Como consecuencia de la desaparición de las cookieless a partir del 2024, son muchas las organizaciones que necesitan buscar soluciones para una estrategia First-Party Data con el fin de poder adaptarse a los cambios que habrá en los diferentes navegadores una vez desaparezcan. Para ello, una de las soluciones de las que más se está hablando son los Data Clean Rooms, que consiste en una solución tecnológica con la capacidad de poder mezclar y mapear conjuntos de datos de diferentes organizaciones.
En este podcast hemos hablado sobre la importancia de los Data Clean Rooms, qué son, y las razones por las que son relevantes para una estrategia de first party data, teniendo en cuenta el cambio al que hay que adaptarse.
Para ello, hemos contado con la participación de Juan Ceballos Perez, responsable del área de audiencias en t2ó y Mario Torija, publisher development director para España en LiveRamp, y además de fundador de Programmatic Spain.
¿Qué podrás escuchar en este podcast?
- Qué son los Data Clean Rooms.
- Cuál es el rol de los Data Clean Rooms dentro del ecosistema tecnológico.
- Qué requisitos debe cumplir un cliente para poder llevar a cabo un proyecto de Data Clean Room.
- Cómo puede ayudar el Data Clean Room en la medición.
- Cuáles son los sitios en los que el Data Clean Rooms tiene mayor fuerza a la hora de ofrecer soluciones.
- Cómo soluciona LiveRamp la desaparición de las cookies.
- Dónde existe el Data Clean Room.
- Cuál es el margen de mejora de los Data Clean Rooms.
- Cuáles son los stroppers.
- Casos de éxito.
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[Transcripción del Podcast]
Esther Checa: Hola, soy Esther Checa y hoy vamos a hablar de los Data Clean Rooms: Qué son y por qué son relevantes para una estrategia de First-party Data, sobre todo teniendo en cuenta el cambio al que habrá que adaptarse cuando los navegadores como Chrome eliminen las cookies de terceros.
Para conocer el papel que jugaría esta solución adtech dentro del stack tecnológico de una marca, hoy contamos con Juan Ceballos y Mario Torija.
Juan es responsable del área de audiencias y estrategias de First-party Data en t2ó, especialista en data, estrategias de audiencias y señales en ecosistemas tecnológicos construido sobre datos de primera parte.
Juan tiene una dilatada carrera en el desarrollo de proyectos de data y activación de canales en ecosistemas de Google y Meta a nivel nacional e internacional, con marcas como Decathlon, Caixa, Media Markt, PcComponentes o Riu.
Mario es actualmente Publisher Development Director para España en LiveRamp, además de ser fundador del medio Programmatic Spain, del que también es editor, así como miembro de la Junta directiva de IAB Spain.
Mario tiene una dilatada carrera de más de 20 años en entornos online, habiendo trabajado en empresas como Ericsson, Mobusi e Index Exchange. Así que un lujazo teneros hoy a los dos juntos dentro de este podcast.
Juan Ceballos: Muchísimas gracias, Esther. El lujo es nuestro.
Mario Torija: Muchísimas gracias, Esther. Y como dice Juan, el lujo es nuestro.
EC: Hoy tenemos un episodio que, por su novedad me gustaría que empezáramos, para que nos contéis qué es un Data Clean Rooms, y qué no es. Pero, sobre todo, para entender también el rol que tiene dentro de un ecosistema tecnológico para la orquestación del dato dentro de las compañías. Así que vamos a empezar por poner contexto y entender un poco más el rol que tienen actualmente los Data Clean Room.
JC: Estupendo. Al final creo que es un término que en los últimos meses se está mencionando muchísimo y sobre el que hay un poco de ruido, hay mucho interés cada vez que alguien saca el tema de Data Clean Rooms, pero creo que todavía hay bastante desconocimiento.
Al final un Data Clean Rooms es una solución tecnológica que tiene como base la capacidad de poder mezclar y machear conjuntos de datos de diferentes organizaciones o players.
