Si bien la tecnología es una excelente herramienta a la hora de captar datos, no podemos dejar de lado la importancia de aprender a usarlos.
Como hablamos en un post anterior, la automatización esta a la orden del día, pero para podes lograrlo, primero necesitamos los datos. Y tener una mega base de datos, sin saber que hacer con ella o como optimizarla a nuestra necesidad no tiene ni el menor valor. Para ello tenemos tambien tecnología, que hará el trabajo x nosotros.
La omnicanalidad (estrategia de contenido multicanal) está a la orden del día. Y mientras el viaje del consumidor es cada vez más complejo, los especialistas de marketing analizan el cambiante comportamiento del cliente y utilizan la tecnología para adaptarse a él.
El consumidor se ha vuelto agnóstico en cuanto al canal de adquisición y lo único que busca es tener una experiencia de compra única que permita satisfacer sus necesidades, independientemente de si lo hace a través de una tienda física o en un e-commerce.
A medida que las empresas se ajustan a esta ineludible transformación digital, el first party data (datos de primera parte/datos propietarios) , toma cada vez más peso para solventar los problemas que van surgiendo.
Llegar a la audiencia correcta es y será uno de los principales objetivos del marketing, y es precisamente el análisis de los datos a través de machine learning, lo que permite acceder a la información más valiosa a día de hoy: qué le gusta, interesa y/o preocupa a los consumidores.
La complejidad del procesamiento de datos.
La omnicanalidad comienza a ser el modo natural en el que el consumidor opera, sin embargo, para las empresas puede suponer un problema a la hora de procesar los datos.
La importancia del first party data es innegable, pero cuando estos datos tienen origen en distintos canales su procesamiento se complica. Es aquí donde Google Cloud aparece como la herramienta perfecta para la consolidación de estos datos, y por lo tanto, para la extracción de información valiosa.
Cuando van de la mano, los datos y la tecnología pueden ayudar a las empresas a enfrentarse a este reto, facilitando el procesamiento del first party data y pudiendo extraer así insights más útiles. Con esta alianza las empresas pueden conocer mejor a su audiencia y mejorar el rendimiento de sus acciones de marketing. El clásico, busco perros en Google y durante una semana recibo publicidad de perros de todas partes.
Por otro lado, existen casos en los que garantizar una atención al cliente excelente tanto en offline como en online puede resultar complejo. La omnicanalidad expone un panorama complejo para las marcas y deja evidente la mayor exigencia por parte del consumidor.
Una vez más, conocer a la audiencia es la clave. Un caso de Exito: se centralizó toda esa información gracias a la combinación de las tecnologías Google Cloud con Google Marketing Platform. Todo ello les ha permitido generar un conocimiento 360º de los clientes que es la base para la generación de experiencias de usuario personalizadas.
La importancia de generar una experiencia de compra única.
Además de esta complejidad a la hora de poner en común los datos, es momento de dejar atrás la segmentación demográfica y comenzar a crear clúster en base a necesidades.
Una vez que se dispone de este conocimiento profundo de la base de clientes, gracias a los datos propietarios combinados con la tecnología de Google Marketing Platform, se pueden crear experiencias de compra personalizadas que permiten crear un alto engagement de los clientes, así como incrementar la rentabilidad de las acciones de Marketing.
A la vez, la utilización de algoritmos de Machine Learning para agrupar a los clientes en función de patrones similares, junto a algún software de automatización, te permite generar mensajes y ofertas personalizadas.
La importancia de la correcta optimización de las pujas.
Pero no solo eso, los datos tienen un gran valor en las estrategias de puja. En algunos casos, la optimización tradicional no tiene en cuenta los CLTV (Customer Lifetime Value o en español, valor de tiempo de vida para el cliente) de los clientes captados.
Analizar el CLTV permite no sólo mejorar la toma de decisiones de marketing sino también orientar las campañas hacia la captación de usuarios de alto valor.
Gracias a la utilización de un modelo ad-hoc de Machine Learning, muchas empresas han logrado identificar los comportamientos de los consumidores online de alto valor a largo plazo utilizando esa señal como fuente de optimización de las herramientas de puja automática de Search Ads 360.
La era digital ha adquirido más importancia que nunca y la única forma de afrontarla es generando conocimiento centralizado de los clientes para ofrecer experiencias personalizadas que se traducen en una mayor satisfacción y una mejora de la rentabilidad de las acciones de marketing.
Por Pablo López Kazelian by Google.
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