Data y Fuentes de Información de la empresa

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Todas las empresas, de una u otra forma, utilizan Datos de usuarios, compradores y clientes actuales y potenciales para hacer más eficaces sus esfuerzos Comerciales y de Marketing. Pero, durante los últimos años, y especialmente a raíz de la COVID19, las empresas más avanzadas han acelerado además sus procesos de digitalización y transformación digital con el fin de adaptarse de forma más eficiente a las necesidades y deseos actuales que los compradores y consumidores expertos (Personas) a las que se dirigen, tienen.

Y es que eficacia y eficiencia son aspectos de rendimiento diferentes. Y es la recogida, uso y explotación estratégica e “inteligente” de la DATA, junto a la integración de herramientas y enfoques adecuados, lo que capacita de verdad a las empresas para conseguir esa eficiencia en sus esfuerzos de captación, retención y fidelización de clientes.

Que es la DATA?
La Data es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, . . .) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa, que “describe” hechos y sucesos, y representa información asociada a comportamientos medibles. Los datos pueden estar o no estructurados.

Existen distintos tipos de Datos (DATA), y por comenzar de una forma sencilla y ordenada empezaremos diferenciando estos según su carácter, y hablaríamos entonces de Datos Anónimos y Datos de Carácter Personal:

• Los Datos Anónimos o “Smart Data” es aquella información del usuario, no asociada “ni asociable” a una persona concreta (persona física viva identificada o identificable), que recogida de forma instantánea, directa o indirectamente, y a Tiempo-Real, permite “reconocer” usuarios de forma anónima, recuperar información de comportamientos pasados, y asociar a comportamientos presentes y futuros: Cookies o Identificadores anónimos (IDs) , . . .
• Los Datos Personales o “Identity Data” hacen referencia a aquella información relativa a una persona física viva identificada o identificable, y se incluiría nombre y apellidos, domicilio, dirección de correo electrónico, número de documento nacional de identidad, número de cuenta bancaria o tarjeta de crédito, . . .

Según la titularidad o entidad que gestione los Datos, podemos diferenciar First-Party Data, Second Party Data, Third-Party Data, y Zero-Party Data.

• First-Party Data o Datos Propios. Data de usuarios recogida directamente a través de las tomas de contacto e interacciones que estos puedan tener con o en cualquiera de los activos digitales de una empresa. Data además integrada y almacenada en las Plataformas y Herramientas internas de dicha empresa, como CRM, CDP, DMP, Ad Server Propio, . . . para su futura o no explotación.
• Second Party Data. First-Party Data recogido, integrado y almacenado por un partner. Es además Data que provienen de acuerdos, o de compra-venta (Trading de estos) entre partners, y que ayudan a enriquecer el First-Party Data de empresas, o en otros casos a recuperarlo.
• Third-Party Data o Datos de terceros. Data procedente normalmente de empresas especializadas, las cuales recogen Datos de diferentes tipos y en múltiples Sitios Webs y Apps, y que agregan para vender con fines la mayor parte de las veces publicitarios.
• Zero-Party Data. El concepto Zero-Party Data fue utilizado por primera vez por Forrester hace ahora algo más de un año, y hace referencia a ese Data personal y comportamental sobre preferencias, gustos, deseos, . . . del usuario, que de forma natural y proactiva entrega en propuestas/iniciativas/servicios (gratuitos o no gratuitos) que considera de valor, y hechas por empresas de su confianza. Zero-Party Data se diferencia de Fist-Party Data en que proporciona información sobre intereses y preferencias explicitas del consumidor, en vez de datos de comportamiento e intereses implícitos.

Por último y según la tipología y método de recogida de datos, podemos clasificar estos en tres tipos, Datos Determinísticos, Datos Declarativos y Datos Probabilísticos:

• Datos Determinísticos. Datos recogidos directamente (a través de fuentes 100% verificadas) y a Tiempo-Real, de aquellos usuarios (Individuos/personas) que lo han autorizado, y sobre los que a posteriori y tras su identificación se desarrollan eventos/esfuerzos/acciones basados en dicho Data (recogido, almacenado, integrado, clusterizado/agrupado de forma “inteligente” y eficiente) activado por ejemplo para la Personalización de contenido en una App.
• Datos Declarativos. Información no contrastable facilitada por un usuario, que permite ser asociada a un perfil de audiencia.
• Datos Probabilísticos. Datos cuya raíz está en subconjuntos de Data Determinístico de usuarios, que una vez extrapolados a un “universo” facilitan la identificación de usuarios adicionales que “se parecen” a los del subconjunto del que se parte. Un ejemplo lo tenemos en las soluciones de “Look Alike” ofrecidas por los DSPs (Demand Side Platforms) en la compra Programática, o por Facebook Ads.

Fuentes de Información de la empresa
Todas las empresas trabajan además con distintas fuentes de información y diferentes fuentes de datos, las cuales les permiten tener un conocimiento más profundo sobre el mercado en el que operan, y les ayudan a definir o redefinir sus enfoques estratégicos y tácticos.

Las fuentes de información y de datos pueden ser internas o externas. En el caso de las fuentes internas la Data proviene de dentro de la empresa, y esta debe ser recogida, almacenada, clusterizada y explotada de forma estratégica y eficiente y a través de las herramientas y metodologías adecuadas; y en el caso de las fuentes externas la Data proviene de fuera de la empresa y ayuda a enriquecer la data propia.