Ex-Googler revela cómo TRABAJAR REALMENTE con datos de primera mano

Descripción del Episodio

2024 es el año en que la galleta finalmente se desmorona.

Google dice que para finales de año, espera eliminar completamente las cookies de terceros para todos sus usuarios de Chrome.

Por supuesto, los verdaderos anunciantes saben que la solución a todo esto es invertir en sus propios datos de primera mano.

Y eso es lo que discutí con Ronan Carrein en este episodio de PPC Town Hall.

Ronan es un ex-Googler que trabajó en los equipos de estrategia de producto, operaciones de ventas y soluciones de datos. Actualmente, es el COO en Better & Stronger, una agencia de marketing digital con sede en Lyon, Francia.

Sintoniza este episodio para aprender:

- Por qué la mayoría de los mercadólogos malinterpretan los datos de primera mano

- Por qué recopilar activamente datos de primera mano es excelente para tu negocio

- Cómo mejorar el rendimiento de tus anuncios utilizando datos de primera mano

- Cómo mantener la higiene de los datos y

- Cuál es el futuro de la regulación de privacidad de datos en los EE. UU.

Conclusiones del Episodio

1. Malentendido de los Datos de Primera Mano:
   • Los mercadólogos a menudo tienen dificultades para entender los datos de primera mano, en parte debido a regulaciones complejas y en rápida evolución. Este malentendido puede llevar a una subutilización en las estrategias de marketing.
2. Beneficios de Recopilar Activamente Datos de Primera Mano:
   • Ver los datos de primera mano como un activo en lugar de una carga puede mejorar significativamente la higiene empresarial y el ROI. Mejora las relaciones con los clientes a través de interacciones directas y transparentes.
3. Mejorando el Rendimiento de los Anuncios Usando Datos de Primera Mano:
   • Aprovechar los datos de primera mano para la publicidad dirigida mejora la efectividad de las campañas, llevando a mejores predicciones del comportamiento del cliente y un mayor ROAS.
4. Manteniendo la Higiene de los Datos:
   • Una higiene de datos efectiva implica entender las fuentes de datos, asegurar definiciones de datos consistentes y establecer una gobernanza clara, lo que apoya el cumplimiento y la toma de decisiones informadas.
5. Futuro de la Regulación de Privacidad de Datos en los EE. UU.:
   • Se espera que haya regulaciones de privacidad más estrictas, enfatizando el uso consensuado de datos y mejorando la transparencia en las prácticas de datos.

Conclusiones Adicionales:

• La transición a un modelo de negocio centrado en los datos debe ser incremental, comenzando con la gestión básica de datos y avanzando gradualmente hacia análisis más sofisticados.
• Mantenerse al día con los cambios en la privacidad de datos requiere que las empresas sean proactivas y adaptables en sus esfuerzos de manejo y cumplimiento de datos.

Transcripción del Episodio

RONAN CARREIN: Toda la industria se volvió increíblemente perezosa en los últimos 20 años. Tenías plataformas vendiéndote publicidad y el reporte para informar sobre su propio rendimiento basado en algo como cookies, lo cual es fundamentalmente increíblemente débil desde un punto de vista de reporte. Así que la gente olvidó cómo hacer lo que las compañías de seguros hacían en los 80, que es segmentar sus datos y construir un modelo de propensión de quién es más probable que cause un accidente más que otro, y así sucesivamente.

Así que creo que hay algo fundamental que es bueno sobre esto, es simplemente forzar a la gente a una mejor higiene empresarial. No creo que en 20 años la gente mire atrás y diga oh dios mío, nuestro negocio mejoró tanto no por el tema del targeting, sino simplemente porque comenzamos a auditar nuestro negocio adecuadamente.

FREDERICK VALLAEYS: Bien.

Así que, Ronan Carrein, bienvenido a PPC Town Hall. Muchas gracias. Tenemos un gran tema aquí hoy y, uh, tenemos a un europeo en la llamada. Así que, uh, ¿quién mejor para hablar sobre datos de primera mano y regulaciones de privacidad que un europeo? Pero, uh, tu empresa Better & Stronger también se ha estado moviendo hacia los Estados Unidos.

Y creo que de lo que vamos a hablar hoy es realmente sobre cómo los datos de primera mano en Europa son una necesidad debido a las regulaciones de privacidad, en los Estados Unidos y Canadá y otros lugares, aún no está en ese punto, pero hay mucho beneficio comercial en ello, ¿verdad? Así que por eso queríamos hablar sobre datos de primera mano.

RONAN CARREIN: Sí, esa es la idea central, que los datos de primera mano y tener una estrategia de datos de primera mano no deben percibirse como una limitación. Es, es principalmente un, un impulsor de una mejor higiene empresarial y un mayor retorno de la inversión. Así que definitivamente la oportunidad probablemente sea mucho mayor que la limitación.

FREDERICK VALLAEYS: Bien, genial. Bueno, pero antes de hablar sobre el tema en cuestión, cuéntales un poco a las personas sobre quién eres y tu experiencia, y creo que fuiste ex Google. Actualmente, en, eh, pasando el tiempo en Suiza.

RONAN CARREIN: Absolutamente. Así que, eh, hice la mayor parte de mi carrera en Google durante aproximadamente 15 años, eh, hice mucho trabajo en productos publicitarios y comercialización de productos publicitarios.

Eh, también he trabajado en el lado del editor, así que diría que conozco los, eh, los problemas y oportunidades de datos en ambos lados de la moneda. Eh, en mis últimos años en Google, estuve trabajando principalmente en la monetización de datos de primera mano y entendiendo el entorno legal. Así que, eh, esto es realmente como el, el núcleo de mi experiencia es cómo.

Aprovechar tus datos para convertirlos en, como dije, mejor higiene empresarial y nuevas fuentes de ingresos o mejorar las fuentes de ingresos. Y en los últimos años, eh, me convertí en uno de los dos socios en esta empresa, Better and Stronger. Eh, y principalmente mi objetivo era reconstruir toda la oferta de servicios en torno a la idea de que los datos deberían estar en el centro de tu estrategia digital.

Así que absolutamente mi área central de experiencia.

FREDERICK VALLAEYS: Bien. Bueno, hablemos ahora de los datos de primera mano y nuevamente, en Europa, es una especie de necesidad, ¿verdad? Debido a las regulaciones de privacidad, pero habla tal vez un poco sobre lo que ves en las diferencias ahora que estás entrando un poco en el mercado estadounidense también.

¿Cómo es la percepción de las personas sobre los datos de primera mano y la necesidad de ellos?

RONAN CARREIN: Así que diría que hay dos ideas dominantes que veo. Eh, la primera es si le preguntas a alguien. Que defina qué son los datos de primera mano y cómo impactan en su negocio. La porción de personas que puede darte una respuesta precisa es extremadamente limitada.

