Data Strenght: Cómo los datos impulsan la IA y el rendimiento en marketing

Seguro que has oído mil veces que la Inteligencia Artificial es el futuro del marketing. Pero aquí va una verdad incómoda: la IA es tan buena como los datos que le das. Si alimentas a un modelo de última generación con datos incompletos o de mala calidad, los resultados serán, en el mejor de los casos, mediocres.

En el último episodio de Digital Talks by t2ó ONE, Esther Checa, Global Head of Innovation,  conversó con Lorena Roque, responsable de Data y Privacidad en Google para España y Portugal. La conclusión fue clara: estamos en plena revolución de la medición y el Data Stream es la pieza del puzzle que te falta para ganar ventaja competitiva.

Hubo una época dorada donde las third-party cookies nos permitían trazar todo el camino del usuario. Pero el mundo cambió. Entre las regulaciones como GDPR y los cambios en navegadores como Safari o Firefox, hoy muchas marcas pierden la trazabilidad si el usuario no convierte en las primeras 24 horas.

El problema: sigues pagando por el 100% de los usuarios, pero si la IA no «ve» quién convierte, dejará de buscarlos. Es como tener una tienda física y vendarse los ojos tres días a la semana: no sabes quién entra ni qué compra.

 

¿Qué podrás escuchar en este podcast?

Si decides darle una oportunidad a este episodio, te llevas una masterclass práctica sobre el nuevo ecosistema del dato. Lorena Roque desgrana temas que hoy quitan el sueño a cualquier CMO:

• La evolución del dato: cómo hemos pasado de medir el 100% con cookies de terceros a un entorno de incertidumbre donde solo vemos el 50% o 60% de la actividad.
• Privacidad como oportunidad: por qué el control del usuario sobre sus datos no significa tener menos información, sino construir relaciones de confianza y brand equity.
• IA Multimodal: cómo modelos como Gemini entienden texto, imagen y vídeo a tiempo real para llevar la personalización al siguiente nivel.

Casos de éxito reales: El ejemplo de cómo empresas como PepeVicent han logrado un 11,7% más de conversiones implementando soluciones de vanguardia.

Lorena Roque define el Data Stream de una forma muy gráfica: es la gasolina que hace que tus campañas funcionen. No se trata simplemente de un flujo de información aislado, sino de una estrategia de data unificada que combina señales online y offline para que la Inteligencia Artificial aprenda qué usuarios son realmente valiosos para tu negocio. En un entorno donde la IA está al alcance de todos, la verdadera diferenciación competitiva no reside en la herramienta en sí, sino en cómo orquestas la calidad y el valor de tus datos para que esa tecnología fluya hacia tus objetivos estratégicos.

Para que este ecosistema sea realmente efectivo y logre generar entre un 15% y un 30% de rentabilidad extra en las campañas, el Data Stream debe nutrirse de tres ingredientes fundamentales. En primer lugar, los datos deben ser consentidos, provenientes de clientes que confían en la marca y han dado su permiso explícito para que su información sea utilizada de forma responsable. En segundo lugar, deben ser híbridos, conectando fuentes online con datos offline de ventas reales o del CRM. Lorena pone un ejemplo muy claro: para la IA no es lo mismo un cliente que compra una silla de 100 € que uno que adquiere un sofá de piel de 2.900 €; al pasarle estas señales de valor, el sistema aprende a buscar activamente a los perfiles de mayor impacto para el negocio. Por último, los datos deben ser frescos, ya que la IA necesita aprender rápido para optimizar en tiempo real, lo que hace necesario conectar herramientas como Salesforce o BigQuery para que la información se actualice diariamente.

Si el objetivo es dejar de medir «a ciegas» debido a las restricciones de los navegadores actuales, existen dos pasos técnicos clave para pasar a la acción hoy mismo. El primero es implementar Google Tag Gateway, una solución que permite ejecutar los tags desde tu propio dominio como first-party data. Esto evita los bloqueos de Safari y Firefox, permitiendo recuperar la trazabilidad perdida y obtener, de media, un 12% más de conversiones registradas. El segundo paso es utilizar Google Data Manager, que funciona como un «punto de conexión» o ventanilla única para unir todas tus tuberías de datos (offline, analítica web y CRM) sin tener que depender constantemente de complejos procesos del equipo de IT. Al orquestar el dato de esta manera, consigues que la tecnología no sea solo una tendencia, sino una ventaja competitiva real.

