Con aportes de nuestro vicepresidente ejecutivo global, Tyler Pietz, el informe destaca una cuestión importante: los responsables de marca, marketing, finanzas y datos tienen mucho que ganar si colaboran estrechamente y crean sistemas de integración interfuncionales. En cuanto a esta idea, creemos que, aunque las empresas pueden invertir en herramientas diferentes para cada departamento, la forma en que cada uno gestiona los datos debe ser una decisión más general que tenga en cuenta el contexto empresarial más amplio. Ver el panorama completo es fundamental para el éxito, y eso solo se consigue con sistemas de datos completos, bien organizados e integrados.

Nunca perder de vista los objetivos de la empresa.

Como dice Pietz en el informe, "el papel del director de marketing es aprovechar los conocimientos empresariales y llevarlos al mercado para que se pueda obtener valor" Esto significa convertir la estrategia de datos en algo factible. Los directores de marketing son responsables de identificar las tácticas que ayudarán a la empresa a alcanzar sus objetivos, y aspectos como la rentabilidad, los impulsores de ingresos y la gestión de riesgos son factores importantes a tener en cuenta a la hora de llevar a cabo estrategias para atraer clientes potenciales, entrar en nuevos mercados y demás.

Sin embargo, para conseguirlo, los CMO necesitan tener acceso a una visión completa de los datos de consumo de la marca, y cuantos más departamentos y puntos de datos abarque, mejor. Pero aquí es donde la cosa se complica. Los resultados de Forrester muestran que el 37% de los responsables de la toma de decisiones de marketing B2C afirman que impulsar la toma de decisiones con información del cliente es uno de los mayores retos de ejecución de marketing de su organización. Más que una cuestión de skills, creemos que esto se debe a problemas estructurales que ahogan a los líderes de marketing en datos desorganizados, así como a una desconexión entre departamentos.

Antes de recopilar más datos, hay que aprender a controlarlos.

Con las cambiantes leyes de privacidad y las restricciones de las plataformas, los directores de marketing están ávidos de nuevos métodos de recopilación de first-party data y fuentes de datos alternativas. Esto está muy bien, ya que la first-party data está en el corazón de cualquier proceso de madurez y transformación digital. Sin embargo, es importante recordar que crear una estrategia de datos empresarial sólida no consiste en adquirir tantos datos como sea posible, sino en extraer el máximo valor de ellos.

Para ello, tenemos que empezar por establecer unas bases de datos sólidas que garanticen que la información de la que disponemos es accesible, oportuna, fiable y adecuada a su finalidad. Aunque contratar nuevos servicios, como herramientas analíticas y plataformas de compra, es fácil, el verdadero reto consiste en unir todas esas fuentes de datos y sistemas de forma que nos permitan ver el panorama completo.

En otras palabras, acumular datos es malgastar nuestros recursos a menos que podamos acceder a sus beneficios, y a medida que las empresas sigan explorando nuevos espacios donde conectar con los consumidores, la necesidad de contar con bases de datos sólidas será cada vez más acuciante. Sí, la falta de control puede dar lugar a redundancias y decisiones mal informadas, pero la acumulación de datos presenta riesgos aún mayores en lo que respecta a la privacidad de los usuarios. Como ilustra el informe, las consecuencias de una posible filtración pueden ser catastróficas si no establecemos prácticas rigurosas de gobernanza.

Para ofrecer una gran experiencia, debemos crear sistemas de datos interfuncionales.

Además de establecer unas bases de datos sólidas, para aprovechar todo el potencial de los datos también es necesario deshacerse de los silos departamentales. Aunque a menudo los equipos solo tienen en cuenta los datos de los que disponen, es posible desbloquear conocimientos adicionales si apostamos por capacidades de integración más sólidas entre canales, fuentes de datos y tecnologías.

Los equipos de marketing, por ejemplo, suelen fijarse en la generación de leads y la captación, mientras que los equipos de producto se centran en la retención y la adquisición. Sin embargo, se necesitan todas las métricas para tener una visión clara del cliente, por lo que se obtendrán mejores resultados si no se hace un seguimiento por separado.

Como dice Forrester en su informe, determinar la mejor experiencia del cliente requiere "una orquesta de IT, ciencia de datos, riesgo y compliance, marketing, ventas y servicio, y CX" Para obtener información de alta calidad sobre los clientes, los CMO deben mirar más allá de sus perspectivas específicas de marketing y colaborar con sus homólogos de todos los departamentos. Puede que los reclamos y el inventario no formen parte de las responsabilidades de marketing, pero sin duda afectan a la experiencia del cliente. Los anuncios de productos agotados desaniman a los consumidores, y a nadie le gusta una marca que sigue haciendo marketing mientras ignora las innumerables quejas en sus inbox y comentarios en las redes sociales.

La conclusión es que todos pueden beneficiarse de estar alineados sobre qué tipo de datos ayudarán a la empresa a prosperar y cómo realizar su seguimiento, pero los CMO desempeñan uno de los papeles más importantes a la hora de exprimir su jugo. Aunque los responsables de marketing no pueden diseñar una estrategia de datos completa por sí solos, son ellos quienes toman estos datos de los consumidores y los convierten en programas de marketing que aportan los resultados deseados para la empresa. En lugar de centrarnos en recopilar grandes volúmenes de datos, debemos trabajar en unificar estos conjuntos en un entorno organizado y seguro, para así poder tomar decisiones instintivamente basadas en datos.

