En primer lugar, la importancia de los datos para la toma de decisiones se ha convertido en algo primordial. Las empresas reconocen la necesidad de disponer de información sólida basada en datos para navegar por el complejo panorama del marketing. MMM ofrece una solución cuantificando el impacto de diversas actividades de marketing, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en pruebas sólidas.

En segundo lugar, la fragmentación de los canales de marketing ha dificultado cada vez más la toma de decisiones. Con una multitud de plataformas y canales disponibles, las empresas buscan formas de medir con precisión el impacto de sus inversiones en marketing. MMM ofrece un enfoque holístico que permite a las empresas comprender la eficacia de cada canal y optimizar sus inversiones en consecuencia.

Además, la rápida evolución de la economía plantea retos únicos a las empresas. Factores como la inflación, la confianza de los consumidores, la estabilidad política, los conflictos mundiales y los precios del petróleo pueden influir enormemente en las previsiones empresariales. En este entorno dinámico, los clientes están deseosos de utilizar la inteligencia más reciente para tomar decisiones inteligentes. MMM proporciona los medios para analizar y adaptarse a estas circunstancias cambiantes, permitiendo a las empresas adelantarse a los acontecimientos.

Estructuralmente, el panorama de la atribución ha experimentado cambios significativos. La desaparición de las cookies, el auge de los "walled gardens" y el aumento de las inversiones digitales han hecho necesario un enfoque más exhaustivo e incremental de la medición. MMM ha evolucionado para satisfacer estas demandas, ofreciendo agilidad y granularidad que se alinean con las necesidades del mercado actual.

Atrás quedaron los días en que MMM era un lento crucero que navegaba tranquilamente por los mares del marketing. Se ha transformado en una herramienta ágil y adaptable, capaz de navegar por los retos que plantean la fragmentación de los canales y los rápidos cambios económicos. El MMM permite a las empresas cuantificar lo que funciona, teniendo en cuenta las últimas circunstancias e impulsando la toma de decisiones basada en datos.

Como el ave fénix resurge de sus cenizas, MMM ha estado a la altura de las circunstancias, demostrando su resistencia y su capacidad para ofrecer información significativa. En un mundo en el que las estrategias de marketing deben adaptarse constantemente, MMM se erige como una poderosa herramienta que guía a las empresas hacia el éxito en un panorama en constante cambio. Adoptar MMM significa abrazar el futuro del marketing, donde los datos y la información reinan por encima de todo, y la toma de decisiones ágil es la clave para desbloquear el crecimiento y la rentabilidad.

Para obtener más información sobre cómo podemos ayudarle con la medición de la eficacia del marketing o la modelización de la combinación de mercados, visite nuestra página de medición o póngase en contacto con nosotros.

En primer lugar, Salesforce ha anunciado su nuevo producto, Marketing Cloud Growth Edition, diseñado para poner los datos al alcance de las marcas para ayudarles a crecer. En segundo lugar, Salesforce está ampliando el acceso gratuito a Data Cloud a todos los clientes de Marketing Cloud y Marketing Cloud Account Engagement, dándoles acceso a herramientas que pueden utilizar para impulsar resultados empresariales más sólidos con Einstein 1. Esto incluye el aumento de la velocidad de comercialización, la generación de contenido más relevante, el aumento de las conversiones y la capacidad de conectar conversaciones en toda la relación con el cliente. Ambos anuncios llegarán a América en febrero y a la región EMEA en la segunda mitad de 2024.

Tanto si es la primera vez que prueba Marketing Cloud como si está firmemente establecido en la plataforma, las noticias tienen implicaciones prometedoras para todos. Siga leyendo para saber qué significan los anuncios para su equipo.

Data Cloud ayuda a las marcas de cualquier tamaño a preparar y agilizar las capacidades de IA generativa.

La IA generativa ha dado paso a una era de transformación dirigida por el marketing y a nuevos flujos de trabajo que nos ayudan a realizar nuestro trabajo de forma más inteligente y rápida. Según la encuesta Generative AI Snapshot Survey de Salesforce, el 71% de los profesionales del marketing afirman que la IA generativa eliminará el trabajo pesado y les permitirá ser más estratégicos. Pero la IA sólo es tan buena como sus datos; los datos de alta calidad son esenciales para alimentar modelos precisos y conocimientos en la plataforma Einstein 1. Y ahí es donde entra Data Cloud.

Y ahí es donde entra Data Cloud. El acceso gratuito a Data Cloud abre la puerta a que aún más empresas utilicen la plataforma por primera vez, ayudándoles a construir una base de datos sólida que servirá y agilizará sus viajes de transformación de la IA.

Data Cloud se está convirtiendo rápidamente en la principal plataforma de datos de clientes gracias a su capacidad de conexión entre ventas, servicios, marketing, comercio, fidelización, publicidad de terceros y aplicaciones heredadas. Anteriormente, Salesforce anunció el acceso sin coste para los clientes de Sales Cloud y Service Cloud con ediciones Enterprise o Enterprise Unlimited.

Marketing Cloud Growth Edition aplica la automatización del marketing para ayudar a las marcas a crecer.

El lanzamiento de Marketing Cloud Growth Edition ampliará por primera vez el acceso de la plataforma al mercado de las pequeñas empresas. De hecho, esta nueva edición de Marketing Cloud está diseñada para ayudar a las marcas a hacer crecer su negocio. Desde la entrega de campañas y contenido más rápido con IA de confianza hasta una mejor personalización de las relaciones con los clientes gracias a los datos, Marketing Cloud Growth Edition aplica la automatización del marketing para ayudar a las pequeñas empresas a conectar sus equipos e impulsar los ingresos en una única plataforma intuitiva.

Los beneficios de la plataforma incluyen ayudar a los equipos pequeños a hacer más con menos recursos. Esto significa que los equipos pequeños pueden dedicar más tiempo a crear bases de datos sólidas -datos que serán fundamentales para el éxito de la IA generativa- y aprovechar las capacidades de la IA empresarial por primera vez. Marketing Cloud Growth Edition elimina algunas de las barreras tecnológicas de entrada a las que se enfrentan las empresas más pequeñas a la hora de implementar la IA, ayudándoles a ponerse al día con menos quebraderos de cabeza.

¿Y si ya soy usuario de Marketing Cloud?

Puede que Marketing Cloud Edición Crecimiento sea el chico nuevo y guay del barrio, pero no hay necesidad de cambiar de una Marketing Cloud existente a esta. Marketing Cloud Growth Edition aporta nuevas funcionalidades, pero esperamos ver más innovaciones en Marketing Cloud Engagement y Marketing Cloud Account Engagement que harán que cada plataforma esté a la par con la otra. Esto significa que todos los clientes de Marketing Cloud pueden esperar más buenas noticias en el horizonte.

Tanto si ya es usuario de Marketing Cloud como si acaba de empezar a utilizar Marketing Cloud Growth Edition, estaremos encantados de ayudarle a aprovechar al máximo las funciones de la plataforma. Como miembro del Consejo asesor de socios de Salesforce Marketing Cloud y participante en el programa piloto del producto, estoy encantado de ver cómo la plataforma se vuelve más accesible para más empresas, permitiéndoles acceder por primera vez a herramientas de datos sólidas y de nivel empresarial, especialmente en un momento en el que esto es crucial para entrar en la nueva economía de la inteligencia artificial.

