El microsegmentado es el uso de datos en línea para adaptar los mensajes publicitarios a las personas, basándose en la identificación de las vulnerabilidades personales de los destinatarios. Estas tácticas se pueden utilizar para promocionar un producto o un candidato político. [1] Las técnicas de minería de datos de marketing directo que se utilizan a menudo implican una segmentación predictiva del mercado (también conocida como análisis de conglomerados ). Las tácticas de microsegmentado se basan en la transmisión de un mensaje personalizado a un subgrupo sobre la base de información única sobre ese subgrupo.
Los partidos políticos y las campañas electorales utilizan cada vez más el microtargeting [2] , incluidos Australia [3] , los partidos políticos republicano y demócrata de los Estados Unidos , así como los candidatos que rastrean a los votantes individuales e identifican a los posibles partidarios. Utilizan diversos medios de comunicación, como el correo directo, las llamadas telefónicas, las visitas a domicilio, la televisión, la radio, la publicidad web, el correo electrónico y los mensajes de texto, entre otros, para comunicarse con los votantes, elaborar mensajes para generar apoyo para la recaudación de fondos, los eventos de campaña, el voluntariado y, finalmente, para que acudan a las urnas el día de las elecciones .
El microsegmentación también puede ser utilizada, a veces por actores extranjeros, para difundir desinformación sobre candidatos y eventos políticos entre grupos objetivo. [4] [5] [6] Por ejemplo, durante las elecciones estadounidenses de 2016, las campañas de desinformación rusas se dirigieron a los seguidores de Facebook y la ahora extinta Cambridge Analytica explotó sus datos. [7] [8] [9] Se han planteado inquietudes sobre la legalidad y la restricción del microsegmentación tanto en Europa como en los Estados Unidos. [10] [11] [12]
Aunque algunas de las tácticas de microsegmentación se habían utilizado en California desde 1992, realmente comenzaron a usarse a nivel nacional recién en 2004. [13] En ese año, Karl Rove , junto con Blaise Hazelwood en el Comité Nacional Republicano , lo utilizaron para llegar a los votantes en 18 estados a los que la campaña de reelección de George W. Bush no pudo llegar por otros medios. Los resultados fueron mayores contactos con los probables votantes de Bush. Por ejemplo, en Iowa la campaña pudo llegar al 92% de los eventuales votantes de Bush (en comparación con el 50% en 2000 ) y en Florida pudo llegar al 84% (en comparación con el 50% en 2000). [14] Gran parte de este trabajo pionero fue realizado por Alex Gage y su firma, TargetPoint Consulting.
También en 2004, Jeff Ballabon , un alto ejecutivo de la editorial de contenidos especializados y gigante de Internet Primedia, Inc. , propietaria de About.com , se dedicó de forma independiente a una forma de microsegmentación para el voto judío. "Según personas familiarizadas con la campaña, asesoró a la Casa Blanca sobre cómo llegar a cada una de las docenas de comunidades ortodoxas distintas: siria y húngara, jasídica y haredí". [15] Los esfuerzos de Ballabon también tuvieron éxito, y The Forward informó que Ballabon "básicamente creó un nuevo grupo demográfico en este ciclo electoral... ayudó a poner a sus compañeros judíos ortodoxos en el mapa como un electorado separado del Partido Republicano. Él -o más bien, el presidente Bush- fue recompensado magníficamente cuando hasta el 80% de los judíos ortodoxos a nivel nacional dieron su voto a la candidatura del Partido Republicano". [16] [17]
Los demócratas hicieron un uso limitado de la microsegmentación en 2004, y algunos atribuyeron la victoria de Kerry en Iowa en 2004 a esta técnica. [18] Algunos artículos de prensa atribuyeron las victorias en ese ciclo electoral a la superioridad republicana en esa área. [ 19] Los demócratas desarrollaron posteriormente capacidades de microsegmentación para el ciclo electoral de 2006. [13] [14] "No es ningún secreto que el otro bando [los republicanos] se dio cuenta de esto un poco antes", dijo Josh Syrjamaki, director del capítulo de Minnesota de America Votes en octubre de 2006. "Nos llevan cuatro o seis años de ventaja en este tema... pero creemos que podemos empezar a ponernos al día". [20] En la India, empresas como EdwardGlobal fueron las primeras en combinar la microsegmentación con la geoperimetraje. [21]
Entre 2010 y 2012, la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID) operó la red social ZunZuneo en Cuba en un esfuerzo de microsegmentación para identificar a quienes apoyaban y se oponían al gobierno cubano para poder promover una " Primavera Cubana " en la plataforma. [22]
En las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016 , Cambridge Analytica jugó un papel en la promoción de Ted Cruz y, finalmente, de Donald Trump . [23] Sin embargo, las afirmaciones de la influencia de Cambridge Analytica, hechas por sus gerentes, no han sido probadas, y el oponente de Cruz, Ben Carson, finalmente no tuvo éxito a pesar de que él también involucró a Cambridge Analytica en su campaña. [24]
