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Novedades, ideas y reflexiones varias.

Risk vs. Relevance in Ad Spend

¿Qué es el Zero-Party Data?

Se nos ocurría en días pasados que, después de llevar un par de años hablando de Zero-Party Data, todavía no nos hemos parado a definirlo de una forma sencilla y clara. 

Así que vamos a ello de la forma más sucinta posible, sin ánimo de renunciar al comodín de pasar la pelota a Forrester, Gartner y otros analistas de reputación probada.

Ahí tenemos de hecho un buen punto de partida. Así lo definió Forrester Research en su momento

“Zero-Party Data son datos que un cliente comparte con una marca de forma intencionada y proactiva, pudiendo incluir preferencias, intención de compra, contexto personal y la forma en la que la persona desea ser reconocida por dicha marca.”

Forrester Research, 2018

Digamos con ello que no hay mejor manera de entender Zero-Party que apreciar el punto de partida que viene a corregir. Una exposición intencionada y proactiva es lo contrario de recabar información sin que la gente sepa muy bien lo que está pasando.

¿A qué nos referimos?

Tengamos en cuenta cómo estaba el patio allá por mayo de 2016, en los días previos a la aprobación del Reglamento General de Protección de Datos de la UE (o GDPR), que entraría en vigor dos años más tarde. Las operaciones de marketing de la empresa se habían alimentado hasta la fecha de:

  • First-Party Data (“datos de primera parte”): datos recabados en el marco de la relación directa entre una empresa y su audiencia o base de clientes. En la web, los espacios físicos, las aplicaciones móviles, u otros activos digitales gestionados por dicha empresa.
  • Second-Party Data: repositorios que dos o más empresas combinan entre sí para “deduplicar” a sus respectivas audiencias de primera parte a través de los activos digitales de ambas. Algo así como combinar cromos repetidos para expandir el campo de visión y acompañamiento.
  • Third-Party Data: datos recibidos de terceros, y originalmente obtenidos en el contexto de una relación directa con las personas objeto de medición, sujetos por tanto a una variable cadena de custodia.

Es obvio que la llegada del GDPR/RGPD supuso una revalorización inmediata de los datos que: 

  1. Acarrean menos riesgo a efectos de almacenamiento, procesamiento o uso (“tratamiento”, en términos legales)
  2. Pueden justificar un ciclo de vida y aprovechamiento más largo
  3. Cuentan con más sencillo amparo legal en su punto de origen. En primera instancia, el consentimiento del usuario derivado de una relación directa.

De ahí la carrera de prestadores de tecnología de marketing, analytics o inversión publicitaria por edificar nuevas soluciones sobre los cimientos más sólidos del First-Party Data, dejando principalmente de lado las alternativas construidas alrededor de datos de terceros.

En en el ámbito de la tecnología de marketing, si un Data Management Platform (DMP) venía años “parcheando” datos seudónimos de procedencia dispar para el enriquecimiento de audiencias (“onboarding”), los Customer Data Platform (CDP) ofrecieron la consolidación de diversas fuentes de datos propias bajo una identidad de usuario de más sencillo aprovechamiento a efectos de personalización o activación.

En el ámbito de la inversión publicitaria o la gestión de medios, la promesa de un mercado abierto de publicidad programática conductual (de inversión en perfiles de usuario a través de múltiples espacios digitales) quedó seriamente cuestionada, toda vez que exige complejas cadenas de delegación de consentimiento y un nivel de opacidad (por su dinamismo y pluralidad de participantes) incompatible con los principios de transparencia del nuevo marco legal. E incluso las campañas en medios sociales han terminado sometidas a términos onerosos de “corresponsabilidad en el tratamiento” de datos (exigiendo acuerdos claros entre plataformas y anunciantes, nuevos consentimientos y mayor transparencia).

Pero la cosa no acabó ahí, y el mundo es un lugar muy distinto cuatro años más tarde, gracias a dos particularidades: 

  1. El cambio regulatorio no vino solo ni surgió de la nada. Hemos tardado muy pocos meses en apreciar un importante reajuste de prioridades a nivel social, exacerbado incluso por la pandemia de 2020. Si bien el Permission Marketing (Seth Godin) tuvo un seguimiento marginal en su arranque, la nueva centralidad en el cliente es una tendencia imparable. Hasta el punto de desechar el término “cliente” y hablar de Human Centricity.
  2. La propia ley facilita algo mucho más potente que el consentimiento como legitimación legal para recabar, procesar, almacenar o usar datos personales: el “interés legítimo”, derivado de una relación causa-efecto entre la información facilitada por el usuario y el servicio recibido en consecuencia. 

