Descubre públicos nuevos e interactúa con ellos sin depender de las cookies de entidades externas.

Real-Time CDP reemplaza la prospección basada en cookies de terceros con tres enfoques de datos propios: modelado de similitud de los mejores clientes, colaboración con partners a través de entornos de limpieza de datos seguros para la privacidad, y activación de los públicos propios en canales de pago. Dado que la base son perfiles unificados y con consentimiento, y no segmentos de terceros adquiridos, los públicos que se generan y expanden no dependen de cookies que están desapareciendo. Esto es lo que permite mantener la prospección a escala a medida que las señales de terceros se desvanecen.

Real-Time CDP utiliza look-alike modeling para analizar un público de alto valor e identificar otros perfiles que se asemejan en los atributos y comportamientos relevantes, ampliando el alcance sin sacrificar la calidad. Se apoya en Customer AI, que puntúa la propensión de cada persona y explica los factores que la determinan, de modo que la expansión se basa en la probabilidad prevista de conversión y no en suposiciones demográficas generales. El punto de partida es un público en el que ya se confía, y desde ahí se crece, en lugar de adquirir una lista de terceros desconocida.

Sí, para eso existe Adobe Real-Time CDP Collaboration: tanto la empresa como el partner identifican y descubren públicos coincidentes en un entorno de limpieza de datos, lo que permite llegar a los públicos relevantes del partner sin que ninguna de las partes exponga sus registros subyacentes de clientes. Los públicos se representan para la coincidencia sin mover los datos sin procesar, y luego es posible activarlos en los canales del partner y medir los resultados. Esto permite prospectar en el inventario de un partner manteniendo protegidos los datos propios.

Todo parte de una base sólida: datos propios unificados en perfiles en tiempo real. Los modelos de similitud, la coincidencia en entornos de datos seguros y la activación de públicos se construyen sobre esos perfiles, no sobre segmentos de terceros. En la práctica, esto implica conectar las fuentes de datos de comportamiento y de clientes, consolidarlas en perfiles y crear los públicos semilla que se desean expandir o usar en Collaboration. Una vez establecida esa base de perfiles, las capacidades de prospección se aplican directamente sobre ella, sin necesidad de un proyecto de datos independiente para cada caso.