Datos en martech: cómo medirlos, atribuirlos y gestionarlos mejor

¿Cómo miden, atribuyen y gestionan actualmente las empresas sus datos en martech? ¿Y cómo pueden hacerlo de forma más eficaz?

En nuestro informe de investigación reciente con Fospha, encontramos que el estado actual de la gestión de datos en la industria de martech es (para sorpresa de pocas personas) bastante mediocre.

Mira estos hallazgos:

• Al medir:
  • El 34% de los encuestados dijo que su empresa actualmente analiza menos del 20% de todos los datos de consumidores disponibles.
  • El 43% es "probable" o "muy probable" de invertir en nueva tecnología de medición durante el próximo año.
• Sobre la atribución:
  • Solo el 33% dijo que sus soluciones actuales les brindan una atribución precisa de todos los medios y datos.
  • Solo el 9% de los especialistas en marketing informaron que su organización tiene un conocimiento "excelente" de la atribución multitáctil.

• Sobre la gestión:
  • Las empresas utilizan un promedio de siete tecnologías distintas para obtener información a partir de sus datos.

¿Por qué es tan difícil manejar mejor los datos en martech?

Bueno, para empezar, hay muchos datos disponibles.

Cada día se crean aproximadamente 2,5 trillones de bytes de datos.

Para ser claros, un quintillón es 1 seguido de 18 ceros (piense en mil millones, trillones, cuatrillones, quintillones). Es decir, un gran número.

Estos bytes de datos contienen de todo, desde publicaciones de Instagram hasta canciones de Spotify, desde perfiles de LinkedIn hasta ventas de Amazon. Todos los que hacemos algo en línea participamos en la creación de esta enorme cantidad de datos todos los días.

Y como es el caso de muchas cosas aparentemente impresionantes, ese enorme potencial solo se vuelve significativo si podemos hacerlo útil.

Desafortunadamente, muchos especialistas en marketing, y muchas plataformas de tecnología de marketing, todavía no han dominado el arte de aprovechar al máximo esos 2,5 trillones de bytes de datos.

¿Cuál es el potencial de usar esos datos?

Prepárense, se pone un poco salvaje.

En teoría, el hecho de que tengamos tantos datos disponibles crea un mundo vertiginoso donde todo se vuelve mensurable.

Podemos ver información impactante con una precisión milimétrica. ¿Qué impacto tiene el clima en una ciudad en el desempeño del marketing? ¿Cómo se clasifican los clientes en función de su ROI individual y la probabilidad de conversión? ¿Cuál es la efectividad de las impresiones publicitarias de display?

Todas estas preguntas se pueden responder con datos, lo que en última instancia se traduce en decisiones comerciales mejores y más rentables y en compromisos con los clientes.

¿Qué se interpone en el camino? En nuestra encuesta, el 33% de las marcas mencionaron la "complejidad de los datos" como su mayor desafío en la actualidad.

Muchas empresas ya son conscientes del enorme potencial que tienen sus datos, pero no están seguras de cómo aprovecharlos mejor.

Con cada nueva tecnología que los especialistas en marketing agregan a su pila, a menudo agregan un conjunto completamente nuevo de puntos de datos. Y esos datos a menudo quedan atrapados u ocultos dentro de su silo.

¿Las buenas noticias? Durante mucho tiempo, el costo de ejecutar modelos de atribución multitáctil basados ​​en datos hizo que no valiera la pena el ROI para las empresas. Ahora, sin embargo, las realidades de lo que se puede hacer con la IA finalmente están alcanzando las expectativas.

¿Cómo pueden los especialistas en marketing comenzar a hacer un mejor uso de sus datos?

No hace falta decir que este es un proceso continuo. Pero estos cuatro consejos pueden ayudarlo a comenzar:

1. Centrarse en el valor

Se necesitarían años para examinar todos los conocimientos potenciales que pudiéramos encontrar. Y, obviamente, ninguno de los que hacemos un trabajo regular tiene ese tipo de tiempo.

Primero, pregunte qué pregunta quiere responder. Si pudieras saber algo nuevo sobre tu audiencia, tu producto, tu contenido, tus ventas, etc., ¿cuál sería? Elija una pregunta que desee responder o un problema que desee resolver. Y empieza por ahí.

Pensar en todos los conocimientos potenciales que se pueden obtener se vuelve abrumador. No tienes que resolverlo todo, solo tienes que empezar. Para empezar, elija una métrica de éxito y elimínese.

2. Sea directivo con su estrategia tecnológica

De modo que ha identificado y articulado claramente sus desafíos particulares que deben resolverse. El siguiente paso es averiguar qué plataformas te ayudarán a encontrar esas respuestas.

Independientemente de las empresas de datos con las que trabaje, ya sean proveedores de atribución, DMP, proveedores de CRM u otros, asegúrese de que lo estén ayudando a encontrar las respuestas que se propuso buscar. De lo contrario, solo aumentará el ruido con hechos más dispares, en lugar de obtener información procesable.

Recuerde que el 44% de las empresas en nuestra encuesta dijeron que planean invertir en al menos una nueva tecnología durante el próximo año, y ya usan un promedio de siete plataformas. ¿Todo esto le ayuda a encontrar la información que está buscando?

3. Encuentre socios que le hagan la vida más fácil

Nuevamente, cualquier solución de datos que esté considerando debe agregar valor, no brindarle más trabajo.

Buscamos socios que simplifiquen la complejidad, consoliden partes fragmentadas y se integren con lo que ya tiene. Todo lo que no sea accesible y práctico se suma al ruido.

Más allá de eso, busque socios que puedan educarlo sobre lo que realmente están haciendo.

Recuerde que solo el 9% de los especialistas en marketing cree que su organización tiene un conocimiento "excelente" de esta disciplina.

Ciencia de datos, atribución multitáctil: estas no son cosas que aprendes leyendo un artículo. Y no tiene que ser un experto en ellos, para eso están los socios, pero aún se puede tener una ventaja competitiva para comprender la esencia.

4. Nombrar las medidas adecuadas para el éxito.

La medición del marketing no debe limitar su trabajo. Más bien, debería proporcionar una perspectiva saludable sobre el éxito de la estrategia de marketing a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, uno de los mejores enfoques en general es trabajar hacia métricas centradas en el cliente, como el valor de vida útil del cliente (CLV).

Tenga en cuenta aquí que solo el 32,5% de las empresas en nuestra encuesta tenían una visión clara de CLV dentro de su conjunto de datos.

Nuevamente, ¿para qué sirven sus datos sino para acercarse unos pasos al éxito? Si parte del éxito de su negocio se puede vincular a CLV, entonces esa es una medida que debe nombrar y vigilar.

Unir los esfuerzos de su equipo en torno a medidas de éxito como CLV mantiene a todos enfocados en lograr la salud a largo plazo del negocio, en lugar de solo el rendimiento de su canal.

Para obtener más información sobre el estado de la medición, atribución y gestión de datos de marketing, descargue nuestro informe de investigación reciente aquí.