Anonimizar la IP con Google Analytics

Con las nuevas legislaciones en vigor, los clientes se han puesto cada vez más exigentes en “ocultar” cualquier atisbo de data personal en sus analíticas.

Esta corriente de “anonimización” del data ha entrado con fuerza en Alemania y, poco a poco, se va contagiando al resto de países de la UE. ¿Cómo nos afecta? Esencialmente, en todo. Principalmente, en la recopilación del data que nos permite construir lo que conocemos como PERSONAS, o grupos de usuarios con características afines: si cada vez nos es más difícil recopilar los datos en torno a estas características comunes, más baja es nuestra capacidad de construir clusters o grupos de usuarios con los que relacionarnos de una forma más eficaz.

En todo caso, ¡estamos preparados para la anonimización del dato! Así hemos hecho esta semana habilitando la funcionalidad “anonymizeIp” de Google Analytics.

Si bien es cierto que esta funcionalidad no es algo tan nuevo como parece (lleva en vigor desde 2010), las estrictas normativas en torno a la recogida de datos, nos hacen rescatarla a día de hoy.

¿En qué consiste? Esta función toma la parte final de las IPs de los usuarios que navegan un site y configura los últimos dígitos a “0”, colocando en anonimato al usuario final antes de comenzar el tratamiento y el almacenamiento de los datos en Google Analytics.

Cuando se habilita la máscara de IP, Analytics elimina el último octeto de la dirección IP del usuario antes de utilizarla y de almacenarla. Esto reduce ligeramente la precisión de los informes geográficos.

IPAnonFailoverAnalysis

¿Cómo lo hacemos? Para convertir en anónima la dirección IP de todos los hits que se envían desde un solo objeto de seguimiento, puedes configurar el campo anonymizeIp en TRUE cuando se crea dicho objeto.

<!– Google Analytics –>
//www.google-analytics.com/analytics.js

window.ga=window.ga||function(){(ga.q=ga.q||[]).push(arguments)};ga.l=+new Date;
ga(‘create’, ‘UA-XXXX-Y’, ‘auto’);
ga(‘set’, ‘anonymizeIP’, true);
ga(‘send’, ‘pageview’);

<!– End Google Analytics –>

Para el caso de haber migrado el código de GA a gtag.js o de haber generado recientemente el código de GA para una página web, la anonimización quedaría de la forma siguiente:

gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', { 'anonymize_ip': true });

Si solo queremos anonimizar la IP de los usuarios para una determinada acción (i.e. un evento onclick), podemos hacerlo a través de la función ‘set’ o al enviar una página vista a Google Analytics:

Para analytics.js:
ga('send', 'pageview', {
  'anonymizeIp': true
});
Para gtag.js:
gtag('event', 'your_event', { 'anonymize_ip': true });

¿Qué hay de nuevo… Twitter?

¡Arrancamos el año! Y lo hacemos de la mano de Twitter, con alguna de las novedades que trae para 2018. Hace solo unas horas hemos estado online con ellos y esto es lo que nos han desvelado:

  • TOP TWITTER STORIES:

No va a ser fácil para las marcas colarse en esta selección de “las historias que te has perdido en Twitter” que la compañía quiere mandar con carácter semanal a sus usuarios. La idea es concentrar en un email, los mejores tweets de la semana, con link directo a los perfiles de los usuarios que los postean y a los que sigues.

¿Será capaz alguna marca de generar tal engagement como para formar parte de los emails semanales de Twitter? ¿U optarán por la versión “patrocinada” en el email? ¡Veremos!

top twitter stories.JPG

  • CONVERSATIONAL ADS:

¿Por qué quedarse únicamente con los mini botones de Like, RT y Reply pudiendo usar CTAs de gran tamaño para “orientar la respuesta del usuario” ante un tweet? La idea es incorporar en los tweets (por cierto… ¡da igual que Twitter haya abierto la veda a más de 100 caracteres… la recomendación sigue siendo “the shorter, the better!). Lo dicho, la idea es incorporar en los tweets 3 CTAs con diversas opciones accionables: 1.) reclamar el RT del usuario, incorporando automáticamente los hashtags necesarios en el RT, 2.) personalizar los CTAs para enviar al usuario a una determinada landing de destino, 3.) generar una encuesta a través de tweets (con hashtag de por medio) para incrementar buzz y notoriedad.

