En los últimos años, el panorama de marketing digital ha experimentado cambios significativos, particularmente en relación con los mecanismos de privacidad y seguimiento de datos del usuario.
En particular, el plan inicial de Google para eliminar las cookies de terceros en Chrome para 2022 se invirtió en julio de 2024, permitiendo su uso continuo.
Esta reversión tiene implicaciones para las habitaciones limpias de datos, que estaban listas para convertirse en herramientas esenciales en un mundo de Cookiels.
Sin embargo, la persistencia de las cookies de terceros no disminuye los crecientes desafíos asociados con la pérdida de señal.
Los usuarios se encuentran cada vez más en ventanas emergentes de consentimiento de cookies y avisos de privacidad más destacados en los sitios web y aplicaciones, lo que está reduciendo la disponibilidad de datos para los especialistas en marketing.
Esta mayor conciencia del usuario y el control sobre los datos personales requieren reevaluaciones de estrategias de recopilación y análisis de datos.
Las habitaciones limpias de datos siguen siendo vitales en este contexto. Ofrecen un entorno que cumple con la privacidad donde varias partes pueden colaborar en datos sin exponer información de identificación personal.
También permiten a los anunciantes y editores realizar análisis avanzados en conjuntos de datos combinados, extrayendo ideas valiosas mientras se adhieren a las regulaciones de privacidad.
¿Qué es una habitación de limpieza de datos?
Una sala de limpieza de datos es un software que permite a los anunciantes y marcas que coincidan con los datos a nivel de usuario sin compartir realmente ningún datos PII/sin procesar entre sí.
Las principales plataformas de publicidad como Facebook, Amazon y Google usan salas de datos de datos para proporcionar a los anunciantes datos coincidentes sobre el rendimiento de sus anuncios en sus plataformas.
Todas las habitaciones limpias de datos tienen controles de privacidad extremadamente estrictos, y las empresas no pueden ver o extraer ningún datos a nivel del cliente.
Las habitaciones de limpieza de datos modernas han evolucionado para facilitar la colaboración de datos más optimizada y segura.
Permiten que las marcas y editores combinen conjuntos de datos sin exponer datos sin procesar, adheridos a regulaciones de privacidad estrictas.
Este avance aborda los desafíos planteados por una mayor fragmentación de datos y el mayor énfasis en la privacidad del usuario.
El beneficio para los anunciantes es una imagen mucho más clara del rendimiento publicitario dentro de cada plataforma.
Pero, se basa en un banco sólido de datos de primera parte en primer lugar para ejecutar cualquier coincidencia significativa con los datos de la plataforma.
Por ejemplo, el centro de datos de anuncios de Google le permite analizar el rendimiento de los medios de comunicación y cargar sus propios datos de primera parte en Google. Esto le permite segmentar su propio público, analizar el alcance y la frecuencia, y probar diferentes modelos de atribución.
Hay un problema importante con este enfoque.
Aunque muchas plataformas afirman poder ofrecer una solución de sala de limpieza de canales cruzados, es difícil ver cómo este sería el caso dados los estrictos controles de privacidad por Google y otras plataformas.
Esto está bien si una marca quiere aumentar el gasto dentro de cada plataforma, pero aún crea un desafío en la atribución de redes cruzadas.
Un ejemplo: Google Ads Data Hub
Se espera que el centro de datos de ADS de Google sea una solución a prueba de futuro para la medición de publicidad específica de Google (búsqueda, pantalla, youtube, compras), información de campaña y activación de la audiencia.
El centro de datos de ADS es más efectivo cuando se ejecuta múltiples plataformas de Google, y si tiene una cantidad sustancial de datos de primera parte para llevar a la parte (por ejemplo, datos de CRM).
Captura de pantalla de ADS Data Hub, desarrolladores.google.com, marzo de 2025ADS Data Hub es esencialmente una API. Vincula dos proyectos BigQuery: los suyos y los de Google.
El proyecto de Google almacena los datos de registro que no puede obtener en otro lugar debido a las reglas de GDPR.
El otro proyecto debe almacenar todos sus datos de rendimiento de marketing (en línea y fuera de línea) de Google Analytics, CRM u otras fuentes fuera de línea.
Desafíos y limitaciones de la sala limpia de datos
Los datos de primera parte (del tipo utilizado para alimentar las habitaciones de los datos de los datos) vienen con menos dolores de cabeza que cumplen con las regulaciones de privacidad y la gestión del consentimiento del usuario.
