PARADIGMA DATA DRIVEN Y ESTRATEGIA ANALÍTICA DEL DATA ANALYTICS DE CLIENTE
#SLICEofDATA Tu porción diaria de Data Analytics en solo 15 minutos
¿Qué es una estrategia?
Definiciones hay muchas, pero…
Crear una estrategia consiste en diseñar una forma de superar un reto:
• Con un buen diagnóstico del reto, del obstáculo que te dificulta lograr tus objetivos
• Unas directrices generales sobre cómo vamos a abordar el reto
• Un programa de acciones coherentes entre sí y con las directrices generales
• Una buena estrategia es, ante todo, diseño: encajar piezas independientes hasta lograr que funcionen como un todo coherente
Qué NO es Data-Driven en marketing
Incorporar tecnología no es ser “Data-Driven
• Tener un CRM no te hace "Data-Driven", sólo te permite guardar datos y organizar el trabajo algo mejor que sin él
• Lanzarte sin más preparación a la publicidad programática no te convierte en "Data-Driven", sólo te convierte en un buen cliente de las agencias, los DSP/DMP/XXX y los medios
• Optimizar una campaña de 💩, sólo produce una 💩 optimizada
Qué es Data-Driven en marketing
Data-Driven Marketing es el proceso continuo y de carácter estratégico mediante el que identificamos insights y tendencias ocultos en nuestros datos y en los de terceros y los convertimos en decisiones estratégicas y acciones concretas que se aprovechan de ese nuevo conocimiento del mercado.
¿Por qué me interesa esto a mí?
No sólo es por eso…
“No hay nada mágico detrás del machine learning. No hay nada realmente inteligente, hay que desmitificar el big data. El experto en datos de una empresa no es más que un científico al que le encantan las matemáticas. Los que tienen la responsabilidad de entender el poder de los algoritmos y sus consecuencias son los directivos de turno, del jefe de marketing al consejero delegado. Porque si la persona encargada de gestionar el negocio no calibra bien ni lo que se puede hacer ni el cómo con lo que mide, no entiende las consecuencias de sus acciones. Es urgente que quienes toman las decisiones sean conscientes de lo que se puede hacer y lo que no con los datos, pero falta mucho conocimiento.”
Marc Torrens, profesor de Operaciones, Innovación y Data Science ESADE
Ref: Manuel Delgado - 2019. Herramientas y técnicas de adquisición de datos. @manueldelgado.com