Guia de dados first-party

Capítulo 1

Introdução

Dizem que os dados são o novo petróleo. Mas, assim como não podemos colocar petróleo bruto em um carro, o mesmo acontece com os dados. Eles precisam ser cuidadosamente tratados para terem seu valor otimizado. Com a evolução do mercado, também vemos uma evolução nos desafios enfrentados pelos profissionais de marketing.

Mais especificamente, o compartilhamento de dados entre diferentes empresas se tornou um assunto delicado, sendo que está cada vez mais difícil coletar dados de terceiros. Por isso, fizemos esse guia para falar sobre o momento de destaque dos dados first-party.

Conteúdo

Vamos explorar alguns aspectos críticos dos dados firs-party, focando em seis áreas principais:

1. Entendendo os dados first-party: o que eles são e qual é a sua diferença com relação aos dados third-party.
2. Sua importância crescente: vamos falar sobre as alterações nas diretrizes de privacidade, políticas das plataformas e expectativas dos usuários e como tudo isso está transformando o panorama do marketing digital.
3. Coleta de dados first-party: questões legais, plataformas e experiência do usuário, incluindo exemplos de coleta de dados.
4. Dados limpos e acionáveis: estratégias para garantir a qualidade dos seus dados – quais são as melhores ferramentas, taxonomias, como fazer a manutenção regular dos dados e a importância do alinhamento entre equipes.
5. Uso interno de dados first-party: como usar esses dados para o desenvolvimento de produtos e a otimização de estratégias, além de explorar outras vantagens como a gestão da relação com os clientes.
6. Uso externo de dados first-party: por fim, mostraremos como você pode usar esses dados com parceiros externos, além de mostrar como criar audiências personalizadas para a ativação de mídias e usar commerce media networks.

Capítulo 2

Afinal, o que são dados first-party?

Dados first-party são informações coletadas diretamente da sua audiência ou clientes, sob o seu consentimento explícito. Estes dados são propriedade direta da sua marca e são coletados de várias interações ao longo das suas experiências digitais.

Principais caraterísticas:

• Coletados diretamente da sua audiência.
• Obtidos com o consentimento dos usuários (em alguns casos raros, o consentimento não é necessário).
• Confiáveis, precisos e éticos.
• Permitem uma conexão mais forte com os seus consumidores.

Tipos de dados first-party

Esses dados podem ser classificados em dois tipos principais:

Dados implícitos, ou seja, informações coletadas a partir das interações dos usuários, que muitas vezes acontecem em segundo plano. Exemplos incluem padrões de uso do app, frequência de visitas a sites, métricas de engajamento e comportamento in-app.

Dados explícitos (também conhecidos como “dados zero-party”) são informações compartilhadas ativamente pelos usuários. Por exemplo, respostas a pesquisas, feedbacks diretos, configuração de preferências e interesses ou objetivos selecionados durante o onboarding.

Juntos, os dados implícitos e explícitos oferecem uma ampla variedade de informações, como:

• Dados demográficos
• Advertising IDs
• Histórico de compras
• Detalhes da assinatura
• Métricas de engajamento com e-mails
• Seguidores nas redes sociais
• Uso e comportamento no aplicativo
• Interações com o site
• Dados de contato, como número de telefone e e-mail
• Feedbacks e preferências do usuário

Dados first-party x dados third-party

Esses dois tipos de dados têm algumas diferenças cruciais:

Resumindo

No geral, os dados first-party são mais confiáveis do que os dados third-party, pois você consegue verificar como foi feita a sua coleta. Os dados first-party também oferecem uma personalização e uma segmentação mais precisas, permitindo que você alcance usuários de maior qualidade. Assim, você consegue estabelecer uma conexão mais direta entre os seus usuários e a sua marca. Eles também ajudam a impulsionar a sua performance, segundo dados do Google; o uso de dados first-party no marketing pode levar a um aumento de 2,9 vezes na receita e gerar 1,5 vezes menos gastos. Ao focar nos dados first-party, os profissionais de marketing conseguem estabelecer relações mais duradouras com os seus usuários, oferecendo campanhas de marketing mais personalizadas e eficazes.

Capítulo 3

Dados first-party: do privilégio à necessidade

Por que os dados first-party são mais importantes do que nunca

Um relatório recente da Deloitte e do Google sobre dados first-party revelou que 65% dos desenvolvedores estão mudando as suas abordagens com relação aos dados, dando ênfase à coleta de dados first-party para garantir uma vantagem competitiva. 

Embora esse sempre tenha sido um asset valioso para o mercado, mudanças recentes no panorama digital trouxeram uma nova luz para a sua importância. Por isso, é importante entender por que essas informações são essenciais para a sua competitividade.

Perda parcial de sinais third-party 

Durante anos, os profissionais de marketing confiaram completamente na capacidade de combinar dados third-party com as suas próprias fontes de dados para otimizar suas campanhas, e, principalmente, para segmentar e fazer o retargeting de usuários em campanhas de aquisição e de reengajamento. 