Así que el objeto ya está mal entendido. Eh, la segunda cosa que vemos es, eh, las personas tienden a congelarse frente al desafío porque malinterpretan la regulación, lo cual es un desafío porque a medida que empiezas a entenderlo, cambia. Eh, así que el cambio es realmente rápido y no se aplica de manera uniforme en los diferentes países. Así que las personas tienden a decir, no entiendo el tema. Eh, no entiendo el objeto. Y la regulación parece ser un verdadero lío. El riesgo de actuar parece ser bastante alto en términos de costo. Así que muy a menudo lo que hacen es congelarse y no hacer, eh, literalmente nada.

A veces le piden consejo a su asesor legal y el asesor legal tiende a simplemente decir no a todo, eh, por una razón muy simple, que es si pides un permiso de construcción para una casa que no tiene plano, no obtendrás tu permiso. Eh, y esto es algo que vemos mucho, eh, que genera una parálisis porque las personas no saben qué hacer con ello.

Por lo tanto, no saben cómo trabajar con su asesor legal para, eh, habilitar. O armar un plan legal que permita tomar acción con los datos de primera mano. Y por lo tanto, eh, las personas simplemente no hacen mucho aparte de las empresas muy grandes que pueden permitirse, ya sabes, los principales como, eh, eh, bufetes de abogados.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Y eso es interesante porque quiero decir, en el núcleo de los datos de primera mano están los datos que las personas te han dado como parte de hacer negocios.

Así que tener el permiso legal, eh, eso es fundamental, ¿verdad? Como que todos deberían tener eso. Y la mayoría de los sitios web que encuentras hoy en día, quiero decir, piden el permiso de cookies. Y eso es realmente de lo que estamos hablando. Una vez que tienes ese permiso y tienes esos datos de primera mano. Pero luego, cuando hablamos de datos de primera mano, ¿la gente incluso lo malinterpreta?

¿Qué son los datos de primera mano?

RONAN CARREIN: Sí. Entonces diría, creo que necesitamos ver los datos en términos de su origen y naturaleza. Eh, los datos de primera mano son datos que se originaron de una interacción que has tenido directamente con un usuario, idealmente de manera voluntaria y transparente. Así que puede ser, um, una cookie de primera mano, lo que significa una cookie que dejas. Podría ser el resultado de una interacción que has tenido en una tienda.

Podrías estar usando una cookie basada en la naturaleza, pero podría ser algo muy diferente. Podría ser el resultado de una interacción que has tenido en una tienda. Podría ser el resultado de una transacción previa. Sabes, me gusta dar ese ejemplo con bastante frecuencia como algo que puede convertirse en datos de primera mano que ni siquiera se perciben como tales.

Pero digamos que vas a un CVS o algo equivalente y compras un producto, no necesariamente quieres que todos sepan que compraste ese producto. Digamos, voy a decir crema para hemorroides, por ejemplo. Si acabas de comprarla, pagas en efectivo, entra en un sistema y dice: Vendimos un tubo de crema para hemorroides y no es de primera parte.

No son datos de usuario, datos de primera mano para la empresa, pero no son datos de usuario. Si pagas y usas tu tarjeta de CVS, supongo que hay algo así. Y para obtener los puntos o lo que sea, esa transacción se vincula a ti y eso se convierte en datos de primera mano. Y puede ser algo que suceda fuera de línea.

Así que diría que en naturaleza, los datos pueden ser basados en cookies o no basados en cookies. Y de primera mano significa que es el resultado directo de una interacción entre tú y el usuario de manera voluntaria, no que hayan leído todos los términos y condiciones de todo, pero tienen acceso a la información para diseñar.

FREDERICK VALLAEYS: Interesante. Sí, y luego hay algunas noticias recientes de que creo que es Cox Media ha estado usando micrófonos en dispositivos para escuchar a las personas, y luego usan eso para publicidad y segmentación. Así que, de alguna manera, puedes pensar en eso como datos de primera mano también, pero ahí es donde cruza la línea, obviamente, porque no han recibido necesariamente los permisos correctos para desplegar esos datos para publicidad, o la gente incluso estaría muy sorprendida de saber que, oh, Dios mío, han estado escuchándome.

Y así no es solo el hecho de que los anuncios provienen de eso, sino que es como que, eso no está bien. Eh, correcto. Aunque sean datos de primera mano.

RONAN CARREIN: Sí. Bueno, en realidad puedes llevar ese razonamiento aún más lejos. Si realmente piensas en los datos de primera mano, una vez que estás convencido de que esto es muy valioso y puedes aprovecharlo para mejorar tu negocio proporcionando una mejor experiencia a tus usuarios.

Una vez que has aceptado eso, esa base, esa hipótesis, que es correcta. Debería verse como una enorme oportunidad para encontrar formas de interactuar con tus usuarios de una manera que les proporciones valor a cambio de que compartan un poco de datos. Y si empiezas a pensar así, y si empiezas a pensar que la experiencia alrededor de tu producto o servicio puede ir más allá de la transacción.

Te doy un ejemplo. Vendes zapatillas para correr. La experiencia de tu producto ocurre cuando corres, cuando hablas de tu carrera en, digamos, Facebook o Strava. Ocurre cuando eliges tu producto, cuando decides ir a una competencia con algunos amigos. Estas son muchas áreas que son como partes de la experiencia del producto donde puedes estar presente y agregar valor y recopilar información valiosa.

Entonces. Realmente debería verse como un, como un nuevo enfoque mental. Es, es realmente, eh, ya sabes, no intentes engañar a las personas para que te den datos de primera mano. Intenta usar los datos de primera mano colectivos como una excusa para desarrollar una interacción de marca realmente significativa.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, ese es un buen punto porque, en última instancia, cuando se trata de zapatillas para correr, puedes ir a Adidas, Nike, Under Armour, Brooks y así sucesivamente.

Y entonces la pregunta se convierte en quién me ha proporcionado la mejor experiencia. ¿Quién parece saber que tal vez eres un corredor de larga distancia o te gusta el trail running, verdad? ¿Y quién te da una experiencia que mejora eso? Bueno, um, es muy interesante. Y luego, ¿sientes que en Europa y los Estados Unidos, hay una diferencia en términos de cuánto está dispuesto el consumidor a cambiar su información por una mejor experiencia?

RONAN CARREIN: Um, ya sabes, hay un viejo estudio. Creo que fue realmente, eh, financiado por Google, pero no estoy seguro de esto, pero la historia, el estudio de verdad es, es las historias seguro son de verdad. Eh, estaban preguntando a la gente sobre. De qué tienen miedo cuando se trata de privacidad y datos. Y, eh, resultó que realmente no les importaba que las empresas supieran sobre todo ese tipo de cosas de las que realmente tenían miedo.

Y si profundizas y dices, ¿cuál es tu miedo primordial entre la recolección de datos? Tenían miedo de que sus familiares y colegas supieran algo vergonzoso, vergonzoso sobre ellos mismos. Lo cual tenía muy poco que ver con transacciones comerciales. Así que, um, creo que esto es en todos los, todos los humanos en este planeta.

