Retail Data: La clave del éxito en un mundo sin cookies

La industria minorista está experimentando un movimiento sísmico, impulsado por la rápida evolución de las tecnologías digitales y el comportamiento cambiante de los consumidores. En este contexto, los datos han emergido como la moneda más valiosa, y entre los diversos tipos de datos, los datos first-party destacan como una mina de oro para los retailers. Recopilados directamente de los clientes, se están convirtiendo en un pilar fundamental para las estrategias de Retail Media de las marcas y fabricantes con los que colaboran. Permiten a las empresas crear experiencias personalizadas, optimizar campañas de marketing y aumentar los ingresos. 

Este artículo profundiza en la importancia de los first-party data (o datos de primera mano) en el Retail Media, explorando sus beneficios, desafíos y las prácticas recomendadas para aprovecharlos eficazmente.

¿Qué son los datos first-party?

Los datos first-party se refieren a la información que una empresa recopila directamente de sus clientes o usuarios a través de sus propios canales. Estos datos pueden incluir información como el historial de compras, el comportamiento en la web, las interacciones por email o sus preferencias. A diferencia de los datos de terceros, que son recopilados por entidades externas y, a menudo, comprados, los datos de primera mano son propiedad del retailer y están bajo su control. Esto los hace extremadamente valiosos, ya que suelen ser más precisos, relevantes y cumplen mejor con las regulaciones de privacidad.

Según un estudio de Google, un 92% de los líderes en el mundo del marketing digital creen que el uso de first-party data para comprender de forma constante lo que la gente quiere es fundamental para el crecimiento. 

En el contexto del Retail Media, los datos first-party incluyen información recopilada de interacciones tanto online como offline. Por ejemplo, cuando un cliente realiza una compra (ya sea en tienda u online), se inscribe en un programa de fidelización o interactúa con una marca en las redes sociales, está generando 1st-party data. Estos datos son cruciales para los retailers y las marcas que buscan comprender mejor a sus clientes y ofrecer campañas de marketing más personalizadas y efectivas.

El auge de las redes de Retail Media

El Retail Media se ha convertido en el concepto de moda en el mundo del marketing, particularmente a medida que retailers como Amazon, Walmart o Carrefour han lanzado sus propias redes de Retail Media (RMNs, por sus siglas en inglés). 

Estas redes, como ya hemos explicado en artículos anteriores, permiten a las marcas anunciarse en las plataformas del minorista, aprovechando los datos de los clientes que tiene el retailer para dirigir los anuncios de manera más precisa. A medida que la importancia de las cookies de terceros disminuye, debido a regulaciones de privacidad más estrictas y cambios en los navegadores, los datos first-party han surgido como un activo clave para las RMNs. Y estas no han parado de crecer, sumando más de 200 a finales de agosto de 2024.

Las redes de Retail Media utilizan datos de primera mano para ofrecer a los anunciantes la capacidad de dirigirse a segmentos específicos de clientes en función de comportamientos de compra reales. Por ejemplo, una marca de leche puede usar 1st-party data, obtenido a través de un retailer, para crear una campaña para un nuevo producto, dirigiéndose a clientes que previamente han comprado artículos similares. Esto no solo aumenta la probabilidad de conversión, sino que también mejora la relevancia de los anuncios para los consumidores. Y, finalmente, todo conduce a una mejor experiencia del cliente.

¿Qué beneficios aportan los datos first-party al Retail Media?

1. Mejor comprensión del cliente

Los datos first-party proporcionan a los retailers una comprensión profunda de sus clientes. Analizando su historial de compras, cómo navegan e interactúan con los canales de marketing, pueden construir perfiles detallados de los clientes. Este conocimiento les permite predecir el comportamiento futuro, identificar tendencias y segmentar a su audiencia de manera más efectiva. El resultado es una estrategia de marketing más dirigida y relevante que resuena con los clientes a un nivel personal.

2. Personalización absoluta

La personalización es un impulsor clave de la lealtad y la satisfacción del cliente. Con datos de primera mano, los retailers pueden crear experiencias altamente personalizadas en varios touchpoints del customer journey. Por ejemplo, una marca puede usar datos de compras anteriores para recomendar productos que probablemente interesen a un cliente o enviar ofertas personalizadas basadas en su historial de navegación. Este nivel de personalización ayuda a construir relaciones más fuertes con los clientes y fomenta la repetición de las compras. 

