Pese a la transformación experimentada en los últimos años en los hábitos de consumo, los periodos tradicionales de rebajas y las promociones continúan siendo relevantes, tanto para las oportunidades de compra de los consumidores, como para los ingresos y resultados de los comercios. Una oportunidad que las tiendas  y los ecommerce pueden aprovechar para establecer una relación a largo plazo con sus clientes.

Más allá de las promociones y los descuentos, las marcas deben establecer una estrategia que contemple otros aspectos de la experiencia de compra. Si bien es cierto que las rebajas pueden resultar beneficiosas, prestar atención a lo que sucede después de la venta o del descuento también es importante para la sostenibilidad a largo plazo del negocio. Especialmente en un contexto marcado por la inflación y la reducción de gasto.

Acciones para potenciar la fidelización

Según datos de McKinsey & Company, el 64% de los consumidores miembros de programas de fidelización son más propensos a comprar de manera más frecuente, mientras que el 50% es más propenso a hacer recomendaciones a otros. Además, el 35% tiene más probabilidades de elegir a la marca frente a sus competidores, mientras que el 31% está mas dispuesto a pagar un precio mayor para permanecer con la marca. Por otro lado, el 75% de los usuarios aseguran que el servicio y las experiencias de cliente consistentes mejoran su probabilidad de hacer negocios con una marca.

Por ello se recomienda poner en marcha una serie de acciones y prácticas que pueden ayudar a construir ese vínculo duradero. En el caso de los negocios más enfocados a los servicios, ofrecer un regalo o pack de bienvenida cuando el cliente acaba de suscribirse a la plataforma puede resultar eficaz, además de contribuir a transmitir la imagen de marca de la empresa. Por otro lado, para comercios orientados a producto, el tradicional programa de puntos por compra canjeables por artículos de la tienda o futuros descuentos, también es una opción a contemplar.

Si se trata, por ejemplo, de tiendas online especializadas en productos tecnológicos, la oferta de más tiempo de garantía puede impactar en la decisión de compra de los consumidores y, también generar percepción de calidad. Asimismo, la asesoría por parte de personal especializado, que pueden aplicar la mayoría de negocios, va más allá de la venta y ayuda a mantener al cliente unido a la marca. Otra posibilidad, es convertir a los clientes en testers o “probadores” de nuevos productos, una estrategia que además de generar confianza y sentimiento de pertenencia, facilita la obtención de feedback de utilidad. Sus opiniones y participación, además, pueden ser premiadas con algún obsequio o proporcionándole descuentos adicionales.

La atención al cliente y la medición de la satisfacción

Casi por encima de todo lo anterior, se encuentra una atención al cliente de calidad, que en el caso de las tiendas online se enfrenta a mayores desafíos que una física, debido a la ausencia de interacción humana directa. A este respecto, en cualquier tienda online es básico contar con una política de envíos y de devoluciones clara, brindar varias opciones en cuanto a métodos de pago, y por supuesto, ofrecer una atención al cliente cercana.

Una ultima recomendación es acompañar la atención al cliente con la medición de la satisfacción, con el objetivo de implementar mejoras en los productos y servicios. Entre las herramientas para ello destacan la realización de encuestas breves, con tres o cuatro preguntas básicas, para recoger la valoración del cliente respecto al producto o servicio, su experiencia de compra y la posventa. A esto se puede añadir también un campo de sugerencias en el que los usuarios puedan expresar su opinión.  

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La industria de los medios de comunicación atraviesa un punto de inflexión marcado principalmente, por cambios estructurales y la redefinición de lo que representa un propietario de medios. En los últimos tiempos, la atención y los presupuestos de las marcas se han desviado hacia las grandes plataformas recolectoras y poseedoras de los datos, como Amazon o Netflix, lo que dificulta cada vez más que los medios editores mantengan la competitividad y las fuentes tradicionales de ingresos. 

Así lo indica la consultora Warc en su informe: Global Ad Trends, en el que apunta que el mercado global de publicidad en medios editorial alcanzará un valor de $47,200 millones de dólares en 2023, lo que refleja una disminución del -7,7% interanual. Por tener un mejor contexto de lo que esto implica, Amazon obtuvo $37,700 millones de dólares en servicios de publicidad durante el año pasado, una cifra que se sitúa casi a la par de la inversión publicitaria global en medios impresos durante 2022. 