En este caso, una forma fácil de entenderlo sería la “Suiza” de los datos, así es como se le denomina en muchas ocasiones por el carácter neutral que tiene, en el sentido de que tenemos dos organizaciones, cada una con sus conjuntos de datos, y el Data Clean Room como plataforma tiene la capacidad de ingesta de esos datos de manera anonimizada y una vez dentro, llevar a cabo una serie de funciones de matcheo sobre la que la visibilidad está muy limitada a nivel de privacy.
De esta forma, ninguno de los dos players que están participando tiene una visión absoluta de los datos sobre todos aquellos relacionados con la parte de datos personales, pero que nos permite sacar fotos, activar esos datos y enriquecer los datos que estamos uniendo.
Tiene varias vertientes de cara a qué sentido tienen o cómo podemos utilizarlo, pero principalmente podríamos hablar de que tiene una vertiente planteada para la activación del dato sin incurrir en ninguna cuestión de privacy, que permite a actores de diferentes verticales que tienen mayor complejidad a la hora de activar su dato, como pueda ser el tema de la banca, luego tenemos una parte muy interesante respecto a lo que es la atribución.
Hoy en día vivimos una serie de gaps en esta atribución porque hay cosas que suceden fuera de nuestro ecosistema y sin embargo son datos fundamentales a la hora de tomar decisiones o para entender qué está pasando.
JC: Y luego también tenemos una pata muy interesante que es la de comercialización de la data que generan, sobre todo en el mundo publisher, retailer, etcétera, que tienen un gran volumen de usuarios y que esa información que generan es de muchísima utilidad, pues para las diferentes marcas con las que trabajan o los diferentes anunciantes.
Entonces un Data Clean Room se articula como ese espacio de intercambio donde se vuelca esa data de diferentes organizaciones. Es muy importante diferenciar y entender qué papel tiene respecto a otras soluciones como puedan ser CDP, CRM, que ayudan a conformar esos ecosistemas.
Los CRMs y los CDP serían esa parte o esa pata que permite a las organizaciones articular su propia data. En el caso de los CRM enfocada en negocio y en el caso de los CDP, pues ya incluyendo unos datos mucho más variados, con información de marketing y con cierta capacidad de activación de la que carecen los CRM hasta ahora no, y el Data Clean Room en ese ecosistema, pues sería el punto de conexión entre los diferentes Walled Gardens, que serían estas estructuras que creamos a través de nuestro CRM, nuestro CDP, con toda nuestra First Party Data para conectarnos a otros que hayan hecho lo mismo que nosotros, y es especialmente clave en este momento por las dificultades que estamos encontrando con la desaparición de las cookies de terceros, en esa evolución hacia unos ecosistemas súper ricos y con plenas capacidades en First-party Data la capacidad de apoyarnos en la data de de otros players es muy importante dentro de este proceso de adaptación.
EC: Muy bien, muy muy claro, Juan. Además, yo creo que ha gustado la puntualización que has hecho también para diferenciar de otro tipo de soluciones que ahora mismo hay en el mercado, como pueden ser los los CDP o incluso los DMPs. Mario has dado una definición muy buena, pero me gustaría también que dijeses tú ese punto desde LiveRamp cómo interpretáis o cómo definís este tipo de soluciones.
MT: Sí, bueno, más que desde un punto de vista LiveRamp, es un punto de vista educacional. En la investigación científica o la fabricación, una sala limpia es un entorno que es estrictamente controlado para reducir el nivel de contaminantes que pueden poner en riesgo ciertos trabajos que son dedicados.
Entonces una sala libre de datos, una Data Clean Room es similar, se trata de un espacio digital que permite que varias partes combinen y activen un conjunto de datos propios, que es el First Party Data, sin que ninguna de esas partes vea los datos de la otra parte, es decir, ofrecen una forma diferente de utilizar los datos en la publicidad.
Ya sabéis que existe un debate sobre qué soluciones de identidad sobrevivirán al mundo cookieless, y los Data Clean Rooms son un complemento perfecto para estas soluciones, aunque luego hablaremos de este tema.
