{"id":5555,"date":"2020-12-12T20:54:54","date_gmt":"2020-12-12T20:54:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.latamdigitalmarketing.com\/blog\/?p=5555"},"modified":"2023-04-11T18:07:38","modified_gmt":"2023-04-11T18:07:38","slug":"empresa-data-driven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.latamdigitalmarketing.com\/blog\/empresa-data-driven\/","title":{"rendered":"Data Driven Company: \u00bfC\u00f3mo innovar con datos?"},"content":{"rendered":"\n


Explicamos c\u00f3mo en la industria 4.0, los datos se vuelven el motor del cambio y de la operaci\u00f3n de las marcas, desde la producci\u00f3n hasta satisfacer la necesidad espec\u00edfica de un usuario en particular. <\/em>

Respondiendo a las preguntas: \u00bfQu\u00e9 es una empresa Data driven? \u00bfQue son 1rst, 2nd y 3rd party data? \u00bfQu\u00e9 son y cuales son las diferencias entre CRM, DMP y CDP? <\/em>


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\"evoluci\u00f3n<\/figure>\n\n\n\n

Marketing 4.0: De lo tradicional a ser Data Driven
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Han surgido 4 grandes revoluciones de pensamiento en marketing, que cada vez han requerido m\u00e1s informaci\u00f3n para poder realizarse y cada vez se han centrado m\u00e1s en el usuario o cliente final que en el producto. Por eso el boom del Data Driven<\/em>. Si basas tu estrategia en tu producto, solo necesitas la informaci\u00f3n que tu mismo has generado para darle vida a dicho producto, en cambio, si centras tu estrategia en el usuario final<\/strong>, necesitaras utilizar los datos como motor en tu operaci\u00f3n, ademas, conocer sus habitos de consumo, edad, sexo, localizaci\u00f3n y si tienes suerte su \u201cAfinity Score\u201d.
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\u201cAfinity Score, es una metodologia, desarrollada por LDM, que propone por medio de Data Driven y de distintos parametros, poder medir cuantitativamente que tan af\u00edn es un usuario a una marca\u201d <\/em>
<\/p>Israel Santiago, LDM M\u00e9xico Managing Partner<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 Blockbuster pas\u00f3 de tener 84.000 empleados en 2004 a tener 3 en 2019?<\/h2>\n\n\n\n

Todo el mundo conoce el declive de la entonces empresa l\u00edder en renta de pel\u00edculas, Blockbuster que en la d\u00e9cada de los 90\u00b4s controlaba el 25% del mercado mundial de videoclubes y en 2010 se declar\u00f3 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 atenci\u00f3n en el consumidor y no en el producto. 



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Fase 1

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Como parte inicial del plan, Netflix, que comenzaba a ser una Data Driven Company, sabia que tenia que adquirir el mayor n\u00famero posible de usuarios antes de empezar a comunicarse masivamente con las audiencias, as\u00ed que analiz\u00f3 los errores de Blockbuster que incomodaban a su usuario, por ejemplo;  los altos cargos por devolver tarde una pel\u00edcula o la diferencia de precios por la fecha de producci\u00f3n de cada pel\u00edcula 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 m\u00e1s pronto posible en el cat\u00e1logo. Cuando Netflix empez\u00f3 a incrementar su n\u00famero de suscriptores echaron a andar la fase 2 del plan.


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\"crecimiento<\/figure>\n\n\n\n

Fase 2

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Siguiendo con la mentalidad Customer Relationship Centric,<\/em> Netflix empez\u00f3 a implementar el modelo de \u201csugerencias\u201d y con base en los datos que ten\u00edan del usuario, crearon un perfil con preferencias, es decir si un usuario cualquiera hab\u00eda visto pel\u00edculas de superh\u00e9roes, el modelo le suger\u00eda otras pel\u00edculas de superh\u00e9roes. Algo \u201csencillo y l\u00f3gico\u201d – se podr\u00eda pensar – pero es ah\u00ed donde entra la capacidad de ver el potencial de los datos. Netflix no se conform\u00f3 con sugerencias simples, empez\u00f3 a profundizar en el uso de los datos como herramienta principal para segmentar a usuarios con perfiles similares. Si un grupo de usuarios de pel\u00edculas de superh\u00e9roes ve\u00eda tambi\u00e9n contenido de esp\u00edas, el modelo lo registraba y se lo suger\u00eda a alguien que no necesariamente hubiera visto contenido de esp\u00edas. El modelo iba aprendiendo de la personalidad del usuario y de sus preferencias de consumo. Esto era y sigue siendo posible, gracias a la recopilaci\u00f3n de 1st Party Data.<\/em>



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\u00bfQu\u00e9 es First Party Data?

