Cleaning Data Rooms o Salas Limpias de Datos

Los anunciantes llevan años construyendo máquinas de marketing que se basan en los datos digitales de los usuarios. Ahora tienen que adaptarse a una nueva era en la que las reglas de privacidad y las preferencias del consumidor limitan la cantidad de datos disponibles para los especialistas en marketing.

Para prepararse para estos grandes cambios, la industria debe buscar inspiración en el inventor de las Cleaning Rooms: Willis Whitfield. Whitfield era físico en Sandia National Laboratories. En 1960, se le pidió que buscara una solución para evitar que las partículas microscópicas de polvo se infiltraran en los componentes mecánicos de la fabricación de armas nucleares. Su diseño filtró e hizo circular el aire en un laboratorio tan bien que el humo de un cigarrillo soplado en un lado de la habitación, salió limpio al otro lado de la misma. Su espacio de trabajo se hizo conocido como una "sala limpia" (Cleaning Room) y revolucionó la fabricación de productos electrónicos y farmacéuticos, hizo que las habitaciones de los hospitales fuesen más seguras y ayudó en la exploración espacial.

La invención de algo parecido a lo que Whitfield inventó, un espacio seguro y protegido, también puede revolucionar el ecosistema de publicidad digital si somos capaces de descubrir esas “Cleaning Room de Datos”. Veamos cómo:

Sin ID’s perecederos como las Cookies de terceros, los especialistas en marketing tendrán que depender más de los datos confidenciales a nivel de cliente, como el e-mail o los números de teléfono hasheados, para poder targetear anuncios y medir el rendimiento. El uso de datos personales plantea un problema para una industria de publicidad digital global (de 325 mil millones de dólares), ya que cuantas más veces “cambien de manos” los datos personales de los usuarios , mayor será el riesgo de violaciones a la seguridad y la privacidad de esos datos. Necesitamos entornos digitales seguros, las llamadas “salas limpias de datos”, donde múltiples partes puedan poner sus datos sin exponer el conjunto de datos sin procesar a ninguna otra parte. Las salas limpias de datos son la herramienta de colaboración esencial para sustentar y nutrir la publicidad digital en la nueva era de la privacidad.

Pero no todas las salas limpias de datos son iguales. Al colaborar dentro de una sala limpia, hay que tener en cuenta tres características, que varían según la sala limpia, que protegerán la privacidad del usuario y permitirán (o complicarán) los distintos casos de uso del marketing.

1. Seguridad, cumplimiento y control de datos: estos son los puntos clave para las salas limpias. Las empresas que compartan datos en una sala limpia deben tener un marco de gobierno de datos que diga cómo se recopilan, validan, almacenan, organizan y protegen los datos. Para ello se deben usar salas limpias para hacer cumplir su marco. Una sala limpia hace posible el control de datos, cada parte tiene control absoluto sobre la selección de datos que permite analizar y todos pueden realizar casos de uso de marketing mutuamente sancionados sin tener que acceder a los datos raw o sin procesar.

La belleza de una sala limpia es doble: los datos no necesitan moverse y ninguna parte tendrá control sobre todos los datos, ni siquiera el proveedor de la sala limpia. Las empresas que anteriormente se mostrasen reacias a compartir datos patentados se están volviendo más abiertas debido a la seguridad de los datos de las salas blancas.

Por ejemplo, los retailers rara vez comparten datos de transacciones de sus mejores compradores con empresas de CPG. Pero una sala limpia de datos sería un buen lugar para compartir datos de una manera socialmente distante, por así decirlo. La empresa de CPG obtiene datos enriquecidos para mejorar sus anuncios dirigidos a los compradores y fomentar la repetición de compra. Los retailers pueden convertir más rápidamente sus tiendas online en plataformas de marketing para que la publicidad impulse el crecimiento.

2. Protección de la identidad: los datos de identidad totalmente protegidos requieren el uso de tecnologías que preserven la privacidad. Si la información de una sala limpia se filtra, no hay problema. No hay identificadores personales asociados con ninguno de ellos. Los datos no se pueden conectar a ninguna fuente de información de identificación personal.

Actualmente se utilizan varias tecnologías que protegen la privacidad individual. Un enfoque común, conocido como cohorte, crea grupos que tienen comportamientos e intereses significativos en común sin identificar a ningún individuo o registro. Otras técnicas de privacidad de datos incluyen privacidad diferencial, k-anonymity, imputación y perturbación.

Aunque las salas limpias de datos que priorizan la privacidad no son un concepto nuevo, no se han adoptado ampliamente en la práctica. Google y Facebook, por ejemplo, tienen entornos en la nube donde los datos agregados almacenados son accesibles para sus anunciantes más importantes. Pero las organizaciones encuentran que este enfoque tiene limitaciones porque no pueden unir los datos para construir un customer journey completo y así ejecutar planes de medios específicos direccionables en todos los canales.

3. Aprendizaje centrado en la privacidad: hacer coincidir los datos de origen con comportamientos adicionales del consumidor, datos de transacciones y datos de medición granulares implica la colaboración de conjuntos de datos de varias partes. Pero las empresas dudan en compartir datos porque temen que haya fuga de datos en un panorama legal que cambia rápidamente y quieren limitar el número de partes que tienen acceso a sus datos patentados.

Las salas blancas hacen que el intercambio de datos sea más eficaz y eficiente, así como sin riesgos. Los casos de uso de marketing habituales, como frequency capping y la activación de la audiencia, son un buen lugar para empezar a utilizar las salas blancas. Si varias partes se involucran, también pueden habilitar casos de uso avanzados, como la atribución multitáctil.

La mayor parte de los datos a lo largo del recorrido del cliente está protegida detrás de varios Walled Gardens, lo que complica las cosas para los anunciantes que desean medir el rendimiento a lo largo de ese recorrido. En una sala limpia de datos, los datos del Walled Garden pueden combinarse con los datos de otras plataformas y luego, los anunciantes pueden extraer información valiosa sobre la participación del consumidor en todos los puntos de contacto, canales y Walled Gardens.

Hoy en día, las estadísticas centradas en la privacidad se limitan principalmente al tamaño de la audiencia, lo que permite a los especialistas en marketing descubrir dónde se cruzan los clientes relevantes utilizando datos históricos y apuntar con más precisión. Pero en el futuro, las salas limpias abrirán las puertas a un análisis más avanzado. Se podrán ejecutar análisis en dos conjuntos de datos sin mezclar los datos. Los conocimientos se enriquecerán y permitirán a las marcas optimizar las tácticas y el gasto en marketing. No es una fantasía pensar que las salas limpias y la colaboración de datos descentralizados serán el nuevo estándar en un mundo donde la privacidad es lo primero.

Dado que la privacidad de los datos es la única forma de avanzar, las empresas deben invertir en nuevas formas de recopilar y utilizar datos de origen. Es útil pensar en las salas limpias de datos como un tipo de software de mejora de procesos comerciales de próxima generación. ¿Por qué no crear la nueva infraestructura, como lo hizo el Señor Whitfield en la década de 1960, y dar un salto adelante en el marketing basado en datos?

Fuente: AdExchanger