Para los medios, los modestos aumentos en los ingresos por publicidad digital han sido insuficientes para compensar las pérdidas de ingresos por publicidad impresa a lo largo de los últimos años. Concretamente, estos se visto reducidos a la mitad en los últimos 6 años: de $75,900 millones de dólares en 2016 a $37,300 millones de dólares en 2022.

Es por ello que los medios de comunicación han volcado sus esfuerzos en la construcción de modelos de suscripción, como fórmulas alternativas y complementarias a la publicidad digital. Según datos de Reuters Insititute, las suscripciones han aumentado un 6% entre 2020 y 2023 entre los medios editoriales, mientras que la publicidad display ha descendido un -6%. 

Sin embargo, el gasto global en video, audio, medios y exterior apenas ha cambiado, pero se ha concentrado en las grandes plataformas poseedoras de datos, como Alphabet, Meta y Amazon.  4 de cada 10 dólares invertidos en publicidad en cualquier formato a nivel mundial terminan en estas compañías. 

No obstante, incluso estas grandes multinacionales están apostando por un modelo mixto de ingresos. Al mismo tiempo que los medios editoriales han incluido la suscripción entre unas fuentes de ingresos tradicionalmente dominadas por la publicidad, algunas tecnológicas también lo están haciendo. Muestra de ello es la apuesta de Twitter, y más recientemente, Meta, por el lanzamiento de sistemas de suscripción para obtener servicios premium exclusivos.

Otras compañías, en cambio, están recorriendo el camino en dirección contraria. Netflix, por ejemplo, vinculada al modelo por suscripción desde sus inicios ha apostado ahora por la inclusión de anuncios en un plan más económico, lo que demuestra que la publicidad sigue siendo una fuente de ingresos atractiva y de alto margen. Otros agentes destacados de la industria del streaming, como Disney+ y Warner Bros Discovery están realizando también movimientos en esta dirección. 

Esta transformación se produce en un contexto de complejidad económica y de predisposición al ahorro, que está impulsando la preferencia de los espectadores por modelos económicos. El 57% de los consumidores que reducen sus suscripciones a sistemas de video bajo demanda prefieren las plataformas que incluyen publicidad. 

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Mantenerse al día con todos los cambios regulatorios y tecnológicos en torno a la privacidad del consumidor puede ser abrumador. Muchas empresas, especialmente las pequeñas o medianas, no saben por dónde empezar.

Cuando la información se recopila de manera responsable y centrada en la privacidad, las personas están dispuestas a compartir más.

Pero navegar este cambio en la publicidad digital presenta una oportunidad real para las empresas que cumplen con las crecientes expectativas de privacidad de las personas. En el centro de esa oportunidad se encuentran los datos propios, información que cualquier empresa puede generar a partir de sus interacciones en línea y fuera de línea con sus clientes.

Mediante el uso de datos propios, las marcas pueden profundizar sus conexiones existentes con los clientes y crear experiencias más relevantes y de mayor calidad para ellos. Y cuando esta información se recopila de manera responsable y centrada en la privacidad, las investigaciones muestran que las personas están dispuestas a compartir más.

Entonces, ¿cuál es la mejor manera de lograr este intercambio valioso?  HubSpot, presenta 3 ejemplos de pequeñas y medianas empresas que han alcanzado sus objetivos de marketing con un enfoque centrado en la privacidad.

Zoe Financial: Para cualquier empresa que esté experimentado un rápido crecimiento, es esencial potenciar su alcance de manera rentable. Para Zoe Financial una plataforma de planificación patrimonial con sede en Nueva York, esto significó desarrollar una mejor comprensión del valor de cada cliente potencial en su cartera y optimizar el gasto en marketing para aumentar los clientes potenciales de alta intención.

Los datos propios de Zoe Financial, brindaron información valiosa sobre lo que hace que un cliente sea ideal. Usando la HubSpot para importar eventos de conversion offline, la empresa midió los valores de conversión de clientes potenciales a lo largo de todo su proceso. Esta nueva vista integral le permitió optimizar sus campañas para enfocarse en convertir a los clientes potenciales adecuados. Después de adoptar este enfoque, la compañía vio crecer su segmento de clientes más valioso en un 60% de las ventas, el más alto desde su fundación en 2018.

