Cómo las salas limpias de datos podrían ayudar a mantener Internet abierto
¿Son las salas limpias de datos la solución a lo que David Cohen, CEO de IAB, ha llamado el "choque de trenes en cámara lenta" de la direccionabilidad?
“El problema con la direccionabilidad es que una vez que desaparecen las cookies y con la pérdida de identificadores, alrededor del 80 % del mercado direccionable se convierte en audiencias desconocidas, de ahí la necesidad de un consentimiento centrado en la privacidad y un mejor intercambio de puntajes de consentimiento. dijo Jeffrey Bustos, VP, Medición, Direccionabilidad y Datos en el IAB.
"Todo el mundo habla de datos propios, y eso es muy valioso", explicó, "pero la mayoría de los editores que no tienen inicios de sesión tienen entre el 3 y el 10 % de los datos propios de sus lectores". audiencias relevantes y de editores que buscan ofrecer un inventario valioso, los datos de las fiestas simplemente no son suficientes.
Por qué nos importa. Hace dos años, ¿quién seguía hablando de salas limpias de datos? Según el IAB, el aumento del interés es reciente y significativo. Los SCD al menos tienen el potencial de mantener a las marcas conectadas con sus audiencias en la web abierta; inventarios para editores y para proporcionar funciones de medición sofisticadas.
Cómo pueden ayudar las salas limpias de datos. Los DCR son un tipo de tecnología de mejora de la privacidad que permite a los propietarios de datos (incluidas las marcas y los editores) compartir los datos propios de los clientes respetando la privacidad. Las salas limpias son espacios seguros que albergan datos propios de una variedad de fuentes que pueden resolverse al perfil del mismo cliente, mientras que ese perfil permanece anónimo.
En otras palabras, un DCR es una especie de Suiza: un espacio donde se declara una tregua en la competencia mientras se enriquecen los datos propios sin comprometer la privacidad.
"El valor de una sala limpia de datos es que un editor puede colaborar con una marca en ambas fuentes de datos y la marca puede comprender el comportamiento de la audiencia”, dice Bestos. Una marca que vende gafas, por ejemplo, puede no saber nada sobre sus clientes, excepto los datos transaccionales básicos, y que usan anteojos. La coincidencia de perfiles con los datos de comportamiento de un editor es una ventaja.
"Cuando eres capaz de entender el contexto del comportamiento, puedes entender qué están leyendo tus clientes, qué les interesa, cuáles son sus pasatiempos”, dijo Bustos. Con estos conocimientos, una marca tiene una mejor idea de qué tipo de contenido quieren anunciar.
El editor debe tener cierto nivel de datos propios para que se produzca la coincidencia, aunque no tiene un requisito de registro universal como el New York Times. Es posible que un editor solo pueda hacer coincidir un pequeño porcentaje de los clientes del minorista de anteojos, pero si disfrutan leyendo las secciones de deportes y artes, eso al menos le indica a qué público debe dirigirse el minorista.
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¿Qué cuenta como un buen partido? En su "Estado de datos 2023”, que se enfoca casi exclusivamente en las salas limpias de datos, se plantea la preocupación de que la eficiencia de DCR podría verse comprometida por las bajas tasas de coincidencia.
A Bustos le gusta poner esto en contexto: "Cuando compara los datos desde la perspectiva de las cookies, las tasas de coincidencia suelen rondar el 70 por ciento", dijo, por lo que el 50 por ciento no está mal, aunque hay margen de mejora.
Un obstáculo es la persistente falta de interoperabilidad entre las soluciones de identidad, aunque existen; Por ejemplo, RampID de LiveRamp es interoperable con UID2 de The Trade Desk.
Aun así, según Bustos, "es increíblemente difícil para los editores. Tienen muchos píxeles de identidad activados para todas estas cosas diferentes. No saben qué proveedor de identidad usar. Definitivamente es un largo camino por recorrer para garantizar que haya interoperabilidad. "
Sosteniendo una Internet Abierta. Si los DCR pueden ayudar a resolver el problema de la direccionabilidad, también ayudarán a resolver el desafío de mantener abierta la Internet.Los jardines amurallados como Facebook tienen ricos repositorios de datos propios y de comportamiento; ella.
"La razón por la que CTV es una propuesta realmente valiosa para los anunciantes es porque puede identificar al usuario 1:1, lo cual es realmente poderoso”, dijo Bustos. "Su editor de noticias o editorial estándar no tiene eso. Quiero decir, el Nuevo York Times se cambió a él, y ha sido increíblemente exitoso para ellos”. Para competir con los jardines amurallados y los servicios de transmisión, los editores deben proporcionar cierto nivel de direccionabilidad, y deben hacerlo sin depender de las cookies para ser dependientes.
Pero los DCR son un trabajo pesado. La madurez de los datos es un requisito importante para el uso óptimo de un DCR. El informe de IAB muestra que más del 70 % de las marcas que evalúan o utilizan DCR utilizan otras tecnologías relacionadas con los datos, como CDP y DMP.
"Si desea una sala limpia de datos", explicó Bustos, "debe tener muchas otras soluciones tecnológicas de antemano. Debe asegurarse de tener activos de datos sólidos". También recomienda comenzar preguntándose qué quiere lograr, no qué tecnología sería bueno tener. "La primera pregunta es ¿qué quiere lograr? Tal vez no necesite una DCR. 'Quiero hacer esto', luego vea qué herramientas lo llevarían allí". El."
Además, comprenda que la implementación requerirá talento". "Es un proyecto desafiante en términos de configuración", dijo Bustos, "y ha habido un crecimiento significativo en las consultorías y agencias que ayudan a configurar estas salas limpias de datos, muchas personas, por lo que es más eficiente contratar ayuda externa para la instalación y luego tener un equipo de mantenimiento interno.
Infrautilización de las posibilidades de medición. Un hallazgo clave de la investigación de IAB es que los usuarios de DCR están explorando oportunidades de coincidencia de audiencia mucho más que darse cuenta del potencial de medición y atribución". "Se necesitan científicos e ingenieros de datos muy fuertes para construir modelos avanzados", dijo Bustos.
"Muchas marcas que analizan esto dicen: 'Quiero poder hacer un análisis predictivo de mis clientes de mayor duración que van a comprar en los próximos 90 días'. O 'Quiero poder medir' qué los canales proporcionan el mayor incremento.' Es un análisis muy complejo lo que quieren hacer, pero no tienen ninguna razón real para hacerlo. Cuál es el punto de Comprenda su resultado y desarrolle una estrategia de datos secuenciales”.
Tratar de comprender el impulso incremental de su marketing puede llevar mucho tiempo, advirtió: "Pero puede hacer fácilmente análisis de alcance, frecuencia y superposición". aumento es "Las empresas necesitan saber lo que quieren, identificar el resultado y luego hay pasos que lo llevarán allí. Eso también ayudará a demostrar el ROI".
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