No entanto, as recentes alterações de privacidade restringiram significativamente a capacidade de manter essas estratégias, com novos regulamentos (como o GDPR, LGPD, CCPA), mudanças em diferentes plataformas (como as restrições de acesso ao IDFA da Apple, a limitação no uso de cookies em navegadores) e uma sensibilização dos usuários com relação à privacidade (mais opt-outs, uso de ad blockers e VPNs).

Mudança no paradigma dos dados

No geral, o panorama do marketing digital está deixando de lado o acesso aos dados dos usuários para focar em estratégias de coleta de informações que se baseiam no consentimento.

Vantagens dos dados first-party

O foco renovado em dados first-party oferece diversas vantagens que fazem com que esse investimento valha a pena:

• Total controle: ao contrário dos dados third-party, você tem total controle sobre seus dados frist-party, permitindo um uso mais flexível e estratégico.
• Precisão e confiança: os dados first-party são coletados diretamente dos seus usuários, garantindo a precisão e a relevância para a sua audiência específica.
• Relevância: eles fornecem insights sobre os verdadeiros comportamentos, preferências e interações dos usuários com o seu app e seus conteúdos.
• Compliance: você pode verificar e garantir que as suas práticas de coleta e uso de dados estejam em total conformidade com os regulamentos necessários.
• Menos restrições regulamentares: o uso interno de dados first-party normalmente envolve menos restrições legais.
• Menos dependências externas: o uso de dados first-party reduz a sua vulnerabilidade a mudanças provenientes de fontes de dados externas ou alterações nas políticas de parceiros.
• Melhor custo-benefício: a otimização do uso de dados first-party pode reduzir os custos associados à aquisição de dados externos.

Equilíbrio entre dados first-party e dados third-party

É importante ressaltar que o objetivo aqui não é substituir os dados third-party, mas sim maximizar o valor dos seus dados first-party para compensar a perda parcial desses sinais externos. Mesmo com os desafios complexos da perda de sinais, os dados third-party continuam a ter um papel importante e, em alguns contextos, são insubstituíveis, especialmente quando se trata da ativação de mídias. 

Também vale lembrar que os dados third-party de um terceiro são externos do ponto de vista de outra marca, mas eles são os dados first-party desse terceiro. Por exemplo, os dados que o Meta, o Google e qualquer outro publisher coleta dos seus próprios usuários. 

Para encontrar o equilíbrio certo, é necessário:

1. Otimizar a coleta de dados first-party: implemente estratégias para coletar mais dados de alta qualidade através das interações dos usuários, pesquisas e comportamentos no aplicativo.
2. Melhorar e investir na análise de dados: desenvolva capacidades analíticas para extrair informações úteis dos seus dados first-party – transformando seus dados em insights para suas campanhas.
3. Manter fontes de dados third-party: além de focar nos dados first-party, continue otimizando suas taxas de consentimento do usuário para garantir o acesso a dados third-party sempre que possível.
4. Criar uma estratégia unificada: integre fontes de dados first-party e third-party para ter uma visão abrangente dos seus usuários e das tendências de mercado. Além disso, tente centralizar essas informações em um único local.

Olhando para o futuro para seguir em frente

Com a evolução do panorama digital, esperamos que a importância dos dados first-party continue aumentando. Profissionais de marketing que investirem agora em estratégias de dados first-party terão uma maior vantagem para navegar pelas futuras mudanças de privacidade e novas expectativas dos usuários.

Ou seja, quanto antes você começar, melhor.

Capítulo 4

Como coletar dados first-party: questões legais, plataformas e UX

A coleta de dados first-party é fundamental para os profissionais de marketing. No entanto, ela deve ser feita da maneira correta, considerando diferentes questões legais, diretrizes das plataformas e tendências de experiência do usuário.

Questões legais

A maior parte da coleta de dados requer o consentimento dos usuários, com apenas algumas exceções (por exemplo, obrigações legais, interesse público ou dados totalmente anônimos, como aqueles coletados através da SKAdNetwork). Os publishers precisam navegar por um sistema complexo, que inclui leis como:

• GDPR na Europa
• CCPA na Califórnia
• LGPD no Brasil
• PIPEDA e Law 25 no Canadá

Embora os requisitos específicos de cada um possa variar, alguns princípios gerais se aplicam:

1. Consentimento explícito: é necessário ter o consentimento explícito e gratuito dos usuários. Não recomendamos que você incentive esse consentimento, pois isso pode ser considerado uma violação da lei.
2. Não-discriminação: não discriminar os usuários que exercem os seus direitos de privacidade (por exemplo, oferecendo preços diferentes).
3. Consentimento granular: permita que os usuários dêem o seu consentimento a usos específicos dos dados.
4. Transparência: mostre claramente qual é a finalidade da coleta de dados, como essas informações serão usadas e se elas serão compartilhadas com terceiros.
5. Linguagem simples: use uma linguagem concisa e fácil de entender, evitando jargões jurídicos e tediosos.
6. Controle do usuário: permita que os usuários acessem, visualizem, cancelem seu consentimento e deletem seus dados.
7. Segurança de dados: implemente medidas de segurança para o armazenamento de dados e comunique prontamente qualquer violação.