apple pay.JPG

  • VIDEO WEBSITE CARDS:

Este tipo de contenido, permite incluir una pieza de video + un link a una landing page de tal manera que, cuando el usuario clica en el link a la página de destino, el video ya iniciado se mantiene en la parte de arriba de la pantalla creando una “dual screen experience” o lo que es lo mismo, una experiencia multi-pantalla.

video website card.JPG

  • EMOJI CUSTOM AUDIENCES:

¡A este nivel hemos llegado! A segmentar audiencias vía el uso de emoticonos. Y no solo a segmentar, sino a suplir hashtags por emojis como follow-up de una conversación o de una campaña publicitaria. Esta fue la estrategia seguida por FOX en el lanzamiento de la Segunda Temporada de The Mick: dividida en una fase de pre-lanzamiento, kick-off y streaming de los capítulos de la serie, consiguieron picos de conversación durante la Premiere televisiva de la serie.

  • 360º VIDEO TWEETS:

Otro de los Case Studies de la temporada fue el de Mountain Dew, con un increíble video 360º para el lanzamiento de su VR Experience “The Professor Presents: #GotHandles. Una forma de hacer “Marketing Inmersivo” a través de Twitter.

  • CHATBOT THROUGH DMs:

Esta fue la estrategia seleccionada por SAMSUNG con el objetivo de reinventar el “One-to-One Marketing“. ¿Cómo? Lanzando un tweet a la comunidad que incentivara a los usuarios a abrir un canal privado de conversación con la marca a través de DMs. ¿El objetivo? Que el usuario encuentre el televisor que mejor se adapta a sus necesidades basándose en una conversación one-to-one predeterminada (las preguntas están prefijadas) y una recomendación “personalizada” del televisor perfecto. ¿El resultado? El 89% de quienes iniciaron la conversación con la marca, completaron el proceso.

  • REAL-TIME COVERAGE:

Las últimas novedades de Twitter van encaminadas a convertise en la Red Social MÁS REAL-TIME de todas, desbancando a Periscope o a Vine como “streaming apps”. Si no lo creéis, preguntadle a KFC, ¡que lanzó un sandwich al espacio!

Dentro de este mismo contexto, cada vez son más las marcas que se “aprovechan” de los eventos en directo para promocionarse a través de acuerdos de patrocinio. He aquí un ejemplo con McDonalds.

connect with whats happening.JPG

  • ONE-TO-ONE AUTOMATIC TWEETS WITH USERS:

Por último, os traemos el caso de Apple Music, como ejemplo de “buenas prácticas” en las relaciones one-to-one con los usuarios de Twitter. A través de mensajes automáticos enviados previamente al inicio de su programa “Carpool Karaoke“, incrementaron exponencialmente el volumen de descargas de los podcasts, siendo todo un éxito de one-to-one marketing.

 

 

Noticias de fin de año, de la mano de las Redes Sociales: ¡Feliz 2018!

¡Amigos! Acabamos un GRAN año para MRM // McCANN y para este Departamento. Aprovecho estas líneas para dejaros algunos links de interés sobre las últimas novedades en Redes Sociales que he podido rescatar.

Prometemos un 2018 lleno de info., con más posts y más contenido (¡perdón! La carga de los últimos meses no nos ha dejado actualizar el Blog todo lo que quisiéramos).

Lo dicho… ¡Feliz 2018!

Departamento de CRM, Analytics & BI de MRM // McCANN, España.

  • Facebook Ads ya está conectado con las cuentas de marca de WhatsApp. Más info.
  • Twitter, más Real Time que nunca. Más info.
  • ¿Tienes menos de 13 y  T E M U E R E S por usar Facebook? ¡Llega Messenger Kids! El reclamo de Facebook para engatusar a los más pequeños y bajar la media de edad de sus usuarios globales. Más info.
  • La nueva funcionalidad de Instagram que te recomienda lo que a tus amigos les gusta. ¿Acierto o error? Más info.
  • Los nuevos super-targeted ads de Pinterest alcanzan un +50% de incremento en el %CTR y una disminución del 20% en el CPC pero… ¿qué marcas usan realmente Pinterest? Más info.