Cluey Learning: Esta startup de tutorías online  ayuda a los padres a encontrar apoyo escolar particular para sus hijos en Australia y Nueva Zelanda. El equipo de Cluey almacenó y procesó datos de clientes propios. Este enfoque ayudó a Cluey a llegar de manera eficiente a clientes potenciales y calificados con campañas relevantes para sus necesidades.

Con esta estrategia, la startup pudo aumentar la efectividad de los anuncios vistos por esas audiencias en un 190%, al tiempo que disminuyó el costo de las conversiones en un 17%.

Agicap: En un mercado cada vez más competitivo, la startup francesa luchó por destacarse del resto. El equipo sabía que su software de administración de efectivo podía ayudar a las pequeñas empresas a superar sus desafíos de flujo de efectivo, pero el espacio online estaba inundado de anuncios de competidores que intentaban llegar a la misma audiencia. En lugar de continuar anunciando a una gran audiencia, la marca se acercó a potenciales clientes de alta intención en su cartera de ventas.

Al alimentar de datos propios sus campañas, Agicap envió señales de conversión basadas en las etapas del ciclo de vida de sus prospectos existentes. Estos cambios dieron como resultado aumentos del 10% en las conversiones y del 15% en el crecimiento de los ingresos, todo mientras se contenían los costos.

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Para lograr el mejor desempeño en los ingresos que se encontrarán cada vez más vinculados a lo digital, las organizaciones deben reconocer a los datos como un activo fundamental que necesita intercambiarse de manera responsable para explotar al máximo su valor.  

¿De qué forma el gobierno de datos y la inteligencia de datos genera un impacto positivo en los resultados de las empresas?  El data government permite descubrir la existencia de datos valiosos al interior de la estructura y generar procesos para maximizar su uso y alinearlos con los objetivos generales.  El intercambio efectivo de información se convierte de esta manera en un aspecto crítico para empoderar a los diferentes usuarios de datos ¿De qué forma? Minimizando las prácticas y costumbres que lo obstaculizan como la presencia de muchos propietarios y administradores de datos, silos repartidos y fuentes desconocidas.  

Por otra parte, lograr una conexión eficiente entre los data analist  y la información resulta clave para generar mayor confianza. La inteligencia de datos  y los programas de data government se focalizan cada vez más en procurar una asistencia adecuada para la búsqueda, comprensión y acceso a la información que habilitan las operaciones cotidianas y garantizan los mejores resultados. 

Así entonces, la inteligencia de datos en combinación con la automatización en el marco de un sólido programa de gobierno de datos proporciona herramientas que vinculan al consumidor con datos confiables. Aquí algunos beneficios visibles

• Confiabilidad en los informes comerciales: La entrega de datos rápida y eficientemente a los usuarios de jerarquía como directores y auditores facilita la elaboración de informes y monitoreo de rutina. 
• Productividad optimizada: La reducción de los procedimientos manuales e identificación de las fuentes de datos permite agilizar los procesos y generar más valor en menos tiempo.
• Mejor experiencia del cliente: El análisis con datos confiables mejora la calidad de los productos y servicios y permite destacar a las empresas por sobre sus competidores.
• Reducción de riesgos: proporciona una mayor confianza sobre el uso adecuado de los datos, elimina la incertidumbre y vincula a los usuarios con datos confiables.
• Mayor transparencia: una interfaz simple y amigable elimina dudas con respecto a la identificación de conjuntos de datos fiables permitiendo que los expertos se concentren en tareas de innovación y generación de valor y no pierdan energía en la búsqueda de datos y tareas tediosas.   

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Los consumidores de hoy en día siempre están “conectados”, en entornos móviles, en línea y fuera de línea, con un dispositivo siempre a su lado, ya sea una tablet, una laptop o un smarthphone. Estos consumidores multitarea suelen interactuar en varios puntos a lo largo de la ruta de compra, y la gran mayoría espera una experiencia de cliente perfecta en el camino. Ahora esperan que las marcas reaccionen ante ellos en tiempo real, o casi en tiempo real, en cualquier canal que elijan para interactuar. Esto crea desafíos significativos y requiere una configuración fuerte diferente, porque ya no se trata de seguimiento y administración de etiquetas y navegadores, sino de API, SDK y una variedad de aplicaciones.

