Cómo pueden trabajar los equipos de marketing con los datos ante la reducción del uso de cookies
En 2026, los equipos de marketing no trabajan en un entorno completamente libre de cookies, sino en uno cada vez más fragmentado. Las cookies de terceros siguen estando disponibles en la configuración estándar de Chrome para los usuarios que las permiten, mientras que Safari y Firefox aplican restricciones mucho más estrictas al seguimiento entre sitios. Las decisiones de consentimiento, los controles de privacidad de los dispositivos móviles, los bloqueadores de anuncios y las diferencias entre dispositivos generan aún más lagunas. Como resultado, una misma campaña puede ofrecer información detallada sobre un visitante y muy pocos datos observables sobre otro. La respuesta adecuada no consiste en buscar un sustituto oculto que permita recuperar todas las señales perdidas. Es necesario crear un enfoque de datos que siga funcionando incluso cuando los recorridos individuales solo sean parcialmente visibles. Esto implica recopilar información propia con una finalidad clara, mejorar la calidad de los registros de clientes, respetar el consentimiento, medir resultados comerciales en lugar de centrarse únicamente en los clics y utilizar pruebas controladas para estimar qué cambios produce realmente el marketing.
Por qué la reducción de las cookies cambia el funcionamiento de los datos de marketing
La disminución del seguimiento entre sitios se produce de forma desigual porque los navegadores han adoptado políticas diferentes. En abril de 2025, Google decidió mantener el sistema existente de elección sobre cookies de terceros en Chrome, en lugar de introducir una nueva solicitud independiente. Posteriormente, comenzó a retirar varias tecnologías de Privacy Sandbox que habían sido diseñadas para cubrir determinadas necesidades publicitarias con un menor uso del seguimiento entre sitios. Safari sigue limitando este tipo de seguimiento y elimina los datos de terceros cuando el usuario no ha interactuado directamente con el proveedor correspondiente, mientras que Firefox bloquea de forma predeterminada las cookies de seguimiento entre sitios. Por este motivo, los equipos de marketing deberían dejar de planificar su actividad en torno a una única fecha límite para todo el sector. El problema práctico ya existe: el reconocimiento de audiencias y el registro de conversiones varían según el navegador, el estado del consentimiento, el inicio de sesión, el dispositivo y el canal publicitario.
Esta fragmentación pone de manifiesto debilidades que antes quedaban ocultas debido a la abundancia de identificadores. Un panel de análisis puede seguir mostrando conversiones, pero no puede garantizar que cada venta haya sido asignada a la campaña correcta. Un servicio publicitario puede atribuirse una compra después de una visualización, otro puede reclamar la misma compra después de un clic y la cuenta de analítica puede mostrar una tercera versión porque utiliza reglas de atribución diferentes. Estas diferencias no significan necesariamente que uno de los informes sea incorrecto. A menudo indican que cada sistema solo puede observar una parte limitada del recorrido. Los equipos de marketing deben considerar los informes de los canales como pruebas elaboradas bajo reglas específicas, y no como un registro completo del comportamiento del cliente.
El cambio más útil consiste en organizar los datos en función de las decisiones que deben tomarse. Antes de recopilar un campo o añadir una etiqueta de seguimiento, el equipo debería poder explicar qué pregunta permitirá responder esa información. Un comercio puede necesitar saber qué campañas atraen a nuevos compradores con márgenes saludables. Un negocio de suscripción puede conceder más importancia a la activación y a la retención durante los primeros tres meses que al registro inicial. Un equipo dedicado a empresas puede necesitar relacionar las consultas recibidas con oportunidades cualificadas y ventas cerradas. Estos objetivos son más claros que intentar “registrarlo todo”. También ayudan a reducir la recopilación innecesaria, acordar definiciones coherentes y dedicar más tiempo a mejorar la información que influye en el presupuesto, las creatividades, las ofertas y la experiencia del cliente.