  • Y si no te ha gustado nada de nada este post… siempre podrás “silenciarnos” (un ratito). Más info.

*************************** S E E Y O U N E X T Y E A R *******************************

Visualize Your World llega a Madrid con las tendencias en Business Intelligence

Ayer tuvimos la oportunidad de asistir al encuentro anual Visualize Your World, en Madrid. Una de las mayores citas sobre tendencias en Business Intelligence organizada por Qlik, líder en Visual Analytics.

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Durante la jornada, analistas y expertos en el sector del Big Data han compartido sus propias experiencias, y nos han contado muchas de las novedades que presenta Qlik, siendo las más destacadas las siguientes:

Hybdrid Cloud Analytics: Es el avance hacia una analítica en nube híbrida. Los datos tienen su origen en la nube y cada vez más clientes apuestan por la analítica visual a través de plataformas cloud. Para ello han adoptado una arquitectura de microservicios que permitirá expandir el análisis fluido de los datos.

En 2017 las empresas ya planean llevar algún proyecto de BI a la nube, y Qlik quiere acompañarlas en esta transición, donde poder disfrutar de los datos en cualquier lugar y forma.

User Group Iberia: es un punto de encuentro entre usuarios de Qlik donde se podrán compartir experiencias y conocimientos entre usuarios avanzados.

El objetivo es hacer reuniones frecuentes y poder ver casos de usos de otros usuarios, best practices e incluso soluciones a diferentes problemas. En definitiva, un foro donde los clientes puedan sentarse a hablar de igual a igual y poder desarrollar el futuro.

Durante su primer año quieren conseguir 200 usuarios, y nos comentaban que está teniendo muy buena aceptación entre los clientes, tan solo se acaba de anunciar y han conseguido ya unos 50.

La integración de Analítica Avanzada y GeoAnalytics: Qlik a través de sus APIs ofrece la integración con otras tecnologías de generación y procesado de lenguaje natural y analítica predictiva. Con esta nueva funcionalidad, se pueden añadir mapas con localización geográfica automática y descubrir la historia completa de los datos. Además, permite combinar datos de diferentes fuentes como, por ejemplo, los datos geográficos de la nube de Qlik GeoAnalytics, con datos sobre tiendas.

Por otro lado, además de las novedades de Qlik, estuvieron en el evento clientes y partners de empresas de sectores muy variados.

Comenzó con la mesa redonda entre profesionales de Air Europa y Sodexo.

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En el caso de Air Europa operan 80.000 vuelos anuales. Dichos vuelos y clientes generan muchísimos datos. Sin embargo, en un primer momento Air Europa tiene un enfoque muy tradicional, con mucho reporting y poca analítica. Y es aquí cuando entra en escena Qlik. En una transformación hacía la visualización de los datos, ya que no disponían de herramientas analíticas adecuadas para afrontar la situación.

Buscaban agilidad en el desarrollo, capacidad de data discover y autoservicio, pues usuarios con poco bagaje técnico podían construir sus propios análisis. Lo que consiguieron tras la introducción de Qlik fue la disminución del número de errores a la hora de comprar, y el posterior incremento de las ventas.

Por otro lado, desde Everis trataron uno de los temas que más interés está generando últimamente: la GDPR, la nueva ley de protección de datos. Se trata de una especie de LPD pero con una potencia tecnológica muy potente.

El principal objetivo es que los ciudadanos tomen el control de sus propios datos dentro de la Unión Europea. En el caso del Brexit también tendrán que cumplirla hasta que salgan de la Unión Europea. Y lo único que se sabe de su legislación es que las multas serán ilimitadas.

Con la nueva GDPR, surge la figura del DTO, un hombre/mujer que se dedica a auditar el cumplimiento de la GDPR.

