Data Clean Rooms: la clave del éxito en marketing
Las Data Clean Rooms se están adoptando en todas las facetas del data-driven marketing para una variedad de casos de uso, incluyendo:
Asociaciones directas entre compradores y vendedores de medios para mejorar el ROI y el rendimiento, respectivamente.
Proporcionar framework para los medios para que amplíen y controlen sus first-party data.
Crear un entorno transparente para resolver identidades de manera unificada.
Actuar como un second party Data Hub para enriquecer aún más perfiles de audiencia e identidad.
El valor de las Data Clean Rooms va más allá de las ventajas técnicas, ya que desde su implementación se convierte rápidamente en un activo clave para la empresa. Muestra una estrategia de data alineada con los intereses de las empresas, asegurando tanto la calidad como la solidez de los datos en el análisis y las decisiones tomadas.
¿Cómo funcionan las Data Clean Rooms?
Las Data Clean Rooms son espacios de almacenamiento encriptados, seguros y descentralizados donde los first-party data se anonimizan, se superponen y se emparejan entre las partes de manera segura. Esta tecnología aporta soluciones protegidas contra nuevos cambios de privacidad, al tiempo que se mantiene un control completo de la data.
El primer paso es decidir los first-party data relevantes que se desea agregar a la DCR, como transacciones de ecommerce. Es importante tener en cuenta en esta etapa que los datos PI y PII se leen, encriptan y copian en una DCR Cloud Storage específico para el cliente; no se realiza ningún movimiento de datos sensibles, y dentro de la DCR solo hay una copia "hasheada" de la data. La propiedad de los datos permanece en el lado del cliente, y no se arriesga ninguna filtración o exposición mientras estén en la plataforma DCR. Las fuentes de datos seleccionadas se leen, encriptan y almacenan en el proveedor de DCR, donde se anonimizan aún más y se agregan en grupos de usuarios y demográficos. Estos datos resultantes están disponibles en la plataforma DCR para un análisis adicional o superposición con fuentes de datos adicionales; un ejemplo de esto es el emparejamiento de audiencias entre dos marcas utilizando datos encriptados dentro de la DCR.
Para evitar el fingerprinting y mantener los datos anónimos, se aplican técnicas matemáticas adicionales que introducen ruido en el dataset. Esto garantiza que las consultas de aggregate data sean consistentes, al tiempo que se mantiene la privacidad de las personas y se cumple con todas las regulaciones de privacidad; es especialmente importante cuando se trata con audiencias más pequeñas, ya que este efecto aumenta. En colaboraciones, los socios y anunciantes aprobados obtienen acceso a los datos anónimos por el propietario en el lado del cliente, utilizando modelos matemáticos que no contienen PII y se comparten entre las instancias DCR del cliente. Los datos protegidos pueden ser utilizados por socios y anunciantes para análisis de datos, inteligencia de la audiencia o enriquecimiento de datos con proveedores de IDs, entre otros.
La activación de la audiencia se puede hacer directamente desde la DCR cuando se conecta a través de API al stack programático, o los conocimientos relevantes se pueden tomar fuera de la plataforma para alimentar la planificación de campañas como una solución ad hoc. Los principales proveedores de DCR ofrecen un stack tecnológico arraigado en una infraestructura descentralizada y agnóstica, que permite el mayor grado de libertad adecuado para cualquier necesidad mientras se mantiene la propiedad y el control total de la data.
¿Cómo se usa la data?
Los datos permanecen en las instalaciones del cliente y no se almacenan dentro de la DCR. En su lugar, se crea y almacena una copia encriptada y hasheada de los datos. El proceso de encriptación garantiza la seguridad de la data, mientras que el hashing mantiene la privacidad y la consistencia.
Las DCR van un paso más allá y aplican modelos matemáticos avanzados como la 'homomorphic encryption' para garantizar que los datos estén seguros y permitir el análisis de la data encriptada sin necesidad de clave privada. Esto es fundamental para cumplir con las regulaciones de privacidad y permite a los usuarios de DCR mantenerse a la vanguardia del mercado.
Casos de uso
Visión única del cliente y eliminación de silos internos: Las DCR son la herramienta perfecta para la transformación digital de las empresas, especialmente aquellas donde hay una desconexión entre las fuentes de datos del cliente y los silos de información.
Superposición de audiencia: Uno de los otros usos comunes de las DCR es cruzar la información del consumidor de primera parte entre varias partes para ampliar su perspectiva sobre el comportamiento de sus propios consumidores.
Monetización de los datos de propiedad: Este es un caso relevante para media owners y networks, ya que la perspectiva de un entorno seguro y procedimientos estandarizados para compartir su first-party data es crítica para avanzar en su modelo de negocio.
Fuente: Medium
