La búsqueda e implementación de soluciones para el cookieless se ha acelerado en los últimos meses. Las cookies de terceros están cada día más cerca de ser cosa del pasado en la industria publicitaria y, por eso, los profesionales del sector trabajan en fórmulas para seguir haciendo publicidad digital segura y respetuosa con la privacidad de los usuarios. Entre todas ellas, las Data Clean Room (DCR) se están abriendo paso como una de las grandes tendencias en el sector.
Tanto es así que IAB Spain las incluyó este año en su Top tendencias digitales dentro del bloque dedicado a la data. De hecho, desde este organismo señalan que las Data Clean Room están en camino “de convertirse en una tendencia crucial en 2024”. Algo que atribuyen a “su capacidad para abordar desafíos críticos de privacidad y seguridad de datos”. Además, explican, “prometen ser la clave para mantener la confianza del cliente y el cumplimiento normativo en el marketing digital y la publicidad”.
Pero ¿qué son exactamente las data clean room? Tal y como se explica en el ebook Principales soluciones de addressability elaborado por Programmatic Spain, las DCR son una alternativa a las cookies de terceros. Con ellas, los retailers disponen de “una tecnología segura que controla estrictamente el acceso a las partes autorizadas en cumplimiento de la normativa de protección de datos, mitigando así el riesgo de filtración de datos”.
Dentro de ellas, básicamente, lo que sucede es que interactúan varios conjuntos de datos de maneras muy concretas y, posteriormente, lo que la máquina devuelve es un conjunto de PubID de usuarios coincidentes. Así, como explican desde Programmatic Spain, el publisher ayuda a la marca a encontrar los puntos coincidentes en ambos conjuntos de datos sin exponer realmente ninguna información sensible.
¿Qué ventajas y desventajas tienen?
Como cualquier tecnología, las Data Clean Room tienen ventajas e inconvenientes. Por ejemplo, desde Clearcode mencionan algunos como:
Ventajas de las Data Clean Room
- Es una solución privacy friendly. Con las DCR se pueden hacer tareas como análisis o segmentación de audiencias. Y, además, se llevan a cabo respetando la privacidad de los usuarios.
- Permiten tener una visión holística de las campañas. Con las Data Clean Room se puede evaluar el comportamiento de una campaña a través de diferentes canales.
- La data que entra en una DCR no se comparte con otras compañías. Así, los propietarios de los datos pueden mantener el control sobre ellos.
Inconvenientes de las Data Clean Room
- Pérdida de precisión. En algunos casos se puede perder precisión a la hora de agregar datos para elaborar informes o realizar segmentación. Algo que con soluciones como, por ejemplo, los datos basados en ID no sucede.
- Minucioso proceso previo de trabajo. Antes de añadir datos a una DCR hay que trabajarlos cuidadosamente y unificarlos en un mismo formato.
- Falta de conocimiento. Las Data Clean Room son herramientas bastante nuevas y, por lo tanto, todavía no hay estándares definidos para su aplicación.
Asimismo, desde Clearcode también detallan que las DCR tienen algunos riesgos. Por ejemplo, es de vital importancia crear distintos niveles de seguridad para mantener la privacidad y evitar filtraciones. Asimismo, las Data Clean Room no dejan de ser herramientas gestionadas por personas por lo que no están exentas de verse afectadas por un error humano.
Las Data Clean Rooms, clave para el data-driven marketing
Las Data Clean Room son especialmente útiles en las estrategias de data-driven marketing. Es decir, en aquellas en las que los datos desempeñan un papel fundamental a la hora de fijar prioridades u orientar el posicionamiento, entre otras cosas.
Desde Programmatic Spain, en este post, destacan algunas de las opciones de uso que ofrecen en este tipo de estrategias:
- Crear asociaciones directas entre compradores y vendedores de medios. Con esto se pueden mejorar tanto el rendimiento como el ROI.
- Crear un framework para los medios. De esta manera, pueden ampliar y controlar mejor su first-party data.
- Crear un entorno transparente. En él se resuelven identidades de manera segura y unificada.
- Actuar como un second-party data hub. Y, así, enriquecer los perfiles de audiencia e identidad.
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