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Cómo juzgar la calidad de los datos en 5 pasos

Cómo juzgar la calidad de los datos en 5 pasos

Como comerciante programático, se le perdonaría que buscara entre cientos de segmentos de datos diferentes de docenas de proveedores de datos dentro de sus diversos DSP, por pensar que todos los datos de terceros son iguales. Sin embargo, comprender las diferencias entre los proveedores de datos y la segmentación que ofrecen al mercado puede resultar fundamental para garantizar el mejor rendimiento de un determinado KPI de campaña. Para ayudarle a entender esta avalancha de datos, he aquí 5 áreas en las que debería centrarse y las preguntas que debería hacer al seleccionar un proveedor de datos.

Recogida de datos

Tal vez la pregunta más básica, pero la más importante de todas, sea cómo recoge sus datos un determinado proveedor de datos. ¿Los datos provienen de propiedades web? ¿A través de aplicaciones móviles? ¿Se trata de datos censales fuera de línea, datos de encuestas (en línea o fuera de línea), o algo más? ¿Tiene el proveedor de datos la exclusividad de los datos que recoge, o cuenta con socios y colaboradores específicos que puede revelar de forma transparente? ¿Hay algo único en la metodología de recogida de datos que tenga el proveedor de datos?

También hay cuestiones de cumplimiento: ¿el proveedor de datos cumple con la OBA? ¿Trabajan con algún organismo de autorregulación? ¿Es miembro de organismos del sector como la IAB?

Segmentación y modelización de datos

Una vez recogidos los datos en bruto, la siguiente pregunta es cómo se agrupan los datos en segmentos listos para el mercado. ¿Utiliza el proveedor de datos la frecuencia de acción y la recurrencia? ¿Trabajan sólo con comportamientos declarados o demostrados?

Y lo que es más importante, ¿extrapola el proveedor de datos segmentos de datos mediante la creación de modelos de semejanza y de actuación a partir de conjuntos de semillas? En caso afirmativo, ¿cómo realiza esta modelización y a qué ritmo extrapola la segmentación? ¿Con qué frecuencia se actualizan los modelos?

Metodología de incorporación de datos

Si los datos se recogen en algún lugar que no sea un medio digital, será necesario incorporarlos, es decir, asignarlos a los ID de los dispositivos digitales para que estén disponibles en el ecosistema programático. Este proceso de incorporación puede ser diferente de un proveedor a otro. Algunos utilizan datos latentes o códigos postales, otros utilizan claves deterministas (PII) como la dirección de correo electrónico o el número de teléfono. Estas metodologías difieren en cuanto a la precisión y la escalabilidad que pueden alcanzar. Comprender cómo se han incorporado los segmentos fuera de línea es una consideración clave para entender la precisión de los segmentos de datos.

Escala de datos

La escala de los datos es una consideración importante, especialmente para aquellos que buscan realizar campañas de gran volumen en entornos más especializados donde el volumen y la densidad de datos tienden a ser bajos, como los datos móviles o en mercados más pequeños como MENA, APAC o Europa del Este.

La mayoría de los proveedores de datos no desglosan la segmentación por mercados, lo que dificulta la previsión de la disponibilidad antes del lanzamiento. Sin embargo, algunos sí desglosan las taxonomías por mercados y proporcionan conjuntos de datos específicos para cada región.

Del mismo modo, en el caso de los móviles, suele haber una disponibilidad limitada de segmentos de datos dentro de un entorno móvil, debido a la naturaleza del seguimiento de terceros dentro de ciertos sistemas operativos móviles. Si está planeando activar sus datos en el móvil, tendrá que entender los volúmenes de datos específicos del móvil, así como los segmentos disponibles.

Iniciativas de calidad de datos

El debate sobre la calidad de los datos y el fraude de datos no puede evitarse en 2017. La dependencia de los datos de las cookies deja a los proveedores de datos expuestos a los desafíos de la exactitud de los datos debido a la entrada falsa, el intercambio de dispositivos y el tráfico de bots. Es importante entender qué medidas están tomando los proveedores de datos para mitigar los riesgos contra la calidad de los datos con el fin de garantizar la precisión y la eficacia.

Hacer preguntas difíciles a su proveedor de datos puede ser incómodo, y algunos proveedores pueden incluso ponerse a la defensiva con las preguntas que les haga. Pero, en su mayor parte, deberían estar acostumbrados a estas conversaciones. Depende de usted, el comprador, asegurarse de que está invirtiendo en datos que tendrán un impacto positivo en sus campañas, así que sea audaz y haga tantas preguntas como se atreva.