En definitiva, cualquier proyecto que estamos llevando a cabo ahora, debería desarrollarse de acuerdo al nuevo ámbito de Ley de Protección de Datos.

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Por otro lado, Cloudera nos hablaba de la importancia de combinar datos de terceros para tener una visión 360 del cliente, y transformar datos complejos en insights de negocio.

Seguidamente, llegó el momento de Mercanza, es una empresa experta en la implantación de soluciones de inteligencia de negocio. Nos contó su caso con la compañía Roca, donde cruzaron datos de diferentes fuentes para ver porque en una de sus sedes los resultados de ventas eran tan bajos. Entonces cruzaron los datos de contratos de los trabajadores, con datos de cuando fichaban al llegar al trabajo, y la conclusión fue que un 65% de la plantilla iba a trabajar, el resto no. Enseguida se solucionó el problema.

Por la tarde, Entelgy Digital nos habló de las Smart Cities, que, gracias al Internet de las cosas son es posible. Nos contó su caso de éxito enfocado, sobre todo, a los runners de Madrid. Con datos de los últimos años sobre la contaminación de los diferentes barrios y áreas de Madrid, incluso mostrando los diferentes parques, a horas distintas, visualizaban en Qlik cuál era el parque/zona más idónea para ir a correr. Aquí se combinaron datos de diferentes fuentes.

La última ponencia sobre Tendencias en Analytics, remarcó la importancia de los datos de diferentes fuentes, en formatos muy variados y en grandes volúmenes y su necesidad de unificarlos en una misma herramienta que nos permita desgranar todos y cada uno de ellos, para llegar a lo más importante. De lo general a lo particular.

En definitiva, el mundo está cambiando y cada vez es más complejo. Los ciudadanos toman el control sobre sus propios datos. La tecnología da solución a los problemas, pero también genera muchos otros.

En 2017 se genera un zettabite de datos. Cada segundo se publican 797 fotos en Instagram y se hacen 231 transacciones con Paypal. Y así podríamos seguir sumando datos; sin embargo, el verdadero valor de los datos está en el uso que hacemos de ellos para que sean útiles y aporten valor al negocio. La inteligencia aumentada es la clave para seguir mejorando.

Gtag.js de Google Analytics… ¡Ya está aquí!

¡Así es! Ya está aquí y parece que es definitivo: ha llegado gtag.js de Google Analytics y nosotros ya lo estamos implementando.

Si habéis intentado crear una nueva Propiedad en Google Analytics recientemente, os habréis encontrado con un nuevo tag. GA le dice adiós a Universal Analytics y saluda al nuevo Global Tag, pero… ¿qué es gtag.js y cómo nos afecta?

Gtag.js es el nuevo script de Google Analytics para rastrear el tráfico de tu página web.

La biblioteca gtag.js es una función de prueba BETA (de momento) que permite utilizar una etiqueta común en todos los sitios web para implementar varias características de Google Analytics y de productos de publicidad, como el seguimiento de conversiones y el Remarketing. El uso de la biblioteca gtag.js está sujeto a las políticas que rigen el uso de los anuncios y los productos de Google Analytics.

De momento, hay poca información al respecto, especialmente, de las “nuevas funcionalidades” prometidas por Google al implementar el nuevo script de medición. No obstante, ya hay algunos factores que se han de tener en cuenta:

1. Cambio de sintaxis en el código UA-:

El nuevo código de Analytics lucirá así:

<!– Global Site Tag (gtag.js) – Google Analytics –>

https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-31502354-12

window.dataLayer = window.dataLayer || [];

function gtag(){dataLayer.push(arguments);}

gtag(‘js’, new Date());

 gtag(‘config’, ‘UA-XXXXXXXXX-12’);

2. Cambios en la medición de “Eventos” onsite:

En la medición de eventos, el paradigma es el siguiente: el elemento “Acción” pasa a ser OBLIGATORIO, siendo la “Categoría” y la “Etiqueta”, elementos adicionales en la configuración del mismo. Igualmente, la “Acción” pasa a recibir el nombre de “Event Name”, siendo la estructura del script de medición de la forma siguiente:

gtag(‘event’, ‘event_name’, {

  ‘event_category’: <categoryName>,

  ‘event_label’: <labelName>

});

