Salas limpias de datos, incrementalidad y el futuro de los datos propios: ¿está preparado?

A estas alturas, todos los especialistas en marketing conocen el procedimiento: el seguimiento de terceros está a punto de desaparecer. Las restricciones de privacidad en los EE. UU. y el extranjero están aumentando y Google ha comenzado a eliminar gradualmente las cookies de su navegador Chrome.

Eso significa que si su empresa no ha establecido una estrategia de datos resistente a la privacidad, ya está llegando tarde. Puede parecer una tarea desalentadora (muchos métodos pueden ser costosos y su configuración requiere mucho tiempo), pero lo que haga hoy con los datos podría ser el diferenciador de crecimiento más importante en el futuro.

Entonces, ¿qué debería priorizar para prepararse para la obsolescencia total de los datos de terceros? Nuestros expertos señalan el camino hacia tres soluciones que podrían marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en un ecosistema de marketing basado en datos propios: salas limpias de datos, pruebas incrementales y modelado de combinación de medios.

Solución 1: salas limpias de datos

A medida que el cumplimiento de la privacidad se convierte en una parte esencial de su estrategia de marketing, necesita sistemas implementados para proteger la seguridad de los datos de sus clientes e impulsar la orientación y medición de las campañas.

Las salas limpias de datos son la solución. Permiten a los especialistas en marketing comparar conjuntos de datos, comprender las interacciones de los usuarios y extraer conclusiones útiles sin poner en riesgo la privacidad de las personas.

Con las salas limpias, los anunciantes pueden consultar datos agregados (a diferencia de los datos a nivel de cliente) para analizarlos bajo estrictos controles de privacidad, de modo que no haya exposición a la información de identificación personal (PII) subyacente. Eso significa que las empresas que los utilizan no pueden rastrear a usuarios individuales, pero pueden aprovechar la información sobre el comportamiento de esos usuarios.

Pero donde realmente brillan las salas blancas es cuando las marcas necesitan combinar datos de múltiples fuentes para una mejor medición. Los datos en un entorno de sala limpia no enfrentan las mismas restricciones que los datos en plataformas. Si un usuario opta por no participar en una plataforma individual como Instagram o TikTok, por ejemplo, esa plataforma debe eliminar sus datos, pero aún están disponibles en salas limpias porque no son identificables.

Algunas de las formas más importantes en las que puede aprovechar las salas limpias de datos incluyen:

• Evaluar cómo las campañas del embudo superior influyen en el rendimiento e interactúan con las campañas del embudo inferior
• Encontrar la frecuencia óptima para publicar anuncios antes de enfrentar rendimientos decrecientes
• Desarrollar mejores perfiles de clientes y segmentos de audiencia mediante la integración de datos propios con identidades coincidentes con la plataforma publicitaria.

Si está listo para comenzar a utilizar una sala limpia de datos, tiene varias opciones. Si su marca tiene una gran cantidad de datos propios con los que trabajar, en teoría puede crear su propia sala limpia, pero una advertencia: requiere un esfuerzo y una inversión importantes.

Un lugar más fácil para comenzar es trabajar con un tercero. Los principales actores de plataformas publicitarias como Google, Meta y Amazon dominan el panorama de las salas limpias porque tienen más datos relativamente maduros que los competidores y pueden brindar a los anunciantes mejores conocimientos sobre el rendimiento de sus anuncios en la plataforma. Debes considerar qué plataformas utilizas con más frecuencia al tomar la decisión.

También puede consolidar su análisis en una plataforma a través de proveedores como Habu, que permiten a los usuarios consultar múltiples salas limpias desde una interfaz.

A pesar de todos los aspectos positivos, las salas blancas de datos también tienen limitaciones importantes. La mayoría de las salas blancas solo funcionan para una única plataforma y no se pueden combinar con otras salas blancas de datos. Muchas salas limpias también tienen límites incorporados sobre cuántas veces los anunciantes pueden consultar el mismo conjunto de datos para evitar que se identifique a personas en el conjunto de datos.

Solución 2: pruebas de incrementalidad

El marketing debe impulsar el crecimiento incremental, y las pruebas de incrementalidad lo miden eliminando conversiones que se habrían producido de todos modos, confirmando el impacto real de sus campañas en la decisión de compra.

Un marco sólido de pruebas de incrementalidad puede ayudar a las marcas a validar los datos de rendimiento modelados y obtener una imagen más clara de cómo las campañas están afectando el recorrido completo del cliente.