Embora esses sejam vários pontos que mereçam a sua atenção, o seu principal foco de ação deve ser pedir a ajuda do responsável pela proteção de dados na sua empresa e outros membros dessa equipe logo no começo, para garantir a sua compliance. 

Dica: plataformas de gestão de consentimento (CMPs)

Se você quiser ter uma ferramenta que te ajude a navegar por diretrizes complexas de privacidade, talvez valha a pena usar uma plataforma de gestão de consentimento (CMP).

Esse tipo de plataforma oferece uma solução pronta que permite que você peça o consentimento dos usuários sem abandonar a compliance com diferentes legislações. Vamos falar um pouco mais sobre ela no próximo capítulo.

Restrições das plataformas

Para além das questões legais, também é necessário cumprir com as restrições específicas das plataformas. Para acessar alguns dados, é necessário ter a permissão explícita dos usuários. Por exemplo, no caso de dados de localização, acesso à lista de contatos, acesso à câmera/microfone, coleta do advertising ID no iOS (IDFA), entre outros.

É preciso estar ciente dessas exigências específicas de diferentes plataformas e implementar as solicitações de permissão necessárias em seus aplicativos. Embora muitas plataformas tenham regras parecidas, cada uma dela é única e deve ser tratada como tal.

Experiência do usuário (UX)

A coleta de dados vai além da compliance; ela também envolve o oferecimento de uma experiência positiva aos seus usuários, além da otimização das taxas de consentimento. Listamos alguns detalhes que devem ser levados em consideração:

1. Design acessível: crie designs atraentes e um copy claro para explicar como a coleta de dados beneficia o usuário.
2. O timing é importante: peça autorizações no momento certo para fornecer um contexto para o seu pedido e melhorar a compreensão do usuário.
3. Solicitações graduais: atrase algumas solicitações para evitar sobrecarregar os usuários durante uma primeira experiência.
4. Explicações claras: forneça um contexto que explique por quê algumas permissões são necessárias.
5. Pré-prompts: use uma notificação ou tela que forneça uma explicação antes de fazer o pedido de fato para melhorar as taxas de opt-in.

Exemplos e melhores práticas

Vamos ilustrar esses aspectos com alguns exemplos práticos.

Serviços de localização 

Vejamos o TripAdvisor, um app de viagens que oferece ofertas e dicas para destinos perto da sua área. O app explica como os dados de localização melhoram a funcionalidade do aplicativo, usando um pré-prompt amigável para garantir o consentimento do usuário, que então aciona o prompt oficial no dispositivo.

Em contrapartida, aplicativos de navegação têm que se esforçar muito menos para obter a mesma permissão, porque o uso desses dados é mais óbvio para o usuário. Isso mostra que o timing e a intenção do usuário podem influenciar diretamente a facilidade de obter o consentimento.

Acesso à lista de contatos

Assim como acontece com os serviços de localização, é importante explicar como esse acesso beneficia a funcionalidade do app. No geral, recomendamos que isso seja feito dentro de um contexto, como vemos no caso do Cluster – um app de compartilhamento de fotos. Ao adicionar o contexto, e até mesmo uma imagem do pedido de autorização, você prepara o terreno para obter o consentimento do usuário. O Cluster também oferece a opção de inserir contatos manualmente, o que ajuda a evitar o uso de notificações de permissão que provavelmente seriam recusadas. 

O Cluster também faz outro pedido quando o app identifica que o usuário está tendo problemas que se resolveriam com essa permissão. Lembre-se, o timing é importante. Mesmo que alguém tenha recusado no início, essa pessoa pode ser convencida a aderir mais tarde.

Acesso à câmera

Em muitos aplicativos, especialmente nas redes sociais, o motivo para pedir acesso à câmera é bastante simples. Isso não impede que o Instagram detalhe as suas intenções com esse pedido, ressaltando a importância do cuidado mesmo quando o contexto parece óbvio.

Mas e se o seu app for de uma companhia aérea? A United faz um excelente trabalho ao explicar a razão pela qual ela precisa da autorização da câmera no momento certo. O app sequer precisa mostrar um pré-prompt, pois o curso natural das ações do usuário é chegar até o prompt.