"Resulta mucho más estimulante formar parte de un equipo en el que se mezclan distintas formaciones y experiencias", afirma Doug Hall, Vicepresidente de Servicios de Datos y Tecnología. "La tecnología no es solo para licenciados en informática. Si no contáramos con una variedad de habilidades y experiencias entretejidas en la composición del equipo, tendríamos una masa homogénea de grandes skills, pero probablemente haríamos las mismas cosas esta semana que la pasada, y de la misma manera."

Mi salto de un trabajo no tecnológico a uno basado en la tecnología me enseñó que muchas de las cosas que tienen que ver con los datos están aisladas de las necesidades y los resultados empresariales, aunque no queramos que esto suceda. Cuando los equipos operan en silos y los datos funcionan de forma aislada, también lo hace la experimentación. Esto conduce inevitablemente a actos aleatorios de marketing y a informes caóticos. En lugar de aislar a los equipos, los datos deberían unificarlos, aunque tengan KPIs totalmente diferentes. Por ejemplo, los equipos de marketing se fijan en la generación de leads, el engagement y la visibilidad, mientras que los equipos de producto se centran en la retención y la adquisición. En resumen, si cada uno tiene una forma separada de realizar el seguimiento y recopilar datos, esto también significa que cada uno está mirando cosas diferentes.

Ver la imagen completa es fundamental para el éxito.

La conclusión es que toda esta información son datos, y todo el mundo debería estar de acuerdo en qué tipo de datos ayudarán realmente a la empresa a avanzar. Las empresas pueden invertir en herramientas que sirvan a uno o más departamentos (GA4, por ejemplo, puede ayudar a los equipos de marketing y de producto), pero la forma en que cada equipo o departamento recopila los datos debe ser una decisión de toda la empresa. A su vez, esto significa que el mecanismo de recopilación de datos debe ser sólido y fiable para poder ayudar a todos los equipos y departamentos a impulsar el progreso. El objetivo es unir, no separar. Por eso es fundamental alinear lo que importa en términos de recopilación y medición de datos con las necesidades de la empresa.

La palabra clave es contexto: hagamos lo que hagamos, debemos tenerlo en cuenta. Conseguir que nuestra empresa o sus clientes crean en los datos que tienen a mano empieza por que los analistas y los responsables de marketing de medición comprendan dónde se encuentra la organización en este momento y hacia dónde puede ir. Participando activamente en el funcionamiento interno de una empresa (con especial atención a la asignación de recursos y los procesos que generan dinero) y analizando los datos pertinentes y recopilados a propósito, puede ayudar a dirigir su empresa o clientes hacia el beneficio.

Por ello, recomiendo a todos los analistas digitales que se familiaricen con los procesos internos de la organización. Así, podremos utilizar este conocimiento para implementar sistemas de seguimiento y análisis. Un buen ejemplo de ello es cómo ayudamos a la multinacional de bebidas alcohólicas Diageo a implementar GA4 en los sitios web de sus 150 marcas. Como explica Hall, "debido a la normativa sobre alcohol en todo el mundo, la mayoría de los países exigen un mecanismo de verificación de edad, lo que supone un importante bloqueador de conversiones que va más allá de la gestión del consentimiento. Esto significa que la medición y la optimización son cruciales para Diageo, y así es como supimos que desplegar una medición coherente en todos los sitios web de la marca era la mejor solución."

En resumen, todo analista digital debe llegar a comprender el contexto y los objetivos de la empresa para asegurarse de que las herramientas de gestión y análisis de etiquetas se aplican de forma eficaz y en consonancia con las necesidades de la empresa. El secreto está en colaborar estrechamente con los miembros del equipo centrados en el negocio, como vendedores, consultores y gestores de cuentas, que pueden orientarnos sobre qué datos se necesitan y cómo se van a utilizar. Desde luego, podemos confiar en nuestra experiencia y heurística, pero eso no significa que cualquiera de nuestras suposiciones pueda ser valorada como verdad. Una vez que hayamos entendido el contexto empresarial específico, podremos empezar a definir la estrategia adecuada para nuestro negocio, e incluso entonces, es cuestión de ver cómo se desarrollan las cosas antes de poder confirmar o rechazar su hipótesis. 

Madurar en datos para aumentar el flujo de caja.

En última instancia, todo esto alimenta la madurez de datos de una empresa, que Forbes define como "una medida de la capacidad de una organización para utilizar datos, junto con lo bien que la organización aprovecha esas capacidades" No se trata solo de tomar decisiones basadas en datos, sino también de asegurarse de que los recursos son accesibles en toda la organización. Cuanto mayor sea la madurez de los datos, mayor será la escalabilidad, un tema que Coquet tratará con más detalle durante la próxima conferencia SUPERWEEK.

Con la escala viene el crecimiento, que, a su vez, puede dar lugar a nuevas oportunidades, y seamos honestos, este es un resultado que todas las empresas persiguen en su búsqueda de mejores herramientas, mejores consultores y mejores partners de marketing digital. Cuando se trata de recopilar datos y realizar un seguimiento de los comportamientos de los usuarios (con consentimiento, pero esto no hace falta decirlo), las empresas no quieren perder ninguna oportunidad de conseguir nuevos clientes y, al mismo tiempo, seguir siendo relevantes para los que ya tienen. Más clientes satisfechos es igual a más flujo de caja. Al final, el beneficio es la validación definitiva del crecimiento (y de que se está haciendo un buen trabajo), tanto desde la perspectiva del producto como de la experiencia del cliente.

Tres consejos para que tus datos despeguen.

