Experiencias basadas en datos: ¿contemplan la gestión y privacidad por parte del usuario?

Los avances tecnológicos nos permiten capturar cada vez más datos y procesarlos a mayor velocidad o con mayor capacidad de escala mediante la IA
Por Martín Carniglia (*)
04/02/2022 - 12,44hs
Experiencias basadas en datos: ¿contemplan la gestión y privacidad por parte del usuario?

La aceleración en el avance y adopción de nuevas tecnologías generada por la pandemia no solo crea nuevas oportunidades, sino también desafíos y debates relacionados con el aprovechamiento de los datos.

Con el propósito de crear un futuro más humano, potenciar la democratización en el acceso a la data y la multiplicación del valor que crean las soluciones en las que trabajamos, son el impulso de lo que hacemos. Para 2022, nuestra perspectiva sobre las tendencias y evolución de la gestión de datos se resume en tres grandes desafíos: integrar, experimentar y generar valor real.

Integrar la data es más necesario que nunca

Partiendo desde distintos estadios de evolución, las marcas están acelerando la adopción de tecnologías antes de nicho, además de crear equipos y procesos que les permitan procesar data. Las medidas tomadas por las grandes compañías tecnológicas obligan a evolucionar la forma en que el marketing digital, su segmentación, medición y atribución funcionan.

Estos cambios incluyen: las actualizaciones de Apple desde iOS14 exigiendo que todas las aplicaciones soliciten permiso a sus usuarios antes de recopilar y compartir sus datos. o el anuncio de Google sobre la limitación de funcionalidades para las cookies de terceros en Chrome (con fecha esperada pero aún no confirmada para el fin de este año).

Estas medidas son esperadas e indefectibles. Todas las marcas deberían prepararse para recolectar data de sus plataformas propias que complemente el uso de cookies con la configuración de ID persistentes (como los que surgen al generar un registro o login por parte de los usuarios en sitios, aplicaciones o tiendas).

Este escenario no necesariamente limitará las posibilidades que tienen las marcas, pero aquellas que adopten nuevas tecnologías con mayor agilidad y flexibilidad se verán favorecidas.

Muchos de nuestros clientes están comenzando por revisar las políticas de consentimiento hacia los usuarios y configurar repositorios integrados seguros para la data de las plataformas propias (sean digitales o físicas, incluyendo sitios, aplicaciones, CRM, tiendas) a través de las denominadas CDP (Customer Data Platforms como Lytics, Segment o Tealium) o nuevos enfoques de "Modern Data Stacks" que incluyen el aprovechamiento de tecnologías escalables en la nube (como Fivetran, Hightouch, Snowflake, o los servicios cloud de Google (GCP) y Amazon (AWS).

Hasta hace pocos construir un Data Lake o Data Warehouse era una tarea épica reservada sólo para grandes compañías con enormes presupuestos. Sin embargo, como ocurre con todas las tecnologías, su aplicación es ahora mucho más democrática y accesible, incluso para pequeñas y medianas empresas.

De acuerdo con encuestas de eMarketer, para más del 40% de quienes trabajan con tecnologías Martech, la usabilidad y capacidad de integración con tecnología de su compañía son los criterios más importantes al elegir soluciones de Data Management.

Vuelven a cobrar valor técnicas estadísticas como los modelos de atribución personalizados y el marketing mix modelling,
Vuelven a cobrar valor técnicas estadísticas como los modelos de atribución personalizados y el marketing mix modelling,

Experimentar e iterar, como eje de crecimiento para los negocios

Los usuarios somos cada vez más exigentes y requerimos servicios y soluciones ágiles para nuestras necesidades en cada punto de contacto. Hablar de omnicanalidad (¡y ni hablar de "digital vs offline"!) parece un concepto obsoleto. Es hora de llevar a la práctica estrategias que se concentren en mejorar la experiencia en cada interacción con la marca o producto que se desea adquirir.

Los enfoques de marketing que se concentran en atraer audiencias relevantes en la parte alta del funnel, se están complementando con procesos de mejora continua o Growth orientados a experimentar, crear hipótesis e implementar pequeños cambios a lo largo del funnel de experiencia, buscando mejoras incrementales en los resultados.

Entran en acción técnicas de A/B testing o experimentos que aplican el método científico para validar hipótesis y probar nuevas versiones de páginas de aterrizaje, nuevos módulos en un funnel de cotización, o simplemente cambios en las imágenes o llamado a la acción de un sitio web.

Vuelven a cobrar valor técnicas estadísticas como los modelos de atribución personalizados y el marketing mix modelling, que buscan medir el impacto incremental que las campañas generan en los resultados.

Las startups o compañías nativas digitales fueron pioneras en la implementación de muchas de estas metodologías, pero estamos viendo cómo se extiende su adopción a otras industrias. Por ejemplo, estamos desarrollando este tipo de enfoques para clientes de industrias tan diversas como Apparel, Fintechs e Insurtechs.

Mejorar el engagement y la experiencia del consumidor se transforman en ejes de crecimiento para los negocios y es cada vez más frecuente escuchar hablar de estrategias de Growth Hacking o del ROX (o Retorno de la Experiencia) y otras métricas que permiten traducir la experiencia a KPI y generar resultados incrementales.

Martín Carniglia
Martín Carniglia

Un intercambio de valor justo entre data y servicios o soluciones concretas

Los avances tecnológicos nos permiten capturar cada vez más datos y procesarlos a mayor velocidad o con mayor capacidad de escala mediante la IA o el machine learning. Sin embargo, existe una delgada línea entre lo útil y lo moralmente correcto al trabajar con la información de los usuarios.

Diseñamos experiencias para crear valor real, hacerlo con transparencia y, en última instancia, capacitar al cliente para que controle su propio ecosistema de datos. El verdadero desafío está en no recolectar datos de más o innecesarios, y sobre todo tener un trato éticamente correcto de aquella data más sensible (la llamada PII o información personal identificable).

Muchas marcas están comprendiendo que si esos datos son procesados y se transforman en inteligencia o soluciones que facilitan la vida de los usuarios, dándoles un acceso más ágil, personalizado o con beneficios adicionales a las soluciones que necesitan, entonces se genera un intercambio de valor justo.

Cada vez más los usuarios se muestran abiertos a este tipo de acuerdos más transparentes, siendo el acceso a ofertas o descuentos especiales el mejor incentivo para todas las generaciones.

Por eso vemos resurgir o aumentar el valor percibido de las plataformas de CRM y el desarrollo de programas de loyalty y membership. Durante la pandemia, profundizamos nuestro trabajo con marcas globales para rediseñar su estrategia global de relacionamiento con clientes a largo plazo. Y este se transforma en un eje central para potenciar nuevos lanzamientos y lograr mayor eficiencia, sobre todo con las generaciones más jóvenes.

No existen recetas mágicas o soluciones únicas que resuelvan todos los desafíos: se trata de implementar ecosistemas de soluciones modulares que no creen dependencia y permitan evolucionar a la par de los cambios que seguirán dándose a nivel tecnológico.

(*) Director ejecutivo, ciencia de datos y marketing de R/GA para SS Latam.

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