Datos de 1ª, 2ª y 3ª parte: ¿qué significa todo esto? | Adsquare
¿Confías en tus datos y en lo cercanos o relevantes que son los datos que tienes a mano para tu campaña? Para responder a estas preguntas es necesario comprender mejor la clasificación de los datos. Para los profesionales del marketing, el punto más crucial es contar con los datos exactos para una segmentación precisa con gran exactitud.
En general, la principal diferencia entre los datos de 1ª, 2ª y 3ª parte es el compromiso entre calidad y alcance. La característica de calidad se refiere a lo cercano, rico, relevante o relacionado que es el conjunto de datos – sus datos de CRM pueden ser de la mejor calidad para alcanzar o retargeting su base de clientes actual, pero extremadamente limitado para alcanzar nuevas audiencias.
La distinción entre datos de 1ª, 2ª y 3ª parte será un punto de partida en una serie de artículos que hemos dedicado a comprender el reino de los datos y cómo la comprensión de los diferentes tipos de datos sirve para los propósitos de la campaña.
Explicaremos las diferencias con más detalle.
Los datos de primera parte son los datos que has recopilado sobre tus clientes o audiencia, que son de tu propiedad y que gestionas. Pueden provenir de tu propio sitio web a través de cookies o a través de tu app, CRM, comentarios de los clientes, balizas en la tienda, compras, contact center, comunicación en el punto de venta, o cualquier otra información dada con el consentimiento de los usuarios (ver artículo de TubeMogul para más información). Es el resultado de una relación y comunicación directa y de confianza con un consumidor, lo que la convierte en la más poderosa. Ser propietario de los datos de primera mano también te da la libertad de crear tus propios segmentos y perfiles basados en los datos únicos del consumidor que tienes a mano. Según un informe de Econsultancy y Signal, los datos de primera parte se consideran más valiosos y relevantes por su especificidad y calidad en comparación con los datos de segunda o tercera parte.
Sin embargo, los datos de primera parte tienen algunas limitaciones inherentes y una de ellas es el alcance. Los datos de primera parte suelen tener una escala y una amplitud restringidas. Te da una imagen detallada de una audiencia específica, como el historial de transacciones o los datos de comportamiento de sitios y campañas, pero estos datos pueden no tener la escala necesaria para hacer suposiciones ni llegar a nuevas audiencias. La amplitud de los datos de primera parte se limita únicamente al ámbito de sus operaciones: si ofrece una aplicación relacionada con la salud, los datos que tiene sobre sus clientes se limitarán a los intereses de fitness o de estilo de vida saludable de sus clientes y no serán suficientes para hacer suposiciones suficientemente precisas y crear una campaña precisa y dirigida.
Los datos de segunda parte, en pocas palabras, son los datos de primera parte de otra persona que se pueden utilizar para su propio marketing comprado directamente de la fuente (véase el artículo de AdExchanger para obtener más información). Representa una forma de superar las limitaciones de escala de los datos de origen y de ampliar el alcance y aumentar la eficacia de las campañas, así como de personalizar su campaña con sólo datos relevantes. Puede utilizarse para ampliar las promociones más allá de las bases de clientes existentes e impulsar la adquisición. El acceso a ellos puede obtenerse a través de un acuerdo específico entre un propietario de datos de primera parte y otra entidad, como una asociación directa, plataformas de gestión de datos o una red de datos de segunda parte. Un ejemplo de obtención de datos de segunda parte podría ser la colaboración de un sitio web de reservas de hoteles con una aerolínea para beneficiarse mutuamente de las fuentes de datos de la otra parte.
Por lo general, una relación de este tipo fomenta la colaboración y la confianza y es muy beneficiosa para ambas partes, pero sólo es posible cuando no hay competencia ni conflicto de intereses entre las dos partes implicadas. Además, aunque es escalable, una vez más sólo se limita el alcance de los datos de los socios de primera parte, ya que no es el propietario de los datos y, por lo tanto, no tiene el control directo de la forma en que se recopilan los datos; una desventaja de la segunda parte está relacionada con el control de calidad de los datos obtenidos: no tiene el control sobre la calidad de los datos de primera parte de otros como lo tiene sobre sus propios datos de primera parte. Otra cosa es que, aunque es más escalable, el alcance de los datos de segunda parte está de nuevo limitado al alcance de sus socios de datos de primera parte.
Los datos de tercera parte generalmente se agregan de muchas fuentes diferentes y consisten en datos ricos de comportamiento o demográficos. A menudo son recogidos por una entidad que no tiene una relación directa con los consumidores. (Véase el artículo de Digiday UK para más información). Los datos de terceros suelen ser datos inferidos (implícitos), lo que significa que se basan en el comportamiento anterior del usuario y no en la información que éste proporciona explícitamente. Al recopilar perfiles de comportamiento detallados de los usuarios, como intereses, patrones de actividades de navegación, aficiones o preferencias, los datos de terceros tienen un alcance increíble.
Y aquí viene la compensación entre alcance y calidad. Una desventaja inherente a los datos de terceros es la calidad: los datos de terceros son datos estadísticos y agregados, no han sido derivados de una relación directa, lo que hace más difícil rastrear si provienen de una fuente de datos fiable. Además, dado que los datos de terceros son ofrecidos por grandes agregadores de datos, no se le proporcionan exclusivamente a usted y pueden venderse fácilmente a otras partes también, incluyendo a sus competidores.
¿Cuál es el mejor enfoque?
Para superar las desventajas de cada tipo diferente de datos, una recomendación es tener una combinación de datos de primera, segunda y tercera parte para optimizar tanto la precisión como la escala. Lo ideal es que su estrategia comience por definir sus objetivos de marketing y si va a llegar a nuevos clientes o a captar a los actuales. Además, es importante que los datos utilizados para crear una segmentación mejorada y eficiente sean seguros y privados y procedan de proveedores de datos fiables. Opte siempre por socios que ofrezcan garantías de calidad y asegúrese de que no se produzca ninguna infracción de la normativa sobre datos.
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