Consentimento à ATT 

Todos os profissionais de marketing que têm um app já estão familiarizados com essa permissão crítica. No entanto, não existe um único exemplo perfeito, pois cada fluxo é bastante diferente. Alguns apps usam pré-prompts para explicar as vantagens da permissão ao rastreamento antes mostrar o prompt oficial da ATT, enquanto outros preferem uma abordagem mais direta, mostrando o prompt sem nenhum contexto prévio. Assim, é importante testar diferentes abordagens com a sua audiência.

Variações por vertical

Para falar um pouco mais sobre o último ponto sobre o consentimento da ATT, é importante ressaltar que a abordagem ideal pode variar significativamente por vertical, como podemos notar em alguns dos exemplos acima:

• Os apps de saúde, relacionamento e finanças podem precisar de explicações mais detalhadas que tenham uma garantia da privacidade dos dados.
• Os jogos podem se beneficiar de uma abordagem mais direta, pedindo a permissão ao rastreamento logo no início, sem pré-prompts.

Concluindo

1. Compliance: certifique-se de que as suas práticas de coleta de dados cumprem com os regulamentos de privacidade relevantes.
2. Regras das plataformas: siga as diretrizes específicas de cada plataforma antes de pedir permissões.
3. Abordagem com foco no usuário: configure o seu processo de coleta de dados, tendo sempre a experiência oferecida ao usuário em mente.
4. Transparência e timing: comunique claramente as vantagens e os usos dos dados coletados, pedindo permissões quando necessário.
5. Flexibilidade: esteja preparado para adaptar a sua abordagem com base na vertical do seu app e no feedback dos usuários.

Capítulo 5

Dados limpos e acionáveis

A coleta de dados first-party é apenas o começo. Para realmente aproveitar o poder desse asset, é preciso garantir que os dados sejam limpos, organizados e acionáveis. Caso contrário, eles são praticamente inúteis. Vamos falar das principais estratégias e considerações para maximizar o valor dos seus dados first-party.

A importância de dados limpos e acionáveis

Muitos desenvolvedores coletam um grande volume de dados mas têm dificuldade em agir porque as informações contidas neles não são acessíveis ou úteis. Segundo um estudo feito pelo Google, mais de 60% das marcas reportam problemas de conexão entre diferentes tecnologias. Se houver insights valiosos sobre o comportamento dos usuários enviados por uma ferramenta de analytics de produtos específica, essas informações nem sempre chegam aos desenvolvedores do aplicativo ou à equipe de marketing. 

Dados limpos e acionáveis são cruciais para tomar decisões informadas, personalizar as experiências dos usuários, otimizar as campanhas de marketing e melhorar a performance e as funcionalidades dos seus aplicativos.

5 estratégias para manter seus dados limpos e acionáveis

1. Implemente as ferramentas adequadas

Escolher as ferramentas certas é fundamental para uma gestão eficiente dos seus dados first-party. 

• Ferramentas de product analytics: por exemplo, Amplitude, Mixpanel
• Ferramentas de CRM/Lifecycle: por exemplo, Braze, Clevertap
• Parceiros de mensuração mobile (MMPs): por exemplo, AppsFlyer

Claro, não podemos esquecer as plataformas de dados dos clientes (CDP): (por exemplo, Segment, mParticle), que permitem que grandes empresas centralizem seus dados de diferentes fontes e outputs.

Escolha ferramentas que se alinhem aos seus objetivos de longo prazo para evitar a perda ou a duplicação de dados durante as migrações. 

2. Desenvolva uma taxonomia robusta

Uma taxonomia ou convenção de nomenclatura bem estruturada é fundamental para manter seus dados limpos e coerentes. Essa é uma forma de garantir a consistência das informações, evitar dados duplicados e facilitar análises e relatórios.

Para isso, listamos algumas práticas recomendadas:

• Crie um documento unificado listando todos os eventos, parâmetros e atributos de usuários.
• Crie convenções de nomenclatura consistentes para eventos e propriedades.
• Inclua exemplos para cada ponto de dado para garantir a clareza.
• Acompanhe o status de implementação em diferentes plataformas (iOS, Android).
• Entenda quais ferramentas oferecem suporte para cada ponto de dado.
• Documente qualquer alteração de nomenclatura ou discrepância.

Para saber mais sobre taxonomia, veja esse guia.

3. Manutenções e atualizações regulares

Para manter os seus dados sempre limpos, é necessário um esforço contínuo. Ou seja, é necessário sempre revisar e atualizar sua documentação de taxonomia, limpar seus dados e remover métricas ultrapassadas, mesclar perfis de usuários duplicados e atualizar o rastreamento de eventos conforme o seu app evolui.

4. Alinhamento entre equipes

É importante sincronizar suas estratégias com antecedência. Faça reuniões regulares para discutir o uso de dados, fornecendo um treinamento sobre a taxonomia e as práticas de coleta de dados e encorajando a colaboração entre as equipes de marketing, produto e desenvolvimento. 

