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¿Cuál es la situación y el futuro del Data Driven? 5 expertos te lo cuentan [+VIDEO]

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El pasado 5 de octubre celebramos junto a Marketingdirecto.com, una interesantísima mesa redonda en la que el Data Driven fue el principal objeto de debate. En esta mesa, además de Javier Piedrahita, CEO y fundador del medio, y Antonio Plaza, CSO de artyco, participaron Víctor Cases (Zamora Company), Cris Aranda (Mujeres Tech), David López (Randstad) y Carlos Fernández (Iberdrola), quienes nos iluminaron sobre cuál es la situación actual de los datos, su importancia en las empresas, cómo se trabajan y cuál puede ser el futuro del Data Driven. Vamos a por ello.

La rápida digitalización de las empresas, promovida en parte por la pandemia, ha originado un incremento proporcional del uso de Internet y otras herramientas tecnológicas por parte de los consumidores. Este hecho, ha originado que el volumen y la complejidad de los datos se hayan disparado.

La recogida eficaz de esos datos, junto con un adecuado tratamiento, está llevando a las empresas que lo utilizan de forma adecuada, a conocer mucho mejor a sus clientes, y a poder comunicarse con ellos en el momento adecuado, por el canal preferido y con el mensaje lo más personalizado posible.

Este tipo de acciones y toma de decisiones basadas en datos, es lo que se llama Data Driven.

Para aumentar la divulgación de este concepto, desde artyco nos decidimos a organizar esta mesa redonda virtual de la mano de Marketingdirecto.com, y así compartir con los profesionales del sector, las claves que giran en torno al dato hoy día.

En la mesa redonda participaron Antonio Plaza, Chief Strategy Officer de artyco; Victor Cases, Digital Business Transformation Manager en Zamora Company; Cristina Aranda, Cofundadora de Mujeres Tech, Cofundadora de Ellis Alicante y Cofundadora de Comunidad Spain IA Aragón; David López, Digital Transformation & Digital Marketing Senior Manager en Randstad; y Carlos Fernández Guerra, Director Digital & Social Media de Iberdrola.

La primera cuestión que se abordó fue la relacionada con el mundo de las cookiless, y la primera persona en hablar Víctor Cases recordó que esta es una situación de la que estamos todos prevenidos, y puntualizó que “una cookie no identifica un usuario, sino una sesión en un navegador”, David López por su parte, puntualizó que “si se termina de consolidar la decisión de Google, va a haber un cambio, porque llevan varios años focalizándose en el uso de DMPs, y si esto se consolida, va a obligar a las empresas a hacer un marketing mucho más centrado en el usuario y unas estrategias más centradas en el cliente”, a lo que Carlos Fernández añadió que “esto obligará a tener que conquistar al cliente y pensar más en el largo plazo”.

La saturación publicitaria y más concretamente el retargeting, fue otro de los momentos más importantes. Un retargeting que se basa en los datos de navegación, frente a la alternativa de la publicidad contextual. Para Cases, el retargeting va a vivir momentos complicados, mientras que la publicidad contextual podría resurgir “por no necesitar cookies y por tener más fácil el retorno de la inversión”. Fernández Guerra, por su parte dijo que, para no cometer errores con a quién y dónde incorporas tu publicidad, bien sea de retargeting, bien contextual, “debes acudir a buenos profesionales que te hagan planteamientos bien pensados”. Aranda en cambio, introdujo en la conversación la conveniencia de “aplicar la IA o incluso el Deep Learning para mejorar esa eficiencia”. Continuó diciendo que “es un momento ideal para todas aquellas personas que trabajan con data, publicidad y retargeting para redefinirlo y reorientarlo a la eficiencia y la optimización, y medir mucho más todo ese porcentaje de fraude publicitario que existe hoy día”.

Antonio Plaza por su parte dejó caer la dificultad con la que nos encontramos las empresas proveedoras de servicios relacionados con el dato y la inteligencia de negocio, cuando un cliente se obsesiona por los reportes ”y no piensa en el largo plazo que es donde realmente tenemos que pensar en esta cultura del data, no piensa en sacar datos, en sacar ese conocimiento de ese datos para hacer correctamente el retargeting”. Con los datos, añadió, podremos comunicarnos con el usuario en el momento adecuado, a través del canal adecuado y con el mensaje idóneo.