Aunque puede llevar tiempo encontrar la pila tecnológica más avanzada o el mejor partner de marketing digital (uno que realmente entienda tu negocio y todas sus necesidades), hay algunos cambios que puedes hacer hoy mismo. Créeme cuando te digo que estas acciones acabarán dando sus frutos y ayudarán a que tu flujo de caja crezca.

En primer lugar, empieza por definir los problemas que pretendes resolver y las preguntas a las que quieres dar respuesta con tus datos antes de poner nada en práctica. Esto te ayudará a afinar tus esfuerzos y a asegurarte de que estás utilizando las herramientas y enfoques adecuados para abordar los retos específicos a los que te enfrentas.

En segundo lugar, considera (e investiga) la posibilidad de asociarte con un consultor o especialista en datos que pueda ofrecerte asesoramiento y orientación experta sobre qué herramientas y enfoques son los mejores para tus problemas y preguntas concretas. Esto es especialmente útil si estás trabajando en un reto complejo o único que requiere conocimientos y habilidades especializadas.

En tercer lugar, el trabajo en equipo es fundamental. Debemos colaborar con los miembros del equipo e intercambiar conocimientos y experiencia: como dijo Doug, cuanto más variada sea la experiencia, mejor. Si colaboran estrechamente y comparten lo que saben, podrán poner en común sus conocimientos y experiencia colectiva a la hora de establecer su estrategia de medición. Ten en cuenta que, en un contexto empresarial, cada equipo tiene sus propios problemas y preguntas. Como líder, es importante hacer que los definan, lo que, a su vez, revelará hasta qué punto tu equipo está alineado en torno a las necesidades de la empresa.

La principal lección que debes aprender de esta nota es que el contexto es clave. Al fin y al cabo, entender el comportamiento humano, el panorama empresarial y cómo una empresa y sus clientes generan dinero es lo que hace que un analista digital tenga éxito. Yo no sabía esto hace diez años, pero ahora lo sé y estoy muy feliz de compartir estas ideas contigo. Encuéntranos a Julien, Doug, a mí y a muchos otros Data.Monks en SUPERWEEK 2023 y aprende más sobre lo que realmente importa en la gestión de datos.

Para ayudar a las marcas en su transición, nuestros expertos en datos han escrito una guía que explora cómo las marcas deben abordar la personalización en el futuro, incluyendo cómo evaluar a los nuevos proveedores de tecnología, marcos y metodologías para estructurar su planificación y objetivos a largo plazo a los que aspirar. Obtén tu copia llenando el siguiente formulario.

¿Necesitas respuestas rápidas? Sigue leyendo para leer las preguntas y respuestas más frecuentes que te ayudarán a empezar.

¿Podré seguir utilizando Google Optimize después de septiembre de 2023?

No, Google tiene previsto cerrar el producto por completo. Esto significa que dejará de ser accesible después de esa fecha y que los experimentos que se estén realizando en ese momento se desactivarán.

¿Esto se aplica tanto a Optimize 360 como al producto gratuito?

Sí. Google tiene la intención de suprimir el producto por completo, tanto en la versión gratuita como en la 360. Ten en cuenta que para la fecha de expiración, todas las organizaciones deberían haber migrado sus contratos GA360 a GA4, lo que significa que Optimize 360 se proporciona de forma gratuita.

¿Debo utilizar Optimize con UA o GA4 hasta la fecha de expiración?

Esto depende totalmente de tu configuración actual de UA y GA4. UA 360 seguirá estando disponible hasta la fecha de expiración de Optimize, por lo que puedes seguir utilizándolo si te sientes más cómodo con ese conjunto de datos. De lo contrario, puedes utilizar los datos de GA4 para alimentar el reporting y las audiencias. La vinculación de Optimize con UA está disponible incluso después de renovar los contratos de GA360 con GA4.

¿Qué debo hacer si quiero seguir probando y personalizando mi sitio web una vez que Optimize haya desaparecido?

Tendrás que buscar una plataforma alternativa de testing y personalización. Nuestro informe detalla los factores que deben considerarse a la hora de tomar esa decisión, y debes tener en cuenta que las plataformas alternativas tendrán modelos comerciales diferentes a los de Optimize.

¿Podré seguir utilizando Google Analytics con una nueva herramienta de optimización de la experiencia de terceros?

Google ha anunciado que está invirtiendo en integraciones entre GA4 y herramientas de terceros, con la intención de que GA4 actúe como un centro de medición centralizado que pueda utilizarse para analizar e informar sobre experimentos que se realicen a través de una plataforma diferente. Media.Monks puede proporcionar más detalles sobre estas integraciones a medida que Google las ponga a disposición.

¿Qué ocurrirá con mis datos históricos?

Optimize utiliza los datos de Google Analytics para la elaboración de informes, lo que significa que los datos sin procesar de experimentos anteriores seguirán estando disponibles en GA (y BigQuery, si se utiliza GA360). En cualquier caso, recomendamos a nuestros clientes que recopilen los resultados de las pruebas en un registro central para crear un repositorio de información y aprendizaje que les permita tomar decisiones en el futuro. Media.Monks puede apoyar la creación de un repositorio de aprendizaje antes del sunset es necesario.

Puntos clave a tener en cuenta:

• Un contenedor Optimize solo puede vincularse a UA o GA4 de uno en uno, no a ambos. Media.Monks no recomienda realizar experimentos con dos contenedores, por lo que deberás elegir el conjunto de datos que contenga más datos procesables.
• Hay muchos factores que intervienen en la selección de un proveedor alternativo, y una evaluación adecuada lleva tiempo. Las organizaciones deben iniciar este proceso mucho antes del 30 de septiembre para garantizar la continuidad de las capacidades.
• La implantación, validación y puesta en marcha de una nueva plataforma de pruebas y personalización puede llevar varios meses, por lo que las empresas deben iniciar ya el proceso de selección.