Comenzar con una auditoría práctica de datos y consentimiento
Una auditoría útil comienza con un inventario sencillo de los datos que ya utiliza la empresa. Para cada fuente, conviene registrar qué información se recopila, por dónde entra en la organización, quién es responsable de ella, para qué se necesita, durante cuánto tiempo se conserva y qué consentimiento u otra condición jurídica permite tratarla. El inventario debería incluir la analítica del sitio, las etiquetas publicitarias, los registros de clientes, los pedidos de comercio electrónico, los formularios de contacto, la actividad del correo electrónico, los programas de fidelización, la atención al cliente y las ventas realizadas fuera de internet. También debería identificar los datos recibidos de agencias y proveedores tecnológicos. El objetivo no es crear un documento extenso que nadie mantenga actualizado, sino detectar recopilaciones duplicadas, responsabilidades poco claras, etiquetas obsoletas, nombres incoherentes y datos que ya no responden a una necesidad real de marketing o servicio.
La revisión de privacidad debe abarcar más que las cookies convencionales. En abril de 2026, la Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido publicó su versión definitiva de las directrices sobre tecnologías de almacenamiento y acceso, aplicables también a píxeles de seguimiento, parámetros añadidos a enlaces, almacenamiento local, identificación por huella digital, scripts y etiquetas. Las normas británicas incluyen excepciones específicas para determinadas funciones esenciales, estadísticas limitadas y preferencias de apariencia, aunque las condiciones de cada excepción son importantes y, en algunos casos, debe ofrecerse una forma sencilla de oponerse. La mayoría de las actividades de publicidad conductual siguen requiriendo información clara y un consentimiento previo válido cuando no puede aplicarse ninguna excepción. Los equipos que trabajan en varios países deben revisar los requisitos locales en lugar de utilizar la misma configuración del aviso de consentimiento en todos los mercados y asumir que será suficiente.
La auditoría debería finalizar con un mapa de medición de los recorridos más importantes de los clientes. Conviene seleccionar aquellos que influyen en los ingresos o en el valor a largo plazo, como una primera compra, una consulta reservada, una solicitud completada o la renovación de un contrato. Cada recorrido debe seguirse desde la fuente inicial hasta el sitio o la aplicación, el registro del cliente y el resultado comercial final. También es necesario señalar dónde se pierden los identificadores, dónde llegan los datos con retraso y dónde los informes utilizan definiciones distintas. Este análisis suele mostrar problemas prácticos que pueden corregirse sin una reconstrucción completa: faltan parámetros de campaña, los formularios crean contactos duplicados, las consultas telefónicas no se relacionan con las campañas, los reembolsos siguen contabilizándose como ingresos o el equipo de ventas utiliza etapas de oportunidad incoherentes.
Crear datos propios que las personas estén dispuestas a compartir
Los datos propios son aquellos que se recopilan mediante una relación directa con un cliente o posible cliente. Incluyen transacciones, consultas, actividad de cuentas, suscripciones por correo electrónico, participación en programas de fidelización, interacciones con atención al cliente, inscripciones en eventos y preferencias proporcionadas voluntariamente por una persona. Su valor depende de su relevancia y del permiso para utilizarlos, no únicamente de su volumen. Una base de datos con millones de contactos antiguos o de procedencia poco clara resulta menos útil que un conjunto más pequeño de registros precisos vinculados a comportamientos reales de los clientes. Los equipos de marketing deberían centrarse en datos que mejoren el servicio, la comunicación o la medición. Cuando un campo no tiene un uso claro, genera riesgos de privacidad o es poco probable que permanezca actualizado, recopilarlo puede aumentar los costes sin aportar información útil.
Las personas suelen estar más dispuestas a compartir información cuando el intercambio resulta comprensible. Un centro de preferencias puede permitir que los clientes elijan categorías de productos, frecuencia de comunicaciones o disponibilidad local. Un formulario de presupuesto puede solicitar únicamente los datos necesarios para preparar una respuesta precisa. Un programa de fidelización puede explicar cómo se utiliza el historial de compras para ofrecer recompensas o un servicio más adecuado. Este enfoque suele denominarse perfilado progresivo: la empresa solicita una pequeña cantidad de información relevante en cada etapa, en lugar de mostrar un formulario extenso durante la primera visita. De esta forma se reduce la fricción y el equipo puede aprender a partir del comportamiento real con el paso del tiempo. La explicación debe ser específica, porque las promesas imprecisas sobre una “mejor experiencia” no aclaran qué ocurrirá con los datos.
