Tealium AudienceStream – Construye tu Caso de Uso

Tealium AudienceStream - TAS es una plataforma de gestión de datos de clientes (CDP) que permite a las empresas recopilar, administrar y activar datos de clientes de manera más efectiva.

Para poder trabajar audiencias en TAS, o en su defecto, Casos de Uso, es importante conocer las distintas funcionalidades que nos presenta la plataforma para poder trabajar nuestras audiencias, estas son:

• Ámbitos
• Atributos
• Arrays
• Sets

Ámbitos:

El entendimiento del ámbito o scope es de gran importancia a la hora de configurar nuestros atributos, ya que con el determinamos cuándo se ejecuta una extensión, ya sea en la Visita o a nivel Visitante.

En otras palabras, una visita se refiere a todo lo que pueda ocurrir durante el comienzo y fin de una sesión determinada. Mientras que Visitante se refiere con todo lo que hace el usuario a lo largo de una o más visitas.

En cuanto a la duración, se establece en función de la plataforma de los eventos:

• Visita:
  • Web o Web móvil: 30 minutos.
  • Collect API: 30 minutos.
  • App móvil: 2 minutos.
  • Omnichannel: 1 minuto.
  • File import: 1 minuto.
• Visitante: el tiempo de duración dependerá del contrato que se haya configurado.

Atributos:

En esta sección veremos los principales atributos básicos y necesarios para trabajar nuestros casos de uso

• Numérico (Numbers): Este tipo de atributo se utiliza para contar y almacenar valores numéricos, como el LTV de un usuario o el número de veces que un correo electrónico de campaña ha sido abierto.
• Cadena de texto (Strings): Este tipo de atributo se utiliza para almacenar líneas de texto, como los datos de un formulario, como el nombre y el correo electrónico.
• Booleano (Booleans): Este tipo de atributo se utiliza para almacenar valores booleanos (True o False), como la respuesta a una pregunta, por ejemplo, ¿se han agregado productos al carrito? ¿se ha completado el formulario?
• Fecha (Dates): Este tipo de atributo se utiliza para capturar la fecha y hora en que ocurrió un evento, como la primera compra o la última visita al sitio web.
• Grupo de atributos (Badges): Este tipo de atributo se utiliza para crear combinaciones de elementos que permiten catalogar a los visitantes en grupos, como el conjunto de atributos de un Badge VIP Shopper (número de compras y días) o Usuarios Cualificados (realiza eventos X y ve X páginas).

Diferencias entre Arrays y Sets:

Por último, también es importante conocer las diferencias entre los Sets y los Arrays ya que esto nos permitirá tomar decisiones en la implementación de nuestros casos de uso.

La diferencia de estos dependerá de nuestra necesidad de capturar ya sea valores únicos o duplicados entre los atributos. Un Set nos permitirá almacenar listas de valores únicos, mientras que con un Array podremos almacenar valores de atributos con la posibilidad de ser duplicados.

Un sencillo ejemplo: si contamos con un Set de Strings, con este solo podremos capturar los valores únicos de los métodos de pago de nuestro site  [“paypal”, “visa”, “mastercard”], mientras que si contamos con un Array, en este caso de tipo Numbers, podremos registrar las compras hechas por los usuarios con posibilidad de duplicarlos [200.00, 45.00, 20.00, 45.00].

Ahora que contamos con la información de las distintas herramientas que nos presenta la herramienta para poder trabajar nuestras audiencias, vamos a ver paso a paso como construir un Caso de Uso.

Ejemplo de Caso de Uso:

El uso de datos es una práctica cada vez más común por no decir, casi indispensable, especialmente en áreas como de marketing.

Un buen ejemplo es el de mejorar la eficiencia y efectividad de las campañas publicitarias, este es uno de los principales desafíos a los que se enfrentan las empresas. Al igual de cómo sacar el máximo rendimiento a los datos disponibles de forma efectiva para la toma de decisiones.

Ahora que hemos hecho un repaso de los principales tipos de atributos que tenemos en TAS, veremos como trabajar un caso de uso:

RFM

RFM (por sus siglas en inglés Recency, Frequency, Monetary) es un modelo de análisis utilizado en marketing para determinar cuáles son los mejores clientes para un negocio, basándose en tres variables:

• Recency: ¿Cuándo fue la última compra? el tiempo transcurrido desde la última compra o pedido.
• Frequency: ¿Con que frecuencia mi usuario compra? el número de compras o pedidos por período de tiempo.
• Monetary: ¿Cuánto de media compró mi usuario? el valor total de las compras realizadas por el cliente en un período de tiempo determinado.

Para implementar RFM, se requiere recopilar datos relevantes y crear los atributos necesarios para calcular estas variables.

Para Recency:

• DATE: Implementaremos a través de un atributo Date al que llamaremos Last Purchase para obtener un timestamp de cuando se efectúa una compra de mi evento “order_confirmation”

Para Frequency:

• TIMELINE: Registraremos a través de un atributo de tipo Timeline a que llamaremos Purchases X days para calcular las compras en los últimos X días. (Será necesario que asignemos el tiempo expiración a X días queramos implementar en nuestro CU).
• NUMBERS: Asignamos un enrichment para capturar los "order_total" en el momento que se efectué el evento “order_confirmation.”

Para Monetary:

• NUMBERS: Implementamos un atributo tipo Number al que llamaremos Number of purchases X days, para calcular el número de compras hechas los últimos X días. (Asociamos en el enrichment al atributo Frequency creado anteriormente “Purchases X days”)
• Creamos otro atributo tipo numérico con el nombre Value of Purchases X days para calcular el valor de las compras los últimos X días (Configuramos enrichment para que haga una suma de mi atributo Frecuencia Timeline “order_total” asociado al atributo “Purchases X days”).

Ahora nuestro siguiente paso es configurar nuestra Audiencia RFM y conectamos los Upsert Contacts que se generen.

Creamos nuestra Audiencia RFM con las características deseadas, en este caso usaremos:

• Last Purchase > (occurred less than) transcurridas hace menos de 7 días
• Number of Purchases X days > (greater than or equal to) > 2
• Value of Purchases X days > (greater than or equal to) > 500

Es importante que añadamos en la validación de nuestra audiencia el ID de cliente que tengamos identificado, ya sea el Customer Email o el Customer ID.

• Customer Email Address > is assigned.

Ahora conectaremos el conector de activación de preferencia, (SendGrid, Salesforce, MailChimp, etc.). Por último, solo queda realizar las pruebas correspondientes para saber que todo lo implementado este saltando correctamente, para esto podemos utilizar Tealium Tools Trace.

Referencias:

• CDP vs DMP: A Complete Guide to These Two Platforms and How to Choose the Right One
• https://segment.com/resources/cdp/cdp-vs-dmp/
• Tealium Docs https://docs.tealium.com/

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