Cómo Trade Me utilizó las Predicciones de CDP de Segment y CustomerAI para mejorar el rendimiento de la campaña en un 20 %

Desafío

Debido a las demandas empresariales cada vez mayores sobre su equipo de ciencia de datos, el equipo de marketing de Trade Me necesitaba una solución para permitirles depender menos de los recursos de la ciencia de datos y empoderarlos con el fin de resolver sus propios desafíos de esa ciencia.

Solución

Gracias a las Predicciones de CustomerAI, el equipo de marketing de Trade Me pudo aprovechar fácilmente los modelos de IA predictivos flexibles y listos para usar a fin de predecir el comportamiento del comprador y del vendedor y, luego, utilizar esa información en la ejecución de campañas más dirigidas, oportunas y personalizadas sin necesidad de un recurso dedicado de su equipo de ciencia de datos. 

Trade Me, el sitio web de subastas en línea más grande de Nueva Zelanda, es “el lugar al que recurres para encontrar tu primera casa, empezar un nuevo negocio, comprar un automóvil o dar el siguiente paso en tu carrera”, con más de 650 000 kiwis que visitan el sitio cada día. 

Aunque Trade Me tiene un equipo de ciencia de datos que brinda soporte a los casos de uso y experimentos de marketing, el aumento de la demanda de la ciencia de datos en toda la empresa dificultó el acceso de este equipo a los recursos que necesita.

“Cada vez que tenemos un caso de uso”, menciona Vaibhav Miskeen, analista sénior de Datos de clientes y tecnología de marketing, “se le asigna una prioridad en función de cómo contribuye a los objetivos generales del negocio. Aunque el marketing impulsa los ingresos, se estaban priorizando otras iniciativas importantes, por lo que buscamos una solución que nos permitiera depender menos de los recursos de la ciencia de datos y más de las plataformas para que hagan el trabajo duro por nosotros”, dijo Miskeen.

Twilio Segment se convirtió en una plataforma fundamental en la que el equipo confía, ya que proporciona a Trade Me perfiles unificados de clientes y una base de datos confiable, al mismo tiempo que pone el poder de la IA predictiva directamente en las manos de sus creadores de publicidad. El aprovechamiento de los modelos predictivos listos para usar dentro de las Predicciones de CustomerAI de Segment permitió al equipo predecir rápidamente el comportamiento futuro de los compradores y vendedores y, luego, ejecutar campañas dirigidas a través de los canales sin necesidad de recursos adicionales de la ciencia de datos. Como resultado, el equipo registró un aumento significativo en sus campañas publicitarias y de correo electrónico, a la vez que mejoró el ROAS (return on ad spend, retorno sobre el gasto publicitario) y la eficiencia operativa. 

Aumentar el rendimiento de la campaña y el ROAS con la IA predictiva 

Con las Predicciones de CustomerAI, el equipo de marketing de Trade Me pudo predecir fácilmente qué usuarios tenían más probabilidades de generar interacciones y conversiones de diferentes maneras que impulsen las ventas en su mercado online. 

Con la flexibilidad del modelo de Objetivos predictivos personalizados listos para usar de Predicciones, podían identificar qué usuarios tenían más probabilidades de ofertar por un artículo que se subastó en el mercado, hacer una compra con “Comprar ahora” para un artículo que se subastaba o realizar una compra desde su “Carro de compras” en los próximos 30 días. Luego, utilizaron estas Predicciones para enviar campañas por correo electrónico dirigidas y oportunas a fin de aumentar estas métricas de interacción y conversión. En la medición de las métricas de correo electrónico, así como las sesiones de sitios web y apps por correo electrónico enviado, observaron un aumento en el que se enviaron menos correos electrónicos, pero se generaron más sesiones por audiencias objetivo. Además, el equipo registró una mejora del 10 % en las CTR (click-through rates, tasas de clics) y un aumento de más del 20 % en las tasas de apertura para campañas creadas con Predicciones de CustomerAI.

Para los vendedores del negocio, el equipo de marketing utilizó el modelo de Objetivos predictivos personalizados a fin de determinar la probabilidad de que los vendedores informales y profesionales creen un listado y, más específicamente, la probabilidad de que estos lo creen con categorías de productos específicas, como “Computadoras” o “Motores”. El uso de estas Predicciones basadas en IA para dirigir ofertas de campañas promocionales a los vendedores informales que tenían más probabilidades de crear un listado dio como resultado un aumento de 1,3 veces en los listados de la categoría “Computadoras” de Trade Me.

Cuando el equipo de Miskeen probó campañas pagadas en vendedores informales y profesionales que Segment determinó que tenían una alta probabilidad de hacer un listado de “Motores” en comparación con el público que construyeron con la tecnología de IA de una plataforma de anuncios líder, las audiencias construidas con Predicciones de CustomerAI brindaron un mayor retorno sobre ROAS del doble o triple.