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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).
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Lo importante de estos datos no es recopilarlos, es saber usarlos. Por ejemplo, en sus inicios, Blockbuster ten\u00eda m\u00e1s datos, y mucho m\u00e1s relevantes que los que tuvo Netflix, ya que para sacar una membres\u00eda en Blockbuster tenias que llenar un formulario y presentar tu identificaci\u00f3n oficial, en donde sab\u00edan tu estado, delegaci\u00f3n o municipio y colonia, registrabas tu domicilio con calle y n\u00famero, tel\u00e9fono, correo electr\u00f3nico, edad, nombre completo y sexo, sin embargo, nunca v\u00ed que Bluckbuster hiciera una promoci\u00f3n afin a mis datos, todo lo contrario, lo usaban para situaciones negativas, como cobro y devoluci\u00f3n 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 \u00a1ellos tenian datos! \u00a1y muchos!, lo que demuestra que no se trata solo de tener datos, sino de saber usarlos<\/strong>.



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\u00bfC\u00f3mo usar los datos?

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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.
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1st party data<\/strong>: Ya lo hemos mencionado, pero como explicaci\u00f3n m\u00e1s profunda, son datos de primera mano, es decir, los datos que la marca pueda obtener de sus propias fuentes, como son; su p\u00e1gina web, sus redes sociales, por promociones on-line, su CRM y sus datos de venta 
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(off-line), estos datos al ser recopilados por interacciones directas del cliente con la marca, muestran la opini\u00f3n directa del cliente.
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2nd party data<\/strong>: Datos de segunda mano, estos se recopilan mediante intercambios con otras marcas que est\u00e9n en un c\u00edrculo secundario para poder relacionar h\u00e1bitos de consumo. Pr\u00e1cticamente es un 1rst party data de otra empresa que al compartirlo se convierte en 2nd party data para quien lo recibi\u00f3.
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3rd party data<\/strong>: Datos de tercera mano y como su nombre lo indica, estos provienen de un tercero; empresas que se dedican espec\u00edficamente a la recopilaci\u00f3n de datos y a la venta de ellos, la ventaja de estos es que puedes comprarlos en masa, segmentados, testeados y en formatos uniformes.



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\u00bfC\u00f3mo usar los datos? -segundo intento-

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Supongamos que somos una empresa de cosm\u00e9ticos que vende sus productos a trav\u00e9s de retail y los lanzamientos de maquillaje se basan en tendencias globales, es decir colores de moda, materiales cada vez m\u00e1s resistentes al uso diario, eco-friendly, etc. por lo que cuento con los siguientes datos:
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\"datos<\/figure>\n\n\n\n

Estos datos ser\u00edan 1rst Party Data, y lo que puedo hacer con ellos, depender\u00e1 de la relaci\u00f3n 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, sabr\u00e9 qui\u00e9n desembolsa m\u00e1s dinero en mis cosm\u00e9ticos, si los hombres o las mujeres. Parecer\u00eda l\u00f3gico que las mujeres m\u00e1s, pero imaginemos que son los hombres los que regalan los maquillajes m\u00e1s caros y las mujeres compran los mas nuevos, ese ser\u00eda un gran insight<\/em> para mi campa\u00f1a digital y podr\u00eda ser un pilar nuestra estrategia de marketing y comunicaci\u00f3n.
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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 tambi\u00e9n compran labiales de tonos oscuros (por decir un ejemplo), por lo que si alguien en nuestra base de datos compra un vestido de noche podr\u00edamos 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 informaci\u00f3n inteligentemente, en resumen, a cada paso del usuario y a cada correlaci\u00f3n de compra que notemos, accionaremos de manera particular para cada usuario, har\u00edamos un gran trabajo de ventas con un solo click y lo m\u00e1s importante, optimizaremos nuestra gesti\u00f3n de ventas.



