A medida que las empresas avanzan hacia una fase de madurez en cuanto al aprovechamiento de los datos de los clientes, las estrategias de Big Data van dando paso a las de Smart Data. En marketing, la recopilación de datos útiles que respondan a las preguntas adecuadas es la clave para lograr mejores resultados de marketing.
En una publicación anterior en este blog ya nos referimos a la diferencia entre Big Data y Smart Data y a los motivos que han llevado a la contraposición de estas estrategias.
Hasta hace algunos años, todo el mundo hablaba de Big Data y la recolección masiva de datos se percibía como la estrategia más eficiente para conseguir información útil, conocimiento e insights empresariales que soportaran la toma de decisiones de negocio.
No obstante, a medida que la cantidad de datos que generamos ha ido aumentando exponencialmente, la sobreabundancia de información ha pasado de ser una ventaja a convertirse, en muchas ocasiones, en un inconveniente.
El Smart Data se posiciona como una estrategia de aprovechamiento de los datos que solventa las problemáticas de la recolección masiva de datos o Big Data. En lugar de la obtención de grandes cantidades de información, el Smart Data se centra en la recolección de datos útiles.
El Smart Data Marketing es una estrategia de marketing que se centra en la recolección de datos útiles (frente a la recolección masiva de datos) sobre el cliente, la propia actividad, la competencia, etc.
Es decir, el Smart Data Marketing antepone la obtención, el tratamiento y el análisis de aquellos datos que tendrán algún tipo de utilidad para el equipo de marketing de la empresa, ya sea para conocer mejor al cliente, para llevar a cabo una estrategia de customer intelligence & analytics, para segmentar a los clientes o para la medición de resultados.
La dicotomía entre el Big Data Marketing y el Smart Data Marketing es algo parecido al aprovecamiento de los residuos generados en procesos de reciclaje.
A medida que generamos más y más cantidades de residuos (o de datos) es necesario llevar a cabo un proceso de clasificación en el que solo los materiales útiles serán aprovechados para su reúso.
Con los datos pasa lo mismo. Disponer de cantidades ingentes de datos no solo es completamente improductivo, sino que además puede acabar perjudicando a la empresa.
Algunos de los riesgos que corremos al almacenar demasiados datos son:
Para que una empresa pueda llevar a cabo una estrategia de Smart Data Marketing, debe encontrarse en una etapa de madurez en cuanto a la gestión y el análisis de los datos, además de hallarse en el inicio de la adopción de una perspectiva customer-centric que le permita conocer realmente a sus clientes y avanzar hacia la construcción de experiencias de cliente omnicanal.
Es decir, la recolección de datos útiles o Smart Data implica un planteamiento estratégico previo vinculado a los objetivos de marketing definidos que, a su vez, estarán vinculados a indicadores de rendimiento y KPIs para su monitorización y seguimiento.
El Smart Data Marketing es un enfoque estratégico cuyo objetivo final es apoyar la toma de decisiones de negocio y, en este caso, de marketing y vinculadas al universo cliente.
Para tomar mejores decisiones de marketing, los datos de los clientes o customer data y la analítica son fundamentales.
El análisis de datos de los clientes es la base del data-driven marketing.
En el mundo digital en el que vivimos, los datos son la principal fuente de información corporativa, especialmente en marketing digital.
Hoy en día, el marketing sin datos, no es marketing.
Sin datos, el marketing se reduce a las opiniones sesgadas de unos u otros y a las ideas preconcebidas y prejuicios de un conjunto de personas. En esta línea, sin datos, las acciones y estrategias de marketing son algo parecido a lanzar la caña y esperar que algún pez pique. Por casualidad o porque creemos que en esa zona hay muchos peces.
Cuando una empresa empieza a desarrollar una estrategia de data-driven marketing, se suele enfocar en recopilar tantos datos como sea posible para construir una base sólida de información. En una primera etapa hacia el conocimiento y la toma de decisiones informadas a partir de los datos, esto puede resultar beneficioso.
Sin embargo, aquellas organizaciones cuyas estrategias de datos se encuentran en una fase de madurez y que ya cuentan con una base de conocimiento asentada, recopilar cantidades masivas de datos no es la mejor idea.
Discernir entre los datos útiles y aquellos que no aportan ningún valor es uno de los pasos más complejos de desarrollar una estrategia de Smart Data Marketing. Para poder hacer tal cosa, primero debemos tener claros nuestros objetivos de marca y los indicadores de rendimiento que aplicaremos para medirlos.
Para construir una estrategia de Smart Data Marketing existen una serie de pilares fundamentales en los que debemos apoyarnos:
Es probable que aquellas empresas que no están habituadas a trabajar con datos, a analizarlos y que se encuentran en una fase temprana de digitalización se vean abrumadas en las fases de planificación y conceptualización de una estrategia de datos. En estos casos, la mejor opción es recurrir a expertos que orienten el camino y sienten las bases para el futuro aprovechamiento de los datos de marketing y la toma de decisiones informadas.
Si no sabes por donde empezar, en Kale hemos desarrollado una guía con los 10 KPIs de marketing y ventas clave que cualquier empresa debería conocer. Además, te explicamos para qué sirven, cómo aplicarlos y cómo calcularlos:
Kale Tip: Básate en estos KPI para construir tu plan de Smart Data Marketing y empezar a perfilar tus objetivos de marketing.
Conclusión
Los datos son la base de la toma de decisiones informadas. También en el caso del marketing, las ventas y las estrategias de acercamiento al cliente.
Para tomar mejores decisiones de marketing y lograr mejores resultados, nuestra estrategia de Smart Data Marketing debe estar orientada hacia la toma de mejores decisiones. En este sentido, el enfoque debe ser el aprovechamiento de los datos que ya tenemos, la planificación estratégica y el análisis de los datos útiles.
Más que en acumular grandes cantidades de datos, la clave reside en hacer las preguntas adecuadas y en recopilar los datos que necesitamos para responderlas.