Data Driven Marketing

El Data Driven Marketing o marketing basado en la conducción de datos: la respuesta para la gestión de Big Data enfocada en el marketing

Cada vez que se enciende el GPS para buscar una dirección, se le da al “me gusta” en Facebook o se mantiene una conversación por Whatsapp, el comportamiento del usuario queda registrado en las Big data, gigantescas bases de datos que instituciones y empresas usan para redirigirlos a sus servicios y productos: es el Data Driven Marketing, la nueva tendencia en el marketing online. Las Big Data, en su mayoría provenientes de las redes sociales y aplicaciones que se usan casi a diario, son generalmente gratuitas y accesibles para la compañía.

Las sofisticadas herramientas de análisis de datos, con costes ajustados, hacen que ya no sea tierra prohibida para pequeñas y medianas empresas. Hace unos años conseguir este tipo de información era bastante lenta, de alto costo y sólo se encargaban ciertas entidades como agencias de investigación de mercado a extraerla, pero ahora gracias a las TIC podemos conseguir gratis datos relevantes del mercado y en tiempo real que nos pueden ser útiles para realizar social media optimization (SMO) de acuerdo al rápido comportamiento de un mercado cada vez más inteligente.

Si a ello se suma la instantaneidad de la información que ofrece una segmentación casi exhaustiva de nuestro perfil de usuario (por género, edad, profesión, ubicación geográfica, etc.) se obtendrá un delicioso cóctel del que ninguna empresa le gustaría abstenerse a la hora de planificar sus estrategias, tal y como os contábamos en anteriores artículos.

El conocimiento del mercado es casi una “brújula de marketing”, una ventaja competitiva de alta relevancia en estrategias organizacionales, ya que la valoración de nuestro target determinará si el producto o servicio “vive o muere” o desde un punto de vista más actualizado, si un contenido es valorado o no por tu target.

El estudio “Global Data Driven Marketing Survey”, elaborado por Forbes, revela grandes cambios en lo que respecta a cómo profesionales y compañías obtienen valor de los datos, de las plataformas integradas de marketing y de estrategias de marketing basadas en datos y centradas en el cliente. Es más, desde 2013 se han duplicado las compañías que cuentan con iniciativas de marketing basadas en datos. El 43% de los encuestados asegura que controlan los datos de los clientes de su empresa, frente al 34% que lo hacía en 2013. Es decir, parece que empieza a calar en general en las empresas y en particular entre los CMO de la criticidad de los datos en sus estrategias de negocio y de marketing.

El Data-Driven Marketing o marketing basado en la conducción de datos es una disciplina que aparece como respuesta para la gestión de Big Data, pero enfocado en el marketing, utilizando variadas técnicas de análisis e investigación en tiempo real para la extracción de hallazgos o patrones de mercado a través de datos generalmente gratuitos disponibles tanto al interior como exterior de una organización con el objetivo de favorecer y acelerar la toma de decisiones estratégicas. Tanta es su relevancia actual, que la mayoría de las acciones de marketing digital se basan en el conocimiento accionable que se consigue de datos que las personas generan.

Su metodología consiste en tres pasos:

• Recolección de datos: Consiste en reunir datos generados por consumidores o usuarios disponibles en variadas fuentes de información (mientras más mejor) como por ejemplo blogs, foros, redes sociales, emails, tráfico web, búsquedas orgánicas en buscadores, etc.

• Análisis y Conocimiento Accionable en Tiempo Real: Consiste en cribar e interpretar volúmenes de estos datos para ser convertidos en tiempo real en información útil como insights o hallazgos de mercado a través de técnicas cuantitativas como cualitativas o incluso, un complemento de ambas para entender mejor aún los patrones sociales.

• Decisiones y Acciones Estratégicas: Consiste en llevar a cabo estrategias y tácticas más rápidas y/o en tiempo real fundamentadas en esta información útil extraída de los datos para el óptimo y oportuno uso del marketing, creando ventajas competitivas para una organización determinada.

Las cuatro “V” y 1 “P” del Data Driven Marketing

Los pros y los contras del Data Driven marketing se resumen en cuatro uves: volumen, variedad, velocidad y veracidad. Además del gran Volumen de información (procedente de blogs, redes sociales, emails, tráfico web, etc.), existe una gran Variedad de datos (provenientes de dispositivos móviles, audio, vídeo, sensores digitales en equipos industriales, temporizadores, etc.) que procesan a gran Velocidad datos cuya Veracidad es algunas veces un escollo a superar (la sinceridad del ser humano, las predicciones meteorológicas, etc.).

