Ya no es noticia que nuestros datos estén a la venta. Los corredores de datos a menudo utilizan registros de navegación en línea para crear perfiles de consumidores digitales que luego se venden a los especialistas en marketing como audiencias predefinidas para publicidad dirigida.
A menudo se asume que las herramientas utilizadas para analizar y categorizar los datos de los clientes son tan sofisticadas que los especialistas en marketing pueden ajustar de manera confiable la mensajería y la orientación. Pero una nueva investigación de la revista INFORMS Ciencias del marketing ha revelado que el proceso para crear esos perfiles digitales puede no ser tan confiable como muchos suponen.
El estudio, que se publicará en la edición de noviembre de la revista INFORMS Ciencias del marketing , se titula "Fronteras:¿Cuán eficaz es la elaboración de perfiles de consumidores de terceros? Evidencia de estudios de campo". Está escrito por Nico Neumann de Melbourne Business School, Catherine Tucker del MIT y la Oficina Nacional de Investigación Económica, y Timothy Whitfield de Burst SMS en Australia.
Los investigadores examinaron dos atributos demográficos básicos (edad y sexo), y tres áreas distintas de interés de los usuarios de Internet (deportes, viajes y fitness). Analizaron datos de más de 19 corredores de datos diferentes, lo que resultó en más de 90 audiencias digitales validadas de usuarios de Internet. Y realizaron tres pruebas de campo distintas.
"En general, el proceso que subyace a la creación de perfiles de usuario y segmentos para la focalización es una `caja negra, 'lo que crea desafíos para comprender la confiabilidad y la precisión de los perfiles digitales ", dijo Tucker." Además, los anunciantes tienen pocas posibilidades de evaluar la precisión de los perfiles que están comprando.
"En nuestra primera prueba de campo, realizamos una campaña en línea de la misma manera que un anunciante ejecuta una campaña y evaluamos si el anuncio fue visto por el segmento demográfico solicitado, ", dijo Tim Whitfield." En nuestra segunda prueba de campo, estrechamos nuestro enfoque y analizamos directamente si los corredores de datos pueden determinar con precisión la edad y el sexo de un par específico de ojos. Y en nuestra tercera prueba de campo, ampliamos nuestra evaluación de la calidad de los datos desde la demografía hasta los segmentos de interés de la audiencia ".
"En nuestra primera prueba de campo, descubrimos que nuestro anuncio se mostraba en el segmento demográfico correcto el 59% del tiempo, ", dijo Neumann." En nuestra segunda prueba de campo, Descubrimos que los intermediarios de datos básicamente eran capaces de identificar el género casi de la misma forma que la probabilidad aleatoria. La tercera prueba de campo reveló que la precisión de las audiencias basadas en intereses es mayor (72,8% -87,4% en promedio). Sin embargo, este mayor porcentaje de clasificación parecía más relacionado con el hecho de que los atributos probados ocurren con mucha frecuencia en la población; por ejemplo, hay muchas personas a las que les gustan los deportes en Australia y los EE. UU. así que identificar a alguien que esté interesado en los deportes no es tan difícil. "La mejora relativa del uso de datos de audiencia en comparación con la selección aleatoria de personas sigue siendo, en general, decepcionante en todas nuestras pruebas", añadió Neumann.
Los tres estudios combinados ilustran que es importante considerar los costos y beneficios de usar datos de audiencia para la orientación de anuncios. Dado que los datos de la audiencia generan grandes gastos adicionales, Es posible que no proporcione un caso de negocio útil para todas las situaciones relativas a la publicidad no dirigida. Por ejemplo, los costos adicionales promedio para la orientación de anuncios gráficos basados en los datos de la audiencia comprada son de alrededor del 151%. Sin embargo, en el mejor de los casos, la mejora relativa en la búsqueda del cliente adecuado fue solo del 123% (al comparar la orientación de la audiencia con la selección de personas al azar).
Sin embargo, el caso de negocio depende de la experiencia y los costos tecnológicos de la organización individual, los intermediarios de datos seleccionados y los medios utilizados. En particular, Es mucho más probable que los medios más costosos (por ejemplo, publicidad en video) generen compensaciones positivas entre el costo y el beneficio del uso de la información de la audiencia comprada a los intermediarios de datos.
