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Manuel Vigil Fuentes 11/01/2016 Cargando comentarios…
En sentido amplio, un DMP (Data Management Platform) es una plataforma de software que recoge y procesa información relativa a los usuarios de los sistemas web y que produce conocimiento aprovechable para distintos usos.
En su acepción más habitual, los DMP son sistemas que identifican a los usuarios a través de cookies y registran su navegación por distintos sites y secciones, permitiendo clasificarlos en categorías o audiencias en función del contenido que visitan. Algunos DMP también asocian a los usuarios atributos como edad, ubicación geográfica o nivel sociodemográfico a partir de información declarada por el propio usuario o inferida en base a su actividad web.
Toda esta información, que en ningún caso incluye datos personales, se asocia a un ID numérico único que acompaña al usuario en su actividad de navegación mientras no borre las cookies de su navegador.
El uso tradicional de los DMP ha estado muy ligado al marketing y la publicidad online: se clasifican a los usuarios en audiencias tipo y se lanzan campañas específicas a determinados públicos. Este mecanismo es el que explica que después de visitar páginas de viajes se nos muestren anuncios relacionados durante varios días (se considera que a partir de los 30 días la información de nuestra navegación pierde valor y frecuentemente deja de considerarse en el cálculo de las audiencias en el DMP).
El DMP no actúa solo: es parte de un ecosistema publicitario y su función es proporcionar la información de audiencia para que las otras piezas del sistema (DSP, SSP, RTB) presenten los anuncios a los usuarios adecuados. El sistema se ha sofisticado en los últimos años y en la actualidad permite distribuir anuncios altamente segmentados en tiempo real.
Pero aún podemos dar una vuelta de tuerca más al sistema para aprovechar al máximo las posibilidades de los DMP en nuestro site de eCommerce: si combinamos la información de actividad en otros sitios web que nos da un DMP con la propia información de navegación que recogemos durante la visita actual y las anteriores, podemos construir una imagen muy completa del usuario anónimo y ofrecerle una experiencia altamente adaptada a sus gustos y necesidades. Así, la página de inicio de una tienda online no sólo presentará ofertas de productos relacionados con los que el usuario ya tiene, sino que también podremos adaptar la propuesta a características más específicas como edad más probable, sexo, prioridades en la elección de productos (precio, marca, calidad…), nivel adquisitivo y afinidades culturales.
En su forma más sencilla, la personalización y recomendación de productos se puede basar en reglas declaradas explícitamente: proponemos productos caros a usuarios que naveguen desde un móvil de gama alta y viajen a destinos exóticos, y productos value-for-money a madres de familia numerosa de clase media. Ahora bien: ¿alguien puede inferir que la gente con gatos son buenos compradores de música? Los algoritmos de machine-learning sí serían capaces de detectar patrones de comportamiento ocultos en los datos y generar modelos predictivos aplicables en nuestro motor de recomendación.
Las compañías digitales también disponen de una fuente de datos valiosísima en sus propios sistemas que puede ser combinada con los datos de terceros obtenidos vía DMP para refinar la personalización: la actividad de los clientes registrados y su comportamiento posterior a la compra (nivel de satisfacción, recurrencia…) es información vital que puede combinarse con los datos de terceras partes para construir el perfil del cliente ideal y ajustar la oferta adecuadamente a su nivel de expectativas.
La personalización de la oferta ha pasado de apoyarse exclusivamente en la interacción del usuario con el site, a utilizar información del resto de sistemas de la compañía y fuentes externas. La construcción de una solución de eCommerce ambiciosa requiere una alta carga de integración con los sistemas internos (CRM, ERP, Call-Center...) y externos (DMP, Ad Servers…), así como un cuidado diseño de la lógica de uso. Este es el secreto del futuro éxito de nuestras ventas por Internet.
Si quieres saber más sobre personalización en comercio electrónico o tienes un proyecto en mente, no dudes en preguntarnos para ver cómo podemos ayudarte.
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