![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Logo-Audiodays.png\" "\\"Logo-Audiodays\\""){kind=logo}
<\/span><\/div>2021 fue un a\u00f1o de transici\u00f3n marcado por un fuerte aumento de la madurez data para:<\/h2><\/div>- <\/i><\/span>\n
Empresas<\/strong>: El Data se est\u00e1 convirtiendo en algo absolutamente estrat\u00e9gico: 90% de las empresas han contratado en data seg\u00fan una encuesta de la \u201cmission num\u00e9rique gouvernementale des grands groupe\u201d (misi\u00f3n digital gubernamental de las grandes empresas).<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Ciudadanos y consumidores<\/strong>: Cada vez hay m\u00e1s conciencia de la importancia de la protecci\u00f3n data (lo hemos visto este a\u00f1o muy publicitado reports sobre los peligros de las noticias falsas y los efectos de las c\u00e1maras de eco)<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Reglamentos y gobiernos<\/strong>: El GDPR sigue creando ondas en todo el mundo, en EE.UU. con la CCPA en Virginia (VCPA) y Colorado (CPA), e incluso en China con la PIPL, en vigor desde el 1 de noviembre.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Las tendencias que estamos observando forman parte de esta serie de cambios, con avances en la tecnolog\u00eda combinados con un mayor respeto por la protecci\u00f3n data<\/p>\n
La necesidad de controlar el propio data<\/strong>, ya que cada vez es m\u00e1s vital poder contar con una data limpia, consentida y controlada. Esto requiere dos habilitadores: Programas de recogida de data y un ecosistema de herramientas adecuado.<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Acelere en la recogida de 1P data:<\/strong><\/p>\n\n- El data de terceros est\u00e1 en v\u00edas de desaparici\u00f3n: los tres principales navegadores han eliminado o eliminar\u00e1n el uso del cookies de terceros, por lo que esperamos m\u00e1s esfuerzos para recopilar grandes cantidades de 1P data a trav\u00e9s de programas m\u00e1s innovadores.\n
\n- Por ejemplo, McDonald's en Francia ha convertido su campa\u00f1a anual del Monopoly en un programa digital 100%, que requiere la creaci\u00f3n de una cuenta en la aplicaci\u00f3n McDonald's+, donde debe escanear sus cromos para averiguar su premio.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/li>
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El CDP (consumidor data platform):<\/strong><\/p>\n\n- Las marcas necesitan un amplio marco de CDP para recopilar, almacenar y gestionar audience de los consumidores, tanto PII como no PII. Actualmente, ninguna soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica del mercado puede cubrir 100% de la ambici\u00f3n, por lo que tenemos que conformarnos con ensamblar m\u00faltiples herramientas. Nos basamos en gran medida en la pila de Google y hemos construido una oferta que se apoya en Google Marketing Platform como pila principal que completamos con tecnolog\u00edas como Tealium, Treasure Data y muchas otras<\/li>\n
- Sobre la recogida: Cada vez es m\u00e1s esencial utilizar \u201csalas limpias\u201d para la ingesta y el procesamiento de los medios de comunicaci\u00f3n data con el fin de respetar la privacidad y el consentimiento: Google ADH, Amazon Marketing Cloud, FB Advanced Analytics...<\/li>\n
- \u00daltimo punto: Creemos que algunas funcionalidades cr\u00edticas deben construirse internamente. Por ejemplo, hemos lanzado un m\u00e9todo llamado Audience Engine, que le permite gestionar sus propios audience sobre el CDP para evitar depender exactamente de los mismos modelos que sus competidores (lo hacemos para grandes marcas como Reckitt o Samsung).<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/li><\/ul>
Una aplicaci\u00f3n concreta de estos cambios es la evoluci\u00f3n en la medici\u00f3n del rendimiento:<\/h2><\/div>Hist\u00f3ricamente, hemos dependido en gran medida de la medici\u00f3n determinista basada en identificadores (principalmente cookies de terceros) para seguir el recorrido del consumidor desde el principio hasta el final en l\u00ednea. El fin de los identificadores de 3\u00aa parte har\u00e1 que los enfoques de atribuci\u00f3n tradicionales pierdan relevancia r\u00e1pidamente. Seguir\u00e1n funcionando en un \u00e1mbito reducido, dentro de jardines amurallados (tendr\u00e1 su medici\u00f3n del rendimiento de FB, la atribuci\u00f3n para todo el entorno de Google - cross-device gracias a GA4) pero ser\u00e1n menos eficaces para una visi\u00f3n cross-walled garden.<\/p>\n<\/div>
As\u00ed que esperamos un aumento de los enfoques probabil\u00edsticos, que consisten en vincular matem\u00e1ticamente el rendimiento hist\u00f3rico para conectar las ventas con las acciones de marketing. \u00c9stos tienen la inmensa ventaja de ser exhaustivos (tienen en cuenta todas las ventas y todas las acciones de marketing\/ventas).<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Sin embargo, el planteamiento sigue sin ser perfecto:<\/p>\n
