relationship centric customer data platform
Customer Data Platform:¿Cuándo y cómo utilizarlo?
08 Dic 2020
Blim streaming contenido nuevo
Blim y LDM transformaran el streaming en Latinoamérica
22 Ene 2021
Share

Data Driven Company: ¿Cómo innovar con datos?


Explicamos cómo en la industria 4.0, los datos se vuelven el motor del cambio y de la operación de las marcas, desde la producción hasta satisfacer la necesidad específica de un usuario en particular.

Respondiendo a las preguntas: ¿Qué es una empresa Data driven? ¿Que son 1rst, 2nd y 3rd party data? ¿Qué son y cuales son las diferencias entre CRM, DMP y CDP?


evolución del marketing

Marketing 4.0: De lo tradicional a ser Data Driven


Han surgido 4 grandes revoluciones de pensamiento en marketing, que cada vez han requerido más información para poder realizarse y cada vez se han centrado más en el usuario o cliente final que en el producto. Por eso el boom del Data Driven. Si basas tu estrategia en tu producto, solo necesitas la información que tu mismo has generado para darle vida a dicho producto, en cambio, si centras tu estrategia en el usuario final, necesitaras utilizar los datos como motor en tu operación, ademas, conocer sus habitos de consumo, edad, sexo, localización y si tienes suerte su “Afinity Score”.

“Afinity Score, es una metodologia, desarrollada por LDM, que propone por medio de Data Driven y de distintos parametros, poder medir cuantitativamente que tan afín es un usuario a una marca”

Israel Santiago, LDM México Managing Partner

¿Por qué Blockbuster pasó de tener 84.000 empleados en 2004 a tener 3 en 2019?

Todo el mundo conoce el declive de la entonces empresa líder en renta de películas, Blockbuster que en la década de los 90´s controlaba el 25% del mercado mundial de videoclubes y en 2010 se declaró oficialmente en bancarrota. En el caso de estudio de Netflix desarrollado por la escuela de negocios de Harvard, se aborda el ascenso de Netflix y el declive de Blockbuster desde el punto de vista de centrar su atención en el consumidor y no en el producto. 



Fase 1

Como parte inicial del plan, Netflix, que comenzaba a ser una Data Driven Company, sabia que tenia que adquirir el mayor número posible de usuarios antes de empezar a comunicarse masivamente con las audiencias, así que analizó los errores de Blockbuster que incomodaban a su usuario, por ejemplo;  los altos cargos por devolver tarde una película o la diferencia de precios por la fecha de producción de cada película y en respuesta, propusieron una estrategia y un modelo de negocio sin esos errores y magnificando ciertos aciertos, en este caso, contar con estrenos lo más pronto posible en el catálogo. Cuando Netflix empezó a incrementar su número de suscriptores echaron a andar la fase 2 del plan.


 

crecimiento en usuarios

Fase 2

Siguiendo con la mentalidad Customer Relationship Centric, Netflix empezó a implementar el modelo de “sugerencias” y con base en los datos que tenían del usuario, crearon un perfil con preferencias, es decir si un usuario cualquiera había visto películas de superhéroes, el modelo le sugería otras películas de superhéroes. Algo “sencillo y lógico” – se podría pensar – pero es ahí donde entra la capacidad de ver el potencial de los datos. Netflix no se conformó con sugerencias simples, empezó a profundizar en el uso de los datos como herramienta principal para segmentar a usuarios con perfiles similares. Si un grupo de usuarios de películas de superhéroes veía también contenido de espías, el modelo lo registraba y se lo sugería a alguien que no necesariamente hubiera visto contenido de espías. El modelo iba aprendiendo de la personalidad del usuario y de sus preferencias de consumo. Esto era y sigue siendo posible, gracias a la recopilación de 1st Party Data.



¿Qué es First Party Data?

Son datos de primera mano, es decir, datos que son obtenidos por las interacciones directas de los usuarios con las marcas, regularmente recolectados mediante el sitio web de la marca, redes sociales y su CRM (Customer Relationship Management).

Lo importante de estos datos no es recopilarlos, es saber usarlos. Por ejemplo, en sus inicios, Blockbuster tenía más datos, y mucho más relevantes que los que tuvo Netflix, ya que para sacar una membresía en Blockbuster tenias que llenar un formulario y presentar tu identificación oficial, en donde sabían tu estado, delegación o municipio y colonia, registrabas tu domicilio con calle y número, teléfono, correo electrónico, edad, nombre completo y sexo, sin embargo, nunca ví que Bluckbuster hiciera una promoción afin a mis datos, todo lo contrario, lo usaban para situaciones negativas, como cobro y devolución de peliculas o para no volver a rentarte una pelicula en caso de tener adeudo; claro que era otro modelo de negocio que para mantener el servicio vivo, tenian que crear estrategias para no perder ejemplares de peliculas, sin embargo, el punto es que ¡ellos tenian datos! ¡y muchos!, lo que demuestra que no se trata solo de tener datos, sino de saber usarlos.