Migrar de una DMP a una estrategia de datos propios con una CDP en tiempo real

Cuando Greg Varley se unió a Trade Me como gerente de Programación y datos en el 2015, la empresa estaba utilizando una plataforma de DMP (data management platform, administración de datos) para hacer un seguimiento del comportamiento de los clientes en su sitio web. Sin embargo, debido a las limitaciones en su DMP, Trade Me: 

• Tenía datos aislados de los usuarios en todas las plataformas, lo que dificultaba la recopilación de los perfiles con datos unificados y una comprensión más profunda de su audiencia.
• Tenía señales de datos que solo se capturaban durante la vida útil de las cookies, lo que significaba que no podían obtener una visión longitudinal real del cliente.
• Tenía que confiar en grandes empresas de tecnología, como Apple y Google, para mantener sus políticas actuales a fin de realizar un seguimiento de sus usuarios a nivel de dispositivo. Por ejemplo, si Apple impedía que las empresas pudieran realizar un seguimiento de los IFDA (identifiers for advertisers, identificadores para anunciantes), empresas como Trade Me se arriesgaban a perder una gran parte de los datos de su público, lo que es valioso para los anunciantes en sus plataformas.

En el 2020, comenzaron a hacer el cambio a los datos propios e identificaron rápidamente la necesidad de hacer el cambio de su DMP a una CDP (customer data platform, plataforma de datos de clientes).

Si bien sabían que este cambio les daba una oportunidad para conocer mejor a sus clientes, ofrecer experiencias más personalizadas y mejorar el ROI de marketing, tuvieron que evaluar cómo esta migración afectaría su negocio e identificar una solución que fuera la mejor opción para sus necesidades. 

“Algunos proveedores tenían una buena oferta, pero en realidad no se adecuaban al caso de uso de Trade Me”, dijo Varley.

Según Varley, Segment puso un gran énfasis en la gestión de datos y proporcionó herramientas para garantizar que los datos se llevaran a la plataforma de una manera que protegiera los casos de uso posteriores de Trade Me. Varley agregó, “Sin consistencia fundamental en los datos, los resultados que estamos tratando de proporcionar a nuestros clientes y usuarios no serían tan fuertes, eficientes ni eficaces como lo son”.

Trade Me migró exitosamente desde su DMP hasta la CDP de Segment, lo que preparó para el futuro su infraestructura de datos, protegió sus ingresos publicitarios anuales y desbloqueó nuevas oportunidades de crecimiento con CustomerAI.

Mejora de la seguridad mediante la limitación del acceso a los datos del usuario

Trade Me mantiene su compromiso con la seguridad de los datos y la privacidad de los usuarios mediante la restricción del acceso a la interfaz de usuario con PII (Personal Identifying Information, Información personal identificable) durante la migración a Segment. Solo se otorga acceso a un grupo selecto de personas autorizadas. Otros miembros del equipo de Trade Me pueden acceder a la plataforma, pero con datos de usuario editados.

Trade Me también tiene una gobernanza que determina quién tiene acceso y permiso para usar la interfaz de usuario (IU) y crear audiencias dentro de Segment.

Gracias al ajuste de sus procesos y la gobernanza respecto de quién puede acceder al panel de control de Segment y utilizar los datos, Trade Me se volvió más eficiente y eficaz en la construcción de audiencias para sus estrategias publicitarias.

Ampliación del uso de las Predicciones de CustomerAI para mejorar la focalización de anuncios y escalar la eficacia de marketing

El equipo continuará utilizando las Predicciones de CustomerAI listas para usar de Segment para escalar sus esfuerzos del SEM (search engine marketing, motor de búsqueda), con el objetivo de optimizar mejor su gasto publicitario, al centrar el presupuesto en los usuarios con alta tendencia a comprar y, a la vez, minimizar el presupuesto o eliminar los anuncios a los usuarios con baja tendencia a comprar. Planean probar audiencias basadas en las Predicciones de CustomerAI a través de sus anuncios redirigidos de Meta y Google para impulsar un gasto publicitario más eficiente y un mayor ROAS.

Con Segment, Trade Me ahora puede hacer lo siguiente:

• Utilizar Predicciones de CustomerAI listas para usar a fin de mejorar el rendimiento de la campaña, aumentar los ingresos de anuncios y optimizar el gasto publicitario
• Obtener una comprensión completa de los clientes en todos los canales y dispositivos
• Preparar su negocio para el futuro al pasar de una DMP que depende de cookies de terceros a una plataforma de datos de clientes basada en datos propios
• Dirigir sus esfuerzos a audiencias a través de dispositivos iOS, algo que no podían hacer con su DMP 
• Aumentar la eficiencia operativa mediante la resolución de desafíos de marketing sin la necesidad de utilizar recursos de ciencia de datos