López, de Randstad apuntó a su vez, que muchas veces nos obsesionamos con la ejecución y dejamos de lado la estrategia.

Otro tema fundamental que se abordó, ya en el ecuador de la mesa redonda, estuvo relacionado con los diferentes perfiles necesarios para poder desempeñar con éxito una tarea de datos y analítica de datos: analistas, data scientists, ingenieros de datos y perfiles de negocio enfocados al data driven, fueron los profesionales más citados por todos ellos.

Un punto interesante llegó cuando una persona de la audiencia preguntó por qué herramientas recomendarían, además del retargeting. Cases fue el primero en intervenir, una vez más, indicando que “nos obsesionamos con herramientas de 3rd party data, cuando tenemos el 1st party data en CRMs olvidados, los cuales son de tremenda utilidad y que pueden ser convertidos de una manera más o menos rápida en un CDP, teniendo así la información de nuestros leads en la propia empresa y no delegarlo a cualquier cambio regulatorio que nos dejaría perdidos con los DMPs”. Para López “debe de haber un balanceo en el departamento de marketing, pero veo poca especialización de data en los equipos, en líneas generales, siendo necesario meter más personas dedicadas a la explotación del dato a través, bien de un CRM o de un CDP que les pueda ayudar a sacar ‘chispas’ a cualquier dato que haya alrededor del marketing, pero creo que no se han metido recursos en las compañías para eso”.

Antonio, de artyco, puntualizó algo realmente interesante, y es que “si se ha trabajado la 1st party data dentro de un CRM o de un CDP en un paso superior, si esos datos los cruzamos correctamente, por mucho que den al off en muchas aplicaciones que no son nuestras, se puede seguir trabajando”. Respecto a esto, Antonio lanzó una pregunta, “¿invertimos correctamente en ello?, ¿invertimos en esos profesionales y tenemos bien direccionado un presupuesto de marketing tanto para performance como para trabajar directamente en un CRM?, ¿queremos tenerlo todo ya o trabajamos en una estructura que cuando den al botón de off, nosotros podamos seguir trabajando y no estar hipotecados a los datos de terceros?”.

En cuanto a las herramientas necesarias para manejar todo lo relacionado con los datos, todos estuvieron de acuerdo en mencionar que más importante que las herramientas son las personas. David López de Randstad, apuntó que “lo primero que tienes que tener es la estrategia y después buscar las herramientas. Personas adecuadas, perfiles adecuados y adaptar los procesos, esa es la base de todo”.

Sin embargo, es sólo gracias a las herramientas por lo que se puede manejar tal cantidad de datos, y en ese aspecto Antonio Plaza comentó el liderazgo de artyco en cuanto al traspaso de datos de un CRM en Salesforce a un CDP de la misma compañía, algo que va a llevar a otro nivel a uno de nuestros clientes, en cuanto a información en tiempo real y adaptación de página web y mensajes en función de dicho conocimiento.

Para finalizar, se debatió sobre el futuro del dato, en donde la inteligencia artificial tuvo cierto protagonismo. Sin embargo, Cris Aranda puntualizó que “ella comenzaría por la formación de los equipos, la gobernanza del dato, la estrategia de datos, los data lakes, cómo gestionar los datos, de dónde vienen las fuentes y para qué, y el cómo, es decir, pararse a pensar antes de contratar servicios tan avanzados”. Además, añadió que “la IA funciona con datos, y si esos datos no están limpios, filtrados y aterrizados, tanto el modelo que utilices de Machine Learning o Deep Learning, no va a ser efectivo, por tanto, hay que analizar antes cómo se quiere impactar en el consumidor e ir poco a poco”.

El último factor importante de futuro del que se habló, fue la importancia de los CDPs o Customer Data Platforms, las que según comentaba Víctor Cases de Zamora Company, debido a la importancia que va a tener ahora la 1st party data, cualquier empresa sea del tamaño que sea, necesitará un CRM. Un CDP es en definitiva, según Cases, “un CRM ++, en el que además de la información de relación directa con el cliente, tenemos información de sus comportamiento con nuestras marcas, permitiéndote tener la foto completa del cliente y ser verdaderamente customer centric”.

Como conclusión, todos los invitados estuvieron de acuerdo en que de media, la data aporta beneficios a la empresa, en unos 3 meses, siendo un tiempo bastante corto, ¿verdad?