Um, sin importar el país. Así que, ya sabes, en ese sentido, muchos de los miedos en torno al uso de datos son bastante racionales. Y probablemente sea lo mismo en EE. UU. y en Europa. Eh, y en Europa, tiendo a preguntar a las personas en, ya sabes, más como un entorno social, como, eh, eh, ¿pagarías a Google 20 o 30 dólares al mes para obtener mapas y todos los servicios que vienen con él?

Um, y creo que si lo pones de esta manera, la gente dice, bueno, en realidad, no, no lo haría. Así que en términos de hábitos de usuario, diría que los miedos tienden a ir y venir con lo último. Algo así como una tendencia y luego lo que se comunica en los medios. Están mayormente, mayormente basados en una comprensión extremadamente pobre de la realidad de lo que está sucediendo con sus datos.

Y eso, eso es realmente una pena hasta cierto punto, pero lo entiendo. Es complicado entender lo que sucede, ya sabes, como la mayoría de las personas en la industria tecnológica. Quiero decir, no ingenieros ni nada, pero en la industria del marketing digital, tengo dificultades para explicar la diferencia entre una cookie de primera y tercera parte.

Así que, um, no es demasiado sorprendente. Así que volviendo a tu pregunta entre Europa y. En EE. UU., diría, no veo, sorprendentemente, no veo un uso mucho mejor de los datos de primera mano provenientes de empresas estadounidenses, a pesar de que son menos confiables. temerosos o simplemente no les importa la regulación en absoluto. Creo que, eh, hay obstáculos más grandes que eso para adoptar completamente los datos de primera mano y convertirlos en una potencia para tus empresas.

Y esos principales obstáculos son simplemente la falta de gobernanza de datos, la falta de intención, simplemente personas que no saben lo que podrían hacer con ellos. Um, um, y, y por lo tanto no elaboran un plan. Um, creo que esta es la razón principal y la segunda cosa es también, hay un cierto conjunto de habilidades que necesitas tener, que es, eh, no solo necesitas tener un científico de datos, necesitas tener un científico de datos que entienda el negocio hasta cierto punto, auditoría de negocios y marketing digital también.

Así que no veo una adopción mucho mayor viniendo de las empresas estadounidenses. Diría que veo una adopción mucho mayor viniendo de empresas muy grandes. Eso es algo muy diferente, ya sea que estén en Europa o en los EE. UU., um, he visto en Europa, grandes empresas minoristas. Conglomerados que construyen un ID de usuario único a través de todas las marcas, construyen cosas muy sofisticadas.

Um, y, uh, y probablemente siendo un poco más cuidadosos desde un punto de vista legal, pero lo hacen de todos modos porque, ya sabes, tienen el asesoramiento adecuado para eso. Trabajan con grandes firmas de abogados y les muestran qué hacer.

FREDERICK VALLAEYS: Y mencionaste un par de obstáculos, ¿verdad? Así que uno es el legal. Um, es tener un plan de cuál es la casa que quieres construir y qué es lo que quieres hacer con estos datos de primera mano.

Y luego hablaste de tener a los científicos de datos o los analistas en el equipo para ayudarte a llegar allí. Entonces, cuando se trata de estos tres obstáculos, ¿ves un orden típico en el que una empresa va a abordar esto y hay una manera para que las más pequeñas también lo hagan, o crees que es tan complicado que solo las grandes pueden hacerlo?

RONAN CARREIN: Esa es una muy buena pregunta. De hecho, hay un camino. Uh, que hace las cosas increíblemente más simples. Mira, es lo mismo que si, uh, ves a un gran cocinero en la cocina y dices, Oh Dios mío, nunca podría hacer eso. Y luego publica el libro y abres el libro y te va a llevar dos o tres veces la misma cantidad de tiempo y tus cebollas no estarán cortadas de la misma manera, pero el plato sorprendentemente va a saber igual.

Y eso es lo mismo, la misma idea se aplica aquí desde el punto de vista legal. Así que quiero empezar con una pequeña advertencia o metáfora. He terminado con las metáforas. Um, si hablas de marketing digital y dices que tienes que mejorar tu juego de SEO o tu juego de remarketing, es como decir que vas al gimnasio y tienes que hacer más sentadillas o más banco.

Pero si dices que necesitas comenzar a tener una estrategia adecuada de datos de primera mano, la cuestión está mucho más cerca de que necesitas cambiar tu higiene de vida. No se trata de ir al gimnasio y empujar una cosa o levantar en una máquina. Así que es un tema mucho más amplio para abrazar. Así que eso es lo primero, necesitas comenzar con esa mentalidad.

Um, si comienzas con esa mentalidad, puedes tomar a todos los principales, como, uh, digamos, interesados en tu empresa y decir, ¿cuáles son los datos que estamos produciendo? Y ¿qué deberíamos ser capaces de hacer con esos datos cuando se trata de dirigirnos o informar sobre la eficiencia de nuestro negocio o los KPIs que nos importan?

Una vez que tienes esas preguntas, um, ya sabes, esas preguntas que probablemente todos se hagan, como, si tuviera un dólar extra, ¿cómo debería gastarlo para obtener el máximo margen o retorno de la inversión? Uh, ¿puedo realmente decir la contribución de mi esfuerzo en redes sociales sobre mi marketing digital en general o, ya sabes, uh, uh, ¿quiénes son los subsegmentos de usuarios que me traen más valor a largo plazo?

Como todos tienen esas preguntas. Pero muy pocas personas realmente tienen la respuesta y probablemente se encuentre en tus datos de primera mano. Así que una vez que tienes eso, las escribes y comienzas a construir un plan sobre cómo planeas usarlos. Entonces puedes, en ese orden, escribir el plan, tu intención. Esto es lo que me gustaría hacer.

Estos son los datos que tengo hoy y dónde viven. Luego haces una pausa en la intención por un segundo, ¿verdad?

FREDERICK VALLAEYS: Así que hiciste la gran analogía de ir al gimnasio. Um, pero ¿por qué la gente va al gimnasio? ¿Verdad? Quieren estar más delgados. Quieren estar más musculosos. Quieren estar más saludables. ¿Cuáles son esas razones?

Porque no creo que nadie entre como, Hey, voy a empezar a usar datos de primera mano, ¿verdad? Es sobre la vida real. Es realmente aterrador.

RONAN CARREIN: Nadie quiere tocarlo.

FREDERICK VALLAEYS: Entonces, ¿cuál es la razón por la que, por qué lo tocarías? Como, ¿qué ves cuando hablas con tus clientes? ¿Cuál es la razón principal por la que la gente dice, oye, vamos a hacerlo…?

RONAN CARREIN: los puntos de partida son siempre un problema muy específico, generalmente debido a la falta de confianza en los datos, por ejemplo, uh, quiero pasar por otra ronda de financiación y soy completamente incapaz de mostrarle a mi VC cuál es la relación CAC a LTV? Porque si le pregunto a cinco personas diferentes en mi empresa, obtengo cinco respuestas diferentes. Uh, y comienza con una pregunta como esta, o va como si gastáramos el 25 por ciento del equipo de gestión en construir informes manuales porque está todo tan disperso que perdimos completamente el control sobre la verdad de los datos en nuestra empresa.

