En esta columna Lana Warner, Senior Director of Partnerships & Strategic Solutions en Lotame, comparte su visión sobre la tendencia hacia la colaboración de datos a gran escala en el mercado publicitario.
Recordemos que antes de que la inteligencia artificial dominara los titulares de la tecnología publicitaria, las data clean rooms eran toda una sensación. Prometían resolver problemas como los datos fragmentados, la erosión de las señales identificables y las regulaciones de privacidad cada vez más estrictas al facilitar el intercambio seguro y privado de datos entre socios.
Sin embargo, debido a los requerimientos intensivos en ingeniería para transformar los datos, la falta de identificadores universales escalables, los procesos de importación y exportación que son laboriosos y tienen altos costos asociados, las data clean rooms no lograron convertirse en la solución definitiva para la combinación colaborativa de datos.
Avanzamos rápidamente hasta hoy y las clean rooms tienen una nueva vida, no como productos independientes, sino como una función incorporada en una variedad diversa y creciente de plataformas de colaboración de datos. ¿Tienen las clean rooms un futuro por sí solas, o es su destino ser absorbidas por completo?
Las clean rooms muestran datos superpuestos, ¿pero qué se puede hacer con ellos?
Comencemos por analizar el valor de las clean rooms. Que dos o más socios de colaboración puedan entender la intersección entre sus audiencias abre oportunidades para el co-marketing, informando estrategias como el targeting contextual, el perfeccionamiento del mensaje de la campaña para llegar a los consumidores objetivo y permitir la medición y atribución, y así sucesivamente.
Sin embargo, donde las clean rooms independientes a menudo tienen limitaciones es en la escala. Una marca y un editor pueden tener cada uno audiencias bastante grandes, pero una vez reducidas a usuarios autenticados, pueden quedar con solo 10.000 correos electrónicos o identificadores móviles encriptados. Por lo tanto, si realizan un análisis de superposición y descubren que comparten al 10% de los usuarios, eso significa que solo tienen 1000 personas para segmentar.
Simplemente hablando, no hay mucho que la mayoría de los especialistas en marketing puedan hacer con 1000 personas. En este punto, podrían salir a la calle y comenzar a llamar puerta por puerta.
Aquellos que han estado en el mundo del marketing durante algunos años podrían sentir déjà vu por la locura de los CDP´s, cuando la industria estaba llena de posibilidades para recolectar y activar datos de first-party data, solo para que los especialistas en marketing se dieran cuenta de que no tenían suficientes datos para alimentar sus estrategias programáticas y de marketing a gran escala.
Al igual que algunos CDP´s, las clean rooms independientes no cumplen en la parte de “lograr algo”. Después de preparar, compartir y permitir sus datos, ¿qué conocimiento puede obtener un especialista en marketing de ellos? ¿y qué pueden hacer con ese conocimiento? ¿cómo lo hacen accionable? ¿cómo derivan valor de esas acciones?.
Esos 1000 clientes pueden no ser viables por sí solos para la prospección a gran escala, pero al conectarlos a un algoritmo de aprendizaje automático, realizar una resolución de identidad o ver cómo se intersectan con datos de second y thrid party-data, podrían extrapolarse a una audiencia más amplia de nuevos consumidores e identificadores.
Por eso tiene sentido que las clean room o funcionalidades similares a las clean rooms se integren en plataformas de colaboración de datos más amplias. Aquí, las clean rooms son una opción entre muchos métodos para que dos o más socios alcancen sus objetivos de marketing y monetización, con todas las conexiones necesarias para llevar esos datos más adelante ya establecidas. Además, son mucho más efectivas al ser parte del rompecabezas de datos, en lugar de ser tratadas como todo el tablero.
Ahora, a pesar del titular, todavía hay un lugar para las clean rooms independientes en el mercado. Las marcas realmente grandes y los propietarios de medios con millones de registros de clientes, conectados a identificadores universales y con plataformas de datos internas sólidas, es posible que no necesiten más que una solución puntual.
Si bien las clean rooms pueden ser ideales para empresas con mucha data propia como Disney y Amazon, la gran mayoría del marketing ocurre más allá de estos gigantes, y las soluciones que atienden a esta mayoría están avanzando hacia la colaboración de datos con un alcance mucho más amplio.
¿Hacia dónde se dirigen las clean rooms?, solo hay que mirar el mercado.
La evidencia más sólida de que las clean rooms se están integrando en plataformas de colaboración de datos más grandes se encuentra en los movimientos que hemos visto en el mercado en el último año. Empresas que ofrecen soluciones de identidad y mercados de datos están construyendo su propia funcionalidad de clean rooms o comprando proveedores de salas limpias, como se vio en la adquisición de Habu por parte de LiveRamp por 200 millones de dólares.
Este es un movimiento sensato. Los especialistas en marketing quieren poder interactuar con el enriquecimiento de datos, resolución de identidad, escala y activación posterior que proporcionan estas plataformas, pero no quieren mover sus datos para hacerlo, que es exactamente lo que permiten las clean rooms de consulta como Habu (es decir, la no portabilidad de datos).
Un lugar donde no ha habido ningún movimiento es dentro de los walled garden operados por empresas como Disney y Meta. Sus clean rooms no son independientes, pero tampoco se extienden más allá de sus propios dominios, y están diseñadas exclusivamente para comercializar sus propios activos de first-party data. Una marca puede llevar sus datos para encontrar coincidencias con los datos de clientes exclusivos de estos walled gardens, pero hacerlo más allá de los límites de los warden gardens ha resultado inútil.
Por ejemplo Amazon, quizás debido a su gran escala, ha sido la excepción, cruzando la línea entre un walled garden y una plataforma colaborativa; es decir formaron un jardín protegido, por así decirlo.
La activación y personalización siguen estando, en última instancia, limitadas al ecosistema programático de Amazon (con promesas de establecer conexiones directas con “terceros” en el futuro). Sin embargo, su impulso hacia la interoperabilidad con soluciones de identidad y el lanzamiento de capacidades de modelado indican una actitud más abierta que puede desarrollarse aún más.
¿Han resuelto todo las plataformas de colaboración de datos?- Dada la complejidad del intercambio y activación de datos, sería ingenuo decir que sí. Pero lo que tienen es un objetivo fundamental de conectividad amplia e interoperabilidad entre plataformas y soluciones, y está claro que hay un movimiento generalizado hacia ello.