Si te ha parecido interesante la mesa redonda y ves que desde artyco podemos ser tu partner de data driven, por favor, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. Estaremos encantados de atender tu proyecto.

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Los 4 mayores desafíos de la analítica de marketing

Los 4 mayores desafíos de la analítica de marketing

Los 4 mayores desafíos de la analítica de marketing

Aumentan los datos, las herramientas que los recogen, gestionan, analizan y se sirven de esos datos. Aumentan los canales de comunicación, de venta, de acción… Uno de los mayores desafíos al que nos enfrentamos desde el marketing, es lograr unificar todo esto y facilitar su análisis para seguir tomando decisiones cada vez más optimizadas. En este post, te cuento cuáles son esos 4 desafíos más importantes en cuanto a la analítica de marketing, teniendo en cuenta todo lo anterior que te acabo de adelantar. ¿Continuas conmigo?

Como todos sabemos, lo digital se ha convertido en el corazón del marketing moderno, y la cantidad de datos y plataformas que utilizamos dentro del marketing está creciendo a un ritmo considerable. Uno de los mayores desafíos es que los datos que utilizamos para medir y mejorar nuestro desempeño de marketing se almacenan en varios canales y herramientas.

Para tomar las decisiones correctas y asegurarnos que no excedemos nuestros presupuestos, debemos centralizar y limpiar estos datos.

Este proceso suele ser manual, lento y propenso a errores humanos, pero ahora existen soluciones en el mercado que tienen como objetivo resolver ciertas partes de este problema.

Hemos pasado de almacenes de datos físicos a otros basados en la nube, los cuales pueden integrarse con casi cualquier herramienta de visualización que se te ocurra. Nunca ha sido más fácil realizar Business Intelligence.

Sin embargo, todavía tenemos algunos de los mismos desafíos a los que nos enfrentábamos en el pasado.

Y estos tienen que ver con la analítica de marketing. Vamos a verlos.

Principales desafíos a los que nos enfrentamos en la analítica de marketing.

analítica de marketing

Como sabes, gracias a la analítica de marketing, logramos evaluar el éxito de las iniciativas que se hagan desde ese área, a través de procesos y tecnologías. Los principales retos a los que se tiene que enfrentar son estos:

DESAFÍO #1. Los datos todavía permanecen aislados.

Para solucionarlo, se crearon enormes y robustos almacenes de datos, así como potentes herramientas de visualización, las cuales no llegaron a resolver el problema. Hoy día, aún se necesita encontrar una forma de recopilar datos de todas las diferentes plataformas y consolidarlas en un solo lugar.

La realidad es que cada vez es mayor el número de datos y la complejidad de estos, haciendo mucho más difícil esta labor.

nuevas herramientas ETL basadas en la nube

En un intento por resolver este problema, han aparecido nuevas herramientas ETL basadas en la nube. Estas, se utilizan para mover datos sin procesar del punto A al punto B con programación automatizada, manejando límites de API y, a veces, realizando limpieza básica de datos.

Si lograses reunir todos tus datos en un solo lugar utilizando estas herramientas, todavía estarías atascado con el tremendo trabajo de intentar preparar estos datos para el análisis. Es decir, preparar los datos para el negocio, y que se pueda comenzar a extraer valor de ellos.

DESAFÍO #2. Preparación de datos para el análisis.

Hacer que los datos estén listos para el negocio requiere recursos técnicos y una comprensión profunda de cada plataforma.

Prácticamente se necesita un equipo dedicado, equipado con SQL para limpiar, normalizar, combinar y agregar todos estos datos en un modelo que admita todas sus fuentes y su lógica comercial única.

Incluso los datos dentro de la misma categoría, requieren mucho trabajo para que estén listos para el análisis.

Tomemos un ejemplo simple de la categoría de marketing digital. Si deseamos comparar cuánto se está invirtiendo en los canales de marketing, deberemos normalizarlo en una única métrica de costo. Esto no es tan sencillo como se podría pensar, ya que en Facebook esa métrica se llama «Cantidad gastada», en Google Ads se llama «Costo», en Twitter, «Gasto», etc.

En el momento en el que consigamos crear una nomenclatura coherente para las campañas publicitarias, es posible que deseemos crear nuevas dimensiones que nos permitan profundizar en otras métricas. Por ejemplo, si incluimos el mercado objetivo en los nombres de las campañas, podemos extraerlo y mapearlo con los datos de seguimiento para crear esa segmentación.

