Criteo Shopper Graph – Ad Tech en profundidad

Ali Hanyaloglu te explica qué es Criteo Shopper Graph.

¿Qué es Criteo Shopper Graph?

El Shopper Graph es el set de datos abierto más grande del mundo. Basado en más de 120 señales de intención de compra y 35.000 millones de eventos de navegación y transacciones diarias del 72% de todos los compradores online; representa una increíble cantidad de datos detallados sobre compradores.

Activado por el machine learning de primera clase del Criteo AI Engine, Criteo Shopper Graph impulsa al máximo el rendimiento para retailers y marcas.

¿Cómo funciona?

Criteo Shopper Graph está organizado en tres grupos de datos: gráfico de identidades, mapa de intereses y datos de medición.

Nuestro gráfico de identidades contiene IDs de Criteo conectadas con más de 3.000 millones de ID de cookies, dispositivos móviles, email cifrado o CRM. Cada ID de Criteo es interpretada por el Criteo AI Engine por separado, lo que permite obtener una visión más unificada y holística de cada comprador. 

Cuando una compradora, llamémosle Diana, navega o realiza una compra, un rastreador de eventos de Criteo, como OneTag o App Events SDK, transmite de manera segura la cookie o el ID del dispositivo móvil del comprador y su ID de email o CRM cifrado, junto con otros parámetros tales como precios, tipo de sitio, tipo de evento e ID de producto.

Antes de que nuestro sistema almacene el email, que se envía cifrado utilizando MD5, aplicamos un segundo hashing unidireccional utilizando SHA256, un algoritmo de envío estándar, así como un paso de cifrado.

Utilizando su cookie o ID de dispositivo móvil – o un email cifrado y con doble hashing o ID de CRM, el comprador se relaciona en nuestro gráfico.

Cuando Diana efectúa una transacción en una tienda física, recibimos un email o un ID de CRM con hashing a través de nuestro catálogo de ventas en tiendas físicas o API, o una integración de partners. Del mismo modo que con una transacción online, antes de almacenar el email cifrado en nuestro sistema, aplicamos un segundo hash unidireccional y un paso de cifrado. Entonces podemos relacionar el comprador con nuestro gráfico.

¿Qué sucede cuando un comprador, como Diana, navega por el sitio web de un publisher? Nuestra tag de publisher transmite su ID de cookie, lo que nos permite relacionar a Diana con nuestro gráfico.

Si Diana navega por la app de un publisher, los SDKs del publisher recopilan su identificador de Apple para anunciantes o sus IDs de publicidad de Google. Estos se transmiten a los servidores de Criteo a través de solicitudes de puja y se usan para relacionar al comprador con nuestro gráfico.

En todos los casos, después de que se relaciona al comprador, a este se le asigna un ID de Criteo.

Para complementar nuestra base determinista, también recibimos de partners de datos cross-device aprobados. Para proteger la privacidad y la seguridad, sólo recopilamos datos pseudónimos. Esto impide que se pueda identificar a una persona por sus datos personales.

Adoptamos medidas estrictas para aplicar doble hashing y cifrar todas las direcciones de email antes de almacenarlas en nuestro sistema. Y a través de un proceso de limpieza, eliminamos cualquier ID que tenga más de 90 días de antigüedad o que pertenezca a un comprador que haya decidido no participar. El uso de sólidas técnicas de pseudonimización nos permite proteger las identidades individuales a la vez que garantizar la exactitud de los datos.

Cualquier vínculo nuevo entre los ID de cookies o de dispositivos móviles, y los ID de email o CRM cifrados y de doble hash se añade al gráfico si pasa nuestro protocolo de limpieza de datos. Este proceso elimina los enlaces irrelevantes o sospechosos del gráfico. Después de limpiar los datos, agrupamos los IDs y asociamos los vínculos con un ID de Criteo nuevo o existente.

Lo mejor es que puedes acceder de manera segura al ID de Criteo de tu comprador relacionado de manera determinística sin coste adicional. Los ID de Criteo pueden utilizarse en actividades de marketing y medición para conectar el proceso de compra omnicanal de tu comprador.