O es algo como, um, Sabes, somos plenamente conscientes de que necesitamos comenzar a segmentar a nuestros usuarios y simplemente no sabemos por dónde empezar.

FREDERICK VALLAEYS: Interesante. Así que casi viene de este nivel realmente alto, como informes de higiene de datos. ¿Alguna vez viene desde el ángulo de, um, lo siento, me está dando pulgares arriba, como, no sé por qué.

Um, pero, um, Pero, pero, pero ¿alguna vez viene de un lugar de estoy frustrado con mi ROAS y no veo otra forma de mejorar el ROAS?

RONAN CARREIN: Esa es una muy buena pregunta. La frustración con el ROAS está ahí, pero la conexión con los datos de primera mano casi nunca está ahí. Así que la gente dirá que estoy frustrado con mi ROAS, pero si les dices, sabes, si aprovechas tus datos de primera mano de tal y tal manera, puedes obtener una mejora de dos dígitos en tu ROAS y es como, Casi nunca falla.

Especialmente si apenas haces nada con tus datos de primera mano, entonces la gente se vuelve muy escéptica al principio, uh, y luego, y luego realmente se involucran. Uh, así que el punto de partida suele ser el informe y se convierte en la inversión incremental a menudo viene del mayor ROAS.

FREDERICK VALLAEYS: Correcto. Y eso es interesante.

Y te sientas en estas reuniones, ¿verdad? Con clientes y todos están frustrados con el ROAS. Quiero decir, incluso si estás feliz o como, desearía que fuera mejor.

RONAN CARREIN: Nunca, nunca he tenido un cliente que dijera, sí, eso es perfectamente bueno. Muchas gracias. ¿Puedo pagarte más?

FREDERICK VALLAEYS: No, nunca ha pasado. Exactamente. Entonces, y luego dices que hay una desconexión.

Entonces, ¿es que la gente dice, oh, puedo hacer algo más simple? ¿Puedo simplemente, um, tener optimización de página de destino, optimización CRO, optimización de texto de anuncio, como ven estos como las palancas que son más efectivas y, y. O literalmente no hacen la conexión de que si tuviera datos de primera mano e hiciera algo con audiencias e hiciera algo más sofisticado, también obtendría grandes resultados.

RONAN CARREIN: Entonces tenderán a inclinarse hacia los temas que más conocen, que han experimentado en el pasado. Así que si alguien ha tenido resultados con SEO o CRO en el pasado, dirán, sabes, quiero que alguien me ayude con mi CRO, mi automatización de correos, lo que sea, cualquier cosa. Hay muy, muy pocas personas hoy en día que digan.

He construido una infraestructura sofisticada de datos de primera mano para mejorar mi rendimiento en el pasado. Y por lo tanto, esto es lo que quiero. Así que a tu punto sobre una de las preguntas que la gente hace típicamente es, o no la hacen de tal manera, pero tratamos de responder esa pregunta por ellos es decir, tu próximo movimiento debería ser el fruto más bajo en términos de lo que puede mejorar tu retorno de inversión publicitaria realmente rápido para que comiences a confiar en nosotros y llegues al siguiente movimiento.

Cuando vas a seguir repitiendo esa mirada. Y los datos de primera mano son típicamente muy aterradores porque la gente los asocia a un proyecto como un nuevo CRM o un nuevo sitio web. Piensan que va a tomar dos años. Piensan que va a estar atrasado. Piensan que el precio se va a multiplicar.

Piensan que van a terminar en una demanda contigo. Lo cual literalmente nunca sucede si lo haces bien. Como, literalmente nunca sucede porque técnicamente, hablando tecnológicamente, no es tan complicado. Es más una cuestión de servicio. Así que, por todas esas razones, la gente tiende a alejarse de eso. Y cada vez que lo dices, es lo mismo que siento que es lo mismo que ese tipo que va al médico y este tipo le dice algo como, te lo dije los últimos 20 años sobre perder peso.

Él dijo, sí, sí, sí, sí. Lo sé. Lo sé. Como no ahora. Tengo demasiado trabajo. Sabes, el segundo hijo, se trata un poco así.

FREDERICK VALLAEYS: Son pequeños pasos para empezar a llevarte allí. Correcto. Así que creo que esto es realmente genial, Ronan. Quiero decir, básicamente lo que estás exponiendo es casi el secreto, porque la mayoría de la gente no parece hacer esa conexión entre los datos de primera mano y un mejor rendimiento de los anuncios.

Y nos estás diciendo que, sí, es un proyecto aterrador, pero no tiene que ser tan aterrador o tan difícil como la gente a veces cree que es.

RONAN CARREIN: Hay un par de cosas, por cierto, sobre ese punto específico que son realmente importantes. No necesita ser construido desde, como, de A a Z, para, ya sabes, no existe tal cosa como la finalización, pero no, no tienes tal cosa como un producto terminado.

Tú, tú construyes la capacidad y luego la aprovechas poco a poco y puedes añadir algunos incrementos. Es una metodología muy científica jugando con datos. Haces una hipótesis, la pruebas, demuestras que está generando más dinero. Implementas eso a escala para que puedas comenzar pequeño y tener resultados a corto plazo y luego iterar. No es como lanzar en tu sitio web donde hay un día en el que presionas el botón verde y esperas que no se caiga. No hay nada como esto. Así que en ese sentido, sí, absolutamente.

FREDERICK VALLAEYS: Así que guíanos un poco a través de tal vez un ejemplo, así que si dijiste una mejora del retorno sobre el gasto en anuncios es mi objetivo final, y voy a usar datos de primera mano para lograr eso.

Um, ¿cuáles son algunos ejemplos tácticos que podrías compartir?

RONAN CARREIN: Así que mis dos primeros pasos siempre serían los mismos. El primero es extremadamente a corto plazo, extremadamente fácil. Es, asegurémonos de que recolectas todos los datos de primera mano, como tipo de información transaccional DRM, como la lista de usuarios consentidos más grande posible que tienes sobre quiénes son tus clientes.

E incluso si lo haces la primera semana y no haces ninguna segmentación en absoluto, si no lo has hecho, ingieres todo eso en tus plataformas de segmentación. Uh, si no has escuchado eso como 6 millones de veces ya, ya sea como Perfmax, Google, Facebook, etc., todo esto se está volviendo extremadamente algorítmico.

Um, y lo primero que tienes que hacer es decir, mira, esos son mis clientes y esos no son mis clientes por, ya sabes, por definición, simplemente inverso. Uh, así que, y simplemente haz eso. Si no tienes eso en su lugar.

FREDERICK VALLAEYS: Así que toma tu lista de clientes existente e ingrésala en la plataforma de anuncios. Para que al menos puedan distinguir entre nuevos y existentes.

RONAN CARREIN: Démosles la idea de como, mira, quieres hacer alguna adquisición, excluye a esos tipos, pero también busca personas que se parezcan a ellos. Eso es solo un principio súper básico. Solo comienza haciendo esto. Ya mejorarás tu rendimiento frente a alguien que no está haciendo eso. Luego, el segundo paso es esencialmente hacer exactamente lo mismo.