Entonces, ¿cómo pueden los especialistas en marketing ofrecer las opciones sin fricciones que esperan los clientes? La respuesta a esta pregunta es tanto la mayor oportunidad como el desafío más difícil que enfrentan los especialistas en marketing en este momento: comprender verdaderamente al cliente a través de los canales. Con el plan de acción adecuado centrado en las personas, los procesos y la tecnología, con inversiones sabias y bien pensadas, las empresas pueden comenzar a lograr un progreso significativo para ponerse al día con sus clientes en constante evolución. 

Estas son 5 recomendaciones para prepararse para el éxito.

• Paso 1: Hacer un balance del panorama actual de datos de clientes; Cuando se trata de datos, hay que mirar dónde se está para saber hacia dónde se va. Examinar el estado actual de los datos es una oportunidad para preparar para la transición fuera de un ecosistema aislado, comenzando por saber lo que la empresa tiene hoy. ¿Cómo empezar? Es necesaria una auditoría de datos completa, es decir, catalogar y clasificar todos los puntos de datos relevantes, sus sistemas de origen y cómo se utilizan.
• Paso 2: Desarrollar una hoja de ruta de datos; Una vez que se tiene una idea de dónde nos encontramos ahora en términos de su panorama de datos, es posible comenzar a construir una hoja de ruta de lo que se necesita ejecutar para lograr los objetivos estratégicos. Este es un documento real que incluye varios entregables y sirve como modelo para la implementación de iniciativas basadas en datos por parte de la organización, así como un plan de acción que diversos equipos globales pueden unir para ejecutar.  
• Paso 3 Alinear la organización en torno a una estrategia de datos claros; La integración de datos de múltiples puntos de contacto en una base de datos centralizada que admite el marketing entre canales no es una tarea fácil. Esa base de datos centralizada incluye un alto nivel de responsabilidad: debe ser precisa y utilizada para mejorar la experiencia general del cliente que, desde la perspectiva del cliente, se amplía cada vez más a los medios. La mayoría de las empresas aún luchan por integrar nuevas tecnologías y plataformas para poder comenzar a obtener una visión unificada del cliente y alejarse de los compromisos separados y aislados. La centralización de datos vale la pena: la base en sí misma puede aportar un enorme valor y eficiencia a las necesidades de integración. Pero para avanzar hacia ese objetivo, es necesario un sentido de alineación organizacional entre múltiples partes interesadas en torno a una estrategia de datos clara.
• Paso 4: Brechas de identidad en los datos y tecnología; Es importante evaluar continuamente la tecnología desde una perspectiva de datos y comprender dónde hay brechas, profundizando primero en los canales clave.
• Paso 5: Definir y enfocarse en nuevos KPI; Debido a que los datos inicialmente estaban vinculados a la activación de los medios, las empresas aún tienden a buscar elementos impulsados ​​por campañas, como el uso de datos para reducir el CPM efectivo en todos los entornos, o el uso de datos para aumentar el alcance efectivo dentro de las limitaciones de una campaña. Sin embargo, es importante comenzar a ir más allá de cómo los datos mejoran la inversión de una campaña específica. Un KPI real no tiene nada que ver con un clic; tiene que ver con determinar qué evento o actividades predicen lo que las marcas quieren que haga un cliente, ya sea comprar un automóvil o enviar un cliente potencial en línea. La tendencia general se está moviendo hacia un mundo de marketing que puede predecir qué acciones se pueden estimular para que un prospecto o cliente se involucre o realice una compra. Los datos serán el combustible de este mundo predictivo.

Para lograr el éxito en todos los canales, no se trata solo de tecnología. No se trata solo de personas y procesos. Es una combinación de estas tres cosas, que funcionan bien juntas, lo que ayudará a las marcas a avanzar. Aquellas empresas que descubran cómo equilibrar y ejecutar en estas tres áreas tendrán éxito, mientras que aquellas que se centren solo en una, o dos de tres, tendrán más dificultades y requeriran más tiempo y esfuerzo para avanzar con esos datos. 

