"Privacidad y Personalización: una relación no tan complicada", por Elías Nuevo, Director de Jellyfish España

Con la llegada de la industria de la publicidad digital, un nuevo mundo apareció ante nuestros ojos. Y es que el amplio desarrollo tecnológico digital de los medios de pago y de las plataformas de gestión de datos nos acercó rápidamente a una extraordinaria riqueza de datos e información sobre los consumidores antes desconocida. Sin embargo, con esta riqueza, apareció también el complicado reto de encontrar el equilibrio entre la creación de experiencias digitales personalizadas y la protección de la privacidad de los datos de los usuarios.

Existe cada vez más concienciación sobre el tipo de publicidad digital que se efectúa y su intrusismo a nivel de recolección y uso de datos, y las grandes tecnológicas están empezando a reaccionar ante este debate con cambios profundos. Un claro ejemplo es la desaparición de las cookies de tercera parte, que dejará de nuevo a las marcas con un gran reto para entender y utilizar los datos, no tan acusado como antaño, pero sí evidente.

En pocas palabras, a las marcas ahora les toca replantearse sus estrategias y trabajar de forma más inteligente. ¿Cómo? Con un marketing táctico. Las marcas deberán empezar a aprovechar el potencial de su first party data como nunca se ha hecho hasta ahora. Y para poder hacerlo de forma adecuada necesitarán más recursos y esfuerzo de análisis de datos con los que obtener nuevos enfoques para seguir impulsando el rendimiento de sus campañas digitales.

Control de la privacidad                                                    

Además de recopilar, analizar y utilizar los datos para dirigirse a los consumidores de forma segmentada y relevante, las marcas deberán también permanecer atentas a la privacidad de los datos, cuya dirección tiene sin duda un alcance global pero donde la normativa puede variar de un mercado a otro. Los que estamos en el mundo de la tecnología publicitaria, tendemos a asumir erróneamente que todos los usuarios de Internet están igual de familiarizados con el entorno, y que entienden la ciencia de datos oculta en el rastro que van dejando en Internet. Pero la realidad es que, cuando una persona navega, revisa sus redes sociales, reserva un vuelo o compra en Amazon, seguramente no se esté dando cuenta de que todas esas acciones están siendo rastreadas.

Es por eso que, a raíz de este desconocimiento y en aras de proteger a los usuarios y el rastro que estos van dejando en su actividad,  la ley RGPD ha emergido para estandarizar las prácticas sobre la recolección de usuarios, informarles de qué datos se recogen y para qué se utilizan, y exigir consentimiento explícito de estos usuarios a que sus datos sean recogidos y utilizados. Además, en la misma línea, grandes proveedores tecnológicos como Apple, Firefox y Google, han optado también por aplicar cambios en sus políticas de almacenamiento de datos a través de cookies, aplicando tanto límites en el  almacenamiento cuando son de terceros como límites temporales, que reducen el rastreo continuo de la actividad de los usuarios.

A pesar de los cambios más recientes, dónde es necesario ajustarse en el medicion, entendimiento y uso de los datos, éstos siguen siendo la materia prima más importante a la hora de encontrar nueva y mejores formas de ofrecer experiencias más personalizadas a los usuarios, y siguen siendo activados a través de las tecnologías, que comienzan a presentar ya una capa de innovación superior respecto a una fase anterior. Con el beneplácito de la regulación, permitiendo a los usuarios recuperar el control sobre lo que ocurre en su actividad digital.

Medir la intención                           

En estos momentos de grandes cambios tecnológicos resurge, con más ímpetu que nunca, la necesidad de analizar bien la intención de la actividad del usuario. Deberemos preguntarnos el “por qué” de los comportamientos que los consumidores muestran hasta el momento en que realizan una compra o completan un objetivo.

Para ilustrar la diferencia tomemos como ejemplo un fabricante de automóviles que organiza una campaña de email marketing. La forma más habitual de hacerlo es enviar varios correos electrónicos a los posibles compradores, cada uno de ellos centrado en un tema relevante; uno puede ser sobre la seguridad, otro sobre la garantía, otro sobre la asistencia en carretera, etc. Seguro que el vendedor lo pone en práctica cree que está logrando algo, pero la realidad es que es un planteamiento disperso.

Pongamos ahora algo de inteligencia detrás de la metodología para analizar la intención. Si soy un comprador potencial de un coche y visitó el sitio web de ese fabricante en febrero, luego en mayo y no lo hago hasta un año después, es muy diferente a si lo hago en febrero, marzo, abril y mayo; quizás por el camino, compruebe el configurador virtual del coche y cambie el color unas cuantas veces o añada algunos accesorios. Esos comportamientos parecen iguales desde el punto de vista de la compra, pero son muy diferentes. Un profesional del marketing que profundice en los detalles puede encontrar infinidad de datos encadenados, y con ello ajustar su actividad para ofrecer una experiencia mucho más personalizada.

El rol de la inteligencia artificial

La IA se ha ido afianzando con el paso de los años, y ahora está cada vez más presente en el entorno publicitario digital, como por ejemplo en los sistemas de compra de inventario a través de pujas automatizadas. Sin embargo, es en estos días en los que comenzaremos a ver grandes desarrollos de la IA en el ámbito de la medición de datos, puesto que al no poder rastrear a los usuarios de una forma tan precisa, las tecnologías la utilizan para predecir comportamientos y para rellenar los datos no disponibles ya, a través de modelos de datos avanzados.

Este cambio es más importante de lo que parece, puesto que nos movemos de entornos en el que buscábamos los datos lo más precisos posibles, hacia un modelo en el que las máquinas puedan rellenar los huecos de información por nosotros, manteniendo la mayoría de las aplicaciones en el análisis y activación de datos para ofrecer mejores experiencias de usuario, ya sea a través del ámbito publicitario como de experiencia en la web o en la aplicación móvil. Por otro lado, cuando se trata de recopilar y analizar eficazmente los datos first-party, la IA puede acelerar muchísimo la obtención de rendimiento. Desde este punto de vista, yo diría que el verdadero valor de la inteligencia artificial reside en su capacidad de llevar a cabo análisis avanzados de una forma tremendamente escalable.