¿Qué es Data Driven Marketing y cuáles son sus mayores ventajas de uso?
Para Izertis, una de las principales ventajas del marketing digital es la cantidad de datos que somos capaces de obtener de las acciones que llevamos a cabo, pero estos datos los obtenemos a posteriori del lanzamiento de una estrategia digital.
Y es aquí donde aparece el Data Driven Marketing, que desde un punto de vista conceptual supone el uso de datos e insights, provenientes tanto de fuentes internas como externa, de clientes actuales y de potenciales, que nos permitan conocer mucho mejor a nuestro consumidor, y sean la base para el desarrollo de estrategias digitales que podamos optimizar continuamente y en tiempo real. Se trata de convertir los datos en conocimiento, y el conocimiento en rentabilidad.
¿Es posible prever los resultados de una campaña de marketing antes de haberla lanzado?
Sí, aunque depende mucho de cada cliente y de los datos del mismo. De hecho, esta es una las ventajas de nuestro proceso de Data Driven Marketing, ya que somos capaces de predecir el comportamiento de una determinada acción de marketing en base al histórico de datos del cliente acerca de sus inversiones, tipos de campañas, temporalización, resultados, ofertas, clientes y otra serie de datos.
¿De qué manera puede repercutir la experiencia de usuario en las ventas de cada cliente?
Pues la verdad es que mucho, y cada vez más. Estamos en un momento de exceso de oferta de productos y servicios, unido a un exceso de bombardeo publicitario a través de todos los medios.
Los clientes no solo compran en base al precio y las características del producto o servicio, sino que cada vez cobra más importancia la experiencia con la marca, y no hablamos solamente de aplicar técnicas de UX sobre un site, sino que esa experiencia abarca todo el costumer journey, es decir, todos los puntos de contacto que se tiene con la marca, desde la fase de descubrimiento hasta la fidelización. Una buena descripción del producto o servicio, la facilidad para comprar, el proceso de envío y consumo del servicio o producto, la atención al cliente y las acciones de fidelización y comunicación, influyen en la opinión que un cliente tiene de una marca, y todo ello es experiencia de usuario.
¿Qué tipo de especialidades son necesarias para llevar una campaña basada en Data Driven Marketing?
Desde un punto de vista táctico, en Izertis entendemos el Data Driven Marketing como una serie de accionables que van del Data Science, al marketing digital, pasando por acciones de BI y por tanto es necesario contar con un equipo multidisciplinar formado por perfiles en ambas especialidades. En Izertis contamos con equipo conjunto de más de 70 personas que intervienen en los proyectos de datos y marketing, con experiencia en múltiples proyectos de muy diferentes sectores.
¿Qué sectores son los que más se prestan a este modelo?
En general cualquier sector debería ser Data Driven Marketing, pero es cierto que hay sectores más proclives a ello, sobre todo aquellos en los que se generan más cantidad de datos, que son aquella que trabajan con mayor número de clientes, y con soluciones o servicios B2C, como por ejemplo sector telco, media, energía, banca y seguros, entre otros.
En estos sectores suelen manejarse gran cantidad de datos (clientes potenciales, clientes reales, inversiones en diferentes medios online y offline, campañas puntuales, descuentos…), y es aquí donde mejor encaja nuestro servicio de Data Driven Marketing, en ayudar a las compañías a gobernar sus datos, convertirlos en conocimiento que nos ayude a predecir situaciones y comportamientos, y generar mayor volumen de negocio.
¿Cuál sería la hoja de ruta para una empresa que jamás haya trabajado bajo Data Driven Marketing?
Pues lo primero sería conocer con qué datos cuentan en empresa (como decía antes: clientes, potenciales clientes, resultados de las acciones de marketing llevadas a cabo en el paso, ventas, estacionalidades y otros). Estos datos estarán en diferentes formatos y provendrán de diferentes fuentes, por lo que tenemos que realizar una normalización de los datos y crear un data lake para almacenarlos y mantenerlos actualizados. Una vez organizados, tenemos que analizar esos datos y convertirlos en conocimiento (aquí es donde entramos en Data Science), que puede ser a través de una mejora del buyer persona, del tipo de producto, del customer journey o de la creación de un modelo predictivo. Después, partiendo de todo este conocimiento, activamos la estrategia digital buscando la generación de negocio, la mejora del mismo o cualquier otro objetivo que nos estemos planteando en la estrategia. Y por último, todos los datos obtenidos como resultado de la fase de activación, vuelven a integrarse en el data lake, donde veremos si las predicciones previamente elaboradas se están cumpliendo y cómo podemos mejorarlas, y vuelta a empezar.
¿Puede ponernos un ejemplo real aplicado a cliente?
Lo estamos aplicando en diferentes clientes y sectores, pero creo que el caso que más representa el servicio de Data Driven Marketing que prestamos en Izertis es un proyecto de crosselling que estamos prestando en el sector seguros.
En este cliente realizamos un análisis del histórico de campañas offline y online, los resultados obtenidos, las ofertas y las temporalizaciones en las que se realizaron. Sobre estos datos realizamos los siguientes ajustes:
Mejora del Buyer persona sobre el que se desarrollarían las acciones digitales. Mejora del producto del cliente para adecuado al buyer persona, incluyendo una nueva creatividad y mensajes. Y, por último, creamos un modelo predictivo sobre el mix de acciones offline y online que se desarrollarían, basado en un nuevo customer journey.
A partir de aquí se lanzaron acciones de marketing digital centradas en Lead Nurturing, performance y CRO, obteniendo como resultado un 40% de incremento de ventas sobre la base instalada de cliente.
