5 puntos importantes para los datos dentro del marketing digital

Estamos ante un panorama actual donde la información de los usuarios se ha convertido en un tema importante y relevante para las empresas, lo referente a la privacidad y el manejo de estos se ha vuelto un eje delicado y complejo de seguir en muchas ocasiones. Actualmente, hay organismos, políticas y leyes que se encargan de regular todo ello y de manera constante se han ido presentando cambios con el propósito de mejorar en este aspecto para que el usuario se pueda sentir seguro.  

Para poder ir a la par de esos cambios, es importante conocerlos y buscar la adaptación a los mismos, de esta manera se podrá seguir ejecutando análisis precisos y eficaces. Por ello, hoy queremos contarte acerca de 5 puntos importantes que serán necesarios tomes en cuenta al ejecutar el análisis de dichos datos.

1. Datos de origen

Es vital conocer el comportamiento del cliente al efectuar la compra o adquisición del servicio, así como la manera en que interactúa con la marca. Basado en este conocimiento se pueden elaborar nuevas estrategias.

Con un seguimiento detallado es posible identificar quienes son los clientes frecuentes, su nivel de frecuencia, así como, identificar cuáles son aquellos a punto de alejarse de la marca. Si esta información es recopilada y utilizada a favor es posible elaborar estrategias que los animen a quedarse y convertirlos en frecuentes.

2. Obtención de datos propios

Cuando los datos son recopilados se tiene mucha información que en ocasiones no se puede interpretar con facilidad, por lo que es importante apoyarse de herramientas multiplataforma para poder ver esos datos desde una perspectiva completa que facilite la comprensión e interpretación.

Cuando los datos son interpretados, la toma de decisiones se vuelve ágil y el planteamiento de estrategias se facilita.

3. Transparencia sobre el uso de datos

Como mencionamos al principio, la privacidad es un tema delicado y con el que muchas empresas han tenido detalles al no poder regularlo de manera adecuado. Los usuarios quieren sentirse seguros con los datos que brindan, por lo que el respeto a esa privacidad dentro del área de marketing digital es importante, aunque sea un recurso por demás tentador, no se debe acceder o utilizar para análisis, información que ellos no autoricen, porque no solo se incurre en una práctica anti-ética, sino que se puede convertir en un problema legal llegado el caso.

Para poder aplicar el tema de transparencia con el uso de datos, es necesario que los usuarios conozcan cada una de las políticas y acuerdos de privacidad con el que cuenta la empresa. Además, de hacerle saber la información que se toma de ellos y la manera en que esta es utilizada. De esta manera, estarán conscientes de las condiciones aceptadas. Todo lo referente a esto debe presentar en un lenguaje sin abuso de tecnicismos, donde la comprensión de cada punto sea fácil.

Recuerda, que las políticas y acuerdos de privacidad deben mantenerse actualizados, para que se encuentren alineados en todo momento a las regulaciones con las que se cuenten.

4. Datos modelados para llenar vacíos de medición

Con los cambios que se han ido presentando de manera reciente sobre el tema de regulación para la privacidad, se ha generado problemas debido al obstáculo por el cual debe atravesar la medición de conversión y que impacta directamente en el resultado final.

Es por lo cual, el modelado de conversiones es una solución viable para el problema, ya que a través de este se pueden rellenar lagunas del recorrido de conversión para cada cliente, todo a través de un sistema de aprendizaje automático que mide el impacto del marketing.

5. Predicción sobre el comportamiento del cliente

Toda la información autorizada del cliente debe ser almacenada en un espacio dedicado para ello, como lo es la nube. De esta manera se tendrá acceso para consulta y análisis, a través del cual se podrá realizar predicciones acerca del comportamiento del cliente y con base en ello implementar acciones útiles.

Fuente: webmarketingtips.mx/