El poder de los datos de primera mano: una guía para equipos de marketing y ventas por correo electrónico

Entre las leyes de privacidad de datos en constante cambio, la amenaza siempre presente de una brecha de seguridad y la IA que evoluciona a una velocidad vertiginosa, el consumidor de hoy se toma la propiedad de sus datos más en serio que nunca.

De hecho, un estudio realizado por Accenture informó que "el 87 por ciento de los consumidores [creía] que [era] importante que las empresas protegieran la privacidad de su información".

Pero, ¿cómo funciona eso en un mundo donde la gratificación instantánea (y personalizada) es la norma? ¿Cómo puede obtener los datos que necesita para ofrecer la calidad de servicio que desean los clientes, al mismo tiempo que trata su información con el máximo respeto?

Afortunadamente, los equipos de ventas y marketing de hoy en día tienen varios canales de comunicación con los que trabajar, cada uno con sus propias ventajas. Y con eso viene la oportunidad de comunicarse directamente para obtener el consentimiento de un cliente para recopilar esos dulces datos propios.

¿Qué son los datos propios?

Los datos de primera mano son datos que una organización recopila directamente de sus propios clientes. Esta información se recopila a través de interacciones de primera mano y está vinculada únicamente a su negocio. Como tal, los equipos de ventas y marketing lo consideran muy valioso para obtener información sobre las preferencias, los comportamientos y los intereses de sus clientes a fin de personalizar las campañas de marketing, mejorar las experiencias de los clientes y tomar otras decisiones comerciales estratégicas.

De hecho, estos datos son tan valiosos que un estudio conjunto de Think With Google y Boston Consulting Group de 2021 descubrió que "aquellos que usan datos propios para funciones clave de marketing lograron un aumento de ingresos de hasta 2,9 veces y un aumento de costos de 1,5 veces". ahorros”, señalando que:

“A pesar de sus claros beneficios […] la mayoría de las marcas aún no están aprovechando todo el potencial de los datos propios”.

Comparación de datos de cero, primeros, segundos y terceros

En un mundo en el que existen datos de primera mano, es posible que se pregunte por qué existen datos de segunda y tercera parte. Todo se reduce a cómo se recolecta.

Los datos de parte cero son información que un cliente comparte a sabiendas y voluntariamente con una marca.

Los datos propios son propiedad de la organización que los recopila y se generan a través de interacciones directas uno a uno (es decir, un cliente o cliente potencial completa un formulario de prospecto).

Una entidad ha recopilado datos de terceros y luego los ha compartido con otra entidad asociada de confianza con fines de beneficio mutuo.Los datos de terceros sirven para proporcionar información adicional y ampliar el alcance de los datos de una empresa, lo que permite un marketing más específico y una expansión de la audiencia.

Los datos de terceros son recopilados (luego compartidos, licenciados o vendidos) por una entidad externa no afiliada.Los datos se generan a partir de diversas fuentes (es decir, intermediarios de datos, agregadores, registros públicos, etc.) y, por lo general, los compran o autorizan empresas que buscan una audiencia más amplia, estudios de mercado o para llenar los vacíos en los datos preexistentes. Dicho esto, es posible que los datos de terceros no siempre sean confiables o precisos debido a sus fuentes generalizadas (e inconsistentes).

Tipos de datos propios

Independientemente de su estrategia de datos de origen, toda la información debe recopilarse con el consentimiento de los propietarios, ya seaexplícitamente a través de la generación de prospectos o formularios de contacto o implícitamentea través de otros acuerdos (piense: términos de servicio).

Debido a esto, los datos propios encapsulan muchos tipos de información, como:

1. Datos demográficos

Esto incluye detalles como la edad, el sexo, la ubicación, el nivel de ingresos y otra información demográfica relevante del usuario.

2. Datos transaccionales

Esto incluye información relacionada con la compra, como el historial de pedidos y los detalles de la transacción, como la fecha, la hora y la cantidad gastada.

3. Datos de comportamiento

Estos datos se relacionan con el comportamiento de un cliente, como visitas al sitio web, patrones de navegación, consultas de búsqueda, consumo de tipo de contenido y preferencias.

Otros tipos de datos propios incluyen cosas comodatos de contacto (es decir, nombres, direcciones de correo electrónico y números de teléfono), datos de redes sociales(es decir, nombres de usuario, información de perfil, interacciones y otras actividades) ycomentarios de clientes(es decir, encuestas). respuestas, reseñas y testimonios).

Casos de uso de datos propios

Los datos propios se pueden usar de muchas maneras, desde mejorar sus esfuerzos de marketing y mejorar las experiencias de los clientes hasta informar sus estrategias comerciales generales, y son información invaluable para todos los equipos dentro de una organización. A continuación se presentan casos de uso comunes para aprovechar sus datos propios.

