Por qué avanzar en la madurez de los datos liberará su potencial digital

No se puede negar que las marcas que aprovechan e invierten en capacidades con datos serán las que maximizarán todo su potencial de ingresos. Pero aunque los especialistas en marketing de hoy en día tienen una gran cantidad de datos al alcance de la mano, saber qué datos usar y cómo usarlos son dos de los mayores desafíos de todos.

En este artículo, compartimos un marco estratégico para ayudar a las empresas a identificar dónde se encuentran en su viaje de madurez de datos, así como también cómo mejorar sus capacidades y alfabetización de datos para impulsar la innovación y el crecimiento.

La digitalización de la economía ha provocado una explosión en la creación de datos. En los últimos diez años, el mundo ha pasado de crear 6,2 zettabytes en 2012 a aproximadamente 97 zettabytes en 2022.

La oportunidad de un aumento tan dramático en los datos no se pierde en los ejecutivos de negocios de todas las industrias, muchos de los cuales se han apresurado a usar los datos para analizar todo lo que pueden sobre sus clientes. Se espera que el gasto en soluciones de análisis de big data alcance los 215.700 millones de dólares este año en todo el mundo.

Sin embargo, el uso de datos entre empresas es una experiencia inconsistente. Algunas empresas han invertido sabiamente en el desarrollo de la madurez de sus datos.

Con poco aviso, pueden pivotar de manera flexible para maximizar las oportunidades de ingresos en un entorno económico impredecible. Otros experimentan un ciclo de rendimientos decrecientes al intentar replicar éxitos anteriores con resultados mixtos.

Madurez de datos en marketing

Es comprensible que los especialistas en marketing que dominan el aprovechamiento de datos avanzados y técnicas analíticas para lograr objetivos críticos tengan una gran demanda.

A diferencia de los especialistas en marketing en empresas con poca madurez de datos, los especialistas en marketing con madurez y alfabetización de datos avanzados entienden cómo transformar los datos en activos comerciales críticos. Gobiernan su aplicación e impacto en los objetivos comerciales, utilizando datos para obtener ventajas competitivas significativas.

Pero, ¿qué entendemos exactamente por madurez de los datos? En este artículo, discutimos nuestra definición de madurez de datos, compartimos algunos de los aprendizajes que hemos experimentado y describimos un marco simple que los especialistas en marketing pueden usar para comparar su propio nivel de madurez de datos.

¿Qué es la madurez de los datos?

La madurez de los datos se refiere a la evolución de las capacidades de datos de una empresa. Aunque a primera vista puede parecer polémico, quizás implicando que las empresas menos desarrolladas son de alguna manera 'inmaduras', ese no es el caso en la práctica.

El término madurez de los datos tiene un significado contextual muy específico. El énfasis está en el desarrollo, con la apreciación de que cada empresa parte de un lugar diferente y requiere acciones específicas para progresar.

¿Por qué es importante la madurez de los datos?

Comprender la madurez de los datos de su organización es importante por cinco razones importantes. Una apreciación de la madurez de los datos puede ayudar a los especialistas en marketing a:

• Alinear: Comprenda qué problemas y desafíos está tratando de resolver el negocio en general y adapte las estrategias para respaldar los objetivos.
• Apreciar: analice desapasionadamente lo que la empresa hace bien hoy y dónde se deben realizar mejoras para impulsar una mejor toma de decisiones de datos.
• Evaluar: Comparar los niveles de alfabetización de datos, aplicando recursos de capacitación y mejora de habilidades para garantizar la introducción de un entorno de aprendizaje abierto para apoyar el pensamiento innovador.
• Anticípese: espere emocionantes capacidades de análisis avanzado a medida que maduren las capacidades de datos de la empresa.
• Calibrar: optimice la tecnología y la infraestructura para no solo extraer el máximo valor en este momento, sino también planificar con precisión los recursos que podrían necesitar en el futuro.