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TRANSCRIPCIÓN DEL PODCAST

EC: Soy Esther Checa y hoy vamos a hablar con Lorena Roque sobre cómo fortalecer la calidad y la estructura de los datos de primera parte para potenciar la inteligencia artificial y mejorar las estrategias de campaña.

LR: ¿Estás escuchando Digital Talks t2ó ONE, un espacio que conecta la experiencia de personas brillantes con la transformación del marketing, la tecnología y la innovación? La teoría la convertimos en acción. Cada episodio es una masterclass que te ayuda a tomar decisiones. Encontrarás conocimiento práctico que marcará la diferencia entre seguir las tendencias y crearlas. Digital Talks by P2 One. Transformando conocimiento digital en resultados tangibles.

EC: Lorena lleva más de 15 años trabajando en marketing digital con experiencia en compañías como Loreal Diageo y Google. A lo largo de su carrera ha trabajado en diferentes roles dentro de Google, tanto en Irlanda como en España, pero siempre muy cercana a la estrategia de los datos y al rendimiento de las campañas en sectores como retail o turismo. Actualmente es responsable de data y privacidad en Google para España y Portugal, desde donde ayuda a las marcas a adaptarse a un entorno cada vez más exigente en el uso de los datos y a sacar el máximo valor de ellos. Pues Lorena, muchísimas gracias por estar hoy contigo y una maravilla como siempre escucharte. Muchísimas gracias a vosotros, Esther. La verdad que me hacía muchísima ilusión participar en vuestro podcast. Lorena Para entrar en la temática que hoy vamos a trabajar y que me gustaría que profundizásemos para tener mayor nivel de conocimiento sobre el impacto del valor y de la calidad del dato. Me gustaría que nos dieses una visión de cómo en función de las diferentes posiciones que has ido teniendo en diferentes compañías y sobre todo en estos últimos años dentro de Google. ¿Que nos dijeses qué has aprendido de esa evolución de los datos dentro del marketing desde el 2008 hasta hoy? La verdad es que la la la industria ha sufrido un cambio brutal. Para mí es una revolución. Desde hace unos años que nosotros antes en digital, estábamos acostumbrados a medir el 100%.

LR: ¿Tú pagabas por mostrarle publicidad a 100 usuarios y tenías la trazabilidad completa de esos 100 usuarios que han hecho en mi web, que han comprado, que no, qué páginas han visitado después? El poder de las third party, cookies. Y sin embargo, a día de hoy, debido a todos los cambios que ha habido por motivo de privacidad para proteger al usuario, tanto cambios regulatorios como GDPR y demás, como cambios tecnológicos de navegadores, de teléfonos móviles, de identificadores, pues hace que hoy en vez de al 100, a lo mejor, con suerte yo puedo medir a un 50 a 1 60% de esos usuarios, pero sigo pagando por los 100, con lo cual entender la rentabilidad de mis campañas que está funcionando. Dónde asignar mis presupuestos se ha vuelto mucho más complejo. Entonces yo viví eso de primera mano. Yo antes trabajaba como Industry manager, como comercial, asesorando empresas, las aerolíneas hoteleras, también retailers, como desarrollar su estrategia para su estrategia online de marketing online. Y vimos pues que cada proyecto que queríamos hacer de data, de avanzar, de hacer un poquito más de sofisticación, los datos eran fundamentales y críticos. Y surge la figura del DPO, del responsable de privacidad, que tiene que velar para que eso se haga de forma respetuosa con la privacidad de cara al usuario y también cumpliendo con la legislación.