Para los comerciantes de correo electrónico

Personalización y focalización: Captar la atención de los suscriptores requiere más que seguir las tendencias de correo electrónico.Los datos de primera mano permiten a los equipos de marketing personalizar sus mensajes y esfuerzos en función de las preferencias, el comportamiento y la demografía individuales. Al analizar adecuadamente estos datos, los especialistas en marketing pueden mejorar sus esfuerzos de personalización de correo electrónico, recomendar productos, servicios o contenido más relevantes y ofrecer experiencias omnicanal perfectas.

Atribución de marketing y análisis de ROI : los datos de primera mano permiten a los equipos de marketing realizar un seguimiento y atribuir sus esfuerzos a acciones o conversiones específicas de los clientes.Estos datos se pueden utilizar para medir la eficacia de las campañas, optimizar los presupuestos de marketing e interpretar con mayor precisión el retorno de la inversión.

Para equipos de ventas

Retención y lealtad de los clientes: al usar datos propios, un equipo de ventas puede rastrear e identificar a los clientes leales, comprender mejor sus preferencias y crear programas específicos para recompensarlos o retenerlos.Al aprovechar los datos de comportamiento para ofrecer un servicio más personalizado, las organizaciones pueden aumentar aún más el valor del valor de por vida de sus clientes.

Venta cruzada y venta adicional: debido a que los datos propios proporcionan información valiosa sobre las transacciones de los clientes, los representantes de ventas pueden identificar más fácilmente las oportunidades de venta cruzada y venta adicional.Con estos datos, las empresas pueden ofrecer recomendaciones de productos más relevantes o servicios complementarios y, en última instancia, aumentar los valores promedio de los pedidos al tiempo que mejoran la satisfacción del cliente.

Para administradores de CRM

Segmentación de clientes: los datos propios ayudan a los administradores a organizar los datos de CRM de sus clientes en función de diversas características, desde el historial de transacciones hasta la geodemografía.A su vez, esto permite a los especialistas en marketing adaptar sus estrategias y comunicaciones a segmentos objetivo específicos, lo que garantiza mensajes más relevantes y tasas de participación más altas.

Mapeo del viaje del cliente: los datos de primera mano brindan información sobre el viaje del cliente, desde las transacciones iniciales hasta el historial de chat y más.Mediante el análisis del comportamiento del cliente, los puntos de contacto y las rutas de conversión, los administradores pueden identificar momentos importantes, puntos débiles y oportunidades de optimización, mejorando así la experiencia general del cliente.

Para equipos de producto

Desarrollo e innovación de productos: los datos propios son una fuente valiosa de comentarios e información para el desarrollo y la innovación de productos.Al recopilar y analizar los comentarios, revisiones y sugerencias de los clientes, los equipos de productos pueden identificar de manera eficiente las áreas de mejora, idear nuevas líneas de productos o servicios y tomar decisiones informadas para satisfacer las necesidades de los clientes de manera más efectiva.

Para los representantes de servicio al cliente

Servicio y soporte al cliente: como ya habrá adivinado, los datos de primera mano ayudan a las organizaciones a ofrecer un servicio personalizado y eficiente al usarlos para ayudar a los representantes a abordar los problemas de los clientes de manera oportuna y con un toque personalizado.

Por supuesto, estos son solo algunos ejemplos de cómo se utiliza el marketing de datos de primera persona (y cómo beneficia a todas las áreas de una empresa). Como puede ver, muchos de ellos se superponen, lo que hace que la colaboración sea inevitable y que la gestión adecuada de los datos sea crucial.

4 desafíos de usar datos propios (y sus soluciones)

Como con todo en la vida, existen riesgos y desafíos potenciales que surgen con el uso de datos de primera mano. A continuación, desglosamos algunas cosas que podrían salir mal (y lo que puede hacer para solucionarlas).

Desafío 1: Datos de baja o mala calidad

Los datos propios no confiables contienen errores, inconsistencias o información inválida o faltante y son malas noticias para cualquier organización o equipo. Si no tiene cuidado de dónde y cómo se recopilan sus datos, puede terminar con una gran cantidad de datos simplemente incorrectos. Estos datos conducirán inevitablemente a:

• Toma de decisiones defectuosa
• Esfuerzos de personalización ineficaces
• Segmentación de clientes equivocada
• Rendimiento subóptimo de la campaña
• Mensajes, recomendaciones u ofertas irrelevantes
• Disminución de la confianza y la percepción de la marca.
• Experiencias negativas de los clientes

Solución: Priorizar la calidad de los datos a través de una sólida recopilación, validación y limpieza de datos.Eso significa auditorías de datos periódicas, buena higiene de datos y marcos de gobierno de datos firmes para mejorar y mantener la calidad y la confiabilidad de sus datos propios. ¡Invertir en la tecnología de gestión de datos adecuada tampoco está de más!

