Las cookies de terceros, que en su día fueron una potente herramienta para acceder a los datos de los consumidores basándose principalmente en datos sociodemográficos como la edad, el género, la ubicación o el nivel de ingresos, han perdido valor durante la última década, … demostrando que los errores de clasificación son tan frecuentes que, en muchos casos, la segmentación termina siendo menos precisa que no segmentar en absoluto. Según explica, José Antonio Cortés Quesada, coordinador del Grado en Marketing de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), hay veces que, en la recogida de datos, éstos no se traducen correctamente, se confunden o con el tiempo pueden quedar obsoletos. Por ejemplo, «un hombre entre 30 y 40 años que entra a comprar en una página de regalos para bebés, automáticamente se le puede catalogar como ‘padre’ por la edad y parece lógico que encaje en ese público objetivo o quizá esa persona fue padre en un momento dado, pero luego ya no tiene bebés, y sin embargo sigue apareciendo en esa categoría».
En esta misma línea, Fernando Rivero, CEO de la consultora Ditrendia y profesor de Marketing Digital en UNIE Universidad, matiza que no todas las cookies son iguales. Las cookies propias, aquellas que recogen información directamente dentro de una web, sí aportan valor a la hora de construir segmentaciones más relevantes. «Si un lector de un diario como ABC visita habitualmente la sección de Madrid, es muy probable que le interesen las noticias locales. Pero si además sabemos que su dispositivo móvil está en Madrid, ya no hablamos de probabilidades, sino de certezas», señala. Además, recuerda que los dispositivos ofrecen múltiples criterios de segmentación que permiten afinar la publicidad móvil: desde la geolocalización hasta los patrones de uso, pasando por la interacción con determinadas aplicaciones o contenidos. El reto, subraya, no está en acumular datos, sino en interpretar las señales que realmente aportan valor para conectar con la audiencia de forma contextual y significativa.
Este desfase es el que abre el debate en el sector del marketing sobre el verdadero sentido de seguir confiando en datos de terceros. La pregunta ya no es solo cuánto presupuesto se desperdicia en audiencias mal segmentadas, sino qué nuevas alternativas están surgiendo para sustituir a las cookies y construir una relación más auténtica y transparente con los consumidores. Hoy en día se avanza hacia modelos híbridos, continúa Cortés. Es lo que se denomina targetización automática. «Se trata de crear públicos objetivos más fiables combinando distintas fuentes como el historial de navegación, la interacción en redes sociales, pequeños formularios o encuestas que las marcas pueden pedir al usuario a cambio de un descuento, etc.», apunta.
En este mismo sentido, «las empresas utilizan el marketing interactivo como una de las formas más eficaces de recopilar datos», analiza Quentin Paquot, CEO de Qualifio y Actito. Ofreciendo experiencias en las que los usuarios pueden participan activamente, desde cuestionarios y encuestas hasta campañas gamificadas y programas de recompensas, los usuarios, a cambio, comparten voluntariamente datos precisos ‘first party’ y ‘zero party’, incluyendo su nombre, dirección de correo electrónico o número de teléfono, así como sus intereses y preferencias. «Al centrarse en atraer al público en lugar de vigilarlo, las empresas fomentan conexiones más sólidas al tiempo que recopilan datos precisos y basados en el consentimiento que alimentan una segmentación precisa», asegura Paquot. Además, en un entorno marcado por la normativa de privacidad y el RGPD, esta transición hacia la recopilación de datos propios no solo representa un camino más sostenible, sino también más consciente y respetuoso con el consumidor.
A todo ello se suma el hartazgo de los usuarios ante el bombardeo de anuncios o la publicidad invasiva en redes sociales, un fenómeno que, lejos de generar conexión, puede resultar contraproducente para las marcas, explican los expertos. El debate, por tanto, no está en la desaparición de las cookies de terceros –que Rivero considera un paso que se tendría que haber dado hace mucho tiempo–, sino en qué alternativas resultan más eficaces. Entre ellas, destaca tres: los datos propios, la segmentación contextual y los modelos basados en comportamiento.
