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¿Cuáles son las claves para identificar la data de calidad?

Trabajar con data de calidad es un elemento diferenciador en una campaña publicitaria. La buena data es como un tesoro que los profesionales del sector tratan de proteger y cuidar al máximo. Y eso es una tarea que no siempre es sencilla. La cantidad de datos y fuentes disponibles y los riesgos propios del entorno digital requieren de una atención especial para proteger siempre el dato valioso y detectar aquel que no es riguroso o seguro.

Hace unos años, con la llegada de la compraventa de publicidad programática se empezó a poder acceder a grandes cantidades de inventario. Asimismo, con la aparición de tecnologías como los DMP, tanto anunciantes como editores pudieron tener acceso a grandes volúmenes de datos y negociar con ellos.

En el marco de este nuevo ecosistema aparecieron players especializados en la venta y gestión de bases de datos. Por ejemplo, los data providers, que utilizan los DSP como herramienta para ofrecer su data con la finalidad de segmentar las campañas publicitarias.

Los atributos que definen la calidad de la data

El trabajo con data no solo es cuestión de cantidad: la calidad importa. Pero ¿cómo saber que los datos que me están ofreciendo son de calidad? IAB Spain, en su Libro blanco de la data, propone tres atributos para definir la calidad de los datos:

  • Transparencia. Esta se ha convertido en una de las grandes preocupaciones de los profesionales del sector. En primer lugar, la accesibilidad a la data nos dará señales sobre su calidad. Saber de dónde proviene y cómo se ha recopilado. Por otro lado, para garantizar la transparencia debemos atender a la usabilidad de los datos. Es decir, no solo saber de dónde vienen sino cómo han sido procesados. ¿Se auditan con regularidad? ¿La base de datos se actualiza con cierta frecuencia?
  • Persistencia. Los datos tienen un ciclo de vida limitado. Hay que tener en cuenta siempre esta duración y tratar de trabajar siempre con data lo más actualizada posible.
  • Obsolescencia. No toda la información perdura igual en el tiempo. En algunos casos hace referencia a cuestiones sociodemográficas que no varían considerablemente. Sin embargo, hay otras que están vinculadas a aspectos más efímeros como la intención de compra. Por esto, cuanto menos tiempo pase entre la adquisición de la data y su uso, más útil será.

El tipo de dato, otra clave de calidad

En función de su origen, la data puede tener una mayor o menor calidad: existen diferencias importantes entre utilizar, por ejemplo, first party data o third party data.

First party data

La first party data es un tipo de dato muy útil que nos proporciona mucha información sobre el usuario. Se trata de datos que han sido recolectados de forma directa.

Por ejemplo, es toda aquella información que se recoge a través de un CRM o paid media. Es, también, la que obtenemos a través de las visitas a nuestra web o del uso de nuestra app. O la que proviene la configuración de los usuarios registrados o de la actividad en redes sociales.

Second party data

Son similares a los anteriores solo que existe un acuerdo entre partners para combinar sus bases de datos. Gracias a esta unión, la información que se obtiene permite refinar la propia aportando nuevos matices.

Por ejemplo, se puede dar gracias a un acuerdo de intercambio o de compra de data. Gracias a la second party data y el uso de herramientas como los DMP se pueden encontrar lookalike audiences.

Third party data

Cuando trabajamos third party data estamos primando la cantidad a la calidad. Es un tipo de dato que ofrece un mayor volumen de información, pero cuenta con un inconveniente: la opacidad respecto a su origen y procesamiento. No hay ningún acuerdo previo entre el proveedor de la data y el anunciante. Se pone esa base de datos en una plataforma y cualquiera puede adquirirlo. Y como nadie sabe de dónde proviene esa data ni cómo se ha organizado, resulta poco fiable.

El uso de este tipo de data cada vez es menos habitual. De hecho, con la llegada del cookieless, las marcas están tendiendo hacia soluciones basadas en 100 % first party data. También se está recurriendo a otro tipo de técnicas más respetuosas con la privacidad del usuario, como la publicidad contextual.

La importancia del factor humano

Al final, por muchas tecnologías que aparezcan para dar lugar al proceso de compraventa de inventario, el factor humano siempre va a marcar la diferencia. El trabajo continuado entre los diferentes actores y el análisis que estos hagan de la data de la que disponen va a ser clave a la hora de poder definir bien el segmento al que se dirige una campaña.

Por ejemplo, los soportes deben validar las audiencias que ofrecen o los proveedores de data tienen que garantizar la calidad constante, más allá del volumen. ¿Cómo? Realizando pruebas internas y externas para comprobar la calidad de los datos y actualizarlos de manera constante.

 

 

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