Para aquellos que utilizan Marketing Cloud en cualquiera de sus formas, ofrecemos orientación sobre cómo conectar su estrategia de datos e implementar funciones a medida que se ponen en marcha. Para los usuarios de Data Cloud, podemos ayudarles a darse cuenta del papel de los datos más allá del contexto de la gestión de las relaciones con los clientes, como la forma de unirlos con funciones de IA generativa.

Desbloquee el poder de la IA con Salesforce.

Los dos anuncios recientes de Salesforce serán una buena noticia para los profesionales del marketing que están impacientes por acelerar sus procesos de transformación de la IA. Aunque Marketing Cloud Growth Edition y el acceso gratuito a Data Cloud son especialmente beneficiosos para las empresas más pequeñas, una estrategia de datos sólida es importante para las organizaciones de cualquier tamaño, e independientemente de Marketing Cloud que elija, podemos ayudarle a aprovechar al máximo los datos de sus clientes en la plataforma.

¿Tiene alguna pregunta sobre Marketing Cloud Growth Edition? Consulte el anuncio de Salesforce para obtener más información.

Estoy aquí para decir que nadie arrincona a MMM.

MMM no sólo cuantifica el impacto de las distintas actividades de marketing en los indicadores clave de rendimiento (KPI), sino que también proporciona una medida del efecto en el rendimiento empresarial de otros factores controlables y externos, como los cambios en los precios o la distribución, las acciones de los competidores, el clima económico, e incluso puede responder a la pregunta que a todos nos gusta discutir: "¿Cuánto de nuestro rendimiento se debe realmente al clima?"

Dado que MMM proporciona esta visión panorámica de todos los factores clave, es importante asegurarse de que nunca funcione en un silo si se quiere que ofrezca todo su potencial. He aquí por qué:

1. Colaboración interfuncional: MMM implica el análisis de grandes cantidades de datos procedentes de varios equipos. Al demostrar los beneficios de MMM en términos de conocimientos y recomendaciones adicionales, se fomenta una mayor participación de los equipos. Esta colaboración conduce a una comprensión más completa de la eficacia del marketing e impulsa mejores resultados.

2. Influencia más allá del marketing: MMM desempeña un papel importante en la toma de decisiones comerciales, especialmente en materia de precios y promociones. La toma de decisiones informadas en estas áreas, como la identificación de puntos de precio óptimos, la comprensión de la elasticidad de los precios y la evaluación del impacto de las promociones en las ventas y los ingresos, permite a las empresas encontrar el equilibrio adecuado entre la rentabilidad y la demanda de los clientes.

3. Participación de los equipos financieros: MMM proporciona a menudo recomendaciones de asignación presupuestaria a través de canales de medios, campañas, departamentos, diferentes marcas de su cartera, así como diferentes mercados. La participación de los equipos financieros garantiza que las recomendaciones se apliquen y sean beneficiosas para toda la organización. Esta colaboración cuantifica las decisiones empresariales tanto a corto como a largo plazo.

En conclusión, la gestión de la movilidad debe integrarse en toda la empresa. Al acabar con los compartimentos estancos, fomentar la colaboración e incorporar MMM a los procesos de toma de decisiones, las empresas obtienen información más precisa, toman mejores decisiones y consiguen mejorar el rendimiento del marketing y los resultados generales.

Pronto todo el mundo estará sosteniendo los resultados y las recomendaciones de MMM por encima de su cabeza en medio de la sala de juntas.

Para obtener más información sobre cómo podemos ayudarle con la medición de la eficacia del marketing o la modelización de la combinación de mercados, visite nuestra página de medición o póngase en contacto con nosotros.

En una época de infinidad de datos, es fundamental recopilarlos de forma más inteligente.

Como experto y profesional de la analítica, sé de primera mano que recopilar datos a través de múltiples activos y canales digitales puede ser desalentador. Este es especialmente el caso cuando el número de dispositivos conectados a Internet supera los 21.000 millones en 2023. Afortunadamente, nuestro actual sistema de direccionamiento de Internet puede gestionar muchos de estos dispositivos, concretamente hasta 3,4×10E38 (es decir, 34 seguidos de 37 ceros).

De estos 21.000 millones de dispositivos, alrededor del 66% está formado por dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), todos los cuales generan datos sobre su funcionamiento, características y configuración. Llámenlo cajas negras conectadas o telemetría con esteroides, pero estos dispositivos envían datos a los proveedores de servicios que los utilizan para mejorar sus productos.

Tal escala de recopilación de datos no sólo proporciona el combustible ideal para la IA y el aprendizaje automático, sino también los medios para establecer líneas de base de rendimiento y valores atípicos. De un pozo de información tan insondable se pueden extraer modelos de uso de funciones, ideas y planes de acción.

(Re)introducir el Measurement Protocol (protocolo de medición).

¿Cómo miden la actividad estos dispositivos? Este post es una excusa perfecta para analizar el protocolo de Measurement Protocol de Google Analytics 4 como método alternativo de recopilación de datos que puede ayudarle a medir todos los datos de IoT que necesita y hacerlos compatibles con el modelo de datos planos que ha adoptado y que tanto le gusta. El Measurement Protocol se introdujo a principios de la década de 2010 con la versión anterior de Google Analytics, la ya desaparecida Universal Analytics. En aquella época, el Measurement Protocol se utilizaba de formas muy creativas, por lo que su renacimiento en GA4 es una gran oportunidad para (re)descubrir esta función menos conocida pero potente de Google Analytics.

En esencia, el Measurement Protocol es una API que permite enviar eventos directamente a los servidores de Google Analytics, evitando la necesidad de voluminosos kits de desarrollo de software y complejas integraciones. La mínima huella de software del Measurement Protocol significa que es fácilmente integrable en cualquier sistema que pueda llamar a una URL. Como puede imaginar, esto se puede utilizar para todo tipo de IoT, desde quioscos hasta puntos de venta y dispositivos IoT. Algunas ventajas claras son

• Protocolo estándar, por lo que es compatible con una amplia gama de dispositivos y plataformas
• Fácil de usar, incluso para desarrolladores con poca experiencia
• Escalable, por lo que puede utilizarse para recopilar datos de un gran número de usuarios
• Seguridad, mediante el uso de claves secretas para la recogida de datos

Gracias a su enfoque ligero, el Measurement Protocol permite recopilar sólo los datos necesarios. La falta de un mecanismo de consentimiento explícito del usuario en la mayoría de los dispositivos IoT le animará a adoptar un enfoque que dé prioridad a la privacidad, por lo que deberá centrarse en la telemetría y no en los datos personales.

Descubrir el funcionamiento interno del Measurement Protocol.

¿Cómo funciona todo esto? Bien, al crear una propiedad de Google Analytics 4 (GA4) para su proyecto IoT, primero debe crear una nueva propiedad web y, a continuación, simplemente haga clic en este flujo de datos recién creado para acceder al panel de secretos de la API del Measurement Protocol.

