Presentacion Martin Carniglia - eBeauty Day 2016

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martin.carniglia@havasmg.com /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

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¿Cómo transformamos Cookies en Data Omnicanal?

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Partimos del trackeo Digital

Las Cookies nos permiten

registrar el comportamiento

de navegación de los

usuarios para ejecutar

estrategias de remarketing

relevante

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Limitado a almacenar Data Anónima

Están asociadas a browsers /

dispositivos, y no permiten

almacenar datos sensibles

como:

Nombre y Apellido

Mail

Teléfono

Tarjeta de Crédito

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Pero que nos permiten obtener Patrones de Impacto, Navegación y Conversión Web

http://www.eldominioquesea.com.ar

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Construyendo Clústers por Comportamiento

Por ejemplo identificamos

usuarias que:

Compraron tintura de color castaño

Ingresaron al Sitio Web

Navegaron la sección de Coloración

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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.

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Sumando data de Terceros

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Para formar un perfil más completo

Ingresó al Sitio Web Navegó la sección de Coloración Compró tintura de color castaño

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Y aumentar nuestras posibilidades deencontrar usuarias similares

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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

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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

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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

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Resumen: Evolución en medición y atribución

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