El marketing se establece como una de las áreas profesionales más cambiantes, ya que sus estrategias, enfoques y rutinas profesionales se encuentran en constante revisión. En los últimos años el marketing automation (MA) ha adquirido mucha trascendencia en el sector. Sin embargo, automatizar procesos no siempre es la respuesta correcta, especialmente cuando se espera que la automatización lo resuelva todo. sin acompañarla de una estrategia eficiente de marketing data. Reflexionamos sobre el papel del marketing automation.
Los retos de los profesionales del marketing no dejan de evolucionar y las últimas tendencias en marketing no se quedan atrás. En un contexto monopolizado por los datos, el marketing data y el marketing intelligence ya se posicionan como elementos imprescindibles del marketing contemporáneo. En este sentido, el marketing automation, una de las tendencias en marketing digital más extendidas, ya forma parte de la mayoría de rutinas empresariales de las organizaciones.
Según la última investigación sobre marketing automation publicada por Forrester (2017), la inversión mundial en marketing automation no dejará de aumentar año tras año hasta 2023.
Cada vez más compañías se interesan por incorporar el marketing automation como un miembro más del equipo de marketing, y es que el marketing automation puede ser muy útil a la hora de optimizar las estrategias de marketing centradas en el cliente.
No obstante, muchos profesionales cometen el error de pensar que la automatización de procesos de marketing resolverá sus problemas de productividad, se traducirá en mejores resultados o incrementará la eficiencia del departamento. Por desgracia, a la práctica, esto no acaba pasando si la automatización no se acompaña de una estrategia de marketing integral centrada en el cliente que incorpore el aprovechamiento de los datos y de la tecnología como parte de su identidad.
¿Qué es marketing automation?
El marketing automation (MA) es la automatización de una o varias tareas de marketing a través de softwares, tecnologías o herramientas de automatización. Esta práctica incluye dos vertientes fundamentales: la operativa y la estratégica.
La automatización de procesos no es algo nuevo en el mundo del business. Sin embargo, si bien lleva mucho tiempo aplicándose en ciertas áreas operativas, su implementación en el ámbito del marketing es más reciente.
En cuanto a la faceta operativa, además de reducir el tiempo dedicado a tareas poco productivas o excesivamente lentas y de liberar de carga de trabajo al equipo de marketing, el marketing automation también ayuda a los profesionales a llevar un mayor control de las tareas automatizadas y amplía las posibilidades de seguimiento de procesos y monitorización de resultados.
Debido a que, en la actualidad, la mayoría de tareas y procesos de marketing están relacionados con el procesamiento de grandes cantidades de datos de los clientes, las labores de marketing pueden llegar a ser muy laboriosas y duraderas. En este sentido, el marketing automation permite al equipo dejar a un lado los cometidos más arduos relacionados con el tratamiento y procesamiento de marketing data para dedicarse a labores más productivas como la optimización de las estrategias, el diseño de campañas, la creación de contenido, etc. Asimismo, el marketing automation reduce el tiempo que el equipo de marketing debe dedicar al análisis de datos para determinar qué oferta, contenido o experiencia sirve mejor a sus clientes.
Por otro lado, el marketing automation también incorpora acciones que pueden estar vinculadas con cuestiones más estratégicas relacionadas, por ejemplo, con un proceso esencial en cualquier estrategia de marketing data: la segmentación de clientes. El marketing automation puede emplearse para determinar el mejor mensaje a enviar a un segmento de clientes determinado o bien identificar el comportamiento de un target o de un segmento en crecimiento.
En este sentido, el marketing automation se vincula al desarrollo de estrategias centradas en el cliente y a la identificación de insights de valor.
Herramientas de marketing automation
Por suerte por los profesionales del marketing, el mercado está repleto de tecnologías de martech —aplicación de la tecnología al marketing—. Hoy en día, los departamentos de marketing cuentan con más tecnologías disponibles de las que puedan imaginar y, desde luego, llegar a necesitar. Estas tecnologías tienen el propósito de ayudar a los profesionales del marketing a capturar, tratar y analizar los datos de los consumidores para optimizar los procesos de venta, aumentar la conversión, generar impacto, conocer mejor al cliente y desarrollar estrategias customer-centric como la segmentación de clientes, customer engagement, o la optimización de la customer experience.
Las opciones son infinitas. Lo demuestra el último informe (2020) de Martech 5000:
A pesar de que la oferta tecnológica especializada en marketing es extremadamente abundante, si quieren progresar y mejorar sus resultados, las empresas deben entender que para que la implementación de una de estas tecnologías produzca los resultados deseados, es esencial que la herramienta esté acompañada de un plan estratégico y de acción completo, customer-centric y orientado al aprovechamiento de los datos de los consumidores.
¿Cómo aplicar marketing automation?
Como ya hemos avanzado, el marketing automation no es una receta mágica y, de hecho, tiene un solo propósito: agilizar tareas y reducir la cantidad de trabajo. En relación con esto, algunas corporaciones cometen el error de confiar el éxito de su actividad a la tecnología. A la práctica, en cambio, el éxito del martech tiene mucho más que ver con las estrategias centradas en el cliente (customer-centric) que con las herramientas tecnológicas en sí mismas.
Entonces, ¿cómo debemos aplicar el marketing automation?
5 ideas clave para aplicar el marketing automation
1. Desarrollar una estrategia de marketing data y customer intelligence eficiente
Las herramientas de marketing automation agilizan las tareas vinculadas a los datos de los consumidores. Antes de empezar a trabajar con datos (data-driven marketing), es fundamental tener claros los objetivos que queremos cumplir y el propósito de los datos que recopilamos y tratamos (smart data). Al fin y al cabo, los datos son información y si nos limitamos a recoger información sin una estrategia bien definida, los datos y el marketing automation no cumplirán su propósito.