Pero comienzas a dividir a las personas en segmentos para que puedas hacerlo de muchas, muchas maneras diferentes. Pero la forma en que me gusta verlo es que depende de tu negocio. Puedes vender el mismo tipo de producto, pero tienes segmentos en términos de valor. Así que digamos, um, ya sabes. Sabes, eres un negocio monoproducto, monoservicio, pero algunas personas consumen mucho más de él que otras.

Luego segmentarlos en términos de niveles, el 35 por ciento superior de personas que tienen el mayor valor, ponerlos con la misma lógica en otra campaña y decir, mira, quiero pujar más por personas que se parezcan a eso. Y luego haces el nivel medio y el nivel más bajo, o no te diriges al nivel más bajo. Si vendes muchos productos diferentes…

FREDERICK VALLAEYS: Así que déjame pausar eso por un segundo.

Entonces, cuando miras a tu, digamos, 35 por ciento superior de clientes, ¿tienes una recomendación sobre el período de tiempo para mirar, la recencia ayuda con los algoritmos o puedes mirar bastante hacia atrás?

RONAN CARREIN: Uh, obviamente depende del ciclo de vida del producto también. Como hay algunas categorías de productos donde, ya sabes, no vendes un coche, ser dos semanas para alguien.

Así que los datos van a ser tan antiguos que los algoritmos, ya sabes, en el ciclo de vida de siete años, realmente no van a hacer nada. Uh, puedes encontrar formas proxy para solucionar eso. A veces, cuando no tienes suficientes datos históricos o los ciclos de vida son demasiado largos, lo que hacemos es mirar el comportamiento en el sitio de las últimas semanas y tenemos un modelo de propensión para decir, mira, hay un 90 por ciento de probabilidad de que ese tipo probablemente vaya a comprar frente a no ese tipo.

Así que lo tratamos como un, no como un comprador, sino como un casi comprador. Uh, y siempre puedes encontrar una manera de jugar con eso. Obviamente, um, uh, ya sabes, como si estuvieras en un negocio con un ciclo de vida muy corto, como entregas de comida o ropa, especialmente cosas más baratas, ayuda. Como que no es lo mismo para todo.

Si entras en el negocio de vender casas o rehacer baños o cosas así, es mucho más como, uh, es usar datos para la generación de leads. No es como, es extremadamente valioso, pero son casos de uso ligeramente diferentes. Probablemente ahora mismo estoy respondiendo a tu pregunta sobre lo que haría con los datos de primera parte en el concepto de una interacción directa al consumidor.

Podemos hacer generación de leads después si quieres. Pero, um, uh, sí, definitivamente juega un papel.

FREDERICK VALLAEYS: Y cómo, ok. Entonces, eso es útil, ¿verdad? Entonces, si tus ciclos de ventas son demasiado largos, haz algunos modelos de regresión o análisis predictivo para decir que estos usuarios parecen estar en el camino a la conversión. ¿Cómo abordas eso de vuelta?

Quiero decir, ¿te gusta hacer archivos masivos diarios? ¿Haces algo un poco más en tiempo real? Y no sabes qué quieres hacer con eso.

RONAN CARREIN: Tenemos un cliente, por ejemplo, donde venden algo donde la recurrencia no es tan alta y el precio es bastante alto. Así que lo que queremos hacer es tener el modelo predictivo.

Y mirar a todas las personas que, según el modelo, deberían haber comprado pero no compraron. Y es bastante preciso, pero luego te da una lista corta de personas a las que puedes enviar un correo electrónico porque sabes que la probabilidad de que estuvieran tan cerca de realmente comprar, como, es muy alta. Así que puedes simplemente ir y, como, terminar con ellos con un correo electrónico o una llamada directa porque es solo, ya sabes, un precio alto y bajos volúmenes.

Um, en algunos otros casos, lo que quieres poder decir es simplemente decir, oye, mira. Uh, ya sabes, quieres, quieres aumentar artificialmente el valor de conversión en una cierta lista de usuarios o algo porque piensas que esta lista de usuarios tiene, um, ya sabes, una manera de mirar esto y decir, miras tus datos de CRM por dos años y dices, valor de por vida, lo tomas de tus datos de CRM, tomas el 20 por ciento superior de personas que tienen el mayor valor de por vida en los últimos dos años.

Y luego simplemente vas a decir, esas personas, si convierten, el valor de esa conversión está ponderado por lo que crees que es su valor de por vida. Así que simplemente va a ser como en la, en la, en la, en la, en la configuración de la campaña, simplemente vas a cambiar eso. Así que hay múltiples maneras en que puedes usar un modelo de propensión.

También puedes usar personas o, ya sabes, para un gran caso de uso de abandono.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, no, y eso tiene sentido. Básicamente, entonces estás diciendo, está bien, escucha, estos fueron mis clientes más valiosos. Así que les asigné un valor de conversión más alto. Y esos fueron los sistemas de puja automatizada de Google o Meta que esos son de mayor valor.

RONAN CARREIN: Sin decir esto, por cierto, sería dar un mal consejo si lo limitara a la idea algorítmica. Entonces, una cosa que puedes hacer si has identificado, vamos a ceñirnos a esos chicos del 20 por ciento superior en nuestro hipotético, uh, uh, anunciante, tienes a esos chicos del 20 por ciento superior donde puedes mirar tus datos de primera parte es mirar, o encontrar el valor, pero ¿qué compraron?

¿Quiénes son? ¿Cuáles son las líneas de productos que compran más? ¿Qué compraron primero? ¿Han estado expuestos a mis campañas en redes sociales o no? ¿Han estado expuestos a mis campañas de correo electrónico o no? ¿Puedo fabricar una persona de alto valor? Y si decido dirigirme a ellos basándome en toda esa información que he tenido, también puedo decidir sobre los activos que voy a impulsar, del formato que voy a impulsar, de las redes que voy, los canales que voy a impulsar.

Así que va mucho más allá de eso. Literalmente puedes darte cuenta de que tu 20 por ciento superior de usuarios, digamos, les gusta tu línea de productos número uno. Y que parecen aumentar su carrito de compras rojo cuando se exponen a contenido de redes sociales sobre esa línea de productos. Así que puedes informar a tu equipo de redes sociales porque estás reorientando. Además, muchos de esos personas puedes crear pruebas de grupo y hacer hipótesis si los expongo a esto o si no los expongo a esto.

¿Cómo estoy impactando su valor de vida útil? Así que la idea es en realidad, uh, eso está descansando un poco, pero hay algo realmente central sobre esto y es, por supuesto, mejoras la segmentación informando a los algoritmos y dándoles diferentes valores para diferentes categorías de usuarios. Pero lo principal que haces si comienzas a pensar en la segmentación a partir de datos de primera parte es.

