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Tenemos más datos que nunca, pero menos recursos para analizarlos. Sin embargo, gracias a la madurez digital y a la innovación tecnológica, los modelos analíticos de las empresas han evolucionado. En este contexto, darles sentido y transformarlos en información procesable se ha convertido en un componente crítico para el éxito.
Ahí es donde interviene la toma de decisiones basada en insights precisos gracias a las tecnologías aplicadas al marketing (martech por sus siglas en inglés). En concreto, la toma de decisiones a partir de datos implica la recopilación, el análisis y la interpretación sistemáticos de información histórica y en tiempo real. Esto les permite a las organizaciones moverse en el terreno de la evidencia objetiva e ir más allá de las conjeturas.
El recorrido del consumidor involucra diversas instancias: descubrimiento, consideración, compra, servicio y fidelización.
Cada una de estas instancias implica múltiples interacciones (touchpoints); por ejemplo, dentro de descubrimiento, podemos considerar la gestión de prensa, eventos, publicidad gráfica, email marketing, adds en motores de búsquedas y en redes sociales, el “boca a boca” (word of mouth) y un realmente extenso etcétera, que varía, sobre todo, de acuerdo con el tipo de marca, los servicios y productos que ofrecen.
Según un estudio del IDC, se estima que, para 2025, cada persona generará 4700 interacciones por día en Internet. A su vez, todos estos datos podrían sumar más de 163 zetabytes (1 ZB = 1000 millones de terabytes). El volumen de datos crece exponencialmente; mientras tanto, el tiempo de análisis decrece en función de las tareas que tienen los equipos de marketing. Esto genera inevitablemente ineficiencias operacionales que se traducen en ineficiencias económicas para el negocio. Este gap entre datos y tiempo es el gran desafío de nuestra década.
La fragmentación de datos genera nuevos desafíos en lo que respecta a la implementación y optimización de estrategias de marketing. Hoy en día debemos unificar y normalizar todos los ecosistemas de datos para implementar una analítica omnicanal inteligente. Ahora bien, ¿cómo proceder?
Elaboración de un framework
Para elaborar un framework efectivo, nosotros proponemos un modelo de cinco pasos que permiten ir integrando más y mejor los datos existentes más los emergentes. A grandes rasgos, los tres primeros pasos buscan darle valor a los datos con una estructura que permita consolidarlos, establecer relaciones entre ellos y presentarlos visualmente de la mejor manera posible. Ya con datos consolidados, el cuarto paso consiste en aportarles inteligencia con capacidad predictiva. Y, finalmente, el último paso, es la acción. Profundicemos en cada paso.
Estructura de datos
El primer paso tiene que ver con la centralización de los datos en un solo lugar a través de una solución martech. Eso permitirá ordenar y estructurar todos los datos para un mejor entendimiento de todo el proceso de customer journey.
Relaciones de datos
Con datos consolidados, podemos establecer relaciones entre ellos. Lo mismo ocurre cuando hacemos clustering de audiencias. Todos somos únicos, pero ciertos datos nos permiten ser identificados, segmentados, agrupados junto a otros grupos. Segmentar a partir de atributos como afinidad, intereses o comportamientos nos permite ajustar las estrategias de marketing de acuerdo a las particularidades de cada audiencia y tener menos margen de error al momento de probar.
Visualización de datos
Luego está el desafío de visualizar correctamente los datos. Y es muy frecuente el error de mostrar múltiples datos pensando que todos son igual de importantes, pero no: el desafío es entender qué datos son los adecuados para obtener métricas de negocio más significativas.
Inteligencia de datos
Ya con todo lo anterior cubierto, pueden intentar aplicar ciencia de datos para predecir resultados. Esto es muy rico a la hora de pensar en predicciones de KPI o en estudios de Marketing Mix Modeling (MMM), un tipo de modelo que permite estimar la contribución de los distintos esfuerzos de marketing sobre las ventas del negocio, lo cual permite, a su vez, experimentar sobre una base de información que reduzca el riesgo de inversión. Además, herramientas como MMM permiten conocer el impacto de tus canales de marketing sobre el revenue del negocio.
Accionar con datos
Por último, está el desafío de accionar con esos datos, a los que les dimos valor y capacidad de predicción. Parte de las interrogantes principales en las empresas son las siguientes: ¿Cuánto gastarán mis clientes en el futuro? ¿Qué probabilidad hay de que hagan otra compra en los próximos días? Para responder estas preguntas, existe la técnica de predicción del valor del cliente (CLTV) en términos de probabilidad de compra recurrente y valor de la compra.
Este tipo de modelo permite, además, estimar el peso o contribución de determinados elementos como ser “tiempo desde la última compra”, “valor total de sus compras” o “frecuencia”, para determinar las probabilidades de éxito.
Mientras algunos todavía cavilan, la tecnología continúa su evolución constante. Los progresos en IA, en machine learning y en big data seguirán produciendo más conocimientos y capacidades a diario. La cultura data driven es la clave para que las empresas puedan incorporar estos desarrollos cuanto antes y de manera transversal en todos los eslabones que componen una organización: no hay tiempo que perder, pero sí mucho por ganar.
