¿Qué frase representa con mayor precisión su estrategia de marketing actual?



Basado en datos . Informado por datos . Datos habilitados ?



Si se rasca la cabeza (o pone los ojos en blanco), no está solo.

El reciente repunte de las conversaciones en torno a los datos y la divergencia resultante ha dejado a muchos especialistas en marketing indecisos sobre qué enfoque deberían adoptar con su negocio.

Pero en lugar de tomar partido en el asunto, diría que se trata menos de semántica y más de por qué se hacen estas sutiles distinciones.

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La principal queja contra el término 'basado en datos' es que insinúa que los datos están a cargo. El nuevo tomador de decisiones. Fin de todo y sea todo el marketing moderno.

La mayoría de los científicos de datos hablarán hasta que se sientan tristes sobre cómo la información obtenida de algoritmos sofisticados es muy superior a la de una corazonada humana.



Los números son concretos. Son precisos. Son tangibles.

Pero considere por un momento el caso del automóvil autónomo.

El automóvil autónomo es posible gracias a GPS avanzado, navegación y mapas, sensores, láseres, cámaras y computadoras.



En teoría, las computadoras y otras tecnologías avanzadas deberían ser muy superiores a la hora de procesar todos los factores y la información necesarios para navegar con seguridad por las carreteras.

Después de todo, son capaces de asimilar y procesar mucha más información de la que es capaz de hacer el cerebro humano. También son mejores para reconocer e identificar patrones complicados, en este caso patrones de tráfico.

Pero donde los autos sin conductor fallan es su vacío de la capacidad humana única para interpretar el contexto, la intención y, en fin, la humanidad.

Lo mismo puede decirse de los datos de los consumidores o del mercado. Simplemente hay demasiados matices en el comportamiento humano para que podamos estar completamente impulsados ​​por la inteligencia artificial / datos.

Ahora no me malinterpretes.

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Como alguien cuyo papel en la generación de demanda requiere mucho tiempo en persona con los números, no estoy aquí para vilipendiar o descartar los datos como una herramienta de marketing necesaria o eficaz. Creo que es importante para el éxito de otras organizaciones, así como para la mía, que siga siendo simplemente eso: una herramienta.

Para aprovechar realmente el poder de los datos, primero debe reconocer y comprender sus limitaciones:

Los datos no mienten, pero no pueden contar toda la historia

Albert Einstein dijo una vez: 'No todo lo que cuenta puede contarse, y no todo lo que puede contarse cuenta'.

A pesar de lo complicadas e intrincadas que son las computadoras y las máquinas, principalmente nos ofrecen información muy básica y sencilla: el quién / qué / cuándo. Si bien conocer esa información es extremadamente útil, nuestro aprendizaje es limitado sin el contexto adicional de cómo y por qué.

Por ejemplo, los datos pueden decirnos a cuántas personas les gustó o compartieron una publicación, pero no pueden decirnos por qué. En otras palabras, puede ofrecernos resultados cuantitativos pero no un razonamiento cualitativo.

O piénselo de esta manera: si alguien analizara las horas que pasó con compañeros de trabajo, amigos y familiares en una semana determinada, los datos sugerirían que sus compañeros de trabajo eran los más importantes para usted.

Probablemente no sea el caso, pero es un buen ejemplo de cómo los datos pueden ser engañosos sin el contexto adecuado.

Los datos también pueden apuntar a una posible relación entre diferentes factores, pero no pueden probarlo. Es el dicho familiar, 'correlación no implica causalidad'.

Por ejemplo, los datos pueden mostrar una correlación entre un mes de alto tráfico en el sitio web y altos ingresos, pero eso no significa necesariamente que el aumento de los ingresos haya sido causado por el aumento del tráfico. Podría haber habido un tercer factor que afectara ambos números, u otra variable indirecta.

Solo su ojo capacitado y su experiencia sabrán abordar estos números y métricas con precaución y realizar más pruebas. Si descubre una correlación en sus datos, intente profundizar para replicar sus resultados y aislar la verdadera causa, o segmentar de varias maneras para ver si surgen patrones diferentes.

También puede ser útil recopilar comentarios cualitativos de métodos como encuestas de sitios y por correo electrónico.

Los datos son realistas, pero no pueden correr riesgos

Hace varios años, 29 años Morgan Hermand-Waiche se propuso comprar lencería para su novia para su cumpleaños.

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Una vez que descubrió lo caras que eran la mayoría de sus opciones, se dio cuenta de que había una gran brecha en el mercado para una empresa de lencería asequible e inmediatamente comenzó a investigar una posible oportunidad de riesgo.

¿El problema? Data le dijo que se mantuviera lo más alejado posible del negocio de la lencería. Había un claro líder de la industria que dominaba el mercado, innumerables barreras de entrada y numerosos intentos fallidos, incluidas varias marcas de renombre.

