Análisis sobre técnicas de captación de conversaciones en marketing digital (1)

 

La digitalización inherente a la Sociedad de la Banda Ancha y la necesidad de generar contenidos y ofertas constantes (cloud journalism) alumbra inquietud sobre el uso de datos de navegación y de datos personales de los usuarios. Diversos aparatos (telefonía móvil, tabletas, televisores, ordenadores y otros) son motivo de sospecha en ese sentido. En el caso de los smartphones, graban conversaciones de los usuarios, sin su consentimiento, utilizando el micrófono. Posteriormente, las empresas lanzan anuncios personalizados sobre el objeto de las conversaciones captadas. Mediante el big data y la inteligencia artificial, se consigue un control de los usuarios con el fin de crear un perfil exacto. El objetivo de esta investigación, que utiliza la técnica cualitativa de las entrevistas en profundidad con especialistas en la materia, consiste en averiguar y analizar el fenómeno de captación de conversaciones con objetivo comercial. Se concluye que la fórmula de recabar datos es de difícil control, y que existen vías intermedias para satisfacer a empresa y consumidor.

1. Marco teórico

En la presente investigación se pretenden analizar las técnicas de captación de conversaciones en marketing digital, un fenómeno ascendente con numerosas connotaciones de diversos tipos (comunicativas, comerciales, éticas y tecnológicas, principalmente).

En un entorno de presión constante por crear contenidos y ofertas de cara al consumidor (cloud journalism) (Fondevila-Gascón, 2010), en el contexto de la Sociedad de la Banda Ancha (Fondevila-Gascón, 2013), la captación de conversaciones es una herramienta cada vez más utilizadas por las empresas del área de marketing, de forma transversal, en los diversos sectores productivos.

En el contexto de la industria 4.0, que combina el uso de bases de datos (big data), inteligencia artificial, Internet de las Cosas y blockchain, la conservación y el manejo de datos de conversaciones privadas sin consentimiento ni conocimiento de los afectados se está convirtiendo en una fuente atractiva pero conflictiva de oportunidades comerciales.

El ascenso de la producción de datos a raíz del uso de herramientas tecnológicas y la recolección de información en aras de crear un perfil personalizado de usuario promueve la economía de los datos (Castillo, 2020). La constitución de patrones de comportamiento facilita más granularización y precisión en el perfil del cliente. Para la empresa especializada en recogida de datos de Internet, la misión es monitorizar y controlar la conducta del consumidor en línea y comercializar la información a terceras empresas.

El desarrollo de la cuarta revolución industrial (con la quinta en perspectiva) afecta a una plétora de sectores industriales. La consolidación y el aumento de gasto medio por usuario en comercio electrónico, tanto en business to administration (B2A), como en business to business (B2B), como en business to consumer (B2C), y la depuración en los algoritmos dedicados a la relación y a la interacción con el consumidor (robótica e Internet 4.0) permiten optimizar el proceso de venta (Boweny Whalen, 2017; Moreno, Ramón y Such, 2018; Fondevila-Gascón et altri, 2020).

El sistema de algoritmos de la inteligencia artificial intenta manipular y averiguar la tipología de anuncios a mostrar (Más, Ramón y Aranda, 2020), y afinar el perfil de cliente potencial o de buyer persona. El objetivo es mejorar la eficiencia de las campañas e inversiones de marketing y el posible retorno de la inversión y monetización (López de Mántaras, 2019), teniendo en cuenta la ventaja competitiva para las empresas que adoptan estrategias de este tipo (MartínezRamil, 2021). Ese engranaje volcado en la consecución y el cruce de datos, con frecuencia sin conocimiento del cliente, se sitúa en el umbral ético. La dicotomía entre derecho a la intimidad y opciones de marketing es delicada, puesto que la inteligencia artificial agrega y analiza ingentes bases de datos (Shaw, 2019).

Las empresas tecnológicas beben del manantial de la hiperconectividad del usuario, el cross media (la recepción y el envío de información por diversos canales, es decir, la multicanalidad) y la multiplicación de la cantidad de dispositivos móviles utilizados por cada usuario, como ocurre con el fenómeno del turismo inteligente (Gretzel et altri, 2015; Segittur, 2015) o en plataformas colaborativas (Fondevila-Gascón, Berbel y Muñoz-González, 2019). La normalización de los wearables aporta aún más posibilidades de control de datos (Cerezo, Guevara y Enciso, 2017).

