Dieta saludable para el fin de las ¡®cookies¡¯

Google anunciaba en 2020 su despedida de las cookies de terceros, efectiva a finales de 2023. Y aunque Firefox y Safari ya han prescindido de ellas, ser¨¢ Chrome, el navegador favorito de alrededor del 70% de los usuarios, el que les asestar¨¢ el golpe definitivo.

La creciente preocupaci¨®n por la privacidad se hab¨ªa traducido en una p¨¦rdida de confianza y buscadores, anunciantes y agencias se han visto obligados a buscar alternativas a una herramienta que, recabando informaci¨®n relevante de los usuarios siguiendo su rastro en la red, permite la segmentaci¨®n de la audiencia, estrategia elemental del marketing digital.

¡°A priori, pensamos un escenario en el que se perder¨¢ la capacidad de impactar de manera masiva. Si bien es cierto que el consumidor que acepte la cesi¨®n de datos a una empresa u otra lo har¨¢ de manera expl¨ªcita y, por tanto, tendr¨¢ una mayor predisposici¨®n a recibir informaci¨®n de esta y a comprarla¡±, explica Mar¨ªa G¨®mez, profesora de ESIC y directora de My Consulting.

De eso tratan la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (an¨¢lisis predictivo), a?ade, ¡°de capturar datos y generar patrones de consumo que predicen cu¨¢l puede ser el producto determinado que interese a un cliente¡±.

La idea, seg¨²n los profesionales del sector, es elaborar campa?as m¨¢s adaptadas a los usuarios a trav¨¦s de grandes cantidades de data (informaci¨®n) y, ¡°si se utilizan correctamente, la aplicaci¨®n de estas tecnolog¨ªas en las campa?as de publicidad ayuda a optimizar y ajustar los presupuestos logrando los resultados deseados¡±, asegura Ilaria Zampori, director general de Quantcast en Espa?a e Italia.

Disponer de datos propios, informaci¨®n de los usuarios que permita establecer con ellos un modelo de relaci¨®n personalizada y basada en sus preferencias, ¡°permite ofrecer una mejor experiencia¡±, considera C¨¦sar Torras Valero, director de innovaci¨®n de BBDO & Proximity. ¡°Hace un tiempo escuch¨¦ una expresi¨®n que me gust¨® mucho, hablaba de ¡°ganarte datos¡± en lugar de conseguir. La creciente preocupaci¨®n de los usuarios por su privacidad hace necesario explicar y demostrar que compartir datos con una marca es bueno para ti, porque esa marca hace un uso pr¨¢ctico y favorable a tus intereses de estos¡±.

Tecnolog¨ªa ¡®cookieless¡¯

¡°El mercado publicitario ya se est¨¢ adaptando a esta realidad pr¨®xima¡±, a?ade Torras Valero. As¨ª, nos encontramos con empresas que apuestan por una mejor experiencia de usuario que trabaje con zero y first party data ¨Cdatos compartidos de forma transparente y voluntaria¨C. Tambi¨¦n con empresas que ponen el foco en el an¨¢lisis y la segmentaci¨®n de audiencias utilizando ¡°la informaci¨®n contextual, el an¨¢lisis sem¨¢ntico, modelizaci¨®n mediante an¨¢lisis predictivos que utilizan la IA, clusters, modelos server to server, uso de device ID¡­ las soluciones son variadas bas¨¢ndose en las necesidades de la marca¡±.

La adaptaci¨®n del mercado al fin de las cookies de terceros se est¨¢ produciendo a dos niveles, el tecnol¨®gico y el estrat¨¦gico. Enrique D¨ªaz, director de digital e innovaci¨®n de Equmedia, explica que, en el primer caso, hay ¡°tres tipolog¨ªas disponibles. Las basadas en identificadores o ID, como las ya conocidas y utilizadas por Amazon, Facebook o Twitter; las soluciones basadas en cohortes, como FLoC de Google o la propia del SSP Magnite, y las soluciones basadas en personal information identifier (PII), que The Trade Desk est¨¢ empujando¡±. Pero no todas las soluciones vienen de fuera, ¡°tambi¨¦n la IAB Spain ¨Cla mayor asociaci¨®n de comunicaci¨®n, publicidad y marketing digital de Espa?a¨C ha presentado su soluci¨®n TCPF (Transparency Consent & Privacy Framework)¡±.

En cuanto a los replanteamientos estrat¨¦gicos, Enrique D¨ªaz menciona la activaci¨®n de acciones dirigidas a incrementar el zero party data, para que sea ¡°el propio individuo el interesado en dar sus datos¡±.

Para la explotaci¨®n y activaci¨®n de los datos recolectados, a?ade, el uso de CDP ¨Csiglas en ingl¨¦s de plataforma de datos de clientes¨C empezar¨¢ a ser m¨¢s demandado por su capacidad de aunar m¨¢s fuentes de datos y crear audiencias bajo variables psicogr¨¢ficas y de proyecci¨®n de inter¨¦s que las soluciones basadas en machine learning e IA.

Ilaria Zampori menciona herramientas originales, como la Quantcast Platform, para ayudar a los profesionales del marketing de cualquier compa?¨ªa a preparar sus campa?as publicitarias futuras y a encontrar nuevas audiencias en entornos cookieless, y Ara, el motor de IA y machine learning propio para procesar multitud de se?ales y aplica t¨¦cnicas estad¨ªsticas avanzadas, tanto para combinarlas como para interpretar los modelos de audiencia online.

En Wavemaker, explica su directora del ¨¢rea digital, Cristina Gordo, han creado con GroupM la plataforma WM Inside, que perfila la audiencia de sus anunciantes (first party data) para conocer su patr¨®n de comportamiento y detectar, gracias a un algoritmo personalizado, el mejor momento de impacto a clientes potenciales seg¨²n el objetivo de la marca, incrementando un 66% el volumen de negocio desde 2019 a partir de impactos notorios (tasa de visibilidad del 81%).

Tambi¨¦n, ¡°de la mano de nuestros socios¡±, subraya, ¡°utilizamos sus se?ales de datos para analizar el patr¨®n de comportamiento de sus usuarios-clientes. Los aprendizajes resultantes se comparten a trav¨¦s de la tecnolog¨ªa Curated Deal para impactar a clientes potenciales en entorno abierto, fuera de su propio inventario. Como resultado, hemos obtenido un mejor rendimiento de nuestras estrategias, aumentando todos los indicadores claves de rendimiento de la campa?a: visibilidad, clics y conversiones¡±.

La desaparici¨®n de las cookies, concluye la directora del ¨¢rea digital de Wavemaker, ¡°nos desaf¨ªa a todos a volver a esforzarnos por el consumidor, a sumergirnos profundamente en su mundo, su comportamiento y sus intereses para que podamos crear un marketing de alta calidad que sea efectivo y aporte una buena experiencia¡±.