La privacidad siempre ha sido un aspecto crucial y seguirá siendo un factor importante en el mundo del marketing. Es fundamental tenerla en cuenta al garantizar que las marcas lleguen al público adecuado. Las marcas dependen de una segmentación eficaz para llegar a su público objetivo. En este artículo, profundizaremos en la importancia de una segmentación eficaz en el marketing de aplicaciones, los diferentes marcos de privacidad y las estrategias para lograr campañas de marketing exitosas.
Una segmentación eficaz en el marketing de aplicaciones consiste principalmente en ejecutar campañas publicitarias segmentadas que emplean varios anuncios diferentes, cada uno dirigido a audiencias específicas según sus preferencias, respuestas y tendencias. Para lograr esto, los profesionales del marketing deben probar y ajustar continuamente las campañas para adaptarlas a las necesidades y obtener los mejores resultados.
La preocupación por la privacidad del usuario entre los consumidores ha ido en aumento. Según una encuesta realizada en marzo de 2021, 52.4% de consumidores están algo preocupados por su privacidad en línea en comparación con años anteriores.
La importancia de la privacidad del usuario:
La privacidad ha experimentado un panorama en constante evolución. Además, la privacidad y la confianza del cliente están estrechamente relacionadas en el entorno empresarial actual. El informe de MediaMath de 2023 indicó que 74% de encuestados tienen más probabilidades de confiar en las marcas que dan importancia al uso de información personal con un enfoque seguro de la privacidad al priorizar la privacidad del usuario.
Si bien existe una gran necesidad de privacidad de datos, los clientes también valoran ser reconocidos, comprendidos y recibir experiencias personalizadas. Para que las marcas puedan ofrecer estas experiencias a sus usuarios relevantes, los consumidores deben compartir cierta cantidad de datos no personales, y los usuarios consienten esto a cambio de una experiencia de usuario mejor y más personalizada.
Explorando los marcos:
Hemos visto varios cambios en la gestión de la privacidad del usuario en el ecosistema de marketing. Uno de los marcos recientes que ha entrado en escena es el Sandbox de privacidad de Google.
Zona de pruebas de privacidad de Google tiene dos áreas principales de enfoque que incluyen Sandbox de privacidad en Android y la Zona de pruebas de privacidad para la Web. Para los especialistas en marketing de aplicaciones, el área más relevante es Privacy Sandbox en Android; Profundicemos en los distintos aspectos de Privacy Sandbox en Android.
- API de informes de atribución: Facilita el seguimiento de la eficacia de las campañas publicitarias para informar conversiones, obtener consejos de optimización y detectar tráfico no válido y fraude publicitario.
- API de audiencias protegidas: Permite la segmentación de grupos de audiencia propios y personalizados para el remarketing en función de interacciones anteriores con aplicaciones y, al mismo tiempo, mantiene la confidencialidad de los datos frente a terceros.
- API de temas: Facilita la publicidad basada en intereses utilizando señales de interés derivadas del uso de la aplicación por parte del usuario directamente en el dispositivo.
- Tiempo de ejecución del SDK: Permite a los desarrolladores de aplicaciones incorporar SDK de terceros, manteniendo el control sobre los permisos y el acceso a los datos, lo que evita la recopilación no deseada de datos y el seguimiento oculto. Esto también acelera la difusión de las actualizaciones del SDK.
iOS y SKAN:
SKAdNetwork o SKAN es la API y el marco de privacidad de Apple para la medición y atribución de anuncios. Proporciona a los anunciantes información agregada sin comprometer la privacidad del usuario. Esta solución/marco se introdujo para campañas publicitarias en iOS y Apple la introdujo en mayo de 2018.
En abril de 2021, se presentó iOS 14.5 junto con el Marco de Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones (ATT), implementado como parte de las medidas de privacidad de Apple. El ATT requiere que los usuarios se registren mediante un mensaje donde pueden elegir si desean compartir el ID de su dispositivo o IDFA con los anunciantes o comercializadores de aplicaciones.