3. Cambios en la medición de dimensiones y métricas personalizadas:

La configuración de dimensiones y métricas personalizadas se realizarán a través de un Mapa de Variables, asociado al propio script de medición de Analytics PERO condicionado a la ocurrencia de un evento.

gtag(‘config’, ‘<GA_TRACKING_ID>’, {

  ‘custom_map’: {‘dimension<Index>’: ‘<dimension_name>’}

});

 // Sends the custom dimension to Google Analytics.

gtag(‘event’, ‘<event_name>’, {‘<dimension_name>’: <dimension_value>});

Sabemos que aún hay poca información, pero no deja de ser una realidad en fase de prueba que a día de hoy ya puede implementarse, aunque si bien es cierto, la recomendación es esperar a que gtag.js salga de fase Beta para empezar a trastear. Nosotros nos hemos atrevido. Pronto veremos resultados.

¡Hasta pronto!

Facebook impacta con comportamientos offline

Facebook acaba de anunciar en un post sobre noticias de la compañía (aquí) que ofrece nuevas formas de segmentación,  permitiendo a las marcas  impactar de acuerdo a los comportamientos offlines de los usuarios. De esta forma, se puede unir lo que ocurre dentro y fuera de la Red Social, gracias a la localización.

El vínculo se crea gracias a la localización, que solo será posible sí a nuestra aplicación de Facebook le damos permiso de localización – que utilizará para hacer un seguimiento de los lugares que has visitado fuera de línea.

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Las marcas podrán crear listas personalizadas de los usuarios de Facebook que haya rastreado, por ejemplo, sí éstos han estado en una tienda o en un restaurante, en los últimos 30 días.

Uno de los motivos por los que Facebook está interesado en los comportamientos que tienen lugar fuera de la red, es porque más del 90% de las compras todavía se hacen en tiendas físicas. Por ejemplo, vemos un anuncio sobre el nuevo iPhone 8 en Facebook, y a la semana siguiente vamos a la tienda a comprar el teléfono.

En este caso, Facebook ha perdido la traza real de las conversiones que no suceden online, pero ahora con esta función de seguimiento de la ubicación, Facebook puede cobrar al anunciante por esta conversión.

Para saber a qué usuarios debemos considerar, Facebook solo incluirá a las personas que tengan una “alta confianza” de que una persona visitó un lugar determinado, según Gabriel Francis (Product Marketing Lead for offline at Facebook).

Hay diversas formas de empezar a utilizar estas formas de segmentar a nuestra audiencia, ya sea a través de hojas de cálculo manuales o conectándose directamente a la API de conversiones offline de Facebook.
En definitiva, algunas cosas que hacemos en la vida real, ahora tendrán influencia en los anuncios que vemos en Facebook.

 

OPTIMIZACION DE LA INVERSION EN CAMPAÑAS DE FACEBOOK

Esta charla la ha ofrecido Alfonso Calatraba, Marketing Science lead de Facebook.

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Tenemos que conseguir ser eficientes en inversiòn y conseguir mayor impacto.

Facebook tiene 17 millones de usuarios en España.

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El algoritmo de Facebook funciona aumentando la audiencia impactada: el balance entre cobertura masiva y opciones de segmentación permite incrementar eficiencia (CPM).

El criterio de optimización de campañas (cobertura vs engagement) es también el factor determinante. La gente que es mas propensa a dar a clic, son los grupos mas caros. Son los mas impactados y  por lo tanto más preciados, pues nos va a dar mayor reach. Lo que se busca no es el reach pero que el engagemente sea puro.

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Midiendo Impacto:

España es uno de los paises a nivel globales adopción de tecnología (Global web index). Tenemos que tratar de identificar personas, no cookies.

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Hay dos puntos clave en el objetivo de avanzar en el sistema de medicion:

  1. Metodologías adaptadas a nuestro negocio y demandas actuales. Trabajar con empresas con mucha data, que nos pueden ayudar a entender las personas mas allá de las cookies. Y ver no solo a quién analizo, sino qué analizo

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Facebook ha desarrollado mas de 5.000 estudios de branding para entender las campañas  que generan mejor performance.

