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12 de octubre de 2020
Demasiados profesionales del marketing siguen confiando en datos inexactos de origen data. En este artículo, Joachim Sontag, Director de Consultoría de Artefact Alemania, explica cómo las marcas pueden limpiar su data'' sucio, construir un bucle data conectado y preparar para el futuro su arquitectura data .
A medida que la pandemia de coronavirus acelera el cambio hacia la vida en línea, las marcas se ven sometidas a una presión cada vez mayor para servir a los clientes mensajes personalizados y Servicios. Sin embargo, al mismo tiempo, los consumidores presionan para tener cada vez más privacidad y control sobre su información personal.
Con la inminente muerte de cookies de terceros y el endurecimiento de las restricciones del GDPR, data propia y de origen ocuparán un lugar central en los esfuerzos de los profesionales del marketing por comprender, aumentar y dirigirse a las audiencias. Sin embargo, los años de abandono no han sido benévolos con data. Fragmentada, dividida en silos, mal categorizada y gestionada, esta "sucia data" hace poco por profundizar en el conocimiento del cliente.
En el nuevo entorno, las marcas deben trazar una estrategia coherente de data . Deben pasar de un sistema de marketing en el punto de venta a otro más preciso, impulsado por data y basado en la comunicación directa con el cliente. Antes, sin embargo, necesitan crear una infraestructura data integrada y ágil que la sustente.
La cantidad no crea una relación de calidad con el cliente
Desde el principio, una marca tiene que definir sus objetivos antes de empezar a construir su infraestructura data . Esto determina para qué está optimizada la plataforma y qué data de primera parte recogerá. Cuando se trata de data en general, demasiadas marcas cometen el error de centrarse en la cantidad en lugar de en la relevancia de data. Las marcas tienen millones de fuentes de las que pueden obtener información de primera mano data -desde una sola página web hasta la aplicación individual en el dispositivo móvil de un cliente- y el número no deja de crecer. De hecho, el tráfico web creció un 8% el año pasado, con una media de 223.000 millones de visitas al mes. Sin embargo, si data no se ajusta a sus objetivos, ¿de qué sirve?
Es precisamente cuando los entornos data se hacen demasiado grandes cuando se vuelven inmanejables. Cada byte innecesario de data sólo aumenta el tiempo que un vendedor o un programa de automatización de marketing necesita para buscar la información que necesita. Además, data tiende a extenderse a otros entornos, incluida la nube, para evitar agotar la capacidad de almacenamiento. Esto sólo contribuye a la fragmentación y al peligro de que data se pierda en el sistema.
Por lo tanto, es importante definir claramente y de antemano los casos de uso de data y de análisis de una marca. Esto implica determinar quiénes son sus clientes objetivo y qué rasgos y comportamientos son los más rentables para su marca. A continuación, puede traducir esto en señales de data . Esta es la primera parte de data que debe recopilar.
Existe una tendencia a impulsar una personalización cada vez mayor en la interacción con el cliente. Sin embargo, con la cantidad de data en juego, la segmentación Audiencia es crucial para reducir la complejidad y preservar la integridad. Ser capaz de segmentar a los usuarios y clientes anteriores en cohortes granulares, a escala, es cada vez más importante para ayudar a los profesionales del marketing a identificar los data más relevantes para recopilar de los grupos de usuarios.
El círculo de data
Una vez que esté seguro de que está recopilando la información adecuada data, debe asegurarse de que las distintas herramientas y sistemas funcionan conjuntamente. El objetivo es construir un ecosistema de las mejores herramientas que le ofrezcan una visión única y consolidada de los clientes, así como la capacidad de seguirlos y dirigirse a ellos rápidamente. La integración es el primer paso crucial hacia la transformación del marketing. Compañia puede hacerlo de muchas maneras. Al reunir toda su data de origen en una plataforma en la nube -que tiene almacenamiento ilimitado, es escalable, está disponible en cualquier lugar, funciona con las API existentes y en tiempo real-, una organización puede analizarla adecuadamente para obtener un conocimiento más rico de sus clientes. Sin embargo, también podría trabajar con expertos de data -internos y externos- para desarrollar API que conecten todas sus herramientas y sistemas.
Las ventajas de un enfoque basado en plataformas son dobles. Ya no es necesario reiniciar la base de datos, ya que un error sólo debe corregirse una vez y se actualiza simultáneamente en todos los entornos. Y lo que es más importante, la integración de todos sus data permite a los profesionales del marketing consultar directamente toda la base de datos con tiempos de respuesta récord y sin necesidad de preparar data con antelación.
Sin embargo, el proceso debe ser transparente y eficaz para facilitar la elaboración de informes y garantizar el cumplimiento de la normativa. Una parte importante es la depuración de data , que consiste en limpiar data para prepararlo para el análisis. Aquí es donde las herramientas de terceros aún pueden ayudar. Un Compañia puede realizarla manualmente, pero a un gran coste. En cambio, en aras de la rapidez y la sencillez, una marca podría optar por soluciones de terceros fácilmente integrables que automaticen el proceso, como Data Ladder u OpenRefine. Sin embargo, a la hora de seleccionar herramientas para la integración y depuración de data , es importante no depender demasiado de una solución o tecnología. El éxito por sí solo ya no es suficiente: cada vez más, también tiene que ser escalable y sostenible. Crear tu propia solución te da más capacidad de personalización, pero no es eficaz cuando tus necesidades, los requisitos de los clientes y el tráfico fluctúan.
Buscar una solución de terceros a menudo reduce el riesgo y el coste total de propiedad, permitiéndole ser más ágil e intercambiar soluciones cuando surja la necesidad. Sin embargo, no existe una solución única que satisfaga todas sus necesidades desde el primer día. Por eso es tan importante trabajar con un experto en tecnología que le ayude a definir unos requisitos claros y a seleccionar o crear un sistema que se adapte a sus necesidades, ya sea una plataforma única o el mejor de los enfoques unidos por API.
Una infraestructura data sólida y flexible es el sello distintivo de una estrategia data de primera parte sostenible. Cuando se segmentan los objetivos, se integran las herramientas y se depura data , se crea un bucle virtuoso data que impulsa el compromiso del cliente. La información relevante de data se recopila, depura y analiza en un proceso continuo y eficaz. La suciedad de data se destierra y los clientes reciben recomendaciones específicas de forma rápida y eficaz.
Artículo de Joachim Sontag publicado inicialmente en TechNative.com