En otras palabras, una propuesta de valor formulada alrededor de las preferencias declaradas de nuestros potenciales clientes, reduciendo la recogida de datos a los estrictamente necesarios en cada momento, tiene buenos visos de no exigir siquiera la interrupción de una solicitud de consentimiento. Y permite además cumplir con las nuevas exigencias sociales de transparencia y control. 

Se suma a lo anterior otro premio: este tipo de intercambio entre iguales está perfectamente alineado con los principios de Privacy by Design (Privacidad desde el diseño) que además de inspirar el GDPR (y otros marcos legales de la privacidad a nivel mundial) están recogidos en su texto legal como ineludibles.

De ahí, señoras y señores, el Zero-Party Data: un paso más hacia un futuro condicionado por la demanda, y no por la oferta. Resultante de un flujo más eficiente de información entre personas y organizaciones. Un paso más hacia Customer Centricity y, por ende, hacia Human Centricity. 

Mientras que el First-Party Data se ampara en el recabado a toda costa de un consentimiento fugaz (basta observar el abuso de patrones oscuros en el consentimiento de cookies), partiendo de una posición de supremacía de la empresa sobre el individuo, el Zero-Party Data parte de la aceptación de una relación entre iguales.

Mientras que, en términos de volumen, el First-Party Data proviene mayoritariamente de la medición oculta o “detrás de la cortina”, por poco intermediada que se antoje, el Zero-Party Data solo existe con la aportación consciente y repetidamente voluntaria de las personas que lo alimentan.

Mientras que el First-Party Data permanece en control de la empresa, que lo custodia como tesoro propio, el Zero-Party Data nace del consenso entre personas y organizaciones. El ejercicio de derechos deja de ser una tarea de adecuación a posteriori para formar parte natural del ciclo de vida de los datos, puesto que los usuarios pueden modificarlos o borrarlos en cualquier momento sin necesidad de formular tediosas solicitudes, y las empresas no incurren en costosos esfuerzos de eliminación, modificación o portabilidad.

Así, en un mundo Zero-Party Data las cosas han vuelto a cambiar:

Donde el Customer Data Platform (CDP) confía en recabar un consentimiento válido para aunar múltiples fuentes de primera parte bajo un único perfil, el nuevo Customer Data Hub (o CDH, como venimos llamando a los repositorios compartidos), no exige artimañas o interrupciones para garantizar el cumplimiento normativo. Ni incurre siquiera en una fracción de sus costes (técnicos o de compliance), al desplazar gran parte de la lógica al edge o dispositivos locales de los usuarios y no exigir tanto almacenamiento en nube. La audiencia o base de clientes decide en todo momento qué datos expone porque puede ver lo que las empresas participantes son capaces de hacer con dicha información en términos de adecuación de la oferta, relevancia o conveniencia. 

Privacy by Design vs. Actionability in MarDaTech
Ilustración I: proyección de Zero-Party Data sobre el patrón habitual de distribución de varias soluciones de Marketing Data Technology en el seno de la empresa, bajo criterios cruzados de Privacy by Design (vs. consentimiento como base legitimadora) y “accionabilidad” (o articulación práctica en términos de personalización, captación y fidelización).

Donde la inversión publicitaria en publicidad programática conductual (Real Time Bidding, o RTB) sigue aferrándose a la vida a pesar de: 1) acumularse indicios claros de no poder cumplir las condiciones de un consentimiento válido; 2) ser evidente el rechazo social a una sensación de espionaje y persecución; 3) ver caer todas las piezas técnicas que lo sustentan (cookies de tercera parte, identificadores de dispositivo móvil, etc.); y 4) alimentar niveles insostenibles de fraude a anunciantes y medios, el Zero-Party Data facilita la generación de demanda (o su descubrimiento) sobre múltiples canales.