5. Integração e acessibilidade de dados

Torne os seus dados acessíveis para toda a sua empresa. A sua equipe pode usar CDPs para centralizar dados de várias fontes e implementar ferramentas de visualização de dados para facilitar a análise. Se os membros relevantes sentirem que podem acessar facilmente os dados, então você está no caminho certo.

Plataformas de gestão de consentimento (CMPs)

Vamos voltar para as plataformas de gestão de consentimento, que desempenham um papel cada vez mais importante na gestão de dados first-party. 

O que é uma CMP?

Uma plataforma de gestão de consentimento é uma ferramenta que ajuda aplicativos e sites a gerenciar o consentimento dos usuários para a coleta e o uso de dados. Normalmente, elas fornecem uma interface acessível para obter o consentimento, além de oferecer um sistema de armazenamento e gestão das preferências de consentimento dos usuários. A maioria das CMPs também se integra a várias ferramentas de coleta e análise de dados. 

Como referência, o Google possui uma lista de CMPs certificadas.

Por que as CMPs são importantes?

As CMPs estão se tornando mais importantes por conta de regulamentos de privacidade mais rigorosos e da preocupação dos usuários com relação à segurança dos seus dados. Alterações no nível de plataforma, como é o caso da App Tracking Transparency da Apple, adicionaram uma nova camada de complexidade a todo esse processo.

Para além disso, as principais plataformas de anúncios agora estão exigindo o uso de CMPs. Por exemplo, o Google passou a exigir que os aplicativos incluam seu inventário com o Google Ads — que é o caso da maior parte dos aplicativos com anúncios. Se os desenvolvedores não implementam uma CMP, o Google envia automaticamente sua própria notificação de consentimento no aplicativo, o que pode atrapalhar a experiência do usuário. Além de fazer com que as CMPs se tornem mais vantajosas, essa nova política também é necessária para que os desenvolvedores mantenham o controle sobre a experiência oferecida e a integração de anúncios.

Como as CMPs ajudam os aplicativos:

As CMPs oferecem um processo de coleta de consentimento facilitado, em compliance com os regulamentos de privacidade. Elas também oferecem um controle granular sobre a coleta de dados, se baseando nas preferências e em práticas de dados transparentes que aumentam a confiança do usuário.

Quando usar uma CMP

Se você ainda não sabe se ter uma CMP faz sentido para a sua marca, nós te ajudamos. Considere usar uma CMP se:

• Você pretende incluir seu inventário no Google Ads.
• O seu app funciona em várias jurisdições com diferentes leis de privacidade.
• Você coleta dados complexos ou extensos.
• A sua empresa não tem um conhecimento interno sobre os regulamentos de privacidade e a gestão de consentimento.
• Você quer poupar tempo e recursos – ou seja, não quer desenvolver uma solução personalizada.

Considere fazer esse processo internamente se:

• O seu app faz coletas de dados simples.
• Você tem uma base de usuários pequena, que se concentra em uma única jurisdição.
• Sua empresa tem um conhecimento interno avançado sobre diretrizes de privacidade.
• Você precisa de um processo de gestão de consentimento altamente personalizado.

Considerações finais sobre como manter seus dados limpos

Dados limpos são dados acionáveis. Para isso, invista nas ferramentas certas de análises e gestão, e desenvolva e mantenha uma taxonomia robusta para garantir a consistência. Sempre atualize e limpe seus dados para garantir sua relevância e precisão, mantenha sua equipe atualizada sobre as práticas e o uso de dados e considere implementar uma plataforma de gestão de consentimento (CMP) para agilizar a compliance com os regulamentos de privacidade.

Capítulo 6

Uso interno de dados first-party

Agora que você já dominou a arte da coleta de dados first-party, é hora de colocar os seus conhecimentos em prática. Vamos explorar as diferentes formas de uso interno de dados first-party para impulsionar o crescimento do seu app e melhorar a experiência oferecida aos seus usuários.

Desenvolvimento e melhoria de produtos

Seus dados first-party podem ser um divisor de águas quando se trata da melhorar o seu produto para os usuários. Por isso, vamos dar alguns exemplos de como aplicar esses novos conhecimentos.

Analytics e insights

Os dados first-party servem como base para compreender tendências e o comportamento dos usuários. Com a análise desses dados, as equipes de produtos conseguem identificar padrões de engajamento, descobrir problemas ao longo da jornada do usuário e identificar recursos e interações de sucesso.

Esses insights são cruciais para o planejamento de novos produtos e a priorização de esforços de desenvolvimento.

Iteração e melhoria da experiência do usuário

As informações sobre o comportamento dos usuários ajudam as equipes de produtos a priorizar o desenvolvimento de novos recursos que atendam às necessidades dos consumidores, identificar recursos que precisam ser melhorados e determinar quais recursos devem ser desativados.

Testes A/B

Um dos principais usos dos dados first-party é a realização de testes A/B. Esse método permite que suas equipes:

• Testem diferentes recursos, designs e fluxos.
• Mensurem os impactos das alterações em métricas como ativação, retenção e monetização.
• Façam escolhas baseadas em resultados estatisticamente significativos.

