Autor: LÓPEZ CUESTA, Óscar
Páginas: 128
Año: 2019
Edición: 1
Editorial: Alfaomega – ESIC
Apoyos:
Nivel:
Encuadernación: Rustica
$358
Hay existencias
Autor: LÓPEZ CUESTA, Óscar
Páginas: 128
Año: 2019
Edición: 1
Editorial: Alfaomega – ESIC
Apoyos:
Nivel:
Encuadernación: Rustica
Hay existencias
El marketing online se ha hecho mainstream para la población general con el advenimiento de la redes sociales y la figura del community manager. Ha sido justo en ese momento cuando se hizo adulto con la aparición de las pantallas múltiples (smartphones y tablets), la fragmentación de las audiencias, el agotamiento del modelo de atribución de último toque, el despegue de la compra programática, la creciente pérdida de privacidad de los usuarios en la esfera online y el ocaso del marketing tal y como lo conocíamos basado en acciones de branding/PR y de difícil medición del retorno. Desde entonces, estamos viviendo una creciente complejización del medio online, en la que nuevas tecnologías y formas de trabajar aparecen cada día, para las cuales no existen profesionales con experiencia para llevarlas a cabo.
Hoy en día en España se ha convertido en un mantra hablar sobre Data Management Platforms (DMP), es el nuevo acrónimo de moda en el mundo del marketing online. Pocos de los que dan ponencias o tuitean sobre esta nueva tecnología, la cual lleva establecida en el mundo anglosajón desde hace varios años y que ahora ha llegado para quedarse en nuestro país, han trabajado con ella o explotado las distintas perspectivas de uso de la herramienta.
De esa necesidad nace este libro, de la visión de explicar desde la experiencia profesional, de manera didáctica, con visión agnóstica, es decir, sin ejemplificar en un proveedor tecnológico concreto, el funcionamiento y casos de uso de un Data Management Platform.
Índice
OPINIONES DE PROFESIONALES SOBRE EL LIBRO ………………. 13
PRÓLOGO ……………………………………………………………………………… 15
1. INTRODUCCIÓN …………………………………………………………….. 17
1.1. Comprendiendo el entorno digital…………………………………. 19
1.2. ¿Qué es un DMP?……………………………………………………….. 22
1.3. ¿Qué diferencias hay entre un DMP y una herramienta de
analítica web?…………………………………………………………….. 24
1.4. ¿Qué diferencias existen entre un DMP y un Data Lake?…… 27
1.5. DMP y compra de medios……………………………………………. 28
2. CONCEPTOS BÁSICOS ……………………………………………………. 33
2.1. Tipos de DMP ……………………………………………………………. 35
2.2. Concepto de audiencia ………………………………………………… 38
2.3. Recolección de datos…………………………………………………… 38
2.4. Tipos de data……………………………………………………………… 40
2.4.1. First party data …………………………………………………. 40
2.4.2. Third party data ……………………………………………….. 41
2.4.3. Second party data……………………………………………… 41
2.4.4. Comparativa…………………………………………………….. 43
2.5. Tipos de cookie y device ID …………………………………………. 43
2.6. ID…………………………………………………………………………….. 48
2.7. Integración con herramientas ……………………………………….. 51
3. GENERACIÓN DE AUDIENCIAS ……………………………………… 55
3.1. Taxonomías de atributos………………………………………………. 57
3.2. Tipos de segmentos…………………………………………………….. 60
3.3. Reglas de segmentación……………………………………………….. 61
3.4. Operadores en atributos………………………………………………. 64
3.5. Overlaps……………………………………………………………………. 65
3.6. Lookalikes…………………………………………………………………. 66
4. CASOS DE USO……………………………………………………………….. 69
4.1. Publisher…………………………………………………………………… 71
4.1.1. Concepto de audiencia ………………………………………. 71
4.1.2. Audience Discovery y Lookalikes………………………… 75
4.1.3. Audience Extension…………………………………………… 76
4.2. Marketing………………………………………………………………….. 77
4.2.1. Concepto de audiencia ………………………………………. 77
4.2.2. Atribución ……………………………………………………….. 77
4.2.3. Frequency Capping …………………………………………… 81
4.2.4. Retargeting ………………………………………………………. 86
4.2.5. Audience Discovery…………………………………………… 87
4.2.6. Lookalikes……………………………………………………….. 88
4.2.7. RLSA, Facebook Custom Audiences y Twitter Au-
diences……………………………………………………………. 88
4.2.8. Cookie Split……………………………………………………… 90
4.2.9. Agencia de medios ……………………………………………. 91
4.3. Usos transversales……………………………………………………….. 93
4.3.1. Personalización…………………………………………………. 93
4.3.2. Visibilidad y tráfico inválido……………………………….. 99
4.3.3. Modelos probabilísticos e inferidos ……………………… 101
4.3.4. Datos de redes sociales………………………………………. 103
5. CONCLUSIONES……………………………………………………………… 105
5.1. ¿Quién debe gestionar un DMP? …………………………………… 107
5.2. El futuro de los DMP y la identidad online …………………….. 109
5.2.1. Postcookies………………………………………………………. 109
5.2.2. Privacidad ……………………………………………………….. 110
5.2.3. Efectividad Display……………………………………………. 111
5.2.4. Data Onboarding………………………………………………. 111
5.2.5. Blockchain……………………………………………………….. 112
5.2.6. Concentración sectorial ……………………………………… 112
5.2.7. Internet of Things……………………………………………… 113
Glosario …………………………………………………………………………………. 121
Bibliografía……………………………………………………………………………… 125
Peso | .500 kg |
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Dimensiones | 21 × 15 × 1 cm |