Tu segmento de audiencia se convierte en el objeto de tu trabajo, no el canal. Y eso es realmente crítico. Um, porque supongamos que quieres reorientar a un grupo de personas y decir, son de alto valor a largo plazo, pero quiero, me gustaría que compraran una vez más al año, o tal vez gastaran un 20 por ciento más cada vez.

Así que tienes múltiples formas de hacer eso. Puedes, uh, impulsar las colecciones en redes sociales. Puedes enviarles automatización de correo. Uh, puedes hacer remarketing. Uh, sabes, puedes hacer muchas cosas diferentes. Uh, puedes enviarles incluso papel, como correo, cupones, lo que quieras. Pero si trabajas con datos de primera parte, puedes responder la siguiente pregunta, que para mí es realmente crítica: ¿cuál es la contribución de cada uno de esos canales para aumentar el valor de ese segmento de usuarios?

Podrías perfectamente, digamos que tienes tres canales. Literalmente puedes dividir tu segmento en tres y tener tres distribuciones diferentes de presupuestos. Y luego, se convierte en matemáticas básicas de secundaria en cuanto a, ya sabes, cuál es la contribución de ese canal sobre el otro. Um, y esto es realmente fenomenal porque si tomas una, uh, segmentación tomada de una lista sin cookies, así que lista sin cookies, Google tiene su propia lista sin cookies.

Facebook tiene su propia lista sin cookies. Hay un problema real, que es lo que llamamos el paisaje de identidad. Lo que significa que esta es la lista sin cookies de Google. No es la lista sin cookies de Facebook y no se comunican entre sí. Así que nunca puedes trabajar en torno al segmento de audiencia. Puede que tengas superposición, es súper desordenado y no te dice nada desde un punto de vista comercial.

Pero si dices la cookie, no es una lista sin cookies. Le di la lista a todos ustedes y es la misma lista. Entonces la cantidad de. De hipótesis que puedes probar y la optimización de mezcla de medios y la optimización de mezcla de activos que puedes hacer va mucho más allá del impacto que puedes tener simplemente ayudando a los algoritmos y eso es realmente crítico.

Esta es la razón por la que hice la comparación antes. No es como. O trabaja ese músculo un poco más. No, es un tipo de higiene de vida. Cambias la forma en que te acercas a cómo apuntas a las personas en el momento en que comienzas a ver el poder de los datos de primera mano.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, eso es increíble. Y ahí es donde has entrado en la higiene ahora, ¿verdad?

Así que es un beneficio increíble poder hacer marketing multiplataforma y asegurarse de que haya consistencia y que evites la superposición de esos motores. Ahora también mencionaste una serie de preguntas comerciales realmente interesantes que comienzas a hacer. Entonces, ¿cómo configuras eso? ¿Cómo mantienes la higiene?

¿Qué tipo de herramientas tendrías como persona de negocios? Es fácil para ti ir y hacer las preguntas y obtener esas respuestas. Como, ¿qué recomiendas?

RONAN CARREIN: Así que la buena noticia es que es una situación de seis pájaros, una piedra. La respuesta a esto es la misma respuesta a cómo lidias con la regulación y con tus abogados.

Es la misma respuesta a cómo mantienes la verdad a través de múltiples partes interesadas en tu organización. Es la única respuesta para todos ellos. Necesitas fundamentalmente llegar a un punto donde entiendas, eh, cuáles son tus fuentes de datos y qué significan los datos. Y como, y cuando digo qué significan los datos, es tan tonto como, eh, si abres una tabla y dice, ya sabes, fecha de algo y tienes a la mitad de la organización que asume que es la fecha en que el producto fue enviado y la otra mitad de la organización asume que es la fecha en que el producto fue facturado.

Y luego hay dos semanas de diferencia, tienes resultados totalmente diferentes para el mes en términos de informes contables y financieros y todo. Así que, primero que nada, asegurarse de que haya un propietario de los datos y una gobernanza de datos donde realmente sea el trabajo de alguien decir, estoy seguro de lo que significan los datos en nuestros diferentes sistemas, eso es críticamente importante.

Luego, la parte que ayuda con literalmente todo es tener un mapeo de datos limpio. El mapeo de datos significa literalmente, podría ser solo como una hoja de cálculo. Significa que tengo esas fuentes de datos, vienen de aquí, y han sido recolectadas bajo esas reglas. Son propiedad de esas personas, y sé a dónde van, cómo están siendo procesadas, para qué uso, y este es el beneficio para el usuario de que procese los datos de esta manera.

Si solo tienes ese documento, primero que nada, cada vez que alguien necesita agregar algo, hay una nueva fuente de datos, compras una empresa, una nueva marca, una nueva línea de productos, ya sabes, sabes a qué te estás conectando, es como, ya sabes, si estás en la cocina de alguien y tienes que vaciar el lavavajillas, puedes abrir los cajones, y si ves dónde están los tenedores, así que ves dónde van los tenedores, así que los vas a poner en el lugar correcto.

Es solo esa idea que permite a tus abogados trabajar con tu contenido, porque dicen, bueno, está bien, esto está bien, como, eh, déjame ver tus intenciones para este año. Quieres tomar estos datos y moverlos allí para ese propósito. Bueno, puedes hacer eso o no puedes hacer eso, o puedes hacer esto bajo ciertas condiciones.

Eh, si no tienes ese mapeo de datos, es lo mismo que pedir un permiso de construcción. Solo quiero comprar una casa. No, no puedes. Bueno, vamos, ¿por qué no puedo?

FREDERICK VALLAEYS: Casi tengo que reírme aquí porque creo que lo que estás diciendo es que la mayoría de las organizaciones, cuando no tienen esa higiene, básicamente vacían el lavavajillas y ponen un tenedor aquí y un tenedor allá.

Es como, no me gusta, podría haber un tenedor en ese gabinete y tal vez dos veces allí. Así que estás en el negocio aquí abajo, ¿verdad?

RONAN CARREIN: Quiero, quiero continuar con esto. Imagina esa situación exacta. Alguien está en tu casa. Y abre el lavavajillas y luego tal vez un montón de cajas porque acabas de mudarte y pone las cosas completamente al azar.

Ahora, este es el estado de lo que diría que el 75 al 85 por ciento de las infraestructuras de datos que encuentro en el lado del cliente y lo que les pregunto, ¿cómo llegaron a eso? Esa es en realidad una buena respuesta a tu pregunta anterior. ¿Cómo llegamos al punto en que piden servicios? Porque literalmente dijeron, bueno, tuvimos ese problema y ese tipo compró esa cosa.

Y luego tuvimos ese otro problema y ese otro tipo implementó esa cosa, que estaba en conflicto con eso. Pero. Creo que lo estamos haciendo funcionar y luego implementamos esa otra cosa, pero ha estado rota durante dos años. Nadie sabe cómo funciona. Así que lo vamos a dejar así. Tenemos demasiado miedo de desconectarlo.

Y luego esta es mi infraestructura de datos de primera parte, que parece un verdadero, el bajón general. Um, y, um, y esto es muy parecido a lo que sucede mucho. Y una de las cosas que es realmente absurda es cuando la gente dice, sí, ya he gastado mucho dinero en licencias de software y todo en esto. No quiero gastar más dinero en esto.

