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Algunos lo temen; otros se deleitan en él; en cualquier caso, la construcción de una infraestructura data requiere una perfecta comprensión del data y de sus casos de uso resultantes.
Algunos lo temen; otros se deleitan en él; en cualquier caso, la construcción de una infraestructura data requiere una perfecta comprensión del data y de sus casos de uso resultantes.
Sin una base data, no sucederá. Por eso se debe a sí mismo hacer de la creación de un enfoque adaptado a cada uno de sus objetivos una prioridad. “Tenemos que darnos cuenta de que el data es un activo poderoso para las marcas, del mismo modo que lo es su imagen. Es un recurso, pero sólo cuando se utiliza bien”.”, razona Guillaume Balloy, vicepresidente de Medios y Activación de Artefact. Existen múltiples y diversos puntos de entrada para acumular clientes data: físico colecciones en ferias, tarjetas de fidelidad, historiales de compra, juegos y concursos, redes sociales, y chatbots, por mencionar sólo las pasarelas más comunes. Los objetivos de cada marca difieren en función de su tamaño, pero suelen implicar la fidelización de los clientes, la mejora del servicio al cliente o el crecimiento de las ventas a través de múltiples canales. Por término medio, las empresas que aplican una estrategia de conocimiento del cliente mejoran su satisfacción entre un 30 y un 50%.
“Una gran mayoría de empresas entiende que el data es clave para su estrategia, pero esto plantea varias cuestiones: qué hacer con este data, cuáles son los requisitos en términos de KPI, de qué herramientas hay que apropiarse, con qué fin y para quién.”, comenta Nosing Doeuk, director de Data en Mc2i. Con la entrada en vigor del GDPR en la Unión Europea en mayo de 2018, los data ya no pueden recogerse casualmente en una database. El cumplimiento de la legislación es un primer paso indispensable; identificar su paisaje es otro, e igual de esencial: “Tiene que saber quién es su objetivo, o mejor dicho, sus objetivos, ya que a menudo son múltiples, y en qué fase del proceso de compra se encuentran. Esto le permite acceder a dos niveles de precisión: en primer lugar, puede dirigirse únicamente a las personas que interesan a la marca, con el nivel de inversión adecuado en cuanto al “valor” del prospecto; en segundo lugar, obviamente, puede transmitirles el mensaje que mejor les corresponde”.”, señala Guillaume Balloy.
1. Identificar las necesidades profesionales en materia de explotación data
El método habitual consiste en recoger y clasificar data para construir el CRM, que es, no hace falta decirlo, “La puerta principal de Data”, según Nosing Doeuk. “Esta primera parte data es el primer ladrillo que más tarde engendrará la creación de su propio DMP”. Corregir, optimizar, crear nuevos productos y desarrollar su empresa con la información que le proporciona su data ya debe estar integrado para poder continuar la aventura. “Para las empresas con apuestas estratégicas en data, vincular la calidad y la cantidad de sus activos data con casos prácticos de uso profesional son mecanismos que deben ponerse en marcha. En la práctica, la empresa debe decidir qué puede y qué no puede gestionar por sí misma. En aras de la simplicidad, puede apoyarse en actores que ofrezcan soluciones integradas (data externo, tecnología, explotación)”, sugiere Grégoire Frémiot, Chief Revenue Officer de Mediarithmics.
Una vez recogido el CRM data, entonces es posible enriquecerlo con segundo partido data (data de los socios comerciales) y de terceros data (de los proveedores de data). Un paso importante en el análisis de data es la limpieza de data, que consiste en limpiar el data para prepararlo para el análisis. “El objetivo es ser capaz no sólo de describir y explicar los resultados, sino sobre todo de predecir y recomendar acciones futuras, ya sean operativas o estratégicas”, explica Emmanuel Vandenbesseleur, Director de Relaciones con los Clientes de la dirección Socio Data.
2. Establecer las herramientas adecuadas e impulsar el cambio
Una vez superado el obstáculo de establecer una estrategia, la integración de las herramientas data para obtener data de almacenamiento reports se convierte en la preocupación central. Para acelerar sus procesos y desarrollar sus capacidades de análisis data, Biotopia, el especialista en marketing orgánico, desplegó la solución hub data de Indexima. “Ante un enorme volumen de data, tuvimos que replantearnos nuestra estrategia de data. La solución de Indexima nos ofreció dos ventajas. La primera: ahora ya no es necesario reiniciar nuestra base data. Antes, si se deslizaba un error en nuestra database, teníamos que actualizar todos nuestros almacenes de data una vez corregido el error. Con un volumen de data de tres años, tardábamos 2 días en realizar este reajuste. La segunda ventaja: ahora podemos consultar directamente toda la base data con tiempos de respuesta récord - y lo mejor de todo es que no tenemos que preparar nuestro data con antelación“, se entusiasma Alexandre Fantuz, director de marketing de Biotopia.
3. Introducir soluciones avanzadas de explotación data
Y como “cuanto más se hace, más se quiere hacer”, ¿podría ser el momento de intentar acelerar la construcción de data en diferentes formas: grandes data platforms (DMP o CDP), proyectos científicos data, integración de data abiertos, artificial intelligence? Aunque es importante no precipitarse, las recompensas pueden hacer que el riesgo merezca la pena: por término medio, La IA genera un incremento de 79% en los ingresos de las campañas, un aumento de 51% en el compromiso de los clientes y un impulso de 80% en la productividad de los profesionales del marketing.. “La IA promete automatizar numerosas tareas manuales, ahorrando así tiempo en actividades de marketing no esenciales y permitiendo al CMO volver a centrarse en estrategias y experiencias que construyan la marca y estimulen el crecimiento de la empresa”, propone François Laxalt, vicepresidente de marketing de productos de Tinyclues.
Esta solución de Tinyclues, con un coste de 3000 euros al mes, se basa en el aprendizaje profundo, una forma de aprendizaje continuo basado en un enorme volumen de data. “De media, para todas las campañas de prueba A / B, Tinyclues generó 87% de ingresos adicionales con el mismo volumen de mensajes. En el mismo periodo de tiempo, la tasa de bajas descendió en 17%”, afirmó Julien-Henri Maurice, director digital y de marketing de BazarChic. En pocas palabras, una estrategia data bien entendida, orientada y estructurada es el sello distintivo de una marca robusta y flexible. “Para quienes compartan este objetivo, en este mercado abundantemente poblado de intermediarios tecnológicos, dar prioridad a una infraestructura abierta e integrada puede resultar una elección juiciosa para recoger el data de forma unificada y activarlo con sencillez, evitando al mismo tiempo costes ocultos e interfaces engorrosas”, concluye Grégoire Frémiot.
Extracto de la revista e-marketing Francia
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