EC: Pues muy buen, muy buen complemento. Siguiendo a Mario, a mi me gustaría que nos contases un poquito qué requisitos tienen que cumplir un cliente para poder llevar a cabo un proyecto de estas características incorporando este tipo de tecnología.
MT: Sí, bueno, primero quisiera dar también un poco de contexto. Los primeros Data Clean Rooms fueron creados por los World Gardens. Google fue el primero con su Data Hub, Meta con Advanced Analytics y Amazon con Amazon Marketing Cloud, que es un servicio de Data Clean Rooms operado por Amazon Ads, separado del negocio en la nube de AWS, y los tres son Data Clean Rooms creados por World Gardens, construidos para anunciarse dentro de sus propios medios.
Aquí lo interesante es tener una Data Clean Room que sea independiente para poder combinar conjuntos de datos de anunciantes y de publishers fuera de los World Gardens. La idea es que los principales vendedores de publicidad directa, que son los publishers y los anunciantes, puedan beneficiarse de la coincidencia de ideas basada en la privacidad, sin dejar de aumentar sus propios datos de CRM o de identidad.
Los Data Clean Rooms independientes están estrechamente ligados a lo que son los medios programáticos. Entonces, para poder cumplir los dos pilares de la programática, que no son otros que las leyes de protección de privacidad y lograr el ansiado addressability o direccionabilidad, los anunciantes necesitan una tecnología similar a la de la Data Clean Room por su lado. Yo siempre digo lo mismo que los Data Clean Room son en 2022 lo que los CDP fueron en 2019.
Todo el mundo habla de ellos, pero no necesariamente saben de qué están hablando, y una de las de las mayores incertidumbres o de las mayores razones que hay para esto es que no existen unas reglas claras de cómo deben funcionar. A pesar de que IAB tenía un poco el encargo de generar estas reglas.
Ha sido IAB The Club el que ha generado esa guía. En julio, de hecho ha sacado la última especificación el IAB Club, una guía definitiva sobre qué son las Data Clean Rooms, y lo que dice es que deben ser interoperables y para ello ha sacado un documento sobre activación de audiencias privadas que se llama APJ.
Aunque bueno, eso es demasiado técnico como para meternos en esto.
EC: Estupendo Mario.
Juan, continuando y viendo que hoy en día existe un reto muy importante a la hora de medir lo que sucede fuera del entorno de los diferentes players y que se producen bastantes gaps en la medición. ¿Cómo puede ayudar un Data Clean Room a esto?
JC: Al final esto que comentas es una de la problemática principal que encontramos hoy en día y es que tenemos la capacidad de medir todo aquello que sucede en nuestros propios espacios, pero hay una parte muy importante de negocio que sucede fuera de nuestros espacios digitales y en los que tenemos controlados y podemos generar esa data en poniendo como ejemplo el mundo del retail, que creo que es bastante fácil entenderlo ahí, pues al final hay una serie de productos que se venden en un espacio que no tenemos la capacidad de pixelar, etcétera.
Por lo tanto, tener esa foto de todo el proceso de venta de todo el funnel es prácticamente imposible hoy en día con estas limitaciones. Los Data Clean Room nos ofrecen la capacidad de poder conectarnos con con esos retailers, por ejemplo, que venden nuestra data y a través de la información que ellos tienen ya de sus usuarios, de cómo se comportan, de las conversiones que se producen, podemos mapearla con la información de los usuarios que estamos impactando, por poner un ejemplo así bastante bajado.
Y entonces de esta manera, gracias a la anonimización y todo el control que comentaba Mario que existe en estos espacios de Data Clean Room es mucho más fácil por la parte del retailer o del player que tenga esa información que a ti te interesa como negocio, pero a la que no tienes acceso que se preste a llevarlo a cabo por toda la facilidad que da para no incurrir con todas las normas de privacidad.
