La microsegmentación algorítmica y el Big Data son mucho menos precisos y persuasivos de lo que parece y, sin embargo, siguen siendo la base del Internet actual: la fuente de riqueza para algunas de las empresas más grandes e importantes del mundo y el mecanismo mágico que permite a los sitios web y apps «gratuitas» ganar dinero. ¿Necesitamos muchos datos o buenos datos?
“La mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia, el problema es que no sé qué mitad” La frase es de John Wanamaker. Él y su hermano fundaron en 1861 Oak Mall, el primer gran centro comercial del mundo. En 1874 publicó el primer anuncio con copyright de unos grandes almacenes. Wanamaker y fue también el creador de las rebajas. Sin embargo es su frase la que ha pasado a la historia. Utilizada miles de veces para cuestionar la eficiencia de la publicidad tradicional y muchas veces contraponerla a la supuesta eficacia de la publicidad digital. Eficacia esta, cada vez más cuestionada. Tim Hwang, ex empleado de Google, publicaba en 2020 Subprime Attention Crisis , en el que defiende que el nuevo negocio publicitario se basa en una ficción. La microsegmentación es mucho menos precisa y persuasiva de lo que parece, dice, y, sin embargo, sigue siendo la base del Internet actual: la fuente de riqueza para algunas de las empresas más grandes e importantes del mundo y el mecanismo mágico que permite a todos los sitios web o aplicaciones «gratis» ganar dinero.
Hwang establece una analogía arriesgada entre la burbuja inmobiliaria anterior a 2007 y el mercado actual de publicidad digital. En los años previos a la Gran Recesión, los bancos estadounidenses se volvieron locos, otorgando hipotecas a personas que (visto a posteriori) era poco probable que les pagaran. Esos préstamos, las infames hipotecas «subprime«, se empaquetaron en instrumentos financieros complejos que ocultaban la inestabilidad de los activos que incluían. Los bancos de inversión y otras instituciones financieras compraron esos valores sin saber muy bien qué contenían. Cuando el mercado de la vivienda se hundió, provocó un pánico que derrumbó la economía mundial.
Así como la vivienda desempeñó un papel descomunal en los mercados financieros previos a la crisis, también lo hace la publicidad en la economía digital. Google obtiene más del 80 por ciento de sus ingresos de la publicidad; Facebook, alrededor del 99 por ciento. La publicidad también constituye una parte de rápido crecimiento de los ingresos de Amazon. El mercado global de publicidad digital se prevé que crezca a 525,000 millones de dólares para 2024.
Si el mercado financiero de principios del siglo XXI era peligrosamente opaco, también lo es la publicidad en Internet. En el modelo tradicional una publicación como Retina llegaba a un acuerdo con una marca para alojar un banner pagado. Hoy en día, el proceso se ha vuelto mucho más complicado y los humanos están cada vez menos involucrados. ”Al igual que en los mercados financieros, las máquinas dominan el ecosistema actual de publicidad en la web”, escribe Hwang en su libro . Ahora, cada vez que navega por un sitio web, consulta sus redes sociales o realiza una búsqueda de Google, cientos de empresas compiten en una cascada de subastas para mostrarle su anuncio. El proceso, conocido como publicidad “programática”, ocurre en milisegundos, decenas de miles de millones de veces al día. Solo el software automatizado puede administrarlo.
Pero la precisión detrás de este modelo es discutible. Un artículo de MIT, GroupM y Melbourne Business School ha probado el acierto de los datos programáticos, centrándose en las dos variables más utilizadas en consumo: la edad y el sexo. Según los investigadores solo el 50% de las veces la segmentación de género es correcta y este porcentaje se reduce al 25% en segmentación por franja de edad. Incluso cuando la segmentación funciona según lo prometido y los anuncios se muestran a la audiencia prevista, muchos simplemente no se ven, porque se cargan en algún lugar fuera de la vista o porque son bloqueados. Hwang cita una estimación de Adobe de 2015 de que los bloqueadores de anuncios privaron a los editores de 21,800 millones de dólares en ingresos anuales, más que la recaudación total de Facebook ese año. Luego está el fraude publicitario digital, incluidas las «granjas de clics» con bots o humanos “incentivados” para actualizar y hacer clic constantemente en los anuncios. Hwang cita un estudio de 2017 descubriendo que, entre la mala colocación, los bloqueadores y el fraude total «hasta el 56 por ciento de todos los dólares de anuncios tipo banner se perdieron por inventario fraudulento o no visible en 2016». Superando esa mitad de la inversión desperdiciada de la que hablaba Wanamaker hace más de 100 años.
Era Marta Ruiz-Cuevas, CEO de Publicis Groupe Iberia & México, la que citaba al fundador de Oak Mall en la presentación de Eris, la nueva unidad de marketing de datos de la compañía, resultado de la compra que realizó la multinacional en 2019 de la empresa especializada Epsilon. Ruiz-Cuevas explicaba la necesidad que hoy tienen los anunciantes de disponer de herramientas analíticas avanzadas que transformen los datos en resultados de negocio y conexiones más humanas. El marketing necesita cada vez más no tanto Big Data sino Deep Data. El futuro, y más en un hipotético mundo sin cookies, pasa no por tener más datos sino mejores datos. Rebeca Benarroch, managing director de ERIS, defiende la necesidad de “una forma diferente de mirar los datos”. En ella, “los datos nos dan poder porque son la fuente del conocimiento, son el origen del aprendizaje y por lo tanto la llave para transformar nuestras decisiones en éxito”. En ese nuevo modelo, el contexto de la publicidad será también especialmente relevante y pondrá en valor el contenido de calidad y la credibilidad de los medios. Igual que la estrategia de marketing no debe centrase en muchos datos sino en buenos datos, los medios deberían medirse no sólo por cuantos nos leen si no por quiénes y cómo nos leen y lo que aportamos a esos lectores.
POR
JAIME GARCÍA CANTERO
29/04/2022
https://retinatendencias.com/negocios/burbuja-programatica-del-big-data-al-deep-data-para-recuperar-la-conexion-humana-en-el-marketing/
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