Para obtener información detallada sobre cómo prepararse para la desaparición de Optimize y planificar los objetivos posteriores a Optimize, basta con rellenar el formulario anterior para descargar nuestro informe.

¿Cuáles son las principales capacidades de esta tecnología? En primer lugar, los CDP soportan la agregación de datos, ofreciéndole una visión mejor y más unificada de sus clientes (potenciales). En segundo lugar, le ayudan a unificar múltiples fuentes de datos a través de un único gestor de ID, facilitando así la resolución y gestión de ID. En tercer lugar, los CDP le ayudan a comprender cómo actúan los clientes en los distintos canales y, por tanto, le permiten predecir el comportamiento de los consumidores. Por último, los CDP apoyan la activación del cliente. Son herramientas de datos de primera mano que se centran en dar sentido a diferentes fuentes de datos, al tiempo que ejecutan una activación sin esfuerzo.

Básicamente, los CDP pueden ayudarle a diversificar las estrategias de segmentación de su marca y a llegar al público a gran escala, todo ello aprovechando sus datos de origen. Si le pregunta a nuestra Directora Asociada de Datos de Clientes, Elia Niboldi, los datos de origen son su activo más valioso, no sólo porque son duraderos y exclusivos de su empresa, sino también porque serán fundamentales para cualquier estrategia de segmentación futura, y las Plataformas de Datos de Clientes están aquí para ayudarle a aprovechar estos datos. Niboldi se reunió con Ian Curd, Director Global de Datos de Consumo de Diageo, Martin Kihn, Vicepresidente Senior de Estrategia, Marketing Cloud de Salesforce, Jackie Rousseau-Anderson, Directora de Atención al Cliente de BlueConic, y Chris Thomson, Director de Cuentas Financieras Estratégicas de Treasure Data, para hablar sobre las plataformas de datos de clientes y por qué es el momento de sumergirse en esta compleja tecnología.

Pujar por valor no es nuevo. De hecho, muchos anunciantes llevan muchos años haciéndolo. Cuando un anunciante proporciona datos de ingresos directamente a la plataforma, como los ingresos de una etiqueta o los datos de comercio electrónico vinculados de Google Analytics, ya se está realizando la puja por valor. Sin embargo, para las empresas con ciclos de ventas más complejos o largos, o que manejan múltiples canales de interacción con los clientes, comprender el valor puede ser una tarea ardua y compleja.

Utilice las pujas basadas en el valor para maximizar el ROI.

En pocas palabras, cuando utilizas estrategias de puja en tus plataformas de compra de medios, la principal diferencia entre una estrategia de puja CPA objetivo (coste por adquisición) y una estrategia de puja ROAS objetivo (rentabilidad del gasto publicitario) es que, mientras que CPA objetivo ajusta las pujas de tu campaña para ayudarte a cumplir un objetivo predefinido de coste por conversión, ROAS objetivo ajusta las pujas para ayudarte a maximizar el valor de las conversiones que recibes como resultado de tu publicidad y, por tanto, se centra en la rentabilidad de la inversión.

En el caso de Google Ads y, en particular, del nuevo Search Ads 360, Google ha dejado claro que las pujas CPA o las pujas por conversiones limitan la capacidad de los algoritmos de puja para obtener rendimiento, ya que se asume que todos los clientes que interactúan con los anuncios aportan el mismo valor comercial.

Sin embargo, todos sabemos que no es así. Los clientes son de todas las formas y tamaños; algunos tardarán más tiempo en tomar la decisión de comprar o interactuar con su empresa, algunos serán clientes interesados en compras más pequeñas, mientras que otros estarán buscando compras más grandes o ciclos de ventas más largos. Esto también puede volverse aún más complejo cuando los puntos de contacto con el cliente pasan de online a offline, como un centro de llamadas salientes.

No tendría mucho sentido pujar por todos estos clientes con la misma lógica de valor. Si nos centramos en segmentos de clientes en función del valor que nos aportan, podemos maximizar el rendimiento de nuestra inversión publicitaria. Esto es especialmente cierto para las empresas B2B o de suscripción, donde no todos los clientes potenciales son iguales.

La complejidad de la puja basada en el valor sólo tiene que ser tan compleja como usted necesite que sea para su negocio, pero el nivel y la complejidad de los datos que está enviando a su plataforma de rendimiento le proporcionará métricas de informes mucho más sólidas, y más datos para que los algoritmos de puja hagan las cosas.

Como podemos ver, a medida que aumentamos la complejidad de nuestro objetivo de puja, pasando de clics/conversiones a valor y luego a beneficios, necesitamos suministrar a la plataforma menos métricas proxy y más datos de ingresos y valor. En la fase más madura, el objetivo final de las empresas es enviar datos sobre el valor del ciclo de vida del cliente a las plataformas para permitir las pujas automatizadas y predecir y predecir el comportamiento de compra futuro del cliente basándose en sus patrones de compra anteriores.

Pruebe y establezca pujas basadas en el valor utilizando métricas proxy.

Para las empresas de venta directa y suscripción, la puja basada en el valor implicaría, por supuesto, simplemente devolver el valor de la venta o la suscripción renovable a la plataforma como una conversión offline, por ejemplo en Campaign Manager o Google Ads. Sin embargo, si su marketing está orientado hacia la generación de clientes potenciales y ciclos de ventas más largos, la puja por valor se vuelve un poco más compleja y requiere el uso de métricas de valor indirectas.

