El IBM System/360 es recibido por el miedo y la confusión cuando llega a las oficinas de SC&P en Madison Avenue en la última temporada de Mad Men de AMC.

Algunos empleados de la agencia infieren su propia obsolescencia inminente o, en el caso del redactor publicitario Michael Ginsburg, que la máquina infiltra su mente. Mientras que en la nariz, no es una descripción absurda del espíritu de la época. El stock neto real de computadoras y equipos periféricos aumentó más del 20% en cada año de la década de 1970. Para 1980, esa cifra rondaba el 40%.

El argumento de los constructores de mainframe no era en realidad que esta tecnología tomara decisiones de forma independiente. Más bien, podría proporcionar representaciones gráficas de los números, complementando la intuición de los líderes empresariales de forma ad hoc para que no tengan que encargar informes de analistas lentos y costosos.

Hoy en día es impensable que un ejecutivo entre en una sala de juntas y anuncie sus planes sin el respaldo de datos ricos y recientes.

El marketing ha sido quizás el departamento que más ha tardado en cambiar, sobre todo porque tradicionalmente era el dominio de los graduados en humanidades y el tipo de creativos que toman las decisiones en las primeras temporadas de Mad Men . Pero en la última década, los datos han pasado de meramente validar y optimizar las tácticas de marketing a ser un requisito previo absoluto para cualquier decisión importante.

Logísticos y contralores anunciaron su sed de datos, y el mercado tecnológico respondió abriendo el grifo. Los directores de marketing no habrían predicho que serían ellos los que se ahogarían en él a menos que se hubieran tomado en serio al desventurado Ginsberg de Mad Men . “No puedo apagar las transmisiones”, dice, al igual que ahora no podemos apartar la mirada de las redes sociales. “Los están transmitiendo directamente a mi cabeza”.

Entonces, ¿es hora de dejar a un lado el Paris Review y abordar el marketing como un problema de ingeniería?

Por supuesto que no.

El lado de la entrega del marketing todavía se compone fundamentalmente de la conexión humana, incluso ahora 'con qué personas conectarse', 'dónde' y 'cuándo' son consideraciones científicas. La nueva fórmula para la excelencia en marketing es una colaboración, siendo el principal desafío tecnológico la extracción de información relevante y procesable del océano de datos. Por su parte, los creativos deben responder con mayor disciplina, iterando hipótesis y evitando contenidos derivados. En las grandes empresas, parece que los equipos interfuncionales, pero no siempre es factible asignar recursos de ingeniería a los problemas de marketing.

Ahí es donde entra el software.

Los equipos de marketing deben aprovechar los grandes datos

Aquí hay cinco formas en que un equipo de marketing creativo puede mejorar su juego mediante el uso de herramientas inteligentes para aprovechar el poder de los grandes datos.

1. Relaciones públicas basadas en datos

La habilidad científica: Realización de investigaciones originales y de alta calidad y/o consolidación de investigaciones de segunda mano.

Las herramientas: Encuestas inteligentes, gobierno y otras bases de datos de código abierto, Hojas de cálculo de Google, plataformas de visualización de datos, plataformas de datos de clientes

La oportunidad: una sola historia en un medio de prensa de nivel 1 (o una gran cantidad de menciones en la prensa local o de la industria relevante) puede ser explosiva para una marca. Pero la mayoría de las empresas dedican recursos a las relaciones públicas sin nada que mostrar. Si no eres importante, los medios no quieren hacerte importante.

El secreto para escapar de este dilema de sísifo es que a los periodistas les encanta la investigación original. Las empresas de SaaS pueden simplemente anonimizar sus propios datos de usuario y darle a la prensa una historia convincente para contar. Spotify hace esto a gran escala. Incluso las empresas con una sequía de datos internos pueden simplemente conectarse y descubrir patrones interesantes reuniendo algunas bases de datos abiertas de terceros.

2. Personalización profunda

La habilidad científica: mantener los datos de múltiples fuentes lo más limpios posible y construir puentes API entre canales para obtener una imagen holística del comportamiento del cliente.

Las herramientas: plataformas de gestión de datos, sistemas de gestión de contenido web (alternativamente, software de "inteligencia de ventas", software de "automatización de marketing" y "motores de personalización": este es un segmento de mercado tan grande que los proveedores combinan diferentes funcionalidades de muchas maneras diferentes .)

La oportunidad: la personalización profunda es fundamental para el lanzamiento de Facebook a los anunciantes y, según se informa, Netflix utiliza el aprendizaje automático para personalizar al máximo la experiencia de sus espectadores.

Obviamente, cuanta más información granular tenga sobre sus clientes, más profundamente podrá orientar sus esfuerzos de marketing. Las posibilidades son casi infinitas, pero la idea central que deben considerar los especialistas en marketing creativo es que más segmentos de audiencia significan menos personas en cada segmento. En otras palabras, los creativos pueden "actuar en una serie de reuniones íntimas" en lugar de tratar de conquistar un estadio. Naturalmente, eso significa más conversiones.