El entorno del marketing digital es complicado y cambia constantemente. Para tener éxito en este panorama, las organizaciones necesitan un plan estratégico sólido para impulsar un mayor retorno de la inversión en datos y tecnología, lo que significa analizar los datos de participación del cliente desde una perspectiva completamente nueva. Los CMO con visión de futuro que asuman este desafío aparecerán muy por delante de sus competidores en términos de proporcionar a los clientes una ruta de compra sin inconvenientes. 

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Los datos han cambiado la manera en que tomamos decisiones. Y, al mismo tiempo, las personas han modificado la importancia que le dan a su privacidad. A medida que la industria se aleja de los identificadores individuales, como las cookies en la web , depender de una sola fuente de datos se ha vuelto inviable para las marcas.

La respuesta al gran desafío de priorizar la privacidad mientras se descubre el viaje de los clientes está en las nuevas soluciones digitales, como el modelado de conversiones. ¿Has oído hablar de él? Estar al día en un entorno tan cambiante puede convertirse en un segundo desafío y ahí mismo es donde entran en juego algunos socios estrategicos. 

3 razones para implementar el modelado de conversiones

1. Obtener un enfoque seguro y eficaz: Los modelos de aprendizaje automático se generan analizando grandes cantidades de datos históricos e identificando correlaciones y tendencias. Utilizan esos conocimientos para hacer predicciones precisas sobre el comportamiento de las personas. Esta misma tecnología permite complementar los datos analíticos donde puedan existir brechas, desbloqueando una mayor comprensión del recorrido completo del cliente.
2. Cerrar brechas en el viaje del consumidor: El modelado permite restaurar los datos de comportamiento en función de las métricas del usuario y la sesión, que pueden no ser observables cuando los identificadores como las cookies no están completamente disponibles. Estas predicciones basadas en datos sobre el comportamiento de las personas llenarán los vacíos, lo que permitirá una medición ininterrumpida entre plataformas y dispositivos, y una información más confiable en los informes. Una vez se haya determinado de dónde provienen las conversiones, los modelos de atribución basados en datos ayudan a comprender el valor de cada interacción de marketing que precede a una conversión.
3. Medir, asegurando la privacidad:  Continuar con una medición efectiva que respete esta necesidad es posible invirtiendo en la recopilación de datos propios y asegurándose de que todos los datos observados sean transparentes y autorizados, así como adoptando soluciones que usen tecnología de modelado confiable y validada para llenar los vacíos cuando la medición directa de datos no es posible.

No es posible predecir el futuro, pero sí se sabe que la transformación digital continuará evolucionando y que no se debe perder de vista a las nuevas tecnologías para contar con mejores soluciones a los porblemas de medicion y taggeo al que se enfrentan las empreas hoy en día. Aquellas herramientas que les permitan a las marcas conseguir mejores resultados comerciales y optimizar la experiencia de sus consumidores serán capaces de llevarlas a alcanzar el éxito a largo plazo.

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Para seguir siendo resilientes en momentos de incertidumbre, hoy por hoy debemos proteger, nutrir y reforzar las estrategias de medición. Aquí algunos consejos útiles para conseguir un plan de medición eficaz para este 2023.

Mantenerse vigilante con la estrategia de datos propios

Las empresas que aprovechan las ventajas de los datos propios obtienen resultados de negocio tangibles. Sin embargo, se puede pensar que, una vez configurada la estrategia de datos propios, se puede dejar”en modo piloto automático”, pero este no es el caso. El comportamiento y las preferencias de los consumidores están en constante cambio, por lo que se debe evaluar continuamente la estrategia de datos propios y preguntarse si la configuración sigue teniendo en cuenta todos los puntos de contacto del recorrido del cliente.

Actualizar la tecnología de análisis

En los últimos años, los proveedores de tecnología de análisis han adoptado nuevas estrategias para preservar la medición frente a los cambios relacionados con la privacidad. Por ejemplo, muchos de ellos han implementado el aprendizaje automático para seguir ofreciendo insights e indicadores sobre el recorrido del cliente a través de modelos sofisticados.