Si logramos hacer esto, mantener este modelo de datos puede ser un desafío aún mayor.

DESAFÍO #3. Mantenerse al día con los cambios.

Echemos un vistazo a una situación común en la que terminan muchos equipos de datos.

Cambios analítica de datos

A la izquierda tienes los equipos de origen. Aquí es donde se generan los datos. Por ejemplo, cuando el equipo de marketing configura nuevas campañas en una plataforma publicitaria, el equipo de Customer Sucess envía los datos generados al CRM, o el equipo de ventas trabaja en ponerse en contacto con ese posible cliente o en llegar a acuerdos. Los formatos de datos se cambian continuamente y se agregan nuevas fuentes para resolver nuevos casos de uso.

Los equipos están bastante contentos con el uso de estos sistemas siempre que se haga el trabajo. Sin embargo, tienen pocos incentivos para asegurarse de que los cambios se reflejen bien en la plataforma de datos.

Mientras, los consumidores de datos están atascados esperando. Estos quieren usar datos para sacar insigths de valor que permitan tener una mejor información del consumidor y del mercado, para mejorar la estrategia y la toma de decisiones.

Siempre tendrán nuevos requisitos, nuevas preguntas y la necesidad de retroalimentación rápida, pero se sentirán frustrados por tener que depender de un equipo de ingeniería de datos ocupado.

Las personas responsables de los datos están en el medio, dedicando la mayor parte de su tiempo a limpiar y preparar los datos. Gestionando cambios y nuevas necesidades de ambos lados.

De este modo, les queda muy poco tiempo para hacer una labor más valiosa, como trabajar en estrecha colaboración con la empresa o realizar análisis en profundidad.

DESAFÍO #4. Las diferentes necesidades de los consumidores de datos.

Un especialista en marketing puede querer analizar datos agregados en una hoja de cálculo de Excel o una herramienta de visualización. Un analista de datos puede querer tener una interfaz SQL. Y un Data Scientist puede querer que los datos granulares completos estén disponibles en un archivo de parquet (Open-source utilizado para la serialización de datos).

Exponer los datos a los consumidores en sus formatos y herramientas preferidos puede terminar siendo una tarea enorme. Algunas de las herramientas del mercado actual solo admiten un caso de uso / destino, lo que hace que toda la solución sea rígida y difícil de cambiar. Esto se agrava si la empresa decide utilizar otra solución de almacenamiento de datos en conjunto.

En este caso, terminaría construyendo un nuevo conjunto de lógica y teniendo que repetir el proceso una y otra vez para admitir nuevos destinos, además de los 3 desafíos anteriores que te he descrito anteriormente.

Ahora que ya conoces los principales desafíos en cuanto a analítica de datos en marketing, te preguntarás, y ¿cómo los resuelvo?

Lo que debes hacer es invertir en una solución que tome datos en silos de todas tus plataformas de marketing, publicidad y ventas, y los envíe automáticamente a las ubicaciones que elijas.

La solución debe poder mapear y armonizar datos en tiempo real, al tiempo que conserva la granularidad completa y los datos sin procesar. Las canalizaciones de datos tienen dificultades en esta área, ya que aún necesitas hacer una gran cantidad de tareas de limpieza y mapeo engorrosas usando SQL, manualmente en hojas de cálculo o confiando en plantillas simples prediseñadas.

Esto liberaría tus recursos técnicos de las tediosas tareas de recopilación y manipulación de datos para centrarte en actividades de mayor valor y, al mismo tiempo, reduciría el mantenimiento de la plataforma y la cantidad de tickets de soporte.

En artyco te ayudamos a seleccionar la solución y plataforma más adecuadas, así como a implantarla y gestionarla, si así lo requieres. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

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Por qué la orquestación de datos es la clave para la personalización de marketing

Por qué la orquestación de datos es la clave para la personalización de marketing

Por qué la orquestación de datos es la clave para la personalización de marketing

En el pasado, la mayoría de los responsables de marketing recogían datos en la parte baja del funnel para identificar a los clientes y sus atributos después de la compra. Este método de recopilación de información introdujo un sesgo de confirmación bastante grande y redujo el potencial de mercado total de una marca o empresa. En otras palabras, la recopilación de información fue buena, pero la calidad de la información no lo fue. En este post voy a contarte la importancia que tiene la orquestación de los datos de cara a la personalización, así como qué estrategias llevar a cabo al respecto, tanto en B2B como en B2C, ¿te interesa? Vamos a ello.