\n- Problemas con la granularidad: por ejemplo, es dif\u00edcil tener informaci\u00f3n relevante a nivel de campa\u00f1a.<\/li>\n
- Problemas de complejidad: los modelos se basan en conjuntos de data tan grandes que se tarda entre 3 y 6 meses en actualizarlos<\/li>\n
- Explicabilidad: El principal reto aqu\u00ed es que estos modelos se basan en gran medida en correlaciones hist\u00f3ricas entre las ventas y los gastos de marketing\/medios de comunicaci\u00f3n que no implican causalidad - existe una fuerte correlaci\u00f3n entre el n\u00famero de muertes anuales en piscinas en EE.UU. y el n\u00famero de apariciones de Nicolas Cage en una pel\u00edcula - pero es bastante dif\u00edcil encontrar una relaci\u00f3n causal ah\u00ed...<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Para resolver estos problemas, Artefact ha abierto un centro de investigaci\u00f3n en colaboraci\u00f3n con Google y la Universidad de Boston para trabajar en nuevos modelos probabil\u00edsticos. Hemos probado algunos enfoques muy prometedores, en particular con Reckitt Benckiser, utilizando redes bayesianas, que se basan en el an\u00e1lisis probabil\u00edstico en lugar de la regresi\u00f3n lineal, son capaces de manejar data muy granulares, se entrenan r\u00e1pidamente y son muy comprensibles para los equipos empresariales sin conocimientos avanzados en ciencia data.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Convergencia entre ventas y data<\/h2><\/div>Despu\u00e9s de a\u00f1os hablando de ello, es la primera vez que vemos efectivamente una convergencia de estos equipos. Esto ya es muy cierto en Asia, donde tenemos clientes para los que el canal e-com representa hasta 60% de las ventas. La particularidad all\u00ed es que plataformas como T-Mall y JD.com incluyen tanto la negociaci\u00f3n minorista tradicional (condiciones de venta, inversiones promocionales, evoluci\u00f3n del surtido) COMO la inversi\u00f3n en medios de comunicaci\u00f3n. Esto significa que las marcas deben integrar al mismo tiempo en sus discusiones no s\u00f3lo a los equipos de VENTAS, sino tambi\u00e9n a los de MEDIOS\/MARKETING, y cada vez m\u00e1s a los de DATOS Y TECNOLOG\u00cdA, de ah\u00ed la necesidad de convergencia<\/p>\n<\/div>
\nLos primeros casos de uso de esta convergencia se dan principalmente en los medios de comunicaci\u00f3n minoristas<\/p>\n<\/div>\n
\n\n- (utilizar el presupuesto de medios de una marca en el espacio minorista para promocionar marcas con un uso muy fuerte de data para dirigirse a los clientes o clientes potenciales almacenados en la base fid del minorista) Tambi\u00e9n esperamos una fuerte aceleraci\u00f3n del marketing comercial en l\u00ednea: En efecto, los presupuestos del comercio y de los medios de comunicaci\u00f3n son del mismo tama\u00f1o, pero donde la digitalizaci\u00f3n es de 50% en los medios de comunicaci\u00f3n, \u00a1apenas es de 10% en el marketing comercial! Esperamos un fuerte ajuste en este frente.<\/li>\n
- Esto ser\u00e1 posible gracias a una explosi\u00f3n de tecnolog\u00edas \u201cRetail Tech\u201d: V\u00ednculos con Carrefour (donde Artefact es uno de los socios oficiales y opera campa\u00f1as para las marcas de Unilever) que utiliza tecnolog\u00edas Liveramp y Google, Relevancy para Casino, Walmart Connect...<\/li>\n
- M\u00e1s all\u00e1 de los medios de comunicaci\u00f3n minoristas, vemos aparecer otros casos de uso muy interesantes de colaboraci\u00f3n entre marcas y minoristas, por ejemplo en torno a la gesti\u00f3n de categor\u00edas, como la promoci\u00f3n personalizada, la gesti\u00f3n (surtido), el control de precios o la integraci\u00f3n de la cadena de suministro con una l\u00f3gica VMI en la que ma\u00f1ana la marca podr\u00e1 operar parte de la cadena de suministro del minorista.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>
Conclusi\u00f3n<\/h2><\/div>\nMe gustar\u00eda concluir sobre la cultura data en las empresas<\/p>\n<\/div>\n
\n\n- Hoy en d\u00eda, observamos una mejora significativa en la madurez de las empresas en estos temas. Los equipos \u201ccentrales\u201d ya est\u00e1n formados y es hora de formar al resto de la organizaci\u00f3n. En Artefact esto es lo que llamamos data democratizaci\u00f3n<\/strong><\/li>\n
- Seg\u00fan la APEC, la demanda de expertos en data, expertos en manipulaci\u00f3n, comprensi\u00f3n y medici\u00f3n de data, se dispara: +x2 para DS\/DE , para DAs x4 entre 2020 y 2021<\/li>\n