En este sentido, es fundamental desarrollar un plan de customer intelligence que nos ayude a definir qué datos son relevantes para la consecución de nuestros objetivos centrados en el cliente. "¿Qué queremos lograr y cómo vamos a hacerlo?" son preguntas esenciales que debemos responder antes de empezar a procesar marketing data, así como debemos ser plenamente conscientes del proceso de compra y de la experiencia que viven nuestros clientes.
Así, el primer paso para aplicar marketing automation es establecer un punto de unión claro entre nuestros objetivos de marketing data y las plataformas de customer data y marketing automation que hayamos elegido.
2. Focalizarse en las métricas relevantes
En relación con el punto anterior, una vez tenemos claros nuestros objetivos de marketing data, debemos establecer las métricas adecuadas para monitorizar el rendimiento de nuestros procesos y operaciones de marketing. Si hemos definido un plan estratégico adecuado y hemos alineado correctamente nuestros objetivos de negocio con los de marketing data, nuestras métricas serán las idóneas.
Escoger métricas e indicadores de rendimiento relevantes según nuestros objetivos es fundamental si lo que pretendemos es generar impacto dentro de la organización. En cuanto a la definición de métricas, es importante no fijarnos únicamente en indicadores estrictamente vinculados al rendimiento del negocio, sino también explorar las métricas que nos aportan información sobre la relación que estamos creando con nuestros clientes y su nivel de satisfacción. Métricas como el lifetime value de los clientes nos pueden ayudar a indentificar insights muy significativos a la hora de mejorar nuestros ratios de conversión.
3. Accionar la escucha activa de la voz del consumidor dentro de la organización
En marketing, las organizaciones deben concebir la voz del consumidor como la gasolina que les permite poner en marcha acciones de marketing data. A fin de cuentas, los datos que capturamos en nuestro plan de marketing data nos hablan sobre nuestros clientes: sus conductas, necesidades, carencias, deseos, etc. La escucha activa de la voz de nuestros clientes debería estar presente en toda la empresa, no únicamente en el departamento de marketing.
Una de las prácticas más eficientes para accionar la escucha activa de la voz del consumidor es poner atención al ciclo de vida del cliente y a su customer journey. Ambas nos proporcionan conocimiento exhaustivo sobre la relación de los clientes con los productos y servicios que ofrecemos y con las distintas etapas del funnel de conversión que deben recorrer hasta hacer una compra. Poner en marcha este proceso nos ayudará a sacar conclusiones sobre nuestra propuesta de valor, nuestros puntos fuertes y nuestras áreas de mejora.
La voz del cliente se vincula al marketing automation en la medida en que, además de colocar al cliente en el centro de la organización, ayuda a las empresas a optimizar sus procesos de segmentación, a precisar los segmentos prioritarios y a entender el journey de los clientes.
4. No subestimar el valor de un insight
El objetivo de cualquier estrategia de marketing data, martech o marketing automation es transformar los datos en insights —en este caso, relativos al cliente— que nos permitan identificar los pain points de nuestros clientes, ayudarnos a tomar mejores decisiones, mejorar la experiencia de cliente, optimizar nuestras campañas de marketing, etc.
Un insight es un descubrimiento de alto valor hallado a través del análisis de datos y del market research que permite descifrar algo que está ocurriendo, las causas y cómo se puede solventar, restituir o mejorar algo. En este sentido, enfocarse en la identificación de insights promueve el desarrollo de tareas más estratégicas, a través de análisis no solo descriptivos, sino también predictivos. Asimismo, ayuda a los responsables de marketing a entender mejor como se comportan sus clientes.
Las compañías encaminadas hacía la identificación y gestión de insights estarán más dispuestas para hacer frente a las problemáticas de sus clientes, resolver problemas, desarrollar contenidos trascendentales y hacer mejoras cuando sea necesario.
5. Invertir en martech
Cuando ya hemos elaborado nuestro plan estratégico de marketing data centrándonos en todos los puntos mencionados, podemos pasar a la implementación de tecnologías y softwares que nos ayuden a procesar los datos, como las herramientas de marketing automation.
Como ya hemos visto, hoy en día el mercado dispone de una enorme cantidad de opciones de tecnologías enfocadas al marketing. Sin embargo, elegir la herramienta adecuada no es una tarea fácil.
En consonancia con todo lo mencionado en este artículo, a la hora de escoger una herramienta o tecnología de martech es crucial no guiarse únicamente por los aspectos técnicos de la misma. Debemos elegir herramientas que estén alineadas con nuestro plan de marketing data y que respondan a los objetivos de marketing y relativos al cliente establecidos.
Únicamente tras tener claro quiénes son nuestras buyer persona, cuál es nuestra propuesta de valor y cuál es nuestra estrategia de posicionamiento, estaremos en posición de decidir qué herramientas son las más adecuadas para ayudarnos a transformar los datos en valor.
Por último
En definitiva, los directores de marketing (CMO) viven una etapa apasionante en que las posibilidades son infinitas y los límites cada vez más tenues. El reto, sin embargo, no es poca cosa. Cada vez más dependientes de los datos, los profesionales del marketing deben poner el enfoque en desarrollar estrategias de marketing data más centradas en el cliente que en la tecnología y aprovechar las herramientas disponibles (como las de marketing automation) para estimular el dinamismo y potencial de los flujos de trabajo, no para pivotar los procesos.
