Hablar de smart data marketing es mucho más que hablar de datos, dado que también implica hablar de inversión en publicidad, de omnicanalidad y, por supuesto, de la experiencia del cliente.
Si con este primer esbozo he conseguido despertar tu curiosidad sobre esta temática, te aviso de que al acabar de leer esta entrevista, tu conocimiento sobre el smart data marketing se habrá multiplicado por 100.
¿Por qué puedo asegurar esto?
Muy sencillo, porque tal como se recoge en el título de este artículo, cuento con un profesional de primer nivel para tratar el tema de forma extendida.
Te invito a saber un poco más del entrevistado, aunque doy por supuesto que habrás oído hablar de él o le habrás leído en más de una ocasión.
¿Quién es Tristán Elósegui?
Tristán es fundador y consultor de marketing digital en Matridiana.
Cuenta con más de 20 años de experiencia a sus espaldas dedicándose al marketing digital en distintos sectores y trabajando para distintos países tanto a nivel nacional como internacional.
Ha sido nombrado top 15 influencer en marketing digital de habla hispana por Merca2.es y top 30 influencer de emprendimiento y liderazgo según la revista Emprendedores.
Entre los múltiples servicios que ofrece se encuentran el diagnóstico y la definición de la estrategia junto con la planificación táctica y la optimización de campañas.
Todas estas actividades las completa con sus trabajos como profesor, conferenciante internacional y como escritor de libros (ya cuenta con 4 publicados).
Seguro que con este caché demostrado, estás impaciente por leer lo que me ha respondido en la entrevista sobre smart data marketing, así que vamos con ello.
¿Qué es el smart data marketing?
Para entender qué es smart data marketing, primero os voy a dar mi definición y luego os pongo en contexto para que lo entendáis correctamente.
El smart data marketing representa el inicio de la madurez de una empresa en el aprovechamiento de los datos e implica el control completo de la inversión publicitaria, el uso de los datos para la optimización del canal online y los primeros pasos de la omnicanalidad con la focalización en el conocimiento del cliente”.
Pero para entenderlo bien, necesitamos verlo en el contexto de los diferentes tipos (niveles) de datos, análisis y sus correspondientes acciones de marketing:
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Basic Data: representa a las empresas que han dado sus primeros pasos en la analítica digital y han puesto en marcha un cuadro de mando que representa correctamente la actividad de marketing y les permite tomar decisiones para optimizar los resultados.
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Smart Data: en base a los aprendizajes de la fase anterior, las empresas necesitan dar un paso más en su análisis para consolidar el control de la inversión publicitaria que iniciaron en la anterior etapa (generación de audiencias, clustering, etc.), optimizar la web (UX, test A/B, rediseño de procesos, etc.) y diferentes plataformas online y sentar las bases de la futura omnicanalidad con su propio CRM (y todo lo que implica a la hora de alimentarlo con diferentes fuentes de datos), para personalizar la experiencia del usuario.
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Big Data: en esta etapa consolidamos las acciones orientadas al conocimiento en profundidad del cliente basado los datos propios de nuestra actividad, máxima trazabilidad del proceso de venta (conocimiento, consideración, acción y fidelización), y personalizar su experiencia en todos los canales (omnicanalidad). Para ello vamos a incorporar fuentes de datos externas que nos permitan entender cómo actúan las diferentes variables de mercado que intervienen en nuestro día a día.
En la siguiente imagen podéis ver cómo evoluciona el uso de los datos y la estrategia de marketing en cada una de las fases del modelo de maduración del marketing y la analítica digital.
¿Se puede alinear el smart data marketing con los objetivos de una marca?
No es que se pueda, se debe.
Cualquier acción que realicemos para optimizar nuestra actividad de marketing, debe ir alineada con los objetivos de la marca.
Es lo que le da sentido a nuestro trabajo, es lo que hace que el marketing aporte valor y nos ayude a conseguir los objetivos de negocio.
¿Cómo y por qué es importante diseñar una estrategia de marketing basada en análisis de datos?