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Conquistando la cuarta dimensi\u00f3n: El Tiempo

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Entonces ya somos un Data Driven Company<\/em> -ojal\u00e1 fuera as\u00ed de sencillo- nos falta el factor m\u00e1s importante, recopilar, concentrar, modelar y tomar las decisiones en tiempo real.
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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:
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CRM<\/strong> – Customer Relationship Management<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

En su definici\u00f3n conceptual; es una estrategia que integra interacciones con los clientes activos y potenciales, de tal manera que concentra toda su energ\u00eda en la atenci\u00f3n al cliente desde distintos \u00e1ngulos. <\/p>\n\n\n\n

En su definici\u00f3n como herramienta<\/strong>; es un software<\/strong> 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 realiz\u00f3 o actividades a realizar para favorecer el proceso de venta o post-venta.
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Un ejemplo ser\u00eda un Hotel en Canc\u00fan, M\u00e9xico, al hacer Check-In, la persona en recepci\u00f3n te pedir\u00e1 que llenes un formulario en d\u00f3nde dejar\u00e1s al menos tu nombre, tel\u00e9fono m\u00f3vil y correo electr\u00f3nico.
Estos datos ser\u00e1n ingresados a la base de datos del hotel para ser procesados en un CRM y en Navidad recibir\u00e1s una oferta por e-mail o mensaje de texto con descuentos para hospedarte de nuevo, y en verano recibir\u00e1s otro email en donde te ofrecen noches gratis para tu acompa\u00f1ante. <\/p>\n\n\n\n

DMP<\/strong> –  Data Management Platform<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Es una herramienta de software que te proporciona una audiencia segmentada mediante 3rd party data. (estos datos de tercera mano se obtienen en su mayor\u00eda mediante las famosas \u201ccookies\u201d) 
\u00bfC\u00f3mo 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 dise\u00f1a el perfil del cliente y con los de tercera mano amplifica la comunicaci\u00f3n mediante la compra program\u00e1tica de publicidad<\/a>

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(Programmatic Ads), dicho de otra forma, compra el mejor espacio publicitario digital para tu producto en tiempo real.
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Regresando al ejemplo del Hotel en Canc\u00fan. Imaginemos que el hotel decide implementar un DMP, este tomara los datos del CRM (1st Party Data) y crear\u00e1 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:
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Mientras el hipot\u00e9tico cliente potencial lee un art\u00edculo en una p\u00e1gina web de su inter\u00e9s, le aparecer\u00e1 un banner al costado de la p\u00e1gina anunciando este Hotel en Canc\u00fan.
Recordemos que nuestro cliente nunca ha visto ni visitado el Hotel, es m\u00e1s, puede que nunca haya ido a Canc\u00fan, pero el 3rd Party Data lo defini\u00f3 como cliente potencial por tener gustos y actividad online similares a alguien que ya ha ido a Canc\u00fan, entonces la herramienta lo propone como target<\/em>.
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CDP<\/strong> – Customer Data Platform<\/strong>
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E<\/strong>ste es la parte m\u00e1s importante del proceso. Se trata de la plataforma que integra 1rst, 2nd y 3rd Party Data en una base de datos \u00fanica, dise\u00f1ada para trazar la experiencia del cliente.
Los dos componentes anteriores hablan de perfiles de usuario y de audiencias, el CDP da por sentado que utilizar\u00e1s 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 interact\u00faa, \u201comnicanalidad\u201d.


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Para saber mas acerca de esta herramienta y c\u00f3mo esta cambiando la forma de accionar en estrategias de marketing, lee nuestro art\u00edculo \u00abCustomer Data Platform: \u00bfCu\u00e1ndo y c\u00f3mo utilizarlo?\u00bb<\/a><\/p>\n\n\n\n

El Hotel en Canc\u00fan ya es Data driven, sin embargo…

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Nuestro hotel favorito tendr\u00e1 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 m\u00e1ximo y comenzar a pensar en trazar una experiencia de usuario, para despu\u00e9s implementar un CDP, cabe aclarar que para este punto, nuestro Hotel ya es una empresa Data Driven, sin embargo requiere de alimentar m\u00e1s su base de datos y crear estrategias que permitan tener una visi\u00f3n m\u00e1s amplia de las tendencias de consumo de su usuario.



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\u00a1Al Data Driven y m\u00e1s all\u00e1!

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En resumen, ser una Data Driven company, depende de un conjunto de herramientas. Sin embargo, hay factores que tambi\u00e9n deben de acompa\u00f1ar esta estructura basada en datos, como lo son:
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