Por países:

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2. Entender cómo puedo generar ventas: Facebook y TV generan sinérgias efectivas para incrementar la probabilidad de compra.

Hay 4 factores al planificar una campaña:

  1. Targetizacion
  2. Frecuencia (numero de impactos)
  3. Cobertura
  4. Creatividad

Han hecho un estudio que investiga si la tasa de interacción influye en el recuerdo del anuncio, concluyendo que la frecuencia es clave,pero el volumen de gente al que impacto no es tan determinante, pues no a mayor o menor reach hay mas recuerdo.

Mobile best practices

  • Presencia de marca desde el principio de la pieza (3 primeros segundos)
  • Hacer el video lo mas corto posible
  • Adaptar cualquier pieza al dispositivo en cuestiòn

Busquemos nuestra historia de la manera mas sencilla y sigamos el consejo de Churchil – “Si hubiera tenido mas tiempo hubiera escrito una carta mas corta.”

QUÉ ES UN DMP Y CÓMO FUNCIONA

Un DMP (Data Management Platform) es una plataforma de gestión de datos centralizada que permite a los anunciantes crear audiencias objetivo a las que dirigirse, basándose en una combinación de datos de diferentes fuentes.

Hemos tenido la suerte de escuchar de la mano de dos pontentes las ventajas de estas plataformas y aquí os dejamos el resumen de las dos charlas.

En primer lugar Manuel Mercader, CEO de la agencia Conversion, nos ha hablado del cross-device y de la data en la revolución digital: Del Mad Men al Math Men.

El DMP trata al usuario de una forma única e identificable. Una vez identificado al usuario tenemos que decidir si tiene potencial de compra o ya nos ha comprado por lo tanto hay que impactar de distinta manera.

Desmitificando el DMP

Hay tres tipos de datos: los que compramos, los nuestros propios y los que activamos desde el CRM, por ejemplo.

Si nuestras variables de medición no están allanadas con lo que queremos recoger tenemos el primer problema. Por lo tanto, antes de implementar un DPM hay que entender exactamente como han de estar estructurados los datos – qué se mide, cómo y cuándo. Para así poder determinar la conectividad entre datos.

El Identificador Unico es esencial. Existen dos formas de medirlo:

  • Con Facebook o Google que atribuye un ID, pero estas no son las únicas plataformas con User ID. También están las plataformas probabilísticas, son aquellas que buscan parámetros iguales en distintos dispositivos, como por ejemplo el uso del mismo wifi en distintos dispositivos. De las distintas plataformas se crea un marketplace con los datos de las variables que unen a los usuarios. Y así conseguimos IDs únicos que nos permiten obtener una taxonomía de usuarios para combinarla en modelos look-alike.
  • Con distintos modelos de atribución ajustados a las necesidades de el usuario.

Todavía hay un GAP donde no están automatizados todos los modelos de atribucion en el DMP. Pero se esta trabajando con todo el raw data.

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Formas de identificar un usuario:

  1. Deterministica: pones tu correo.
  2. Probabilística: tipo de navegación, IP, etc. Tiene que tener un nivel de confianza determinado.
  3. Hibrídos: conectar datos de caracter personal con datos de terceros y aplicar cierta probabilística.

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ESTUDIOS DE CASOS

  • Si tenemos una inversión en medios.
  • La empresa y organización sea lo suficientemente madura para unir toda esta data.
  • La experiencia del usuario (CRM, Content Automation e Email Marketing Automation)
  • Monetizacion de datos y Co-marketing. Se crea un marketplace donde todos los proveedores dan su data y se va combinado para hacer insights.
  • CRM
  • Email marketing & Marketing Automation – qué tipo de potencial de venta me puede dar un usuario a partir de la compra de un producto. Y cómo de directo o agresivo tengo que ser con cada usuario para que convierta.
  • Modelo de atribucion personalizado – que se puedan adaptar a la realidad de nuestra empresa.