El siguiente paso es crear una clave, a la que hará referencia en sus llamadas a la API del Measurement Protocol. Todo lo que tiene que hacer es proporcionar un apodo para su clave y puede utilizar el ID proporcionado en sus llamadas a la API. Como puede ver en la siguiente lista, nuestros Data.Monks la utilizan bastante

Una vez configuradas tus claves, toma nota de tu GA4 Measurement ID para tu flujo IoT y utiliza código para crear una URL al servicio de Measurement Protocol que combine todo lo que necesitamos, incluidos los parámetros del evento. En el siguiente ejemplo, nuestro frigorífico conectado enviará un evento cuando la puerta del frigorífico esté abierta.

La URL deseada debería tener este aspecto

https://www.google-analytics.com/mp/collect?measurement_id={su ID}&api_secret={su clave}

Ahora tenemos que enviar la URL anterior como una solicitud POST, con una carga JSON que contenga los parámetros del evento que queremos enviar. Hay que tener en cuenta que, al no tratarse de un evento GA4 enviado desde un navegador o una aplicación móvil, no se produce una detección y recopilación automática de elementos adicionales, como ocurre con la medición mejorada de GA4. De hecho, el Measurement Protocol sólo mide lo que tú le envías. A partir de ahí, envía la solicitud en tu lenguaje de programación favorito: Python, en mi caso.

Efectivamente, el evento se registra en la interfaz en tiempo real de GA4 y las visitas posteriores pasarán a formar parte de tus informes de GA4 y se transmitirán a BigQuery si has vinculado tu propiedad a Google Cloud Platform.

Y, por supuesto, como seguro que ya puedes adivinar, crear cuadros de mando sobre la actividad de tus dispositivos es pan comido en Google Looker Studio. Y eso es todo

Es hora de que pruebes tú mismo la herramienta GA4.

Hemos visto que el Measurement Protocol, al igual que otras plataformas de recopilación de datos a nivel de eventos, utiliza un formato compatible con API para enviar los datos a Google Analytics. Desde un punto de vista técnico, se trata de una implementación muy sencilla y eficaz, así que no dudes en ser creativo para todos tus proyectos de IoT.

Hemos hablado de utilizar el Measurement Protocol principalmente para dispositivos IoT (o cualquier dispositivo que no sea un ordenador, un teléfono móvil o una consola de videojuegos). Teniendo esto en cuenta, también puedes utilizarlo como método de intercambio de datos en un entorno en la nube como una devolución de llamada de la API después de que se complete un proceso. Esto significa que el Measurement Protocol funciona muy bien con Cloud Functions o colas de mensajería como Google Pub/Sub o Kafka.

Por último, volviendo a la observación que hice sobre la IA, este tipo de medición es, en efecto, una forma ideal de recopilar combustible para un modelo de IA/ML, pero la IA también se puede utilizar para activar el evento adecuado en el momento adecuado y con la carga de datos adecuada. En este punto, la IA puede improvisar y mejorar el plan de recopilación de datos previsto, comenzar a enviar eventos fuera del alcance de su programa original y desbloquear aún más información. En combinación con Cloud ML de Google Cloud Platform, los resultados pueden sorprenderle

En resumen, estos son los puntos clave del Measurement Protocol:

• Mecanismo sencillo: cualquier sistema que pueda generar una URL puede utilizarlo
• Fomenta una recopilación de datos concisa, compacta y respetuosa con la privacidad
• Se puede utilizar con cualquier cosa y sobre cualquier cosa
• Aprovecha la potencia del modelo de datos planos de Google Analytics 4
• Pequeña huella de software: consumo de recursos muy limitado
• Complementa una estrategia de IA y abre nuevas oportunidades

Pero, ¿cómo asegurarse de que la medición de la eficacia del marketing es sólida, defendible y clara? Aquí tiene algunos consejos que puede tener en cuenta.

Hay que empezar por alinear los objetivos

El primer paso es tener claros los objetivos: ¿cuál es la finalidad de la campaña? ¿Se trata de aumentar el conocimiento de la marca? ¿O es un recordatorio para volver a comprar? ¿Intentamos aumentar la confianza en la venta online, ya que su margen es mayor? Si tenemos claro qué queremos que haga la campaña y a qué público va dirigida, empezaremos a definir las métricas que debemos medir y, por tanto, la definición del KPI al que debemos hacer seguimiento (por ejemplo, aumentar la notoriedad si nuestro objetivo es aumentar el conocimiento de la marca). Merece la pena leer este artículo del gurú de los datos Avinash Kaushik sobre cómo definir los KPI adecuados.

Establezca objetivos realistas

Una vez elegido el KPI, tendrá que establecer expectativas realistas sobre cómo espera que la campaña mueva el KPI. Para ello, mire al pasado para ver cuánto se ha movido la métrica; si no ha habido mucha variación, quizá no deba esperar un gran aumento. Si ha habido mucha variación, quizá no deba esperar un gran aumento. Si ha habido mucho movimiento, ¿qué parece realista en términos de aumento? Asegúrese de tener en cuenta la estacionalidad. Por ejemplo, fíjese en el patrón trienal: ¿hay ciertas épocas del año que siempre suben? Si es así, téngalo en cuenta.

¿Cómo se medirá?

Una vez fijados los objetivos, tendrá que pensar cómo va a medir la campaña antes de desplegarla. Algunas técnicas son:

• Pruebas de control aleatorias y pruebas geográficas
• Pruebas A/B
• Medición con respecto a una línea de base histórica
• Atribución Multi Touch (MTA)
• Modelización de la mezcla de mercados (MMM)

Saber qué técnica va a utilizar le ayudará a definir la forma de la campaña. Saber qué técnica va a utilizar le ayuda a definir la forma de la campaña. Por ejemplo, si realiza pruebas geográficas, tendrá que identificar la zona geográfica más adecuada para su actividad y una zona comparable para utilizarla como control. Por otro lado, en el caso de las MMM, tendrá que asegurarse de que dispone de suficientes niveles de gasto en medios y variación para poder obtener una lectura del impacto.

Asegúrese de que los gastos de prueba tienen los siguientes atributos clave:

• ¿Es suficiente el gasto para mover su KPI?
• ¿Tiene una forma que permita obtener una lectura lo más clara posible (es decir, agruparlos, no dispersarlos)?
• ¿Se produce en un momento que se confundirá con otros impactos?

Ejecutar y medir.

Una vez que tenga los objetivos y los parámetros adecuados, sepa qué método de medición va a utilizar y la campaña se haya desplegado con éxito, es hora de ejecutar y medir. A la hora de medir, tenga en cuenta las limitaciones de su técnica de medición.

Los enfoques RCT, geo y A/B son fáciles de implementar, sencillos de entender y pueden implementarse internamente. Sin embargo, estas técnicas tienen algunas limitaciones que pueden impedir que ofrezcan una visión completa de la eficacia de su actividad.

En primer lugar, es difícil obtener una lectura del "arrastre" de la campaña (a menudo denominado efecto memoria), que es el efecto que la campaña sigue teniendo una vez finalizada. Estos enfoques también tienen dificultades para medir el impacto de la actividad específica de los medios de comunicación en otros canales; por ejemplo, la ejecución de la actividad social puede impulsar el PPC. Estos resultados son fundamentales para obtener una visión completa del rendimiento de los medios de comunicación.