Conectar la información propia no exige sustituir todos los sistemas al mismo tiempo. La mayoría de las organizaciones puede comenzar con un conjunto reducido de campos estables compartidos entre marketing, ventas y atención al cliente: un identificador de cliente o contacto, su estado, el estado del consentimiento, la fuente de adquisición, la etapa principal del ciclo de relación y los resultados comerciales confirmados. Estos campos deberían utilizar definiciones acordadas y actualizarse desde una fuente de referencia claramente identificada. Una conexión práctica entre los registros de comercio electrónico, los datos de clientes y los informes de campañas puede responder preguntas mucho más valiosas que un gran proyecto de datos sin casos de uso definidos. El objetivo inicial debe ser obtener una visión fiable de los acontecimientos importantes, no crear un retrato perfecto de cada persona.
Utilizar el consentimiento y la calidad de los datos como controles cotidianos
El consentimiento debe tratarse como información operativa y no como una tarea de diseño que se resuelve una sola vez. Un registro útil suele necesitar identificar a la persona o al dispositivo, la fecha y la fuente de la elección, las finalidades aceptadas o rechazadas, la versión del texto o de la política mostrada y cualquier retirada posterior. Estas decisiones deben llegar a las herramientas que utilizan los datos. No basta con que un aviso registre un rechazo si las etiquetas publicitarias, las cargas de audiencias o los procesos de correo electrónico continúan funcionando sin cambios en otros sistemas. Los clientes también deberían disponer de una forma sencilla de modificar sus preferencias. Esto reduce los riesgos de incumplimiento y evita que los equipos creen campañas basadas en permisos incompletos, desactualizados o imposibles de demostrar.
La calidad de los datos mejora mediante una gestión rutinaria de las responsabilidades. Cada campo importante debería contar con una definición, un formato permitido, una fuente, una regla de actualización y una persona responsable. Los formularios pueden validar las direcciones de correo electrónico y los campos obligatorios antes del envío. Los registros de clientes pueden revisarse para detectar duplicados y combinarse según reglas controladas. Los nombres de las campañas pueden seguir una convención común para evitar que los informes dividan una misma actividad entre varias denominaciones. Los resultados de ventas deberían revisarse para detectar valores ausentes, pedidos cancelados e ingresos registrados con retraso. Estas tareas pueden parecer básicas, pero influyen directamente en la segmentación, los informes y las pujas automatizadas. Enviar datos de baja calidad con mayor rapidez no mejora su utilidad.
Las herramientas publicitarias pueden utilizar información propia para recuperar parte de la medición perdida cuando las cookies no están disponibles. Las conversiones mejoradas de Google Ads, por ejemplo, pueden utilizar datos de clientes cifrados mediante hash que se facilitan durante una conversión, mientras que Customer Match puede emplear información compartida directamente por los clientes con una empresa. En 2026, Google también unificó varios métodos de entrada para conversiones mejoradas, de modo que los datos pueden recibirse desde etiquetas y conexiones directas dentro de una misma configuración de cuenta. El uso de hash es una medida de seguridad, pero no demuestra que los datos sean anónimos ni que su tratamiento sea legal. Los equipos siguen necesitando una base jurídica válida, señales de consentimiento precisas cuando sean necesarias, avisos adecuados y controles sobre la información que se envía. El mismo nivel de atención debe aplicarse a cualquier proveedor que acepte listas de clientes o eventos registrados desde servidores.
Medir el marketing sin fingir que cada recorrido es completamente visible
Un enfoque de medición resistente combina tres tipos de pruebas. Los datos observados registran acontecimientos que pueden relacionarse directamente, como un pedido completado vinculado al clic de una campaña. Los datos modelizados estiman la actividad ausente cuando no se dispone de consentimiento o identificadores. Los datos experimentales comparan lo que ocurrió con una acción de marketing frente a un grupo de control creíble. Ninguna de estas fuentes resulta suficiente por sí sola. Los datos observados son detallados, pero incompletos; la modelización depende de supuestos; y los experimentos pueden cubrir únicamente determinadas campañas o periodos. Cuando se utilizan conjuntamente, ofrecen una visión más honesta del rendimiento. El equipo debería indicar qué cifras son observadas, estimadas o medidas mediante experimentos para que los responsables comprendan el nivel de certeza disponible.