¿Cómo se accede a ello? Existen tres maneras para transmitir estos datos en tiempo real. La primera, a través de OneTag en tu cookie de origen o en el píxel de seguimiento de terceros de tus partners de marketing. La segunda, a través de una URL de impresión o de seguimiento de clics de un anuncio de Criteo. La tercera, a través de una llamada a la API del Servicio del Gráfico de identidades.

Echemos un vistazo al mapa de intereses, que vincula la navegación y los patrones de transacción de un comprador con los identificadores estándar de productos, categorías y marcas.

Criteo conoce a fondo el interés del comprador por los productos de tu catálogo gracias al análisis de más de ciento veinte señales de compra para cada comprador identificadas mientras navegan y compran. Tú te beneficias del interés privado de los compradores de tu propio sitio o app, pero también hay un interés compartido de compradores de todos los retailers que han decidido colaborar. Estos retailers contribuyen, de manera anónima, con una parte de los datos agregados a nivel de comprador de Criteo de casi tres cuartas partes de los compradores online mundiales.

Cuando una compradora, como Diana, navega o lleva a cabo una compra en tu sitio o aplicación, se activa un rastreador de eventos de Criteo como OneTag o App Events SDK. Informa sobre la actividad de navegación y transacciones del comprador y nos transmite múltiples parámetros. Basándonos en estos datos, creamos variables adicionales, como los precios de los productos consultados y comprados, y el número de productos consultados de una categoría determinada. Esto permite al Criteo AI Engine segmentar mejor las audiencias en función de los objetivos de tus campañas.

Ahora, echemos un vistazo a cómo interpretamos el interés de un comprador entre los retailers participantes.

Recibimos miles de catálogos de productos de retailers y marcas, pero la forma en que se identifican los productos es inconsistente, y los catálogos de productos no siempre contienen atributos de marca y categoría.

Entonces, ¿cómo podemos saber, gracias a la aportación de todos los retailers que participan en la configuración del mapa de intereses, qué productos, categorías y marcas le interesan a nuestra compradora Diana por su pasado comportamiento de compra y navegación?

Un vestido azul en el catálogo de un minorista podría ser «ID de producto 12321340», pero en el catálogo de otro minorista, el mismo producto de la misma marca y modelo podría ser «ID de producto 394234», sin ninguna categoría ni clasificación de marca.

Con el fin de interpretar de manera consistente los productos incluidos en miles de catálogos de productos de retailers y marcas, primero utilizamos Universal Catalog para estandarizar los identificadores de categorías y marcas.

Universal Catalog es la tecnología patentada de Criteo que detecta similitudes entre el catálogo de productos de un retailer y el conjunto de entrenamiento de machine learning de Criteo, que contiene productos que ya han sido asignados a una SKU Global.

Universal Catalog asigna a cada producto una SKU Global única usando el número de artículo comercial global del producto o GTIN – un estándar de facto para la identificación de productos.

Y si el GTIN del producto no está disponible, Universal Catalog utiliza similitudes entre el catálogo de productos del retailer y los productos de nuestro conjunto de entrenamiento. Llevamos a cabo este proceso para todos los productos de los retailers participantes.

¿Qué supone todo esto? Gracias a que Universal Catalog forma parte del mapa de interés, ahora sabemos que estos dos vestidos azules están en la misma categoría y, de hecho, son el mismo producto. Por lo tanto, a ambos productos se les asigna la misma SKU Global.

Y como Diana ha visto los mismos productos, categorías y marcas en varias tiendas en el pasado, sabemos que está interesada en  vestidos azules.

Y aunque podamos desvelar el interés de la compradora en base a los datos históricos de compras de miles de retailers que se han adherido, el mapa de intereses no contiene ni saca partido de ningún dato que se pueda utilizar para identificar los nombres de esos retailers o de su ID de cuenta.

Datos de medición hace tracking de las ventas de campañas financiadas por la marca en el Criteo Sponsored Products Exchange.

El Criteo AI Engine utiliza datos de medición para optimizar las pujas a partir de las ventas atribuidas online y en tiendas físicas. Los datos de medición ayudan a las marcas a comprender la influencia de su campaña en las ventas online y en tiendas físicas a través de los minoristas a nivel de SKU, ubicación y audiencia.