De 2026 a 2029, se espera que el mercado se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 12,3 %, acercándose a los US$70,9 mil millones para 2029. Es importante destacar que una porción cada vez mayor de esta inversión se canalizará a través de la compra programática.

Este crecimiento no solo amplía las oportunidades, también eleva las exigencias. La demanda de datos de audiencias que permitan segmentación precisa, personalización y medición efectiva ha aumentado de forma sostenida. Sin embargo, la expansión del ecosistema ha traído consigo una proliferación de proveedores de datos de terceros, donde la calidad no siempre es homogénea.

A medida que crece esta complejidad, compañías como Eyeota, parte de Dun & Bradstreet, han centrado su propuesta en la calidad de los datos más que en el volumen, integrando además un enfoque Privacy-First , capacidades de identidad analítica al identificador y una infraestructura interoperable que facilita la activación de audiencias en distintos entornos. Para los especialistas en marketing, este enfoque resulta cada vez más relevante: la escalada por sí sola ya no garantiza resultados. Evaluar cómo se obtienen los datos, con qué frecuencia se actualizan y si reflejan comportamientos reales del consumidor se vuelve determinante para el rendimiento de las campañas.

Los proveedores de alta calidad aplican procesos rigurosos para garantizar que los datos se mantengan precisos, actualizados y en cumplimiento con las regulaciones de privacidad. Esto incluye validación continua, eliminación de registros obsoletos y estándares claros sobre cómo se construyen y mantienen los segmentos de audiencia. Sin estas salvaguardas, incluso los conjuntos de datos más grandes pueden deteriorarse rápidamente, introduciendo imprecisiones que debilitan la segmentación y desperdician la inversión en medios.

A medida que más especialistas en marketing buscan aplicar la IA en flujos de trabajo de publicidad y marketing, la importancia de la calidad de los datos solo se intensifica. Los sistemas de IA son muy eficaces para procesar señales y optimizar resultados, pero dependen por completo de la calidad de los datos que consumen. Los datos inexactos, desactualizados o mal obtenidos limitan el rendimiento y pueden amplificar errores a gran escala. Los datos de alta calidad y bien gobernados proporcionan la base que permite a la IA generar insights significativos, mejorar la segmentación y tomar mejores decisiones. Sin ello, incluso las herramientas más avanzadas tienen dificultades para ofrecer resultados confiables.

En este punto, la discusión deja de ser cuántos datos se tienen y pasa a ser qué tan confiables son. Eyeota apunta justamente a ese cambio de enfoque, al estructurar sus audiencias bajo estándares de validación, actualización y cumplimiento, y al habilitar su uso en distintos identificadores y plataformas. A través de su mercado global de datos y su amplia red de socios, la compañía permite a las marcas y agencias activar insights de audiencias confiables a escala en todo el ecosistema programático, en un entorno donde la privacidad y la interoperabilidad son cada vez más determinantes.

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