QUÉ TENEMOS QUE TENER EN CUENTA:

  1. Definir una estrategia global de datos de la compañía.
  2. Establecer una jerarquía de casos de uso.
  3. Definir y configurar el data layer alineado con los casos y lo que quiero hacer en el futuro.
  4. Tener un equipo involucrado pero con liderazgo directo y claro.
  5. Activar transversalmente los canales implicados.

Estudio: http://queesundmp.com

La segunda charla la ha ofrecido Kiril Dimirov, OMC Sales Leader Iberia de ORACLE.

El nos ha hablado como a partir noviembre de 2016, el trafico Mobile ha superado oficialmente al trafico de Desktop

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Dentro de DMP no solo existe la solución cross-device, pero también también ligado al CRM. Y así logran datos de consumo individuales, compro ejemplo cuanta gente volverá a un site si la experiencia en mobile es mala.

Algunos de los datos que podemos extraer con estas plataformas:

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Una vez lanzada la campaña, a través del DSP, se puede identificar donde están las audiencias para sólamente impactar al target que se quiere impactar, y si sobran impactos se reservan hasta que aparezca la audiencia adecuada, lo cual ahorra mucho dinero a las empresas.

¿Por qué invertir en Modern Marketing?

Se busca conseguir conseguir una experiencia lo mas personalizada posible sin limite de canales de comunicación y en multi-dispositivo. Se trabaja con conectividad nativa, por lo que da igual de qué canal venga el usuario, todo se mide. Las campañas se pueden adaptar según performance o en función de la geolocalización.

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Existen 3 retos estratégicos del DMP:

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¿Cómo funciona un DMP?

La información de nuestra audiencia la ligan a 3rd party data, y crean distintas campañas a través de los DMPs utilizando modelos look-alike.

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La unificación conecta a cada cliente con todos los canales y dispositivos. Esto nos permite saber cuándo hay que activar determinadas campañas en función de cada individuo. Consiguen unificar el dato.

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El valor del BIG DATA de marketing incluye:

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En definitiva un DMP nos permitirá dirigirnos a nuestra audiencia objetivo, gracias a la combinación de datos de diferentes fuentes.

 

NOVEDADES DE GOOGLE EN LA MEDICION DE DATA EN CROSS DEVICE

Miquel Trias, Analista de Google, nos ha hablado de cómo ven desde Google el problema del cross-device y cómo se puede resolver.

Hoy el cross-device es algo esencial, pues cada individuo utiliza una media de 3,3% dispositivos.

Multi device world complex

En 2007 solo teníamos PC, por lo que la medición era relativamente sencilla a través de las cookies. Hoy en día, con 3,3 dispositivos por usuario las cookies nos dan una visión parcial.

El crecimiento de búsquedas en mobile no deja de crecer:

mobile queries vs desktop graphic 2017

 

Y las expectativas de lo que la gente hace con el mobile cada vez son mayores. El 90% de las personas afirman que las tareas las completan utilizando más de un dispositivo y el 38% utiliza más de un canal.

 

Miquel Trias seminario IAB Cross device, Google

¿Qué es una conversion cross-device?

Cualquier conversion donde la cookie no vale. Por ejemplo cuando tenemos distintos dispositivos, navegadores o canales.

Hay dos grandes retos:

  1. Tener la foto global del comportamiento del usuario
  2. Saber atribuir el merito de cada conversion/venta a cada canal

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RETO 1: MEDICIÓN

Muestra una foto global de lo que hace el usuario. Las plataformas de medición se dividen en dos tipos:

  • Usuarios logados (double clic, Facebook, User ID, Google Analytics, Adobe Marketing Cloud)

Problemas: no siempre se logean y normalmente cuando lo hacen lo hacen al final de la compra. Además se extrapolan los datos de estos usuarios logeados, que no son mas del 40%, a la conducta de todos los usuarios del site.

  • Signal-based: probabilistic. No lo recomiendan desde Google. Se realiza mediante la relación de características entre dispositivos, como por ejemplo mismo Wifi.

soluciones para el cross device medicion

Las herramientas de medición de Google son 100% determinísticas: todos los usuarios están logados. Solo hay extrapolación con al menos un 95% de precisión y el usuario es siempre anónimo.