Estos métodos tampoco son capaces de proporcionar información sobre la escalabilidad de los resultados. Un gasto de prueba de 20.000 £ en una región no tendrá el mismo ROI que una campaña nacional de 5 millones de £. Hay que tener en cuenta los rendimientos decrecientes. Puede evitarlo aumentando la inversión en incrementos y continuando con las pruebas.

La MTA es muy útil para obtener información detallada, puede ser relativamente fácil de configurar y proporciona una buena lectura relativa. Sin embargo, no es un análisis incremental, por lo que no es fiable para calcular el ROI.

MMM es incremental e incluye una lectura completa de todos los impulsores de su KPI. Sin embargo, no es contundente (hay que gastar al menos 100.000 euros en una campaña), no ofrece tantos detalles como otras técnicas y puede resultar caro.

Consideraciones para la medición dentro de la empresa.

Entonces, como cliente, ¿qué podría hacer usted mismo?

• ECA, pruebas geográficas y A/B: La mayoría de las veces no es necesario recurrir a socios externos.
• Atribución Multi Touch: Inténtelo, es bastante sencillo y puede utilizar técnicas como las cadenas de Markov. Pero sólo se puede utilizar la MTA tradicional durante un corto periodo de tiempo: con la desaparición de las cookies de terceros, existe una necesidad a largo plazo de invertir en soluciones sin cookies.
• MMM: Genial para la empresa si tiene la escala, pero necesita mantener un equipo ocupado y satisfecho. Por lo tanto, esto sólo funciona si eres una empresa o una compañía global que gasta más de 100 millones de libras en medios de comunicación.

Ten en cuenta un par de advertencias a la hora de internalizar.

• No utilice científicos de datos para MMM, utilice econometristas. Hemos visto una y otra vez que cuando se ha encargado a científicos de datos la creación de modelos de MMM, muy rara vez funciona. Los científicos de datos y los econometristas ven las cosas en dimensiones diferentes.
• Los econometristas son difíciles de encontrar y de mantener. Hay que asegurarse de que el trabajo sea variado e interesante para que se queden.
• Asegúrese de que hay suficiente trabajo para al menos cuatro personas. De lo contrario, si se depende de un econometrista y éste se marcha, es muy difícil conseguir a otro que retome el trabajo.
• Progresión profesional: Una consultoría siempre puede crecer, pero un equipo interno de una empresa llega a un límite. Entonces no hay progresión y la gente se va. O los trasladas a puestos no econométricos, pero entonces sigues teniendo el problema de la contratación en un campo de nicho.
• Estancamiento del método: Los econometristas tienen menos oportunidades de aprender nuevas técnicas de equipos más grandes que trabajan para otros clientes. Por tanto, existe el peligro de que su capacidad empiece a quedarse atrás, a menos que tenga una rotación de personal muy alta, para lo que necesitará un equipo lo suficientemente grande.

Sin embargo, si su empresa es lo suficientemente grande y cuenta con el equipo adecuado, el in-housing puede ahorrarle mucho dinero en consultores, al tiempo que mantiene el control absoluto de sus datos y modelos. Para seguir avanzando y asegurarse de no estancarse, considere la posibilidad de recurrir a un socio externo que le ayude a perfeccionar su enfoque de MMM.

Resumen

En conclusión, en la evaluación de marketing es fundamental tener claro el punto de partida. Alinee los objetivos con los KPI y la forma de plantear la campaña. Piense detenidamente qué técnica utilizará para medir y si lo hará internamente o con ayuda externa. En estos tiempos de incertidumbre económica, nunca ha sido tan necesario hacerlo bien. ¡Buena oportunidad!

Si desea más información sobre cómo podemos ayudarle a medir los factores de crecimiento de su empresa, visite nuestra página de Medición o póngase en contacto con nosotros.

En síntesis, la gobernanza proporciona las normas, procesos y políticas que necesitamos para gestionar los datos y el contenido de manera segura, a través de workflows que garanticen su disponibilidad para las personas adecuadas y en el momento necesario. Luego, completamos el ciclo con business intelligence al utilizar esos datos para generar información valiosa y análisis que respalden la toma de decisiones estratégicas. “Entendemos la gobernanza de BI como un ciclo end-to-end que va desde la recolección de la data hasta la visualización y el consumo, con un enfoque en la retroalimentación y la gestión continua”, resume Juana Masanet, nuestra Semi Senior BI Analyst.

Efectivamente, estamos ante un proceso de vital importancia. Sin embargo, la gobernanza de BI es un aspecto que las organizaciones a menudo pasan por alto. “En el equipo de data, trabajamos con clientes que enfrentan dos desafíos típicos que la gobernanza de BI puede resolver”, dice Masanet. “Por un lado, tenemos empresas con fuentes de datos dispersas en diversas plataformas que necesitan una base de datos centralizada para realizar sus análisis; por otro, empresas con dashboards dispersos entre diferentes personas o áreas, o con discrepancias entre sus KPI y otros problemas”. 

A la hora de enfrentar estos desafíos, algunas plataformas de BI como Looker, Power BI y Tableau se han asentado como soluciones sólidas que permiten modelar las distintas fuentes de datos de manera centralizada, y facilitar la disponibilidad de la información para la toma de decisiones basadas en datos. Saber utilizarlas es clave, no solo por cuestiones de seguridad (que de por sí es central), sino también para poder escalar proyectos de gran envergadura, en los que participan una gran cantidad de stakeholders, equipos y roles con diversos objetivos, responsabilidades y tareas. Ahora bien, cabe preguntarse ¿qué incluye una buena estrategia de gobernanza de BI?

A continuación, tenemos una imagen que representa los elementos esenciales de una estrategia sólida de BI. Tan importante como definirlos es lograr que todas las personas que forman parte del flujo de trabajo los comprendan y cumplan con ellos. De esta manera, podrán confiar en los análisis que consultan para tomar decisiones basadas en los datos, así como también romper silos, fomentar la colaboración entre usuarios y reducir costos.

“Contar con equipos de trabajo experimentados y herramientas seguras, eficientes y flexibles es fundamental para orquestar procesos de trabajo que puedan poner en el centro la gobernanza de BI”, explica nuestro Analytics Specialist, Martin Milloschik. “Junto con mis colegas en el equipo de data, trabajamos con distintas organizaciones para cumplir ese objetivo, y aprovechamos dos grandes herramientas para hacerlo: Looker y Tableau”.

Ventajas y características de Looker y Tableau.

Looker y Tableau, dos de las plataformas de BI más reconocidas en la industria, permiten unificar en una sola herramienta diferentes procesos del ciclo de vida de los datos. Ambas plataformas alojan sus recursos en la nube, con Tableau ofreciendo Tableau Cloud o Server, y Looker desde GCP (Google Cloud Platform), lo que favorece el rendimiento y le permite a empresas de menor tamaño y capacidad operativa la posibilidad de usar estas herramientas. Repasemos algunas de sus funcionalidades más relevantes que potencian la gobernanza de BI. 