Estrategias para una segmentación eficaz:
A continuación se presentan algunas estrategias que se pueden implementar para lograr una segmentación eficaz y sin inconvenientes sin comprometer la privacidad del usuario y siguiendo los marcos de privacidad vigentes:
Orientación contextual:
La segmentación contextual consiste en crear anuncios relevantes y dirigirlos a la audiencia interesada en temas relevantes para los productos o servicios de una empresa. En el marketing de aplicaciones, esto suele lograrse colocando anuncios en aplicaciones con audiencias con intereses similares.
Este proceso de segmentación se considera una de las mejores formas de llegar a nuevas audiencias y hacer crecer la audiencia objetivo de la empresa, impulsando al mismo tiempo la visibilidad de la marca y aumentando las conversiones.
Segmentación basada en cohortes:
El concepto de segmentación por cohortes consiste en combinar un grupo de usuarios con un identificador común. Esta es una forma de segmentar a los usuarios en el marketing de aplicaciones, lo que permite a los profesionales del marketing de aplicaciones dirigirse mejor a ellos y ayuda a las marcas a ofrecer experiencias personalizadas a sus consumidores basándose en estos identificadores comunes. Estos identificadores pueden incluir datos demográficos, comportamiento del comprador, descripciones, etc.
Datos propios:
Los datos de origen, o datos 1P, son uno de los tipos de datos de usuario más valiosos, ya que se obtienen directamente de la fuente (consumidores) y se consideran una de las formas más fiables de llegar a la audiencia relevante de forma eficaz. Las empresas recopilan estos datos directamente de sus consumidores en sus aplicaciones mediante interacciones directas con ellos. Estos datos pueden ser de gran utilidad para crear campañas publicitarias y permiten a los profesionales del marketing de aplicaciones dirigirse con mayor precisión a los usuarios relevantes.
ID unificado 2.0 o UID 2.0
El ID Unificado 2.0 o UID 2.0 es una forma de reemplazar el uso de datos de terceros en la segmentación publicitaria sin comprometer la privacidad del usuario. No depende de otras tecnologías, como las cookies de terceros, y permite a los anunciantes y profesionales del marketing de aplicaciones configurar la identidad del usuario. Los identificadores se basan en direcciones de correo electrónico y números de teléfono seguros que solo se comparten con el consentimiento de los consumidores. Además, esto se aplica a la televisión conectada (CTV) y a las aplicaciones que requieren inicio de sesión. En resumen, esto ayuda a las marcas a mantener un intercambio valioso y a ofrecer una excelente experiencia a sus consumidores.
La privacidad en el ámbito móvil es un terreno en constante evolución, y la llegada de ATT/SKAN en iOS y Privacy Sandbox en Android marca otra evolución significativa. Para mantenerse a la vanguardia de este panorama dinámico, los actores programáticos deben utilizar señales contextuales y basadas en cohortes, experimentar con las API de Privacy Sandbox, optimizar los informes de eventos y agregados, y procesar exhaustivamente datos propios.
– Suvigya Nijhawan, gerente sénior de productos, RevX
En conclusión:
En el cambiante mundo de la privacidad, los profesionales del marketing de aplicaciones deben familiarizarse con los marcos existentes e innovar para crear campañas publicitarias efectivas que, al mismo tiempo, cumplan con las directrices y ofrezcan resultados sin comprometer la privacidad del usuario. A pesar de las diversas directrices y marcos de privacidad existentes para proteger la privacidad del usuario, los profesionales del marketing de aplicaciones aún pueden ofrecer experiencias personalizadas y valiosas a sus usuarios. Esto se puede lograr mediante las diversas estrategias que analizamos en este artículo, como la segmentación contextual, la segmentación por cohortes, el uso eficaz de datos propios y los modelos probabilísticos.
RevX es un colaborador oficial y socio de pruebas de Google. Sandbox de privacidadPara saber más sobre las distintas estrategias que puedes utilizar para llegar mejor a tus consumidores como marketeros de aplicaciones, contacta con nuestro equipo aquí.
Lauren Heineck
