McDonald’s acaba de comprar una desconocida empresa tecnológica israelí. Se llama Dynamic Yield y, según su web, hacen esto: «Potencia una personalización profunda con una segmentación ágil y un sistema de manejo de datos». Es incomprensible. Así lo explican a continuación: «Unifica los datos de clientes entre todos los contactos offline y online y úsalos para potenciar tu ecosistema de marketing».

Son todo eufemismos, lenguaje en código. En la nota de prensa de la adquisición, McDonald’s habla de mejorar la «personalización» y la «tecnología de decisiones lógicas» en base a compras previas, la hora del día, el clima y otros detalles menores. Pero eso no cuesta 300 millones de dólares –que es la cifra que dan varios medios norteamericanos– y Dinamic Yield, en realidad, sabe hacer más cosas. Por ejemplo: «Desencadenar capas de comportamiento». La traducción sería algo así: «Mandar mensajes a tu móvil en un momento muy concreto para que te animen a hacer algo que no tenías previsto hacer».

McDonald’s es un buen cliente: vende un producto tentador pero con mala fama. Es fácil imaginar a un consumidor deseando y a la vez no queriendo una hamburguesa. ¿Y si McDonald’s pudiera saber cuándo nos ocurre eso y, quizá, animarnos a que va, venga, por un día no pasa nada? Dynamic Yield igual puede ayudarles.

Con todos sus eufemismos, incentivar el consumo a través del móvil en tiempo real por vías legítimas –el usuario da sin ser consciente su visto bueno al descargarse una app, comprar un jersey o visitar una web– es una vía comercial habitual hoy. Una mañana sale alguien de su casa y navega por internet mientras desayuna. Su patrón de webs visitadas varía respecto a otros días. Mira, por ejemplo, más webs del corazón, una pista que se asocia con tristeza. La tristeza es un factor que aumenta las ganas de comprar. En ese preciso momento, un email, pop-up o sms con una oferta de abrigo o viaje tiene más probabilidades de ser eficaz.

El precio barato de tus datos

En 2018 había en el mundo 33 zetabytes de datos. En 2025 habrá 175, según un estudio de la consultora International Data Corporation (IDC). Un zetabyte son 10²¹ bytes. Es la unidad que va después del gigabyte, terabyte, petabyte y exabyte. Todas las palabras que han sido dichas por la humanidad ocupan 5 exabytes, ni siquiera 1 zetabyte, según TechTarget. En 2010, apenas había un par de zetabytes en total.

El crecimiento de los datos en la nube de empresas, humanos, coches e instituciones en la nube será sideral. Estamos solo en el primer capítulo de la era de los datos. Quizá entonces el valor de nuestros datos crezca, porque hoy nuestros datos son baratos: 1,42 euros al mes en Europa, 1,05 en el mundo, según los cálculos de la publicación Strategy+Business. No es mucho, pero es que de momento generan sobre todo anuncios. Los dominadores son Google y Facebook. El trabajo que harán empresas como Dynamic Yield está creciendo y convertirán a todas las empresas en tecnológicas.

La industria de los datos es muy desconocida. «El propio ecosistema global permite que no todos tengan toda la información, pero puedan hablar entre sí. No tienen que dar explicaciones a nadie. Es un mercado que pasa por debajo del agua. Nada transparente. También porque escapa jurisdicciones. Es todo muy nuevo», dice Juan Tapiador, profesor de la Universidad Carlos III.

Las empresas son esencialmente de dos tipos: unas rastrean datos y otras los ordenan. A veces hay empresas que hacen ambas cosas. Son inmensamente útiles: no es lo mismo tratar de convencer a 1 millón de personas con un anuncio en la tele que a 50.000 que les interesa tu producto y justo en este momento es más probable que vayan a comprarlo.

Entre 2013 y 2018, Facebook tuvo un acuerdo con al menos cuatro grandes empresas de comercio de datos, Acxiom, Epsilon, Experian y Oracle Data Cloud: «Ese acuerdo con Facebook nos ha permitido por primera vez en la historia ver qué datos tienen las agencias de datos, pero no saber de dónde vienen», dice Oana Goga, investigadora del Centro Nacional de Investigación Científica en Grenoble (Francia).

Esas empresas tenían cientos de variables de información sobre más del 90% de usuarios de Facebook en Estados Unidos. Los investigadores miraron otros seis países y el volumen era menor. Esta información la hizo pública Facebook durante 5 años en su herramienta de audiencias. Las empresas de datos siguen haciendo su trabajo sin Facebook.

Una prueba de las ganas que tiene este sector de permanecer en la sombra es cómo esconden su actividad. El dominio rlcdn.com habla con cientos de apps, entre ellas muchos medios, grandes servicios y hasta páginas porno. ¿Para qué quiere saber una empresa de perfilado que alguien ve porno? O, mejor aún, ¿cuánto porno ve? El registro del dominio está hecho en Panamá y varios proxies y nombres pantalla aspiran a ocultar quién está al final de la cadena. La atribución es uno de los retos de los académicos que estudian el sector.

Los datos se transmiten vinculados a algún identificador personal. «Hay datos en nuestros dispositivos que son persistentes y permiten identificar a cada usuario y dispositivo de forma unica», dice Narseo Vallina-Rodríguez, profesor de investigación en IMDEA Networks en Madrid. Esos identificadores son por ejemplo el IMEI del móvil, el IMSI de la SIM, el email, la dirección MAC, el número de teléfono. «Muchas veces nos hacen trampas para que demos esa información con formularios. Son el pegamento que permite a las empresas poder agregar y vincular datos de un usuario especifico en bases de datos. Las organizaciones que recolectan este tipo de id únicos es en gran medida porque quieren monitorizarte», añade Vallina-Rodríguez.

Esos datos por sí solos parecen detalles anodinos pero que agregados cobran vida: qué apps tienes en el móvil, cómo tecleas, qué escribes y borras antes de postear, las fotos que subes, la frecuencia cardiaca, el acelerómetro, la localización, las veces que miras el móvil, a qué velocidad das «me gustas», gestos de tu cara. Las variables son cientos.

Hay empresas que rastrean ese caudal de información, muy vinculada al móvil. Luego hay otras –o las mismas– que cogen esa información y estudian cómo medir «tristeza» o «entusiasmo». Si es en tiempo real, mejor. La novedad no es tanto la capacidad de almacenamiento sino la de computación: ¿qué vemos si a estas tres variables que dan este tipo de perfil le añadimos esta otra? No hace falta que los resultados sean científicamente perfectos. Es una aproximación, no un diagnostico. Si alguien parece estar triste o adormilado igual le apetece más una hamburguesa. Y si fallas, no es grave ni caro.

El Estado norteamericano de Vermont puso en marcha en febrero una ley para que las empresas de datos estén en un registro público. Se apuntaron 121. Estas empresas no existen desde hace unos años. Acxiom, por ejemplo, lleva décadas en el sector: «Accede a los más de 45 años de datos y especialización en resolución de identidad de una manera completamente autogestionada», dicen en su web con su lenguaje eufemístico. Antes de internet, los datos venían de suscripciones a revistas y tarjetas de fidelización del súper. Ahora tienen bastante más profundidad.

Fuente:https://elpais.com/tecnologia/2019/03/30/actualidad/1553979756_316468.html