Otros de los temas que debe preocupar especialmente a las empresas son la formación y selección de los perfiles de marketing idóneos para este nuevo escenario. Para el 2018 existirá un déficit de más de 190.000 puestos de trabajo para el perfil de Experto Analista de Datos y casi un millón y medio para el de Gerentes y Analistas capaces de cosechar insights válidos en este inmenso diluvio de datos que se avecina. Si a estas proyecciones sumamos que se estima que para el 2020 se recogerán 40.000 exabytes de información, frente a los 2.700 exabytes del 2012, la sequía de profesionales para la próxima década se hace evidente. Si la “P” de profesionales difícilmente se podrá afrontar este desafío con garantías óptimas.

¿Quiénes están liderando esta revolución del data?

A nivel institucional, ciudades de todo el mundo, grandes y pequeñas, están utilizando paquetes de big data como estadísticas de tráfico, mapas GPS o datos sobre el consumo energético, para lanzar proyectos que beneficien a sus propias comunidades. La ciudad de Seattle se ha asociado recientemente con Microsoft y Accenture en un proyecto piloto para reducir el uso de energía en el área. Usando la nube Azure de Microsoft, el proyecto recopilará y analizará cientos de datos procedentes de los sistemas de dirección de los edificios de la zona financiera. Con la predicción de los análisis, el sistema trabajará para buscar que es lo que funciona y que es lo que no. Por ejemplo, dónde se puede usar menos energía o incluso ninguna. El objetivo es llegar a reducir el uso de energía en un 25%.

El año pasado, investigadores de IBM se unieron con la ciudad de Lyon en Francia (a unas cuatro horas de París), para crear un sistema que ayudase a los agentes de tráfico a reducir el tráfico en las carreteras de la ciudad. El sistema llamado ‘Decision Support System Optimizer’ (DSSO), utiliza informes a tiempo real sobre el tráfico para detectar posibles atascos. Si un agente ve que puede haber un atasco en algún punto, puede cambiar las señales de tráfico para mantener el flujo constante de tráfico.

Un estudio de la revista científica Computers in Human Behavior demostraba a finales de 2014 que se puede conocer el estado anímico de los usuarios de Facebook con un 83% de precisión. Con este objetivo, un equipo de investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid ha desarrollado la aplicación SentBunk. El sistema, que une el análisis semántico al aprendizaje computacional automático, clasifica al usuario en función de variables como la polaridad de sus mensajes (previamente analizados), de los cambios emocionales detectados o de las reacciones a las emociones de sus amigos.

A nivel de empresas y marcas son todavía pocos los casos de éxito que se conocen, aunque sin duda hay dos que merecen especial mención: Netflix y Waze.

Netflix rápidamente se convirtió en la plataforma más grande del mundo en ofrecer películas y series online. Su éxito se debe a que, según los patrones de consumo de contenido de sus usuarios, les hace recomendaciones sobre el contenido que podría ser de su interés. El factor de éxito de esta marca fue que entendió y vio la información como una forma de generar valor en las dos vías: los consumidores logran obtener las películas y series que en verdad les podría gustar y la empresa utilizó esos patrones de consumo de más de 40 millones de clientes en más de 36 países para crear su propia serie llamada “House of Cards”.

Netflix identificó que las personas preferían contenido que contuviera drama, política, sensualidad y poder. Basados en esas temáticas construyeron su serie, sabiendo antes de su lanzamiento el éxito que esta producción tendría en el público, adicionalmente fue nominada en los Emmys.

Otro ejemplo es Waze. Esta marca identificó que las metrópolis del mundo tienen todas una misma enfermedad que podríamos llamar tráfico, es ahí donde Waze se dio cuenta que podía crear una oferta diferenciadora, donde unió lo que ofrecía un GPS con una demanda latente y la posibilidad de evitar los atascos del tráfico. Su verdadera innovación consiste en utilizar la información que viaja en los Smart-Phones (celulares) de los usuarios para identificar el flujo vehicular en tiempo real y de esta manera mostrarles a sus consumidores si el tráfico va más lento o se comporta con normalidad. Adicionalmente, los usuarios pueden co-crear, con los otros usuarios de la plataforma, nuevas calles que aún no estén sincronizadas en el sistema o advertir sobre una nueva cámara de foto detención.

Emérito Martínez
CMO de QDQ Media y director del Máster en Innovación Digital Marketing de MSMK – Madrid School of Marketing