Bueno, ¿adivina qué? Si desconectas todas las cosas que son completamente inútiles y las reemplazas por algo que sea ágil y funcional, probablemente ahorrarías dinero en el primer año. Y eso es realmente algo que, que, eso es súper importante. Pero sí, no, es exactamente esto. Es exactamente lo que sucede. Um, y, y el primer, uh, ya sabes, uh, uh, punto del día debería ser empezar por limpiar tu habitación para que la gente pueda simplemente vivir en ella.

Y eso es lo que no vemos mucho con los datos.

FREDERICK VALLAEYS: Y, quiero decir, eres fan de muchas de las herramientas de Google, creo, ¿verdad?

RONAN CARREIN: Cuando se trata de poner tus datos y consultarlos. No tiene que ser herramientas de Google de BigQuery mucho por una razón muy simple. Um, es muy de pago por uso. Um, y las herramientas de Google,

Siempre dije lo mismo. Um, si le das mil aplicaciones de fitness a personas que están, ya sabes, en necesidad de más fitness en su vida, y simplemente lo dejas así, y regresas en dos años, para la mayoría de las personas, no habrá pasado nada. Las personas que han hecho algo son las personas que tienen, digamos, un entrenador, un médico, un psicólogo, miembros de la familia que los apoyan, y todas esas personas se unen para apoyar la motivación, hacer que, ya sabes, establezcan un objetivo y luchen por él.

Entonces la aplicación de fitness es enormemente instrumental. Um, es absurdo gastar como 25,000 al mes en una aplicación de fitness y ni un centavo en un entrenador. Así que cuando se trata de datos, Google está haciendo un gran trabajo en ese sentido porque tienen un producto que es como una caja de ladrillos de Lego. Desafortunadamente, no te dicen mucho sobre lo que puedes hacer con él y son bastante pobres en eso y lo saben.

Todavía estoy en contacto con muchas personas allí. Uh, pero eso no es lo que intentan hacer. Uh, son proveedores de tecnología. Uh, con un toque de solucionismo. Y lo que están diciendo es, mira, aprende a usar las cosas. Es bastante asombroso. Y luego puedes hacer muchas cosas con eso. Con lo cual concuerdo. Um, no pagas mucho por usar BigQuery.

Um, deberías gastar tu dinero en, en, en contratar, ya sabes, personas interna o externamente que sepan cómo jugar con él. Para hacerlo, ya sabes, generar ingresos. Y en ese sentido, es donde confiamos en ellos. Es, es seguro, es confiable. Um, y está, está hiperconectado con todo lo demás. Así que es raro que tengas que construir un conector desde cero.

Uh, ya sabes, o una API o cualquier cosa.

FREDERICK VALLAEYS: Así que, uh, consigue algo de buena ayuda. Y, um, por supuesto, tu empresa también puede ayudar con eso. ¿Verdad? Si la gente necesita, está bien, Rona, eso es genial. Así que, uh, última pregunta aquí antes de que empecemos a concluir, pero ¿qué ves como el futuro de la regulación de la privacidad? Um, así que hemos hablado mucho sobre mejorar tus campañas con datos de primera parte sobre tener higiene.

Uh, ¿hay algo en el horizonte que pueda cambiar de lo que estamos hablando cuando se trata del GDPR? O la regulación de privacidad en los Estados Unidos. En

RONAN CARREIN: los Estados Unidos, estás haciendo la pregunta aún más complicada. Entonces, um, diría que cuando surgió la regulación, mi primera reacción como un tipo de producto y de mercado de Google fue, ah, qué fastidio.

Um, y luego me di cuenta después de un poco de tiempo que. Toda la industria se volvió increíblemente perezosa en los últimos 20 años. Tenías plataformas vendiéndote publicidad y el informe para informar sobre su propio rendimiento basado en algo como cookies, que es fundamentalmente increíblemente débil desde un punto de vista de informes.

Así que la gente olvidó cómo hacer lo que las compañías de seguros hicieron en los años ochenta, que es segmentar sus datos y construir un modelo de propensión de quién es más probable que cause un accidente más que otro. Y así sucesivamente. Así que creo que hay algo fundamentalmente bueno en esto, es simplemente forzar a las personas a una mejor higiene empresarial.

No creo que en 20 años la gente mire atrás y diga, Oh Dios mío, nuestro negocio mejoró tanto, no por el tema de la segmentación, sino simplemente porque comenzamos a auditar nuestro negocio adecuadamente. Uh, así que creo que es importante decir eso antes de responder a tu pregunta. Porque significa que mi opinión sobre la regulación es.

No es necesariamente malo en absoluto, incluso desde un punto de vista puramente comercial, incluso si todo lo que te importa es ganar dinero. Todavía no creo que sea malo en absoluto. Uh, con eso en mente, es un poco difícil de decir. Como, uh, hablo mucho con, como, uh, ya sabes, bufetes de abogados y personas que están a cargo de la tecnología, como socios a cargo de los aspectos tecnológicos.

Y, um, y no ven nada, uh. Nada mucho más claro de lo que podemos ver en esta etapa. Creo que el regulador en Europa quiere apretar aún más las tuercas cuando se trata de, uh, asegurar que cualquier pieza de datos sea consentida. No necesariamente veo eso como algo incorrecto. Uh, ya sabes, como consumidor, fue Black Friday recientemente, e hice la mayor parte de mi navegación basada en correos electrónicos que recibí de marcas que me gustan, y me gustaría seguir recibiendo esos correos electrónicos porque, ya sabes, hice algunos buenos tratos.

Al final, los consumidores verán su propio interés y, uh. Creo que si la empresa que proporciona la mejor interacción en el intercambio de valor va a ganar, entonces probablemente sea para mejor. Um, tengo más miedo de, tengo más miedo de, um, la dirección que siento que están tomando es, es el minuto que Esta es una pregunta difícil porque tengo muchas ideas en mente sobre esto, pero creo que tienes compañías como Facebook que están mirando, ya sabes, tal vez deberíamos hacer que la gente pague y arruinar todo este asunto.

Es como si pagaran o recibieran anuncios y ahí es donde van. Google probablemente lo está viendo desde el ángulo de un enfoque más tipo Tony Stark. Como probablemente puedo hacer algo que sea compatible y permita el mismo tipo de segmentación si es como, ya sabes, como si estuviera sucediendo en el navegador en su lugar, y luego bla, bla, bla.

Y, ya sabes, intentan con flocks, algunas cosas, etc. Y es como muy elegante, pero es. No hay manera de que la agencia promedio vaya a mirar esto y diga, sí, claro, eso tiene total sentido. Um, así que creo que, en mi opinión, los reguladores no son más, ni más expertos en tecnología.

FREDERICK VALLAEYS: Absolutamente no, ¿verdad?