Pero, los datos de primera parte también son mucho más difíciles de obtener que los datos de cookies de terceros.
Esto significa que los «jardines amurallados» como Google, Facebook y Amazon, que tienen acceso al banco más grande de datos de clientes, se beneficiarán de poder proporcionar a los anunciantes soluciones de medición mejoradas.
Además, las marcas que tienen acceso a muchos datos de los consumidores, por ejemplo, marcas directas al consumidor, obtendrían una ventaja de marketing sobre las marcas que no tienen relaciones directas con los consumidores.
La mayoría de las habitaciones limpias de datos hoy solo funcionan para una sola plataforma (por ejemplo, Google o Facebook) y no se pueden combinar con otras habitaciones limpias de datos.
Si anuncia en varias plataformas, encontrará esta limitación ya que no puede unirse a los datos para construir una vista completa del viaje del cliente sin coser manualmente las ideas.
Antes de que los especialistas en marketing se sumerjan en una plataforma específica de la sala limpia, la primera consideración debe ser la cantidad de gastos publicitarios en cada red.
Por ejemplo, si la mayoría del gasto digital se centra en Facebook u otras plataformas que no sean de Google, entonces probablemente no valga la pena invertir en la exploración del centro de datos de Google ADS.
Alternativas a las habitaciones de limpieza de datos
Las habitaciones limpias de datos son solo una forma de superar los desafíos que enfrentamos con la pérdida de cookies de terceros, pero hay otras soluciones.
Otras dos alternativas notables que se están discutiendo en este momento son:
Seguimiento basado en navegador
Google afirma que su aprendizaje federado de cohortes (FLOC) dentro de Chrome es 95% tan efectivo que las cookies de terceros para la orientación y la medición de AD.
Esencialmente, esto ocultará las identidades de los usuarios en grandes grupos anónimos, de los cuales muchos son escépticos.
Para ser claros, los flocs no son habitaciones limpias, pero anonimizan datos a nivel de usuario y audiencias de clúster basadas en atributos compartidos.
IDS universales
Las ID de usuario universales son una alternativa a la opción de seguimiento basada en el navegador presentada en el sandbox de privacidad de Google.
Estos se utilizarían en todas las plataformas de anuncios principales, pero se anonimizarían para que los anunciantes no vieran la dirección de correo electrónico de una persona ni los datos personales.
En teoría, las ID universales facilitarían la atribución de redes cruzadas para los anunciantes, ya que la etiqueta de identificación universal replicaría efectivamente la funcionalidad de las cookies de terceros.
¿Qué deparará el futuro?
El seguimiento y los informes ya no son tareas de fondo que solíamos dar por sentado; Ahora requieren consentimiento explícito de los usuarios.
Esta transición requiere que las empresas soliciten a los usuarios su consentimiento para renunciar a sus datos con más frecuencia.
Requiere que los usuarios hagan clic en ventanas de privacidad más molestas. Probablemente creará más fricción para los usuarios, al menos a corto plazo, pero esta es la compensación de una web gratuita y abierta.
Más allá de los «jardines amurallados» como Google, algunas compañías están trabajando para construir habitaciones limpias de datos omnicanal.
Estos entornos seguros facilitan el análisis de datos colaborativos, lo que permite a los especialistas en marketing obtener ideas procesables sin comprometer la privacidad del usuario.
En resumen
Las habitaciones limpias de datos se han vuelto indispensables para navegar por las complejidades del marketing digital moderno.
Su capacidad para habilitar la colaboración de datos segura y compatible con la privacidad los posiciona como herramientas cruciales para abordar los desafíos de la fragmentación de datos y las estrictas regulaciones de privacidad.
Si bien esto ciertamente ayudaría con el desafío de la atribución multiplataforma, es probable que haya un desajuste entre los datos proporcionados entre diferentes plataformas de anuncios que requerirán una interpretación manual.
Independientemente de la tecnología de «sala limpia» que permitirá esta coincidencia de datos, es necesario invertir en la construcción de sus propios datos de primera parte ahora para permitir cualquier referencia cruzada de datos con plataformas publicitarias o proveedores de tecnología publicitaria.
Esto requiere la creación y el valor comercial para datos profundos sobre sus clientes.
Más recursos:
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