Ser consistentes con lo que se paga por cada conversión

Si bien todas las conversiones son valiosas, no todas aportan el mismo valor a la empresa. Una conversión puede tener un valor de $10, mientras que otra puede valer $100. A medida que entramos en un entorno empresarial más competitivo, es fundamental pagar el precio justo por cada conversión. Tómate un momento para asegurarte de que estás midiendo indicadores de conversión que reflejan los valores de tu empresa. Así podrás optimizar la inversión que haces por cada conversión. Esto no tiene por qué ser un proceso agotador. Una vez que se ha proporcionado el valor real que cada conversión aporta a una empresa, las herramientas automáticas pueden mejorar los insights y optimizar la estrategia de marketing sin requerir nada más.

Conectar el mundo online y el offline

Cuando se configura la infraestructura de medición, esta debe servir para alcanzar objetivos de marketing tanto online como offline. Una infraestructura sólida debería poder conectar los puntos de contacto de los clientes a través de todos los canales y suplir las carencias de medición. Por ejemplo, imagina que tu empresa recoge leads en tu sitio web, pero que esos clientes completan sus compras en tu tienda física. Si puedes importar esas ventas offline a tu herramienta publicitaria, podrás optimizar tu oferta y lograr que tu estrategia sea más eficiente.

Proteger la privacidad mientras se mejora el rendimiento

A medida que el escenario normativo internacional sigue evolucionando, los especialistas en marketing deben asegurarse de que sus soluciones de medición respeten la privacidad de los usuarios. Las herramientas seguras para la privacidad y los datos de conversión no se excluyen mutuamente gracias a las técnicas de modelización probadas. Ha surgido una nueva clase de herramientas de medición para ayudar a equilibrar la privacidad del usuario con el rendimiento y la precisión del marketing.

Poner el ojo en el futuro de la medición

Para tener éxito, se debe adoptar una infraestructura de medición basada en datos propios, que cuente con el respaldo de una estrategia de etiquetado sólida. Al usar estadísticas de canales online y offline, elegir las últimas tecnologías de análisis web y optimizar las campañas para conseguir un mayor valor sin descuidar la privacidad de los usuarios, se puede preparar a cualquier organización para los desafíos y oportunidades que están por venir.

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Para aprovechar al máximo las innovaciones digitales, las empresas deben ser capaces de identificar en dónde centrar sus esfuerzos y determinar qué estrategias funcionan mejor. Por ese motivo, contar con un equipo de analistas de datos eficaz que tenga la capacidad de transmitir sus hallazgos sobre los datos en tiempo real al resto del equipo es crucial para poner en marcha una transformación digital significativa.

Las empresas que construyen un equipo de análisis exitoso tienen mayores posibilidades de experimentar un crecimiento en sus ingresos, beneficios y cuota de mercado. Sin embargo, según el Digital Maturity Benchmark, solo el 9% de las empresas usan los conocimientos y la tecnología de manera efectiva para crear mejores experiencias para los consumidores.

Aquí hay tres principios que pueden ayudar a las empresas a superar los desafíos y crear estrategias y equipos de análisis de datos exitosos.

• Priorizar el talento sobre las herramientas: Cuando se trata de invertir en el análisis de datos, hay que priorizar a las personas sobre las herramientas. Invertir en personas conduce a una capacidad de análisis flexible, que puede adaptarse a un entorno empresarial cambiante sin encerrar a la organización en un sistema pesado de software y herramientas. Si bien muchas compañías han realizado grandes inversiones en herramientas de análisis, la mayoría aún lucha por tomar decisiones comerciales significativas basadas en datos. Esto se debe, en gran parte, a que esta estrategia de inversión comete el error de pensar que son las herramientas, y no las personas, la solución para crear mejores análisis. Las herramientas sin las personas detrás de ellas solo pueden funcionar hasta cierto punto.Es el equipo de análisis el que transforma los datos sin procesar en información accionable.

Sin dudas, los sistemas de software y los servicios profesionales de proveedores son importantes componentes para el éxito de un equipo analítico. Pero son los analistas, y no las herramientas, quienes transforman los datos sin procesar en información accionable.