Os testes A/B, quando alimentados por dados first-party, ajudam suas equipes a melhorar continuamente a performance do seu negócio.

Mas essa é apenas a ponta do icebergue: o desenvolvimento de produtos não é o único palco onde os dados first-party podem brilhar.

Otimização de marketing

Segundo a McKinsey & Company, 76% dos consumidores ficam irritados quando recebem anúncios e recomendações de produtos não personalizados. Para evitar isso, os profissionais de marketing precisam criar audiências mais específicas.

Personalização de conteúdos

Os dados first-party permitem uma personalização sofisticada de todo o seu conteúdo. Ofereça recomendações personalizadas com base nas preferências e nos comportamentos anteriores do usuário, crie experiências dinâmicas que se adaptem a diferentes necessidades individuais e proporcione experiências únicas e atraentes para cada usuário.

Customer Relationship Management (CRM) e Lifecycle Marketing

Os dados first-party são a parte central de qualquer CRM e estratégias de lifecycle marketing. Assim, ao impulsionar suas estratégias, eles também oferecem um melhor engajamento, retenção e monetização para a sua marca.

• Segmentação avançada: use as informações coletadas para criar segmentos mais detalhados, com base no comportamento, dados demográficos, preferências e perfis de usuários.
• Comunicações personalizadas: adapte as suas mensagens em notificações push, e-mails e mensagens in-app.
• Otimização de hora e canal: use dados comportamentais para determinar os melhores horários e canais para engajar diferentes segmentos de usuários.

Promoção cruzada entre apps

Empresas que possuem mais de um aplicativo podem usar o user ID for vendors (IDFV) para melhorar o impacto do seu marketing em diferentes propriedades. Por exemplo, se um usuário joga dois jogos diferentes de uma mesma empresa de gaming, e esse usuário faz uma compra somente em um dos jogos, a empresa pode criar uma campanha para incentivar que ele faça uma compra no outro jogo também.

Análises preditivas

Embora ainda não seja possível prever o futuro, o histórico de dados first-party pode ser usado para prever o comportamento futuro dos seus usuários. Por exemplo, você pode identificar usuários em risco de churn, prever quais usuários têm o potencial de oferecer um alto valor para a sua marca e antecipar suas necessidades e preferências.

Benefícios multifuncionais

Os dados first-party também podem ser usados para fortalecer a sua colaboração tanto dentro da sua própria empresa quando externamente, com os seus clientes.

Alinhamento entre produto e marketing

Os dados first-party também funcionam como uma linguagem em comum para as equipes de produto e de marketing, permitindo que elas compartilhem insights sobre o comportamento e as preferências dos usuários, alinhem seus KPIs e colaborem para o desenvolvimento de novos recursos e estratégias de marketing.

Melhor suporte ao cliente

Usar seus dados para fornecer um histórico e contexto à sua equipe de suporte pode ajudar a facilitar qualquer conversa. Além disso, ela pode antecipar possíveis problemas com base nos padrões de comportamento do usuário, fornecendo um suporte proativo. 

Concluindo

1. Os dados first-party são uma ferramenta poderosa tanto para o desenvolvimento de novos produtos quanto para a otimização de marketing.
2. Use esses dados como base para futuras decisões sobre o produto, desde a priorização de recursos até a personalização.
3. Use também a segmentação avançada e a personalização em seus esforços de marketing.
4. Incentive a colaboração entre equipes para maximizar o uso dos seus dados first-party.
5. Sempre priorize a privacidade e o consentimento do usuário.

Capítulo 7

Uso externo de dados first-party

Já sabemos que os dados first-party são fundamentais para uso interno. No entanto, as novas diretrizes de privacidade fizeram com que eles também se tornassem inestimáveis para o uso externo em esforços de marketing e parcerias. Por isso, vamos falar sobre como você pode usar dados first-party com parceiros externos sem abrir mão da compliance.

Compliance e consentimento

Antes de usar seus dados externamente, você deve se certificar de que os usuários deram o consentimento para seu uso externo. Feito isso, você deve verificar para qual caso de uso o consentimento se aplica. Assim, manter a transparência sobre como você usa os dados dos seus usuários será essencial para alimentar a sua confiança. 

Em muitos lugares, como na União Europeia e no Brasil, isso é absolutamente crucial. Em outras regiões, como nos EUA, uma política de “opt-out” mais branda é aplicada, permitindo que as empresas coletem dados até que o usuário explicitamente peça para que elas parem. 

Audiências personalizadas

A melhor forma de usar seus dados first-party é com a criação de audiências altamente direcionadas. Primeiro, filtre comportamentos específicos como usuários que visitaram um paywall diversas vezes sem assinar um conteúdo ou usuários que adicionaram produtos específicos ao carrinho e, em seguida, crie uma lista de user IDs como IDFA, e-mail, número de telefone, etc.

