Não durma em salas limpas de dados como parte de seu arsenal de privacidade em primeiro lugar

Como uma versão de marketing digital do Smash Mouth provavelmente diria: “Bem, as restrições de privacidade de dados começam a chegar e não param de chegar” – e elas estariam certas.

Em vez de entrar em pânico com a ideia de uma nova atualização do iOS e suspirar de alívio cada vez que o Chrome tenta a descontinuação de cookies de terceiros mais adiante, os profissionais de marketing precisam investir e explorar proativamente soluções compatíveis com privacidade para desafios de segmentação e atribuição.

Esperar até que você seja forçado a fazer a mudança apenas abre as portas para a concorrência. Essa não é a maneira de se tornar um All-Star de marketing.

Falamos muito sobre a importância dos dados primários neste novo mundo, mas a ascensão dos jardins murados significa que é muito mais difícil integrar essas informações aos dados da plataforma, respeitando a privacidade do usuário.

Entre na sala limpa de dados.

As salas limpas de dados oferecem aos profissionais de marketing a oportunidade de aproveitar ao máximo seus dados primários, combinando-os com os dados da plataforma de uma maneira que prioriza a privacidade. Você precisa se sentir confortável com esta nova solução para manter sua vantagem competitiva.

O que é uma sala limpa de dados?

Salas limpas de dados são lugares onde as plataformas de publicidade – normalmente jardins murados como Google, Facebook e Amazon – compartilham dados agregados com profissionais de marketing que podem ser combinados com dados primários de uma marca para análise, mantendo rígidos controles de privacidade.

Os dados armazenados em salas limpas não estão sujeitos a requisitos de limpeza, como o App Tracking Transparency (ATT) da Apple, e é por isso que você precisa confiar em dados modelados para usuários de iOS que optaram por não entender e relatar o desempenho no Meta's Ads Business Manager.

As salas limpas permitem que você acesse esses dados de maneira compatível com a privacidade que reduz a capacidade de identificar usuários dentro da sala limpa ou externamente, para que você possa entender melhor as interações do usuário em anúncios e campanhas.

Você também pode integrar seus próprios dados primários na sala limpa de uma plataforma para ver como eles correspondem aos dados agregados da plataforma. Em seguida, você pode identificar quaisquer inconsistências entre os dois conjuntos de dados para determinar se eles estão veiculando anúncios em excesso para os mesmos públicos.

Quais são os diferentes tipos de salas limpas de dados?

As salas limpas podem ser criadas por várias entidades diferentes, desde que mantenham uma quantidade significativa de dados primários e possam gerar informações valiosas desses dados, integrando-os a outros conjuntos de dados primários de maneira compatível com a privacidade.

Os principais players da plataforma de anúncios (ou seja, Google, Meta e Amazon) estão atualmente dominando o cenário da sala limpa por alguns motivos:

• As restrições de privacidade limitam a profundidade e a precisão dos relatórios de desempenho de anúncios na plataforma, e os anunciantes estão ansiosos por insights mais avançados
• Seu enorme estoque de dados primários e maturidade relativa em comparação com outras plataformas de anúncios

Esse punho de ferro provavelmente não vai durar para sempre; À medida que plataformas mais novas, como CTV ou TikTok, continuam a crescer e enfrentam as mesmas demandas dos profissionais de marketing, é provável que invistam em soluções compatíveis com a privacidade, como salas limpas.

Além das salas limpas de propriedade da plataforma de publicidade, algumas marcas pioneiras estão desenvolvendo salas limpas internas para que possam integrar seus próprios dados primários com dados de terceiros adquiridos de um provedor.

Estes se tornarão cada vez mais importantes no futuro; prevemos que muitos CDPs, infraestrutura de dados e fornecedores de integração de dados começarão a oferecer produtos sob medida para marcas que desejam salas limpas internas.

Como você deve usar salas limpas de dados?

Como mencionamos anteriormente, mesmo os dados eliminados dos relatórios na plataforma estão disponíveis para análise em salas limpas compatíveis com privacidade. Eles oferecem um escopo mais amplo para análise do que seria possível apenas com relatórios de plataforma.

Alguns dos aplicativos de análise de sala limpa mais úteis incluem:

• Cruzamento de conversões: Entendendo como as campanhas do funil superior influenciam o desempenho e interagem com as campanhas do funil inferior
• Sobreposição do alcance do público: isolando a duplicação potencial de esforços ou identificando oportunidades de mensagens sequenciais analisando o alcance do público nas campanhas
• Análise de alcance e frequência: determinar a frequência ideal de veiculação de anúncios com base nos retornos decrescentes observados
• Tempo ideal para a conversão: determinando cronogramas de consideração de conversão ideais para ajustar janelas de persistência de público dinâmico.
• Aumento/segmentação de clientes: desenvolvendo melhores perfis de clientes e segmentos de público mais eficazes, integrando dados primários com identidades correspondentes à plataforma de publicidade, aumentadas com métricas adicionais, como coorte pCLV, status novo versus retornado, produtos comprados e outros atributos offline

Existem limitações: salas limpas não são uma solução completa para os desafios de privacidade de dados para medição e identidade. Em particular, a maioria das salas limpas hoje funciona apenas para uma única plataforma e não pode ser combinada com outras salas limpas de dados.

Como escolho a sala limpa de dados certa para minha empresa?

Se você estiver anunciando em várias plataformas, veja quanto você gasta em cada plataforma. Isso deve lhe dar uma boa ideia sobre se a sala limpa de uma plataforma específica vale ou não o investimento. Se você está gastando mais no Facebook ou em outras plataformas que não são do Google, por exemplo, escolher o Google Ads Data Hub pode não ser a decisão mais inteligente.

Você também deve trabalhar com as partes interessadas relevantes em sua organização para definir o escopo da análise e as perguntas que deseja responder. Concentre-se nas decisões que você poderá tomar ao obter essa linha de visão. A maioria das salas limpas oferece consultas predefinidas, por isso é uma boa ideia começar por aí.

Diferentes salas limpas têm limites diferentes de consultas; alguns exigem aprovação para novos escopos de consulta (como o Facebook Advanced Analytics), enquanto outros permitem uma ampla variedade de consultas, mas impõem verificações de privacidade que limitam a capacidade de consultar os mesmos dados em um curto período de tempo (como o Google Ads Data Hub). É importante saber o que você deseja antes de configurar uma instância de sala limpa.

O rastreamento agora requer o consentimento explícito dos usuários e a privacidade dos dados só ficará mais complicada. Você precisa explorar as salas limpas mais cedo ou mais tarde se quiser manter uma vantagem competitiva resiliente à privacidade.

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