• Fomentar la cultura de la curiosidad: Los equipos de análisis de datos prosperan en entornos dinámicos que recompensan la curiosidad, fomentan la innovación y establecen metas ambiciosas. Construir y reforzar este tipo de cultura puede ayudar a las organizaciones a obtener un retorno significativo de la inversión en analíticas.Dejar cierto margen de error al equipo le permite aprender de sus fallos y darse cuenta de que la perfección es una meta inalcanzable.

Una cultura analítica activa prospera cuando se premia la curiosidad sobre la perfección. Animar a los analistas a desafiar las convenciones y a hacer preguntas como un método para mejorar la calidad y reducir los riesgos. Este pensamiento va de la mano con una mentalidad de prueba y aprendizaje, donde empujar los límites a través de la experimentación proactiva ayuda a identificar qué funciona y a realizar optimizaciones en consecuencia.

• Promover la colaboración con el equipo directivo: No es posible contar con un equipo de analistas de big data de alto rendimiento sin el compromiso de los puestos directivos de una empresa. Por eso, resulta fundamental que los líderes colaboren con los analistas para comprender los datos que sustentan la toma de decisiones de negocio. Los altos cargos directivos pueden crear un entorno propicio para los procesos analíticos cuando saben en qué momentos recoger datos, presentan los desafíos empresariales a los equipos de análisis de datos y emprenden una búsqueda constante para cuantificar metas y objetivos. Es crucial que los líderes colaboren con los analistas para entender los datos que sustentan cada decisión.

Mantener una capacidad de análisis ganadora requiere el respaldo de una organización. Esto marca la pauta para una empresa que valora la comprensión de las soluciones de medición, así como la experiencia en resolución de problemas que los analistas pueden ofrecer en toda la organización.

Ahora es el momento para que las organizaciones establezcan una cultura centrada en los datos, que las posicione para ganar con la analítica hoy y en el futuro. Las empresas que lo hacen son más eficaces y eficientes, extraen información relevante de sus datos y pueden atraer y retener talento analítico de primer nivel.

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El análisis de datos nutre el motor de la toma de decisiones en las empresas Data Driven que cada vez aumentan más en número y proceden de sectores diversos. El crecimiento de los negocios asociado a las oportunidades que ofrecen los datos es una realidad, cuyos efectos se extienden rápidamente, consiguiendo que nuevas organizaciones se animen a dejar la intuición a un lado para centrarse en el potencial en la información que llega de diferentes fuentes. 

En esta transformación, la tecnología juega un papel clave. Por una parte, permite extraer todo el valor del dato mediante la recolección, procesamiento y análisis de información; por otro, en su evolución, garantiza mejores prestaciones, mayor rapidez, más precisión y menores costos abriendo nuevos horizontes de procesos y estrategias. 

Junto con esto, la adopción de un enfoque de economía de datos mediante iniciativas y proyectos basados en la exploración y explotación de las estructuras de bases de datos, también resulta imprescindible para identificar oportunidades de negocios. Sin embargo, la adopción no es homogénea. 

¿Qué organizaciones están más cerca de ser un data-forward business? 
En la actualidad, el 90% de los profesionales de negocios y análisis empresarial creen que los datos y el análisis son elementos clave para las iniciativas de crecimiento y transformación de su organización. En 2020, la implementación de la toma de decisiones basada en datos alcanzaba al 50% de las organizaciones frente al 38% en 2018. Es decir, que hubo un aumento significativo, pero todavía hay una parte importante de las empresas sin un enfoque en la toma de decisiones data-driven.

La integración de las técnicas de análisis de datos en los procesos de toma de decisiones es mayor en entornos: 

1. De mayor madurez tecnológica: los que consiguieron niveles más altos de tecnología de la información. 
2. Con profesionales mejor capacitados: los trabajadores mejor preparados demandan una forma de trabajar transparente, objetiva y precisa, que es la que se consigue cuando se cuenta con el apoyo de los datos. 
3. De mayor tamaño: probablemente debido a una mayor disponibilidad de recursos, una razón que, hoy día, ya no sería del todo válida puesto que las herramientas de análisis de datos cuantitativos ya pueden adquirirse o contratarse por un precio accesible. 
4. Con una visión más amplia: la potencialidad de los datos se aprovecha contando con un equipo de IT compuesto por científicos de datos pero debe fusionarse con el conocimiento de negocio y la formulación de preguntas adecuadas e innovadoras para disparar soluciones novedosas. 