¿Cómo usar los datos?

Primero, catalogamos los datos; existe 1st party data, 2nd party data y 3rd party data, este orden viene dado por su forma de acceder a ellos u obtenerlos.

1st party data: Ya lo hemos mencionado, pero como explicación más profunda, son datos de primera mano, es decir, los datos que la marca pueda obtener de sus propias fuentes, como son; su página web, sus redes sociales, por promociones on-line, su CRM y sus datos de venta 

(off-line), estos datos al ser recopilados por interacciones directas del cliente con la marca, muestran la opinión directa del cliente.

2nd party data: Datos de segunda mano, estos se recopilan mediante intercambios con otras marcas que estén en un círculo secundario para poder relacionar hábitos de consumo. Prácticamente es un 1rst party data de otra empresa que al compartirlo se convierte en 2nd party data para quien lo recibió.

3rd party data: Datos de tercera mano y como su nombre lo indica, estos provienen de un tercero; empresas que se dedican específicamente a la recopilación de datos y a la venta de ellos, la ventaja de estos es que puedes comprarlos en masa, segmentados, testeados y en formatos uniformes.



¿Cómo usar los datos? -segundo intento-

Supongamos que somos una empresa de cosméticos que vende sus productos a través de retail y los lanzamientos de maquillaje se basan en tendencias globales, es decir colores de moda, materiales cada vez más resistentes al uso diario, eco-friendly, etc. por lo que cuento con los siguientes datos:

datos online y offline

Estos datos serían 1rst Party Data, y lo que puedo hacer con ellos, dependerá de la relación que pueda crear entre los datos off-line con los on-line, dicho de otra forma y como ejemplo, si cruzo el ticket promedio con el sexo de la persona, sabré quién desembolsa más dinero en mis cosméticos, si los hombres o las mujeres. Parecería lógico que las mujeres más, pero imaginemos que son los hombres los que regalan los maquillajes más caros y las mujeres compran los mas nuevos, ese sería un gran insight para mi campaña digital y podría ser un pilar nuestra estrategia de marketing y comunicación.

Ahora imagina que con 1rst Party Data intercambiamos los datos con una empresa de moda (2nd Party Data). Sabremos que quienes compran vestidos de noche también compran labiales de tonos oscuros (por decir un ejemplo), por lo que si alguien en nuestra base de datos compra un vestido de noche podríamos lanzar inmediatamente contenido y promociones de labiales de tonos oscuros y si nuestro modelo predictivo registra que a las personas que compran labiales oscuros, les gustan las sombras claras, lanzaremos promociones de ese tipo.
Todas estas conclusiones se logran gracias al 2nd party data y de cruzar la información inteligentemente, en resumen, a cada paso del usuario y a cada correlación de compra que notemos, accionaremos de manera particular para cada usuario, haríamos un gran trabajo de ventas con un solo click y lo más importante, optimizaremos nuestra gestión de ventas.



Conquistando la cuarta dimensión: El Tiempo

Entonces ya somos un Data Driven Company -ojalá fuera así de sencillo- nos falta el factor más importante, recopilar, concentrar, modelar y tomar las decisiones en tiempo real.

Existen muchas herramientas en el modelado de datos pero lo que las distingue es principalmente el momento del proceso en el que intervienen y la forma en que intervienen. Existen distintos procesos dependiendo del sector o la industria, pero lo que se rige bajo principios universales de datos son los tipos de herramientas:

CRMCustomer Relationship Management

En su definición conceptual; es una estrategia que integra interacciones con los clientes activos y potenciales, de tal manera que concentra toda su energía en la atención al cliente desde distintos ángulos. 

En su definición como herramienta; es un software que recopila, almacena y organiza los datos de los clientes activos y potenciales, de tal manera que te permite tener el registro de actividades que un cliente realizó o actividades a realizar para favorecer el proceso de venta o post-venta.

Un ejemplo sería un Hotel en Cancún, México, al hacer Check-In, la persona en recepción te pedirá que llenes un formulario en dónde dejarás al menos tu nombre, teléfono móvil y correo electrónico.
Estos datos serán ingresados a la base de datos del hotel para ser procesados en un CRM y en Navidad recibirás una oferta por e-mail o mensaje de texto con descuentos para hospedarte de nuevo, y en verano recibirás otro email en donde te ofrecen noches gratis para tu acompañante. 