Una de las fortalezas clave de Looker es la centralización en la gestión de datos. La herramienta está diseñada específicamente para la integración de datos de diversas fuentes en una sola vista unificada, donde los datos se limpian y consolidan por completo a partir del modelado en una capa semántica propia. Por otro lado, Tableau, aunque no cuenta con herramientas nativas de ETL (Extract, Transform, Load) en su plataforma, ofrece Tableau Prep Builder y Tableau Prep Conductor, que cumplen la misma función.

La colaboración de datos también se optimiza en ambas herramientas. “Los equipos pueden acceder, analizar y compartir datos en un espacio de trabajo compartido, lo que mejora la comunicación y evita duplicaciones o conflictos en los datos”, dice Milloschik. Además, ambas plataformas cuentan con un control de versiones que posibilita este trabajo compartido y permite que los equipos trabajen en simultáneo, incluyendo a aquellos menos experimentados en el uso de datos.

Para la gestión de metadatos, Tableau ofrece una funcionalidad adicional llamada Tableau Catalog. Esta herramienta indexa todo el contenido de tu sitio, incluyendo tableros, métricas, fuentes de datos, conexiones virtuales y flujos, para recopilar metadatos detallados sobre el contenido. Con Tableau Catalog, los usuarios pueden acceder a características como linaje, análisis de impacto y diccionario de datos, lo que les brinda una mayor comprensión de la información que utilizan y les permite rastrear dónde se utilizan en toda la organización.

Además, Tableau cuenta con Data Quality Warnings y Asset Monitoring que permiten establecer advertencias en las fuentes de datos para que los usuarios que utilicen tableros con dichas fuentes o los mismos datos estén al tanto de los problemas. Estas advertencias pueden informar sobre datos deprecados, datos obsoletos, mantenimiento en curso, información sensible, entre otros. También es posible utilizar estas funcionalidades para notificar a los usuarios cuando los datos no están actualizados debido a un fallo u otro motivo. Esto ayuda a garantizar que los usuarios estén informados sobre la calidad y la disponibilidad de los datos.

En cuanto a la seguridad, ambas plataformas permiten controlar el acceso a los datos confidenciales y aplicar diversas medidas de seguridad según los roles de los usuarios. Estas medidas incluyen autenticación y autorización de fuentes de datos, filtrado a nivel de fila, permisos y encriptado, entre otros. “Es posible crear roles y grupos que luego se asocian a los diferentes usuarios, lo que les permite acceder a capas de información según las necesidades del negocio y la accesibilidad definida para cada usuario”, explica Valentina Gonzalez, BI Analyst. De esta manera, se implementan restricciones para garantizar que solo los usuarios autorizados accedan a la información adecuada.

Tanto Looker como Tableau cuentan con herramientas de gestión y monitoreo que permiten a los administradores comprender los patrones de uso de los datos y responder de manera proactiva a problemas relacionados con el uso, rendimiento, conectividad de datos y fallas en la actualización, entre otros. Tableau proporciona vistas administrativas predeterminadas utilizando los datos del repositorio de Tableau Server o Cloud. En el caso de Looker contamos con el apartado de System Activity en el menú general de admin, que disponibiliza una serie de LookML Dashboards y modelos, los cuales permiten analizar la actividad de los usuarios, el consumo de datos y contenidos, la frecuencia en la consulta y uso de los dashboards publicados, además de la posibilidad de dar seguimiento a errores que se generen al momento de modelar y armar Looks. 

En resumen, ambas plataformas ofrecen cada uno de los aspectos del ciclo de retroalimentación para llevar a cabo una gobernanza efectiva. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el éxito no depende únicamente de la herramienta utilizada. La capacitación de los usuarios y la implementación de políticas y procesos adecuados en la empresa son elementos clave para lograr el éxito en la gobernanza de datos.

En una época de infinidad de datos, es fundamental recopilarlos de forma más inteligente.

Como profesional de la analítica, sé de primera mano que recopilar datos a través de múltiples activos y canales digitales puede ser desalentador. Esto es especialmente cierto cuando el número de dispositivos conectados a Internet supera los 21.000 millones en 2023. Afortunadamente, nuestro actual sistema de direccionamiento de internet puede gestionar muchos de estos dispositivos, concretamente hasta 3,4×10E38 (es decir, 34 seguidos de 37 ceros).

De estos 21.000 millones de dispositivos, alrededor del 66% está formado por dispositivos de Internet de las osas (IoT), los cuales generan datos sobre su funcionamiento, características y configuración. Llámalos cajas negras conectadas o telemetría en esteroides, pero estos dispositivos envían datos a los proveedores de servicios, quienes utilizan esos datos para mejorar el producto.

Tal escala de recopilación de datos no solo proporciona el combustible ideal para la IA y el aprendizaje automático, sino también los medios para establecer líneas de base de rendimiento y valores atípicos. De un pozo de información tan insondable se pueden extraer modelos de uso de funciones, ideas y planes de acción.

(Re)introducir el Measurement Protocol (protocolo de medición).

¿Cómo miden la actividad estos dispositivos? Este post es una excusa perfecta para analizar el Measurement Protocol de Google Analytics 4 como método alternativo de recopilación de datos que puede ayudarte a medir todos los datos de IoT que necesitas y hacerlos compatibles con el modelo de datos planos que ha adoptado y que tanto te gusta. El Measurement Protocol se introdujo a principios de la década de 2010 con la versión anterior de Google Analytics, la ya desaparecida Universal Analytics. En aquella época, el Measurement Protocol se utilizaba de formas muy creativas, por lo que su renacimiento en GA4 es una gran oportunidad para (re)descubrir esta función menos conocida pero potente de Google Analytics.

En esencia, el Measurement Protocol es una API que permite enviar eventos directamente a los servidores de Google Analytics, evitando la necesidad de voluminosos kits de desarrollo de software y complejas integraciones. La mínima huella de software del Measurement Protocol significa que es fácilmente integrable en cualquier sistema que pueda llamar a una URL. Como puede imaginar, esto se puede utilizar para todo tipo de IoT, desde quioscos hasta puntos de venta y dispositivos IoT. Algunas ventajas claras son

• Protocolo estándar, por lo que es compatible con una amplia gama de dispositivos y plataformas
• Fácil de usar, incluso para desarrolladores con poca experiencia
• Escalable, por lo que puede utilizarse para recopilar datos de un gran número de usuarios
• Seguridad, mediante el uso de claves secretas para la recogida de datos

Debido a su enfoque ligero, el uso del Protocolo de Medición te permite recopilar solo los datos que necesitas. La ausencia de un mecanismo explícito de consentimiento del usuario en la mayoría de los dispositivos de IoT te impulsará a poner la privacidad en primer lugar, centrándote en la telemetría y no en los datos personales.

Descubrir el funcionamiento interno del Measurement Protocol.

¿Cómo funciona todo esto? Bien, al crear una propiedad de Google Analytics 4 (GA4) para tu proyecto IoT, primero debes crear una nueva propiedad web y, a continuación, simplemente haz clic en este flujo de datos recién creado para acceder al panel de secretos de la API del Measurement Protocol.

El siguiente paso es crear una clave, la cual referenciarás en tus llamadas a la API del Measurement Protocol. Simplemente proporciona un apodo para tu clave y podrás usar el ID proporcionado en tus llamadas a la API. Como puede ver en la siguiente lista, nuestros Data Monks la utilizan bastante.

