Avaliação de Adoção e Confiança em Data Clean Rooms

Boas-vindas! Esta pesquisa explora como os profissionais de marketing veem as data clean rooms para fins de mensuração. Deve levar aproximadamente 8 a 10 minutos para ser concluída. Sua participação é totalmente voluntária, e você pode parar a qualquer momento. Não há respostas certas ou erradas — estamos interessados em suas opiniões e experiências honestas com base nas práticas atuais da sua organização. Todas as respostas são confidenciais e serão reportadas apenas de forma agregada para fins de pesquisa.

Qual das opções a seguir melhor descreve seu envolvimento nas decisões sobre mensuração ou data clean rooms na sua organização?

• Sou um tomador de decisão principal
• Influencio ou recomendo decisões
• Estou envolvido, mas não tomo nem recomendo decisões
• Não estou envolvido nessas decisões

Qual das opções a seguir melhor descreve sua familiaridade e sua posição atual em relação às data clean rooms para mensuração de marketing?

• Atualmente uso uma data clean room
• Estou testando ou avaliando uma data clean room
• Estou familiarizado, mas não planejo usar uma
• Não estou familiarizado com data clean rooms

Para contexto: Uma data clean room é um ambiente seguro em que várias partes podem combinar e analisar dados sob rígidos controles de privacidade. Dados brutos em nível de usuário nunca são compartilhados diretamente — apenas consultas aprovadas que produzem resultados agregados são permitidas, apoiando casos de uso como mensuração e análise de audiência.

Quais são os principais motivos pelos quais sua organização não planeja usar uma data clean room atualmente? Selecione todas as opções aplicáveis.

• Recursos ou habilidades internas insuficientes
• Preocupações com risco jurídico ou de privacidade
• Custo total de propriedade
• Acesso limitado a plataformas ou parceiros
• Complexidade de configuração e operação
• Melhoria de mensuração pouco clara em relação aos métodos atuais
• Restrições de compartilhamento de dados com parceiros
• Outro (especifique)

Quais dos seguintes casos de uso de mensuração sua organização executa atualmente em uma data clean room? Selecione todas as opções aplicáveis.

• Testes de incrementalidade ou lift
• Análise de atribuição ou contribuição
• Deduplicação de alcance e frequência
• Sobreposição ou dimensionamento de audiência
• Calibração ou validação de marketing mix modeling (MMM)
• Enriquecimento de dados para mensuração
• Análise de coortes entre publishers
• Outro (especifique)

Pensando nos últimos 6 meses, quanto você confia nos resultados de mensuração produzidos por meio de data clean rooms?

Quão precisos você acredita que os resultados de data clean rooms são hoje para análise de atribuição ou contribuição?

Qual das opções a seguir mais aumentaria sua confiança na mensuração baseada em clean rooms? Selecione até três.

• Modelos de consulta e documentação transparentes
• Capacidade de reproduzir resultados de forma independente
• Auditoria ou certificação por terceiros
• Métodos de código aberto ou inspecionáveis
• Verificação em nível de publisher ou plataforma
• Uso de holdouts randomizados ou testes padrão-ouro
• Garantias e controles de privacidade claros

Classifique os seguintes obstáculos a uma mensuração confiável em clean rooms para sua organização, do maior obstáculo (1) ao menor.

1. Interoperabilidade entre plataformas ou parceiros
2. Latência dos dados ou flexibilidade de consulta limitada
3. Risco jurídico/de privacidade ou incerteza de políticas
4. Custo de ferramentas e serviços
5. Habilidades ou capacidade interna
6. Transparência limitada sobre os métodos
7. Dependência de fornecedor ou parceiro (lock-in)

Nos próximos 12 meses, como você espera que mude o investimento da sua organização em mensuração baseada em data clean rooms?

• Aumentar significativamente
• Aumentar um pouco
• Sem mudança
• Diminuir um pouco
• Diminuir significativamente
• Não tenho certeza

Com base nas suas respostas ao longo desta pesquisa, qual é a maior mudança isolada que aumentaria sua confiança ou conforto com a mensuração em data clean rooms?

Qual das opções a seguir melhor descreve sua organização?

• Marca ou anunciante
• Agência
• Publisher ou plataforma
• Fornecedor de ad tech ou de mensuração
• Consultoria ou outros serviços
• Outro (especifique)

Obrigado por concluir esta pesquisa! Suas percepções ajudarão a moldar a forma como o setor aborda a mensuração em data clean rooms. Todas as respostas serão reportadas apenas de forma agregada, e suas respostas individuais permanecerão confidenciais.

Com base na definição acima, quão interessado você está em explorar ou avaliar uma data clean room para sua organização este ano?

• Muito interessado
• Um pouco interessado
• Pouco interessado
• Nada interessado

Quão confortável você estaria em compartilhar os dados first-party da sua organização em uma clean room operada por uma grande plataforma (por exemplo, Google, Meta, Amazon)?

Quão precisos você acredita que os resultados de data clean rooms são hoje para testes de incrementalidade ou lift?

Classifique os seguintes resultados que você mais valoriza nas data clean rooms, do mais valioso (1) ao menos valioso.

1. Maior precisão de mensuração
2. Interoperabilidade entre parceiros
3. Proteção de privacidade e conformidade
4. Velocidade e flexibilidade de consulta
5. Eficiência de custos
6. Controle e reprodutibilidade
7. Acesso a dados de parceiros ou plataformas

Gostaríamos de entender sua experiência com data clean rooms com um pouco mais de profundidade. Compartilhe suas reflexões sobre o que moldou suas opiniões atuais, e talvez façamos algumas perguntas de acompanhamento.

Qual das opções a seguir melhor descreve sua função principal?

• Marketing ou Mídia
• Analytics ou Mensuração
• Dados ou Engenharia
• Privacidade, Jurídico ou Conformidade
• Executivo ou Liderança
• Outro (especifique)

Quão confortável você estaria em compartilhar os dados first-party da sua organização em uma clean room operada por um fornecedor terceirizado independente?

Quão precisos você acredita que os resultados de data clean rooms são hoje para mensuração de alcance e frequência?

Em qual região sua organização está principalmente baseada?

• América do Norte
• Europa
• Ásia-Pacífico
• América Latina
• Oriente Médio ou África
• Múltiplas regiões

Quão confortável você estaria em compartilhar os dados first-party da sua organização em uma clean room operada e gerenciada pela sua própria organização?

Aproximadamente quantos funcionários sua organização tem?

• 1–49
• 50–249
• 250–999
• 1.000–4.999
• 5.000+

Qual é o investimento anual aproximado da sua organização em mídia?

• Menos de US$ 1M
• US$ 1M–US$ 9,9M
• US$ 10M–US$ 49,9M
• US$ 50M–US$ 199,9M
• US$ 200M+
• Prefiro não responder

Quantos anos de experiência você tem em marketing ou analytics?

• 0–2 anos
• 3–5 anos
• 6–10 anos
• 11+ anos