Rapp Argentina responde a las 5 preguntas claves sobre el marketing de datos

Lejos de ser el sueño de todo especialista en marketing, la abundancia de datos sobre el consumidor y su comportamiento pueden confundir la estrategia para una campaña.

Hacernos las preguntas correctas e interpretar esta información permite generar interacciones en tiempo real y tomar decisiones más ágiles. Pero como nunca antes se necesita una combinación entre el pensamiento y voz humana y la tecnología.

El marketing data driven hace referencia a la metodología de obtener información procesable vinculada al comportamiento del consumidor a partir de grandes conjuntos de datos para predecir su comportamiento. Con el aumento del uso de la Big Data y los avances tecnológicos que permiten recopilar, organizar y analizar grandes volúmenes de información (siempre cuidando su privacidad) el análisis de datos se convierte en una estrategia para crear experiencias de consumo personalizadas, relevantes y fundamentalmente para escuchar y actuar en consecuencia.

En los últimos años se ha visto la reconversión del tradicional CRM (customer relationship manager) hacia una plataforma de personalización del vínculo marca – consumidor, esencialmente porque ahora se pueden diseñar estrategias para conectarse con las diferentes audiencias a nivel personal en función de patrones de comportamiento que se muestran en los datos sobre los clientes actuales y potenciales.

Pero toda nueva disciplina encierra interrogantes. Estas son las preguntas que desde RAPP Argentina podemos responder para desarrollar una campaña basada en el marketing de datos:

¿Qué datos se necesitan realmente?

Gracias al giro digital que esta dando el mundo, las organizaciones tienen una gran cantidad de datos a su disposición. Muchos están sin procesar, suelen parecer abrumadores y su abordaje, sin un objetivo claro, puede llegar a nublar la visión y perder de vista el objetivo del negocio. Por ejemplo: abarcar todos los datos disponibles puede volverse poco productivo y hundir la estrategia en un mar de métricas. Elegir sólo algunas que no representen en sí mismas un aprendizaje o un crecimiento respecto del objetivo de negocio enmascara problemáticas escondidas. El desafío en este caso es hacernos las preguntas correctas en función al problema de negocio a resolver – ¿qué quiero conseguir en esta instancia? – como un disparador para elegir las métricas con las que evaluaremos nuestra performance en pos de ese objetivo de negocio.

¿Cómo obtener los mejores datos?

Los datos más útiles son los que permitan evaluar el cómo se lleva a cabo el objetivo de negocio y validar las hipótesis iniciales. Es esencial que los datos que se recopilen representen un medio para entender y aprender del contexto. Debe ser una base sólida, desde donde tomar decisiones correctas en el momento correcto. Para conseguir un análisis de calidad y correcto, los datos deben seguir ciertos estándares: ser correctos, estar completos, confiables, relevantes y estar en consonancia con el timeframe del análisis.

¿Cómo deben ser los equipos de trabajo para interpretar los datos?

Deben reunir tres cualidades principales:

  • Agilidad: La flexibilidad es clave para cualquier equipo de datos. Deben pivotear rápidamente y adaptarse al contexto presentado: desde la elección de una herramienta particular o un cambio coyuntural del proyecto.
  • Entendimiento del problema de negocio. Esto va a permitir formular hipótesis sólo en este sentido.
  • Comunicación efectiva a los stakeholders. La información es sólo efectiva si repercute y nutre las decisiones de negocio. Para esto, es esencial que exista una trasmisión efectiva y clara de la información a los stakeholders. Esto implica hacer una comunicación tailor-made entendiendo al receptor final.

¿Cómo se deben interpretar la información y los datos recopilados?

El approach a la información debe ser experimental: formulando hipótesis y validando las mismas rápidamente. Un loop que permita de manera rápida y con el menor riesgo posible entender el negocio y aportar valor en pos del objetivo de la campaña.

¿Cuáles son los beneficios concretos de esta estrategia?

Una buena estrategia centrada en data garantiza un crecimiento sustentable para la organización (agencia o anunciante), aprendiendo -en un ámbito experimental- del contexto y creando una base sólida de entendimiento a nivel granular del negocio. Permite tomar decisiones en el momento indicado y que generen impacto en el negocio: al final del día, agregar valor a las organizaciones.

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