¿Qué ocurre cuando los compradores comparten intencionadamente sus datos?
Las aplicaciones de recompensas, como Fetch, están empoderando a los consumidores al transformar la manera en que funciona la publicidad dirigida.
La publicidad dirigida, a menudo conocida por su falta de precisión, puede resultar tanto cómica como frustrante. Imagina comprar un regalo para la fiesta de un bebé y, de repente, ser acosado por anuncios de pañales. Este fenómeno refleja lo difícil que es el marketing personalizado. La intención original detrás de la publicidad basada en datos era que las marcas pudieran conectar directamente con sus clientes ideales, mostrando anuncios relacionados con sus intereses y evitando malgastar su presupuesto.
Sin embargo, encontrar la audiencia adecuada para un anuncio ha sido un desafío constante. Durante años, los vendedores han dependido de datos demográficos y contextuales de terceros para orientar su publicidad. No obstante, a medida que las personas demandan mayor control sobre su información personal, la industria ha adoptado prácticas enfocadas en la privacidad. Esta transición, aunque necesaria, ha dificultado que los mercadólogos confíen en que sus anuncios lleguen a las personas correctas.
Como resultado de esta situación, muchos minoristas están incursionando en el negocio de redes publicitarias. La datos de compra de primera y cero parte se han convertido en el nuevo estándar para orientar anuncios. Sin embargo, comprender el comportamiento del consumidor sigue siendo complicado. Conocer lo que una persona compra en una tienda no brinda una imagen completa, lo que puede llevar a situaciones absurdas como recibir ofertas de productos que no corresponden con sus necesidades reales.
Una forma de abordar este dilema es involucrar a los consumidores en el proceso de recopilación de datos. La aplicación de recompensas Fetch está apostando a que al incluir a los consumidores en el ciclo de datos de marketing, lograrán un panorama más completo del comportamiento de compra. Al incentivar a las personas a compartir su historial de compras mediante la carga de recibos, están buscando crear una base de datos que abarque todo tipo de minoristas.
La propuesta para los usuarios es clara: subir recibos a cambio de puntos que pueden ser canjeados por tarjetas de regalo. Esos recibos, que a menudo se acumulan en los bolsillos de los pantalones o se deslizan entre páginas de billeteras, representan una oportunidad sin precedentes para acceder a un comportamiento de compra real.
Transformar esos trozos de papel en datos utilizables no es una tarea sencilla. Sin embargo, Fetch ha aprovechado la inteligencia artificial para abordar esta necesidad. A diferencia de muchas aplicaciones de IA que han presentado resultados imprecisos, la organización ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático capaz de leer y catalogar recibos de casi cualquier tienda.
Dado que los recibos carecen de estandarización y presentan diferentes formatos y abreviaturas, se dificultaba su interpretación. Para enfrentar este desafío, Fetch dedicó dos años a catalogar manualmente productos y recibos de diferentes tiendas. Ahora, su inteligencia artificial puede interpretar elementos como "GRN BN 16OZ" como un paquete de judías verdes o "MLK 2% OG 128OZ" como un galón de leche orgánica.
Este sistema se vuelve cada vez más preciso, ya que cada nuevo dato ayuda a mejorarlo. En el último año, Fetch procesó más de 3 mil millones de recibos físicos y 360 millones de recibos electrónicos, con usuarios que compartieron más del 85 por ciento de sus compras, desde alimentos hasta gastos en restaurantes.
Con esta base de datos completa y actualizada, los mercadólogos pueden luego personalizar ofertas específicas en la aplicación Fetch. Esto no solo permite a los consumidores obtener puntos por regalos, sino que crea una conexión valiosa entre las marcas y sus mejores clientes.
Por supuesto, la recopilación de datos personales plantea preocupaciones sobre la seguridad. Para mitigar esto, Fetch utiliza "salas limpias de datos", entornos en la nube diseñados para anonimizar la información compartida. Así, se garantiza que los datos sean utilizados solo por las empresas a las que los consumidores deciden proporcionarlos, sin que se vinculen con información personal identificable.
Al compartir su información de compra de forma segura, se establece un puente entre el mundo físico y el digital, ofreciendo una perspectiva más completa sobre el comportamiento del consumidor. Fetch está promoviendo la idea de que las recompensas son una forma más eficaz de hacer publicidad, poniendo el control en manos de los consumidores y garantizando relevancia.
Con este enfoque, se espera que tanto los mercadólogos como los consumidores se acerquen a la promesa inicial de la publicidad dirigida: presentar ofertas a las personas que realmente desean verlas. Tal vez así, las personas dejarán de recibir ese tipo de anuncios irrelevantes hasta que realmente los necesiten.
