Con tantos cambios en el sector del marketing digital, tomar decisiones basadas en datos es cada vez más difícil y, a la vez, más importante. A medida que el sector evoluciona para adaptarse a un mundo que da prioridad a la privacidad de los usuarios, también deben adaptarse las tecnologías que se usan para medir y extraer insights durante el recorrido del cliente. Ahora que cada vez hay menos datos disponibles debido a las restricciones y normativas de privacidad, los modelos de aprendizaje automático pueden ayudarte a mantener tus estándares de medición y a la vez respetar la privacidad y las decisiones de consentimiento de los usuarios.
Un enfoque seguro y eficaz
Los modelos de aprendizaje automático se generan analizando grandes cantidades de datos del historial, identificando correlaciones y tendencias entre datos clave, y usando esos insights para hacer predicciones precisas sobre el comportamiento de los consumidores. Los modelos de Google son rigurosos. Se validan y se prueban de forma proactiva para asegurar su precisión, tienen altos estándares para la elaboración de informes y están diseñados para ser únicos. Lo más importante de todo es que dan prioridad a los usuarios y su privacidad, respetando su experiencia y protegiendo sus datos a la vez que se generan insights importantes.
Con tantos cambios en el sector del marketing digital, tomar decisiones basadas en datos es cada vez más difícil y, a la vez, más importante.
En Google Ads tienes funciones de modelización para mejorar la medición que ofrecen una visión más completa del recorrido del cliente. Puedes, por ejemplo, modelizar las visitas a tienda, las conversiones online y las conversiones multidispositivo. El año pasado anunciamos las funciones predictivas en las propiedades Google Analytics 4 que usan la modelización para predecir qué usuarios tienen más probabilidad de hacer una compra o abandonar según el historial de datos. Ahora queremos que esa rigurosa y sofisticada tecnología de modelización complemente tus analíticas para suplir cualquier carencia que pueda haber y así revelar insights sobre todo el recorrido del cliente.
Suplir carencias para observar todo el recorrido del cliente
En primer lugar, la modelización recuperará datos de comportamiento basados en métricas de usuario y de sesiones (como los usuarios activos al día y la tasa de conversión) que puedan ser difíciles de determinar sin cookies ni IDs de usuario. Estas predicciones basadas en datos sobre el comportamiento de los consumidores suplirán cualquier carencia posible y permitirán hacer mediciones ininterrumpidas en diferentes plataformas y dispositivos, así como obtener insights basados en los clientes que podrás consultar en los informes de propiedades Google Analytics 4. Sin la modelización, tendrás una visión menos completa del comportamiento de los usuarios en tu sitio, con solo ideas generales basadas en los datos observados disponibles.
En segundo lugar, la modelización de conversiones usa el aprendizaje automático para suplir las carencias que pueda haber en la medición de conversiones debido a la discontinuidad entre dispositivos o la ausencia de identificadores que unifiquen el recorrido del cliente. Los modelos atribuyen vínculos cuando tus eventos de conversión, como las compras, las descargas o los registros, no pueden asociarse a un canal. Tus datos de conversión se modelizarán basándose en rutas de conversión similares observadas para atribuir las conversiones a los canales adecuados (como la publicidad en buscadores, el correo electrónico o las redes sociales de pago), ya sean de Google o no, en los informes de Google Analytics 4. Las conversiones modelizadas te permiten generar informes más precisos para que no tengas que preguntarte de dónde viene cada una y para que puedas optimizar mejor tus campañas.
Sin la modelización, tendrás una visión menos completa del comportamiento de los usuarios en tu sitio, con solo ideas generales basadas en los datos observados disponibles.
Una vez que hayas determinado de dónde proceden tus conversiones, los modelos de atribución basada en datos te ayudarán a identificar el valor de cada interacción de marketing previa a la conversión. La atribución basada en datos usa datos de tu cuenta de Google Analytics para generar un modelo personalizado con el que atribuir la contribución a la conversión a puntos de contacto orgánicos y de pago a lo largo de todo el recorrido del cliente. Usando únicamente datos propios de tu historial para los que los usuarios han dado su consentimiento, la modelización te permite obtener insights de atribución más detallados sobre el recorrido del cliente para mejorar el ROI de tu estrategia de marketing.
La modelización es fundamental para respetar la privacidad en la medición
Ahora que la privacidad de los usuarios sigue siendo una prioridad y cada vez hay menos datos observados disponibles, los métodos tradicionales de medición cada vez son menos útiles. No obstante, puedes seguir aplicando métodos de medición eficaces a la vez que das prioridad a la privacidad de los usuarios. Para ello, invierte en recoger datos propios para que todos tus datos observados sean transparentes y se hayan obtenido con el consentimiento de los usuarios, e implementa soluciones que usen tecnologías de modelización validadas para suplir posibles carencias cuando no haya datos observados disponibles.
Saca más partido a tus datos y mejora tus analíticas aplicando estas funciones de modelización y otras soluciones de medición respetuosas con la privacidad que pronto estarán disponibles en las propiedades Google Analytics 4.
