El pasado 24 de enero, abrí el evento ‘Programmatic Morning: Identidad y medición’ de PROGRAMMATIC SPAIN para presentar el ecosistema de soluciones Addressability y clarificar, de una vez por todas, la clasificación de las soluciones que existen en la industria. Aproveché para dar siete consejos sobre cómo enfrentarse al problema solo después de haber dejado claro los puntos sobre los que reflexionar.

Lo primero que debemos tener claro es el problema que estamos intentando resolver, no sé si a veces lo tenemos claro o nos despistamos. Para no dejar lugar a dudas, lo volvimos a repetir como premisa a la presentación del ecosistema. El Addressability trata de responder a los requerimientos de la industria de poder impactar a consumidores (personas) y posteriormente medir la eficacia publicitaria de estos impactos. Es importante que no nos olvidemos de este primer paso, porque venimos del mundo de usuario único donde la correspondencia Humano, usuario único estaba totalmente descontrolada y dejada al azar.

Antes de ver las categorías de las soluciones hay que dejar claros cuáles son los grandes grupos. Se ha comentado que la identificación es con identificadores o contextual, lo cual, en parte, es verdad. Pero no contempla todo el abanico de soluciones. Por ello, hay que estudiar en profundidad cómo se pueden crear grandes grupos de identificación para llegar a la conclusión de que el sector Addressability se resuelve mediante un modelo que puede ser:

• Probabilista: Un modelo probabilístico es una representación matemática deducida de un conjunto de supuestos con el doble propósito de estudiar los resultados de un experimento aleatorio y predecir su comportamiento futuro, cuando se realiza inicialmente bajo las mismas condiciones.

• Determinista: Un modelo determinista es un modelo matemático donde las mismas entradas o condiciones iniciales producirán invariablemente las mismas salidas o resultados, sin contemplar la existencia de azar.

Debajo de cada uno de los tipos de modelos, he puesto las técnicas que en cada una de las áreas podemos usar. Definir una identidad por el contexto en el que navega el usuario no es un tipo de modelización, sino que es cómo vamos a clasificar el usuario partiendo del contexto:

• Crear relaciones de contextos

• Procesamiento Lenguaje Natural (PNL)

• Machine Learning

• Crear cohortes y crear un sistema de identificación SIN ID

Esto hace que el “contextual” no sea antagónico ni al modelo probabilista ni al determinista, y simplemente sea una manera de clasificar al usuario al que posteriormente puedo identificar por pertenecer, al menos, a un contexto.

Otra cosa que quiero dejar clara es que todos los sistemas de identificación que asignan un ID aleatorio y arrancan de una suposición que puede ser basada en datos o en otras suposiciones no pueden ser considerados 100% deterministas. Los sistemas deterministas, por definición, son sistemas que no admiten aleatoriedad y en ese primer paso que se da de generar una identificación aleatoria entre persona y usuario perdemos la propiedad de determinismo. Hasta ahora con la cookie de terceros es lo que se hacía:  “¿Tienes cookie? No. Te genero un identificador aleatorio”. OK, pero ¿quién me dice a mí que tú no estabas ya en mi base de datos y has borrado la cookie?

Sobre cómo ayudaros a identificar sistemas mixtos de deterministas os remito a la definición.

Identificar y medir personas

Dejando claras las premisas, creo que vale la pena echarle otra vez un vistazo al ecosistema y ordenar las ideas en nuestra cabeza.

Por último, si somos publisher, agencia o anunciante, ¿cómo nos enfrentamos a este reto? Os dejo mis siete puntos básicos:

1. No esperes que haya solución definitiva, las organizaciones de la industria sobre esto se han “dado mus”, es jugar con fuego para ellos con todos los walled garden en pie de guerra.

2. No esperes en general, analiza tu caso de uso y aplica lo que mejor te convenga para hoy.

3. Parece ser que si no hay solución definitiva lo mejor que es tu entorno tenga interoperabilidad de soluciones.

4. No more work-around, no admite explicación, es lo que es.

5. Construye un buen data governance que haga que tu organización sea flexible al cambio

6. Haz que tecnológicamente tu arquitectura sea flexible al cambio

7. Busca RELEVANCIA 

Buscar relevancia es algo que ya hemos estado haciendo hasta ahora, pero se da el caso de que ahora mismo la relevancia está más pegada a la transacción y esto es lo que está aportando a la industria el Retail Media, por lo que veremos en el evento del próximo septiembre como todo esto nuevo de la industria ayudará a las marcas a poder tener un buen sistema de Addressability.

Dos reflexiones

La primera es casi una petición para el regulador. La industria publicitaria depende mucho de la resolución de cómo vamos a hacer el Addresability de forma compliance. Por favor, legisle en pro de la industria y del usuario. Hasta ahora parece que los movimientos no favorecen a ninguno, por lo menos a corto plazo. Con la apertura sobre la medición de analítica, creo que vamos hacia un entendimiento pero el camino es largo.

La segunda es que, si el marco regulador no afloja, parece ser que los modelos deterministas no serán posibles porque no ofrecerán la cobertura necesaria para poder ser aplicados, por lo que vamos hacia una creación de modelos probabilistas. Y, puesto a que vamos hacia allí,. ¿por qué no imaginar cómo la inteligencia artificial puede crear un mundo paralelo en el que las simulaciones se parezcan a la vida real y nos permitan tomar decisiones en un mundo inventado, pero que luego puedan ser válidas en el mundo real? Esta idea me fascina porque, desde luego, cuando un militar tiene que volar un B52 no lo hace con uno real desde la primera hora de vuelo.

Sea lo que sea, el consejo más útil que os voy a dar es que sigáis leyendo este medio para estar al tanto de todos los cambios, el evento es una vez al año pero esto cambia cada día.

Salvatore Cospito, CEO de REETMO MEDIA, director académico en The New Retail y socio de PROGRAMMATIC SPAIN