‘Feedback loop, el auténtico valor de los datos (y no la activación)’, por Marta Herrero
Igual que los retrovisores de un coche, el mundo digital tiene muchos ángulos muertos que nos dificultan, y mucho, la creación de un buen feedback loop. Aunque estemos acostumbrados a trabajar con tareas desglosadas, campañas puntuales y análisis post-campaña muy cortoplacistas, lo cierto es que a un nivel superior, más general, más de estrategia, es muy necesario el poder analizar cada tarea agregada, como un todo. Tan sólo ello puede ayudar a crear una buena estrategia a largo plazo.
Pero, ¿qué sucede con todos estos ángulos muertos del mundo digital? Pues que los rellenamos como podemos. La buena noticia es que cada vez existen menos ángulos muertos gracias a las nuevas tecnologías que va aportando la industria.
Para poder cerrar el círculo de retroalimentación y poder crear un buen measurement loop, tenemos que tener en cuenta las diferentes fases que implican su creación. Para poder unir esas fases con las pequeñas tareas mencionadas antes, necesitamos mirar al pegamento que las une. Y para poder analizar todo ello en su conjunto, necesitamos ver qué puede unirlo y qué es lo que nos puede mostrar esos insights.
Una Data Clean Room ayuda a eliminar esos ángulos muertos
Al igual que existen “avisadores” visuales en los retrovisores sobre qué hay en un ángulo muerto antes de poder adelantar o cambiar de carril mientras conducimos, una DCR será ese avisador luminoso que permitirá que tus adelantamientos sean más seguros. Vamos a irnos al ejemplo de la industria del Retail, que es una industria donde en un mismo año, existen muchos momentos estacionales: Navidad, rebajas de enero, primavera, back to school, blackfriday, San Valentín, Día de la Madre, etc. Ciclos de venta muy cortos, con grandes momentos estacionales. A priori, parece que estamos lanzando campañas muy cortas y que no existe casi margen de optimización, más allá de la simple comparación de su campaña con el día o el año anterior.
Fase 1: Planificación pre-temporada
Antes del lanzamiento de esa campaña, se planifica todo aquello que se necesita. En una DCR, la planificación se traduciría en la conexión de fuentes de datos, la agregación de de partners para su enriquecimiento o exclusión, y el análisis de insights del comportamiento de la campaña durante el año anterior. Es decir, gestión segura de datos agregados donde tenemos datos de perfil, pero también datos del partner y una gran cantidad de datos transaccionales. Además, estos segmentos de audiencias cualificadas, tendrán que enviarse al canal de activación final, que serán múltiples. Hablamos de la conexión con IDs activables en múltiples destinos como Meta, Tiktok, Youtube, DSPs, Netflix, Spotify, publishers directos, etc.
Todo está preparado, empezamos con la acción.
Fase 2: Ejecución durante la temporada
Durante el lanzamiento de la campaña, la DCR también tendrá un papel protagonista, pues agrega de forma segura, toda aquella medición con cada canal. Es decir, la DCR necesitará una conexión con los logs de medición con cada uno de esos canales, gracias al ID activable que mencionamos antes. Para conseguir una optimización durante la campaña, además todas estas nuevas fuentes de datos, generarán diferentes insights que nos permitirán realizar pequeñas modificaciones durante la campaña, si fuese pertinente.
Fase 3: Evaluación post-temporada
Ahora sí, ya tenemos datos finales de medición. Estos KPIs finales mostrarán una foto estática, ya nada puede cambiarse para esa campaña que ha finalizado. Aquí la comparación de segmento activable vs datos finales de medición, nos dará un patrón y una relación que nos permitirá mejorar para la siguiente campaña. Además, analizar estos datos vs los del año anterior, nos permitirá también entender qué ha cambiado.
Fase 4: Implementación de mejoras
Extrapolando la labor de una Data Clean Room en esta fase, por ejemplo, sería la agregación de nuevos partners a mis datos activables, elección de nuevos canales de activación, adaptación de mejores audiencias first-party para la siguiente campaña. Como podemos ver, cada fase siguiente depende de la primera, incluso, la última fase nos permitirá unirla con la planificación de la primera. En conclusión, para mejorar los ángulos muertos, una Data Clean Room me ha permitido:
Mantener la seguridad durante la planificación de mi acción first-party.
Agregar second-party para el enriquecimiento de mi first-party, exclusión y mejora para evitar budgets perdidos.
Visionado de insights de las audiencias a activar, antes y durante su activación.
Envío y exportación de audiencias first-party a mis canales de activación claves.
Recogida de nuevas fuentes de datos, de los canales de activación, para nutrir mi medición, durante la activación de la campaña. Análisis completo de trazabilidad.
Medición Omnicanal: análisis detallado de mi ROAS con los datos post-campaña gracias a la agregación de todos estos datos e identificador común. Incluso en Data Clean Rooms separadas e individualizadas por data partner diferente.
Preparación de la siguiente acción, con nuevas audiencias o partners que compartan datos.
Marta Herrero, Addressability Solutions Architect de LiveRamp
