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Retención de datos para Marketing Digital

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¿Por qué debería preocuparse por las mejoras prácticas para el almacenamiento de datos? La respuesta es sencilla:
Sin datos, NO hay Marketing Digital y lamentablemente hoy medir ya no es “gratis”.

Las mejoras prácticas para el almacenamiento de datos que se han producido en los últimos años son especialmente importantes cuando se trata de marketing digital y análisis de datos, que dependen en gran medida de la capacidad de almacenar y acceder a grandes cantidades de información. He aquí cómo:

Performance marketing digital: Las campañas de medios sociales basadas en datos requieren la capacidad de almacenar mucha información para tener éxito, además de implementaciones complejas para la integración de datos como Google Enhanced Conversions, google performance max o facebook conversion API (FBcAPI). A medida que más consumidores recurren a las redes sociales y BlogPost especializados para obtener reseñas, comparar productos y prestar servicios de atención al cliente, esta tendencia no hará más que aumentar. De hecho, se ha demostrado que los usuarios que consultan las redes sociales antes de realizar una compra gastan una media del 20% más que los que no consultan las redes sociales. Esto significa que las empresas de todos los tamaños tienen una mayor necesidad de mejoras prácticas para el almacenamiento de datos con el fin de aprovechar los medios sociales de manera efectiva como parte de sus estrategias de marketing digital.

Análisis de datos: El uso de sus datos requiere la capacidad de almacenarlos primero. Dado que los conjuntos de datos rara vez permanecen estáticos a lo largo del tiempo, esto significa que siempre se añadirán más datos. Esto tiene un efecto significativo en el marketing digital, así como en otros aspectos de las operaciones empresariales. Aunque esto puede parecer un punto si ya estás familiarizado con el concepto de Retención de datos o data retention

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Retención de datos en DataLake

Los DataLake son soluciones híbridas de gestión de datos de próxima generación que pueden abordar los retos del big data e impulsar nuevos niveles de análisis en tiempo real.

En un Data Lake, los datos no estructurados y semiestructurados se almacenan en su formato nativo para poder acceder a ellos en tiempo real. Este enfoque permite a los usuarios empresariales acceder a sus datos desde cualquier aplicación o entorno, ya sea SQL o Hadoop. Un lago de datos también permite capturar y almacenar todos los datos de la empresa para poder ejecutar análisis sobre ellos.

Con un Data Lake, también puede utilizar herramientas como Apache Spark para procesar los datos en tiempo real sin tener que extraerlos, transformarlos en un formato estructurado y cargarlos en una base de datos de análisis como Oracle o Teradata. Este enfoque le permite realizar análisis complejos en petabytes de datos no estructurados con una sobrecarga mínima.

Retención de datos en DataLake

Retención de datos con Google Analytics

Con Google Analytics universal, nos acostumbramos al hecho de tener los datos disponibles, a no tener un costo aplicado en el almacenamiento de los datos, esto cambia radicalmente con GA4, ya que la Retención de datos google analytics 4 está limitada, alineada a las regulaciones de privacidad de datos como GDPR, CCPA + y la muerte de las cookies

  1. Ya no podemos almacenar Todo el historial de datos de nuestro proyecto digital en Analytics
  2. Luego del apagón de Analytics universal, perdemos el historial de Datos

¿Cuanto Dura la retención de datos en Google Analytics 4?

El tiempo máximo durante el que GA4 conservará los datos de Google signals (edad, sexo e intereses) es de 26 meses, independientemente de la configuración que elija. De forma predeterminada, los datos de los usuarios que han iniciado sesión en GA4 caducan pasados 2 meses de no actividad, en su defecto se renueva en cada nueva sesión, dentro de los 2 Meses. Puede extender la retención de datos a 14 meses desde la configuración de GA4

Dado que GA4 es el futuro del panorama comercial para los socios analíticos actuales, ya es hora de que los especialistas en marketing lo aprovechen para retener los datos de Universal Analytics en una plataforma en la nube, como BigQuery, para cuando GA4 se convierta en la única fuente de análisis. 

Quiero asegurarme de que tenga la mejor experiencia de marketing digital posible. Una gran parte de esto es entender cómo minimizar el impacto que tendrá con el almacenamiento First-party data para el rendimiento general en su proyecto digital.

Para ello, he reunido algunas mejoras prácticas que puede considerar aplicar a su almacenamiento de datos para aumentar la velocidad y el rendimiento de sus campañas de performance, así como para mejorar la escalabilidad.