Como e onde usar audiências personalizadas

Se você está procurando por inspiração para começar a usar audiências personalizadas, temos alguns exemplos:

1. Listas de exclusão:
   • Impeça que seus usuários atuais vejam conteúdos voltados para a aquisição de novos usuários.
   • Exclua usuários pagantes das promoções e descontos sazonais.
2. Audiências lookalike (para aquisição de novos usuários):
   • Crie audiências de potenciais usuários com base nos melhores perfis existentes no seu app.
   • Disponíveis em plataformas como Meta, TikTok e Google.
   • Configure um público de origem, localizações e tamanhos de audiências.
3. Remarketing pago:
   • Alcance usuários existentes ou que pararam de usar o app em canais externos.
   • Encontre o equilíbrio entre a relevância de uma audiência e o seu tamanho para alcançar os melhores resultados.

Cuidado com a sua taxa de correspondência

Ao criar audiências, é importante ficar de olho na sua taxa de correspondência. No contexto dos dados first-party, a “taxa de correspondência” se refere à porcentagem de identificadores de usuários (como endereços de e-mail ou device IDs) que podem ter uma correspondência com perfis de usuários em uma plataforma externa ou de um parceiro. Uma taxa de correspondência mais elevada significa que você alcança uma parte maior da sua audiência em uma plataforma externa. Quanto mais limpos e detalhados forem os seus dados, maior será a sua capacidade de aumentar a sua taxa de correspondência.

Por exemplo, vamos supor que você tenha uma lista de 10.000 endereços de e-mail de clientes e pretende executar uma campanha segmentada em uma plataforma de rede social. Se a plataforma conseguir fazer a correspondência com 7.000 desses e-mails a perfis de usuários no seu sistema, a sua taxa de correspondência será de 70%. Isto significa que você pode alcançar 70% do seu público-alvo nessa plataforma. Hoje, é possível atingir taxas de correspondência altas mesmo no iOS quando combinamos dados de usuários consentidos, e-mails e números de telefone.

Commerce e retail media networks

A mais recente inovação no uso de dados first-party vem sendo impulsionada por commerce e retail media networks. Segundo a McKinsey & Company, 70% dos anunciantes notaram uma melhora na performance de retail media networks em comparação com outros canais.

Essas plataformas representam uma oportunidade interessante para a maximização do valor dos seus dados first-party.

Mas o que elas são exatamente?

Commerce media networks são, em essência, empresas que monetizam seus dados first-party, convidando outras marcas a usarem esses dados para segmentação de anúncios e audiências. Essas empresas vão desde grandes varejistas como o Walmart e Best Buy, que criam retail media networks (RMNs), até empresas financeiras, de viagens, transportes e streaming que criam commerce media networks (CMNs).

Quais são as vantagens?

O atrativo dessas redes é o fato de que elas possuem uma grande oferta de dados first-party coletada diretamente das interações dos consumidores, como o histórico de compras, dados de transações, atividade da conta, consumo de conteúdos, etc. Isso permite que os anunciantes criem segmentos que podem ser ativados tanto onsite (dentro do ecossistema do varejista) como offsite (em plataformas como Meta e Google). Com estes dados, os anunciantes podem criar campanhas super contextuais e personalizadas que oferecem um ROAS mais elevado.

Uma grande oportunidade de crescimento

A retail media está passando por um crescimento explosivo, com os gastos com anúncios digitais chegando a 20% e as margens chegando a 50-70%. As previsões sugerem que esse mercado poderá atrair até 166 bilhões de dólares em gastos com anúncios até 2025, de acordo com o eMarketer. Esse crescimento é impulsionado por vários fatores:

• Atenuação da perda de sinais: à medida que os dados third-party se tornam menos acessíveis e as restrições à privacidade dificultam o compartilhamento de dados, essas redes oferecem uma alternativa interessante a esse problema.
• Margens elevadas: os varejistas podem aumentar suas margens de 4% até 70% com a monetização dos seus dados através dessas redes. Assim, eles conseguem ter uma ampla flexibilidade para maximizar o ROAS dos seus clientes.
• Diversas oportunidades de anúncios: essas redes permitem anúncios onsite, offsite e in-store, atendendo a uma ampla variedade de estratégias.

Desafios para o sucesso

Apesar do seu encanto, esse mercado também traz alguns desafios de colaboração.

Desafio 1: regulamentações de privacidade

Com leis de proteção de dados cada vez mais rigorosas, encontrar o equilíbrio entre o uso de dados e a compliance não é uma tarefa fácil. As marcas e as redes têm que navegar por diretrizes complexas e, ao mesmo tempo, encontrar formas de extrair insights valiosos sobre seus clientes e campanhas.