EC: Con lo cual pasamos a un mundo, pues mucha más incertidumbre, mucho más complejo que para mí es muy bonito. Ha supuesto que nos hemos tenido que poner las pilas, que aprender a hacer las cosas de forma diferente y poniendo al usuario en el centro. Pero tengo que aprender que ya no hay una única solución que me permite tener todos los datos. Es una combinación de diferentes soluciones que compongo para mi estrategia de medición, que va a ser crítica luego para mi estrategia de datos y hoy en el rol que tienes ahora mismo dentro de una compañía como Google, ese sombrero de la privacidad. A mí me gustaría que nos describieses el paso del modelo basado en cookies de terceros a un modelo apoyado en ese first party Data que mencionabas. Hablamos, pues ha sido una transición hacia un modelo respetuoso con la privacidad, donde el usuario está en el centro. A mi privacidad me gusta definirla como que el usuario tiene el control sobre sus datos. Saber puro que dé permiso para que sus datos estén recogiendo datos, saber a quién se lo está dando y tres para qué se va a usar Yo saber oye mis datos, para qué van a ser utilizados y tener, por supuesto el control de si más adelante cambio de opinión, pues poder cambiar de idea y que mis datos no se recojan, entonces eso no quiere decir que tengamos menos datos.

LR: Eso quiere decir que como empresa yo tengo la responsabilidad de desarrollar una relación con ese usuario y de aportarle un valor para que ese usuario esté contento y conforme de darme el consentimiento para que yo pueda recoger sus datos y por supuesto, tener unas expectativas a cambio, es qué valor le voy a ofrecer, le voy a ofrecer personalización, le voy a ofrecer un producto o un mensaje mucho más adaptado a sus necesidades. Voy a hacer, en definitiva, que la publicidad sea más relevante para él. A lo mejor un descuento, por ejemplo, cuando te suscribes a la newsletter y te damos un 10% de descuento. Eso es una interacción con ese usuario basado en una relación de confianza que realmente es una gran oportunidad para las marcas. Ya se habla de cuando hacemos estudios los usuarios con en torno a un 80% dicen que están dispuestos a comprar de marcas en las cuales confían y que sienten que respetan su privacidad. Brand Equity se convierte en una parte muy importante del brand equity. Y lo mismo cuando yo tenía una experiencia con una marca que me he sentido, digamos avasallado, que han hecho un uso excesivo de mis datos o me han enseñado demasiada publicidad que no me interesa, me provoca rechazo y probablemente no voy a seguir interactuando con esa marca.

EC: Estamos empezando a hablar o sobre todo desde Google. Estáis liderando un concepto que es el data stream y me gustaría que hablásemos precisamente del concepto de data stream dentro de lo que es la parte de la publicidad digital. ¿Cómo lo definirías para un CMO que viene de un mundo basado más en grps y cookies de terceros?

LR: Data Science. Al final a mí me gusta definirlo. Hay varias maneras. Por un lado, como la gasolina para tus campañas. Dos Una estrategia de data unificada que combina diferentes fuentes de datos online y offline y también cómo tu ventaja competitiva al final. Hoy en día, el 90% de las campañas en Google 95 funcionan con inteligencia artificial. Los modelos de Géminis Superpotentes que estamos lanzando, por supuesto, se incorporan también dentro de los productos y hacen que se puedan entender búsquedas más complejas, detectando la intención antes y ofreciéndole una respuesta, un anuncio acorde a lo que está buscando. Es multimodal, Entiende imagen, entiende, texto, entiende vídeo. Con lo cual llevamos la personalización a otro nivel. Y además, todo esto a tiempo real. Entonces es muy potente. Y las capacidades que te dan para tus campañas y para tu estrategia de marketing son brutales. Pero hay una realidad y es esas capacidades de inteligencia artificial están a tu alcance y también al de tu competencia. Mgm Tenéis lo mismo. Con lo cual, realmente la manera de que esas campañas funcionen para ti, para tus objetivos de negocio y busquen la rentabilidad que tú necesitas. La data es tu ventaja competitiva, es tu. Tú le enseñas al sistema, le das los datos para que aprenda y pueda optimizar buscando lo que tú le estás pidiendo.