Por ejemplo, supongamos que tiene cuatro etapas dentro de un recorrido de ventas típico, todas ellas rastreables a través de etiquetas de conversión o Google Analytics, o quizás a través de la integración con CRM como una conversión fuera de línea. Podría tener este aspecto

Lead Enviado (25%) → Lead Calificado por Marketing (20%) → Lead Calificado por Ventas (15%) → Trato Cerrado

Necesitamos trabajar hacia atrás desde el valor de Trato Cerrado, para asignar un valor a un Lead enviado:

Trato Cerrado $1000 → SQL $150 → MQL $30→ Lead Enviado $7.50

Dado que un Trato Cerrado vale $1000 en este ejemplo, dividimos cada etapa subsiguiente por la tasa de conversión de la etapa anterior.

Ahora podemos entender el valor del primer punto de conversión en el ciclo de ventas del cliente y asignar un valor a la presentación del plomo, entonces tal vez hacer lo mismo para otros puntos de conversión en su sitio (por ejemplo, llamadas telefónicas o formularios de "contacto"). A continuación, estos valores se pueden asignar a nuestras estrategias de puja para asignar el valor real de los clientes a su negocio. Recuerde que el aprendizaje automático es tan útil como la información que se le proporciona

Una vez que haya asignado valores a los puntos de conversión, puede utilizar funciones como las columnas personalizadas en Search Ads 360 o Google Ads para añadir estos valores a sus estrategias de puja de ROAS automatizadas y, a continuación, dejar que el algoritmo de la plataforma haga todo el trabajo duro con esta nueva información.

Mirar hacia adelante para predecir el valor del tiempo de vida.

Por supuesto, el objetivo final que deberíamos buscar con las pujas en los medios de rendimiento es añadir más valor predictivo a nuestro objetivo, de modo que la estrategia de puja sea capaz de pujar por palabras clave que probablemente impulsen un valor de por vida más largo, en lugar de compras puntuales, suscriptores a corto plazo o clientes B2B de bajo valor. Esto puede hacerse añadiendo inteligencia predictiva a nuestra plataforma de pujas, e implica la integración de CRM con una plataforma de datos y una herramienta de aprendizaje automático, como Google BigQuery y BQML.

A continuación, puede exportar estos valores predichos a la plataforma de su elección como datos de conversión offline, y dirigir la estrategia de puja a este objetivo concreto a maximizar, que en este caso predice el valor de por vida. En nuestra opinión, todos los profesionales del marketing deberían aspirar a alcanzar este objetivo y planificarlo, y es algo que planteamos a menudo a nuestros clientes como un importante objetivo a tener en cuenta en el futuro de sus datos de origen.

La puja basada en el valor del cliente, combinada con los algoritmos de puja de las plataformas de medios, le ayudará a supervisar el impacto real de la publicidad en su negocio y a tomar las decisiones correctas para desarrollar estrategias de crecimiento, permitiéndole en última instancia captar a los clientes que generan más valor, y a los que más importan. Una vez más, los datos que compartes con los algoritmos de las plataformas son un factor crucial para el éxito competitivo, y desvelar información relacionada con el valor resultará crucial para las marcas que busquen mejorar su rendimiento dentro de un panorama digital intensamente competitivo.

En lo que respecta a la privacidad, ¿qué tendencias observa con agudeza?

La privacidad es uno de los ámbitos más cambiantes y complejos del espacio digital, incluso más que la Web3. Además, la privacidad es un elemento subyacente siempre presente en todo lo que hacemos. Con una plétora de actores globales y regionales implicados -el sector tecnológico, los organismos reguladores, la opinión pública- podemos afirmar sin temor a equivocarnos que hay una compleja interacción en juego, que hace prácticamente imposible cualquier predicción a largo plazo o solución milagrosa. Como consecuencia, nuestros cursos de agua pueden pasar rápidamente de estar limpios a estar turbios. Lo que sigue es una sensación de miedo, incertidumbre y duda entre muchas empresas.

Al trabajar con empresas de todos los sectores, seguimos observando mucha confusión en torno a la terminología técnica, y los socios plantean preguntas como: "¿Qué son los datos personales comparados con la información de identificación personal (PII)?" Para ser francos, creemos que esto se debe en parte a la publicidad engañosa. Los titulares que propagan que "GA es ilegal" causan confusión y preocupación innecesarias, cuando la realidad es que el producto GA4 de Google se ha sometido a una reconstrucción masiva desde cero para abordar y atajar los problemas en cuestión. Como tendencia general, cada vez recibimos más preguntas sobre cuestiones de privacidad en relación con todos los productos del ecosistema del marketing digital, y las recibimos con los brazos abiertos, porque estamos aquí para ayudar a resolver el enigma.

¿Cómo ayudan a sus clientes a navegar por este nuevo panorama publicitario centrado en los datos?

Nuestro objetivo es ayudar a nuestros socios a asumir el control y la propiedad de la recopilación y activación de sus datos. Por eso, primero nos centramos en la higiene básica de los datos, realizando comprobaciones y auditorías. Para ello, nos planteamos preguntas como qué datos se recopilan, qué cookies se instalan, cómo se utilizan los datos recopilados y quién más obtiene los datos de sus usuarios La creación de un gráfico de consumidores 3P y más allá es compleja y, por lo tanto, requiere altos niveles de escrutinio.

