Todos los caminos conducen al martech

Es difícil imaginar un marketing que no esté impulsado por la tecnología, así como es difícil separar a las campañas de las herramientas indispensables para ejecutarlas. Por eso, decir que “martech es marketing” no es exagerado. Te invitamos a descubrir un poco más acerca de esta afirmación. 

El recorrido del consumidor, que va desde el descubrimiento hasta la fidelización, involucra diversas instancias: descubrimiento, consideración, compra, servicio y fidelización. 

Cada una de estas instancias implica múltiples interacciones (touchpoints); por ejemplo, dentro de descubrimiento, podemos considerar la gestión de PR, eventos, publicidad gráfica, email marketing, adds en motores de búsquedas y redes sociales, el boca a boca (word of mouth) y un realmente extenso etcétera, que variará, sobre todo, de acuerdo con los tipos de marcas, de servicios y de productos. 

Lo que queremos dejar en claro es que cada uno de esos touchpoints, que, en conjunto, constituyen un sólido ecosistema comunicativo, tiene un valor intrínseco insoslayable. Y, por su parte, cada una de las interacciones generan datos, muchos datos.

Cada dato permite crear nuevas interacciones, que representan aún más datos. Imaginen leer cada uno de estos puntos, pero elevados a la N: sin dudas, es inviable de procesar para un ser humano.

Según un estudio del IDC, se estima que, para 2025, cada persona generará 4700 interacciones por día en Internet. Y, a su vez, todos estos datos van a sumar más de 163 zetabytes (1 ZB = 1000 millones de terabytes). El volumen de datos crece exponencialmente; mientras tanto, el tiempo de análisis decrece en función de las tareas que tienen los equipos de marketing. Esto genera inevitablemente ineficiencias operacionales que repercuten en ineficiencias económicas para el negocio. Este gap entre datos y tiempo es el gran desafío de nuestra década.

Asimismo, ya es un lugar común esta afirmación, pero no por eso es menos válida: el mundo hoy no solo es más complejo, también está más fragmentado. Pensemos en la multiplicidad de touchpoints que generamos en Social, Owned, Paid y Earned Media.

Generalmente, quien busca optimizar sus campañas en Google Ads lo hace con la información que esa misma plataforma le indica. Y lo mismo aplicaría para Facebook Business, TikTok Ads u otras plataformas publicitarias. 

Esta fragmentación de datos genera retos desafiantes en lo que respecta a la implementación y optimización de estrategias de marketing. Hoy en día es indispensable unificar y normalizar todos los ecosistemas de datos para implementar una analítica omnicanal e inteligente

Potenciar a los equipos de marketing a través de la tecnología

Brindar experiencias personalizadas para que el consumidor sienta que le estamos resolviendo un problema y no generando uno adicional es nuestro gran objetivo y esto solo es posible con la tecnología. 

Sin embargo, ¿cuál es la herramienta tecnológica adecuada?

Este landscape grafica de manera clara las infinitas plataformas marketing technologies (martech) disponibles en un año. Como seguro notaste, se trata de un ecosistema altamente sofisticado que ofrece diferentes opciones que varían a lo largo y ancho del globo. En total, hoy tenemos a nuestro alcance 11.038 herramientas martech. 

Sumemos otro ejemplo ilustrativo. Desde que se comenzó a medir el número de herramientas disponibles (2011), hubo un aumento del 7.258 % que, además de indicar la evolución y madurez del ecosistema, da cuenta de cómo los problemas y desafíos de los marketers fueron incrementándose y mutando con el paso del tiempo. 

El martech stack, es decir, todas las herramientas tecnológicas utilizadas por especialistas o departamentos de marketing para ejecutar, analizar y optimizar las acciones de sus estrategias, se complejiza cada vez más para atender a las situaciones tales como: aumento de interacciones, aumento de datos, el entendimiento del journey del consumidor, el entendimiento de cómo podemos obtener insights de  calidad a partir de datos, de qué problemas tenemos y cuáles son las herramientas correctas para resolverlos. 

Según una encuesta realizada por Gartner Insights a CMOs, el 23 % del budget de marketing se utiliza para contratar soluciones de nuestro ecosistema de martech. Sin embargo, más del 58 % de los CMOs considera que está subutilizando el potencial de este martech stack.

