A medida que el marketing digital experimenta un cambio transformador que le aleja de su tradicional dependencia de los datos deterministas y las cookies de terceros, se revelan nuevas oportunidades para innovar, especialmente en el ámbito de la atribución. El cambio hacia un enfoque que da prioridad a la privacidad, impulsado por normativas más estrictas y la evolución de las expectativas de los consumidores, nos reta a replantearnos cómo atribuimos el éxito a nuestros esfuerzos de marketing.
Este periodo de cambio no consiste únicamente en adaptarse a las nuevas normas de privacidad, sino que representa una oportunidad crucial para innovar en la forma de medir, comprender y optimizar el impacto del marketing. Al explorar métodos probabilísticos centrados en la privacidad y aprovechar tecnologías avanzadas como el Privacy Sandbox de Google, no sólo navegamos por una nueva era del marketing digital, sino que también somos pioneros en formas más sofisticadas, éticas y eficaces de lograr la atribución.
Desafíos actuales del marketing digital
El mundo del marketing digital está cambiando rápidamente debido a estrictas leyes de privacidad como la GDPR en Europa y la CCPA en EE. UU., que limitan el uso que se puede hacer de los datos de los consumidores. La desaparición de las cookies de terceros, antiguamente un elemento básico de la publicidad digital ha sacudido el panorama y los principales navegadores las han eliminado. Este cambio obliga a los profesionales del marketing a buscar nuevas formas de atraer a su público que respeten la privacidad. El sector se orienta ahora hacia el uso de datos de origen y enfoques probabilísticos que respeten el consentimiento y el anonimato del usuario, lo que supone un gran salto con respecto a las anteriores tácticas basadas en cookies. Esta evolución exige a los profesionales del marketing una mayor capacidad de adaptación y formación, ya que trabajan con nuevas herramientas y se esfuerzan por ofrecer las experiencias personalizadas que esperan los consumidores, todo ello dentro de un marco más regulado.
El auge de los modelos de combinación de medios (MMM)
La modelización de la combinación de medios (MMM), a veces también denominada modelización de la combinación de marketing es una potente herramienta analítica que cuantifica el impacto de diversas estrategias de marketing en las ventas. Mediante el análisis de datos históricos, el MMM revela cómo contribuyen a las ventas los distintos canales publicitarios, como TV, digital e impreso, ayudando a asignar los presupuestos de marketing de forma más eficaz. Identifica los canales de alto ROI, optimizando el gasto para obtener mejores resultados.
MMM es particularmente valioso hoy en día, ya que respeta la privacidad del usuario, operando con datos agregados en lugar de detalles personales, por lo que es ideal en entornos conscientes de la privacidad. Ofrece una visión global, teniendo en cuenta variables como las tendencias del mercado y las acciones de la competencia, lo que permite tomar decisiones estratégicas más allá de los beneficios inmediatos.
En esencia, MMM utiliza los datos para tomar decisiones de marketing más inteligentes, reflejando el cambio hacia estrategias que sean eficaces y respetuosas con la privacidad. Permite a las empresas navegar por las complejidades del marketing, garantizando que las inversiones tengan impacto y se ajusten a las normas de privacidad.
Las aplicaciones prácticas de MMM
Aplicar MMM en su empresa implica un enfoque estructurado para medir el impacto de los canales de marketing en las ventas y otros resultados empresariales clave.
- Definir objetivos: Empiece por establecer objetivos claros para utilizar MMM, como optimizar los presupuestos de marketing, mejorar el ROI o analizar los efectos del marketing en las ventas.
- Recopile y prepare los datos: Recopile datos sobre ventas, esfuerzos de marketing (tanto digitales como tradicionales), condiciones económicas y otros factores relevantes, que abarquen al menos dos años para obtener una visión histórica completa.
- Prepare los datos: Limpie y formatee sus datos, solucionando cualquier problema con datos que falten o valores atípicos, para que sean adecuados para el análisis.
- Construya y pruebe su modelo: Utilice métodos estadísticos como el análisis de regresión para crear un modelo que aclare la relación entre las actividades de marketing y los resultados empresariales. Este paso puede requerir expertos en estadística y, posiblemente, codificación.
- Analizar y optimizar: Una vez establecido el modelo, examine los resultados para determinar la eficacia de los distintos canales de marketing y utilice esta información para reasignar los presupuestos a los canales más eficaces.
- Actualizar periódicamente: Las condiciones del mercado y la eficacia de los canales fluctúan. Actualizar el MMM periódicamente con datos nuevos mantiene la estrategia de marketing en sintonía con las tendencias actuales.
La aplicabilidad de MMM varía según el tamaño de la empresa. Las nuevas empresas pueden utilizar MMM para elaborar estrategias de crecimiento utilizando datos del sector y meta-modelado. Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) pueden aprovechar MMM para estirar más los dólares de marketing para el crecimiento, mientras que las grandes empresas pueden perfeccionar sus estrategias de marketing a través de múltiples canales para obtener resultados óptimos.
La implementación de MMM requiere una combinación de perspicacia de marketing y habilidades de análisis estadístico. Para las organizaciones que carecen internamente de estas capacidades, existen programas y plataformas de MMM que automatizan gran parte del proceso de tratamiento, modelado y análisis de datos, haciéndolo más accesible.
Iniciativa Privacy Sandbox de Google
La iniciativa Privacy Sandbox de Google es una respuesta integral a la creciente preocupación por la privacidad, con el objetivo de equilibrar la necesidad de personalización en la publicidad con la creciente demanda de privacidad en la web. Un elemento central de esta iniciativa es el desarrollo de nuevas tecnologías diseñadas para eliminar gradualmente las cookies de terceros en Chrome, proporcionando métodos alternativos de segmentación y medición de anuncios que no comprometan la privacidad del usuario.
