¿Qué pasaría si todos los usuarios fueran anónimos?

Como nuevo consultor recién egresado de la universidad, realicé un ejercicio de capacitación llamado "Análisis de fallas". No estoy seguro de si todavía hacen este tipo de ejercicio en estos días, pero la idea detrás del ejercicio era representar los peores escenarios y determinar cómo mitigar cada escenario. Encontré el ejercicio útil y, para bien o para mal, ocasionalmente me encuentro jugando a fallas potenciales en mi cabeza.

Recientemente, he estado pensando en el análisis de fallas relacionado con el análisis digital, la privacidad y el RGPD. La industria del análisis digital se encuentra en un lugar extraño en este momento en lo que respecta a la identificación y privacidad del usuario. Las organizaciones quieren recopilar la mayor cantidad de datos posible sobre los usuarios para poder mejorar la publicidad y los productos digitales, pero al mismo tiempo, los consumidores quieren que se respete su privacidad. Los últimos años han visto un juego del gato y el ratón entre los reguladores, las empresas, los proveedores y los consumidores con respecto a la identificación del usuario y la privacidad de los datos. En algunos navegadores/dispositivos, las cookies duran solo siete días; en otros, nunca caducan. A menos que esté completamente inmerso en el campo (como Aurelie o Cory), es un desafío mantenerse al tanto de las regulaciones actuales en cada país (o estado si se encuentra en los EE. UU.).

Últimamente, he estado considerando la idea del análisis de fallas y la privacidad de los datos. ¿Qué pasaría si todos los usuarios del sitio web o de la aplicación fueran anónimos? ¿Qué pasaría si no hubiera cookies que le indicaran si las personas que usan su sitio web/aplicación habían estado allí antes? ¿Cómo cambiaría esto la industria del análisis digital?

Si bien esto puede sonar un poco pesimista, no está fuera del alcance de la posibilidad de que algún día todas las cookies y la identificación de usuarios anónimos puedan prohibirse. Pero incluso si esto no sucede, la idea detrás del análisis de fallas es representar escenarios hipotéticos y pensar en los impactos y las técnicas de mitigación. El siguiente es mi análisis de fallas de la privacidad de datos relacionada con la industria de análisis digital.

Atribución de marketing

La víctima más obvia de eliminar todas las identidades anónimas es la atribución de marketing digital. Si bien aún sería posible ver cuántos usuarios se convirtieron cuando provienendirectamentede un anuncio digital, sería imposible saber si ese mismo usuario había visitado previamente su sitio web o aplicación desde otras campañas. Dado que la atribución de marketing se basa en la asignación de crédito entre varias campañas con las que el mismo usuario ha interactuado a lo largo del tiempo, en un mundo totalmente compatible con la privacidad, todas las conversiones serían "último toque". La falta de identidad también significaría que los especialistas en marketing no tendrían forma de comprender la interacción entre las campañas de marketing o determinar qué combinación de campañas o canales de marketing condujo a la conversión. En un mundo completamente libre de cookies, las campañas o las decisiones de canal se inclinarían hacia aquellos con una mayor preponderancia de éxito de último toque. Irónicamente, Google se está demorando en la eliminación de cookies del navegador Chrome cuando probablemente tienen más que ganar, ya que la búsqueda paga es a menudo lo último que hacen los usuarios antes de convertir.

Desde una perspectiva de análisis digital, este escenario anularía el valor de muchas de las características de los productos tradicionales de "análisis de marketing". Productos como Google y Adobe Analytics tienen amplias funciones en torno a campañas, canales y adquisición. Muchas de las nuevas funciones de marketing que agregamos a Amplitude también perderían parte de su valor. Esta lenta degradación de la identidad del usuario es parcialmente responsable del reciente cambio de la industria del marketing al producto. Después de todo, si no puede calcular con precisión el retorno de la inversión publicitaria en marketing, tiene sentido que los ejecutivos desvíen los presupuestos del marketing. ¡A nadie le gusta gastar dinero que no puede demostrar que genera ROI!

Tácticas de mitigación

Entonces, ¿cómo se puede mitigar esta falla de atribución de marketing? Un enfoque de mitigación que Google ha impulsado es la idea del modelado de comportamiento y el modelado de conversión. Si bien planeo cubrir esto con más detalle en una futura publicación de blog, en un nivel alto, Google está tratando de usar los datos conocidos sobre los usuarios con consentimiento paraestimarlo que sucede con los usuarios anónimos (no con consentimiento). No soy un fanático de este enfoque porque generalmente no apoyo que los datos se construyan artificialmente. Eso puede ser una pendiente resbaladiza. También creo que este enfoque es una curita a corto plazo y no funcionará a medida que el porcentaje de usuarios anónimos aumente hacia el 100%.

El otro enfoque de mitigación de la atribución de marketing es la incrementalidad o los ensayos controlados aleatorios (RCT). Estas técnicas son interesantes porque no se basan en saberquiénes el usuario. En cambio, estas técnicas agnósticas del usuario utilizan aprendizaje automático, algoritmos y experimentos para determinar qué gasto de marketing conduce al éxito. En este punto, no he visto una adopción a gran escala de estos enfoques, pero espero que ganen popularidad a medida que más y más usuarios sean anónimos para los especialistas en marketing.

Informes de retención de usuarios

Una de las mejores partes de la identificación de usuarios repetidos de sitios web o aplicaciones es la generación de informes de retención. Ver con qué frecuencia el mismo usuario regresa a su propiedad digital le permite aprender cosas como:

• ¿Qué campañas impulsan a los usuarios leales?
• ¿Qué características del producto impulsan el compromiso a largo plazo?
• ¿Cuál es el intervalo típico de uso de su producto?
• ¿Qué características o contenido están provocando la rotación de usuarios?

