Cómo sacar el máximo partido a los datos

ong>Jawinda Payano, Head of Custom Data Solutions de Digilant España. www.digilant.es Los datos son un elemento clave para que las marcas puedan desarrollar acciones de éxito en el entorno del marketing actual, para entender mejor a los consumidores y construir una comunicación verdadera con ese usuario proactivo que habla y exige ser escuchado. En este sentido, los anunciantes son cada vez más conscientes del enorme valor que tiene su propia información (first party data). De ahí que las empresas avanzadas estén estructurando desde hace tiempo los datos que capturan desde distintas fuentes. Como punto de partida el CRM, es habitualmente la principal fuente propia de datos, que permite recolectar información relevante y fiable al coste más eficiente, además de ser la herramienta más común en aquellas compañías que están iniciando su transformación digital. A continuación, hay soluciones más complejas, desde la integración de distintas fuentes de datos hasta la instalación de un DMP. Una vez estructurados los datos propios, hay que evaluar qué información: declarativa, modelizada, comportamental o de consumo real; puede estar disponible en el mercado a través de terceros (second o third party data) para cada acción.   El nivel de transparencia sobre ese dato debe ser total en cuanto a la definición completa que se ha seguido para clusterizar un segmento; y respondiendo a las preguntas de por qué, hace cuánto y con qué frecuencia se ha determinado que un usuario pertenece a un segmento u otro. Con todo ese material, se trata de tener una visión 360º del usuario, de manera que una marca unifique bajo un mismo perfil toda la información relevante de cada usuario, sumando datos de fuentes propias o adquiridos en el mercado, y añadiendo los datos offline que se puedan integrar. Lógicamente, no basta con acumular información. Hay que dotar de inteligencia a esa estructura de datos: análisis en tiempo real, modelos predictivos que faciliten la búsqueda de patrones para desarrollar las estrategias de cross/up-selling, engagement y fidelización; así como estrategias de captación a través de modelos de prospección, que generen aprendizajes continuos y actualizados. Por último, es necesario invertir en conocimiento, analizando el retorno que la inversión en datos es capaz de generar a todas las áreas de la compañía y “democratizando” su uso interno. En definitiva, la inversión en Big Data ayuda primero a entender y luego a construir recorridos más complejos de la experiencia de cliente, permitiendo activar el data de manera más inteligente y sacar el máximo partido a los datos. De este modo será posible ofrecerle productos y servicios personalizados en cada momento, en función de sus necesidades particulares, generando una gran ventaja competitiva para aquellas marcas que sean capaces de hacerlo.