Y creo que con Meta, básicamente dijeron, escuchen, vamos a cobrar tanto dinero que ningún usuario razonable va a querer pagar. Sí, por supuesto. Exactamente. Comenzando desde un punto, como dijiste, incluso si el costo fuera razonable, como 20 al mes por acceso a Gmail y mapas y búsqueda de Google, que son como, no podría vivir mi vida sin eso.

Con gusto pagaría 20 por ello. Uh, pero ahora es como decir, oye, tienes que pagar cien dólares al mes por eso.

RONAN CARREIN: El mejor ejemplo es cuando te mudas de la casa de tus padres y te das cuenta de que tienes que pagar por el agua del grifo. Estás como, ¿qué? Sabes, es exactamente esto. Uh, entonces, ¿hacia dónde va? Objetivamente. Creo que probablemente mirar la tendencia política será una mejor fuente de como invitados y mirar la tecnología en sí.

Um,

FREDERICK VALLAEYS: Pero hasta entonces, creo que, um, tal vez no miremos demasiado lejos en el futuro. Por ahora, los datos de primera mano, si tienes el permiso generalmente para trabajar con ellos, obtienen grandes resultados. Um, entonces la gente quiere saber más, Ronan, ¿dónde pueden encontrarte?

RONAN CARREIN: Uh, bueno, uh, a partir de hoy, la persona que está a cargo de nuestro negocio en EE. UU. está disfrutando de una licencia por maternidad. Así que por favor déjenla en paz. Uh, entonces, mientras tanto, pueden contactarme. Uh, ya sea directamente en Ronan, R O N A N en betterstronger.com. Estoy usando la camiseta de la compañía representando, um, porque hacemos algunos eventos fuera de la oficina bastante geniales. Así que también tienes camisetas bonitas.

Um, así que esa sería la mejor manera, voy a respaldarla por el momento, uh, en términos de, uh, uh, ya sabes, licitar en los mercados de EE. UU. Puedes visitar nuestro sitio web, uh, que está, uh, de hecho cubriendo muchas de las otras áreas de experiencia que hacemos porque el posicionamiento de nuestras empresas, tratamos de ir desde la estrategia y simplemente, ya sabes, diseño de estrategia digital hasta la implementación.

Así que cubrimos muchos de los otros trabajos que una agencia puede cubrir. El área principal de experiencia es poner una columna vertebral de datos en el medio. Así que sí, Ronan en betterstronger.com. Estoy seguro de que puedes poner eso en el enlace en algún lugar. Más que feliz de, uh, más que feliz de hablar con, uh, con algunas personas. No necesariamente tenemos que construir toda tu infraestructura de datos.

Si simplemente quieres tener algunos, uh, algunos consejos, algo de capacitación, uh, para tu equipo de liderazgo, ese tipo de cosas, hacemos todo ese tipo de cosas, pero no voy a tomarme el tiempo para, uh, no es el punto.

FREDERICK VALLAEYS: Quiero decir, creo que el mejor argumento siempre es la educación, ¿verdad? Así que creo que lo que has compartido con todos nosotros hoy son algunas ideas sobre cómo mejorar tu negocio.

Uh, los fundamentos del negocio y eso sería crear resultados como mejor ROAS, mejores informes. Incontables, incontables, incontables casos de uso en la vida real que hemos implementado sobre cómo aprovechar los datos de primera mano.

RONAN CARREIN: Yo diría. Si necesitas el último pequeño empujón para entrar en esto, usé Legos antes como una analogía.

Si te gustan los Legos, te va a encantar esto porque es como aquí está todo lo que tienes y todo lo que no sabías que podías hacer. Y de repente quieres construir naves espaciales y castillos y puedes hacer mucho por tu negocio jugando con esos datos. Y nos dimos cuenta de eso.

Emocionarte al respecto y la parte educativa es, es crítica porque da miedo y esto es algo que nos encanta hacer en esa parte también, es simplemente construir la emoción alrededor de ello.

FREDERICK VALLAEYS: Y si te gustan los Legos y necesitas ese pequeño libro de instrucciones, también puedes ir a Better Stronger y probablemente puedan proporcionarte ese manual.

Hey, así que Roland, esto ha sido fantástico. Gracias a todos por ver estos episodios. Por favor, presiona el botón de suscripción y también usa los comentarios para hacernos saber lo que piensas. Si tienes alguna otra pregunta y nos veremos en el próximo episodio de PPC Town Hall. Gracias. Gracias. Y, uh, quiero decir, estuviste en Google.

¿Alguna buena historia de Google antes de que entremos en los datos de primera mano?

RONAN CARREIN: ¿Quieres decir alguna buena historia de Google que puedas mantener en ese podcast? No, diría, mira, hay una. No sé si estoy demasiado orgulloso de esta, pero creo que la primera vez que me encontré con Larry Page hace mucho tiempo, creo que él estaba en sus 30, 30 él mismo.

Mi primer trabajo en Google, podría haber estado dos, tres meses en el trabajo. Mi trabajo era, eh, controlar que un algoritmo identificara material para adultos como material para adultos. Um, así que un trabajo muy, eh, aburrido saliendo de un programa de doctorado. Sí, no, sí, no, sí, no, es porno. Um, y estaba en medio de mi programa de doctorado.

Flujo de trabajo, pongámoslo de esta manera con todas las, todas las implicaciones, eh, cuando se trata de lo que se mostraba en mi pantalla en ese mismo momento, y de repente todos se quedaron muy callados a mi alrededor. Y, eh, Larry Page estaba justo sobre mi hombro con los brazos cruzados mirando mi pantalla, que mostraba, eh, bueno, ya sabes, algo significativamente por debajo del cinturón.

Um, lo que me llevó a la presentación más confusa que he hecho de mí mismo en toda mi vida. No sé si él recuerda eso, pero, eh, fue bastante embarazoso. Buen recuerdo.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, bueno, es realmente interesante la forma en que conociste a Larry Page de esa manera. Pero al menos estabas trabajando duro. Eh, tal vez una situación un poco incómoda allí.

Pero lo que estabas haciendo. Quiero decir, cuando me uní a Google, no había un algoritmo para esto. Así que básicamente eran los humanos. Y eso, eso era parte del trabajo, simplemente sentarse allí y revisar los anuncios y algunos de ellos estaban por debajo del cinturón y teníamos que asegurarnos de trabajar rápidamente porque de lo contrario tendríamos grandes problemas.

RONAN CARREIN: Para aquellos que conocen Google, no estaba en el contenedor de anuncios, estaba en el contenedor de adsense. Así que estaba mirando contenido real, generalmente UGC. No solo anuncios, lo cual era, eh, picante. Y, eh, lo último que olvidé mencionar es que mi pantalla estaba apuntando directamente a la micro cocina. Así que cualquiera que estuviera tomando una taza de café en ese piso estaba mirando esto. Así que era inevitable que sucediera.

FREDERICK VALLAEYS: ¿La gente tomaba mucho café?

RONAN CARREIN: Eh, bueno, en aquellos días, eh, la gente todavía estaba extasiada con la idea de tener un Kinder Bueno ilimitado. Así que, eh, diría que, sí, había mucha gente en la micro cocina.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, exactamente.