 Y eso es un poco data Strands. Esa fortaleza de esos datos. Si yo dependo solo del pago online como se hacía hasta ahora para las campañas de Google, tengo mitad de conversiones y ya está. ¿Tengo una visión muy incompleta por eso que hablábamos antes, no? Con tantas restricciones a nivel tecnológico, los cambios de privacidad, pues si el usuario no me da consentimiento, no puedo coger sus datos Si el usuario me da consentimiento, pero está navegando en Firefox o Safari, ahí no existen las cookies de tercera parte pierdo esos datos y las de primera solo duran 24 horas, con lo cual si pasan más de 24 horas desde que ve el anuncio hasta que acaba comprando tampoco tengo esa trazabilidad, con lo cual hay como un 30 o 40% de los datos que yo no tengo. Entonces, Datas Trends consiste en tener esa estrategia de datos para alimentar a la IA que sea completa con todas mis fuentes de datos online y offline. Voy a darles señales de lo que capturo con el tag, pero también de otras fuentes como mi CRM. Data de clientes que me han dado consentimiento, listados de audiencias, señales agregadas, todo aquello que yo puedo darle para que aprenda la IA más rápido y optimice para lo que yo quiero.

EC: ¿Vale, y profundizando sobre este concepto y poniendo más nivel de granularidad, qué atributos entonces hacen que este data stream sea de calidad para tomar esas decisiones de negocio?

LR: ¿Bueno, para empezar, si tienes un buen data stream, no? Los clientes que trabajan esto bien ven entre un 15 y un 30% más de rentabilidad de sus campañas, con lo cual estamos hablando de un impacto a misma inversión, un 15 un 30% más de rentabilidad. Muy muy significativo ese impacto. Pero claro, no basta con poner el tag, subir tres cosas y ya está. Lo que decías tú tiene que ser de calidad. ¿Entonces, qué es importante? Por un lado, uno data consentirá que sea datos que el cliente me ha dado el consentimiento. Ese cliente que confía en mi marca. Dos Muy importante. Online y offline. Yo tengo el tag que hablaremos más adelante de cómo hacer que ese tag esté más preparado para futuros cambios. Pero también data offline, data de mi CRM, data de mi analítica web, datos de cliente del valor de compra. Pues por ejemplo, si soy una empresa de muebles, no es lo mismo que me compren una silla de 100 € a que me compren un sofá de piel de 2900. ¿Pues esos datos de cuánto es el valor de esta compra? Qué compras me importan más que compras, me importan menos. Eso es muy importante. Esas señales que se las pasemos al sistema para que la IA aprenda con ello. Y también, por supuesto, fresca. Cuanto más actualizada esté, se adapta, mejor. Si yo subo un listado de audiencias o mi listado de ventas una vez cada seis meses, pues poco favor le voy a hacer a la IA, no a las campañas. Si yo sin embargo conecto mi Salesforce o mi BigQuery y mi CRM para que esos datos se suban de forma diaria o incluso a tiempo real. Pues la respuesta, el aprendizaje y los resultados van a ser muchísimo más rápidos.

EC: ¿Muy bien desde tu experiencia Lorena, aquí cuáles son las principales fuentes de señales que alimentan los productos de Google Ads? ¿Para entrar más en detalle?

