A medida que los especialistas en marketing y las marcas se esfuerzan por encontrar nuevas soluciones de identidad luego de la desaprobación de las cookies de terceros, un conjunto de tecnologías se destaca entre el resto: las salas limpias de datos. Estos entornos digitales, también conocidos como plataformas de colaboración de datos, permiten a los especialistas en marketing comparar conjuntos de datos sin tener que arriesgarse a compartir los datos de los consumidores.

El CEO de InfoSum, Brian Lesser, habló recientemente con Ari Paparo, fundador y CEO de Marketecture Media, sobre cómo un número cada vez mayor de marcas buscan tecnologías de sala limpia que les permitan incorporar los datos de sus clientes de manera efectiva.

La entrevista destacó cómo InfoSum está ayudando a las empresas a alejarse de los procesos centralizados tradicionales de combinación de datos y adoptar tecnologías que descentralizan la información de la audiencia, lo que permite un mejor análisis y protección de la privacidad.

“Existe una forma probada y verdadera de normalizar los datos, que principalmente tiene que ver con encontrar una identidad común y mezclar datos en una base de datos de terceros”, dijo Lesser. “Pero ahora la industria nos ha trasladado a salas limpias de datos”.

Las salas limpias están ayudando a los especialistas en marketing a evaluar y comprender los datos de sus clientes

Las salas limpias están permitiendo a los especialistas en marketing desarrollar estrategias de marketing centradas en el cliente más precisas. Estos entornos neutrales permiten un CRM más efectivo y un análisis de datos de exposición de anuncios. Además, las salas limpias están ayudando a las marcas a reunir datos de consumidores propios y realizar análisis en profundidad mientras protegen las identidades de la audiencia.

Sin embargo, muchas soluciones de colaboración de datos crean vistas aisladas debido a las limitaciones del canal específico del proveedor. Según Lesser, las marcas generalmente se ven obligadas a trabajar con múltiples socios para analizar estos datos de audiencia. Bajo este modelo, un socio proporciona la información de identidad y otro ofrece la solución de incorporación: reunir los datos, anonimizarlos y enviarlos para su análisis.

“Todo ese proceso lleva mucho tiempo, es ineficiente y también está cada vez más lleno de desafíos de privacidad y seguridad”, dijo.

Para complicar aún más los problemas de resolución de identidad, las salas limpias tradicionales a menudo se construyen utilizando bases de datos centralizadas. Esto requiere que cada propietario de datos cargue datos personales en un entorno de terceros, lo que plantea importantes problemas de privacidad del consumidor.

Lesser dijo que los especialistas en marketing deberían adoptar soluciones de sala limpia descentralizadas que otorguen licencias de tecnologías a las partes que utilizan tecnologías de “búnker” de datos para abordar estos desafíos. Los anunciantes cargan datos de CRM en estos segmentos aislados y luego se sientan mientras la información se transforma de filas individuales de datos de clientes en modelos matemáticos descriptivos que están protegidos contra la ingeniería inversa en un archivo de cliente.

Las soluciones descentralizadas como estas ayudan a proteger la privacidad del consumidor y construyen un puente entre las fuentes de datos y las identidades de los consumidores.

“El puente puede ser cualquier cosa”, dijo Lesser. “Estos sistemas de colaboración de datos reconocerán dónde hay superposición. Si esos dos conjuntos de datos tienen direcciones de correo electrónico en común, el sistema le dirá que la mayor superposición entre ellos es el correo electrónico. Podría ser cualquier descriptor de los datos, y puede estar en línea y fuera de línea”.

Cómo las tecnologías de resolución de identidad pueden mejorar las capacidades de la sala limpia

En años anteriores, las marcas dependían principalmente de las tecnologías de resolución de identidad para hacer coincidir a los clientes en varios conjuntos de datos, pero a medida que los especialistas en marketing continúan apoyándose en los datos propios, muchos descubren que estas tecnologías funcionan mejor cuando se combinan con salas limpias.

Al evaluar soluciones de identidad compatibles para trabajar con tecnologías de sala limpia, los expertos en marketing toman nota de sus capacidades de tasa de coincidencia: el porcentaje de registros de consumidores que pueden coincidir con otro conjunto de datos. Estas métricas ayudan a resaltar cuán efectivas son las tecnologías de identidad para resolver identidades en un entorno de sala limpia. Lesser dice que los especialistas en marketing también deben buscar características como el nivel de precisión de la identidad, la precisión de las coincidencias y el alcance de los usuarios a los que se dirigen.

Mientras tanto, los nuevos marcos de trabajo de sala limpia están desbloqueando una mayor transparencia de datos, flexibilidad y análisis descentralizado para impulsar una comparación y medición de datos más efectiva. Aún así, cuando los datos son demasiado distintos, Lesser dice que es mejor trabajar con soluciones de identidad, especialmente si la tecnología de sala limpia permite una colaboración de datos efectiva.

“La colaboración de datos funciona bien cuando esos conjuntos de datos tienen algo en común”, dijo. “No funciona tan bien cuando esos conjuntos de datos no tienen nada en común. Ahí es cuando podemos atraer a un proveedor de identidad para cerrar esa brecha”.
Para obtener más información sobre salas limpias y tecnologías de resolución de identidad, escuche más de la conversación entre Marketecture y Brian Lesser aquí.

How InfoSum’s decentralized data solutions are solving consumer identity challenges