La introducción de las cookies cambió por completo la forma en que recopilamos y accedemos a los datos, mejorando la precisión de estos respecto a la parte superior del embudo y, por extensión, la determinación del potencial de negocio de la marca.

Las cookies de terceros nos dieron un nuevo camino para observar y comprender mejor los journeys de los compradores de manera individual, los patrones de compra y otras características y atributos que antes desconocíamos. De este modo, la orquestación de datos aumentaba en complejidad, ya que estos eran cada vez mayores.

Hoy día, debido a la gran variedad y cantidad de datos que recogen las empresas, podemos decir que la orquestación de datos en la personalización de marketing es la combinación de datos, identidad e inteligencia artificial

A su vez, los proveedores de tecnología han estado ajustando los algoritmos de machine learning que mejoran los volúmenes y tipos de datos que las plataformas pueden ingerir, modelar y usar para tomar decisiones programáticas altamente específicas y personalizadas dentro de las campañas de marketing de pago.

 

El futuro de la personalización de marketing a través de la orquestación de datos

Orquestación de datos para la personalización

Gracias a los avances tecnológicos en el campo del marketing, la eficacia de los datos ha mejorado sustancialmente, tanto a la hora de desarrollar campañas, como en el conocimiento de los consumidores y clientes. Ya que antes era mucho más complejo manejar toda esa cantidad de datos.

La tendencia en el futuro está alineada precisamente con esos avances tecnológicos, los cuales, mediante integraciones y actualizaciones, logren sacar más y más partido a los datos.

Lo cierto es que los responsables de marketing siempre han tenido (y seguirán teniendo) una gran cantidad de información disponible para ayudarles en su trabajo, y como no, para crear campañas altamente personalizadas. Sin embargo, no serán como se podrán obtener en el futuro, gracias a esa tecnología.

Debido a todo esto, en la búsqueda de la personalización, la orquestación de datos juega un papel cada día más importante, ya que sin esta, todos esos datos circularían sin orden y concierto, siendo mucho menos aprovechados.

A través de la orquestación de datos se logra recopilar y modelar datos de múltiples canales, tanto online como offline, teniendo en cuenta aspectos como el aumento de ventas, el tráfico, las conversiones online o el nivel de reconocimiento de marca. Y clasifica y segmenta los datos a través de identificadores online, personales y de journeys de compra. El resultado es un enfoque de marketing basado en las personas que ayuda a los responsables de marketing a llegar al consumidor adecuado en el momento adecuado y en el contexto adecuado. 

Pero ¿cómo la orquestación de datos ayuda a generar más ingresos? Una de las principales batallas que se libran en los grandes departamentos de marketing, está relacionada con la creación de modelos de atribución de ingresos, es decir, determinar qué inversiones nos están aportando los ingresos. Y aunque no lo creas, en este aspecto la orquestación de datos tendrá mucho que decir.

Personalizar de una manera efectiva cada campaña de marketing que realizamos, exige tener una orquestación de datos efectiva que soporte ese nivel de personalización. Gracias a tener esa orquestación adecuada de datos, podremos crear modelos de atribución más eficaces, impulsando estos para conocer a la perfección cuánto me genera cada uno de los euros que invierto. Si conozco a la perfección qué inversión me genera más ingresos, podré escalar el modelo, aumentando ingresos.

En el B2B hay alguna diferencia. Los ciclos de ventas B2B suelen ser más largos y los especialistas en marketing B2B tienden a centrarse en las partes del embudo que generan directamente el ROI, como las conversiones de oportunidades y la calificación de leads. Pero una fuerte inversión en actividades de bajo embudo puede limitar la capacidad de conversión y reducir el alcance general de la campaña. La orquestación de datos en partes más altas del funnel y la creación de modelos de atribución, pueden ayudar a estos especialistas a dar un salto bastante importante en sus ingresos.

La segmentación es otro de los factores importantes que se pueden aprovechar con la orquestación de datos. En Marketing Digital, a través de la tecnología, se pueden ejecutar campañas automatizadas, con un alcance de audiencia, con contenido personalizado y realizando pruebas automatizadas A / B, todo mientras vas almacenando datos. 

