La identidad escalable, junto con la adopción del aprendizaje automático, ha desbloqueado la capacidad de los especialistas en marketing para llegar a audiencias cada vez más específicas. Estas mejoras, junto con el cambio masivo de ojos de la era COVID y el dinero de inversión posterior, han rebautizado a CTV como un canal de rendimiento.

En el centro de esta transformación se encuentra el papel fundamental de los conjuntos de datos semilla. Una audiencia inicial normalmente consta de datos de clientes existentes o visitantes autenticados. Sirve como muestra para identificar atributos comunes entre una audiencia determinada y permitir el modelado similar utilizado para campañas publicitarias específicas y audiencias sindicadas. Estos conjuntos de datos son la base sobre la cual los algoritmos de aprendizaje automático predicen, aprenden y escalan.

Sin embargo, en un mundo de señales obsoletas, la precisión de los conjuntos de datos iniciales es cada vez más crítica; sin embargo, a menudo se pasa por alto en un mundo de conceptos y ciclos de noticias más de moda, como la IA.

Sin datos precisos, los especialistas en marketing corren el riesgo de desviarse de la publicidad dirigida

La regla 1 en 60 es un principio de navegación aérea relevante para diversos escenarios analíticos y de planificación, incluida la publicidad dirigida. Una simple desviación de un grado en el despegue hace que un avión se desvíe una milla de su rumbo por cada 60 millas recorridas. Una variación aparentemente intrascendente al principio puede hacer que un avión se aleje de su destino previsto al final del viaje.

En la publicidad basada en datos, la regla 1 entre 60 subraya la importancia de la precisión en las estrategias de orientación y los conjuntos de datos utilizados para la medición. Esto requiere datos del consumidor precisos, declarados y consentidos con coincidencia y validación de alta fidelidad entre conjuntos de datos en línea y fuera de línea.

Históricamente, los datos de consumidores autenticados más ricos han persistido casi exclusivamente en jardines amurallados, pero no tienen por qué seguir así.

Los editores pueden acceder a datos propios sólidos, como identidad autenticada o comportamiento de audiencia en todos los dispositivos; las marcas reciben ricos conjuntos de datos propios a través de una relación directa con el consumidor y el intercambio de valores, lo que brinda información sobre la identidad, el comportamiento y las preferencias.

Los editores, las marcas y sus agencias deben desempeñar un papel más activo en la recopilación y el uso de estos datos propios para estar mejor posicionados en la era del marketing de resultados, pero la precisión es fundamental.

La resolución de datos de alta fidelidad está permitiendo mejorar el alcance y el rendimiento de la campaña

Muchos proveedores del ecosistema de datos, como las plataformas de datos de clientes y los integrantes, tienen estructuras de incentivos creadas a escala en lugar de precisión. Un CDP puede cobrar por el número total de identificadores coincidentes, independientemente de la precisión de la coincidencia. Un usuario incorporado puede utilizar lógica difusa o identificadores compartidos, como el correo electrónico, para aumentar la tasa de coincidencia. Sin embargo, los anunciantes no pueden ejecutar campañas de alto rendimiento con poca precisión.

Los especialistas en marketing necesitan visibilidad y comprensión de los servicios de resolución de identidad. Varios casos de uso exigen diferentes equilibrios entre escala y precisión. Muchas soluciones de caja negra del mercado no permiten a las marcas este control. Los verdaderos diferenciadores de estas soluciones son a menudo los gráficos subyacentes que asignan individuos a hogares (que manejan ejemplos como mudanzas a nivel individual y de hogar) y las identificaciones digitales asociadas con esos individuos (como cookies, MAID y HEM).

En el ámbito digital, a menudo entran en la ecuación universos importantes de identificaciones digitales falsas debido a que los visitantes en línea no utilizan un correo electrónico legítimo al iniciar sesión para ver el contenido y otros factores. O, en CTV, un identificador compartido como un correo electrónico utilizado para iniciar sesión en una aplicación de transmisión agrega escala sin necesariamente agregar precisión para vincular datos demográficos a nivel individual. Y si los especialistas en marketing utilizan estos datos propios confusos como audiencia inicial para un modelo similar, sólo están agravando el problema.

Así como un ligero error de navegación puede inducir a error a un avión, aprovechar los datos iniciales de baja fidelidad en el marketing de resultados puede generar ineficiencias sustanciales, lo que afecta el alcance y la eficacia de los esfuerzos publicitarios. Centrarse en la gestión de datos propios y la resolución precisa de identidades garantiza que los especialistas en marketing mantengan el rumbo.

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