LR: Está la base que yo espero que todos tengáis, ya que uno es el tag de conversiones de Google, el Google Tag que va a saltar siempre, que da el consentimiento del usuario. Dos Consent mode que es aquella solución que precisamente comunica esa señal. Cuando el usuario me da consentimiento le pasa la señal a Google de oye, este usuario me ha dado consentimiento. Podemos recoger tanto las conversiones como crear audiencias con sus datos porque tenemos su permiso. Si yo no tengo esto implementado, por más que el usuario acepte las cookies, no le cookies. No le estoy pasando esa señal a Google, con lo cual no estoy recogiendo esos datos y además con ser mod lo que hace es cuando el usuario no da consentimiento, aplica un modelado para poder tener una cierta idea agregada de cómo está aquello funcionando y también pasar dato personal, lo que llamamos en ads conversations, que no es más que utilizar los emails de los clientes y teléfonos siempre consentidos, por supuesto, para que en aquellos casos que yo no he podido medir esa conversión a través de una cookie, pueda hacerlo con el dato personal. Esto es la base. Eso es la base que en 2026 todos deberíamos tener. Ya lo llevamos trabajando los últimos años. Con Datas Trends surge una serie de capacidades adicionales que es uno. Conecta todas tus fuentes de datos web app, Google Tag Gateway que vamos a hablar ahora y dos a través de una vez que estás conectado, digamos, conectamos esas tuberías con Google dos Pasamos las señales que puedas y que tengan sentido para tu negocio. Hemos hablado de email, pero surgen más señales que yo puedo pasar, como puede ser los datos de transacción, el código de la transacción, el valor de esa transacción, el gclid que es el identificador del clic del cual vino ese anuncio. Atributos de sesión que son una serie de agregadores de identificadores agregados para entornos de Safari y Firefox. Todo esto es lo que me va a hacer que yo pueda enriquecer cada vez más los datos para que la IA trabaje mejor.

EC: ¿Y Lorena, cómo explicarías entonces la relación entre el data stream y la inteligencia artificial dentro de Google Ads? ¿Es decir, qué hace la inteligencia artificial para que ese flujo de datos permita mejorar los procesos de optimización, de pujas de creatividades o de la propia segmentación? Muy bien.

LR: Pues si hemos hablado antes de Data Street, consiste en. Voy a conectar mis fuentes de datos y voy a pasar todas las señales que yo pueda. El tercer paso no es Vamos a activar todos esos datos con las campañas gestionadas por la IA, que son más del 90% en Google. ¿Y para qué las usamos? Las usamos para medición, Las usamos para entender cuánto pujar por un usuario, cuánto de valiosos ese usuario. Hablamos, por ejemplo, de No es lo mismo el ejemplo de muebles, el que va a comprar una silla, que va a comprar un sofá de piel de 3.000 €. Pues si yo le estoy pasando el valor de esas transacciones, va a aprender a buscar usuarios que busquen artículos de más alto valor, como el sofá de piel. También lo utilizamos para creatividades, para personalizarlas, para buscar usuarios similares. Si yo les subo un listado de cuáles son mis clientes de alto valor, por ejemplo una aerolínea, les subo el listado de mis usuarios, de mis viajeros de negocio o de los que pertenecen a mi, a mi club de millas. Pues va a buscar usuarios que tengan patrones similares y también, por supuesto, atribución para entender los diferentes touchpoints que ha tenido una campaña y saber asignar el valor de forma correcta. Y en cuanto a esto que he hablado yo de medición, de entender de esas señales que no vemos. Te pongo un ejemplo que me gusta hablar a mí siempre y es mmm si, si, si. Yo hablaba de esa similitud de de ahora sigo pagando por el 100% de los usuarios, pero solo puedo medir a un 50. Llevemos eso a una tienda física. Es como si tres días a la semana yo abro la tienda pero me tapo los ojos.

 No tengo. No, la caja registradora no registra ninguna venta. Yo solo sé que al final del día hay menos producto en el almacén y hay dinero en la caja. Pero no sé de donde ha venido. No sé qué han comprado. No sé qué pone en el escaparate. No sé por qué se han quedado, por qué se han ido. Yo, como gestor de esa tienda, estoy muy confundido. Pues lo mismo es lo que le pasa a la IA, por ejemplo, con los usuarios de iPhone o de Safari de Firefox, ve que les muestra anuncios y que no compran y que les vuelve a mostrar anuncios y que no compran. Entonces. Pues después de una serie de iteraciones aprenden los usuarios de iPhone y los usuarios de Safari lo compran. Entonces les deja de mostrar anuncios. ¿Y entonces qué pasa? ¿Que tus campañas empiezan a funcionar peor? Porque en realidad esos usuarios sí que eran muy valiosos. Sí que compraban. De hecho, suelen tener una capacidad adquisitiva más alta, pero como no lo puedo ver, la IA no lo ve, no puede actuar en ello. Pues con Datas trends, pasando esta serie de señales de órale, pues no les puedo medir con la cookie porque la cookie solo dura 24 horas o porque no hay cookies de tercera parte. Pero tengo una segunda oportunidad con el email de machacarlo. Y entonces ahí le damos esa señal de que esos usuarios sí que son valiosos. La IA aprende y va a buscarlos. Pues así es como vamos viendo esa rentabilidad adicional en las campañas.

