Una Iniciativa de Plexus y Google.
Este documento presenta SIIM, un proyecto concebido para elevar la madurez digital de publishers al aprovechar datos propios (first-party) para mejorar la inteligencia y la monetización.
El proyecto Scalable Identity Intelligence And Monetization (SIIM) tiene como objetivo elevar la madurez digital de publishers que poseen una base técnica, pero que aún dependen mayoritariamente de datos de terceros y carecen de una recopilación y estructuración efectiva de datos first-party.
El objetivo central es capacitar a estos publishers para construir una base de datos robusta y unificada, integrando información first-party y de GA4, para obtener una visión 360º de sus usuarios a través de un ID único.
Monetización y Ofertas Comerciales: Enriquecer las ofertas comerciales con audiencias personalizadas para publicidad.
Insights Predictivos: Generar insights predictivos, como forecasts (pronósticos) de visitas y propensión a la suscripción.
Optimización de Suscripciones: Mejorar la rentabilidad de paywalls y suscripciones, aumentando la eficiencia en la adquisición de nuevos suscriptores y reduciendo la tasa de churn (abandono).
Personalización: Ofrecer experiencias de contenido y recomendaciones personalizadas.
La iniciativa se presentará de forma escalonada, comenzando por el valor de negocio generado por estrategias de IA con datos first-party y avanzando gradualmente hacia los pasos técnicos necesarios. Las principales áreas abordadas son:
Identidad y Datos 1st Party: Fundación para IA
La importancia de una solución de identidad para la recopilación, análisis y utilización de datos propios sobre los usuarios para tener éxito con iniciativas de IA.
Recopilación de datos e Infraestructura para el uso de IA
Técnicas e Infraestructura necesaria para almacenar, procesar y poner a disposición estos datos para ser utilizados por aplicaciones de IA.
Organización: Preparando datos para modelos de IA
Procesos de limpieza y estandarización de datos para que puedan ser utilizados por modelos de manera eficiente.
Activación: Segmentación de Audiencia Apoyada por IA
Técnicas de machine learning para crear segmentos de audiencia dinámicos y predictivos, con foco en cómo la IA permite insights más profundos de la audiencia.
Activación: Personalización de Contenido y Retención
Sistemas de recomendación de contenido y optimización de la experiencia del usuario, abordando cómo la IA puede ser utilizada para adaptar el contenido a las necesidades del público.
Activación: Aumento de Ingresos por Publicidad y Suscripción
Análisis predictivo del rendimiento de anuncios e iniciativas para el crecimiento y retención de suscriptores, explorando cómo la IA puede aumentar los ingresos.
Caso de Estudio y Detalles del Programa
Presentación del caso con Diários Associados (mostrando cómo implementaron una estrategia de datos multi-sitio) y Explicación del workshop de datos (Beneficios de la solución, roles y responsabilidades, cronograma y próximos pasos).
El programa se divide en un evento introductorio inicial y una consultoría de implementación posterior, enfocada y liderada por Google y Plexus.
La implementación está diseñada para reducir la complejidad, con la solución ya preparada en el entorno cloud antes de la presentación principal.
Etapa 0️⃣: Assessment (1h)
Verificación inicial y validación de premisas (ej.: implementación de GA4 y estructura de dominios).
Etapa 1️⃣: Etiquetado GTM y conexión GA4-BQ (1h)
Configuración del etiquetado GTM y conexión entre GA4 y BigQuery (BQ). Incluye consideraciones sobre costos.
Etapa 2️⃣: Presentación de la solución estándar (1h 30 min)
Presentación de la solución en el entorno cloud ya de forma funcional. Incluye opciones de adaptación (como la captura de más datos o la adición de columnas para la generación de audiencias) y discusión sobre Gobernanza.
Etapa 3️⃣: Presentación de Aplicaciones y Definición de Objetivos (1h)
Mostrar posibilidades para la activación de los datos, incluyendo:
Etapa 4️⃣: Definición de la Aplicación elegida y Dudas (1h)
Definición de la aplicación específica que el publisher buscará e solución de dudas.
Etapa 5️⃣: Revisión, Instrucciones y Cierre (1h 30min)
Revisión final, instrucciones para el control de presupuesto y procedimientos de desconexión del sistema.