Cómo construir una estrategia de marketing basada en datos

¿Puede ser el marketing una ciencia basada en datos? Las marcas exitosas deben utilizar datos de los clientes para tomar decisiones de marketing. Así de desprende de un estudio de IBM en el que se muestra cómo el 75% de los consumidores «esperaran que las organizaciones entiendan sus necesidades individuales».

Según IBM, “los marketers deben tener una estrategia de marketing sólida basada en datos para poder asegurarse de que aprovechan las oportunidades que les brinda el Big Data, de tal modo que logren satisfacer las necesidades del cliente”.

Un artículo publicado en la revista Forbes, titulado ‘Data-Driven Marketing Step One: Get Smart, Get Strategic’, expone una serie de estrategias:

Estrategia de interacción con el cliente

– Entiende el del viaje comprador, desde el primer contacto hasta el final, a través de relaciones de compra y postventa.

– Identifica los cambios que puedan ocurrir en tu empresa a través de sistemas y datos para transformar y entregar un plan de compromiso con el cliente.

– Recuerda: Tu objetivo es crear un viaje centrado en el cliente consistente desde la omnicanalidad.

Analytics strategy

Hay tres categorías principales de análisis: análisis de negocios, análisis predictivo y análisis preceptivos. Dado que los datos y la tecnología impulsarán el análisis, es necesario determinar dónde se encuentra actualmente el negocio y qué tipo de análisis se necesita para competir en una época de transformación digital.

Data strategy

El marketing basado en datos requiere de datos creíbles, por lo que en el desarrollo de una estrategia de datos que englobe a toda una empresa es absolutamente crítico.

Para que tu estrategia de datos sea recurrible probablemente tendrás que permear la empresa a través de una asociación entre TI, marketing y otras funciones clave del negocio.

Además, según Lisa Arthur, autora del artículo, resulta fundamental vincular la estrategia de datos a los objetivos generales de la empresa, ¿cómo? A través de la gestión de datos, limpieza de datos (que no den lugar a errores) y estar seguro de que tienes el talento organizacional para poder ejecutar.