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Caos estructurado: Toma de decisiones basadas en datos para campañas exitosas

Desde finales de 2023 la palabra “inteligencia artificial” aparece de manera frecuente en muchas conversaciones, y si bien se ha venido utilizando en el sector del marketing desde hace algún tiempo, esta reciente “adopción democratizada” ha tenido muchos beneficios, entre ellos la facilitación de la administración, análisis y uso del flujo constante de datos. Navegar en el “caos estructurado” que suele ser la marea de datos que se recolectan para diseñar e implementar campañas no sólo resulta una habilidad especial hoy en día, sino se ha convertido en un arte. 

Imagen de una sala de servidores con caos estructurado y luces verdes.

La toma de decisiones avanzadas basadas en datos (D3M por sus siglas en inglés) es el hilo conductor que nos permite navegar entre comportamientos del consumidor, dinámicas de mercado y estrategias de marketing creando una integración “armónica”.

Hoy más que nunca el uso de datos en marketing debe ir más allá de un análisis superficial de la información del consumidor o del mercado.  Es necesario usar métodos sofisticados de análisis para encontrar verdaderos insights de valor que permitan entender de una manera profunda no sólo las estructuras del mercado, sino también la psicología detrás de los consumidores, sus hábitos y el impacto que tiene el entorno en él; es decir tener un impacto estratégico en las campañas a través del conocimiento a profundidad del segmento al que va dirigida.

Cada vez es más común encontrar implementaciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial en la creación de modelos y algoritmos predictivos que permitan descifrar patrones complejos de consumo y así anticipar comportamientos de los consumidores y tendencias del mercado, estas prácticas están proporcionando un mejor conocimiento de diversas variables clave para el desarrollo de campañas personalizadas con mejores tasas de resultado. Herramientas como IBM Watson o Google AI Platform brindan herramientas para construir, implementar y administrar modelos y herramientas que antes eran exclusivas para unos cuantos hoy están disponibles de manera generalizada.

Un claro ejemplo de ello son las implementaciones del uso de datos es el análisis del sentimiento del consumidor. Al implementar el procesamiento del lenguaje (NLP o Natural Language Processing por su nombre en inglés) se puede evaluar el sentimiento y reacciones emocionales, lo que permite establecer conexiones más profundas y empáticas que además trascienden una mera interacción. Brandwatch, herramienta especializada en social listening, es sin lugar a duda una de las mejores en este rubro.

Otro campo de valor para el uso de datos que ha visto democratizada su oferta es el del testeo de variables. Esta disciplina puede significar un reto particular si se desea evaluar múltiples variables de manera simultánea para encontrar una combinación óptima de elementos.  Optimizely y Adobe Target ofrecen una robusta gama de pruebas A/B multivariable que permiten optimizar tanto experiencias como tasas de conversión.

Potenciando ventas con estrategias de Marketing | Yolanda Moguel & Ernesto Lubbert & Hans Hatch

La asignación de recursos dinámica para campañas es también uno de los campos que se ha beneficiado del uso de datos; Utilizando información en tiempo real, las marcas pueden asignar dinámicamente recursos y ajustar estrategias, maximizando el impacto y la eficiencia de las iniciativas sus marketing. Adobe Real-Time CDP y Tealium Audience Stream son dos herramientas que facilitan esta asignación y que hoy están al alcance de un gran número de

Finalmente, el mapeo de ecosistemas con una visión completa de consumidores, integrando flujos de datos de fuentes diversas para visualizar las distintas interacciones entre consumidores, competidores y la dinámica del mercado es algo que hoy las marcas pueden llevar a cabo con Lucidchart o Kumo, plataformas que permiten crear mapas interactivos de sistemas y redes de consumidores.

La democratización del análisis de datos, el machine learning y la inteligencia artificial es parte de una era de marketing inteligente, donde las capacidad de hacer análisis a profundidad no son dominio exclusivo de las empresas trasnacionales o con grandes presupuestos de marketing. Esta equidad es fundamental, ya que nivela el campo de juego y permite que Start Ups, pequeñas y medianas empresas aprovechen el poder transformador de la data. El aumento de plataformas y herramientas accesibles y fáciles de usar está permitiendo a nuestro sector descifrar comportamientos complejos de los consumidores, adaptar estrategias y optimizar sus iniciativas en tiempo real. Y esta democratización está, a su vez, fomentando una cultura de toma de decisiones informada y agilidad estratégica, esenciales para desarrollar campañas verdaderamente estratégicas.

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