Solução
Para lidar com esse desafio, o mercado está recorrendo a Privacy-Enhancing Technologies (PETs). Um bom exemplo dessa tecnologia são os data clean rooms.

Data clean rooms são ambientes seguros onde várias partes podem analisar e combinar informações sem compartilhar diretamente dados brutos. Eles atuam como um terceiro neutro que permite a extração de insights valiosos enquanto mantém um controle rigoroso sobre a privacidade.

Outros PET importantes incluem:

• K-anonymity: um método de anonimização de dados que impede a identificação individual dos usuários dentro de um conjunto de dados.
• PII hashing: uma técnica que converte informações pessoais identificáveis em um código ilegível para o tratamento seguro dos dados.
• Privacidade diferencial: um sistema para o compartilhamento de informações públicas sobre um conjunto de dados, ocultando informações sobre indivíduos.

Desafio 2: confiança e proteção de dados proprietários

Os dados são a essência do marketing moderno. Por isso, tanto as marcas quanto as redes hesitam em compartilhar seus preciosos assets de dados, por medo de um uso indevido e de uma desvantagem competitiva.

Solução
Para aumentar sua confiança e atenuar possíveis preocupações, o mercado deve adotar diretrizes rigorosas de privacidade, que se baseiam em Privacy-Enhancing Technologies (PETs).

Para além dessa tecnologia, também é importante cultivar a confiança através da transparência. As empresas devem comunicar claramente as suas políticas de uso de dados e medidas de segurança, explicando abertamente como os dados serão usados e protegidos. Isso ajuda a criar confiança entre parceiros e usuários como um todo.

Desafio 3: mensuração, dados fragmentados e a busca pela padronização

A mensuração oferecida por retail e commerce media networks muitas vezes é insuficiente. Mas uma coisa é certa – atualmente, não há nenhuma padronização no mercado e, sem métricas consistentes entre as plataformas, entender a performance da campanha vira um jogo de achismos.

Solução
Para superar esses desafios, é importante focar na transparência da sua lógica de mensuração. Ou seja, definir claramente e compartilhar como as métricas são calculadas e interpretadas, certificando-se de que todos os stakeholders tenham um entendimento comum dos indicadores de performance. Ter uma única fonte confiável é crucial para esse processo. Com um repositório de dados unificado, as empresas podem impulsionar suas estratégias de mensuração omnhichannel sem cair em dados duplicados ou inconsistentes.

Além disso, a implementação de métricas omnichannel de circuito fechado é essencial para uma visão completa da eficácia de uma campanha. Esses sistemas permitem que as empresas mensurem o impacto de todas as suas campanhas de commerce media sobre os seus resultados, conectando as interações online e offline.

Desafio 4: as ferramentas certas para criar a audiência certa

Muitas plataformas não possuem capacidades sofisticadas de criação de audiências, o que limita a criação de segmentos altamente direcionados.

Solução
Pode parecer simples, mas a única forma de superar esse desafio é oferecer as ferramentas certas à sua equipe. Quando se trata de criar audiências com uma boa performance em commerce media networks, é importante ter uma funcionalidade SQL completa para consultas complexas e interfaces fáceis de usar para usuários menos técnicos. Quando a audiência certa estiver sendo usada, os insights e resultados aparecerão. 

O futuro dos dados first-party e da commerce media

À medida que avançamos para um futuro no qual os dados first-party se tornam cada vez mais valiosos, as retail e commerce media networks representam uma grande oportunidade para os profissionais de marketing. Elas permitem o uso contínuo de dados first-party para a segmentação, mensuração e otimização, tudo enquanto mantêm a compliance e a segurança dos dados.

Usando essas redes de forma eficaz, os profissionais de marketing podem superar os desafios de perda de sinais e criar campanhas de anúncios mais eficientes. E o melhor de tudo: você pode mensurar o impacto direto desses esforços enquanto constrói relacionamentos mais fortes com parceiros de retail e commerce media.

Conclusão

O futuro do marketing depende do uso ético e estratégico dos dados first-party, que se tornaram a base do desenvolvimento de campanhas e produtos eficientes. À medida que o panorama digital continua a evoluir, com uma ênfase crescente na privacidade e na proteção dos dados, a capacidade de coletar, gerenciar e utilizar dados first-party será um fator fundamental para o sucesso.

Com as estratégias e as melhores práticas descritas nesse guia, os profissionais de marketing podem:

• Alimentar a confiança dos usuários através de práticas de transparência de dados.
• Desenvolver experiências mais personalizadas e atraentes.
• Criar campanhas de marketing mais eficazes.
• Tomar decisões baseadas em dados para melhorar a performance do aplicativo e a satisfação do usuário.

Quando for implementar essas estratégias, lembre-se de que o mercado está em constante evolução. Por isso, é importante que você se mantenha informado sobre novos regulamentos, tecnologias e melhores práticas para garantir que a sua estratégia de dados first-party traga resultados de longo prazo.