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Data Lab

Uma Iniciativa Plexus e Google.

 

Este documento apresenta o SIIM, um projeto concebido para elevar a maturidade digital de publishers ao aproveitar dados proprietários para melhorar a inteligência e a monetização.

 

Propósito do Projeto: Para que o SIIM foi desenhado?

 

O projeto Scalable Identity Intelligence And Monetization (SIIM) visa elevar a maturidade digital de publishers que possuem uma base técnica, mas que ainda dependem majoritariamente de dados de terceiros e carecem de uma coleta e estruturação eficaz de dados first-party.

 

O objetivo central é capacitar esses publishers a construir um banco de dados robusto e unificado, integrando informações first-party e do GA4, para obter uma visão 360º de seus usuários através de um ID único.

 

Resultados Chave:

 

Monetização e Ofertas Comerciais: Enriquecer as ofertas comerciais com audiências personalizadas para publicidade.

 

Insights Preditivos: Gerar insights preditivos, como forecasts de visitas e propensão à assinatura.

 

Otimização de Assinaturas: Melhorar a rentabilidade de paywalls e assinaturas, aumentando a eficiência na aquisição de novos assinantes e reduzindo o churn.

 

Personalização: Oferecer experiências de conteúdo e recomendações personalizadas.

 

Tópicos Principais (Conteúdo Central do Evento)

 

A iniciativa será apresentada de forma faseada, iniciando pelo valor de negócio gerado por estratégias de IA com dados first-party e avançando gradualmente para os passos técnicos necessários. As principais áreas abordadas são:

 

Identidade e Dados 1st Party: Fundação para IA

A importância de uma solução de identidade para coleta, análise e utilização de dados proprietários sobre os usuários para ter sucesso com iniciativas com IA.

 

Coleta de dados e Infraestrutura para uso de IA 

Técnicas e Infraestrutura necessária para armazenar, processar e disponibilizar esses dados para serem utilizados por aplicações de IA.

 

Organização: Preparando dados para modelos de AI

Processos de limpeza e padronização de dados para que possam ser utilizados por modelos de maneira eficiente.

 

Ativação: Segmentação de Audiência Apoiada por IA

Técnicas de machine learning para criar segmentos de audiência dinâmicos e preditivos, com foco em como a IA permite insights mais profundos da audiência.

 

Ativação: Personalização de Conteúdo e Retenção

Sistemas de recomendação de conteúdo e otimização da experiência do usuário, abordando como a IA pode ser usada para adaptar o conteúdo às necessidades do público.

 

Ativação: Aumento de Receita de Publicidade e Assinatura 

Análise preditiva de desempenho de anúncios e iniciativas para crescimento e retenção de assinantes, explorando como a IA pode aumentar a receita.

 

Case de Estudo e Detalhes do Programa

Apresentação do case com Diários Associados (mostrando como implementaram uma estratégia de dados multi-site) e Explicação do workshop de dados (Benefícios da solução, papéis e responsabilidades, cronograma e próximos passos).

 

Design do Programa e Implementação

 

O programa é dividido em um evento introdutório inicial e uma consultoria focada de implementação subsequente, liderada pelo Google e Plexus.

 

Formato do Workshop e Etapas Simplificadas (Total de 6 reuniões, aproximadamente 7 horas):

 

A implementação é desenhada para reduzir a complexidade, com a solução já preparada no ambiente cloud antes da apresentação principal.

 

Etapa 0️⃣

Assessment (1h)

Checagem inicial e validação de premissas (ex.: implementação GA4 e estrutura de domínios).

 

Etapa 1️⃣

Tagueamento GTM e conexão GA4-BQ (1h): Configuração do tagueamento GTM e conexão entre GA4 e BigQuery (BQ). Inclui considerações sobre custos.

  1.  

 

Etapa 2️⃣

Apresentação da solução padrão (1h 30 min): Apresentação da solução no ambiente cloud já de forma funcional. Inclui opções de adaptação (como a captura de mais dados ou adição de colunas para geração de audiências) e discussão sobre Governança.

 

Etapa 3️⃣

Apresentação de Aplicações e Definição de Objetivos (1h): Mostrar possibilidades para ativação dos dados, incluindo:

 

• Recomendação de conteúdo (exemplo prático html).

• Looker com métricas por audiências.

• Apresentação de IA para geração de audiências por propensão.

 

Etapa 4️⃣

Definição da Aplicação escolhida e Dúvidas (1h): Definição da aplicação específica que o publisher irá buscar e solução de dúvidas.

  1.  

Etapa 5️⃣

Revisão, Instruções e Encerramento (1h 30min): Revisão final, instruções para controle de orçamento e procedimentos de desligamento do sistema.

 

Duração: O programa leva 1 mês e os publishers serão avisados do início do seu grupo com antecedência.