RETO 2: ATRIBUCIÓN

Consistiría en saber distribuir los méritos de la venta a cada medio que participa en el proceso.

Modelo de LAST-CLICK siempre beneficia al proveedor. Facebook te dice que el 100% de la atribución es suya, y Google Analytics de la ultima interacción. Adwords suya. Esto es erróneo en cualquiera de los casos.

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ATTRIBUTION + START BIDDING: Lo ideal es combinar datos de Google con usuarios de otras plataformas como Facebook.

Moviéndonos del last-click, ¿que modelo de atribución es el correcto?

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El modelo mas justo es Data-driven: basado en machine learning. Asocia la atribución a aquel canal que si lo quitásemos no se hubiese producido la conversión.

 

¿POR QUÉ DATA DRIVEN?

  1. No es una caja negra: se basa en la teoría de juegos. Como redistribuyo mérito si varias personas han contribuido. Está basada en la película A Beautiful Mind, sobre el concepto de Shapley value.
  2. Es intuitivo
  3. Es un producto premium gratis para usuarios Adwords

Y aquí se resumen los 4 pasos del modelo:

Step 1: Se calcula el CR de una acción

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Step 2: Cogemos el primer camino de conversión y formulamos un segundo camino sin una interacción concreta. En el primer path el CR es del 25% y en el segundo del 10%. Vemos que el paso que hemos quitado es importante. Si la tasa de CR no hubiese caído tanto, no seria un factor importante.

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Step 3Nos quedamos con ese dato del paso que hace reducir el CR y lo incluimos en el modelo multiplicado por un 2,5 en un modelo linear.

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Step4: Atribuimos valores a cada step.

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El mundo del pasado es un mundo donde se utiliza last-clic.  Hoy se utilizan todos los touch points.

SEMINARIO DE DATA & CROSS DEVICE

El equipo de Analytics ha asistido a un seminario sobre Data y Cross Device en Madrid, el 11 de Septiembre de 2017 que busca determinar las opciones para encontrar un Unique User ID o Identificador único. El seminario ha sido patrocinado por el IAB con un programa de lo más interesante, incluyendo ponentes de Google, Facebook u Oracle, entre otros.

Haremos un post individual sobre cada ponencia, pero queremos resumir en esta introducción los recursos que han compartido con nosotros:

  • Estudio sobre medición de IAB. El marketing online crece a pasos agigantados: los últimos datos de la IAB detectan un crecimiento del +23,2% en 2016 respecto a 2015 (IAB). El tercer soporte, por debajo de la TV y los periódicos.
  • Nueva herramienta de Google actualmente en version beta y se lanzara en Marzo de 2018. Google Attribution 
  • Estudio sobre el DMP http://queesundmp.com
  • insights.fb.com

Y aunque no nos gustaría desvelar todo el contenido de las ponencias, os dejamos las conclusiones más destacadas sobre lo que se ha hablado:

  1. Mobile es el dispositivo donde mas búsquedas se hacen.
  2. En el terreno de cross-device los dos grandes retos son la medición y la atribución.
  3. Cuando el camión de los datos está lleno, un DMP puede clarificarlos.
  4. Del Mad Men al Math Men debemos de pensar en que la terminología no sea un freno del desarrollo de la tecnología.
  5. Estamos en primero o segundo de mobile, ya deberíamos de pasar a tercero.
  6. Los 4 conceptos básicos de campañas: targetización, cobertura, frecuencia y creatividad.
  7. Casi nadie hace caso a Churchill  en que hay que explicar las historias de manera breve ya que tendemos a inflar los mensajes.
  8. La medición en TV tiene limitaciones, en cambio el digital aporta muchas más posibilidades.
  9. Conviene invertir en el modern marketing, personalizar la experiencia del cliente y optimizar los recursos del marketing.
  10. Compromiso de la industria por mejorar la medición de audiencias y de campañas, y para eso tienen que ayudarnos los principales players.
  11. Las necesidades del anunciante con la compañía no han cambiado: necesita llegar al consumidor.

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