Desafío 2: Herramientas de integración de datos incorrectas

Intentar aprovechar los datos propios sin las herramientas, la plataforma o la integración adecuadas es un poco como tratar de clavar un clavo sin un martillo. Sin las herramientas de integración de datos adecuadas, los datos propios pueden almacenarse en sistemas o departamentos aislados. Si su organización tiene dificultades para consolidar adecuadamente los datos de varias fuentes, el resultado podría ser una gran frustración y tensión al intentar arreglar las cosas manualmente (lo que lleva mucho tiempo, es propenso a errores y no es escalable). Por no mencionar:

• Datos en silos o fragmentados
• Datos de clientes desactualizados o incompletos
• Disminución de la colaboración interdepartamental
• Análisis de datos inexactos
• Marketing multicanal ineficiente
• mensajes inconexos
• Retrasos en el procesamiento de datos
• La incapacidad para manejar grandes volúmenes de datos.

Solución: como se mencionó anteriormente, invertir en un conjunto sólido de herramientas de integración de datos facilita la integración, transformación y sincronización de datos sin inconvenientes.A su vez, esto permite a las organizaciones conectar los puntos entre fuentes de datos dispares, automatizar canalizaciones de datos, garantizar una alta calidad de los datos y proporcionar una vista unificada del cliente.

Desafío 3: Volumen de datos limitado

Aprovechar los datos propios con un volumen de datos limitado puede ser complicado. Después de todo, es posible que una cantidad tan pequeña de datos no brinde suficiente importancia estadística para un análisis e información precisos. En tal caso, es poco probable que cualquier información derivada de un volumen limitado de datos sea representativa de su base de clientes o mercado más grande (lo que no es exactamente útil). Tratar de trabajar con un conjunto limitado de información también puede resultar en:

• Puntos de datos insuficientes
• Conclusiones inexactas o mala interpretación de los datos.
• Análisis predictivo y modelos de pronóstico ineficaces
• Incapacidad para realizar experimentos significativos o pruebas A/B
• Una incapacidad para comparar con fuentes externas o estándares de la industria.

Solución: Una vez más, también es importante centrarse en la alta calidad de los datos, asegurándose de que los datos limitados disponibles sean precisos y estén actualizados.Además, puede explorar técnicas de aumento de datos, como el modelado de datos o la generación de datos sintéticos, para expandir su volumen de datos (para fines de análisis y modelado).

Reto 4: Incumplimiento normativo

Aprovechar los datos de origen sin tener en cuenta las normas de privacidad de datos es un gran error y tiene importantes consecuencias. Ignorar las normas de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) u otras leyes aplicables, no solo es una gran violación de la confianza y la seguridad de sus clientes, sino también la falta de implementación de las medidas de seguridad adecuadas. y las prácticas de protección de datos también pueden resultar en:

• Pérdidas financieras por multas, sanciones y acciones legales
• Publicidad negativa
• Erosión de la lealtad a la marca
• Aumento de la rotación de clientes
• Gobierno de datos ineficiente
• Mayor riesgo organizacional
• Acceso no autorizado, piratería o fugas de datos
• Problemas de calidad de datos
• Incapacidad para realizar servicios transfronterizos (es decir, transferencias internacionales de datos)
• Flujo de datos restringido, y;
• Acceso a datos y colaboración limitados.

Solución: priorice la privacidad de los datos y garantice el cumplimiento de todas las reglamentaciones pertinentes.Esto incluye obtener el consentimiento adecuado para la recopilación de datos, implementar medidas de seguridad sólidas, establecer marcos de control de datos y, sobre todo, ser transparente con los clientes sobre sus prácticas. Recuerde evaluar y actualizar regularmente sus políticas y procedimientos de privacidad para asegurarse de que se mantengan alineados con las regulaciones cambiantes y las mejores prácticas en evolución.

Personalice sus esfuerzos de marketing y mejore la retención de clientes con datos de ZERO-party

Los consumidores esperan experiencias personalizadas de las marcas, pero un panorama de privacidad en constante cambio dificulta que las empresas las cumplan. Afortunadamente, los datos de terceros hacen posible que la personalización y la privacidad (¡por fin!) coexistan.

Para implementar una estrategia ganadora para los datos de Zero Party, descargue nuestro libro electrónico, Zero-ing in on Zero PartyData , ¡hoy!