Como mencionamos anteriormente, algunas organizaciones han logrado lograr el equilibrio y acelerar sus capacidades muy por delante de la competencia. Echemos un vistazo a algunos de los mejores ejemplos de cómo la madurez avanzada de los datos ha posicionado a algunas empresas por encima del resto.

monzo

Fundada en 2015, Monzo ha priorizado la colaboración interna en un grado impresionante. El banco retador ha optado por una estructura en la que internamente no existen equipos tradicionales de BI (Business Intelligence). En cambio, los científicos de datos pueden realizar de forma autónoma los flujos de trabajo analíticos de extremo a extremo.

Monzo anima a los equipos a desarrollar modelos de datos que beneficien a la empresa en su conjunto. A pesar de un mercado fintech ferozmente competitivo, Monzo continúa consolidando su reputación como una fuerza de mercado en la banca minorista. En 2020, Monzo estaba valorado en 4500 millones de dólares (USD) y es el tercer neobanco más valioso de Europa.

Asós

El sector minorista ha tenido problemas en las últimas dos décadas, desde que la primacía de Amazon dio un vuelco al comercio minorista tradicional.

Sin embargo, ASOS es una de las marcas de moda que se ha opuesto con éxito a la tendencia. El gigante de la moda rápida atribuye gran parte de su éxito a su estrategia de datos, específicamente probando hipótesis en miniatura para demostrar su valor antes de escalar.

La empresa ha realizado estudios de reconocimiento de marca junto con experimentos geográficos en todos los mercados. Usó la inteligencia recopilada para determinar su estrategia en 2020, cuando la pandemia comenzó a afectar. En 2021, la marca tenía un valor de $ 1.3 mil millones (USD), aumentando su valor en un momento sin precedentes para la economía global.

netflix

Los algoritmos de recomendación de Netflix generan contenido sugerido, recomendando títulos a los espectadores de forma dinámica. Cada uno tiene una categoría diferente (generalmente un género o tema), con el título que es más probable que coincida con el interés del usuario en primer lugar.

Las recomendaciones se generan y ordenan automáticamente en función de una serie de factores, incluido el historial de visualización, la duración de los títulos de visualización, el dispositivo que se está utilizando actualmente y más. La empresa captura datos sobre qué sugerencias omitió el usuario y qué títulos pasó por alto el espectador.

Los algoritmos de recomendación de última generación ayudan a aumentar la cantidad de tiempo que los usuarios pasan en sus aplicaciones. En la economía de la atención, Netflix continúa dominando donde sus competidores luchan regularmente, disfrutando del 34 % de todos los minutos de transmisión en los EE. UU., en comparación con el 8 % de Amazon Prime y solo el 4 % de Disney Plus.

Babilonia

Babylon ha adoptado la transparencia con gran efecto. En lugar de mantener sus hallazgos totalmente confidenciales detrás de puertas cerradas en la empresa, Babylon ofrece compartir lo que la plataforma sabe sobre sus usuarios.

La empresa afirma que su objetivo es mantenerse al frente, proporcionando recursos de datos para los clientes en un intento por generar una lealtad duradera entre su base de usuarios.

Los ejemplos anteriores representan algunos de los mejores usos en su clase de la madurez de datos avanzada. Pero es importante tener en cuenta que las organizaciones no aparecen de la nada con una madurez de datos avanzada. Hay pasos que puede tomar para progresar.

A los veintiséis años, nuestro trabajo con especialistas en marketing sénior y CMO nos ha llevado a desarrollar el marco LEAP: una curva de madurez de datos simple con tres pasos y etapas.

Para comprender el marco LEAP, es importante apreciar primero el papel fundamental de las estructuras internas en la definición de la madurez de los datos.