El uso in aumentando de la cornucopia de recursos digitales (páginas web, blogs o redes sociales) durante el ciclo natural de consumo combina las acciones de marketing con la infraestructura tecnológica, mezclando innovación, tecnología, accesibilidad y sostenibilidad. La huella digital o electrónica supone un conjunto de datos sobre los patrones de consumo que puede utilizar la empresa que analiza datos (Fuchs, Höpken y Lexhagen, 2014; Santos, Veiga y Águas, 2016; Henseler, Müller y Schuberth, 2018). La huella procede de la navegación en Internet o en el dispositivo móvil, de la búsqueda de información a través de las redes sociales y del uso de datos obtenidos a través del dispositivo, sea mediante geolocalización, sea mediante micrófono (Almeida, 2019). La huella digital resume el comportamiento del usuario en la vida real, trasladado a Internet, lo que permite a empresas, agencias de marketing y agencias de medios utilizar datos sobre los clientes, que abarcan tipos de compra, horarios, necesidades, comportamientos y experiencias.

Conociendo la huella digital, el uso de algoritmos fundamentados en la inteligencia artificial facilita a las empresas la personalización de la demanda con el fin de segmentar mercados o fijar precios adecuados a cada momento. Los algoritmos matemáticos consiguen patrones de datos que permiten analizar relaciones complejas y facilitar la toma de decisiones (Jones et altri, 2018), amén de identificar con precisión el deseo de cada usuario en cada momento.

Las empresas especializadas en marketing digital utilizan la información del cliente para personalizar y orientar las inserciones publicitarias para que sean más atractivas y se liguen a los intereses del consumidor, aunque una reacción inmediata o a medio plazo es de preocupación por la privacidad (Tucker, 2014) y la sensación de carencia de control sobre las fuentes de datos que brotan de la interconexión entre bases de datos, algoritmos y huella digital.

Pese a que las normativas alusivas son cada vez más restrictivas, el uso de los sistemas de intercambio y sincronización de las cookies promueve mensajes publicitarios personalizados (Diaz, 2015) y la distribución de datos y el seguimiento de movimientos y circulación del usuario, registrando datos clickstream sobre el recorrido en página web (Holmes, 2018). Las API Topics de Google llevan a cabo desde 2022 un seguimiento de la navegación de cada IP durante tres semanas, para aporta cinco palabras clave sobre las que enviar ofertas adaptadas. Es una manera de minimizar la sensación de control y de optimizar la interacción con el cliente.

Pese a la desconfianza hacia las cookies aparecida en medios de comunicación, según la compañía de programación antivirus Avast el 60% de españoles asumen la política de las cookies en las páginas web. Uno de los argumentos de aceptación es un acceso más veloz a las páginas. En esta línea, apenas el 13% se oponen directamente las cookies, y un escaso 14% leen la política de privacidad sobre lo que implica la aceptación de las cookies en la página web. Las cookies registran la actividad de navegación de un usuario y permiten a los anunciantes emplear esa información para ofrecer publicidad personalizada o dirigida.

Uno de los beneficiarios de esas opciones de acceso a datos es el sector de empresas tecnológicas de espionaje y control de los usuarios. La aparición de la COVID-19 impulsó la demanda de aplicaciones de videoconferencia como Zoom, Slack, Webex y Teams, tanto para uso personal como profesional. Con el fin de admitir la funcionalidad de estas aplicaciones, los usuarios deben aceptar requerimientos como el acceso de la cámara y el micrófono del dispositivo utilizado. Estos requisitos son frecuentes en sistemas operativos de estas características. Al analizar las disfunciones derivadas del empleo de la opción de silenciar micrófono de estas aplicaciones de videoconferencias, Webex escuchaba las conversaciones a través del micrófono mientras este estaba silenciado, sin conocimiento del usuario. En cuanto a los datos recopilados en cada audio, estos se transferían a los servidores de Webex para luego ser empleados con fines que se desconocen.

En este sector, Google es la mayor empresa de espionaje y registro de datos a través de la fórmula del Real-Time Bidding (RTB). Se trata de un seguimiento de información que trazan las páginas webs y las aplicaciones para espiar búsquedas en Internet y registrar la ubicación del usuario mediante sistemas de geolocalización para crear un perfil del individuo (Ryan, 2022). España se sitúa en el tercer lugar del ranking europeo de RTB, con un valor de 426 emisiones diarias, tras el Reino Unido (462) y Polonia (431). Las empresas tecnológicas rastrean esos datos en 376 ocasiones por día en un usuario europeo y en 747 en un usuario estadounidense.

En global, en Europa se recaban 197.000 millones de emisiones diarias, y en Estados Unidos 294.000 millones. Los datos privados europeos y estadounidenses se venden y se convierten en publicidad personalizada a empresas de países extranjeros, sobre todo a China y Rusia, sin control alguno. Hay que considerar que buena parte de la publicidad en sitios web y aplicaciones se lanza mediante RTB. En 2021, el sector del RTB generó más de 117.000 millones de dólares de facturación en Estados Unidos y Europa, y los patrocinadores invierten unos 100.000 millones de dólares al año en RTB en Estados Unidos y Europa con fines comerciales.