La iniciativa introduce varias tecnologías clave:
- Temas API: El objetivo de esta tecnología es ofrecer anuncios relevantes a los usuarios clasificando su historial de navegación en temas generales de interés, sin necesidad de cookies de terceros ni identificadores que puedan rastrear a las personas en diferentes sitios web.
- FLEDGE (First Locally-Executed Decision over Groups Experiment), ahora denominado Audiencia Protegida: Facilita el re-marketing a los usuarios al permitir a los anunciantes dirigir anuncios basados en las visitas anteriores a sitios web de los usuarios, manteniendo los datos en el navegador del usuario para evitar que la información personal se comparta entre sitios.
- Informes de atribución: Proporciona datos que vinculan las interacciones de los anuncios (clics o visualizaciones) con las conversiones (como las compras), sin comprometer la privacidad del usuario.
- Agregación privada y almacenamiento compartido: Estas tecnologías permiten generar informes de datos agregados y proporcionan un mecanismo para que los sitios web almacenen datos relacionados con los anuncios localmente en Chrome, ofreciendo un acceso a estos datos que preserva la privacidad.
Además, la iniciativa incluye Fenced Frames, que permiten el encaje seguro de contenidos en una página sin riesgo de que se compartan datos entre sitios, lo que resuelve los problemas de seguridad y privacidad asociados a los iframes tradicionales.
El desarrollo de Privacy Sandbox se ha caracterizado por la colaboración de Google con la industria y los organismos reguladores, como la Autoridad de Competencia y Mercados del Reino Unido (CMA) y la Oficina del Comisionado de Información (ICO), para perfeccionar y probar estas tecnologías. Este enfoque colaborativo pretende garantizar que las soluciones desarrolladas cumplan tanto los requisitos de privacidad como los funcionales del ecosistema web.
A pesar de estos avances técnicos, la transición a un modelo sin cookies de terceros ha suscitado reacciones encontradas en el sector. Algunos ven estos cambios como una evolución necesaria hacia una web más respetuosa con la privacidad. Otros, sin embargo, expresan su preocupación por el creciente control de Google sobre los estándares web y las posibles implicaciones para la competencia en la publicidad digital.
A medida que las tecnologías del espacio aislado de privacidad continúan evolucionando, siguen siendo un punto central de debate en torno al futuro de la privacidad, la publicidad y la web abierta, lo que refleja un cambio más amplio de la industria hacia la mejora de la privacidad del usuario, manteniendo al mismo tiempo el ecosistema de Internet apoyado por la publicidad.
Aprovechar el Privacy Sandbox de Google para una publicidad preparada para el futuro
Para los profesionales del marketing, la aplicación práctica de las tecnologías del Privacy Sandbox de Google implica prepararse para un futuro en el que coexistan la personalización y la privacidad, por lo que es importante comprometerse de forma proactiva con el nuevo ecosistema en lugar de esperar pasivamente a que se produzcan cambios.
- Familiarícese con las tecnologías clave: Céntrese en la API de temas, la API de tokens de confianza y la API de presupuesto de privacidad. Estas herramientas facilitan la publicidad basada en intereses, combaten el fraude y limitan el acceso a datos personales sin vulnerar la privacidad del usuario.
- Elaborar estrategias y asignar presupuestos: Considere la eliminación de las cookies de terceros como una oportunidad. Alinee las estrategias con los avances en privacidad y dedique recursos a las pruebas de nuevas tecnologías.
- Utilizar API que preserven la privacidad: Explore APIs como temas para la publicidad dirigida y informes de atribución para la eficacia de los anuncios, haciendo hincapié en la privacidad.
- Pruebe y colabore: Participe en las pruebas y aporte sus comentarios. La colaboración da forma a estas tecnologías para que se adapten mejor a las necesidades de marketing. Google hace hincapié en la importancia de la colaboración para perfeccionar estas herramientas, por lo que la participación temprana puede influir en su desarrollo para satisfacer mejor sus necesidades.
- Innovar para un futuro sin cookies: Prioriza los datos de primera mano y el aprendizaje automático para adaptarte a las tendencias publicitarias que dan prioridad a la privacidad.
- Manténgase informado y sea proactivo: Actualice periódicamente sus conocimientos sobre las iniciativas de Privacy Sandbox a través de Google y las noticias del sector. Mantenerse a la vanguardia de los avances permite una adaptación ágil a las nuevas normas publicitarias.
Adaptación a un mundo post cookies
El paso de las cookies a un nuevo paradigma exige un replanteamiento radical de la recopilación y el uso de datos. La atención debe centrarse en la recopilación transparente de datos de origen, el aprovechamiento de la segmentación probabilística y la optimización de las estrategias multicanal a través de MMM.
En este panorama digital en evolución, la necesidad de que los profesionales del marketing innoven y se adapten es más acuciante que nunca. Después de todo, adoptar un enfoque probabilístico centrado en la privacidad no es simplemente un reto técnico, sino un viaje transformador. Los profesionales del marketing tienen la tarea de mantenerse a la vanguardia, actualizando continuamente sus conocimientos sobre las últimas herramientas y normativas, al tiempo que defienden un marketing ético. Liderar el cambio no sólo significa mantenerse al día, sino redefinir las normas.
Afortunadamente, no tiene que hacerlo solo. Hable con los expertos del centro de excelencia de análisis de datos de DAC, Proove Intelligence, y descubra cómo podemos prepararle para triunfar en el próximo capítulo del marketing digital.