Los informes de los canales deberían compararse con los registros comerciales. Un cuadro de seguimiento semanal puede incluir inversión publicitaria, visitas o consultas cualificadas, nuevos clientes, ingresos netos, margen bruto, repetición de compra y retención. Las métricas exactas dependerán del modelo de negocio, pero el principio se mantiene: el rendimiento del marketing debe conectarse con resultados registrados fuera de la cuenta publicitaria. El retorno de la inversión publicitaria puede ser útil para la optimización diaria, aunque también puede favorecer campañas que captan una demanda ya existente o se dirigen a personas que probablemente habrían comprado de todos modos. El margen, el valor de los nuevos clientes y la retención suelen ofrecer una base más realista para decidir el presupuesto que los ingresos atribuidos por sí solos.
La atribución intenta determinar qué punto de contacto recibe el mérito, mientras que la incrementalidad busca saber si el marketing produjo un resultado adicional. La segunda pregunta es más útil cuando los identificadores son incompletos. Los equipos de mayor tamaño pueden realizar pruebas de exclusión geográfica o por audiencia, en las que un grupo comparable recibe menos publicidad o ninguna durante un periodo definido. Los equipos más pequeños pueden probar cambios por región, tienda, grupo de productos o intervalo temporal, siempre que registren otros factores que puedan influir en la demanda. Una prueba no necesita ser matemáticamente perfecta para mejorar una decisión, pero sí requiere una hipótesis clara, una comparación adecuada, tiempo suficiente y una regla de interpretación definida antes de que comience la campaña.
Crear una rutina de trabajo para todo el equipo en 2026
Un programa específico de 90 días puede generar avances relevantes. Durante el primer mes, el equipo puede elaborar un inventario de etiquetas y fuentes de datos, identificar las cinco preguntas comerciales más importantes y seleccionar los recorridos de clientes que requieren una medición fiable. Durante el segundo mes, puede eliminar recopilaciones obsoletas, corregir nombres y registros de procedencia, mejorar la gestión del consentimiento y relacionar ventas confirmadas o resultados de contactos con los registros de campaña. Durante el último mes, puede iniciar una prueba controlada, publicar un cuadro de seguimiento compartido y documentar las carencias pendientes. Esta secuencia evita un error habitual: comprar nuevas soluciones antes de que la organización haya acordado definiciones, responsabilidades y decisiones.
Un reparto claro de funciones permite mantener el trabajo en marcha. Los responsables de marketing deberían definir las preguntas, las prioridades y los compromisos aceptables. Los analistas deberían establecer los métodos, los supuestos y los niveles de confianza. Los equipos de gestión de clientes y ventas deberían mantener las etapas del ciclo de relación y la calidad de los resultados. Los desarrolladores deberían controlar las etiquetas, la recopilación de eventos y las integraciones. Los especialistas en privacidad o asuntos jurídicos deberían revisar las finalidades, los avisos, el consentimiento y los acuerdos con proveedores. En una empresa pequeña, varias de estas responsabilidades pueden recaer en las mismas personas, pero aun así deben quedar claramente definidas. Una revisión mensual breve de la calidad de los datos, los problemas de consentimiento, los cambios de medición y los resultados de las pruebas resulta más útil que un gran proyecto anual que queda desactualizado antes de terminarse.
Cada nueva propuesta de recopilación de datos debería superar una comprobación práctica. El equipo debe ser capaz de explicar la pregunta comercial, la cantidad mínima de información necesaria, el beneficio para el cliente, las condiciones jurídicas, la precisión esperada, el mantenimiento continuo y las consecuencias de que desaparezca el proveedor o el identificador. Las afirmaciones sobre una medición completa deben tratarse con cautela, porque las normas de los navegadores, el consentimiento y el comportamiento de los clientes continuarán cambiando. Por tanto, una gestión sólida de los datos de marketing en 2026 no consiste en reconstruir el antiguo modelo de seguimiento entre sitios, sino en establecer relaciones fiables entre el permiso, los registros de clientes, los resultados comerciales y las pruebas disponibles. Los equipos que trabajen de esta forma podrán recopilar menos datos, pero comprenderán mejor sus límites y los utilizarán con mayor rigor.