El contexto es clave para cimentar el valor de los datos en una empresa

"Resulta mucho más estimulante formar parte de un equipo en el que se mezclan distintas formaciones y experiencias", afirma Doug Hall, Vicepresidente de Servicios de Datos y Tecnología. "La tecnología no es solo para licenciados en informática. Si no contáramos con una variedad de habilidades y experiencias entretejidas en la composición del equipo, tendríamos una masa homogénea de grandes skills, pero probablemente haríamos las mismas cosas esta semana que la pasada, y de la misma manera."

Mi salto de un trabajo no tecnológico a uno basado en la tecnología me enseñó que muchas de las cosas que tienen que ver con los datos están aisladas de las necesidades y los resultados empresariales, aunque no queramos que esto suceda. Cuando los equipos operan en silos y los datos funcionan de forma aislada, también lo hace la experimentación. Esto conduce inevitablemente a actos aleatorios de marketing y a informes caóticos. En lugar de aislar a los equipos, los datos deberían unificarlos, aunque tengan KPIs totalmente diferentes. Por ejemplo, los equipos de marketing se fijan en la generación de leads, el engagement y la visibilidad, mientras que los equipos de producto se centran en la retención y la adquisición. En resumen, si cada uno tiene una forma separada de realizar el seguimiento y recopilar datos, esto también significa que cada uno está mirando cosas diferentes.

Ver la imagen completa es fundamental para el éxito.

La conclusión es que toda esta información son datos, y todo el mundo debería estar de acuerdo en qué tipo de datos ayudarán realmente a la empresa a avanzar. Las empresas pueden invertir en herramientas que sirvan a uno o más departamentos (GA4, por ejemplo, puede ayudar a los equipos de marketing y de producto), pero la forma en que cada equipo o departamento recopila los datos debe ser una decisión de toda la empresa. A su vez, esto significa que el mecanismo de recopilación de datos debe ser sólido y fiable para poder ayudar a todos los equipos y departamentos a impulsar el progreso. El objetivo es unir, no separar. Por eso es fundamental alinear lo que importa en términos de recopilación y medición de datos con las necesidades de la empresa.

La palabra clave es contexto: hagamos lo que hagamos, debemos tenerlo en cuenta. Conseguir que nuestra empresa o sus clientes crean en los datos que tienen a mano empieza por que los analistas y los responsables de marketing de medición comprendan dónde se encuentra la organización en este momento y hacia dónde puede ir. Participando activamente en el funcionamiento interno de una empresa (con especial atención a la asignación de recursos y los procesos que generan dinero) y analizando los datos pertinentes y recopilados a propósito, puede ayudar a dirigir su empresa o clientes hacia el beneficio.

Por ello, recomiendo a todos los analistas digitales que se familiaricen con los procesos internos de la organización. Así, podremos utilizar este conocimiento para implementar sistemas de seguimiento y análisis. Un buen ejemplo de ello es cómo ayudamos a la multinacional de bebidas alcohólicas Diageo a implementar GA4 en los sitios web de sus 150 marcas. Como explica Hall, "debido a la normativa sobre alcohol en todo el mundo, la mayoría de los países exigen un mecanismo de verificación de edad, lo que supone un importante bloqueador de conversiones que va más allá de la gestión del consentimiento. Esto significa que la medición y la optimización son cruciales para Diageo, y así es como supimos que desplegar una medición coherente en todos los sitios web de la marca era la mejor solución."

En resumen, todo analista digital debe llegar a comprender el contexto y los objetivos de la empresa para asegurarse de que las herramientas de gestión y análisis de etiquetas se aplican de forma eficaz y en consonancia con las necesidades de la empresa. El secreto está en colaborar estrechamente con los miembros del equipo centrados en el negocio, como vendedores, consultores y gestores de cuentas, que pueden orientarnos sobre qué datos se necesitan y cómo se van a utilizar. Desde luego, podemos confiar en nuestra experiencia y heurística, pero eso no significa que cualquiera de nuestras suposiciones pueda ser valorada como verdad. Una vez que hayamos entendido el contexto empresarial específico, podremos empezar a definir la estrategia adecuada para nuestro negocio, e incluso entonces, es cuestión de ver cómo se desarrollan las cosas antes de poder confirmar o rechazar su hipótesis. 

