En investigación científica o fabricación, una clean room a es un entorno estrictamente controlado que reduce el nivel de contaminantes que pueden poner en riesgo las labores delicadas. Una clean room de datos es muy similar. El uso de estos espacios digitales crece en popularidad debido a la pérdida de cookies y otros identificadores de dispositivos.
Así pues, ¿cómo se define una clean room de datos? En pocas palabras, son espacios seguros y neutros para que existan asociaciones y colaboración de datos sin que ninguna de las partes tenga acceso a datos de información personal identificable de los clientes de las demás partes. Una clean room de datos también ofrece controles de privacidad como el cifrado, por lo que los datos no se pueden usar de manera inadecuada, mientras que los científicos de datos pueden aprovechar los datos para planificar, activar y medir mejor en todo el ecosistema.
Una de las ventajas clave es que los datos nunca abandonan el control del propietario de los datos, lo que crea un mejor equilibrio entre privacidad y utilidad. Aunque muchos casos prácticos tienen lugar entre dos empresas, las salas blancas de datos también se pueden usar en la misma empresa por las mismas razones. Pensemos en las salas blancas como una adición valiosa a los instrumentos de gestión de los datos.
¿Por qué las clean rooms de datos son importantes en un mundo sin cookies?
Puede que se pregunte qué tienen que ver las cookies y otros identificadores de dispositivos con las salas blancas de datos. La respuesta es que sin alguna manera de que las marcas lleguen a su audiencia a través de estos medios anticuados, el uso de la colaboración de datos de primera y segunda parte en una forma segura y consciente de la privacidad es menos una opción y más una necesidad. Apoyar este método para mantener la addressability (capacidad de segmentación) permite a los anunciantes encontrar una solución más sostenible que da a los consumidores la importancia que merecen.
Las salas blancas de datos no son algo nuevo. Google y Facebook, por ejemplo, llevan años con ellas y han demostrado lo efectivas que son en la mejora del rendimiento publicitario a través del intercambio de datos entre un anunciante y sus plataformas. Este enfoque ayuda a los anunciantes a verificar inconsistencias para abordar problemas tales como la limitación de frecuencias y la supresión de audiencia, evitando el envío de más anuncios de los necesarios a las mismas personas u hogares. Con la proliferación de canales, la medición y atribución se vuelven aún más cruciales para la optimización del gasto publicitario.
Clean rooms de datos de terceros, neutrales
Cada vez surgen más salas blancas de datos. Además de las que gestionan las plataformas, hay salas blancas de datos neutrales de terceros, como Safe Haven de LiveRamp, que además de organizar, analizar y medir datos, también puede permitir la activación en todo el ecosistema publicitario para planificar, activar y medir mejor el gasto en publicidad. Safe Haven incorpora la incomparable solución de identidad de LiveRamp, cientos de integraciones de terceros y una de las mayores redes de socios de activación.
Es estupendo contar con un lugar seguro para que los científicos de datos hagan sus experimentos, especialmente si es donde ya residen los datos. Sin embargo, las salas blancas de datos son tan valiosas como el valor que generan. La ciencia trata de probar y proporcionar puntos de prueba. La ciencia de datos debe mejorar la eficiencia, potenciar el descubrimiento de nuevas audiencias y aumentar las mediciones precisas, y un entorno neutro mejorado es lo que mejor se adapta para hacer todo esto, especialmente al trabajar en múltiples plataformas y canales.
Clean rooms de datos para los mejores resultados empresariales
Hoy en día, las salas blancas de datos ya pueden ofrecer un entorno seguro para unir conjuntos de datos dispares con más facilidad y descubrir más información empresarial que nunca. Si bien las preocupaciones por la privacidad de los datos son una razón sólida para usar una clean room , hay otras ventajas que ayudarán a que su empresa logre más de su inversión a largo plazo. Es decir, si elige el tipo de clean room adecuado. Después de todo, el objetivo final es crear valor para su empresa.
Para lograr mejores resultados empresariales, su clean room de datos debe basarse en la protección de la privacidad, pero también debe ofrecer herramientas que proporcionen resultados a los profesionales publicitarios. Una clean room mejorada con aplicaciones de identidad basada en la persona, de medición y de ideas que esté también conectada con los principales canales de activación puede ayudarle a crear asociaciones más profundas y a establecer su esfera de influencia.
¿Qué buscar en una clean room de datos mejorada?
Así pues, ¿cómo encontrar una clean room de datos que no solo proporcione estos resultados, sino que también ofrezca la mejor experiencia a los clientes? He aquí tres cosas que tener en cuenta a la hora de seleccionar la tecnología de la clean room de datos mejorada:
Debe ser determinista
Las capacidades de privacidad mejoradas suelen ser la primera razón para gravitar hacia una clean room de datos. Las tecnologías de mejora de la privacidad (PET. por sus siglas en inglés) permiten a las empresas analizar los datos sin temor a que queden expuestos. Sin embargo, la clave del éxito de las salas blancas de datos es ofrecer tecnologías que mejoren la privacidad y que sean modulares, para que los clientes puedan aprovechar el nivel de umbrales de privacidad requerido al colaborar con sus socios. Además, disponer de un enfoque determinista de la identidad y la correspondencia es asimismo clave para garantizar una colaboración mejor. Sin las identificaciones y coincidencias deterministas, los resultados de la colaboración pueden conducir a resultados inexactos.