En primer lugar, los datos propios son la estrategia más sólida, siempre con el consentimiento del usuario y ofreciendo valor a cambio. Formularios para descargar contenidos, registros en aplicaciones móviles o programas de fidelización son vías que permiten a las marcas conocer directamente a sus clientes.
La publicidad contextual, añade, es la que más potencial tiene en el presente porque impacta en función del contenido de una página, combinado con datos como la ubicación. El comportamiento, en cambio, ofrece pistas pero también riesgos. «Podemos analizar si alguien abre nuestros correos o visita determinadas páginas, pero de ahí inferir intereses no siempre es certero. En una aseguradora, por ejemplo, interpretábamos que algunos clientes tenían mascota por sus interacciones con newsletters y artículos, y no siempre acertábamos», recuerda.
Todo ello nos lleva a preguntarnos qué están haciendo hoy los especialistas en marketing. Rivero responde categórico: «Todo depende del objetivo». Si se trata de tener un alcance masivo como en el lanzamiento de una nueva marca, como fue Moeve, entonces se prioriza el alcance y la estrategia. Pero si se trata de impulsar la conversión o venta se tiene que ir a audiencias más concretas. Siguiendo con el mismo ejemplo, si se quiere que personas con coche que conducen por una zona concreta visiten una gasolinera determinada, en ese caso entran en juego datos propios, segmentación contextual y geolocalización. En la práctica, lo que hacen las marcas es combinar ambas. Primero campañas masivas para darse a conocer y después segmentación más afinada para guiar al consumidor a la compra.
La IA en acción
En este escenario, la inteligencia artificial y los modelos híbridos de segmentación se perfilan como aliados para afinar mucho más el impacto de las campañas, continúa explicando Cortés. «El objetivo ya no es saturar, sino aportar valor. Tiene sentido que, si alguien compra unas zapatillas para correr, después reciba ofertas de calcetines técnicos o de un reloj deportivo, es decir, publicidad percibida no como intrusiva, sino como útil y contextual». En este terreno entran también en juego los modelos predictivos, que ya se aplican en marketing digital y permiten anticipar comportamientos o necesidades futuras, pero que no están exentos de riesgos, ya que un solo clic puede generar un sesgo. «Basta con buscar un producto de manera puntual para que el sistema asuma que ese interés es permanente y el usuario quede encasillado en una categoría que no refleja su verdadera intención», subraya.
Pero existe un riesgo para las empresas que se empeñen en seguir confiando en los modelos anteriores que conlleva tres amenazas principales, insiste Paquot. La primera es la falta de precisión en la segmentación y el compromiso. Al trabajar con segmentos de audiencia estáticos, basados en información que a menudo está desactualizada, los resultados rara vez se ajustan a los objetivos para los que fueron concebidos. La segunda es la erosión de la confianza. Los consumidores son cada vez más conscientes del valor de sus datos y rechazan con fuerza su recopilación de manera opaca o invasiva. Y la tercera, no menos importante, son las repercusiones legales. Las prácticas obsoletas de recolección y activación de datos pueden entrar en conflicto con normativas de protección como el RGPD, exponiendo a las compañías a sanciones y a un daño reputacional difícil de reparar.
Futuro
Cabe preguntarse también si en un futuro próximo, la segmentación de audiencias se basará más en IA y modelos predictivos que en las categorías tradicionales. Y todo indica que así será, puntualiza Rivero: «El futuro no se basará tanto en perfiles tipo, sino en la capacidad de entender mejor qué busca cada cliente y ofrecerle experiencias y mensajes más relevantes. Eso sí, el reto estará en equilibrar esta hiperpersonalización con la privacidad y en evitar una dependencia excesiva de modelos opacos».
En esta misma línea, desde Actito señalan que la segmentación impulsada por IA es rápida, adaptable, transparente y respetuosa con la privacidad. Y, lo más importante, se vuelve más precisa con cada nueva interacción del usuario, creando un círculo virtuoso en el que la marca aprende y el consumidor se siente más y mejor comprendido.
