien todavía estoy de acuerdo con esos sentimientos, hay un largo camino por recorrer en términos de la capacidad de las empresas para capturar, unificar y, en última instancia, sopesar las interacciones que pueden medir el éxito de manera efectiva.

Los CDP son el primer paso en el camino para resolver el problema, y ​​la implementación de algoritmos inteligentes que analizan la masa y la complejidad de los puntos de contacto entre canales es el segundo paso, pero parece que nos falta lo más importante: un criterio para la medición y la autenticación de datos. .

En un mundo donde las entradas de marketing cambian constantemente (diferentes campañas, creatividades, proveedores, llamados a la acción, etc.), ¿cómo puede construir un modelo de medición confiable para manejar tal complejidad?

Tal vez sea el momento de optar por la sencillez.

Una cosa que todas las empresas buscan medir en el futuro sin cookies de hoy es el costo de adquirir nuevos clientes a escala sin el uso de datos de terceros.

La maravillosa capacidad de cargar unos cientos de miles de correos electrónicos cifrados en el gráfico del dispositivo de un proveedor y modelar unos pocos miles de clientes potenciales ha seguido el camino del DMP. También lo ha hecho la mayoría de los intercambios de datos de terceros, ya que se basaba en la identidad de las cookies con un vago cumplimiento de la privacidad.

Hoy en día, las salas limpias de datos parecen una forma prometedora de consultar datos entre entidades sin que se muevan, pero aún es un desafío lograr precisión al fusionar dos grupos relativamente pequeños de datos propios de calidad.

A medida que pasamos de un enfoque de identidad de arriba hacia abajo (las empresas compran servicios de identidad y datos de un proveedor) a un enfoque de abajo hacia arriba (los clientes ofrecen sus datos a las empresas a cambio de valor), sería bueno si pudiéramos medir qué que se necesita para hacer crecer un activo de datos de primera mano. ¿Qué pasaría si hubiera una nueva métrica que pudiéramos usar, como "costo por autenticación de datos"?

La última señal de que un cliente confía sus datos a una marca es el acto de registrarse y crear una cuenta, ya sea dentro del sistema de punto de venta de una tienda, una aplicación móvil, un agente del centro de llamadas o un sitio web.

Aquí también es donde los clientes:

• Está de acuerdo con los términos
• Seleccione sus preferencias de comunicación (puede llamarme, enviarme un mensaje de texto, enviarme un correo electrónico, etc.)
• Y darle sus datos de preferencia (marcas, tallas, colores, suscripciones, etc.)

A medida que crea su consentimiento para las diversas regulaciones de procesamiento de datos (GDPR, CCPA, LGPD, etc.), no solo puede comprender el propósito para el cual se recopilan los datos del cliente, sino también su propósito en los sistemas posteriores.

Esto tiene un valor significativo, como puede atestiguar cualquier gran editor que vende su publicidad, o cualquier empresa nueva valorada en "usuarios activos mensuales".

Si bien el valor monetario real de la autenticación variará según la empresa y los productos que se consideren, creo que podemos estar de acuerdo en la premisa: este es el unicornio de datos del que hemos estado hablando durante tanto tiempo: clientes reales que están comprometidos con una marca.

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Ejemplo de cómo medir el valor de la autenticación de datos

Entonces, hemos descubierto dónde vive el unicornio de los datos. ¿Que sigue?

Para medir el valor de la autenticación de datos, tomemos como ejemplo el caso de uso de publicidad simple de una empresa con datos propios que busca aumentar su público objetivo en las redes sociales:

1. Tome 100,000 de sus mejores clientes, haga un hash de sus identidades y cárguelos en Facebook, Instagram, LinkedIn y otros jardines amurallados.
2. Deje que el jardín amurallado haga su propia extensión de audiencia en los datos, utilizando sus modelos de caja negra para "parecerse" a los datos y encontrar usuarios más relevantes.
3. Ejecutar una campaña
4. Usando una URL de referencia, vea cuántos de sus usuarios ya conocidos regresaron y cuántos clientes nuevos netos se autenticaron en función de la campaña.
5. Calcular: (costo de la campaña/número de nuevos usuarios autenticados netos)

Mi punto aquí no es que este enfoque sea novedoso, sino más bien que hacer que su marca sea dueña de los criterios y la metodología de medición es mejor que depender únicamente de los informes de la plataforma para determinar el éxito.

Profundizando un poco más: analizando la autenticación de datos con una plataforma de datos de clientes

Una plataforma de datos de clientes, o CDP, brinda a las marcas varias opciones diferentes para crear un criterio para medir el valor de la autenticación de datos y la aceptación progresiva de preferencias.

Veamos el valor de los compradores comerciales autenticados (registrados) frente a los que han comprado como usuarios invitados. Esto es fácil de configurar en un CDP y un monitor.

Primero, configuraría varios indicadores de actividad para rastrear eventos de interés:

Luego, configuraría un indicador de actividad para rastrear cuándo se registran los clientes; esto se puede expandir para contar los registros de fuentes específicas para que pueda ver dónde invertir (marketing de motores de búsqueda o anuncios de Facebook, por ejemplo). A continuación, configure un indicador de actividad para realizar un seguimiento de los pedidos (este puede ser un indicador genérico tanto para clientes registrados como invitados):

Ahora es el momento de crear un indicador calculado, que se requiere para monitorear las actividades y calcular cuántos pedidos ha realizado cada usuario registrado. Esto le permitiría ver cuál es el recuento promedio de pedidos para usuarios registrados versus invitados, la métrica que nos interesa.

Si 100 clientes se registran y realizan un promedio de diez pedidos al año, frente a dos pedidos por año para los invitados, entonces puede determinar fácilmente el aumento del valor de por vida en los usuarios registrados.

Ahora, puede comprender fácilmente el valor de propensión del registro y asignar un "valor por autenticación" específico, que también se puede calcular a la inversa como "costo por autenticación" dados sus costos promedio de adquisición de clientes.

Luego puede crear muchos más segmentos y diferentes niveles en sus segmentos para rastrear cuántos clientes están registrados y tienen al menos un pedido, luego al menos cinco pedidos, luego 10, etc.:

Ahora, se vuelve simple agregar el valor promedio de cada transacción de cada nuevo usuario y ponderar el valor de diferentes puntos de contacto medibles que un nuevo usuario encontró en el camino a una compra (todo lo que puede medir después de la autenticación de datos), pero la clave es comprender cuánto podría pagarle a cada proveedor para generar la autenticación en primer lugar.

Ahora tiene un marco para comprender el costo de adquirir un usuario autenticado y modelar su valor de por vida, en comparación con los usuarios invitados.

No estoy sugiriendo que los mejores vendedores no estén usando muchas de estas tácticas hoy en día, lo están. Dicho esto, creo que las empresas están más enfocadas en comprender el “costo por adquisición” o el “costo por clic” y muchas otras métricas, y no comenzar con la medición más simple de la autenticación, sin la cual no puede haber una relación real con el cliente.

Establecer un punto de referencia de "costo por autenticación" puede ayudar a guiar a las empresas que desean valorar la capacidad de un proveedor para generar nuevos clientes, y resaltar la importancia de poner un valor más concreto detrás de la importancia de establecer una relación autenticada que priorice la privacidad con ellos.

Al comenzar con una mejor comprensión del costo y el valor reales de los usuarios autenticados por datos, su marca estará en una mejor posición para crear puntos de referencia para medir casi cualquier punto de contacto direccionable en CX.