JC: De esta manera podríamos mapear nuestra data con la de aquellos que sí que están midiendo eso que quiero saber y poder llegar a esas conclusiones. Es importante entender que de una manera agregada, pero que nos va a ayudar muchísimo a saber oye, qué peso de mi negocio, de mi inversión está afectando en los diferentes retailers, cómo se relacionan mis usuarios con estos retailers y tener la foto completa de lo que sucede.
Y esto creo que empodera por dos partes: empodera las marcas que quieren saber lo que hemos estado comentando, qué sucede con esas conversiones, con esos impactos, etcétera, y luego creo que empodera también muchísimo a los retailers porque les permite justificar y relacionarse de una manera mucho más cercana y transparente con los diferentes anunciantes con los que trabajan.
Este ejemplo de retailer se puede llevar a cualquier otro, a cualquier otro campo, siempre que haya otro player que tenga interés en la data que tú estás generando a través de Data Clean Room podemos llegar a un acuerdo de colaboración y tener esa visibilidad que a día de hoy nos falta.
EC: Aprovechando Mario, que ha hecho referencia Juan a la industria del retail, al vertical de retail y viendo el desarrollo que está teniendo este sector dentro del LiveRamp se encuentra en vuestra hoja de ruta.
Esta industria y sobre todo aquí, me gustaría mucho si es posible, contar con algún caso de éxito que nos pudieseis comentar para entender cómo está afectando al retailer el uso de esta tecnología.
MT: Sí, me alegra mucho que me hagas esta pregunta, porque es que las Data Clean Room son una de las piedras angulares del Retail Media. En una sala limpia de datos, como ya ha comentado antes Juan, intervienen básicamente cuatro componentes: los datos First Party data proveniente de participantes, que en este caso puede ser un retailer o un CPG, el proceso de enriquecimiento y conexión de datos, y aquí es donde los conjuntos de datos de dos o más partes se comparan de forma individual y luego se enriquecen utilizando proveedores externos.
También es donde entra en juego el gráfico de identidad, que estará pseudo anonimizado a través de un ID que no puede vincularse a los datos personales directamente identificados de un consumidor.
Luego hablaremos un poco más de este tema.
El análisis de datos o la analítica dentro de una sala limpia de datos, se incorporan los datos cifrados que se pueden utilizar tanto para medición como para atribución y actividades de marketing, el último y más importante componente es utilizar los resultados de la Clean Room para ejecutar actividades de marketing como creación de audiencias, customer Insights, determinación del alcance y la frecuencia, análisis de campañas, análisis del customer journey.
Y todo esto es lo que hace Safe Event, que es la data greenroom que tenemos en LiveRamp, es decir, tenemos una herramienta que la utilizan tanto el publisher como como el anunciante para poder gestionar campañas.
Me preguntabas por un caso de éxito y en España nos habéis oído que tenemos a Carrefour. Hay un montón de empresas, especialmente CPG, que están utilizando la data de Carrefour para poder correr campañas tanto en entornos de World Gardens como de Open Internet, entonces te podría decir muchas marcas, pero básicamente es eso, empresas de CPG que utilizan la data de Carrefour para para poder correr campañas.
EC: Muy bien, muy bien. Buen ejemplo. Juan, ¿Apuntarías algún elemento más o algún punto más?
JC: Sí, bueno, simplemente resaltar que me parece súper interesante entender que afecta a diferentes niveles, lo que ha comentado Mario es por una parte el tema de atribución y de medición, que era el gap del que comentábamos antes.
Luego que no se nos olvide esa parte tan importante de activación, un data no solo nos va a permitir entender qué es lo que está pasando y observar la data, uno de los principales puntos fuertes es que tenemos capacidad de activar ese dato y a nivel de audiencia es súper potente,me parece que el caso, por ejemplo que comenta Mario de un Carrefour, oye Carrefour tiene un conocimiento muy profundo del comportamiento de consumo de sus clientes.
Es súper interesante esa información para las diferentes marcas que trabajan con ellos.
