Eventos digitales como la Adobe Summit 2024 son un referente en nuestro sector, con mucho y muy buen contenido de forma gratuita casi siempre. Recientemente vi la charla Data Doomsday: A Checklist to Survive the Next Generation of Analytics de Jake Winter (Adswerve) y me resultó muy inspiradora. Este artículo está basado en dicha charla, con algún aporte adicional que espero os resulte igualmente interesante.
La analítica digital ha muerto (RIP)
Lo siento, no he podido evitarlo. He sobrevivido tantas veces al SEO en el pasado que lo de “ha muerto” me suena a meme. Obviamente es una coña, la Analítica es como la energía: ni se crea ni se destruye, solo se transforma 😄.
¿Acaso no evoluciona todo? ¿Acaso no evolucionamos también las personas? Bueno, quizá no el 100% de la humanidad; pero no hablemos más de política…
El caso es que el mundo se acaba con el final de las cookies de terceros.
Vale, ahora en serio. Lo primero de todo, para los más despistados: GA4 no está basado en cookies de terceros (third-party), sino en cookies first-party. ¿Por qué? Porque los datos los recogemos nosotros (en nuestro sitio web) para utilizarlos nosotros y no para vendérselos a un tercero/anunciante.
Ahora esos despistados ya pueden dejar de contarles tonterías a sus clientes sobre la pérdida de datos y bla, bla, bla. Una cosa es que la legislación nos proteja más y mejor —dándonos la opción de no ser rastreados— y otra cosa es que dejen de utilizarse cookies en Internet. De nada.
El futuro de la Analítica: cookieless y first-party
El primer titular divertido de la charla es “El futuro cookieless no es cookieless” y tiene toda la razón: se marchan las cookies malas y se quedan las buenas, o al menos las que tienen cierta utilidad. Sin cookies, la experiencia web sería un desastre mientras no exista algo mejor.
Y en realidad ese futuro cookieless (por cierto, ¿no da rabia lo de “cookieless”? en adelante diré “futuro sin cookies”, espero que disculpéis mi falta de esnobismo) es ya el presente. Recordemos que nuestros amigos de Apple, paladines de la privacidad [pausa para las carcajadas], llevan 5 años capando las cookies de terceros en Safari.
En resumen, ojo al titular: “Lo del futuro sin cookies (de terceros) debería preocupar más a los publicistas que a los analistas”.
¿Cual es el auténtico problema aquí? El cross-domain. Una cookie se considera de terceros si pretende ser utilizada en un dominio diferente a aquel en el que se generó, no hay otra manera de discriminar. Y claro, todas las grandes marcas, de una forma u otra, hacen uso de varios dominios. En ocasiones demasiados.
7 Pasos para adecuar tu Analítica Digital a los nuevos tiempos
Tras este breve contexto, aquí vamos con las 7 acciones propuestas para preparar la analítica digital a estos nuevos tiempos tan apasionantes (no es sarcasmo) que tenemos por delante:
1. Reduce tu número de dominios
Esto mitiga significativamente el problema del cross-domain. Y es que hasta que no empiezas a trabajar con grandes marcas no te das cuenta del excesivo número de dominios que emplean en sus estrategias digitales (bueno, a menudo, precisamente por falta de una estrategia consolidada).
Algunas de las buenas prácticas incluyen:
- El seguimiento de cookies entre subdominios de un mismo dominio funciona. Así que pensemos en recuperar los subdominios (todo vuelve) como parte de la estrategia de jerarquización de la información en la presencia corporativa (“novedad.tumarca.com” en lugar de “tunovedad.com”).
- En la línea de lo anterior: prevenir la proliferación de nuevos dominios para microsites (todos lo hemos hecho para nuevas campañas, es muy fácil y rápido, involucra a menos gente). Aquí puede jugar un papel importante la redirección de dominios memorables hacia los dominios corporativos.
- En el caso de adquisiciones, fusiones u operaciones de compraventa de proyectos, lo mismo: considerar la opción de emplear una estrategia para la consolidación de dominios (y de contenidos corporativos) lo antes posible. ¡Que a veces las adquisiciones son muy chapuceras! 😉
2. Define una estrategia de ID de cliente
En el nuevo escenario first-party se vuelve crucial una identificación consistente de nuestros clientes a lo largo de su relación con la marca, en todos los puntos de contacto. Si no lo has hecho aún, hazlo. Y si lo estás implantando, asegúrate de hacerlo para todos tus activos digitales.
En cualquier caso asegúrate de que cumple lo siguiente:
- Funciona correctamente a través de los diferentes dominios implicados en el customer journey.
- Su seguimiento analítico es consistente a lo largo de las diferentes implementaciones analíticas.
- Existe y se utiliza correctamente también en los entornos offline de la marca.
3. Implementa el etiquetado Server Side
Durante los próximos meses el etiquetado Server Side se irá convirtiendo en un nuevo estándar más que adoptar.
¿Alguna de sus ventajas? Esquivar el Apple ITP (Intelligent Tracking Prevention) que desde 2020 es responsable de reducir el lifespan (tiempo de vida útil) de las cookies first-party “client side”. Y, por supuesto, obtener un mayor control sobre nuestros identificadores de usuario y cómo manejamos su información a lo largo del tiempo.