Pero a pesar de sus descubrimientos, Hermand-Waiche no pudo ignorar la única cosa que todavía lo empujaba a emprender esta aventura: su instinto. Tenía que haber un mercado para la lencería asequible y de calidad, incluso si los datos sugerían lo contrario.

Hermand-Waiche es ahora fundador y director ejecutivo de Adore Me, una empresa de lencería de comercio electrónico que revoluciona la industria. En tan solo unos años dio vuelta a su instinto en Inc. 500's # 2 compañía de más rápido crecimiento en Nueva York y ha recaudado alrededor de $ 11.5 millones de capitalistas de riesgo e inversionistas privados.

Los datos solo pueden decirnos el estado actual de las cosas y, en el mejor de los casos, hacer predicciones informadas.

Intente utilizar métodos más cualitativos, como formular preguntas / encuestas en sus canales sociales, escuchar en redes sociales o incluso buenos grupos focales para obtener comentarios más honestos e íntimos sobre una idea que pueda tener.

Y recuerde, a veces la revolución solo significa ignorar el status quo y correr riesgos.

Los datos pueden informar, pero no pueden imaginar

Repita después de mí: Big Data no es la gran idea.

A los datos no se les ocurrió 'Simplemente hazlo' ni le dijeron a Apple que 'Piensa diferente'.

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Es muy fácil quedar atrapado en la maleza de los números y las estadísticas, pero recuerde que un gran marketing se trata de contar una gran historia, y contar una gran historia significa comprender el comportamiento, las emociones y las experiencias humanas.

Podemos aprender todo tipo de cosas sobre las acciones de nuestra audiencia a partir de los datos. Pero no puede informarnos sobre sus motivaciones, sus luchas, sus deseos, etc. Necesitamos esas percepciones exclusivamente humanas para contar grandes historias y ser creativos.

Pero no es culpa de los datos.

La creatividad es un arte. Por su propia definición, 'arte' es la expresión o aplicación de la habilidad creativa e imaginación humana, que produce obras que se aprecian principalmente por su belleza o poder emocional. Aquí las palabras clave son 'humano' y 'emocional'.

Caso en cuestión: en 2016, el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto intentó enseñar una computadora como escribir una cancion .

Los investigadores alimentaron la máquina con más de 100 horas de música mientras un algoritmo sofisticado “aprendía” patrones en los ritmos, los acordes y las letras. Y si bien todo eso suena impresionantemente de alta tecnología, la “canción” resultante fue algo así como un desastre, con letras extrañas y sin sentido y una melodía robótica y poco inspiradora.

Resulta que los datos son un compositor bastante malo.

La buena noticia es que hay una forma en que los datos pueden proporcionar el tipo de conocimientos humanos y emocionales que inspiran una gran creatividad. Pero en lugar de escuchar los números, debes escuchar a la gente.

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Los avances más recientes en herramientas de escucha social Permita que las marcas descubran cosas sobre sus audiencias que, de otro modo, podrían requerir meses de entrevistas cualitativas. La afinidad de tema es un gran ejemplo de una capacidad de escucha que tiene mucho más impacto de lo que la mayoría de la gente cree.

Imagina las puertas que se pueden abrir cuando descubras de qué más está hablando tu audiencia en las redes sociales. ¿Aman cierto tipo de música? ¿O deporte? Estos conocimientos pueden generar nuevas oportunidades de patrocinio, integraciones de productos o incluso un nuevo segmento de audiencia.

Otro buen ejemplo de cómo la escucha social puede inspirar una gran creatividad es a través del análisis de sentimientos. Aprender cómo se siente su audiencia sobre algo como noticias recientes o temas relevantes le brinda la oportunidad de crear contenido o campañas que resonarán con ellos en un nivel más profundo y emocionalmente resonante.

Coca-Cola utilizó el análisis de sentimiento para crear su Máquina de coque Tweet . Utilizando el procesamiento y la ubicación del lenguaje natural, la marca pudo identificar la ciudad menos feliz del país.

De acuerdo con su estrategia de marca, 'elige la felicidad', llevaron una máquina expendedora de Coca-Cola a la ciudad que analizaba el sentimiento del perfil de Twitter de cada usuario.

Luego, la máquina solo entregó una lata a los usuarios con una presencia más positiva y feliz en la plataforma.

Es sorprendente cómo las marcas pueden aprender y crear tanto simplemente analizando la actividad de las personas en las redes sociales. Intente escuchar sus propias redes sociales la próxima vez que busque información creativa.

Entonces, ya sea que considere que su organización está basada en datos o basada en datos, lo único que realmente importa es que está dejando mucho espacio para la humanidad en su toma de decisiones. Porque los datos sin humanos no son información, son solo números.

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