Muchas veces creo que esa fase de adquirir nuevos usuarios es de lo más difícil que hay para cualquier compañía, aumentar su volumen de negocio y trabajar con un dato ya muy enriquecido de cómo se comporta un usuario y que consuma algo relacionado con tu marca, en el caso de la cerveza o de cualquier producto y tener audiencias de ese tipo es súper poderoso, sobre todo para esa fase de prospecting y de adquisición de nuevos usuarios y me parece que eso es algo que tenemos que tener en el radar, porque a veces pensamos mucho en la parte de medición y de atribución, pero la capacidad de activar algo lo vamos a ver directamente en esos departamentos de paid media y de marketing lo vamos a ver en los resultados que tenemos, y eso que nos solicitan a todos que bajen los CPA, que aumentan las conversiones… Y creo que por ahí es especialmente poderoso también.
EC: Es inevitable que os haga referencia a la parte del mundo cookieless o la limitación que va a tener o que vamos a vivir con esa parte de no tener un identificador universal y la complejidad que esto supone desde un punto de la activación de datos de primera parte que se vuelve pues a veces bastante complicado. ¿Cómo soluciona esto LiveRamp?
MT: Básicamente, LiveRamp es una solución de colaboración de datos que también tiene una solución cookieless. Realmente desde LiveRamp pensamos que no va a haber una única solución que sustituya a las cookies, pero sí que tenemos una solución que puede ser complementaria a otras para poder especialmente monetizar tráfico autenticado.
Ahora os cuento como es todo esto: Nosotros tenemos una visión en la que a día de hoy el 50% del tráfico en web ya no es direccionable a través de cookies, porque ya sabéis que hay navegadores que ya bloquean ese tipo de de uso de las cookies y el más grande de todos por Market Share que es Chrome, ya ha dicho que a partir del 1 de enero va a empezar a quitar el 1%, y así paulatinamente para llegar a julio de 2024 y no se va a poder hacer seguimiento a través de cookies en navegadores web.
Esto también está pasando en la parte de aplicaciones, porque tanto Apple como Google ya bloquean el IDFA, que es el identificador para anuncios en Apple y el ID que de Google, con lo cual tampoco se va a poder hacer seguimiento de usuarios en entornos APP. Y en la gran mina de oro que se supone que va a ser el Connected TV está pasando lo mismo, tanto Google con una solución que tiene y Apple con el tiene otra solución muy parecida para bloquear las direcciones IP y con lo cual tampoco se va a poder hacer seguimiento en conectividad, es decir, al final estamos viendo que se está perdiendo la posibilidad de targetear usuarios con cookies en todos los entornos, ya sea en web como en app, como en Connected TV.
MT: Esto lo que está haciendo es que al final los anunciantes se quedan sin esa posibilidad de poder hacer campañas targetizadas y los publishers también, con lo cual desde LiveRamp se ha buscado una solución para poder hacer este tipo de cosas.
¿Qué ocurre? Que tradicionalmente los World Gardens nacieron ya con una, con algo innato, algo en su ADN, y es que para poder entrar en sus propiedades tienes que introducir el email, es decir, un Facebook, un Instagram, Twitter, cualquiera de estas, de estos World Gardens te piden el email para poder entrar en sus propiedades, y esto lo que les ha permitido es poder hacer marketing basado en personas y no marketing basado en cookies.
Algo que es brutal porque se llevan no solo la gran parte del consumo de tiempo en Internet, sino lo más importante que es la inversión. Llevan cerca del 70% de la inversión. ¿Qué ocurre? Que cuando desaparezcan las cookies, los publishers pueden tener un problema porque no van a ser capaces de llegar a los usuarios. Entonces por eso el LiveRamp lo que hace es generar una solución que le permite monetizar a los publishers el tráfico autenticado para poder hacer marketing basado en personas y no marketing basado en cookies, es decir, la solución Cookies de Lightroom es una solución para el tráfico autenticado, se llama Ramp ID y bueno, realmente ID de ATS, pero realmente es Ramp ID y os explico muy brevemente cómo funciona.