- Para responder a esta necesidad hemos creado nuestra Escuela de Artefact de Data, en particular para ayudar a las personas que se encuentran en una situaci\u00f3n de reconversi\u00f3n profesional, a encontrar oportunidades en los sectores de data.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Empresas<\/strong>: El Data se est\u00e1 convirtiendo en algo absolutamente estrat\u00e9gico: 90% de las empresas han contratado en data seg\u00fan una encuesta de la \u201cmission num\u00e9rique gouvernementale des grands groupe\u201d (misi\u00f3n digital gubernamental de las grandes empresas).<\/p>\n<\/div><\/li> Ciudadanos y consumidores<\/strong>: Cada vez hay m\u00e1s conciencia de la importancia de la protecci\u00f3n data (lo hemos visto este a\u00f1o muy publicitado reports sobre los peligros de las noticias falsas y los efectos de las c\u00e1maras de eco)<\/p>\n<\/div><\/li> Reglamentos y gobiernos<\/strong>: El GDPR sigue creando ondas en todo el mundo, en EE.UU. con la CCPA en Virginia (VCPA) y Colorado (CPA), e incluso en China con la PIPL, en vigor desde el 1 de noviembre.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Las tendencias que estamos observando forman parte de esta serie de cambios, con avances en la tecnolog\u00eda combinados con un mayor respeto por la protecci\u00f3n data<\/p>\n La necesidad de controlar el propio data<\/strong>, ya que cada vez es m\u00e1s vital poder contar con una data limpia, consentida y controlada. Esto requiere dos habilitadores: Programas de recogida de data y un ecosistema de herramientas adecuado.<\/p>\n<\/div> Acelere en la recogida de 1P data:<\/strong><\/p>\n El CDP (consumidor data platform):<\/strong><\/p>\n Hist\u00f3ricamente, hemos dependido en gran medida de la medici\u00f3n determinista basada en identificadores (principalmente cookies de terceros) para seguir el recorrido del consumidor desde el principio hasta el final en l\u00ednea. El fin de los identificadores de 3\u00aa parte har\u00e1 que los enfoques de atribuci\u00f3n tradicionales pierdan relevancia r\u00e1pidamente. Seguir\u00e1n funcionando en un \u00e1mbito reducido, dentro de jardines amurallados (tendr\u00e1 su medici\u00f3n del rendimiento de FB, la atribuci\u00f3n para todo el entorno de Google - cross-device gracias a GA4) pero ser\u00e1n menos eficaces para una visi\u00f3n cross-walled garden.<\/p>\n<\/div> As\u00ed que esperamos un aumento de los enfoques probabil\u00edsticos, que consisten en vincular matem\u00e1ticamente el rendimiento hist\u00f3rico para conectar las ventas con las acciones de marketing. \u00c9stos tienen la inmensa ventaja de ser exhaustivos (tienen en cuenta todas las ventas y todas las acciones de marketing\/ventas).<\/p>\n<\/div> Sin embargo, el planteamiento sigue sin ser perfecto:<\/p>\n Para resolver estos problemas, Artefact ha abierto un centro de investigaci\u00f3n en colaboraci\u00f3n con Google y la Universidad de Boston para trabajar en nuevos modelos probabil\u00edsticos. Hemos probado algunos enfoques muy prometedores, en particular con Reckitt Benckiser, utilizando redes bayesianas, que se basan en el an\u00e1lisis probabil\u00edstico en lugar de la regresi\u00f3n lineal, son capaces de manejar data muy granulares, se entrenan r\u00e1pidamente y son muy comprensibles para los equipos empresariales sin conocimientos avanzados en ciencia data.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Despu\u00e9s de a\u00f1os hablando de ello, es la primera vez que vemos efectivamente una convergencia de estos equipos. Esto ya es muy cierto en Asia, donde tenemos clientes para los que el canal e-com representa hasta 60% de las ventas. La particularidad all\u00ed es que plataformas como T-Mall y JD.com incluyen tanto la negociaci\u00f3n minorista tradicional (condiciones de venta, inversiones promocionales, evoluci\u00f3n del surtido) COMO la inversi\u00f3n en medios de comunicaci\u00f3n. Esto significa que las marcas deben integrar al mismo tiempo en sus discusiones no s\u00f3lo a los equipos de VENTAS, sino tambi\u00e9n a los de MEDIOS\/MARKETING, y cada vez m\u00e1s a los de DATOS Y TECNOLOG\u00cdA, de ah\u00ed la necesidad de convergencia<\/p>\n<\/div> Los primeros casos de uso de esta convergencia se dan principalmente en los medios de comunicaci\u00f3n minoristas<\/p>\n<\/div>\n Me gustar\u00eda concluir sobre la cultura data en las empresas<\/p>\n<\/div>\n\n
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Una aplicaci\u00f3n concreta de estos cambios es la evoluci\u00f3n en la medici\u00f3n del rendimiento:<\/h2><\/div>
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Convergencia entre ventas y data<\/h2><\/div>
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Conclusi\u00f3n<\/h2><\/div>
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