El marketing sin datos, no es marketing.
Sin ellos, se trataría de un conjunto de opiniones e ideas preconcebidas aplicadas a una serie de acciones.
El marketing y los datos son una dupla inseparable.
No se entienden el uno sin el otro.
Es curioso comprobar como muchos de los planes de marketing que veo en las empresas a las que asesoro, son un conjunto de recomendaciones o buenas intenciones y que no se basan ni en el análisis de datos, ni en la estimación de los resultados que se podrían obtener de ponerlos en práctica.
Para definir correctamente una estrategia debemos contar con los datos en TODOS los puntos: a
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Análisis de situación.
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Objetivos.
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Posicionamiento.
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Plan de marketing
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Y, por supuesto, medición.
En todos ellos nos debemos valer de los datos para hacer una correcta definición y aportar valor al siguiente punto (cada punto es consecuencia del anterior).
Métricas y KPIs, principales diferencias y puntos en común
Esta es una de las preguntas clásicas.
Lo bueno es que tiene fácil solución: son lo mismo.
Ambas son métricas, lo que ocurre es que las KPIs (Key Performance Indicators) miden objetivos de negocio y forman parte del plan estratégico de la compañía.
Partes clave de todo cuadro de mando y su relevancia a la hora de tomar decisiones
Los dashboards deben ir de lo genérico a lo específico.
Por ello deben partir de las KPIs y métricas de contexto principales, y explicar su comportamiento.
Un cuadro de mando estratégico de marketing se compone (y en este orden) de:
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KPIs principales.
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Comportamiento de estas KPIs por canal de tráfico.
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Microconversiones.
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Segundo nivel de análisis de los canales más importantes.
Su relevancia es máxima.
Los cuadros de mando son los ojos y oídos de la estrategia.
Son los que nos permiten tener una visión clara de nuestra actividad de marketing, nos permiten identificar los puntos fuertes y débiles, y lo más importante, tomar las decisiones necesarias para guiar a la empresa en la consecución de los objetivos de negocio.
¿Cómo se puede aplicar el smart data marketing en las decisiones de un negocio?
La filosofía que hay detrás del Smart Data Marketing, es la optimización del rendimiento de los datos.
O dicho de otra manera, sacar el máximo partido de los datos que tienes a tu alcance.
Es decir, implica centrarse en los datos que nos vayan a aportar capacidad de toma de decisiones y mejoras notables.
¿Qué son las 3Vs del big data y cómo influyen en nuestros negocios?
Hablar de big data implica situarnos en la tercera fase del modelo de maduración del marketing y la analítica digital, implica por tanto, que ya hemos obtenido todas las mejoras posibles (empezamos a ver rendimientos decrecientes en nuestros esfuerzos), y es el momento de acudir a fuentes de datos externas que nos aporten contexto y quizás ese dato, que nos ayude a desbloquear muchas otras cosas e incluso cree oportunidades de negocio.
Las tres uves del big data se refieren a Velocidad, Volumen y Variedad.
Como he comentado antes, un proyecto de big data llevado a cabo con éxito supone un impacto transformador en nuestro negocio.
Pero antes de lanzarnos debemos tener en cuenta el gran esfuerzo, en todos los sentidos, que supone este tipo de proyectos.
La orientación siempre debe ser: toma de decisiones.
Si perdemos este enfoque, el proyecto pierde su sentido y nosotros el tiempo y el dinero.
Batería final de consejos para hacer smart data marketing
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Empieza siempre de menos a más y de lo global a lo específico.
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Al principio las mayores mejoras están en los datos que tienes más cerca. No te obsesiones por las tendencias asociadas al big data y sus promesas de éxito.
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Sea el proyecto de datos que sea, tu objetivo es la toma de decisiones y aportar valor al negocio. Si esto no está claro, para y replantéate si tiene sentido llevarlo a cabo.
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La clave está en hacer las preguntas correctas, no en acumular datos.
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Busca solo aquellos datos que necesites para tomar decisiones, el resto son superfluos.