‘Del dato a la decisión: cómo las Data Clean Rooms están redefiniendo el valor del marketing’, por Mario Torija

Durante los últimos años, las Data Clean Rooms (DCR) han sido tratadas como una tecnología prometedora, pero lejana: cara, compleja, reservada a grandes players, pero esto ha cambiado. En un entorno donde las cookies cada vez tienen menos relevancia, donde hay una mayor presión regulatoria y una gran fragmentación de los datos, las DCR se han convertido en el terreno neutral donde se reconstruye la confianza entre actores del ecosistema. Pero, como siempre en esta industria, lo importante no es la herramienta en sí, sino lo que haces con ella, y aquí es donde empieza el verdadero valor.

Más allá de la privacidad: una infraestructura de valor compartido

El mito más frecuente sobre las DCR es que son una “compliance tool”. La realidad es que son el esqueleto de una nueva forma de colaborar: permiten compartir señales, enriquecer datasets, medir resultados y ejecutar activaciones sin exponer datos sensibles. Pero esto solo cobra sentido cuando se traducen en casos de uso que impactan el negocio. A continuación desgrano los principales casos de uso que pueden redefinir la eficiencia en Marketing gracias al uso de Data Clean Rooms:

1. Matching de audiencias entre partners

El caso más clásico: una marca sube su first-party data a una DCR y la cruza con la first-party data de un publisher o de un retailer para encontrar coincidencias (matches) en un entorno seguro. La clave ya no es solo la cantidad de matches, sino el contexto que puede añadirse después: comportamiento onsite, engagement histórico, tipo de dispositivo, etc.

Ejemplo operativo: Una marca de gran consumo quiere impactar a madres primerizas. Cruza sus bases de datos con un medio especializado en parenting y afina su segmentación con insights contextuales y de comportamiento.

2. Activación de audiencias en plataformas externas

No se trata solo de “ver matches”, sino de activar campañas directamente desde la DCR hacia entornos como DV360, Meta o The Trade Desk. La segmentación se hace en la data clean room, mientras que la activación ocurre en el canal de distribución, sin exposiciones, sin fugas de datos.

Riesgo estructural: Si la DCR no está conectada con el sistema de activación adecuado, se convierte en un repositorio más. La diferencia está en la interoperabilidad y en la cantidad de sitios donde poder activar.

3. Medición colaborativa y atribución

Uno de los grandes cambios que traen las DCR es el de poder medir la contribución real de un canal sin tener que pedirle acceso total al otro partner. Se puede analizar, por ejemplo, cuántas ventas online se generaron tras un impacto en CTV, sin que el retailer ni el anunciante revelen sus identidades de usuario.

Insight clave: La atribución ya no se define por el último click, sino por la contribución incremental detectada en la intersección de datasets.

4. Planificación de medios basada en datos compartidos

Ya hay anunciantes diseñando sus planes de medios en base a audiencias compartidas y enriquecidas en DCR. El media planner accede a segmentos más precisos, y el publisher ofrece un inventario mejor cualificado.

Ventaja competitiva: El publisher que habilita este tipo de colaboración, gana en retención y “premiumización”. El anunciante, reduce waste y mejora el ROAS.

5. Enriquecimiento de datos bidireccional

La joya de la corona para marcas con madurez en CRM y analytics: no solo se cruzan datos para campañas, sino que se construyen perfiles más ricos. Los datos del publisher nutren el CDP del anunciante, y viceversa.

Ejemplo concreto: Una marca de cosmética enriquece su base de datos con el comportamiento de compra en un marketplace. A cambio, aporta insights sobre lifecycle y propensión de volver a comprar.

6. Test & Learn Compartido

El entorno del DCR también permite ejecutar tests A/B con segmentos conjuntos: testear creatividades, modelos de atribución, tipos de contenido, etc. Todo sin compartir datos brutos, pero con una vista común de los resultados.

Implicación para agencias: Las agencias con capabilities técnicas para orquestar estos tests se vuelven indispensables y el role de “media scientist” se consolida.

Los verdaderos obstáculos: gobernanza y modelo de negocio

Aunque la tecnología DCR ya está madura, los grandes desafíos son organizativos y estratégicos con preguntas como: ¿Quién lidera la iniciativa: el anunciante, la agencia o el publisher? ¿Cómo se reparte el valor económico creado? ¿Qué incentivos existen para que los datos se compartan más allá del mínimo viable? Muchas Data Clean Rooms fracasan no por falta de utilidad, sino por exceso de política y eso no es lo que queremos.

También empiezan a proliferar soluciones que se autodenominan DCR sin cumplir los principios básicos de privacidad, interoperabilidad y escalabilidad. Como ocurrió con el “data-driven marketing” o el “AI powered”, toca separar la “paja” del valor real.

Consejo: Preguntad siempre a vuestros proveedores de DCR: ¿quién controla la llave del DCR? ¿Dónde se alojan los datos? ¿Qué entidades pueden ver los resultados? Si las respuestas no son claras, no es una Data Clean Room, es un PowerPoint bonito.

Las DCR no son un fin, sino un medio, no son una herramienta de cumplimiento, sino una palanca de eficiencia y colaboración estratégica. Para las marcas que se lo tomen en serio, representan la oportunidad de pasar de una lógica de audiencias “alquiladas” a una economía de datos compartidos. Para los publishers, es el momento de reclamar su papel como partner de valor, y no solo como canal de distribución y para las agencias, el reto es volver a ganarse el asiento en la mesa, con técnica, no solo con relato.

El futuro no será del que tenga más datos, sino del que mejor sepa combinarlos sin romper la confianza.

Mario Torija, Head of Partnerships Spain de LiveRamp y fundador de PROGRAMMATIC SPAIN