Data Clean Rooms – diferentes usos que podem impulsionar a mensuração das suas campanhas

Por Einav Mor-Samuels
Data clean rooms use cases square

Agora, todos já sabemos que os Data Clean Rooms oferecem aos anunciantes e publishers uma mensuração segura em um ambiente de loop fechado, que está em total conformidade com as diretrizes de privacidade do setor. Ou seja, é possível aproveitar o poder dos dados a nível do usuário sem precisar acessar esses dados em seu estado bruto.

Mas em que casos você deve usar esse recurso? Quais casos podem se beneficiar da análise feita em um Data Clean Room?

Vamos começar. No terceiro blog da nossa série de conteúdos sobre DCRs (parte 1 – introdução, parte 2 – análise comparativa), vamos aprender como os Data Clean Rooms ajudam os profissionais de marketing a: 

  1. Criar audiências mais relevantes
  2. Melhorar cada vez mais a experiência de seus clientes
  3. Impulsionar o planejamento e atribuição entre plataformas
  4. Otimizar a mensuração de alcance e frequência
  5. Realizar análises mais detalhadas sobre as campanhas

Vamos lá.

1 – Mensuração da performance

Casos de uso de data clean rooms: mensuração da performance

Acompanhar dados de retenção, ARPU, LTV e ROAS é um dos principais usos dos Data Clean Rooms. Um Data Clean Room oferece um ambiente neutro para a análise de dados de CRM dos anunciantes e dados de exibição de anúncios fornecidos pelos parceiros de marketing relevantes.

Nesse caso, os anunciantes podem fazer o upload de seus dados primários em um Data Clean Room após o final de uma campanha, combinar identificadores idênticos e realizar análises sobre os dados de seus clientes e os dados de exibição de anúncios, disponibilizados pelo provedor do Data Clean Room. 

Vamos supor que você gostaria de comparar seus dados de compras mais recentes com os dados de exibição de anúncios do Google. O jardim murado do DCR do Google — o Ads Data Hub — permitirá que você atribua a porcentagem de clientes novos à atividade de marketing que ocorreu nos canais de anúncios do Google.  

Se você fizer parte da vertical de eCommerce, basta alimentar o Data Clean Room com seus dados de CRM, identificadores exclusivos (e-mails, endereços, mobile IDs, etc) e a data da compra. Em seguida, cada proprietário de mídia incluirá seus dados de exibição de anúncios e identificadores exclusivos usados para criar a audiência da campanha. 

Nesse ponto, você será capaz de mensurar com precisão a intersecção entre novos clientes e aqueles expostos à campanha em cada mídia e, depois, determinar qual é a porcentagem de novos clientes que podem ser atribuídos a cada canal.

2 – Construindo audiências mais granulares

Casos de uso de data clean rooms: construindo audiências mais granulares

Depois que a Apple lançou a ATT, que dificultou drasticamente o acesso aos dados a nível do usuário, a granularidade se tornou o recurso mais procurado pelos profissionais de marketing.

Um Data Clean Room oferece granularidade em um grau que até recentemente não era possível. Ele coleta dados de fontes terceiras autorizadas que são ingeridos e segmentados em uma variedade de conjuntos de dados comportamentais, demográficos e de localização, que são utilizados para aprimorar seu banco de dados interno e permitem um enriquecimento e uma análise de dados mais granulares. 

A melhor parte de tudo isso é que, em vez de exigir que os dados pessoais dos usuários sejam compartilhados para essas análises, um Data Clean Room permite que várias fontes de dados se conectem virtualmente através de cohorts anonimizados. 

Isso permite que os profissionais de marketing mensurem a intersecção que existe entre seu público-alvo e as diversas audiências de outras mídias. Assim, eles são capazes de entender qual é o caminho ideal para alcançar sua audiência, planejar campanhas mais eficazes e realizar a mensuração omni-channel.

Como insights granulares de audiências podem impulsionar seus esforços de marketing? Ainda bem que você perguntou: 

Aprimore sua segmentação de audiências

A segmentação de suas audiências com base em dados refinados, como o comportamento dos clientes e seus hábitos de compras, pode ter um efeito extremamente positivo sobre a estratégia da sua campanha. 

Vamos supor que uma empresa acabou de firmar uma parceria nova com outra empresa, que possui uma audiência que se sobrepõe à sua. Usando os insights de audiências do Data Clean Room, você pode identificar os pontos de sobreposição e as características compartilhadas que podem ser usadas para impulsionar análises estratégicas.

Crie conteúdos personalizados e gere engajamento

Quando você entende os interesses de cada segmento do mercado, você consegue criar conteúdos mais relevantes, recomendações promocionais e novos formatos de anúncios especificamente voltados para esses interesses.

Refinar suas mensagens, formatos, tipos de anúncios e canais para poder abordar cada segmento individualmente, falar sua linguagem exclusiva e solucionar problemas específicos — é uma tarefa muito mais fácil com um ambiente de Data Clean Room.

Segmentação granular

Vamos supor que você seja proprietário de uma empresa de eCommerce, e seus dados primários incluem atributos de usuários e unidades de manutenção de estoque de produtos associados (SKUs). Você gostaria de executar uma campanha voltada para uma audiência em potencial que possui atributos semelhantes e, em seguida, executar uma campanha de remarketing relevante baseada no histórico e frequência de compras. 

