Pilar Arenas, Sales Strategy & Business Development de Keyrus, nos habla de los beneficios del Cloud Analytics en el mundo del marketing.
La capacidad de acceder a los datos y actuar sobre ellos en tiempo real se ha convertido en un diferenciador clave para las empresas que aprovechan con éxito sus datos. Aun así, los silos de datos -la práctica de almacenar diferentes tipos de información en sistemas separados y desconectados- a menudo impiden que eso suceda.
Entonces, ¿Cómo pueden los marketers asegurarse de que están extrayendo el máximo valor de sus datos? ¿Cómo pueden hacer que sus datos sean accesibles y procesables en tiempo real? La respuesta puede estar en una plataforma de datos en la nube, donde todos los datos de una empresa pueden almacenarse de forma segura y, además, ser accesibles sin problemas tanto para los usuarios técnicos como para los no técnicos.
La idea de una plataforma de datos que reúna todos los datos de una empresa no es nueva; las tecnologías de Data Warehouse Legacy han existido durante décadas, pero han estado en el ámbito del departamento de IT, con poca visibilidad o interacción de los equipos de marketing y otras funciones empresariales.
¿Qué beneficios tendría una plataforma de datos moderna para los marketers?
1. Aumenta el Lifetime Value del cliente gracias a la personalización
Cuando se trata de aumentar la lealtad y la retención, muchas marcas juegan en desventaja debido a que los datos de sus clientes se encuentran en silos, lo que dificulta la obtención de los conocimientos profundos que requiere la personalización del marketing a escala.
Estas porciones de información suelen estar almacenadas en diferentes lugares, lo que hace extremadamente difícil conectar los puntos y obtener una imagen completa de quiénes son sus clientes y cómo son sus journeys. Como resultado, muchos marketers están desaprovechando la oportunidad de conseguir clientes de alto valor a través de contenido y ofertas personalizadas. Y cuando los clientes con afinidad por tu marca no obtienen la mejor experiencia, estás dejando de lado ingresos potenciales.
2. Aumenta la velocidad del ROI para que tus equipos de análisis sean más ágiles
En las organizaciones que dependen de la tecnología tradicional de data warehouse, las consultas concurrentes sobre los mismos conjuntos de datos causan retrasos en el rendimiento global. Si se combina esto con las demoras causadas por la necesidad de acceder a los datos almacenados en silos y la dependencia de múltiples equipos para transformar o empaquetar esos datos para los usuarios de negocio, es posible que tu equipo de marketing pase más tiempo esperando los datos que utilizándolos.
Una plataforma de datos en la nube puede reducir significativamente el tiempo de valorización de los datos, permitiendo que todo el equipo trabaje en paralelo y en problemas más complejos, con más datos. Las plataformas de datos en la nube permiten a los equipos estar más concentrados, comprometidos y productivos, en lugar de dispersar su atención entre otras tareas mientras esperan que las consultas complejas terminen de ejecutarse.
Los equipos también tendrían más libertad para experimentar, probar nuevas consultas (por ejemplo, ¿se correlacionan el sentiment data de Twitter con el tamaño de la compra?) y hacer nuevas conexiones sin miedo a ralentizar o «romper» las actividades principales. El resultado es una mayor velocidad en el ROI y la capacidad de informar sobre el rendimiento de los nuevos programas y tecnologías disponibles para la alta dirección y los ejecutivos C-level mucho más rápido.
La toma de datos en tiempo real combinada con el procesamiento de baja latencia también permite ciclos de iteración de productos más rápidos, porque las métricas y la retroalimentación de las actualizaciones de los productos están disponibles mucho más rápidamente, en cuestión de minutos, no de días.
3. Aprovecha el análisis predictivo para tomar decisiones inteligentes
Las plataformas de datos en la nube también potencian el análisis predictivo, permitiendo el modelado de escenarios para ofrecer información a la toma de decisiones sobre el gasto en medios, la distribución de canales, la comercialización y la mejora de la experiencia del cliente.
En la práctica, esto significa que las marcas pueden identificar segmentos similares con atributos de clientes existentes de alto valor y dirigir los anuncios y las ofertas a ellos, o identificar a los clientes existentes que corren el riesgo de perderse y mejorar proactivamente su experiencia, entre otras cosas.
Los marketers son cada vez más conscientes de los beneficios del análisis predictivo, aunque la ejecución sigue siendo un reto debido a los silos de datos.
Las organizaciones de marketing comprometidas con el despliegue del análisis predictivo deben evaluar cuidadosamente su plataforma de datos y considerar la posibilidad de actualizarla con una solución moderna que permita la velocidad, la concurrencia y la escalabilidad instantánea.
Los equipos de datos y análisis requieren acceso en tiempo real a una amplia variedad de flujos de datos para poder construir modelos efectivos y ejecutar sus consultas rápidamente. Esto no es posible si el almacenamiento de datos se realiza de forma fragmentaria, con parte de la información guardada en un Data Mart, otra en un data lake y otra en sistemas legacy on-premises.