Aunque la eliminación de las cookies de terceros se ha retrasado al menos hasta finales de 2025, no nos gusta esperar y seguir como siempre. En lugar de ello, estamos adoptando una estrategia de primera clase, de primera parte y que da prioridad a la privacidad, por ejemplo ayudando a las empresas a migrar a GA4, porque no vemos razones para adoptar un enfoque reactivo. Nos aseguramos de que nuestros socios se pongan en marcha lo más rápida y eficazmente posible, haciendo especial hincapié en la automatización. Cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, no se puede confiar en procesos centrados en el ser humano para gestionar el cumplimiento. Por ejemplo, hemos implementado el aprendizaje automático automatizado como parte de los canales de datos para evitar la ingestión de PII. No hay forma de que una empresa pueda permitirse gestionar una infracción retrospectivamente o ser proactiva sin automatización; en pocas palabras, es la forma más eficiente de escalar.

¿Cuáles son las principales lecciones que han aprendido en este viaje?

En primer lugar, comunicamos claramente a todas las marcas con las que nos asociamos que busquen siempre la transparencia, elaboren un plan y vayan más allá de lo mínimo. Seamos sinceros, los vientos económicos en contra a los que nos enfrentamos actualmente implican que cada dólar, euro y libra gastados tienen que ser más rentables que nunca. Por ello, preservar la calidad de los datos es nuestra máxima prioridad. Para que se haga una idea: todo lo que hacemos para ser más transparentes, proteger la privacidad de los usuarios y aplicar rigor y gobernanza a la recopilación y activación de datos también mejora la calidad de los datos. Siempre que se trabaje con los datos de la forma correcta, no hay nada que objetar.

Hablando de calidad de datos, otra lección clave que hemos aprendido es a aprovechar el tiempo al máximo. Sí, los líderes del sector, como Google, pueden retrasar inesperadamente los planes, pero en lugar de verlo como un problema, creemos que puede ser una ventaja para nosotros. Configurar la tecnología de privacidad para esta herramienta es rápido y sencillo; lo difícil es cambiar a las personas y los procesos, algo que sabemos que puede llevar un tiempo hacer del todo bien. Aunque esperamos que muchas marcas interpreten esta ampliación de GA360 como un tiempo extra para buscar y quizás cambiar de tecnología, creemos que es una estrategia arriesgada. En su lugar, recomendamos a nuestros socios que se tomen este cambio de planes como una oportunidad para perfeccionar, más que como una oportunidad para pivotar. No hay excusas para retrasar la migración a GA4. Es imperativo utilizar este tiempo para gestionar el cambio, traducir las cargas de trabajo de datos, cuadros de mando y canalizaciones de datos, y asegurarse de que todos esos activos GA360 se convierten en activos GA4 de alta calidad.

¿Se observan diferencias de rendimiento entre las marcas que invierten en privacidad y las que no?

Existe una ventaja clara y definida en adoptar un enfoque sólido de la privacidad de los datos, y las empresas se están dando cuenta. La gente se está dando cuenta (o, al menos, está empezando a darse cuenta) de que no estamos jugando a un juego de suma cero y que el intercambio de datos a cambio de la personalización y de una mejor orientación de la publicidad es la transacción de privacidad de datos en la que todos participamos, siendo la reciprocidad la palabra clave. Aquellos que sean más capaces de completar esta transacción a escala se verán recompensados con los mejores resultados, mientras que los que sigan recorriendo el camino de las cookies de terceros se quedarán rezagados. Desde hace algún tiempo, hemos estado ayudando a muchos de nuestros socios a funcionar con una dieta saludable de datos deterministas y probabilísticos y a no tropezar con la mezcla de datos consentidos de origen y modelados, y podemos decirle: están en buena forma.

¿Quiere hablar de los próximos pasos? Póngase en contacto con nosotros.

Todo lo que se hace por la privacidad repercute en la calidad de los datos, por lo que la oportunidad de afinar y perfeccionar el proceso de migración a GA4 es una oportunidad que hay que aprovechar. Es esencial que las marcas miren más allá de los obstáculos de GA4 y trabajen para obtener los mejores datos de origen tras la migración.

Estamos aquí para ayudarle a entender los cambios en el panorama de la privacidad, cómo hacer uso de los datos GA4 y cómo estas tecnologías pueden apoyar todas sus necesidades de marketing. Si tiene alguna pregunta sobre la migración a GA4, póngase en contacto con growth@mediamonks.com. Concertaremos una cita para hablar de sus dudas y ver cómo podemos ayudarle con sus necesidades analíticas.

Este artículo ha sido elaborado por Doug Hall, Vicepresidente de Servicios de Datos y Tecnología, EMEA; Julien Coquetdirector de Análisis, EMEA; Suzanne Jansen Directora de Estrategia de Datos, EMEA; Véronique Franzendirectora Senior de Consultoría de Negocio, EMEA; Jakub OtrząsekvP Data, APAC; Sayf SharifvP Data, NAMER; Michael Neveudirector de Datos, NAMER; y Wenting Wangdirector Principal de Datos y Análisis, Reino Unido.

En el último episodio de In a Monk's Opinion, nuestro SVP, Global Performance and Enterprise eCommerce Kashif Zafar se sienta con la invitada especial Holly Elliot, VP Growth Marketing en Hatch, y los compañeros Monks Robbie Wiedie, VP Creative Services, y Jackie Andreetta, Associate Director of eCommerce, para hablar sobre el enfoque del gigante del smart-sleeping hacia el marketing y la publicidad y sus decisiones estratégicas más recientes. Además, hablan de la asociación de Hatch con Media.Monks, del valor de empezar una misión creativa con datos, de la importancia de seguir las tendencias y conocer a los clientes donde están, y de por qué los anunciantes no deberían perderse Amazon. ¿El hilo conductor? Hagas lo que hagas, siempre prueba y aprende.