Social perception vs. ease of compliance on ad spend channels
Ilustración II: proyección de Zero-Party Data sobre el posicionamiento común de los canales de inversión publicitaria digital bajo criterios cruzados de percepción social y dificultad de su adecuación normativa. Zero-Party Data representa aquí los canales apoyados sobre dicha información expresamente declarada (principalmente email, como último bastión de protocolos abiertos libres de control por una única entidad). “Email DB” representa listas de correos adquiridas de terceras partes.
Brokerage vs. Fraud in Ad Spend
Ilustración III: proyección de Zero-Party Data sobre el posicionamiento común de los canales de inversión publicitaria digital bajo criterios cruzados de intermediación y fraude. (Ver leyenda en la ilustración II.)

Donde la búsqueda de “lookalikes” y la micro-segmentación de perfiles en Facebook o YouTube se apoya en la relación opaca y cada vez más sujeta a escrutinio social y regulatorio de dichas plataformas con sus usuarios, generando nuevos riesgos legales para el anunciante que decide “deduplicar” sobre ellas sus bases de datos o CRM (Customer Relationship Management), el Zero-Party Data permite dirigirse a audiencias nuevas y existentes bajo estándares abiertos.

Ilustración IV: proyección de Zero-Party Data sobre el posicionamiento común de los canales de inversión publicitaria digital bajo criterios cruzados de riesgo (legal y reputacional) y relevancia. (Ver leyenda en la ilustración II.)

¿Cómo funciona en la práctica?

Resulta sencillo caer en la tentación de asimilar Zero-Party Data bajo el paradigma cultural pre-Human Centric, reduciendo su valor a meras encuestas para el enriquecimiento de perfiles en un CRM (Customer Relationship Management) o la aportación de información cualitativa a un sistema de análisis de datos (bajo el paraguas de lo que en su día llamábamos voice of customer). 

El error de estos enfoques es que no satisfacen una condición fundamental: personas en control de sus datos. Si alimentamos una ambición de cultivar tantos repositorios como organizaciones puedan existir y, en consecuencia, tantas instancias de cada individuo como repositorios se nos antojen, habremos vuelto al punto de partida. 

En la práctica, Zero-Party Data se articula a la inversa:

  1. La organización decide qué palancas determinan su propuesta de valor, o formula una hipótesis sobre la forma en que dichas palancas estarán condicionadas por necesidades, preferencias o datos del cliente
  2. Dichas palancas son expuestas a la audiencia, representando una especie de libro de “elige tu propia aventura” o (escoge tu metáfora) API (Application Programming Interface) de la oferta de la empresa
  3. La audiencia escoge qué palancas quiere aprovechar y facilita los datos o valores que dan vida a dichas variables.

(Cabiendo aquí sin duda trazar un puente hacia el Human Data Model y los principios de la personotecnia perfectamente articulados por Javier Recuenco.)

En un escenario de elevada atomización de la oferta, una propuesta de valor al completo estará condicionada por muestras muy específicas de pertenencia al nicho que se sirve. Y será necesario establecer un nexo entre dicho long tail y los repositorios de preferencias, necesidades o datos del individuo.

Es por eso que sin duda trabajamos con cuestionarios, encuestas o formularios varios, siempre pertinentes y siempre dirigidos a despejar una x en la búsqueda de relevancia consciente. 

Estos formularios pueden ir embebidos en correos electrónicos (ahora que la tecnología lo permite), aplicaciones móviles, entornos web o experiencias digitales en el mundo offline. 

Pero también podemos hacer uso de fuentes preexistentes de información en manos del propio cliente. Si desea integrar sus gastos bancarios porque le ahorra tiempo en futuras compras, bienvenido sea. Si desea integrar datos sociodemográficos almacenados en Facebook porque realmente hay un uso directo para ellos, bienvenidos sean. Si las preferencias actuales de compra en Amazon aportan conveniencia a otras transacciones de nicho, bienvenida sea su integración. 

BIRCHBOX - Your Beauty Profile

Ilustración: Birchbox recabando datos expresamente declarados para la adecuación de la oferta.

Para la historia quedará con ello la tendencia de recabar tantos datos como sea posible, replicados indefinidamente e indefinidamente redundantes, sin una pista a la vista sobre su posible aprovechamiento futuro. Ni puede hacerse de forma transparente, ni puede hacerse de forma legal, puesto que ni siquiera la organización ha llegado a identificar el propósito del tratamiento.

¿La panacea? Vender más y fidelizar mejor a menor coste y con el mero uso de datos agregados, incurriendo así en el menor riesgo posible para ambos, la empresa y sus clientes. Lo que por aquí llamamos ya “el nuevo DMP”: un Dataless Marketing Platform.

Más, muy pronto.

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