Si bien los productos de análisis de marketing ofrecen algunos informes de retención ligeros, esta es un área en la que los proveedores de análisis de productos profundizan mucho más. Amplitude, por ejemplo, tiene más de veinte permutaciones de informes de retención.

Pero si resulta imposible saber si el usuario de su sitio web o aplicación hoy está allí por primera vez o por quinta vez, los informes de retención se vuelven inútiles. En este escenario, parecería que cada usuario era un usuario nuevo. Sería imposible saber con qué frecuencia se batían los usuarios. La falta de identidad haría mucho más difícil para los equipos de productos comprender cómo difiere el uso de funciones entre usuarios novatos y experimentados.

Tácticas de mitigación

La táctica de mitigación más viable para la retención de usuarios es una mayor autenticación de usuarios. Durante años, las marcas han sido flojas y subcontratan su relación con los clientes a las redes publicitarias. Por ejemplo, en lugar de que Home Depot haga que todos sus clientes tengan una cuenta de Home Depot, pagan dinero a Google o Facebook para encontrar a los mismos usuarios una y otra vez a través de sus redes publicitarias. Pero a medida que más usuarios se vuelven anónimos debido a la eliminación de cookies y las normas de privacidad, las redes publicitarias pierden su capacidad para identificar a los usuarios con precisión. Por ejemplo, cuando Apple introdujo ITP, Facebook experimentó una disminución masiva en los ingresos por publicidad ya que las marcas ya no creían que Facebook pudiera rastrear a los usuarios con precisión como lo hacían.

Las marcas pronto reconocerán los beneficios de tener una relación 1:1 con sus clientes a través de un inicio de sesión autenticado en lugar de confiar en las redes publicitarias para identificarse. Una vez que logra que los clientes se autentiquen, puede vertodosu comportamiento de usuario de una manera compatible con la privacidad. Industrias como los servicios financieros han estado a la vanguardia de la identidad del usuario, ya que casi todos los clientes se autentican cuando usan sitios web y aplicaciones financieras. Los nativos digitales como Uber, Doordash, etc., también han visto los beneficios de esto, ya que la mayoría de los usuarios se autentican mientras usan sus aplicaciones móviles. En los próximos años, más marcas encontrarán formas de aumentar sus cuentas registradas, incluso si tienen que pagar (o sobornar) a los clientes para crearlas. Como consumidores, es posible que todos tengamos que acostumbrarnos a usar herramientas de contraseña como 1Password o LastPass para recordar los diferentes inicios de sesión de nuestra marca.

Otra posible estrategia de mitigación para la retención de usuarios es el uso de la tecnología blockchain. Me imagino un escenario en el que los usuarios almacenan su información personal en una cadena de bloques privada y eligen qué partes de su perfil de usuario compartir con cada marca. Uno de esos atributos podría comunicar que era el mismo usuario que en el pasado sin dejar de ofuscar su identidad real. Blockchain sería una forma segura de decirle a una marca que tiene un visitante recurrente sin comprometer la privacidad. Pero espero que los usuarios quieran algo a cambio de compartir esta información. Los usuarios pueden ganar dinero con su identidad y tomar el control de sus datos, lo que podría eliminar a las redes publicitarias como intermediarios. Como nota al margen, mi reciente mudanza a Amsterdam me presentó a DigiD, una tecnología ingeniosa que hace esto. Siempre que una organización o empresa holandesa necesite información sobre mí, puedo autorizarla a través de DigiId.

Otros impactos potenciales

Si bien la atribución de marketing y la retención de usuarios son las más afectadas por un mundo completamente anónimo, los siguientes son algunos otros impactos potenciales:

• Cohortes de usuarios : sería imposible crear una cohorte de usuarios que hicieran X en una sesión e Y en otra.
• Trayectos de usuarios : no se podían ver trayectos de usuarios de varias sesiones y dispositivos múltiples.
• Embudos de conversión : los embudos de conversión se limitarían solo a la conversión de sesiones.
• Rutas : sería imposible unir las rutas de los usuarios entre sesiones.
• Experimentación : solo puede mantener a los usuarios en un experimento o prueba específico dentro de una sesión.
• Personalización : no puede personalizar el contenido o las promociones en función del comportamiento anterior del usuario.
• Remarketing : no habría forma de enviar mensajes de remarketing a los usuarios que no lograron convertir (p. ej., artículos dejados en el carrito de compras).

Resumen

Como puede ver, la industria del análisis digital depende en gran medida de la identificación de usuarios anónimos. Con suerte, nunca tendremos un mundo en el que sea completamente imposible identificar a los usuarios anónimos. Como industria, tengo la esperanza de que encontraremos una solución mutuamente beneficiosa para la privacidad y la identidad. Pero si desea planificar para el peor de los casos, según mi análisis de fallas, puede considerar lo siguiente:

• Invierta en análisis de productos : si bien la identidad afecta el marketing y el análisis de productos, el análisis de marketing se ve más afectado. Incluso en un mundo 100% anónimo, los equipos de productos aún pueden aprovechar los datos de análisis de productos para ver cómo los usuarios interactúan con el producto, qué funciones usan, etc. Si bien es una ventaja ver esto con el tiempo de los usuarios que regresan, no es obligatorio. . Pero la mayoría de los beneficios del análisis de marketing se anulan si todos los usuarios son anónimos.
• Cambie el enfoque de atribución : encuentre una manera de realizar la atribución de marketing que no se base en el seguimiento de usuarios individuales.
• Aumente la autenticación de los usuarios : las marcas deberían invertir más en construir relaciones 1:1 con los clientes y hacer que creen cuentas autenticadas.