3. Códigos de trucos de la plataforma de desbloqueo

La habilidad científica: interrogar a las plataformas web y luego realizar un análisis estadístico del resultado.

Las herramientas: mercados de API, raspadores web y software de análisis estadístico, especialmente las iteraciones más fáciles de usar de estas herramientas.

La oportunidad: ya existe mucha investigación genérica sobre "el mejor momento para publicar" en varias plataformas, y algunas herramientas realmente increíbles como "Más tarde para Reddit". Pero para obtener una ventaja competitiva real, debe realizar un análisis independiente y descubrir las tácticas óptimas para sus propios objetivos. La inclusión de hashtags, el recuento de palabras y el gasto publicitario ideal por plataforma son preguntas que difieren entre organizaciones.

También hay muchas preguntas sin respuesta sobre los algoritmos detrás de cada una de las plataformas de redes sociales más grandes. Llevar a cabo una investigación automatizada a escala puede desbloquear oportunidades que quizás nunca haya imaginado.

4. Predecir las próximas tendencias

La habilidad científica: modelado estadístico, aprendizaje automático, recopilación y análisis de datos de intención de búsqueda y comportamiento del usuario.

Las herramientas: Google Trends, análisis de marketing

Las oportunidades: el análisis predictivo permite a los especialistas en marketing ver el futuro. Eso es importante por dos razones.

En primer lugar, ser capaz de alinear las actividades de marketing con los objetivos comerciales de alto nivel es lo que gana asientos en la sala de juntas. Llegar allí significa traducir métricas digitales borrosas como la tasa de clics y el compromiso social en predicciones precisas de ganancias. Es un camino pavimentado con problemas complicados como la puntuación detallada de clientes potenciales, el valor de vida útil y los cálculos de la tasa de abandono, y obtener esos números correctamente requiere un gran volumen de entradas de calidad.

En el lado opuesto de la moneda está la capacidad de salir del edificio por completo y hacer predicciones macro sobre el ajuste del producto al mercado. Durante mucho tiempo se ha esperado que los líderes creativos presten atención y comprendan las tendencias culturales y sociales. Pero lo que está en juego ahora es más alto. La disciplina ha reemplazado a la intuición.

5. Superar a las grandes empresas en los resultados de búsqueda de Google

La habilidad científica : comprender las señales que buscan los algoritmos de Google para determinar la calidad, la relevancia y la confiabilidad en la web.

Las herramientas: software SEO

La oportunidad: Obtener tráfico orgánico a partir de los resultados de búsqueda de Google es probablemente la ruta más rápida hacia el ROI de marketing, pero tradicionalmente no ha sido la más predecible.

Esto se debe a que hay una enorme cantidad de señales que se combinan para decidir qué clasifica para una consulta determinada. Los intentos de jugar con el sistema con hacks simples siempre se han enfrentado con sanciones, y hoy Google actualiza sus algoritmos más que nunca.

Un resumen rápido

Hay una buena razón por la que la demanda de científicos de datos está en auge. Los estrategas desde Sun Tzu entendieron que una mejor información significa mejores decisiones, y el mundo actual está inundado de información no estructurada y representada de manera inconsistente.

Casi todas las funciones comerciales han establecido su metodología para sumergirse en este lío y recuperar información útil, pero el marketing sigue siendo en gran medida desordenado en la utilización de datos para la mayoría de los casos de uso, siendo la personalización la excepción notable.

Cuando los científicos de datos aplican sus habilidades a los desafíos de marketing, pueden descifrar lo que sucede detrás de eventos como la actualización BERT de Google, dando a los escritores de contenido y estrategas acciones concretas para obtener clasificaciones de búsqueda confiables. Al alinear métricas granulares de marketing digital para pronosticar con precisión los ingresos, los líderes de marketing se vuelven indispensables para sus negocios.

Las ventajas competitivas están maduras para que las elija cualquier persona con los conocimientos necesarios para interrogar a las plataformas sociales y los conjuntos de datos de código abierto. Finalmente, los datos a veces son incluso más valiosos para las audiencias y los editores que para las organizaciones que los recopilan. Convertir datos en una historia es uno de los movimientos más poderosos que pueden hacer los especialistas en marketing.

Todas estas son formas en que los especialistas en marketing pueden basarse más en los datos, más allá de los casos de uso de personalización más obvios. Los creativos sin experiencia en STEM no necesitan temer el surgimiento de la máquina; pueden ejecutar absolutamente estas ideas con la ayuda de herramientas inteligentes y un poco de disciplina.

¿Listo para volverse más impulsado por los datos? Asegúrese de que su estrategia de marketing incluya encontrar el software de análisis de big data adecuado para ayudarlo a encaminarse.