Madurez de datos en estructuras internas: una introducción a la curva de madurez de datos Leap

Las estructuras internas están entrelazadas con el nivel de madurez de los datos, ya que pueden erigir barreras invisibles o permitir la colaboración entre empresas en diversos grados. Según nuestro trabajo en todos los sectores comerciales, hemos dividido las estructuras internas en tres categorías en relación con la madurez de los datos.

1. en silos

Es probable que las empresas al comienzo de su viaje de madurez de datos tengan estructuras internas que operen de manera independiente. El marketing, en particular, probablemente existirá como una función separada del resto del negocio. La falta de integración deja a los departamentos trabajando en silos. Los conocimientos no se comparten ni son tan accesibles entre los equipos.

Como consecuencia, los KPI y los objetivos son de naturaleza bastante básica y genérica, ya que los equipos solo pueden trabajar con aquello a lo que tienen acceso o control. El rendimiento de marketing se basará principalmente en KPI como la conversión en el sitio, quizás canal por canal.

No es posible que el departamento de marketing atribuya las conversiones a las ventas de clientes fuera de línea, ya que esos datos no están fácilmente disponibles para ellos y se encuentran con los equipos de ventas. Del mismo modo, es posible que el equipo de ventas no tenga visibilidad sobre qué campañas de marketing generaron clientes potenciales de calidad.

Los objetivos generalmente se enfocan en llenar el embudo, las actividades son reactivas y hay un alto enfoque en la rentabilidad por encima de todas las demás consideraciones.

Estado: Limitado, aislado y reactivo, centrado en la rentabilidad y las conversiones.

2. Sincronizado

Los equipos que están sincronizados trabajan juntos en todos los departamentos y funciones para lograr objetivos comerciales comunes y compartidos. Se han integrado plataformas en uso para la rápida difusión de aprendizajes compartidos. El gobierno de datos se establece y se revisa periódicamente, con estándares éticos y de cumplimiento integrados en el uso de datos en toda la empresa.

Los equipos sincronizados son más proactivos, más organizados entre departamentos y valoran la productividad y la colaboración. Los datos comienzan a aplicarse y apreciarse como activos empresariales.

Estado: Organizado y sincronizado, con la productividad como principal prioridad. La accesibilidad en toda la empresa para obtener información sobre los datos es apreciada y respetada.

3. inteligente

En esta etapa más avanzada de madurez de los datos, los equipos están altamente integrados y el uso de datos consistentes y de calidad está profundamente arraigado en todos los departamentos. La experimentación rápida, las mejoras continuas y la creación conjunta son rápidas y la inteligencia se comparte entre los equipos regularmente al ritmo.

Los equipos de datos, en particular, están altamente capacitados, son capaces de crear e implementar modelos útiles de aprendizaje automático que se utilizan para generar información más precisa y resolver problemas comerciales pertinentes.

Las campañas de marketing se implementan de forma ética e inteligente. Las plataformas están unificadas y el rendimiento se entiende a través de múltiples puntos de contacto en el recorrido del consumidor.

En la etapa más avanzada de madurez de los datos, se valoran la velocidad y la innovación.

Estado: Optimizado para obtener la máxima ventaja competitiva e inteligencia del cliente.

3 ejemplos de capacidades con diferentes niveles de madurez de datos

El marco LEAP es una forma útil de comprender las capacidades de las empresas en cada etapa estructural de la madurez de los datos. Cada paso se centra en avanzar al siguiente nivel de madurez de datos y en lo que los especialistas en marketing deben hacer para ayudar a sus equipos a avanzar.

Etapa 1: Aprendizaje y Habilitación

En la etapa más temprana de la madurez de los datos, los especialistas en marketing deben esperar impulsar:

• Capacitación en análisis fundamental y alfabetización de datos
• Uso generalizado de herramientas analíticas fundamentales como Google Analytics
• Seguimiento preciso de KPI básicos, como conversiones
• Estándares de datos de precisión y cumplimiento.