Primeiro, crie seus segmentos-alvo. Depois, faça o upload dos conjuntos de dados relevantes em um Data Clean Room, no qual a sua equipe pode trabalhar com parceiros de anúncios para realizar a análise cruzada dos dados primários com dados de terceiros. Isso gera resultados agregados e acionáveis que podem te ajudar a criar campanhas direcionadas — sem comprometer a privacidade dos seus usuários.

3 – Otimização do alcance e mensuração de frequência

Casos de uso de data clean rooms: Otimização do alcance e mensuração de frequência

Uma vez que você possui dados de impressão a nível de PII de ad networks parceiras, você consegue entender exatamente quais anúncios e com que frequência eles são exibidos para cada cliente. Em troca, essa informação pode ser usada para desduplicar o alcance e a frequência de uma campanha, reduzir a fadiga de anúncios e melhorar seu planejamento de mídias. 

Os DCRs também podem validar se você está alcançando a audiência certa, o que permite que você ajuste e aprimore seus critérios de segmentação. Além disso, os Data Clean Rooms permitem que você otimize a jornada do seu cliente, engajando os usuários com base em onde eles estão no funil e como eles interagem com seu anúncio. 

4 – Mensuração de incrementalidade

Os dados de impressão de publishers , audiências, dados primários de resposta e conversão podem ser vinculados ao nível do usuário para que você entenda o impacto incremental dos seus esforços de marketing.

Ou seja, eles permitem que você compare seus grupos de teste e de controle por meio de testes A/B, ou até seus grupos que foram expostos a anúncios ou não. Impressionante, não?

5 – Avaliação da qualidade do usuário para anunciantes

Os publishers podem enviar dados a nível do usuário para um ambiente seguro de um Data Clean Room e permitir que os anunciantes avaliem a sobreposição de clientes — ou mesmo a qualidade dos usuários — com base em diversas características.

Por outro lado, os anunciantes podem construir uma audiência e, em seguida, testá-la contra o publisher X para avaliar os resultados. O DCR é uma área restrita ideal para que tanto os publishers como os anunciantes avaliem e demonstrem o valor de seus usuários adquiridos.

6 – Criar parcerias de dados de primários

Casos de uso de data clean rooms: Criar parcerias de dados de primários

Em um lado mais estratégico, duas empresas podem concordar em juntar e combinar conjuntos de dados em um ambiente protegido, que só pode ser acessado mediante permissão, cultivando novas parcerias no ecossistema de mídias.  

Essa análise cruzada também pode ajudar a impulsionar o desenvolvimento de produtos e permitir que os profissionais de marketing melhorem seu planejamento estratégico.

7 – Treinamento, inferência e pontuação de propensão

Por fim, um ambiente de Data Clean Room permite que você recupere o acesso a dados do usuário restritos e granulares — necessários para executar com sucesso modelos de treinamento e inferência, ou mesmo modelos de propensão, a partir dos quais você pode obter uma estimativa da probabilidade de um cliente realizar uma ação específica.

Principais conclusões

  • Os Data Clean Rooms oferecem aos profissionais de marketing a capacidade de construir audiências mais relevantes, melhorar a experiência do cliente, impulsionar o planejamento e a atribuição entre plataformas, otimizar a mensuração de alcance e frequência e realizar análises mais detalhadas sobre as campanhas.
  • Um Data Clean Room oferece um ambiente neutro para a análise de dados de CRM dos anunciantes e dados de exibição de anúncios fornecidos pelos parceiros, o que faz com que ele seja a ferramenta ideal para a mensuração da performance.
  • Dados de fontes terceiras autorizadas são ingeridos e segmentados em uma variedade de conjuntos de dados comportamentais, demográficos e de localização, permitindo o aprimoramento do seu banco de dados interno para o enriquecimento e a análise de dados mais granulares. 
  • Uma vez que os dados de impressão a nível de PII das suas ad networks parceiras são colocados em um Data Clean Room, você consegue obter insights sobre com que frequência os anúncios são exibidos para quais clientes, desduplicar dados de alcance e a frequência de uma campanha, reduzir a fadiga de anúncios e melhorar seu planejamento de mídias. 
  • Os dados de impressão de publishers , audiências, dados primários de resposta e conversão podem ser vinculados para que você entenda o impacto incremental dos seus esforços de marketing.
  • Os publishers podem enviar dados a nível do usuário para um ambiente seguro de um Data Clean Room e permitir que os anunciantes avaliem a sobreposição de clientes — ou mesmo a qualidade dos usuários — com base em diversas características.

Einav Mor-Samuels

Com ampla experiência em marketing digital, Einav é redatora de conteúdos na AppsFlyer. Ao longo dos últimos 15 anos, ela obteve ampla experiência sobre o ecosistema do marketing mobile, pesquisando tendências de marketing e oferecendo soluções personalizadas para os problemas digitais de nossos clientes. A Einav escreve seu conteúdo usando insights baseados em dados, e transforma até os assuntos mais complexos em conteúdos claros e acessíveis.

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