En caso de que te lo hayas perdido, puedes ver la conversación completa a continuación.

Hatch ha tenido una coherencia creativa y una ética de marca incuestionable desde el primer día, algo que Holly tuvo claro al instante cuando se unió al equipo en 2021. Como sabe cualquier profesional del marketing en crecimiento, empezar un nuevo puesto poco antes del cuarto trimestre puede ser bastante intenso, pero por suerte a ella le dieron una bienvenida cálida y con buena marca. Sin embargo, al preparar el marketing y la publicidad para la próxima temporada navideña, Holly descubrió dos lagunas: los canales se optimizaban en silos y el trabajo creativo se realizaba en función de las campañas y no del rendimiento perenne; en resumen, nada que Media.Monks no pueda solucionar.

Actuando como una extensión del equipo creativo de Hatch, nuestra principal tarea era crear contenido memorable que también pudiera rendir, teniendo en cuenta los esfuerzos de pago de la empresa. "Nos gusta pensar en el rendimiento creativo como combustible para el motor de los medios", dice Robbie. El secreto del éxito es empezar por los datos. Por eso, nuestro equipo examinó primero los datos de rendimiento de todo el trabajo creativo realizado hasta la fecha y, a continuación, tomó los activos existentes, aprendió a hablar el lenguaje de la marca y creó iteraciones de los mejores resultados. Mediante una metodología de posproducción exclusiva, nuestro equipo transformó los recursos creativos existentes en iteraciones específicas para cada canal de una forma rápida y eficaz: los primeros anuncios sociales se publicaron en un par de semanas, antes de pasar a los contenidos generados por los usuarios y a historias de campaña más amplias. "A menudo decimos que los datos son nuestro director creativo, y esto es realmente cierto", afirma Robbie, señalando el papel que los datos pueden desempeñar a la hora de perfeccionar las ideas creativas.

Mientras que el equipo creativo interno de Hatch trabaja principalmente en el marketing de marca, Media.Monks se centra en la parte del rendimiento. "La velocidad a la que trabajamos con Media.Monks es esencial", afirma Holly. "Podemos probar contenidos en nuevas plataformas muy rápidamente, algo que no podríamos haber hecho por nuestra cuenta" Además, Media.Monks hace que el proceso sea fluido. Esto es crucial, ya que la marca de salud y bienestar planea centrarse en la diversificación de medios aún más en el futuro. "Se trata de asegurarse de encontrar nuevos lugares para llegar a la gente", dice Holly, a lo que Robbie añade: "Y que se base en lo aprendido, porque no se puede discutir con los datos" ¿Quieres saber qué más nos deparará el futuro de Hatch y cómo se prepara la marca para la próxima temporada navideña? Echa un vistazo al vídeo de arriba para saber más.

En el último episodio de IMO, Brianna Mersey, Directora Asociada de Datos de Media.Monks, se reunió con Marc Laurent-Atthalin, Vicepresidente de Datos y Medios Digitales de Reitmans, y Zamira Khamidova, Directora de Datos para Norteamérica de Media.Monks, para hablar sobre lo que se necesitó para cambiar el negocio minorista tradicional a una pila de datos moderna capaz de habilitar casos de uso de marketing. A lo largo de la conversación, compartieron información sobre cómo establecer una base de datos para el éxito, la importancia de alinear a las partes interesadas en toda la empresa y la necesidad de una mentalidad de "prueba y aprendizaje". Si te perdiste el episodio, te lo contamos todo a continuación.

Reitmans pudo adoptar métodos analíticos tan avanzados porque el equipo ya había establecido una sólida base de datos, lo que facilitó la implantación de modelos más reactivos al comportamiento de los clientes y al historial de transacciones. Marc y Zamira ofrecieron consejos sobre cómo seleccionar las fuentes de datos con las que empezar (opte por conjuntos de datos ricos y procesables que le den mucho con lo que trabajar) y cómo asegurarse de que los datos estén limpios y sean fiables.

Marc también compartió la importancia de alinearse con las partes interesadas internas para conseguir su aceptación y trazar el camino a seguir. "Es importante construir una visión y una estrategia claras al principio y comunicarlas adecuadamente, y luego utilizar los datos para construir el caso", dijo Marc. Al vincular los objetivos de los datos con los resultados empresariales, su equipo pudo priorizar los casos de uso y ofrecer resultados rápidamente, para luego probarlos y repetirlos a partir de ahí. Por ejemplo, la creación de una visión de 360 grados del cliente proporcionó información para impulsar la conversión, satisfaciendo la necesidad empresarial clave de impulsar el crecimiento.

Cuando se trata de iniciativas de este tipo, es fundamental tratar al socio como una extensión del equipo. "La colaboración es muy importante", afirma Zamira. "Cuando se trata de datos, hay muchas preguntas sobre el contexto, especialmente con datos históricos, por lo que era importante para nosotros tener una comunicación bidireccional y escuchar cualquier pregunta que tuviéramos." Este nivel de comunicación regular también contribuye a una mayor colaboración a medida que evoluciona el compromiso.

¿Hacia dónde se dirige ahora Reitmans? Tendrás que ver más arriba para descubrirlo, incluidos los planes de la marca en torno a Web3, que está llamada a transformar aún más la relación marca-cliente. Y si estás ansioso por conocer más opiniones de los expertos de Media.Monks y de nuestros socios, marca en tu calendario el próximo episodio de IMO a finales de este mes.

¿Qué son las pruebas A/B?