Una vez que hayas configurado tus claves, toma nota de tu ID de Medición de GA4 para tu flujo de IoT y utiliza el código para crear una URL al servicio del Measurement Protocol que combine todo lo que necesitamos, incluidos los parámetros de evento. En el ejemplo a continuación, nuestro refrigerador conectado enviará un evento cuando se abra la puerta del refrigerador.

La URL deseada debería tener este aspecto

https://www.google-analytics.com/mp/collect?measurement_id={su ID}&api_secret={su clave}

Ahora tenemos que enviar la URL anterior como una solicitud POST, con una carga JSON que contenga los parámetros del evento que queremos enviar. Hay que tener en cuenta que, al no tratarse de un evento GA4 enviado desde un navegador o una aplicación móvil, no se produce una detección y recopilación automática de elementos adicionales, como ocurre con la medición mejorada de GA4. De hecho, el Measurement Protocol solo mide lo que tú le envías. A partir de ahí, envía la solicitud en tu lenguaje de programación favorito: Python, en mi caso.

Efectivamente, el evento se registra en la interfaz en tiempo real de GA4 y las visitas posteriores pasarán a formar parte de tus informes de GA4 y se transmitirán a BigQuery si has vinculado tu propiedad a Google Cloud Platform.

Y, por supuesto, como seguro que ya puedes adivinar, crear cuadros de mando sobre la actividad de tus dispositivos es pan comido en Google Looker Studio. Y eso es todo

Es hora de que pruebes tú mismo la herramienta GA4.

Hemos visto que el Measurement Protocol, al igual que otras plataformas de recopilación de datos a nivel de eventos, utiliza un formato compatible con API para enviar los datos a Google Analytics. Desde un punto de vista técnico, se trata de una implementación muy sencilla y eficaz, así que no dudes en usar tu creatividad para todos tus proyectos de IoT.

Hemos hablado de utilizar el Measurement Protocol principalmente para dispositivos IoT (o cualquier dispositivo que no sea un ordenador, un teléfono móvil o una consola de videojuegos). Teniendo esto en cuenta, también puedes utilizarlo como método de intercambio de datos en un entorno en la nube, como una devolución de llamada de la API después de que se complete un proceso. Esto significa que el Measurement Protocol funciona muy bien con Cloud Functions o colas de mensajería como Google Pub/Sub o Kafka.

Por último, volviendo a la observación que hice sobre la IA, este tipo de medición es, en efecto, una forma ideal de recopilar combustible para un modelo de IA/ML, pero la IA también se puede utilizar para activar el evento adecuado en el momento adecuado y con la carga de datos adecuada. En este punto, la IA puede improvisar y mejorar el plan de recopilación de datos previsto, comenzar a enviar eventos fuera del alcance de su programa original y desbloquear aún más información. En combinación con Cloud ML de Google Cloud Platform, los resultados pueden sorprenderle

En resumen, estos son los puntos clave del Measurement Protocol:

• Mecanismo sencillo: cualquier sistema que pueda generar una URL puede utilizarlo
• Fomenta una recopilación de datos concisa, compacta y respetuosa con la privacidad
• Se puede utilizar con cualquier cosa y sobre cualquier cosa
• Aprovecha la potencia del modelo de datos planos de Google Analytics 4
• Pequeña huella de software: consumo de recursos muy limitado
• Complementa una estrategia de IA y abre nuevas oportunidades

¿Qué es el geomarketing?

El geomarketing es una técnica que utiliza datos de localización para optimizar las campañas, ayudándole a captar clientes en el lugar y el momento adecuados. El geomarketing puede utilizarse tanto para puntos de contacto en línea como fuera de línea, lo que lo convierte en un elemento versátil de sus herramientas. Puede adoptar varias formas: un conjunto de información que le ayude a tomar decisiones, un enfoque analítico para crear campañas o un canal estratégico que le ayude a recopilar datos demográficos. Incluso puede ser una combinación de estas herramientas.

¿Por qué utilizan las marcas el geomarketing?

Las marcas llevan mucho tiempo utilizando encuestas demográficas para conocer mejor a sus clientes actuales y potenciales, e históricamente el geomarketing se ha utilizado para ayudar a los minoristas a elegir la región adecuada para abrir una tienda física basándose en esos datos. Ahora, el geomarketing sigue evolucionando junto con la demanda de servicios en zonas geográficas específicas. Por ejemplo, se calcula que el 97,1% de los usuarios de Brasil acceden a Internet a través de teléfonos inteligentes y, con tantos clientes siempre en movimiento, ha aumentado la necesidad de mensajes y servicios geográficamente relevantes. El geomarketing tiene tres ventajas principales:

Segmentación de la audiencia. El geomarketing es una forma estupenda de segmentar la audiencia. De este modo, sus campañas pueden extraer mayores resultados de lugares específicos. Utiliza estos datos para conseguir un mejor posicionamiento en búsquedas locales, como "farmacias en Río de Janeiro"

Mayor ROI. Sin una estrategia de geomarketing, es posible que sus campañas lleguen a personas situadas muy lejos, que podrían no necesitar sus servicios. Por ejemplo, esa farmacia de Río de Janeiro no querrá anunciarse a personas que viven a varias ciudades de distancia. Al emplear el geomarketing, las marcas tienen el poder de elegir exactamente dónde se ejecutan sus campañas, lo que significa que gastarán menos para obtener resultados más eficaces.

Más clientes potenciales cualificados y mayor conversión. El punto anterior muestra que dirigirse a audiencias más específicas y comprometidas es más rentable. Pero también puede conseguir más clientes potenciales, porque llegará a un público que probablemente tenga un mayor interés en su producto o servicio, especialmente si se tienen en cuenta otros datos, como el comportamiento de compra o las interacciones en las redes sociales.

Si tiene una heladería en Brasilia, por ejemplo, y cuenta con un presupuesto de marketing ajustado, el geomarketing le ayudará a conseguir clientes potenciales que estén en Brasilia, cerca del barrio e interesados en el helado. De este modo, conseguirá más conversiones a un coste mucho menor que anunciándose en toda la ciudad, o en todo Brasilia, el estado.

He aquí cómo utilizar el marketing de geolocalización en su negocio.

Una vez que entienda el concepto de marketing de geolocalización y lo importante que es, puede utilizar uno de los muchos programas disponibles para gestionar los datos y optimizar sus esfuerzos de geomarketing, como Google Analytics o Meta Ads. He aquí tres tácticas para sacar el máximo partido del geomarketing.

Geotargeting. El geotargeting es una forma de mostrar a los usuarios contenidos basados en su ubicación. Con una base de datos que asigna direcciones IP a ubicaciones específicas, puede segmentar por país, estado o incluso código postal, según la plataforma que elija.

Geofencing. La geovalla es el uso de tecnologías como el Sistema de Posicionamiento Global o la identificación por radiofrecuencia para crear una geovalla virtual. En otras palabras, consiste en recopilar datos de localización de dispositivos electrónicos para actuar en función de ellos. Puede utilizar el geofencing para ofrecer a sus clientes contenidos en tiempo real basados en sus datos GPS. Tenga en cuenta que el geofencing requiere el uso de una aplicación de marca que su público ya haya descargado y autorizado para rastrear los datos de localización.