EC: Y Lorena, desde tu punto de vista, cuál crees que debería de ser esa ruta mínima que un anunciante debería de conseguir para construir ese data stream basado en un First Party data robusto y activable dentro de Google Ads.

LR: En dos pasos. Suponiendo que ya tenemos el tag de conversiones con I Consent mode y en unos conversos que hemos hablado antes, hay dos cosas que tengo que hacer. Uno Google Tag Gateway es la solución que hemos lanzado hace muy poquito y que mira en palabra es Clientes nuestros la definen como la solución con la mayor menor inversión de tiempo y mayor impacto en negocio en un año que hemos visto mucho tiempo. ¿En qué consiste? Dos Lo que estábamos hablando de de de, por ejemplo Safari y Firefox, donde es más complicada la medición. ¿Qué pasa cuando un usuario llega a tu web? El tag de Google que yo tengo implementado de forma tradicional salta desde Google.com, Google Tag Manager puntocom. ¿Qué pasa? Esto es ser parte, pero Safari y Firefox los navegadores no aceptan ser parte. Entonces lo van a bloquear y no vamos a medir ese usuario. Yo estoy pagando por él, pero no salta el tag, no tengo la cookie, no mido esa conversión, no tengo ese evento, no tengo ni idea de qué han hecho, pierdo la trazabilidad. Si yo implemento Google Tag Gateway lo que hago es configurar ese tag de conversiones de Google de otra manera, de manera que pasa a ejecutarse desde tu dominio, Es decir, cuando el usuario llega a la web y va a saltar el tag porque el usuario ha aceptado las cookies.

 Importante ya nos viene desde google.com, sino que viene desde tu dominio como es tu dominio. Es First Party, Safari y Firefox. Entienden que esto es first party y por tanto no lo bloquean. Este tag va a saltar. ¿Vamos a medir a ese usuario, vamos a poder tener esa trazabilidad de conversiones, vamos a poder generar esas audiencias, vale? Con lo cual lo que me permite es tener más datos en situaciones siempre que el usuario ha dado consentimiento. Esto es 100% respetuoso con la privacidad. ¿Y qué conseguimos? De media estamos viendo en torno a un 12% más de conversiones en Google Ads y también más señales en Google Analytics. También, por ejemplo, en usuarios en sesiones pagadas de Firefox y Safari. También un entorno entre un 11 y un 14%. Y además estoy consiguiendo que mi web sea más segura porque como tiene menos integraciones, CER Party está menos expuesta a vulnerabilidades. Aquí, por ejemplo, tenemos un caso de éxito reciente que hemos hecho con Paint, que es una empresa de alquiler de coches con base en Castellón, pero que tienen inversión en más de 50 países y donde trabajan mucho campañas de search y campañas de demandgen.

Y estaban viendo pues eso, que los datos no les cuadraban, que era muy difícil entender de dónde me estaba viniendo el crecimiento y mucha discrepancia entre sus ventas reales en su CRM y lo que miden las campañas de Google Ads. Entonces les recomendamos implementar Google Tag Gateway y vimos Precisamente este es un 11,7% más de conversiones, lo cual alimenta la IA hace está haciendo que las campañas aprendan más rápido y que estén funcionando mejor. Vale, y con Google Tag Gateway hemos hecho el primer paso. El segundo paso es conectar Data Manager, Data Manager, que es como el sitio One Stop Shop para conectar esto que decíamos tus fuentes de datos offline para subir datos de tu analítica web, datos de tu CRM, datos de ventas, data personal, como decíamos en conversiones o listados de audiencias para personalización. Pues esto antes era más complejo. Ahora hemos desarrollado esta integración Data Manager, donde va a ser como el punto de conexión para conectar esas tuberías que decíamos y mandarla a todas las plataformas de Google a integración con más de 15 conectores Salesforce, BigQuery, vamos, muchísimos, con lo cual se convierte en una herramienta de marketing. Ya no dependemos del equipo de IT para estas integraciones y podemos hacerlo de forma mucho más sencilla.

