Alberto Alonso, head of Data & Technology de Havas Media Group.

Alberto Alonso, head of Data & Technology de Havas Media Group.

En la siguiente entrevista, Alberto Alonso, head of Data & Technology de Havas Media Group habla sobre la inteligencia de datos, sus diferentes aplicaciones y su evolución en España.

La regulación en España en términos de privacidad es más restrictiva que otros países. ¿Cómo trabajan las empresas españolas con estas trabas administrativas?
Con fecha 31 de marzo de 2012, se modificaron varios artículos de la Ley 34/2002, de 11 de julio, de servicios de la sociedad de la información y del comercio electrónico, a fin de adecuar su régimen a la nueva redacción dada, por la Directiva 2009/136/CE, a la Directiva 2002/58/CE, del Parlamento Europeo y del Consejo, de 12 de julio de 2002, relativa al tratamiento de los datos personales y a la protección de la intimidad en el sector de las comunicaciones electrónicas. A destacar la nueva redacción que se da a su artículo 22.2, para exigir el consentimiento del usuario sobre los archivos o programas informáticos (como las llamadas “cookies”). Dentro del entorno publicitario las cookies afectadas son las cookies publicitarias y las cookies de publicidad comportamental. Independientemente del role desempeñado en la cadena (propietario web, agencia de medios, red publicitaria…) es necesario articular métodos que permitan informar adecuadamente a los usuarios y solicitar su consentimiento. Para asegurar este cumplimiento se hace necesaria la incorporación de cláusulas específicas que garanticen el cumplimiento de la legislación.

Todo esto ha hecho el proceso más complejo aunque regula un territorio en donde existía un volumen importante de malas prácticas. El incremento de legislación al respecto ha supuesto un incremento en la carga de trabajo administrativa pero redunda en una mayor transparencia en el mercado evitando la proliferación de negocios que actúan fuera del marco legal fijado. Debemos verlo no como trabas sino como la existencia de un marco legal que unifica y mejora la protección del derecho a la privacidad de los usuarios.

¿En qué situación está en España la cultura de datos desde la parte del negocio de los clientes?
Términos como “Big Data”, “Smart Data”…, están en boca de todos y las empresas se están moviendo hacia este sector. Muchas de ellas lo están sacando de su core-business para delegar la innovación en nuevas startups para obtener resultados de forma más rápida y ágil. Al tratarse de un campo con una componente tecnológica muy marcada, todavía queda un gran camino por recorrer que va desde la mejora de las propias herramientas usadas para la explotación de datos hasta la aplicación de las mismas para identificar nuevos modelos de negocio.

Según Gartner el “Big Data” se sitúa en ‘Peak of Inflated Expectations’, es decir, existen casos de éxito acompañados también por una serie de fracasos en este tipo de proyectos. Quedan de 5-10 años para asegurar la madurez de este tipo de iniciativas siendo factor crítico para el éxito la consecucióndel personal capacitado para abordarlas. A día de hoy el personal que está realmente cualificado es muy escaso.
La única forma de acelerar la adopción de esta cultura de datos en las empresas es potenciar la búsqueda de valor empresarial y de resultado de negocio. Es necesario responder a preguntas como: ¿Qué puedo hacer en mi negocio con el “Big Data”? ¿Qué puedo hacer con “Big Data” para crear nuevos modelos de negocio? Las empresas que puedan hacer las preguntas adecuadas (en el momento adecuado) ganarán en ventaja competitiva. Desde el punto de vista de los negocios, actualmente existe un movimiento que va del “data science” (ciencia de datos) al “data intelligence” (inteligencia de datos).

Cómo la publicidad debe ir hacia una mejor targetización y adaptación del contenido que se muestra al consumidor.
Vivimos en un mundo en el que son múltiples los puntos de contacto del consumidor con las marcas. La digitalización de los mismos asegura la recogida de ingentes volúmenes de información que explotados de forma correcta haciendo uso de técnicas de “data intelligence”, nos permite tener un conocimiento exhaustivo de los consumidores. ¿Y qué hacer con todos esos datos?

