Si no has estado últimamente en contacto con la data collaboration, es posible que te estés perdiendo una tendencia muy relevante. Según una encuesta del Winterberry Report, Collaborative Data Solutions: The Evolution of Identity in a Privacy-First, Post-Cookie World (Soluciones de datos colaborativas: la evolución de la identidad en un mundo post-cookies respetuoso con la privacidad), el 81 % de los especialistas en marketing de marcas en EE. UU y el 70 % en Reino Unido está colaborando actualmente o tiene previsto colaborar con datos first-party para obtener insights,activación, medición y atribución.
La capacidad de construir y actuar sobre la inteligencia de cliente será la que decida quiénes ganan y quiénes pierden. No obstante, esta estrategia de datos genera también muchos detractores. El rechazo de las cookies ha tenido una influencia considerable, pero no es el único factor. Como señala el Winterberry Collaborative Data Solutions Report, el creciente interés en la data collaboration es solo una parte de un panorama más amplio que abarca:
- Nuevos requisitos legislativos
- Nuevas restricciones de los navegadores sobre identificadores
- Competencia por ingresos entre propietarios de medios
- Insatisfacción con el predominio de walled gardens y data marketplaces
- Presiones para realizar el seguimiento del ROI de marketing
- El deseo de coherencia en las interacciones con los clientes
Queda mucho por desentrañar. En los próximos cuatro posts iremos revelando algunas de las claves. Primero, vamos a describir los cuatro métodos de colaboración establecidos que se mencionan en el informe: cooperativas de datos (data co-ops), data marketplaces, intercambios de datos y entornos técnicos de datos. El informe describe un futuro en el que se implementarán diversas soluciones, por lo que es importante comprender los componentes básicos de lo que puede convertirse en la solución más adecuada para ti.
El panorama de las soluciones de data collaboration
Según el informe Collaborative Data Solutions, los expertos de la industria y especialistas en marketing de Reino Unido y EE. UU esperan ver nuevas formas de asociación entre las marcas, los propietarios de medios, los propietarios de datos y las empresas de tecnología que les brindan servicios.
Estas innovaciones evolucionarán en un contexto de modelos de intercambio existentes, como:
- Cooperativas de datos que agrupan datos first-party para compartirlos con participantes B2B y B2C en un modelo give-to-get. Por ejemplo, los actores de venta directa al consumidor emplean cooperativas de datos para encontrar nuevos prospects, tanto online como offline.
- Data marketplaces que facilitan la concesión de licencias comerciales de datos third-party (el Data Marketplace de LiveRamp es un ejemplo).
- Intercambios de datos que consumen activos de datos first-, second-, y third-party para facilitar el intercambio entre pares y la concesión de licencias entre las partes de forma individualizada.
- Entornos técnicos de datos donde los datos son compartidos por múltiples parnters y clientes en un «contenedor de almacenamiento» que permite establecer los niveles más exigentes de control, privacidad y seguridad (Safe Haven de LiveRamp es un ejemplo).
Estos modelos captan el «qué» de la data collaboration. A continuación veremos el «cómo».
Soluciones que se adaptan a tu objetivo
Existen tres grandes categorías de características de data collaboration que son comunes a las cooperativas de datos, los data marketplaces, los intercambios de datos y los entornos técnicos de datos:
- El tipo de data collaboration que ofrecen
- El nivel de control de riesgos
- Cómo se accede a los datos y el tipo de datos que se utiliza
Cada uno de estos modelos ha abierto nuevas posibilidades de colaboración y ha allanado el terreno para un futuro basado en el control, la privacidad y la seguridad.
Pero ¿qué es lo más importante en la colaboración, el riesgo y el intercambio de datos en el contexto post-cookies actual?
1. Data collaboration. Los especialistas en marketing deben tener la libertad de colaborar de la manera que elijan, así que debes buscar soluciones que aboguen por:
- La escalabilidad—desde las colaboraciones one-to-one hasta las relaciones one-to-many necesarias para hacer crecer una red de partners.
- La interacción directa con las marcas con más probabilidades de ayudarte a crecer y a optimizar tu inteligencia de consumidor, en lugar de depender de intermediarios.
- La colaboración externa e interna, para que los insights y las oportunidades más allá de tus cuatro paredes puedan compartirse con toda la organización.
- El nivel adecuado de flexibilidad para tus necesidades específicas. Un intercambio de datos (Snowflake es un buen ejemplo) puede ser muy flexible en términos de las verticales que aborda, siempre que cuentes con la experiencia técnica necesaria para aprovechar esa flexibilidad. Por otro lado, un entorno técnico de datos (como Safe Haven de LiveRamp) está diseñado específicamente para especialistas en marketing. Es fácil de usar e incluye potentes herramientas para la segmentación, activación y generación de informes.
2. La capacidad de gestionar el riesgo. Con una mayor variedad de métodos de colaboración, surge una mayor necesidad de controlar tus datos. La clave es maximizar el valor comercial de la colaboración mientras se minimizan los riesgos y las obligaciones de cumplimiento relacionadas con la propiedad, el procesamiento y el almacenamiento de datos confidenciales.
Las soluciones que contienen PII sin procesar plantean riesgos, al igual que las soluciones que requieren que se copien los datos, por eso es mejor buscar soluciones que:
- Eliminen la PII y eviten la reidentificación
- Permitan el análisis de datos sin necesidad de mover o copiar datos
El procesamiento de datos en un entorno neutral y compartido administrado por un proveedor externo te permite crear valiosos insights sin las obligaciones de una propiedad tradicional.
3. Cómo se accede a los datos y el tipo de datos utilizados. Tus controles de acceso a los datos deben estar configurados de manera que sirvan a tu estrategia de datos. Los enfoques de talla única no funcionan en este caso; tu equipo interno de data scientists necesitará probablemente un acceso más amplio que, por ejemplo, los partners externos.
Del mismo modo, si bien los datos a nivel de registro son necesarios para el análisis profundo y el aprendizaje automático, se deben seudonimizar y se tiene que acceder a ellos de manera que se preserve la privacidad y se evite la reidentificación.
Ampliar tu esfera de influencia de datos
Ya está surgiendo un amplio consenso en torno a la necesidad de una mayor y mejor colaboración. En las próximas publicaciones en el blog hablaremos de cómo conseguirlo.
El informe Collaborative Data Solutions de Winterberry deja claro que la brecha entre lo que los datos pueden y no pueden ofrecer solo se cerrará con la colaboración de las diversas partes (marcas, propietarios de medios, proveedores de tecnología y servicios) y con permisos a varios niveles (consumidor a marca, marca a marca y marca a propietario de medios).
Aprovechar esta oportunidad permitirá garantizarse un futuro con una data collaboration que cumpla la normativa y a una escala sin precedentes, con resultados potencialmente enormes y satisfactorios para todos.
Para obtener más información sobre cómo se están preparando los demás para esta nueva era de la data collaboration, descarga el informe de Winterberry, Collaborative Data Solutions: The Evolution of Identity in a Privacy-First, Post-Cookie World (Soluciones de datos colaborativas: la evolución de la identidad en un mundo post-cookies respetuoso con la privacidad). Está repleto de información extraída de entrevistas con más de 50 expertos senior de la industria en EE. UU y en Europa, y de los resultados de una encuesta online a especialistas senior en marketing de marca de EE. UU y Reino Unido.
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