Otra forma de ofrecer contenido a los clientes es aprovechar plataformas de terceros como Waze, una aplicación colaborativa de tráfico y navegación. Utilizando los anuncios de Waze, su contenido puede mostrarse a los conductores que se encuentren en una zona determinada.

Geoetiquetado y check-in. Otra táctica de geomarketing interesante es el uso estratégico de la función de check-in. Por ejemplo, si creas una página en Facebook e Instagram que incluya la dirección de tu negocio, ambas aplicaciones permitirán a los clientes hacer check-in. Marcar la ubicación ayuda a otros a encontrar fácilmente el perfil del negocio, junto con otra información útil.

El geoetiquetado es similar, ya que los usuarios etiquetan la ubicación del negocio en una foto u otro contenido cuando lo comparten en las redes sociales. De nuevo, esto ayuda a la gente a descubrir el negocio y genera publicidad para la marca. Dado que la gente tiende a dejarse influir por sus iguales, esto puede ser un gran factor a la hora de analizar el comportamiento de los consumidores.

También puede aprovechar el geomarketing junto con otras estrategias de marketing.

El geomarketing resulta aún más útil cuando se vincula a otras estrategias de marketing. Tener acceso a la ubicación de los clientes es una excelente forma de aumentar la eficacia de las acciones de su marca. Puede analizar la competencia del mercado en la región de su elección, así como el comportamiento de su público objetivo.

El geomarketing implica grandes volúmenes de información, y usted puede utilizar esa información adicional para optimizar sus procesos y mejorar las estrategias de negocio en general, como dirigir las inversiones a las regiones con mayor potencial de conversión, o identificar las áreas con alta demanda de sus productos o servicios.

El geomarketing brilla de verdad cuando se busca información de calidad que permita conocer los patrones de consumo u otros datos obtenidos a través de estudios, mejorando así los resultados del geomarketing. Por ejemplo, puede buscar en bases de datos públicas de datos sociodemográficos. Mi equipo en Brasil utiliza el IBGE, el PNAD y el Ipea.

Con eso, debería estar listo para empezar a apoyar el geomarketing. Para mi equipo, la diversidad geográfica es una parte importante de lo que hacemos, y aprovechar el conocimiento de los intereses y comportamientos en diferentes regiones, ciudades y lugares es una forma fascinante de ofrecer contenidos para construir su negocio. Si utiliza las estrategias anteriores, estará en el buen camino para satisfacer las diversas necesidades de sus propios clientes.

Como buscador de tesoros digitales, sé que no hay que dejar este oro bajo tierra y, como socio de Google, también sé cómo extraerlo. A través de la IA de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de Google Cloud Platform (GCP), los partners de marketing digital pueden ayudar a las marcas a realizar análisis de sentimientos, entre otros métodos, para recopilar información sobre los patrones de comportamiento, las expectativas, las quejas y los estados de ánimo de los clientes y, por tanto, determinar el nivel de fidelidad a la marca.



Los datos cuantitativos que se obtienen mediante este método de investigación permiten construir cuadros de mando y visualizar el sentimiento de marca en todas las regiones. El objetivo es descubrir áreas de mejora, ya que estos datos pueden utilizarse para optimizar las aplicaciones móviles y web o los productos y servicios de una marca, informando así de sus próximos pasos en el proceso de experimentación y ayudándoles a estar más cerca de satisfacer las necesidades de su público.



En los últimos meses, me he centrado en integrar el análisis de opiniones en nuestra oferta de experimentación, y está cambiando rápidamente las reglas del juego. Con el ánimo de compartir aprendizajes y asegurarnos de que ninguna marca deja sus valiosos datos intactos, vamos a hablar de por qué este método es tan bueno como el oro.

Aprovechar los datos textuales para determinar el sentimiento de marca.

Imagina que eres una marca global de primer nivel en el sector de la alimentación y las bebidas. Recientemente ha añadido nuevas funciones a su aplicación, por lo que está ansioso por saber si los clientes están disfrutando de esta experiencia mejorada. Ahora mismo, hay más de 500.000 opiniones en Google Play Store. Revisarlas sería muy útil, pero ¿quién tiene tanto tiempo? Es un caso clásico que vemos todo el tiempo: las marcas lo rastrean todo, pero no hacen nada con la información que guardan. Sin embargo, este tesoro de datos procedentes de las interacciones activas con los clientes sólo es un tesoro si se activa y se aplica de forma eficaz.



Aquí es donde entra en juego el análisis de sentimientos. Gracias al conjunto de herramientas de GCP, esta técnica de investigación analiza el texto digital para determinar el tono emocional de un mensaje, como una reseña. Como parte de la experimentación, que consiste en crear cambios impactantes para satisfacer las necesidades de sus clientes, el análisis de sentimientos le permite traducir datos textuales cualitativos en datos numéricos cuantitativos. El objetivo es obtener información clave sobre la fidelidad a la marca; en el caso de la marca mencionada, cómo se sienten los clientes con las nuevas funciones de la aplicación. ¿Y después? Eso es, la tan necesaria activación de datos.

Ponga sus datos a trabajar para mejorar su negocio.

Si nos adentramos en los pormenores del análisis de opiniones, veremos que es muy fácil adoptar este método. Con esta solución de inteligencia artificial, no es necesario que los profesionales del marketing revisen manualmente una reseña tras otra para hacerse una idea de las opiniones de la gente.



He aquí el resumen. Una vez que tengas acceso a una cuenta de Google Cloud, puedes organizar tus datos cualitativos, transaccionales y de comportamiento en Google Sheets y Google Cloud Storage. A continuación, utiliza Apps Script (u otra biblioteca de cliente en la nube) para crear un menú personalizado y aprovechar la API de lenguaje natural de GCP. Una vez que hayas habilitado la API de lenguaje natural y creado una clave de API, puedes empezar a procesar tus datos en una solicitud a la API NLP y, a continuación, realizar automáticamente un análisis de sentimientos. En última instancia, esto le abre la puerta para actuar sobre esos conocimientos a través de campañas de pruebas A/B, optimización web y de aplicaciones, marketing de marca y marketing de productos.



La API de procesamiento del lenguaje natural de GCP es tan potente porque combina el análisis de sentimientos con el reconocimiento de entidades con nombre, que es una subtarea de la extracción de información que busca localizar y clasificar entidades con nombre mencionadas en texto no estructurado en categorías predefinidas. Por ejemplo, en la frase "Me tomo un capuchino todos los días y me encanta que ahora pueda ganar puntos en la aplicación y obtener un descuento en mi producto favorito" ya podemos identificar dos tipos de entidades: el producto y la plataforma. Así pues, la herramienta no sólo proporciona información sobre el sentimiento de las personas, sino que también conecta este sentimiento con las entidades del texto.

Por supuesto, esto no es del todo nuevo, simplemente se ha convertido en la corriente principal ahora que Universal Analytics ha llegado oficialmente a su fin y todos estamos pasando a GA4 (si aún no lo has hecho, esta es tu señal para hacerlo).