Y es que la orquestación de datos no puede existir sin la recopilación de datos. Gracias a estos, la tecnología y el saber hacer, se pueden crear segmentaciones en tiempo real en función de los datos que se vayan recogiendo, las cuales sirvan para virar las campañas o crear acciones automatizadas cada vez más precisas.

 

Dónde comenzar con la orquestación de datos

Orquestación de datos

Es sencillo de entender, pero complicado de poner en marcha. Fundamentalmente los pasos a seguir podrían ser estos:

#1. Conoce y comprende a tu cliente, así como todas las formas en que puedes recopilar datos sobre ellos de una manera que cumpla con la privacidad y la legalidad.

#2. Busca una combinación de 1st party data y 3rd party data que funcione para las necesidades de tu compañía.

#3. Para obtener datos de terceros, evalúa los mejores DMP, CDP o soluciones internas según el tamaño de tu compañía.

#4. Para datos de terceros, asegúrate de hacer las preguntas correctas sobre cómo se recopilan los datos (por calidad + privacidad) y el proceso de modelado, porque todos los proveedores de datos de terceros tendrán diferentes metodologías (algunas mejores que otras).

#5. Asegúrate de que tu proveedor de datos DMP, CDP o de terceros sea capaz de transferir de manera fácil y segura los datos a todos los canales de comercialización.

#6. Por último, asegúrate de que tus proveedores de canales de marketing pueden agregar a su estrategia de orquestación de datos, elementos importantes como información de la audiencia, métricas de participación, audiencias similares, etc.

 

Estrategias de orquestación de datos

Estrategia de orquestación de datos

Vamos a verlo con un ejemplo en cada uno de los principales sectores: el B2C y el B2B. Para entenderlo bien, la orquestación de datos , la vamos a poner en un contexto en el que se cumplen cada una de las etapas en el journey de cualquier consumidor o cliente, estando orientado a estrategias relacionadas con la audiencia, usadas a través de una campaña. Vamos a ello.

En B2C.

Imaginemos una compañía de medios de cine que quiere promocionar una próxima película e impulsar a las personas a comprar entradas para ir a verla.

Lo primero que deberías de hacer es lanzar una campaña de CPM con ofertas varias, para así recoger datos y conocer qué tipo de audiencia participa en ellas.

Usando los atributos de las personas que participaron en el anuncio, dirígelos a una campaña de consideración, usando la información de interés reunida en la parte superior del embudo para agrupar a las personas en un segmento concreto.

A ese segmento concreto, dirígeles un avance de la película y utiliza las ofertas basadas en un objetivo de CPCV para reorientar a las personas que vieron el avance completo con un anuncio nativo o de display, promoviendo una venta de entradas. Esta sería la parte de acción de la campaña.

Para terminar, usando datos de atribución, analiza quién fue al cine y realmente compró una entrada, para construir la medición de la campaña.

En todo este proceso, como has podido comprobar, la recogida de datos y la orquestación a lo largo de todos los canales han sido fundamentales para lograr lanzar cada acción en función de cada etapa del journey. Vamos con un caso de B2B.

 

En B2B.

Normalmente en el B2B, se invierte mucho en la parte inferior del embudo de conversión. Sin embargo, esta estrategia realmente obstaculiza su capacidad de conversión.

Al final, si no se invierte en la parte superior del embudo, cualquier campaña que se realice, comenzará con un objetivo muy estrecho.

Para ello, comienza con una gran campaña de sensibilización, con una orientación bastante abierta para ampliar el embudo lo más posible.

Una vez lanzada, recoge los datos que te vayan saliendo: intereses, sectores, cargos… y lanza campañas de CPM más dirigidas y automatizadas en función de la respuesta. Al final del día, todos los datos recopilados a través de la campaña nutrirán el embudo. La clave es aprovechar todos esos datos para crear una estrategia de orquestación y personalización de datos.

La recompensa es una mejor integración de campañas online y offline, datos más limpios, una orientación más estricta y, en última instancia, la atribución de ingresos.

 

Estos son sólo unos pocos ejemplos sobre la importancia que tiene la orquestación de datos hoy día en cualquier negocio a la hora de personalizar los mensajes. Como ves, esta orquestación necesita de personas expertas en el manejo de los datos y la tecnología que la posibilita, siendo una gran opción encontrar el socio perfecto especializado en todo ello, el cual sepa sacar todo el beneficio a cada necesidad. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

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