¿Cuáles son las claves para desarrollar una estrategia data driven en Marketing?

Las empresas más avanzadas están tratando de convertirse en data driven companies, utilizando la recopilación y el análisis de los datos masivos para definir la estrategia de sus negocios y apoyar la toma de decisiones.

Para ayudar a los departamentos de Marketing a avanzar en ese camino, Rebold ha organizado en Barcelona su primer Data Diven Meet Up en España, orientado a “data lovers”, expertos que se reúnen para analizar las oportunidades que ofrecen los datos actualmente, con el objetivo de desarrollar una comunicación y un marketing más relevante, eficiente e innovador para los consumidores.

Durante el primer bloque de la jornada se ha analizado cómo el data está permitiendo descubrir, entender y agradar a los consumidores. Durante el Data Diven Meet Up se ha puesto de manifiesto que, antes de utilizar algoritmos, los departamentos de Marketing tienen que observar sus dos componentes: los datos y la definición de éxito o cuál es el objetivo a la hora de usar ese algoritmo, teniendo en cuenta los efectos a largo plazo.

En la jornada también se ha analizado la Data-Driven Creativity: cómo el dato ha pasado de ser el mejor partner de la creatividad. “La creación de una campaña publicitaria ya no puede quedar en manos de la intuición. La marca se comunica con los usuarios a partir de la recogida de datos, lo que permite la personalización del mensaje”, ha señalado Jesús Mera, COO Global de Antevenio. “Es un proceso cíclico y modificable que integra inteligencia artificial, estrategia, textos, gráficos, automatización y datos, que muestran hora, lugar, clima, momento, intereses y hobbies de los usuarios, etc. En definitiva, el único camino son los datos, que, junto con la creatividad, producen un alto impacto en performance, un aumento de ventas, una mayor efectividad de la inversión y mayor empatía del usuario hacia la marca”.

El tercer enfoque en la jornada ha sido el Data-Driven Measurement: como la medición de los datos correctos es clave para la buena gestión y el desarrollo de las organizaciones. En este sentido, también se ha destacado en la jornada la importancia del strategic planning: el uso del data para planificar las inversiones, en tanto que los datos permiten comprender cuáles son las estrategias de mix de inversión en marketing y comunicación que mejor se ajustan a los objetivos de marca; optimizar los recursos, minimizar el riesgo en la toma de decisiones y tener en cuenta el proceso de compra de los consumidores, sus distintos segmentos, y la actividad de los competidores. A partir del análisis del strategic planning es posible analizar cómo impacta cada decisión en el negocio.

Los expertos que han intervenido en la jornada también han coincidido en identificar varios retos para afrontar con éxito una estrategia Data Driven en Marketing:

  • La necesidad de cambiar la manera de pensar en las empresas y de enforcar los proyectos, pasando de organizaciones jerárquicas a trabajar en modelos transversales sin silos, en donde todos los departamentos participan en la cocreación de ideas.
  • El cambio en el capital humano para lograr una buena gestión de la información, a partir de un mix entre data y tecnología, el rigor matemático y la creatividad. Los puestos de trabajo no desaparecen, sino que cambian los perfiles; las empresas necesitan equipos multidisciplinares y especializados que sepan gestionar los datos
  • El propio data es aún poco maduro en algunos sectores de actividad.
  • En el caso de grandes compañías con múltiples marcas, es necesario aprovechar sinergias entre las distintas marcas para conseguir aumentar el valor del data, saber quién hace qué a la hora de crear audiencia, cuáles son los KPI para saber si el dato tiene resultado, etc. Se trata de asegurarse de que están aprovechando el conocimiento a nivel de compañía, no como valor de marca individual.
  • La necesidad de racionalizar el uso del data y priorizar en función de objetivos. Tratar de hacer análisis muy complejos requiere destinar muchos recursos para obtener un gran volumen de datos, que generalmente no se pueden analizar para extraer conclusiones válidas. En ese caso, los datos no ayudan a construir una relación mejor con los consumidores, sino que generan problemas.
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