El software de análisis proporciona datos, los estándares proporcionan conocimientos

Los equipos de marketing tienen acceso a una cantidad sin precedentes de datos y conocimientos de los clientes, pero demasiados no son procesables ni útiles. Puede ser fascinante que el 40 % de sus clientes provengan de Kansas, pero ¿cómo ayuda eso a su negocio?

Los equipos de marketing necesitan estándares más altos para lo que se considera una perspectiva. La IA ahora se implementa en herramientas de análisis para mostrar información más rápido de lo que puede leerla. Echa un vistazo a cómo lo hace Google Analytics.

No puede permitir que el software de análisis le diga qué es una idea. Solo tu equipo puede determinar eso. Por supuesto, el software puede ayudar, pero la decisión final es suya. Si no mantiene los estándares, su equipo comerá el equivalente a las ideas de "comida rápida".

El auge de las ideas de comida rápida

La comida rápida sabe muy bien pero tiene pocos nutrientes. Me encanta Popeyes y haré todo lo posible para conseguirlo de vez en cuando. Sin embargo, no pretendo tomar decisiones saludables al comer allí.

Trabajo con equipos de marketing y veo "perspectivas de comida rápida" por todas partes. Informan métricas que no les interesan, como páginas vistas, tasas de rebote, etc. Celebran si sus Me gusta aumentan a un objetivo arbitrario sin tener en cuenta la métrica.

Los conocimientos deben impulsar los comportamientos. ¿Cambia algo en su estrategia si una métrica sube o baja? Si no, ¿por qué lo estás rastreando? Sería como consultar el clima todos los días pero decidir usar lo que quieras sin importar el pronóstico.

Al igual que la comida rápida, este tipo de ideas pueden sentirse muy bien.

Una vez trabajé con un equipo de marketing que medía el rendimiento de sus agencias por páginas vistas. Su gasto pagado se dirigió a los canales que generaron la mayor cantidad de visitas. No hubo suficiente discusión sobre lo que hacían los usuarios una vez que llegaban al sitio web.

Tu equipo necesita tener una dieta balanceada. Las ideas sobre comida rápida están bien de vez en cuando, pero no como el pan de cada día.

Las ideas de comida rápida también son populares porque dan la impresión de que alguien está basado en datos. El simple hecho de trabajar con números puede brindar confianza a cualquier persona. Sin embargo, no dejes que los medios justifiquen los fines. Basado en datos no se trata de trabajar con números, sino de generar resultados significativos para el negocio a través de la ayuda de los datos.

¿Cuáles son sus estándares?

Tómese un segundo para pensar qué estándares se aplican dentro de su equipo. Muchas empresas cumplen por defecto con los estándares establecidos externamente. Sus clientes esperaban que respondieran dentro de un período de tiempo específico o esperar un precio determinado de sus productos. Los inversores esperan metas y objetivos de ingresos específicos.

Necesitas tus propios estándares. Una vez trabajé con una empresa de acondicionamiento físico para el consumidor con 30 páginas de estrictos estándares de marca sobre el tamaño adecuado de su logotipo y las fuentes específicas que se deben usar.

Como resultado, todos los medios que representaban la marca siempre fueron consistentes. Quizás sus estándares eran demasiado rígidos, pero al menos sabían lo que querían y no estaban dispuestos a conformarse con menos.

Las grandes empresas se imponen altos estándares. Piensa en Gucci por un segundo. ¿Crees que les importa por qué la gente no compra sus productos? Improbable.

Existen innumerables razones por las que las personas no compran sus productos. En cambio, Gucci se enfoca en por qué la gente compra y cómo obtener más de esos clientes. No bajan sus estándares, es decir, el precio. En cambio, los elevan aún más.

Elevar sus estándares en conocimientos

El mundo de los datos está pasando por un cambio fascinante. Durante mucho tiempo, el problema fue el exceso de datos. Luego, el software y la IA mejoraron, y ahora el problema es demasiada información. La creación de estándares para los conocimientos es la solución a largo plazo.

Cuando se trata de ideas, el elemento más importante es poder explicar su importancia. En mi primer libro, "The Data Mirage", discuto la pregunta WDIM o "¿Qué significa?".

WDIM es un simple recordatorio de que cada idea debe tener una explicación creíble. Por ejemplo, si el 40 % de sus clientes provienen de Kansas, ¿qué significa eso? ¿Debería cambiar su comercialización para centrarse en esa región? ¿Eso es bueno o malo? ¿Son estos los clientes que desea atraer?

WDIM comienza a llegar al corazón del problema. Elevar el estándar significa que no considerará una idea hasta que haya un WDIM claro adjunto. Si alguien está compartiendo una idea, pregunte por el WDIM. En presentaciones de diapositivas e informes, WDIM debe ser el centro de atención.

Discutir ideas sin WDIM es una pérdida de tiempo. Con el tiempo, su definición de un buen WDIM puede aumentar. Puede que no sea suficiente plantear un par de buenas preguntas. Es posible que esté buscando conexiones estratégicas con el negocio o relevancia para las campañas actuales.

También puedes pensar en imponer criterios técnicos a tus insights. Por ejemplo, he ayudado a empresas a imponer requisitos mínimos como:

• Estadísticamente válido
• El patrón se ve durante varios días o semanas.
• Información verificada por dos o más fuentes de datos
• Se basa en una nueva visión exitosa anterior

Si su equipo recién está comenzando con la información de los datos, aún tiene sentido aplicar los estándares desde el principio. No desea construir una cultura que crea en ideas débiles. A largo plazo, puede dañar la confianza en los datos. ¿Por qué alguien confiaría en conocimientos que no han demostrado ser útiles para el negocio?

Para muchos equipos, hacer cumplir los estándares comienza con su personal de datos técnicos. Conocen los datos por dentro y por fuera y son la primera línea de defensa contra las ideas vanidosas. Para las personas no técnicas, debe recibir capacitación sobre cómo detectar ideas de "comida rápida". El entrenamiento básico en probabilidades y estadísticas ayuda a superar la exageración.

Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a MarTech. Los autores del personal se enumeran aquí.