  • Considere la posibilidad de instalar un servidor de base de datos dedicado. Esto le permitirá separar su base de datos de su servidor web, lo que mejorará tanto el rendimiento como la seguridad.
  • Optimice el esquema de su base de datos eliminando tablas y campos innecesarios, reduciendo al máximo los índices (lo que mejorará la velocidad general de lectura y escritura), etc.
  • Considere la posibilidad de cambiar de MySQL a PostgreSQL: PostgreSQL se diseñó pensando en la velocidad y suele ser más rápido que MySQL a la hora de leer datos.
  • Añadir una capa de automatización
  • Utilizar un servidor en la nube en el que se tenga control sobre el almacenamiento, pero sin tener que gestionar el hardware.
  • Tener una solución de almacenamiento flexible y escalable
  • Centrarse en el control de versiones
  • Tener un sólido plan de copias de seguridad
  • Asegurarse de tener controles de acceso

He aquí algunas mejores prácticas de retención de datos para marketing digital

El almacenamiento de datos es una parte importante de cualquier organización basada en datos, y aunque es tentador pensar que es un proceso “entre bastidores” -el tipo de cosa de la que sólo hay que preocuparse realmente cuando hay un problema- puede tener un enorme impacto en la utilidad y accesibilidad de sus datos. Muchas empresas están aprendiendo esta lección por las malas.

1. Mantener la consistencia de los datos 

La retención de datos difiere según la naturaleza del negocio. Cuando hablamos de una campaña de marketing, hay muchas áreas diversas a tener en cuenta, que a menudo se manifiestan en forma de taxonomías y nombres confusos, sin un punto de referencia específico. 

Para tener éxito en el panorama competitivo actual, los especialistas en marketing tienen un trabajo difícil en sus manos, que es romper los silos entre canales y departamentos para consolidar datos para una vista unificada del cliente. Mediante un mejor gobierno de datos a través de la consolidación de taxonomías, los especialistas en marketing están mejor equipados para comprender y, en consecuencia, atender las necesidades de sus clientes.  

Una práctica unificada de gobierno de datos de marketing puede lograr la personalización para los clientes y también permite a la organización realizar un seguimiento del progreso y medir el ROI de la campaña de marketing.

2. Conservar datos de medición y análisis

Dada la rápida tasa de éxito de las campañas de marketing basadas en datos, tiene sentido que los especialistas en marketing se lancen al rápido éxito de aprovechar el análisis digital para obtener información más profunda sobre lo que quiere el impulsor final: ¡el cliente! 

Aprovechar el poder de las herramientas y la tecnología para hacer esto posible es la base del éxito de cualquier negocio en la era digital acelerada de hoy. Aquí es donde es fundamental el uso de modelos de análisis digital como Adobe Analytics y nuevos modelos como Google Analytics 4 (#GA4) para mejorar las conversiones para la campaña de marketing de la organización. 

GA4 brinda varios beneficios a las organizaciones para ayudar a promover el modelo de retención de datos. Se centra en el viaje del usuario, proporcionando una visión más profunda de los comportamientos de los clientes. Además, GA4 tiene métricas predictivas, lo que permite a los especialistas en marketing diseñar y desarrollar una campaña de marketing efectiva. utilizando un motor de Machine Learning similar a google ads performance max

3. Mantener una experiencia de cliente dinámica

Una vez que haya administrado la retención de datos, es hora de integrar estos conocimientos del cliente con su plataforma para brindar experiencias de cliente mejores y más dinámicas. Lo importante que hay que entender aquí, cuando se trata de marketing digital, una oportunidad que sigo viendo que los especialistas en marketing pasan por alto sobre cómo aprovechar sus datos propios retenidos, es que muchos especialistas en marketing priorizan la adquisición sobre la retención. No centrarse lo suficiente en los esfuerzos de retención es una gran oportunidad perdida. Aumentar la retención de clientes en un 5% puede aumentar sus ingresos hasta un 95%. 

Hay varias formas de aprovechar sus conocimientos de retención de datos para mejorar la retención de clientes. Por ejemplo, los especialistas en marketing pueden usar el análisis de datos para reorientar sus anuncios desde las páginas de los clientes. Use plataformas populares como Google y Facebook para mostrar anuncios a los miembros que visitaron su sitio web anteriormente. 

Conclusiones y NextSteps

A medida que el panorama digital sigue evolucionando, los profesionales del marketing deben adaptarse para no perder audiencias y mantener una calidad en sus datos.

La transición a Google Analytics 4 + BigQuery es un ejemplo perfecto de cómo la industria debe cambiar para seguir siendo relevante. Esto es lo que los profesionales del marketing tienen que saber sobre el impacto de #Cookieless en Google Chrome y el fin de Universal Analytics, ambos sucesos durante 2023.

Herramientas que se vuelven fundamentales como BigQuery. Metodología de almacenamiento first party data y trabajar con server side tracking

Con el panorama empresarial en constante evolución, es hora de que los profesionales del marketing abandonen el plan de seguimiento tradicional y se esfuercen por incorporar habilidades para el procesamiento de datos para lograr un enfoque centrado en el cliente y la retención de datos.

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