Los datos de intención, o intent data, son conjuntos complejos de datos que, tratándolos de modo adecuado, se convierten en información capaz de predecir los intereses de compra de los potenciales, ya sean estos empresas o personas, en el futuro inmediato o en el corto plazo. La base para poder realizar el análisis predictivo de estos datos no es otra que en base a su comportamiento o búsquedas realizadas.  Poder impactar a un potencial cuando se encuentra en la parte baja del embudo de conversión, correspondiente a intención, multiplica por más de 5 la respuesta.

Pongamos un ejemplo práctico: en el caso de que seas SEAT y puedes impactar dos potenciales. Al primero de ellos, Paco, le interesan los coches y a la segunda, Marta que no le interesan, pero quiere renovar su vehículo porque el actual está dándole problemas. Es evidente que, a SEAT le interesará más Marta, que tiene una intención de compra más cercana y definida en el tiempo.  Sabemos que a Paco le gustan los coches, pero por mucho que le interesen lo más seguro es que no esté comprando coches constantemente. Es decir, los datos de intención permiten poner el foco en aquellos prospectos más preparados para realizar una acción de compra de un producto o servicio determinado, y no malgastar esfuerzos en aquellos que aún no lo están.

¿Cómo podemos inferir esa posible intención de compra?

Existen múltiples vías datos de comportamiento, búsquedas, patrones de correlaciones o una combinación de todo ello. Si continuamos desarrollando el ejemplo anterior Google Ads ofrece la segmentación de interés en compra de coche en base a búsquedas; pero también si SEAT directamente o a través de un proveedor tiene usuarios geolocalizados con una app puede detectar esa necesidad, cuando el cliente potencial visita un concesionario de la competencia o un taller mecánico en repetidas ocasiones.

Está claro que todos los intent data no son igual de valiosos. Hay momentos críticos que pueden desencadenar información muy valiosa para múltiples compañías. Por ejemplo, si identificamos a usuarios con la intención de mudarse de casa, identificamos un momento muy importante en el que se deciden muchas contrataciones y compras. Estos datos de intención de compra de vivienda, podrían activarse desde grupo Tinsa, a través de la identificación de usuarios que piden valoraciones de viviendas.  Descargar E-book “Las ventajas del uso de datos inmobiliarios para el marketing y la toma de decisiones”.

En el ámbito B2B, donde el viaje a la compra suele ser más largo e involucra a varios decisores, el intent data gana especial protagonismo. Si DataCentric, registra has leído este artículo, descargado el Ebook anterior y has clicado en una campaña sobre datos de intención, se te asignaría un grado de madurez suficiente en el embudo de conversión para activar acciones de marketing o incluso comerciales directamente.

Tipos de datos de intención

Existen dos tipos principales de Intent Data, los correspondientes a First-Party (datos propios) y a Third-Party (modelizados y suministrados por un tercero).

Los datos de intención propios (First-Party)

Son los más potentes pues se construyen con tu propia información y no tienen coste. Los mismos pueden ser recogidos de varios orígenes:

  • Datos declarativos recogidos en tu propio CRM
  • Datos comportamentales sobre visitas web, descargas de ebook, apps
  • Respuestas a campañas
  • Información proveída desde nuestro contact-center de atención al cliente

 

Los datos de intención de Tercera parte (Thrid-Party)

Provienen de compañías que, recopilan datos y comportamientos de distintos orígenes, y los  agregan para usarlos con fines publicitarios. Estos datos si tienen coste, y es importante conocer su cumplimiento de las leyes de privacidad y usar solo proveedores fiables en cuanto a sus metodologías de recolección de la información.