Por Linda Colorado
Head of data & analytics en Alkemy LATAM
Generar una estrategia de marketing basada en datos (data-driven) es un diferencial en la industria, pero ¿cómo saber qué se están tomando decisiones acertadas cuando los datos se encuentran en distintos silos?
Para esto es necesario tener una fuente de información que permita a los involucrados tener una visión 360° y unificada de las fuentes de datos para generar análisis más completos que soporten la toma de decisiones en lugar de analizar la información de estas fuentes por separado.
Integrar un Data Lake dentro del modelo de medición y datos permitirá desarrollar esta visión unificada de la información. Con esto se pretende tener información confiable y auditable de todas las acciones que llevan a cabo los usuarios tanto en el entorno digital como físico.
Parte importante de las entrañas del Data Lake es la información de 1st party, es decir, datos que no dependan de terceros y que nos provean información confiable de los usuarios, como un CRM, archivos con detalles de ventas o un login dentro de las propiedades digitales. Esto será de gran ayuda al momento de contrastar y unir la realidad digital que se refleja en las campañas de marketing digital, donde la información suele ser anónima y agregada vs. la realidad física de los usuarios con información proporcionada directamente por ellos.
Así, el Data Lake se convierte en un invernadero de información que ayuda a entender el comportamiento total de los usuarios, lo que además ayuda a generar clústeres de audiencias integrales.
Ahora, ¿cómo poner en marcha toda la maquinaria del Data Lake para enriquecer las estrategias de marketing?
El recorrido empieza con la planeación, que consiste en definir cuál es el objetivo que se busca lograr con la estrategia, ya sea crear conocimiento de marca, introducir un producto nuevo o incrementar las ventas de un producto específico. Esto dará una guía clara sobre las preguntas que hay que hacerle al Data Lake: ¿Quiénes son los usuarios que mejor performance han mostrado con respecto a lo que se busca lograr? ¿Qué tipo de comunicación, medios y formatos han conseguido los mejores resultados para este segmento de usuarios?
El proceso no termina una vez que se ha definido la estrategia, pues continúa durante toda la ejecución. Medir los resultados obtenidos es fundamental para realizar optimizaciones y asegurar el cumplimiento de los objetivos planteados. Si bien en cada fuente de información se puede dar seguimiento a los resultados individuales, una estrategia con el objetivo de conseguir contactos la podemos medir con el CRM o una estrategia con foco en el tráfico se puede medir con el volumen de sesiones que se miden en Google Analytics.
No hay que perder de vista la información concentrada que brinda el Data Lake. Esto ayudará a entender qué perfiles están interactuando con la estrategia de la manera esperada, qué perfiles no están aceptando la estrategia como era esperado o qué perfiles están interactuando positivamente con una estrategia que no era especialmente para ellos, lo que abre la posibilidad de un replanteamiento de segmentos, etc.
Al finalizar la estrategia es importante tener un control de resultados. En este punto ya se puede tener una foto completa de las acciones y optimizaciones que se llevaron a cabo en el Data Lake y evaluar la estrategia en su conjunto.
Con toda la información disponible unificada se pueden tener hallazgos importantes globales, que al analizar las fuentes por separado serían difíciles de visualizar. Al tener un Data Lake con una visión unificada de las interacciones de nuestros usuarios con la marca, podemos generar distintos modelos de atribución para cuantificar el impacto de cada fase del funnel de la estrategia de marketing, entre otros casos de uso.
Cabe recordar que los datos también tienen un ciclo de vida útil, por lo que es importante tomar en cuenta esto al momento de diseñar la estructura de datos que es relevante en el Data Lake.
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