Cuando tú introduces una dirección de email en una página web, hay un JavaScript que captura ese email lo rastrea, le ponemos un segundo nivel de protección porque le añadimos lo que se llama hashing salting, es decir, añadimos sal y pimienta para que sea mucho más difícil de desbloquear, por decir de alguna forma, y lo metemos en un sobre, junto con el consentimiento del usuario súper importante, y el expiration time, que suele ser típicamente 30 días, y este envelope es el que metemos dentro del flujo programático.
Tenemos acuerdos con más de 80 SSPS y 80 DSPs a nivel mundial, con lo cual al meterlo en el flujo programático lo metemos al SSP y el SSP ya se encarga de distribuirlo entre los distintos DSPs con los que se tenga acuerdo.
Es decir, la solución lo que hace es introducir en el flujo programático un identificador sobre el tráfico autenticado de un anunciante, y esto mismo lo hacemos en la parte de del anunciante, es decir, los anunciantes también trabajan con nuestra tecnología. Por eso es mucho más sencillo trabajar en una Data Clean Room que puede ser Safe Haven de LiveRamp, porque tenemos el ID en los dos lados, en la parte de anunciante y en la parte publisher, con lo cual el el data matching es muchísimo más, más fácil.
A tu pregunta inicial, no va a haber una única solución frente a la desaparición de las cookies, va a haber distintas soluciones que sean complementarias, pero bueno, la nuestra pensamos que es una solución bastante potente.
EC: Juan, para ir cerrando y tratando de hacer un recap de todo lo que hemos visto y entendiendo que en el mercado, sobre todo cuando una marca como t2ó o una solución como la plataforma LiveRamp se acerca a las marcas.
Encontramos que hay diferentes niveles de necesidades a nivel de datos. ¿Dónde creéis o dónde crees que los Data Clean Room tienen una mayor fuerza a la hora de ofrecer soluciones?
JC: Pues al final es lo que hemos ido tocando a lo largo de toda la conversación y me parece súper interesante que quede claro que el Data Clean Room afecta a todos los niveles, prácticamente de cualquier proceso de data en una compañía. Partiendo de la parte de activación, como hablábamos antes, pues esa comunicación con los World Gardens, un meta, un Google, que tenemos dificultad para enviar esos mails, pues podemos hacerlo de esta manera sin compartir ningún tipo de dato directamente con ellos, lo cual pues levanta muchísimas limitaciones.
Luego, por otra parte, todo lo que es medición atribución, pues incorporar un flujo de datos que no forma parte del nuestro propio para poder ver qué sucede y de ahí sacar temas de dashboarding, incluso planificación de medios, etcétera.
Después hay una parte que me parece súper importante tanto para Mundo Publisher como para Mundo Retail y es que tienen audiencias de gran valor y el poder monetizar estas audiencias es bastante clave, que es algo de lo que también hablaba Mario, con todo el ecosistema de programática.
Y luego, por otra parte, el enriquecimiento, como tú ya tienes un dato que comparte cierta naturaleza con el dato que tiene el otro actor poder enriquecerte de todo aquello que tú no tienes, pero incluso a nivel de audiencia, a nivel de sacar un dashboard para entender cómo se comporta tus diferentes segmentos y tus diferentes audiencias en otros espacios que no son los tuyos.
Entonces lo dividiría en todo lo que es la parte de activación, la parte de enriquecimiento, medición y monetización además, como una línea de negocio que creo que es especialmente poderoso.
EC: Mhm. Oye, Mario. Y aquí, para cerrar contigo, ¿dónde crees que existe un margen de mejora? ¿Y, sobre todo, dónde están ahora mismo los stoppers?
MT: Yo creo que el principal stopper es el desconocimiento, ya que aunque las data Clean Rooms son un tema muy candente, no existen desde hace mucho tiempo. Entonces bueno, para intentar quitarnos todos estos stoppers creo que tenemos que tener en cuenta los siguientes aspectos:
El primero es que los datos con los que trabajamos deben estar en un estado utilizable, para utilizar una Data Clean Room primero debes poner en orden todo tu centro de datos, y esto no es una tarea ni rápida ni fácil para muchas empresas, especialmente si los datos se encuentran en distintos silos.