El microsegmentación es una forma de segmentación que utiliza los últimos avances tecnológicos para recopilar grandes cantidades de datos en línea. Los datos de las huellas digitales de las personas se analizan para crear y transmitir mensajes que reflejen las preferencias y la personalidad de un individuo. [25] Las investigaciones han demostrado que dichas huellas digitales se pueden utilizar para predecir de forma precisa y discreta los rasgos y estados psicológicos de grandes grupos de personas. [26] El microsegmentación es una modificación de una práctica utilizada por los vendedores directos comerciales. No sería posible a gran escala sin el desarrollo de bases de datos grandes y sofisticadas que contengan datos sobre la mayor cantidad posible de votantes. La base de datos rastrea esencialmente los hábitos de los votantes de la misma manera que empresas como Visa rastrean los hábitos de gasto de los consumidores. La base de datos del Comité Nacional Republicano se llama Voter Vault . La iniciativa del Comité Nacional Demócrata se llama VoteBuilder. [27] Catalist está desarrollando una iniciativa demócrata paralela , una iniciativa de 9 millones de dólares encabezada por Harold Ickes , [14] mientras que la principal base de datos no partidista la ofrece Aristotle . [28]
Las bases de datos contienen información específica sobre un votante en particular (afiliación partidaria, frecuencia de votación, contribuciones, voluntariado, etc.) junto con otras actividades y hábitos disponibles a través de intermediarios de datos comerciales . Por ejemplo, la empresa Cambridge Analytica agregó el análisis del perfil psicológico OCEAN (apertura, escrupulosidad, extroversión, amabilidad y neuroticismo) a otros datos privados y públicos, y desarrolló la capacidad de “micro-segmentar” a consumidores o votantes individuales con mensajes que probablemente influyan en su comportamiento. [29] Esa información personal es un “producto” que se vende a las empresas interesadas. Estos datos son particularmente esclarecedores cuando se representan a través de un sistema de información geográfica (GIS), donde las tendencias basadas en la ubicación se pueden mapear junto con docenas o cientos de otras variables. Esta representación geográfica también la hace ideal para que los voluntarios visiten a los votantes potenciales (armados con listas en la mano, dispuestas en la ruta más corta, de manera muy similar a cómo FedEx y UPS predeterminan las rutas de entrega).
Estas bases de datos se analizan a continuación para identificar cuestiones importantes para cada votante y determinar si es más probable que ese votante se identifique con un partido u otro. Como lo describe el director ejecutivo de Cambridge Analytica, su clave era identificar a las personas que podrían verse tentadas a votar por su cliente o desanimadas a votar por su oponente. [29] Obviamente, la información política es importante en este caso, pero las preferencias de los consumidores también pueden desempeñar un papel. A continuación, los votantes individuales se agrupan sobre la base de sofisticados modelos informáticos. Estos grupos tienen nombres como "Independientes sindicales de clase baja", "Moderados en materia de impuestos y terrorismo" y "Perros de noticias suburbanos de mayor edad". [14] [20]
Una vez que se ha establecido una multitud de grupos de votantes de acuerdo con estos criterios y sus mínimas diferencias políticas, se pueden enviar los mensajes personalizados a través de los medios adecuados. Si bien antes los partidos políticos y los candidatos preparaban un único anuncio televisivo para su difusión general en todo el país, ahora no es nada raro tener varias docenas de variaciones de un mismo mensaje, cada una con un mensaje único y personalizado para esa pequeña franja demográfica del público votante. Lo mismo ocurre con los anuncios de radio, el correo directo, el correo electrónico, así como con los discursos de campaña y los actos de recaudación de fondos.
{{cite book}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )Es muy importante señalar que esto es lo que las campañas políticas llaman "microsegmentación", en la que perfiles basados en datos adaptan los mensajes políticos a los votantes potenciales en función de sus características demográficas, intereses y aficiones. Y, como era de esperar, esto es exactamente lo que hizo la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID) entre 2010 y 2012 en un intento descuidado de desestabilizar a Cuba con un "Twitter cubano" llamado ZunZuneo. ... Los contratistas empleados por el Estado estadounidense también desarrollaron los tres tipos de perfiles políticos mensurables antes mencionados con el objetivo de fomentar lo que se denominó con optimismo una "primavera cubana".