Estas pruebas pueden ayudar a su equipo a comprender el verdadero aumento de los KPI clave y los resultados comerciales impulsados ​​por el marketing, generando información crítica sobre la efectividad de los medios a lo largo del tiempo. También puede utilizar pruebas de incrementalidad para calibrar los modelos de pronóstico y presupuestación según la causalidad real, de modo que puedan determinar el “próximo dólar mejor gastado” al comprender el incremento relativo entre tácticas, audiencias y plataformas.

Hay una variedad de pruebas para elegir según los tipos de datos y canales involucrados y las prioridades de su marca. Deberá considerar si la prueba está dirigida a audiencias conocidas (propias) o desconocidas (terceros) y si es específica de una plataforma o multiplataforma.

Una vez que haya elegido una prueba (o pruebas), su equipo deberá asignar sus variables y definir tamaños de muestra, presupuesto y cronogramas. Una vez implementada la prueba, comience a medir sus resultados de inmediato; un análisis del punto medio es esencial para determinar si la prueba está obteniendo resultados o si debe detenerse temprano y cambiar de dirección.

Si recién está comenzando, recuerde que las pruebas incrementales no son una tarea fácil para la mayoría de las empresas. La configuración requiere mucho tiempo y esfuerzo y no generará comentarios de inmediato para la optimización de la campaña. Considere buscar socios confiables que lo ayuden a configurar pruebas efectivas para sus necesidades.

Solución 3: modelado de mezcla de medios

Uno de los mayores temores en torno a la obsolescencia de los datos de terceros es la pérdida del seguimiento entre canales y la posible disminución de mediciones e insights verdaderamente integrados. El modelado de combinación de medios (MMM) lo ayudará a determinar la combinación de medios óptima en cada canal y plataforma y a pronosticar el presupuesto que necesita.

MMM es un enfoque de medición holístico que los especialistas en marketing utilizan para determinar el incremento entre canales impulsado por todos los esfuerzos de marketing, incluidos los efectos difíciles de medir, como los rendimientos decrecientes.

Las marcas que aprovechan un MMM ingresan algunos datos deterministas y modelan el resto, aprovechando datos pasados ​​para predecir inversiones futuras. Lo ideal sería incluir métricas de marca como entradas para poder utilizar el modelo para comprender el efecto de esas métricas en las conversiones. Estos modelos también deben incorporar variables no relacionadas con los medios, incluidos factores económicos, cambios de precios, promociones, niveles de inventario, etc., para determinar con precisión el impacto en los medios.

Fuente: Harvard Business Review

Si bien los MMM ofrecen a los especialistas en marketing una buena manera de predecir el crecimiento futuro y cuantificar las métricas de la marca, estos modelos también tienen sus desafíos. Los MMM pueden ser costosos y lentos, pero el mayor problema para la mayoría de los especialistas en marketing que buscan aprovechar este método de medición es que desarrollar este tipo de modelo requiere años de datos.

Afortunadamente, existe un nuevo tipo de MMM en la ciudad: MMM de alta velocidad, como el Growth Planner de Wpromote, que aprovecha la mayor disponibilidad de datos, la potencia informática y la automatización actuales para medir el impacto del canal en conversiones pasadas y predecir con precisión los resultados sin utilizar datos individuales. Eso acelera el proceso MMM para hacerlo más eficiente para los especialistas en marketing.

Los MMM de alta velocidad también brindan información más frecuente para ayudar a los especialistas en marketing a adaptarse más rápido. Los especialistas en marketing pueden obtener resultados casi en tiempo real e información más detallada para impulsar un mejor rendimiento.

Con estos tres componentes implementados, su estrategia de datos estará mejor equipada para hacer frente a la continua obsolescencia del seguimiento de terceros antes de que suceda. Y si bien todos estos cambios en el ecosistema de datos pueden resultar intimidantes, hay un lado positivo: los sistemas que cumplen con la privacidad le permiten resolver los puntos ciegos que siempre existieron en los métodos de seguimiento obsoletos.

El seguimiento de datos propios tiene en cuenta los canales de atribución basada en cookies que se pasan por alto, como televisión, radio, OHH y otros canales. También puede proporcionar una visión más precisa del rendimiento y al mismo tiempo proteger la privacidad del cliente.

Si está buscando mejorar su juego de medición este año, nuestro documento técnico sobre el estado de los datos 2024 tiene toda la información que necesita para prepararse para el futuro en el que la privacidad es lo primero.