Las empresas utilizan menos del 30% de su data para tomar decisiones

El big data es un término utilizado, muy utilizado, en el ámbito de la comunicación y del marketing. ¿Pero saben

Los efectos de la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Big Data en las empresas de marketing y comunicación fueron el tema central del décimo Global Summit de AMEC.
El big data es un término utilizado, muy utilizado, en el ámbito de la comunicación y del marketing. ¿Pero saben tanto las empresas como aparentan? De momento, el 70% de las decisiones se toman sin analizar los datos, según quedó patente durante la celebración del Global Summit 2018 de la Asociación Internacional para la Medición y Evaluación de la Comunicación (AMEC), celebrado en Barcelona.

Los efectos de la Inteligencia Artificial y el análisis en tiempo real de los datos en comunicación y marketing fueron el tema central de dos jornadas que reunieron a más de 350 directivos de 41 países diferentes.

De acuerdo con las conclusiones del informe Global Business Insights de AMEC, presentado durante la cumbre, el 68% de los directivos asumen que sólo serán competitivos invirtiendo en nuevas tecnologías; básicamente, Inteligencia Artificial (IA) y software.

Además, en 2020, el 85% de todas las interacciones con clientes serán llevadas a cabo sin ningún agente humano (bots, etc.), según datos de la consultora Gartner.

“Debemos estar preparados para incorporar la Inteligencia Artificial en nuestros procesos y estrategias. La tecnología es una aliada de la comunicación, las relaciones públicas y el marketing, no es ninguna enemiga ni viene a sustituir a los humanos”, resumió Sergi Guillot, CEO de Acceso, empresa anfitriona del congreso. “La tecnología, igual que el análisis del big data, nos ayudarán a optimizar la inversión de las organizaciones, entendiendo y dialogando con la ciudadanía”.

Sobre los efectos de la aplicación de ambas tecnologías ( Inteligencia Artificial y big data), los expertos apuntaron 10 tendencias:

1. Los datos como motor. Sólo a partir del análisis de los datos se pueden extraer insights -conclusiones que ayudan al negocio- y esos datos se están incrementando exponencialmente con el IoT (Internet of Things), análisis de comunicaciones por voz, etc., lo que favorece un mejor conocimiento de la sociedad y del mercado.

2. Recursos infrautilizados. Sin embargo, las empresas aún aprovechan menos de 1/3 de sus datos para la toma de decisiones. En los próximos tres años, los departamentos de marketing dedicarán el 22% de sus presupuestos al análisis del big data.

3. Capacidad predictiva. Los datos sirven para entender lo que ha ocurrido (analizar acciones y su resultado) y, sobre todo, para predecir tendencias. La unión de inteligencia humana y máquinas consolidará la competitividad de las empresas más avanzadas -que no siempre son las mayores-. También permitirá que las áreas de comunicación y marketing desarrollen capacidades analíticas más sofisticadas para dar respuestas creativas óptimas apoyadas en machine learning e Inteligencia Artificial.

4. El gran stakeholder de las marcas es el ciudadano. Seguir su comportamiento, sus valores e intereses a través de los distintos canales resulta ya imprescindible para obtener conclusiones y para establecer una relación sostenible y duradera con los usuarios.

5. Más tecnología. Las compañías tendrán que incrementar sus inversiones en tecnología para ser competitivas. Más de dos tercios de las grandes marcas, agencias y editores europeos usaban ya un DMP (Data Management Platform) en 2016 y se espera que aumente al 92% en este año, según un estudio de ExchangeWire y Weborama.

6. Nuevos perfiles y procesos. Las empresas también tendrán que modificar sus estructuras, completando el área de data. Por ejemplo, el 90% de las grandes compañías contarán con la figura de chief data officer en 2019, según Gartner. A la vez, es imprescindible una actualización de los conocimientos de los directivos de comunicación y marketing para que sean capaces de establecer nuevos procesos de trabajo que integren la Inteligencia Artificial.

7. Smart data versus Big Data. Las marcas tienen que ser capaces de establecer unos objetivos claros a partir del análisis de los consumidores. Sobre esa base, identificar métricas integrales que les resulten útiles para analizar sus acciones y conocer qué visibilidad logran, el engagement que consiguen, cómo las percibe la ciudadanía y cómo repercuten en el negocio, creando cuadros de mando realmente eficaces para controlar la evolución.

8. Los intangibles, al alza. Crece la importancia estratégica de intangibles como la marca, la reputación o la comunicación, que llegan a representar en torno al 52 % del valor total de una organización (por término medio, agregando todos los sectores de actividad y todos los países), y alcanzan el 80 % en ámbitos como los gigantes de Internet.
9. Consideraciones éticas. Cualquier estrategia que se apoye en Inteligencia Artificial debe tener en cuenta aspectos éticos y valores sólidos. Los errores acarrearán graves daños reputacionales a las marcas. Hay que prevenir la erosión de la verdad y la honestidad en la aplicación de Inteligencia Artificial.

10. Aliados, no competidores. Los expertos del global Summit de AMEC han coincidido en que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning generan una mejor comunicación: permiten crear mensajes más eficaces, ser más eficientes y tomar decisiones más acertadas para el negocio. También contribuirán a optimizar las inversiones de las compañías en comunicación y marketing, a partir del talento y el conocimiento de las personas que los manejen.