Convertirse en una empresa data-forward o avanzada en datos es mucho más que ocuparse de su recopilación y análisis de forma ocasional. Para liderar la economía de datos las organizaciones necesitan tomar medidas a nivel de estrategia, cultura, procesos y tecnología. También es de suma importancia asegurar la accesibilidad de la información a los usuarios de todos los niveles, para que puedan autoabastecerse y resolver sus necesidades de conocimiento, lo que impulsará los cambios más relevantes al interior de las empresas. 

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La First Party Data o datos de primera mano son información que una empresa recopila directamente de sus propiedades digitales y que poseen insights valiosos de sus clientes. Los datos de primera mano (también conocidos como datos 1P) son parte del mosaico de datos que las empresas tienen a su disposición. Puede complementar, mejorar y reducir la necesidad de otros tipos de datos. 

Durante años, las compañias han recurrido a fuentes de datos de terceros, invirtiendo millones de dólares en información sobre los consumidores que se supone que están interesados ​​​​en su producto para mejorar la orientación de las estrategias. Eso está bien si la prospección es el objetivo. Pero, ¿Cómo se comercializa a los clientes que ya se conoce?

La mayoría de los especialistas en marketing saben que es menos costoso y más rentable retener clientes que encontrar nuevos. Los clientes habituales gastan un 33% más con una marca que los clientes nuevos. Y solo una quinta parte de los clientes existentes representan el 80% de las ganancias futuras. Además, estas personas que previamente interactuaron y realizaron transacciones con una marca, le brindaron el más preciado de los activos de marketing: First Party Data.

El gran reto para muchas empresas es que carecen de las tecnologías y las estrategias adecuadas para aprovechar al máximo potencial de los datos y recurren a recursos de terceros para llenar los vacíos. Si bien los datos de terceros pueden mejorar las estrategias de compra, no pueden explicar la relación de un cliente con una marca y su ruta de compra. Además, no existe acuerdo exclusivo en los datos de terceros, por lo que se puede vender con la misma facilidad a cualquier competidor. Y luego están los problemas inherentes: calidad, precisión, actualidad y costo.

En esta era de empoderamiento del consumidor, crear experiencias personalizadas y altamente específicas que impulsan la lealtad y la retención significa ser capaz de comprender y responder a los deseos, necesidades e intenciones de los clientes con una relevancia contextual 1 a 1. ¿Qué mejor manera que usar los datos reales que detallan cada interacción del cliente con una marca?

Los datos propios son la base para comprender a los clientes porque se basan en las interacciones reales resultado de la amplia gama de puntos de contacto del consumidor, tanto históricos como en tiempo real. Son los datos que una persona te confía a cambio de tu producto o servicio superior. Y son los datos únicos que ofrecen el tipo de información y control que se necesita para reconocer, relacionarse y responder a los clientes de forma más significativa y valiosa.

Si bien el uso de datos propios para comercializar con clientes conocidos no es un concepto nuevo para las estrategias de retención, el enfoque para hacerlo sí lo es. Gracias a la evolución de las soluciones de inteligenacia artificial, las empresas ahora pueden integrar todos sus datos offline y online para llegar a usuarios reales y atraerlos sin importar donde se encuentren en su proceso de toma de decisiones.

Los consumidores de hoy interactúan con las marcas a través de múltiples dispositivos y canales, tanto digitales como fuera de línea. Es un panorama complejo y que cambia rápidamente, con nuevos puntos de contacto que surgen constantemente.  El beneficio clave de todos estos puntos de contacto es que permiten a las marcas recopilar una gran cantidad de datos sobre sus clientes. Estos datos patentados se pueden conectar a perfiles individuales para resolver la identidad e impulsar una comprensión más profunda de cómo se comportan los consumidores, qué quieren y dónde se encuentran en sus viajes de compra. 

Los datos de terceros ya no son suficientes. Las marcas se están dando cuenta del potencial ilimitado de los datos propios para impulsar el éxito del marketing. A medida que se adopta más la inteligencia del cliente como una disciplina estratégica, las marcas esperan más de sus datos propios y planean aumentar su uso en los próximos años,  considerándolos el eje principal de sus estrategias de cara al futuro.

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