Aunque es una tecnología que lleva años con nosotros, aún existe bastante desconocimiento. Por norma general su adopción es interesante, aunque para no llevarte sorpresas te animamos a informarte sobre para qué sirve y para qué no sirve GTM Server Side. Y cualquier duda, ¡pregúntanos!
4. Adopta una privacidad sólida y consistente
El día ha llegado: la privacidad y el respeto por el usuario han dejado de ser una opción; ya no es algo que intentar esquivar, sino algo que abrazar para dar ejemplo y ganarse la confianza de los propios usuarios. Me gusta el término “consent-first”.
Hay dos términos que deben definir nuestra política de privacidad:
- Estricta
- Consistente
Como ejemplo, desde aditu solemos recomendar la configuración “básica” de Consent Mode, que en realidad es la estricta (Google le pone un nombre aburrido, porque es la que menos le interesa, la que más le ata las manos para jugar). Creemos que a la larga es el único camino: respeto estricto y evitar los bandazos estratégicos.
¿Que va a haber menos datos? Indudablemente, de hecho ya está sucediendo. Pero es ley y sentido común. Sin embargo estamos ante una oportunidad muy interesante para implementar nuevas y avanzadas estrategias de datos que prioricen la calidad frente a la cantidad.
5. Consigue más datos dentro de la organización
El analista digital no debería estar solo, la analítica digital no debería limitarse a lo que pasa en un sitio web. Precisamente para implementar esas estrategias que priorizan la calidad, debemos tener acceso a más información dentro de la empresa.
Un ejemplo claro es la información del CRM: la integración de ambas fuentes de datos (lo que nosotros llamamos Customer Analytics) es beneficioso para todos los departamentos: digital, marketing, ventas, etc. Otro ejemplo pueden ser los datos recogidos desde entornos no digitales, como los puntos de venta.
Por supuesto se trata de cooperar entre departamentos, no se puede exigir. La idea es trabajar en equipo, que los demás entiendan la importancia del análisis de datos, darles acceso también a nuestras herramientas, ofrecerles soluciones para visualizar datos relevantes y enseñarles a interpretar esos datos si es necesario.
6. Recoge datos relevantes
¿Os acordáis de ese término viejuno, “infoxicación”? Pues eso. Históricamente hemos tenido la manía o incluso la obsesión de recoger todo lo recogible, se podía y era prácticamente gratis. Por el mismo precio, cuantos más datos mejor. Y luego no se hacía nada útil con todos esos gigas, ese vertedero digital.
Un minuto de silencio por los data lakes que murieron de éxito.
Ahora más que nunca cobra importancia la estrategia de datos. A medida que avance la tendencia de priorizar calidad, más relevante será nuestro papel como estrategas del análisis de datos: ¿qué información necesitamos?, ¿a través de qué datos?, ¿qué eventos mido y cómo los personalizo?, ¿cada cuánto refresco la información?
De hecho, cuantas más fuentes de datos y departamentos de la organización estén implicados, más trabajo tendremos a nivel estratégico, pero también a nivel técnico: configurar trackings avanzados, gestionar la infraestructura de almacenamiento y cómputo, visualizaciones más complejas para más perfiles, etc.
7. Usa un modelo de datos semántico
Idealmente tendremos menos datos, de mayor calidad y, sobre todo, mejor estructurados y organizados.
Aquí toma importancia el modelo de datos y su capa semántica. Hay que correlacionar los datos que vamos a recoger con una terminología semánticamente correcta y consistente. Por ejemplo, las variables personalizadas deberán tener una denominación clara e inequívoca, y ser siempre nombradas de igual manera a lo largo de todo el sistema de datos.
Aquí llega el momento que todes esperábais, despertad que voy a decirlo: “Inteligencia Artificial”.
Desde finales de 2022 soy muy pesado con esto: se terminará extendiendo el reporting conversacional. Para ello también cobra especial importancia que los LLMs tengan un contexto semántico sobre nuestros datos y —ojo que esto no es otro de mis chistes chorras— quizá el futuro de los SEOs esté en la optimización semántica de datasets para LLMs. Hala, ahí dejo eso.
Conclusiones
Totalmente de acuerdo con la principal conclusión del bueno de Jake: cambiar siempre es difícil. Sin embargo hay un gran potencial —y grandes oportunidades— esperándonos detrás de tantas noticias apocalípticas. No es momento de entrar en pánico, sino de evolucionar.
A esto simplemente le añadiría que estamos en la era del cambio hacia lo que siempre debió ser, no tomemos esto como una putada jugarreta del destino, algo que no nos merecíamos que ocurriese y que sin embargo ha llegado para sacarnos de nuestra zona de confort. Todo lo contrario…
Lo que llega ahora es un Internet mejor, con mayor poder de decisión de los usuarios sobre ellos mismos, sobre sus propios datos. Ganemos la confianza del usuario y empleemos técnicas éticas: cuanto antes entendamos que los derechos del usuario prevalecen por encima de nuestro trabajo como analistas, antes colonizaremos el nuevo paradigma del dato digital. ¡A por ello!
