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Domingo 9 de diciembre de 2018

5 Factores Que Debes Tomar en Cuenta al Analizar Datos para tu Campaña

5 Factores Que Debes Tomar en Cuenta al Analizar Datos para tu Campaa
Existen diversos tipos de estudios que muchas empresas y agencias toman en cuenta al momento de pensar cómo crear una nueva campaña, o llegar a nuevos clientes. La información que entregan puede ser fundamental, ya que es la mejor forma que tenemos para conocer a las audiencias. Pero antes de utilizar cualquier estudio, toma en cuenta los siguientes factores:

1. Fuente: ¿De dónde provienen los datos?


El saber de dónde proviene la información es el primer paso al momento de evaluar la calidad de la información. En otras palabras, ¿quién es el dueño de los datos? Saber esto es fundamental porque afecta el nivel de transparencia que tendrás de la información.

Hay tres formas de clasificación para la propiedad de los datos:

Primera fuente: Esto significa que son tus datos. Si eres un anunciante, esto se refiere a la información que recolectas de los visitantes de tu sitio web y de tus consumidores. Si eres un medio, se refiere a los datos que recolectas de primera fuente de los visitantes de tu sitio o usuarios. La información de primera fuente es la mejor opción porque no te cuesta dinero.

Segunda fuente: Es información que tú usas que pertenece a alguien con quién tienes una relación. Por ejemplo, si eres un anunciante y tienes un trato con un medio de comunicación, podrías solicitarle datos. En cuanto a calidad, depende del nivel de transparencia que contenga su información.

Tercera fuente: Es información que proviene de una fuente u origen desconocido. En algunos casos, se da a conocer el origen pero es difícil de verificar. Estos datos generalmente vienen de plataformas de manejo de datos que reúnen los datos de audiencias de una multitud de proveedores de datos, publicadores y otras fuentes. Es prudente asumir que no es de muy buena calidad o de una fuente confiable. Ten en mente que muchas veces ni siquiera se sabe qué tan actualizada está la información.

 2. Mecanismo: ¿Cómo se consigue?


También es importante tomar en cuenta cómo se consiguen la información o qué tecnología utilizan. Es crucial entender esto porque afecta directamente la fiabilidad del seguimiento o forma de llegar al público objetivo.

Base de datos nativa: La base de datos nativa consiste en datos de primera fuente asociados a cuentas de usuarios dentro de aplicaciones y plataformas. Algunos ejemplos son Facebook, Twitter, Linkedin, Microsoft, etc. Esta información normalmente es la que utilizan para sus plataformas publicitarias. Es la de mejor calidad ya que viene de primera fuente, es declarada por el usuario y no se basa en cookies sino en bases de dato internas.

Fingerprinting: Fingerprinting (o toma de huella dactilares) es una tecnología bastante nueva que se posiciona como un reemplazo de las cookies. Funciona al recolectar todos los atributos singulares de un computador como su dirección IP, resolución de pantalla, versión del navegador, zona horaria, etc. Toda esta información crea una huella dactilar digital (fingerprint) que según Electronic Frontier Foundation (EFF) es única en el 94% de los casos.

Cookies: Desde hace muchos años, las cookies de los navegadores han sido el mecanismo estandarizado para crear publicidad visual online, particularmente el componente de la segmentación por comportamiento. Sin embargo su efectividad se ha ido desmoronando con el tiempo, con una multitud de amenazas en su futuro: defensores de la privacidad, regulaciones gubernamentales, etc. Como resultado, muchos de los miembros del ecosistema de la publicidad se están preparando para un mundo sin cookies.

3. Metodología: ¿Cómo recolectaron los datos?


Otro criterio importante a tomar en cuenta es el evaluar qué método se usó para recolectar los datos. El método afecta directamente la exactitud de los datos en cuestión. Existen tres formas de recolección de datos:

Declarada: La información declarada es explícitamente entregada de forma voluntaria por los visitantes, consumidores o usuarios, ya sea a partir de la información de su perfil, información entregada al registrarse o respuestas de encuestas. Esta puede incluir edad, género, ingresos, intereses, lenguaje, etc. Es la de mejor calidad porque la información proviene directamente de las personas (pero no hay forma de asegurar que no estén mintiendo).

Inferida: La recopilación de datos inferidos es cuando se recolectan datos y se hace una conjetura sobre alguna característica o atributo de la audiencia. A menudo se basa en el comportamiento de las personas al navegar internet. No es la forma más precisa para clasificar a los visitantes de tu sitio pero son datos que se infieren a partir de la materia que aborda la página web en cuestión. Tampoco es tan efectiva como la información declarada pero suele ser bastante acertada.

Modelada: Con el fin de aumentar el tamaño y la escala de ciertos segmentos de audiencia, muchas compañías han inventado métodos para modelar las características de audiencias existentes a partir de datos inferidos o declarados. Lo que intentan hacer es encontrar más gente de ese mismo tipo. Muchas veces se le llama información de “comportamientos semejantes”, pero sigue siendo una forma de datos inferidos y por lo mismo es la menos confiable.

4. ¿Qué tan antigua es la información?


Una de las características en que menos se fija la gente con respecto a los estudios de datos de audiencia es la edad de la información, o qué tan actualizada está. Especialmente cuando es basada en datos recolectados por cookies, es importante entender qué tan recientemente fue recopilada la información. Esto se debe a qué existe un impacto drástico en el valor de los datos y además puede ser lo que ayude o afecte de forma negativa a una campaña publicitaria.

5. Valor: ¿Cuánto cuesta?


Desde una perspectiva práctica, un factor importante a considerar es el precio del segmento en cuestión. Los valores de los datos son importantes porque tienen un impacto directo en el rendimiento de las campañas. Además si existen metas específicas, el costo de los datos debe ser evaluado contra el costo que tendrá la campaña.

Vía: marketingland.com

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