DMP –  Data Management Platform

Es una herramienta de software que te proporciona una audiencia segmentada mediante 3rd party data. (estos datos de tercera mano se obtienen en su mayoría mediante las famosas “cookies”) 
¿Cómo funciona un DMP?
Un DMP es el software encargado de cruzar tu 1st party data con el 3rd party data. Con tus datos de primera mano diseña el perfil del cliente y con los de tercera mano amplifica la comunicación mediante la compra programática de publicidad

(Programmatic Ads), dicho de otra forma, compra el mejor espacio publicitario digital para tu producto en tiempo real.

Regresando al ejemplo del Hotel en Cancún. Imaginemos que el hotel decide implementar un DMP, este tomara los datos del CRM (1st Party Data) y creará perfiles de clientes, entonces ahora el Hotel no solo tiene perfiles de su CRM, ahora tienen perfiles similares pero en mayor, mucha mayor cantidad y el paso que sigue es comprar publicidad digital en tiempo real para proyectar contenido del hotel a estos perfiles, mediante la compra de Programmatic Ads. Por ejemplo:

Mientras el hipotético cliente potencial lee un artículo en una página web de su interés, le aparecerá un banner al costado de la página anunciando este Hotel en Cancún.
Recordemos que nuestro cliente nunca ha visto ni visitado el Hotel, es más, puede que nunca haya ido a Cancún, pero el 3rd Party Data lo definió como cliente potencial por tener gustos y actividad online similares a alguien que ya ha ido a Cancún, entonces la herramienta lo propone como target.

CDPCustomer Data Platform

Este es la parte más importante del proceso. Se trata de la plataforma que integra 1rst, 2nd y 3rd Party Data en una base de datos única, diseñada para trazar la experiencia del cliente.
Los dos componentes anteriores hablan de perfiles de usuario y de audiencias, el CDP da por sentado que utilizarás la data para crear perfiles y una audiencia, pero este se enfoca en crear una experiencia que integre el comportamiento del usuario en todos los canales en los que este interactúa, “omnicanalidad”.


Para saber mas acerca de esta herramienta y cómo esta cambiando la forma de accionar en estrategias de marketing, lee nuestro artículo «Customer Data Platform: ¿Cuándo y cómo utilizarlo?»

El Hotel en Cancún ya es Data driven, sin embargo…

Nuestro hotel favorito tendrá que esperar un poco, seguir alimentando su CRM con 1rst Party Data y continuar segmentando audiencias para su compra de publicidad on-line con su DMP, esto con el fin de ampliar su base de datos y poder tener un alcance mayor que le permita aprovechar sus herramientas al máximo y comenzar a pensar en trazar una experiencia de usuario, para después implementar un CDP, cabe aclarar que para este punto, nuestro Hotel ya es una empresa Data Driven, sin embargo requiere de alimentar más su base de datos y crear estrategias que permitan tener una visión más amplia de las tendencias de consumo de su usuario.



¡Al Data Driven y más allá!

En resumen, ser una Data Driven company, depende de un conjunto de herramientas. Sin embargo, hay factores que también deben de acompañar esta estructura basada en datos, como lo son:

  • Mercado
  • Talento
  • Tecnología
  • Inversión 
  • Procesos definidos

En LDM, acompañamos a las empresas en su integración de datos, en la adopción de herramientas y en la elaboración para tomar decisiones basadas en el “nuevo oro”, los datos.
LDM ha desarrollado alianzas estratégicas con los mejores y mas grandes desarrolladores globales de CRM (Zoho CRM) , CDP (mparticle) y DMP (Lotame), para poder entender los mejores escenarios para utilizar cada una y como poder potencializar su uso. No solo se trata de poder tener la herramienta, se trata de lograr el éxito a través de ella. Nos hemos consolidado como la mejor agencia de marketing digital de la región y nuestros clientes respaldan nuestro éxito continuo. 

Si representas una empresa que está en el proceso continuo de ser una Data Driven Company o ya lo eres y quieres saber cómo potencializar al máximo tus herramientas y metodologías, hablemos!


Como siempre, It’s up to you!

Data Driven Company: ¿Cómo innovar con datos?
5 (100%) 2 votes
Christian Garcia
Christian Garcia
Business Development, Director
Graduado con MBA en el IESA y especialización en emprendimiento de Babson College. Diseña estrategias de marketing digital para empresas de distintas envergaduras, entendiendo sus modelos de negocio para impactar positivamente en sus resultados. Cuenta con más de 12 años de experiencia en diferentes industrias implementando procesos de venta, CRM, E-Commerce y campañas de lead generation. Dedicado al entendimiento profundo de la data como pieza clave para obtener resultados excepcionales para sus clientes a través de propuestas de alto valor.
Conoce más Know more
Más artículos de Christian More articles from Christian
+