Madurar en datos para aumentar el flujo de caja.

En última instancia, todo esto alimenta la madurez de datos de una empresa, que Forbes define como "una medida de la capacidad de una organización para utilizar datos, junto con lo bien que la organización aprovecha esas capacidades" No se trata solo de tomar decisiones basadas en datos, sino también de asegurarse de que los recursos son accesibles en toda la organización. Cuanto mayor sea la madurez de los datos, mayor será la escalabilidad, un tema que Coquet tratará con más detalle durante la próxima conferencia SUPERWEEK.

Con la escala viene el crecimiento, que, a su vez, puede dar lugar a nuevas oportunidades, y seamos honestos, este es un resultado que todas las empresas persiguen en su búsqueda de mejores herramientas, mejores consultores y mejores partners de marketing digital. Cuando se trata de recopilar datos y realizar un seguimiento de los comportamientos de los usuarios (con consentimiento, pero esto no hace falta decirlo), las empresas no quieren perder ninguna oportunidad de conseguir nuevos clientes y, al mismo tiempo, seguir siendo relevantes para los que ya tienen. Más clientes satisfechos es igual a más flujo de caja. Al final, el beneficio es la validación definitiva del crecimiento (y de que se está haciendo un buen trabajo), tanto desde la perspectiva del producto como de la experiencia del cliente.

Tres consejos para que tus datos despeguen.

Aunque puede llevar tiempo encontrar la pila tecnológica más avanzada o el mejor partner de marketing digital (uno que realmente entienda tu negocio y todas sus necesidades), hay algunos cambios que puedes hacer hoy mismo. Créeme cuando te digo que estas acciones acabarán dando sus frutos y ayudarán a que tu flujo de caja crezca.

En primer lugar, empieza por definir los problemas que pretendes resolver y las preguntas a las que quieres dar respuesta con tus datos antes de poner nada en práctica. Esto te ayudará a afinar tus esfuerzos y a asegurarte de que estás utilizando las herramientas y enfoques adecuados para abordar los retos específicos a los que te enfrentas.

En segundo lugar, considera (e investiga) la posibilidad de asociarte con un consultor o especialista en datos que pueda ofrecerte asesoramiento y orientación experta sobre qué herramientas y enfoques son los mejores para tus problemas y preguntas concretas. Esto es especialmente útil si estás trabajando en un reto complejo o único que requiere conocimientos y habilidades especializadas.

En tercer lugar, el trabajo en equipo es fundamental. Debemos colaborar con los miembros del equipo e intercambiar conocimientos y experiencia: como dijo Doug, cuanto más variada sea la experiencia, mejor. Si colaboran estrechamente y comparten lo que saben, podrán poner en común sus conocimientos y experiencia colectiva a la hora de establecer su estrategia de medición. Ten en cuenta que, en un contexto empresarial, cada equipo tiene sus propios problemas y preguntas. Como líder, es importante hacer que los definan, lo que, a su vez, revelará hasta qué punto tu equipo está alineado en torno a las necesidades de la empresa.

La principal lección que debes aprender de esta nota es que el contexto es clave. Al fin y al cabo, entender el comportamiento humano, el panorama empresarial y cómo una empresa y sus clientes generan dinero es lo que hace que un analista digital tenga éxito. Yo no sabía esto hace diez años, pero ahora lo sé y estoy muy feliz de compartir estas ideas contigo. Encuéntranos a Julien, Doug, a mí y a muchos otros Data.Monks en SUPERWEEK 2023 y aprende más sobre lo que realmente importa en la gestión de datos.