Marketing > Global | PARA LUCHAR CONTRA LA “BAD DATA”
Por Ad Age |
Recientemente, Gillette, de Procter & Gamble, descubrió que subyacen problemas en la reciente campaña Welcome a Manhoood 18 años: es que a veces apunta a las mujeres de 19 a 50 años de edad.
Todos pueden descubrir personalmente el problema visitando el sitio Acxiom's AboutTheData.com para ver que uno de los agentes proveedores de big data del marketing sabe que la información es a menudo errada. Acxiom permitió a la gente corregir el archivo, en la teoría de que ellos quieren realmente que la big data tenga información segura.
Pero eso no ocurre mientras la industria procura la transparencia de los medios, que incluye que la compra programática puede y deber estar alimentada por hechos reales.
De allí que Rick Erwin, presidente y asesor de Acxiom se reuniera con la Advertising Research Foundation, la Coalition for Innovation in Media Measurement y el Media Rating Council para una formar un panel de 10 personas en la Advertising Week que reveló una solución –o al menos una amplia visión de una solución- para el problema: que los poderes analíticos de la industria consideren una “data nutritional labeling”, un sistema que asignaría un valor a la calidad de los sets de la data, según la opinión de los panelistas. Pero las grandes preguntas siguieron en pie, especialmente sobre cómo podría funcionar eso y quién debería pagar por el servicio.
El presidente y CEO de la ARF Scott McDonald reconoció que no tiene presupuesto para ello. El CEO de MRC, George Ivie, dijo que para su grupo sería perfectamente factible ayudar a la auditoria y acreditación para ese sistema, pero que primero tiene que haber un esquema para hacerlo.
De modo que podrían pasar años hasta que haya un buen camino realista para echar luz sobre los oscuros escondrijos de la calidad de data.
O tal vez no: el ejecutivo digital de ARF Ted McConnell está investigando un plan para nutrición de su propia cosecha, como describió en recientes entrevistas. Se ha unido a Lucid, una firma que supervisa continuamente parte del mundo online con servicios de pop-ups, a un nivel de más de 18 millones de preguntas en las últimas 24 horas, para alimentar su actividad de proveer encuestados calificados en vínculos online. El plan de McConnell es vincular al stream interminable de Lucid con respuestas nuevas a varios sets de data, calificando a su “densidad de target”, o cuántos compradores reales de autos o nuevas nurses aparecen, por ejemplo.
El procedimiento no eliminaría toda la bad data, pero al menos podría proveer un rating -a medida para los anunciantes- de cuántos prospectos útiles hay en una base de datos.