Claves para armar un sistema de medición solido en un futuro sin cookies de terceros

Claves para armar un sistema de medición solido en un futuro sin cookies de terceros

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Prepararse para un futuro sin cookies de terceros puede parecer un proceso abrumador, pero no tiene por qué serlo si se adopta el compromiso de empezar a crear un sistema de medición sólido. Para que puedas armarlo satisfactoriamente, en esta nota vas a encontrar 3 claves:

1) Generar una buena infraestructura de etiquetas

Es fundamental ser consciente de que las cookies y las etiquetas están interrelacionadas aunque no son intercambiables. Las etiquetas son fragmentos de código repartidas en un sitio, que permiten medir las interacciones de los visitantes y el rendimiento de la estrategia de marketing.

A medida que desaparezcan las cookies de terceros, generar una infraestructura sólida de etiquetas definirá la precisión de la medición. La misma debe poder enviar cookies propias e interactuar con las nuevas capacidades de atribución que proporcionen los navegadores. Es importante que sea fácil y ágil para que evolucione junto a los cambios del sector. Una opción que puede ofrecer una medición precisa y tener buena repercusión es Google Tag Manager y sus integraciones.

2) Invertir en una estrategia de datos propios

Muchos marketers caen en la equivocación de creer que la desaparición de las cookies de terceros impedirá la obtención de datos certeros. Ahora bien, siempre y cuando estén dispuestos a recurrir a otras fuentes de datos, como los datos propios, eso no tiene por qué suceder.

Invertir en una buena estrategia de datos propios permitirá satisfacer las preferencias de privacidad de los clientes y obtener buenos insights. Para hacerlo es necesario priorizar un intercambio de valor real entre la marca y los clientes. Se les pueden brindar a los usuarios beneficios de recomendaciones, descuentos u otras ofertas especiales a cambio de obtener datos en sitios, apps y otros canales offline.

3) Aplicar técnicas de aprendizaje automático

El aprendizaje automático analiza datos que sirven para detectan tendencias, correlaciones y más insights que podrían pasar desapercibidos al ojo humano. En el ámbito digital, las técnicas de aprendizaje automático con protección de la privacidad mejoran los informes de campañas y permiten generar una idea certera acerca del recorrido del cliente.

Por ejemplo, posibilita la modelización de conversiones: el proceso que establece conexiones entre las interacciones con anuncios y las conversiones además de preservar la privacidad de cada usuario. Recurriendo a este tipo de solución, se puede mejorar la medición para evaluar los resultados reales de una forma más precisa y que garantice la privacidad.