Después tienes que encontrar los partners adecuados, elegir una Data Clean Room y los socios con los que trabajar puede llevar tiempo, incluso si cuentas con la total aceptación de los miembros clave dentro de tu organización, es decir, una Data Clean Room no es solo para el marketing, tienes que tener a todo el mundo alineado.
Después intervienen todas las preocupaciones a nivel de privacidad y seguridad. Las Data Clean Room tienen que ver con la colaboración de datos y no todas las empresas se sienten cómodas al revelar datos que pueden ser de propiedad exclusiva, como pueden ser datos transaccionales de los canales online, offline, etcétera.
Por esto es muy importante educar a diferentes equipos dentro de una empresa, porque esto puede llevar tiempo y a medida que las tecnologías que mejoran la privacidad se generalicen, las preocupaciones sobre privacidad y/o seguridad también se reducirán, no hay que olvidar que estamos hablando de algo que puede ser restrictivo.
Y me explico: Los equipos de Data Science de la mayoría de los retailers se sienten cómodos navegando por las herramientas necesarias para impulsar las tareas analíticas desde el punto de vista de clientes potenciales hasta el modelado del customer journey y la medición del performance del canal.
Pero dado que las Data Clean Room deben crear un entorno protegido para permitir el descubrimiento de los conocimientos necesarios sin permitir la exposición o la re identificación de los datos de los consumidores, se crean restricciones que a menudo impiden el acceso a otras herramientas para gestionar la seguridad del análisis de datos, etcétera. Entonces estos son un poco los los stoppers que yo veo y como comentaba antes Juan, yo creo que el quiz de la cuestión aquí es no dejéis las cosas para el final.
Yo siempre digo lo mismo, aunque todavía tengáis cookies de tercera parte en algún navegador, no dejéis las cosas para el final, no esperéis a que se vayan las cookies para poder empezar a pensar en tecnologías de identificadores que puedan ayudaros a monetizar el tráfico que no vais a poder monetizar.
Y también os animo a que empecéis a utilizar las Data Clean Rooms para que veáis que es mucho más sencillo de lo que os hemos podido contar, porque lo hemos intentado hacer de una forma muy educativa. No deja de ser tecnología que utilizamos muchos palabros y que puede parecer un poco complicada de utilizar, pero para nada es algo súper súper sencillo.
EC: Pues muchas gracias Mario por el cierre, yo creo que la habéis explicado fenomenal.
Yo creo que es uno de los podcasts más didácticos que hemos hecho desarrollado sobre una tecnología razonablemente emergente, como estabais comentando, y yo creo que ha quedado bastante claro cuando utilizar una solución de estas características, pero sobre todo entender la utilidad que tiene, sobre todo al entorno al que vamos abocados de esa parte de visibilidad con las cookies de terceros. Mario quería aprovechar porque tenemos un Programmatic Spain y puesto que eres uno de los fundadores de esta plataforma, tenemos el 26 de septiembre el Retail Media Spain. ¿Vamos a poder escuchar algo de los Data Clean Room en este espacio?
MT: Sí, vamos. Yo os animo a todos a comprar las últimas entradas que quedan porque quedan muy poquitas entradas.
Es la segunda edición del evento que haremos en Madrid y por supuesto vamos a hablar de Data Clean Rooms y mucho, pero no solo de Data Clean Rooms. Tenemos una agenda súper completa y nada, yo espero veros por allí.
Estaremos por allí todo el día, el día 26 en Madrid, en el espacio Rastro, que no sé si conocéis, está muy cerca de donde se hace el rastro de Madrid, es un espacio que a lo mejor es un poco complicado de llegar, pero es espectacular.
EC: Nada esa zona luego para unas cañas es perfecto. Muchas gracias Mario. Muchas gracias Juan por vuestro tiempo y sobre todo por el conocimiento que habéis desplegado.
MT: Muchísimas gracias Esther y todo eso.
JC: Muchas gracias Esther.