En un entorno digital en el que todo se puede rastrear y medir, poner a prueba sus estrategias es una obviedad. La estrategia de contenidos desempeña un papel fundamental a la hora de atraer tráfico orgánico y convertir ventas, por lo que, si aprovecha y optimiza sus contenidos, podrá aumentar las posibilidades de que los compradores adquieran su producto frente a los de la competencia. Las pruebas A/B son una de las mejores prácticas que puedes utilizar para mejorar el contenido en la plataforma.

También conocidas como pruebas divididas, las pruebas A/B en Amazon son un método para determinar la variación del listado de productos con mejor rendimiento. Al comparar dos versiones del mismo contenido, puedes identificar el elemento exacto que impulsa a los compradores listos para comprar a actuar, teniendo en cuenta métricas como la tasa de conversión, las sesiones y las ventas totales. Dicho esto, antes de elaborar un plan de pruebas A/B, debe conocer a fondo sus métricas, rendimiento y retos actuales. Esto le permitirá tener una base sólida antes de realizar cualquier cambio.

Comience realizando un experimento de prueba A/B en Amazon.

Amazon lanzó su propia herramienta de pruebas A/B en 2019 llamada Manage Your Experiments, que permite a los propietarios de marcas estadounidenses probar dos variaciones de un elemento de listado de productos. Como propietario de una marca que desea probar diferentes elementos de contenido A+, debe tener ASIN elegibles, de lo contrario no se mostrarán en la experiencia de prueba A/B. Para ser elegibles, los ASIN deben pertenecer a su marca y deben tener un tráfico lo suficientemente alto en sus respectivas categorías como para determinar los ganadores de contenido con confianza.

Tenga en cuenta las mejores prácticas para las pruebas A/B.

Siguiendo algunos consejos, puede comenzar su experimento de prueba con confianza. He aquí algunas recomendaciones:

• Cree estratégicamente una hipótesis para aprender algo del experimento independientemente de los resultados.
• Para obtener una muestra de mayor tamaño, experimente con ASIN de alto tráfico.
• Limítese a realizar un cambio cada vez para evitar confusiones sobre qué variables influyeron en los resultados del experimento.
• No se detenga antes de tiempo: puede realizar experimentos durante cuatro, seis, ocho o diez semanas para garantizar resultados precisos.

Conozca los elementos de las pruebas A/B.

Prácticamente cualquier elemento de su contenido A+ puede someterse a pruebas A/B. Sin embargo, debe utilizar su propio criterio para determinar qué probar en función de su rendimiento actual. Considera trabajar con un socio de Amazon Ads para delinear estratégicamente el método de prueba. Algunas ideas de variaciones para su experimento A/B:

• Utiliza una tabla comparativa.
• Reorganice y actualice sus módulos e imágenes.
• Presente las mismas imágenes y texto utilizando un diseño de módulo diferente.
• Incluya imágenes de estilo de vida.
• Destaque un conjunto de características del producto frente a otro conjunto diferente.
• Añada el nombre de su marca al título del producto.
• Utilice diferentes titulares para atraer y motivar a los compradores a obtener más información sobre su producto.

Tenga en cuenta que su contenido experimental debe diferir del contenido existente; de lo contrario, es menos probable que afecte al comportamiento del consumidor y es posible que no pueda determinar con seguridad una variación ganadora. La clave para una estrategia de marca unificada es la coherencia, que se aplica a su combinación de colores, iconos, diseño e incluso fuentes de texto.

Espere a obtener datos óptimos.

La paciencia es clave aquí, ya que la mayoría de las pruebas necesitan varias semanas para recopilar datos suficientes para determinar una variación ganadora. Aunque Amazon recomienda realizar pruebas durante ocho a diez semanas, puede ajustar el calendario o incluso desactivar la prueba mientras se está ejecutando. Empezarás a ver datos en una o dos semanas, aunque estos datos preliminares no son representativos del verdadero impacto de tu experimento. Asegúrate de que el experimento sigue su curso antes de interpretar los resultados y tomar una decisión.

Evalúe la eficacia de su experimento.

Aunque el lanzamiento de nuevas iniciativas de marketing en Amazon puede conducir a un aumento del tráfico, debe saber cómo medir la eficacia de cada iniciativa para determinar qué funciona mejor.

Una vez que finalice su prueba A/B, obtendrá lo siguiente de Amazon:

• Recomendaciones sobre qué variación de contenido es más efectiva
• Un nivel de confianza de las recomendaciones
• Un intervalo de confianza de los resultados probables de ese contenido
• Impacto estimado de 12 meses en las ventas

Estos datos pondrán de relieve el contenido más eficaz para sus páginas de detalles de productos con el fin de aumentar las ventas totales y las conversiones de sus productos de Amazon. Al aprender de estos experimentos, puede optimizar y mejorar sus otros listados de productos. Puede que le resulte beneficioso realizar experimentos durante diferentes periodos estacionales, ya que esto le proporcionará una mejor comprensión de sus consumidores y sus expectativas.

Al analizar los resultados, asegúrese de tener en cuenta a su público para tomar la decisión más acertada. Aunque lleva tiempo y paciencia realizar pruebas A/B, la optimización merece la pena si quiere dominar su mercado. ¡Feliz prueba y venta!

A principios de este año, Ashley Musumeci, directora de CRM para la comercialización de Media.Monks, habló ante un auditorio repleto en Salesforce Connections. Este vídeo exclusivo de 15 minutos recoge su presentación, en la que explica cómo los profesionales de marketing de marca utilizan Salesforce para ofrecer una experiencia de cliente personalizada a gran escala cuando existe una estrategia de datos clara.