EC: Y volviendo a esta parte que hablábamos de la integración de los datos online con los datos offline. ¿Cómo se puede orquestar un data stream con ambas partes, el online y el offline sin romper esos principios de privacidad a los que haces mención también?

LR: Por un lado has tocado un punto crítico y fundamental para tener un buen data streams. Ya no solo voy a depender de mi fuente, mis datos online, sino que offline también. El cliente es multicanal al final, entonces todo lo que yo pueda conectar los diferentes puntos interacciones que he tenido con él, muchísimo mejor. Y por otro lado, la clave para no romper los principios de privacidad es que esa data siempre tiene que ser consentida. Si hablamos de entorno online, que haya aceptado las cookies, que haya dado el consentimiento. Si hablamos de información offline, pues tendré otros mecanismos en los cuales, pues cuando llaman al CRM o cuando van a la tienda en los cuales pues aceptan esas casillas en las que dicen si doy mi consentimiento para que mis datos se recojan y se me pueda ofrecer personalización o productos que me puedan interesar, siempre tiene que estar el usuario informado de lo que hacemos, para qué se van a usar sus datos y esa es la clave. Y realmente he trabajado mucho con deseos y responsables de privacidad para integrar este tipo de soluciones. La clave es el usuario no se opone a compartir sus datos, a lo que se opone es a no tener el control. Entonces, si yo le doy la posibilidad de elegir, si le digo para qué se van a usar, se le digo que siempre puede ejercer su derecho a revocar ese consentimiento. Las tasas de consentimiento suben muchísimo porque el usuario se siente. Confía en tu marca y confía en que se van a hacer un uso responsable de sus datos y que al final va a ser beneficioso para él. Va a tener una mejor experiencia como cliente.

EC: Totalmente de acuerdo Lorena. Para cerrar, si tuvieses que dejar tres mensajes claves a un comité de dirección sobre cómo pensar en el data stream para los próximos. Te voy a decir dos o tres años me conformo con un año. ¿Y cuáles serían? Vale.

LR: Primer mensaje Data es la gasolina para la IA. Es tu ventaja competitiva para que la IA y las campañas funcionen para tus objetivos de negocio, lo que te va a diferenciar de tu competencia. Número dos trabaja tu Data Streams, alimenta la IA con la data importante para tu negocio. Los clientes que trabajan su data streams están viendo entre un 15 y un 30% más de rentabilidad en sus campañas. Y tercer paso, implementa Google That Gateway para hacer más potentes y completas tus señales y conecta tus fuentes de datos a través de Data Manager.

EC: Pues fenomenal Lorena, me ha encantado este cierre porque yo creo que es un cierre tremendamente pragmático sobre poner encima de la mesa el valor del dato, la orquestación del dato para que funcione cualquier cosa. Estamos hablando de que una tecnología con la inteligencia artificial es ese oro para conseguir la diferenciación. Pero la diferenciación va a estar no tanto en la propia tecnología per se, sino en cómo se orquesta la calidad y el valor del dato para que realmente la tecnología fluya. Así que nada, muchísimas gracias por por darnos toda esta visión y la apuesta que está haciendo Google por diferentes soluciones para orquestar de la forma más eficiente el dato y el impacto lógicamente que va a tener la estrategia publicitaria de una marca. Así que Lorena, una maravilla escucharte.

LR: Muchísimas gracias Esther, Un placer compartir este ratito con vosotros.

EC: ¿Has escuchado Digital Talks by t2 One? Gracias por acompañarnos. Puedes seguirnos en nuestras redes sociales. Nos escuchamos en el próximo episodio para seguir conectando personas brillantes con el futuro del marketing. Y recuerda, el conocimiento sin acción es solo información. Toma los aprendizajes de hoy y ponlos en práctica.