Aparentemente, el plan de Google para pedirles a los usuarios de Chrome que opten al seguimiento basado en cookies reflejan la transparencia de seguimiento de aplicaciones de Apple (ATT) se mueve hace unos años. Claro, los especialistas en marketing han visto desde hace mucho tiempo la escritura en la pared con esto. Pero, como el futuro de las cookies de terceros sigue siendo bastante ambiguo, los ejecutivos de marketing y marca, incluido Rankin Carroll, director de marca global en Mars Snacking, han comenzado a observar asociaciones y aprovechando la inteligencia artificial para llenar los vacíos, con el ojo hacia un futuro sin cookies.

“Teníamos lo que teníamos, y era la norma para el estándar para la industria”, dijo Carroll en un episodio reciente del podcast Digiday. “A medida que avanzamos más allá de eso, estamos enfocados en innovar”.

Al hablar con Digiday, Carroll presentó los planes de Mars de escalar sus datos de primera parte en marcas como M&M y Snickers y las asociaciones de papel que juegan en la escala en los planes. Carroll también habló sobre el truco del Super Bowl de Mars y rehació los planes de la compañía para adquirir la familia de marcas de bocadillos Kellanova.

Aquí hay algunos aspectos destacados de la conversación, que se han editado por longitud y claridad.

AI y puntos de datos alternativos

[We’re] Aprovechando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, obviamente, en ese sentido, porque lo que encontramos es que nos permite hacer mucho más utilizando puntos de datos alternativos que a menudo son más fuertes que un tercero porque podemos escanear una gama más amplia de conjuntos de datos . Podemos correlacionar y hacer distinciones dentro de eso. Las señales en realidad son potencialmente más fuertes y más puntiagudas en el buen sentido, y estamos utilizando datos autorizados, si dice. Así que nos sentimos bien con esa progresión.

Datos de primer partido de M&S MS

Nuestra principal fuente de datos de primera parte es la marca M & MS y mucho de lo que hacemos en [direct-to-consumer]. Ochenta por ciento de nuestra primera parte [data] Probablemente viene de esa marca. Eso tiene limitaciones inherentes, pero comenzamos a tomar eso y enriquecerlo, e intentamos casarnos con algunas de las señales que recogemos y otras. Se está convirtiendo en un lugar realmente interesante para mirar, y estamos tratando de crecer ese tesoro de primera parte también. La mayor parte de nuestros datos de primera parte proviene de la marca de M&M, con casi el 80%, pero el problema con esos datos es que realmente se trata de nuestros fanáticos. Eso nos está ayudando a conocerlos mejor, adaptarlos de manera más efectiva y plantear las ofertas que les damos. Trabajamos con Spotify y tomamos nuestros datos de primera parte y los coincidimos con las listas de reproducción y encontramos dónde había una alta indexación entre nuestra primera parte y los datos que estábamos obteniendo de Spotify. Eso en realidad nos llevó a un conjunto completo de ideas sobre cómo podríamos ejecutar de manera más efectiva, y eso se convirtió en algo emocionante que podemos escalar.

Colaboración a escala

2025 es donde comenzamos a llevar estas ideas a escala. Comienza con M&M, nuevamente, basado en la pieza de primera parte. Pero lo que también estamos haciendo es comenzar a entender que Snickers tiene un tesoro de datos de primera parte. Aquí es donde las asociaciones comienzan a ser súper interesantes. Si pienso en Snickers tiene una asociación con la NFL como un ejemplo, hay una asociación y esa conversación ha cambiado drásticamente en torno a lo que es el da y obtiene entre esa asociación y dónde nos lleva eso de los datos. Entonces es una conversación basada en datos. Se abren diferentes conversaciones donde somos tan buenos como nuestro beneficio mutuo colaborativo. Eso es abrir nuestra mentalidad a una conversación basada en datos. ¿Cuál es el intercambio de datos que nos permite crear experiencias de colaboración que son mucho más valiosas para el consumidor, merecen su tiempo, su dinero? Pero así es como conduciremos a la escala.

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