Esto es entendible cuando se contratan soluciones de martech sin tener objetivos claros, sin un desarrollo previo que habilite a  utilizar estratégicamente esa solución, sin integraciones suficientes y necesarias entre las distintas soluciones, o bien, cuando la adopción de tecnología martech presenta resistencias culturales, de los equipos internos o externos. 

¿Qué hacemos entonces? ¿Cuál es la clave para potenciar nuestro martech stack?

Ninguna tecnología hace magia: la tecnología responde al uso que se haga de ella. Si se usa poco, estará desaprovechada. Por ello, es importante consolidar un cambio de mindset que promueva la proactividad en lo que respecta al uso potente del martech stack. Del lado de los que hacemos la tecnología, lograr que esta sea intuitiva, sencilla de usar y cumpla con su promesa ( tecnología + data) podemos tomar mejores decisiones en menos tiempo.

Ahora bien, ¿cómo proceder?

Elaboración de un framework

Para elaborar un framework efectivo, nosotros les proponemos un modelo de cinco pasos que permiten ir integrando más y mejor los datos existentes más los emergentes.

A grandes rasgos, los tres primeros pasos buscan darle valor a los datos con una estructura que permita consolidarlos, establecer relaciones entre ellos y presentarlos visualmente de la mejor manera. Ya con datos consolidados, el cuarto paso consiste en darle inteligencia a esos datos con capacidad predictiva. Y, finalmente, el último paso es la acción. Profundicemos en cada paso.

1. Estructura de datos

Los datos deben centralizarse en una solución de martech. Eso permitirá estructurar los datos de una forma que permita entender el customer journey. Pensemos tan solo como ejemplos en los funnels de conversión y en los modelos de atribución, por caso.

2. Relaciones de datos

Con datos consolidados, podemos establecer relaciones entre ellos. Lo mismo ocurre cuando hacemos clustering de audiencias. Todos somos únicos, pero ciertos datos nos permiten ser identificados, segmentados, agrupados junto a otros grupos. Segmentar a partir de atributos como afinidad, intereses o comportamientos nos permite ajustar las estrategias de marketing de acuerdo a las particularidades de cada audiencia y tener menos margen de error al momento de probar.

3. Visualización de datos

Luego está el desafío de visualizar correctamente los datos. Y es muy frecuente el error de mostrar múltiples datos pensando que todos son igual de importantes, pero no: el desafío es entender qué datos son los adecuados para obtener métricas de negocio más significativas.

4. Inteligencia de datos

Ya con todo lo anterior cubierto, pueden intentar aplicar ciencia de datos para predecir resultados. Esto es muy rico a la hora de pensar en predicciones de KPI o en estudios de Marketing Mix Modeling (MMM), un tipo de modelo que permite estimar la contribución de los distintos esfuerzos de marketing sobre las ventas del negocio, lo cual permite, a su vez, experimentar sobre una base de información que reduzca el riesgo de inversión. Además, herramientas como MMM permiten conocer el impacto de tus canales de marketing sobre el revenue del negocio.

5. Accionar con datos

Es importante contar con WhatsApp como canal de mensajería oficial de tu marco para tener un contacto estrecho y directo con tus clientes.

Si bien es difícil definir mediciones sobre esta red social, forma parte del posicionamiento de tu empresa y es un medio oficial que debe ser parte de tu ecosistema. Además, puedes incluir respuestas automáticas y darle el diseño de un chatbot personalizado.

Por último, está el desafío de accionar con esos datos, a los que les dimos valor y capacidad de predicción. 

Parte de las interrogantes principales en las empresas son las siguientes: ¿Cuánto gastarán mis clientes en el futuro? ¿Qué probabilidad hay de que hagan otra compra en los próximos días?

Para responder estas preguntas, existe la técnica de predicción del valor del cliente (CLTV) en términos de probabilidad de compra recurrente y valor de la compra.

Este tipo de modelo permite, además, estimar el peso o contribución de determinados elementos como ser “tiempo desde la última compra”, “valor total de sus compras” o “frecuencia”, para determinar las probabilidades de éxito.

Como una empresa Martech, en Bunker DB nos encontramos en constante evolución. Más allá de ofrecerte la tecnología para hacer más eficientes tus tareas de analítica digital y para que puedas monitorear y optimizar tus estrategias de marketing en tiempo real, también te acompañamos en el proceso de transformación hacia culturas digitalizadas y data-driven. No dudes en contactarnos para entender cómo podemos colaborar.