En el marketing digital es necesario convertir esos datos en audiencias que puedan ser activadas en las campañas publicitarias ejecutadas por las marcas. La capacidad de encontrar, segmentar e impactar con la oferta adecuada y en el momento adecuado usando estos datos es la clave para la generación de negocio asegurando una propuesta de valor para el consumidor. Como piedra angular de este planteamiento está el DMP (data managementplatform) que actúan como un hub centralizador para todos estos procesos. La creación de un ecosistema que aglutine procesos y tecnología permite a los anunciantes mejorar la targetización y personalizar los mensajes. La incorporación de herramientas tecnológicas adicionales que se integren con el DMP como son el adserver así como herramientas de DCO (DynamicCreativeOptimization) harán posible la comunicación personalizada que puede extenderse también al sitio web del anunciante asegurando una experiencia única para el usuario.

¿Cómo unir los datos de clientes con los datos de campañas?
A día de hoy conviven multitud desoluciones tecnológicas que responden a necesidades específicas de negocio de los clientes. Muchas de ellas actúan de forma aislada creando silos de información. El reto está en ser capaces de integrar estas tecnologías. La dificultad radica en la posibilidad de unir estas fuentes de información dispersas dentro de un único repositorio creando un identificador único (ID de persona) que permita crear ese enlace.

La existencia de una experiencia de usuario multidispositivo agrega complejidad a esta tarea de “linkado” por la existencia de distintos identificadores (IDFA para iPhone, Google Advertiser ID para Android, cookie web, cookie mobile,…). Esta asociación se puede realizar haciendo uso tanto de modelos determinísticos (existencia de una clave compartida, p.ej. email para usuarios que hacen login en alguna de las propiedades del anunciante) como modelos probabilísticos que hacen uso de algoritmos avanzados de “machine learning” para inferir reglas que permitan agrupar los identificadores que pertenecen a una misma “persona”.

Una vez superada esta integración de fuentes de datos dispersas se hace necesaria incorporar la capacidad de impactar al usuario en tiempo real. La compra de inventario publicitario segmentado en tiempo real y la posibilidad de personalización del contenido se hace imprescindible. La aparición de las plataformas de compra “programática” hace de este modelo una realidad mediante el uso de DSP (Demand-SidePlatform). El objetivo a perseguir es conectar en tiempo real el DMP con el DSP siendo éste capaz de comprar inventario en todos los canales: display, mobile, video, social,…
El factor tiempo en esta integración es clave para reducir la latencia entre la “señal” enviada por el consumidor y el momento en el que el anunciante responde con la comunicación personalizada.

¿Cuál es el nivel de integración del CRM de los clientes con el data?
Actualmente son muchos los clientes los que están abordando proyectos de data con el objetivo de integrar el CRM como una fuente más dentro del DMP permitiendo el enriquecimiento de los datos del cliente. La complejidad de estos proyectos está asociada a cuestiones organizativas ya que se trata de áreas distintas dentro de la empresa (marketing/comunicación, CRM, tecnología). A pesar de las dificultades los resultados que se obtienen a nivel de campañas justifican los recursos necesarios para ejecutarlos.

Este intercambio de información debe ser bidireccional, es decir, no sólo el CRM debe enriquecer la información del DMP sino también mejorar el CRM con datos del DMP. Esto ayuda a los anunciantes personalizar la experiencia de sus usuarios mejorando los “insights”.
Cuando los anunciantes hacen uso de los datos del DMP para enriquecer al CRM, mejoran todos los canales de influencia del CRM (email, sitio web, social, call center…). Por ejemplo, los datos del DMP pueden optimizar las decisiones de personalización de contenido en el sitio web, newsletters e incluso interacciones con el call center.