Presentacion Martin Carniglia - eBeauty Day 2016
16
-
Upload
ecommerce-institute -
Category
Marketing
-
view
56 -
download
0
Transcript of Presentacion Martin Carniglia - eBeauty Day 2016
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
PRESENTACION
• Miembro de HAVAS desde 2011
• En 2012 impulsó la creación del equipo de Data digital HAVAS Argentina• Head of Performance & Data desde 2013
• Liderando actualmente el área de Data & Insights
• Integrante de las comisiones de Medición y Tecnología del IAB.
• Miembro fundador del Digital Analytics Council de Argentina (DACA) impulsado por AMDIA
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Partimos del trackeo Digital
Las Cookies nos permiten
registrar el comportamiento
de navegación de los
usuarios para ejecutar
estrategias de remarketing
relevante
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Limitado a almacenar Data Anónima
Están asociadas a browsers /
dispositivos, y no permiten
almacenar datos sensibles
como:
Nombre y Apellido
Teléfono
Tarjeta de Crédito
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Pero que nos permiten obtener Patrones de Impacto, Navegación y Conversión Web
http://www.eldominioquesea.com.ar
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Construyendo Clústers por Comportamiento
Por ejemplo identificamos
usuarias que:
Compraron tintura de color castaño
Ingresaron al Sitio Web
Navegaron la sección de Coloración
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Luego podemos complementar la data propiaa través de tecnologías de DMP
Las Data Management
Platforms recopilan datos en
otros sitios externos y nos
ofrecen 3rd Party Data con
información socio-
demográfica, transaccional y
de navegación web en
general.
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Para formar un perfil más completo
Ingresó al Sitio Web Navegó la sección de Coloración Compró tintura de color castaño
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Y aumentar nuestras posibilidades deencontrar usuarias similares
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
El siguiente paso implica poder identificara esas usuarias en cada dispositivo
Necesitamos generar un USER
ID que funcione como
variable conectora entre las
sesiones
login
login
User ID: 13737
User ID: 13737
+ ID + ID
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Pudiendo llegar incluso a unir el trackeo online con compras en tiendas físicas
Cuando el usuario asiste a
la tienda física si logramos
identificarlo mediante
alguna variable o método
(Ejemplo tarjeta de club
de fidelidad) podemos
registrar su compra
asociada al mismo User ID
login
login
User ID: 13737
User ID: 13737
+ ID + ID
User ID: 13737
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
Y finalmente retroalimentar la mediciónonline con ese comportamiento offline
Enviamos esa información
al sistema de tracking
online, registrando una
compra en tienda para el
mismo User ID
login
login
User ID: 13737
User ID: 13737
User ID: 13737
+ ID + ID + ID
[email protected] /martincarniglia@martincarniglia
