En el presente artículo vamos a ver las diferencias entre Frist, Second y Third Party Data. Conceptos que se encuentran muy de moda debido al auge de la publicidad programática.
Frist Pary Data o data de primera mano
Son datos relacionados a un cluster de usuarios único, que fueron recolectados a partir de navegar en nuestros propios sitio o aplicación. Estos usuarios mediante su navegación nos fueron dejando indicios concretos acerca del interés que tienen sobre nuestros productos o servicios. Dichos indicios nos sirven como fuente de todas las estrategias de retargeting, generando los mejores resultados de ventas y leads en campañas online.
El valor que tiene un usuario que entró y navegó nuestro sitio es mucho mayor al de un usuario que no lo hizo.
Ingresar al sitio de una marca no es un patrón de navegación común, a menos que esté incentivado por una finalidad específica, como conocer más acerca de un producto o realizar una compra.
Ejemplo: una estrategia basada en first party data sería aquella que seleccionara a los usuarios que entraron a nuestro sitio de venta, navegaron por el producto XX001, presionaron el botón comprar, y no concretaron la compra a la hora de completar sus datos.
Luego deberíamos identificar esos usuarios para mostrarles un mensaje con un 5% de descuento en el producto XX001, mientras navegan otro sitio.
Second Party Data o data compartida
Es el uso de first party data cruzada entre distintas marcas o anunciantes.El objetivo es lograr eficiencia sinérgica entre la data de dos anunciantes para que ambos logren resultados positivos que, únicamente con su propia data, no lograrían. En otras palabras compartimos data para generar una situación mutuamente beneficiosa
Lograr que la second party data suceda no es tarea sencilla, ya que hay que convencer a las dos partes involucradas de que abran su data a otra entidad para que la misma saque provecho, y viceversa.
Las formas más comunes son:
- Data cruzada, que el anunciante A le entregue su data al anunciante B, a cambio de la suya.
- Cobranding, que el anunciante A corra una campaña con la data del anunciante B, y en el mensaje creativo haga publicidad para el anunciante B.
- Pago, que el anunciante A le pague al anunciante B con dinero, productos o servicios, a cambio de su data.
Ejemplo, una estrategia de second party data podría tratarse de un anunciante fabricante de Notebooks, que comparte la data de los usuarios que navegan su sitio buscando información acerca del modelo X1, X2 y X3, a otro anunciante que posee una tienda de Informática online, donde venden el modelo X1, X2, y X3.
En este caso, el primer anunciante se beneficiaría de la venta de las Notebooks X1, X2 y X3 en la tienda del segundo anunciante, que se beneficiaría de la venta de una Notebook en su tienda.
Third Party Data
En este caso no es data propia de anunciantes, sino que la data es recopilada por terceras partes en cientos de miles de sitios. Estos jugadores que se dedican a recopilar data de terceros cumplen un rol fundamental en el ecosistema programático y son propios del mismo. No existe otro sistema en el cual suceda este intercambio de data ajena en un entorno digital y remoto.
Los proveedores de data cuentan con grandes servidores de base de datos que les permiten albergar grandes cantidades de información. Luego, aplican modelos predictivos, análisis estadístico y algoritmos probabilísticos para generar clusters de usuarios altamente segmentados, con niveles de granularidad muy profundos.
Cuando tienen esta información probada, la venden en el mercado a los distintos trading desk para que la apliquen en sus campañas de compra programática.
La gran ventaja de la data de terceros es que no hace falta que los usuarios hayan navegado el sitio de nuestras marcas para poder contar con su información, lo que permite un alcance extendido sin perder la calidad en las audiencias.
Ejemplo: Utilizando un DMP como Retargetly, podemos llegar a un gran número de usuarios interesados en nuestro producto o servicio. Retargetly analiza a través de las cookies los datos en común que poseen nuestros clientes (ubicación geográfica, edad, sexo, sitios y secciones visitados, etc), y muestra publicidad sobre nuestra marca a aquellas personas que coinciden en un gran porcentaje con ese perfil. Con esto se eleva exponencialmente la probabilidad de éxito en nuestras campañas.