No desperdicie nunca los datos de sus clientes.

Comprender el comportamiento, las expectativas y las dificultades de los usuarios debe ser siempre el centro de tus esfuerzos. Esta información fundamental alimenta todos tus experimentos y te ayuda a perfeccionar tus productos y servicios. Así que, la próxima vez que piense en dejar opiniones sin leer y dejar que el oro se marchite, piénselo de nuevo, porque esta sencilla solución basada en IA y los socios que saben cómo aplicarla están aquí para ayudarle a extraer significado de sus valiosos datos de origen y de origen cero. Y para añadir algunas guindas frescas al pastel, Google tiene nuevos servicios de IA que te permitirán responder automáticamente a esas reseñas y comentarios, utilizando un modelo de lenguaje amplio (LLM), pero hablaremos de ello más adelante.

Se habla mucho del potencial de la IA, de sus posibilidades futuras y predicciones. Pero permítanme asegurarles que el momento de la IA no está llegando; ya está aquí, es ahora, y está teniendo un gran impacto en todos los sectores. Y lo que me resulta especialmente interesante es que está cambiando el mundo del marketing y las plataformas digitales.

Pero, ¿qué pasa con las barreras de entrada? Es importante recordar que incorporar la IA en tus operaciones no implica necesariamente una renovación completa. En Media.Monks, entendemos que cada marca es única y que algunas pueden requerir un enfoque más iterativo. Esta perspectiva permite ser rentable y accesible sin dejar de beneficiarse de la ola de la IA. Una introducción gradual de mejoras impulsadas por la IA puede aportar beneficios inmediatos a tus clientes y al rendimiento de tu negocio. Puedes comenzar implementando un chatbot de IA para mejorar el servicio al cliente, o aprovechar el machine learning para personalizar el contenido para cada visitante del sitio web. Los pasos iniciales de este tipo pueden proporcionar beneficios rápidos, mejorando engagement y las tasas de conversión. A medida que estas mejoras demuestren su valor, puedes expandir gradualmente el papel de la IA dentro de tu panorama digital. Se trata de crear un camino estratégico y personalizado hacia la integración de la IA, en lugar de sumergirse de lleno sin previo análisis.

Así pues, hagamos un recorrido por las aplicaciones actuales de la IA en el panorama de las plataformas digitales, áreas en las que la IA no solo ofrece promesas, sino resultados cuantificables para los equipos de marketing.

Por dónde empezar con la IA.

Integración de la IA con las plataformas tradicionales. La integración de la IA con las plataformas convencionales está ayudando a las empresas a perfeccionar las operaciones y las experiencias de los clientes. La fusión de los sistemas CRM con la IA, por ejemplo, permite a una marca aprender de los comportamientos de sus clientes en tiempo real, ofreciendo así un mejor servicio y productos adaptados a las preferencias individuales.

Optimización de la experiencia del usuario. El análisis de datos basado en IA está proporcionando información procesable que mejora directamente la experiencia del usuario. Ya sea a través de contenidos personalizados, interfaces personalizadas o la eliminación de los puntos problemáticos del flujo, la IA está impulsando una nueva era de plataformas centradas en el usuario.

Facilitar el marketing personalizado. Atrás quedaron los días del marketing genérico, de talla única. La IA está permitiendo un nuevo nivel de personalización que hace que cada interacción parezca hecha a medida para cada usuario. Desde recomendaciones de productos hasta mensajes personalizados, la IA está ayudando a las marcas a forjar conexiones más profundas con sus clientes.

Mejora de los análisis. Los análisis predictivos basados en IA están transformando la forma en que las empresas entienden a sus clientes y mercados. Estas herramientas proporcionan un nivel de conocimiento sin precedentes sobre el comportamiento futuro de los clientes, las tendencias del mercado y los posibles riesgos empresariales.

Colaboración interdepartamental. La inteligencia artificial no es solo para equipos de tecnología. Está brindando oportunidades para una colaboración fluida entre departamentos, ayudando a crear enfoques unificados y eficientes en cada paso, desde el desarrollo de productos hasta el servicio al cliente.

La IA resuelve muchos de los retos a los que se enfrentan las marcas en la actualidad.

A continuación, veamos algunos ejemplos reales en los que hemos trabajado para lograr mejoras transformadoras en los indicadores clave de rendimiento (KPI) mediante la implementación iterativa y a gran escala de mejoras de inteligencia artificial. Estos son algunos de los desafíos con los que ayudamos día a día:

"¡Ayuda, me ahogo en un mar de contenidos!" Cuando el volumen y la complejidad de la información es abrumadora, a veces una búsqueda estándar no es suficiente. Una posible aplicación de la IA es crear una función de búsqueda inteligente que aproveche el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Esta funcionalidad comprende mejor las consultas, permite un diálogo conversacional y proporciona resultados más relevantes, mejorando continuamente según los patrones de interacción del usuario.

"¿Cómo podemos establecer conexiones significativas con los clientes mientras construimos una comunidad de usuarios?" Una plataforma mejorada con inteligencia artificial podría proporcionar contenido personalizado basado en los intereses de los clientes y los patrones de uso del producto. Al comprender la interacción de cada cliente con el producto, la IA puede adaptar el contenido, ampliando la experiencia de la marca y fomentando una comunidad en línea atractiva en torno a experiencias compartidas del producto.

"¿Cómo hacer frente a la desalentadora tarea de gestionar las solicitudes de empleo de un vasto grupo de diversos candidatos y numerosos roles?" Aquí, la IA puede emplearse para desarrollar herramientas de autosegmentación y crear recorridos de usuario individuales basados en el perfil y las preferencias únicas de cada usuario. La IA puede analizar datos a escala, extrayendo ideas que permitan a una agencia de contratación adaptar cada experiencia y guiar a los posibles solicitantes hacia roles que se adapten a sus habilidades y aspiraciones.

"¿Cómo mostrar eficazmente una extensa red de servicios y proporcionar pruebas de la eficacia de la campaña a los clientes potenciales?" Mediante la implementación de análisis impulsados por inteligencia artificial, una empresa podría ofrecer informes detallados sobre el rendimiento de las campañas a los clientes, incluso prediciendo posibles resultados futuros basados en datos históricos. Este enfoque proporciona una medida tangible del retorno de la inversión (ROI) para los clientes.

Cada uno de estos escenarios ilustra el potencial transformador de la inteligencia artificial dentro del panorama de las plataformas digitales. En líneas generales, la inteligencia artificial complementa y mejora nuestras estrategias existentes, permitiéndonos crear experiencias más atractivas, personalizadas y eficientes para los usuarios. La inteligencia artificial no es solo algo que debemos tener; es una herramienta versátil que utilizamos a diario para crear experiencias digitales significativas e impactantes.

Prepárate para el éxito continuo con la IA.

El potencial de la IA se hace realidad en tiempo real, por lo que lo emocionante es ver cómo se desarrollan estos avances y aprovecharlos de forma transformadora. Recuerda que el futuro no es un punto lejano en el horizonte, sino que está sucediendo ahora mismo. Si adoptamos la IA de forma reflexiva y estratégica, podemos obtener beneficios inmediatos y sentar las bases de un éxito sostenido a largo plazo.