3. Rendimiento superior de las campañas de marketing

Como comentábamos en el primer beneficio, los datos first-party permiten una segmentación más precisa. Esta precisión ayuda a conseguir una medición más efectiva de las campañas de marketing. Los retailers pueden usar estos datos para identificar segmentos de clientes de alto valor y asignar su presupuesto publicitario de manera más efectiva. Al dirigirse a la audiencia correcta con el mensaje adecuado, mejorará el rendimiento de sus campañas, lo que resulta en un mayor ROI.

4. Mayor control y cumplimiento

Dado que este tipo de datos se recopilan directamente de los clientes, los retailers tienen más control sobre cómo se utilizan. Esto es especialmente importante en el momento actual, una era donde la privacidad de los datos es una preocupación constante. Se pueden asegurar de que sus prácticas de recopilación de datos cumplan con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) europeo y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Además, debido a que los datos de primera mano son más precisos y fiables que los datos de terceros, se reduce el riesgo de errores de segmentación y violaciones de datos.

5. Ventaja competitiva

En el competitivo panorama minorista, los datos first-party pueden proporcionar una gran ventaja. Los retailers que aprovechen eficazmente sus datos podrán crear experiencias más personalizadas y relevantes para sus clientes. Esto les hará diferenciarse de los competidores que dependen de datos de terceros menos precisos. A medida que más retailers construyan sus propias redes de Retail Media, la capacidad de aprovechar los 1st-party data será cada vez más importante para mantener una ventaja competitiva.

6. Extracción de customer insights

Uno de los mayores beneficios, aunque indirecto, que aportan los datos first-party a los retailers es su integración con herramientas de análisis de customer insights. Se trata de un proceso crucial para maximizar el valor de la información recopilada directamente de los clientes. 

Este proceso funciona de la siguiente manera: Como ya hemos comentado, los datos se recopilan a través de interacciones directas con los clientes. Una vez recopilados, se almacenan en Data Management Platforms o Data Warehouses, que permiten una gestión estructurada y segura de la información. Tras su almacenamiento se utilizan herramientas de análisis, esenciales para procesar y analizar grandes volúmenes de datos first-party. Herramientas como Google Analytics o CDP’s de pago más avanzados permiten la captura de datos de comportamiento, que son fundamentales para entender las preferencias y necesidades de los clientes.

También pueden analizarse estudios de mercado o encuestas, que son otra capa de datos de primera mano de la que extraer customer insights. Para llevar a cabo el análisis rápido y preciso de estos enormes volúmenes de información es necesaria también la aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Estas tecnologías ayudarán a extraer insights más profundos y a personalizar las estrategias de marketing, en función de los datos obtenidos. 

Una vez procesados los datos, volveríamos a obtener los beneficios iniciales que ya hemos explicado. Podremos utilizarlos para segmentar mejor la audiencia (crear públicos objetivos, por ejemplo), personalizar nuestras campañas, pero ya no solo de Retail Media, sino también en otras áreas estratégicas de la empresa como Marketing, Trade o Innovación, lo que conllevará un rendimiento superior. 

Desafíos que supone el uso de los datos first-party

Aunque los beneficios de los datos first-party son evidentes, su uso eficaz en el Retail Media presenta sus propios desafíos:

Silos de Datos

Uno de los mayores desafíos que enfrentan los retailers es la fragmentación de datos en diferentes sistemas y departamentos. Los silos de datos pueden impedir la obtención de una visión holística de los clientes, limitando su capacidad para personalizar experiencias y optimizar campañas de marketing. 

Privacidad en los datos

A medida que las regulaciones sobre privacidad de datos se vuelven más estrictas, los retailers deben asegurarse de que están recopilando y utilizando los datos de primera mano de manera correcta y segura. 

Calidad y precisión en los datos

La efectividad de los first-party data depende de su calidad y precisión. Datos inexactos o desactualizados pueden llevar a una segmentación deficiente y experiencias irrelevantes para los clientes. 

Escalabilidad

Con el crecimiento de las Retail Media Networks, la escalabilidad de las estrategias de datos first-party se convierte en algo importante a considerar. Los retailers necesitan asegurarse de que su infraestructura pueda manejar grandes volúmenes de datos y soportar el análisis en tiempo real. 

