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Massimiliano Ciccone Ingeniero de Soluciones en Confluent

Cookiepocalypse: reinventar la estrategia de datos de origen con el streaming de datos

Se acerca el fin de las cookies de terceros. Firefox y Safari eliminaron gradualmente las cookies de terceros en 2013 y Google ha anunciado que, en 2024, hará lo mismo para Chrome, que representa el 56% del mercado de navegadores web.

Si bien la decisión marca el final del seguimiento basado en cookies, parece que esta iniciativa ha tardado mucho en llegar. Una vez que la conciencia pública sobre la privacidad de los datos comenzó a crecer, la regulación continuó el mismo camino obligando a la industria de la publicidad digital a repensar completamente su enfoque de los datos.

Ahora, según una encuesta reciente de GetApp, el 41% de los especialistas en marketing cree que su mayor desafío será su incapacidad para rastrear los datos correctos. Entonces, ¿cómo recopilarán, compartirán y se beneficiarán los especialistas en marketing y anunciantes de los datos de los usuarios en este nuevo contexto?

Alternativas de seguimiento y el aumento de datos de origen  

Hay una serie de alternativas que ya están sobre la mesa. Los gigantes tecnológicos han comenzado a hacer movimientos para imitar el antiguo comportamiento de seguimiento de usuarios, pero al mismo tiempo proteger la privacidad como un diferenciador comercial.

Tracking basado en navegador

La tecnología publicitaria, actualmente en fase de prueba, incluye el seguimiento basado en el navegador de Google (es decir, Privacy Sandbox), que asigna de manera anónima los datos de un sitio web a grupos de audiencia de varios miles de personas con intereses similares y los anunciantes podrían dirigirse a ellos en función de las cohortes a las que pertenecen, en lugar de a nivel individual, de una manera que preserve la privacidad.

Seguimiento basado en la identidad

Otra solución de seguimiento basada en la identidad es el identificador de publicidad único, asignado a un dispositivo móvil o entorno operativo y basada en un elemento de datos que probablemente no cambie muy a menudo, como la dirección de correo electrónico o el número de teléfono móvil. 

Suponiendo una amplia adopción de este modelo, el mundo de la publicidad digital aún podría confiar en un sistema de seguimiento de usuarios que se vería muy similar al sistema basado en cookies que tenemos hoy, pero daría como resultado una experiencia más consistente y relevante para el consumidor, lo cual es importante ya que el 70% de las personas se sienten cómodas recibiendo publicidad en línea siempre que sea relevante para ellos.

Seguimiento de datos de origen

Mediante el seguimiento de datos de origen, los editores recopilan datos sobre las preferencias de contenido de su audiencia y los comparten con las marcas que recopilan sus propios datos sobre los hábitos de compra de los usuarios. Cuando existen elementos de datos coincidentes entre ambos conjuntos de datos se puede identificar a un usuario en particular. Este enfoque podría resultar difícil de implementar, ya que requeriría acuerdos directos entre las partes y la configuración de sistemas técnicos complejos que mejorarían la personalización de anuncios al tiempo que protegerían los datos de los clientes. 

Los inconvenientes de las nuevas alternativas de seguimiento

Aun con todas estas alternativas, siguen surgiendo problemas por el margen de inexactitud existente. Por ejemplo, el seguimiento basado en el navegador no evita que un mismo núcleo familiar utilice el mismo navegador, lo que significa que todas las personas de esa familia recibirán el mismo anuncio sin tener en cuenta los intereses particulares.

Por otro lado, hay que trabajar con los datos de los usuarios de forma que se proteja la privacidad y el anonimato y, al mismo tiempo, se ofrezca información precisa, contextualizada y procesable que ofrezca a los consumidores lo que realmente quieren, no lo que terceros especulan que podrían querer.

Una solución que no requiere un acuerdo sobre nuevos estándares y un intercambio complejo de datos es la recolección de datos propios junto con Zero-party data obtenida directamente de la audiencia de la propia marca. Esta combinación de datos se podría utilizar para mostrar a los clientes anuncios relevantes y dirigidos (en lugar de confiar en datos de terceros) y medir directamente su efectividad, reinventar su modelo de negocio y cambiar la forma en que entienden las necesidades de los consumidores para impulsar una experiencia omnicanal personalizada. 

El éxito de una estrategia de datos propia 

Obtener el acceso a datos propios en tiempo real y de alta calidad sigue siendo un desafío. La creación de una estrategia de datos propia requiere una cadena de adquisición de datos de clientes sólida pero escalable para pasar de la recopilación a la unificación y a la activación, pero es necesaria una tecnología adecuada.

Las arquitecturas centralizadas de data lakes y arquitecturas de warehouse, son exitosas, pero no son perfectas. A menudo se producen pantanos de datos inaccesibles donde los científicos de datos no tienen una comprensión completa del contexto. Por ello, las arquitecturas descentralizadas se han vuelto mucho más populares recientemente, junto con el surgimiento de un modelo Data Mesh, que facilita el acceso y el uso de datos confiables para impulsar su organización.

Las aplicaciones críticas en un negocio moderno definido por software consisten en ofrecer experiencias digitales de cliente de extremo a extremo y operaciones en tiempo real totalmente integradas. Estos sistemas deben atravesar los silos de infraestructura y reaccionar continuamente, reponer y adaptarse a un negocio en constante evolución en tiempo real. 

Para lograr esto, necesitamos una infraestructura que admita la recopilación de un flujo continuo de datos de toda la empresa y que sea capaz de persistir, procesar y reaccionar inmediatamente a ese flujo de datos en tiempo real. En otras palabras, a medida que una empresa se define cada vez más por software, necesita una plataforma de datos construida para la transmisión de datos, lo que nos gusta llamar Data in Motion.

La transmisión de datos en tiempo real es el siguiente paso para el seguimiento de clientes

La transmisión de datos en tiempo real puede proporcionar datos más precisos. Los anuncios, descuentos o incentivos ya no se ofrecen basándose en conjeturas sobre los intereses demográficos o el comportamiento histórico en la web, sino en el comportamiento real en el momento exacto. 

El Data in motion pueden ayudar a las organizaciones a crear experiencias de cliente conectadas al analizar y unir eventos en una única fuente de verdad que se actualiza continuamente. Con este tipo de tecnología, las empresas pueden aumentar las ventas mejorando constantemente su experiencia de usuario y brindando un mejor servicio. 

Los clientes se vuelven más comprometidos, más leales y, como consecuencia, más dispuestos a compartir voluntariamente los personales.

Todo ello puede sonar a utopía, pero el fin de las cookies de terceros es un signo de una revolución en la forma en que entendemos la publicidad y el Data in Motion será lo que nos lleve allí.

Escrito por Massimiliano Ciccone, Ingeniero de Soluciones en Confluent

 

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