Etapa 2: Aplicar

En la siguiente etapa de madurez de los datos, los especialistas en marketing deberían esperar haber implementado:

• Los modelos de atribución basados ​​en datos cobrarán mayor importancia
• Análisis del lado del servidor, con paneles internos de autoservicio para obtener información accesible
• Actividades de marketing que incorporan la optimización de conversión, con aumento del rendimiento y personalización en la combinación
• Puntuación de intención, modelado RFM y análisis LTV para una comprensión más profunda de las cohortes reales de clientes.

Etapa 3: Predecir

Finalmente, en la etapa más avanzada de la madurez de los datos, las empresas deberían esperar poder aplicar análisis predictivos de los activos de datos con confianza para potenciar:

• Integración unificada fuera de línea y en línea
• Vista única del cliente y coincidencia aproximada
• Habilitado para la nube, transmisión de datos de eventos y preparación en tiempo real
• Infraestructura lista para big data
• Habilitación de automatización
• Minería de patrones y análisis de sentimientos.

En esta etapa, una empresa debe estar lista para ML con programas de prueba y aprendizaje siempre activos. Los equipos de marketing pueden aprovechar rápidamente la claridad de los modelos de atribución basados ​​en datos continuamente optimizados.

Anticipan las necesidades de los clientes y los puntos débiles mediante el uso de métodos como el modelado de propensión, lo que provoca una mayor participación de los usuarios activos con sistemas de recomendación implementados.

Salir de una estructura aislada depende de un esfuerzo coordinado entre las partes interesadas. Entonces, ¿cómo pueden los especialistas en marketing reunir los equipos adecuados para impulsar la madurez de los datos?

Cómo reunir el equipo adecuado para impulsar la madurez de los datos

La madurez de los datos se aplica a todo el negocio. Es un esfuerzo de toda la organización que se extiende más allá de las prioridades de un equipo de ventas o marketing.

Como tal, es importante reunir a varias personas influyentes internas para identificar cómo los cambios en su estrategia de datos pueden ayudar a todos a lograr los mismos objetivos. La composición de las partes interesadas es única para cada negocio, por lo que dependerá de las prioridades de su negocio individual.

Puede ser difícil para los equipos internos salir del pensamiento aislado establecido, así que considere trabajar con un socio externo para establecer un terreno neutral. Un tercero calificado puede ayudar a descubrir los obstáculos mutuos que pueden unificar a los equipos detrás de un proyecto de madurez de datos avanzada.

Si todos están de acuerdo en un enfoque, con una influencia mediadora que actúe como contrapeso, es más probable que el proyecto se adopte rápidamente.

Actualización de la madurez de los datos para predecir el futuro

Mejorar la madurez de sus datos es un paso esencial en la transformación de las funciones de marketing. Con un marco claro establecido, metas precisas que están alineadas con objetivos comerciales más amplios y la aceptación de las partes interesadas en todas las funciones, los especialistas en marketing pueden ofrecer resultados más consistentes.

Con el tiempo, los especialistas en marketing pueden ayudar a sus organizaciones a capitalizar sus activos de datos empresariales y la madurez avanzada de los datos para rivalizar con las corporaciones pioneras.

Sin embargo, el éxito dependerá del desarrollo de la coordinación entre departamentos de manera desafiante. Las partes externas pueden ayudar a facilitar las discusiones interdepartamentales, pero los especialistas en marketing deben liderar la carga para avanzar en la madurez de sus datos y liberar todo el potencial del marketing digital.

Mejore la madurez de sus datos para preparar su negocio para el futuro

twentysix es una consultora experta con amplia experiencia en gestión de partes interesadas para ayudar a empoderar a los especialistas en marketing para maximizar su potencial. Trabajamos con los especialistas en marketing para desarrollar su madurez de datos y mejorar sus capacidades con análisis.

Para obtener más información sobre cómo los CMO y los especialistas en marketing sénior pueden usar los datos para aumentar su influencia, descargue nuestro informe técnico ahora.