Prácticas recomendadas para los retailers

A continuación exponemos algunas de las prácticas recomendadas que deberán seguir los retailers si quieren maximizar el valor de los datos first-party en el Retail Media y superar los desafíos de los que hablábamos en el apartado anterior: 

1. Invertir en infraestructura de gestión de datos

Una infraestructura de gestión de datos robusta es esencial para recopilar, almacenar y analizar datos first-party. Los retailers deben invertir en plataformas de datos de clientes (CDP) y herramientas de integración de datos que puedan agregar datos de diversas fuentes y proporcionar una visión unificada del cliente. Esto permitirá una segmentación y personalización más efectivas en los canales de Retail Media.

2. Priorizar la privacidad de los datos y su cumplimiento

Los minoristas deben priorizar la privacidad de los datos y su cumplimiento para generar confianza con sus clientes. Esto incluye ser transparentes sobre sus prácticas de recopilación de datos, obtener el consentimiento explícito y proporcionar a los clientes control sobre sus datos. También deberán mantenerse actualizados sobre los cambios en las regulaciones de privacidad y ajustar sus estrategias en consecuencia.

3. Enfocarse en la calidad de los datos

Los datos de alta calidad son la base de estrategias efectivas de Retail Media. Los retailers tendrán que implementar prácticas de gobernanza de datos para garantizar la precisión, integridad y relevancia de sus datos first-party. Esto incluye procesos regulares de limpieza, validación y enriquecimiento de datos.

4. Aprovechar la IA y el Machine Learning

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a los retailers a desbloquear todo el potencial de sus datos first-party. Estas tecnologías analizan grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, predecir el comportamiento del cliente y optimizar campañas en tiempo real. Al aprovechar la IA y el ML, ofrecerán experiencias más personalizadas y relevantes a sus clientes.

5. Colaborar con las marcas

Los retailers pueden aumentar el valor de sus datos de primera mano colaborando con las marcas. Al compartir conocimientos y datos, se posibilitará la creación de campañas más específicas y efectivas que beneficien a ambas partes. Las redes de Retail Media proporcionan una plataforma ideal para este tipo de colaboraciones, permitiendo a las marcas llegar a la audiencia correcta con precisión.

El futuro de los datos first-party en el Retail Media

Los profesionales del Retail y de compañías de FMCG han alcanzado un punto de inflexión en el que se han dado cuenta de que el futuro no va a consistir únicamente en recopilar datos. Por el contrario, el éxito requerirá manejar los datos first-party estratégicamente de cuatro maneras fundamentales: programas de fidelización avanzados, contenido personalizado, soluciones de Retail Media y monetización de los datos. 

Los retailers que inviertan en la infraestructura de datos adecuada, prioricen la privacidad de los datos y aprovechen tecnologías avanzadas estarán bien posicionados para prosperar en esta nueva era. Los 1st-party data no sólo impulsarán campañas de marketing más personalizadas y efectivas, sino que también permitirán construir relaciones más sólidas con los clientes, lo que conducirá al éxito a largo plazo.

En un mundo post cookies, las redes de Retail Media de todos los tamaños encontrarán las mejores oportunidades en el Retail Data. O lo que es lo mismo: en los datos de los consumidores. Según un artículo publicado por Suzanna Stevens, Brand Sales Director para la compañía Adstra, si nos fijamos en el mercado de Retail Media en los Estados Unidos, Amazon, con una cuota de mercado del 75%, muestra el poder de la integración de datos first-party para impulsar estrategias de publicidad dirigidas. Las RMN más pequeñas se enfrentan a una ardua batalla por demostrar su eficacia en la precisión de sus datos. Los 10 principales retailers acaparan la mayor parte de la inversión destinada a la publicidad digital, ahogando las voces de las redes más pequeñas.

Sin embargo, es ahí donde reside una oportunidad de oro. Las redes de Retail Media de tamaño mediano pueden hacerse un hueco capitalizando una propuesta de valor única: la de captar tráfico en momentos con una enorme intención de compra. En una época en que las cookies están quedándose obsoletas, afectando a la segmentación, esta propuesta de valor sería algo así como el santo grial para los anunciantes. En su mano está saber aprovecharlo y adentrarse de lleno en el futuro de los datos first-party para alcanzar el éxito.