En la coincidencia probabilística, el perfil de una persona y su vecino pueden ser lo suficientemente cercanos como para recibir ambos los mismos anuncios. Sin embargo, la coincidencia determinista en un entorno de clean room mejorada puede ofrecer una orientación más exacta. Las marcas pueden ver diferencias minuciosas entre una persona y su vecino, lo que permite suprimir a uno de ellos de la orientación. Esto no solo le ahorra tiempo y dinero a la marca, sino que también le ofrece una mejor experiencia al cliente.
Una clean room de datos mejorada con coincidencia determinista e impulsada por identidad basada en la persona también garantiza poder medir con precisión el impacto de las campañas publicitarias.
Aprovechar un marco de identidad interoperable como RampID de LiveRamp no solo puede ayudarle a medir la efectividad con más precisión, sino que también puede ayudarle a impulsar experiencias personalizadas en los puntos de contacto omnicanal.
En lo que respecta a la medición, la clean room de datos mejorada adecuada ofrece capacidades similares a los «walled gardens» (o jardines vallados), tales como:
- Coincidencia de los datos de impresión con las transacciones para agilizar la conversión y los informes de aumento de ventas
- Habilitación de múltiples asociaciones para la atribución multitoque
- Incorporación de socios de TV para planificar mejor las campañas omnicanal
Respuesta a las preguntas correctas
Mejorada o no, una clean room de datos sería discutible si no permitiera una colaboración de datos más sencilla dentro del espacio consciente de la privacidad. Una vez hechos accesibles los datos, las salas blancas también deberían ofrecer capacidades para facilitar la colaboración.
En LiveRamp creemos en ayudar a las marcas a colaborar mejor:
- Ayudando a construir y reconciliar sus propios conjuntos de datos de primera parte para admitir gráficos de primera parte.
- Garantizando que las marcas trasladen conjuntos de datos a una taxonomía unificada para facilitar la colaboración.
- Preconstruyendo consultas en conjuntos de datos para responder a preguntas clave de resultados empresariales sin trabajo pesado de ambas partes.
- Integrando paneles de análisis para garantizar que los datos granulares se puedan aprovechar fácilmente para crear mejores audiencias a escala.
- Integrando protocolos de medición para medir de forma automática y continua la efectividad de las campañas de colaboración.
Debe mejorar la personalización
Los datos son la clave de una experiencia de cliente excelente y una clean room de datos mejorada ayuda a vivir esas experiencias.
Usemos como ejemplo las visitas frecuentes a la cafetería de su vecindario. Para el final de la primera o segunda semana de visitas diarias ya es probable que espere una experiencia más personalizada por parte del camarero, puesto que este ya conocería sus preferencias para el café. Como mínimo, esperaría que le reconociera como persona en vez de como un cliente cualquiera. Incluso podría esperar que le ofreciera bizcocho como agradecimiento por ser un cliente habitual.
Otro ejemplo serían los minoristas con datos de transacciones que informan de lo que compran los clientes, cuánto compran y con qué frecuencia lo hacen. Dicho minorista podría crear audiencias atractivas para los CPG que también sean pobres en datos de primera parte. Se trata de un escenario en el que ambas partes salen ganando, ya que la marca logra mejores objetivos, alcanza a las audiencias correctas y reduce sus gastos publicitarios. Al mismo tiempo, el minorista (en este caso, actuando como editor de medios) podría mejorar los rendimientos y ofrecer mejores experiencias a los clientes.
Los datos, cuando se aprovechan de forma adecuada y con protección de la privacidad, pueden hacer más para mejorar la experiencia del cliente, garantizando que las marcas puedan reconocer estas preferencias y profundizar en las relaciones con clientes existentes para aumentar la lealtad y conciencia de la marca. Una clean room mejorada ofrece la capacidad de crear experiencias de cliente excepcionales al ayudar a activar esta información en las aplicaciones de marketing.
Las clean rooms de datos mejoradas no solo son para minoristas
Crear mejores experiencias de cliente es algo que debe tener en cuenta toda empresa que interactúe con el público. Por ejemplo, cuando una gran organización de servicios públicos europea quiso mejorar la experiencia de sus clientes, recurrió a una solución de clean room de datos mejorada. Aprovechando sus datos de primera parte, la empresa quiso eliminar a sus clientes actuales de las campañas omnicanal.
Usando el entorno de colaboración de datos de LiveRamp como clean room mejorada, la empresa pudo eliminar a los clientes actuales de su campaña más reciente, y se ahorró dinero publicitario que pudo reinvertir en canales de medios para llegar a una audiencia elegida de forma determinista para obtener resultados mejorados. La supresión de audiencias es un caso práctico y una ventaja principal de una clean room de datos mejorada.
Independientemente del tipo de clean room de datos que elija para sus necesidades de colaboración de datos, es fundamental asegurarse de que le ayudará a ofrecer los mejores resultados empresariales sin sacrificar las estrechas relaciones con el cliente que usted busca hacer crecer y solidificar a medida que desarrolla una mejor comprensión de sus clientes.