Los especialistas en marketing disponen de más datos que nunca para obtener información sobre el comportamiento de los clientes. Hemos asistido a una explosión de datos internos y externos en los últimos 10 años, lo que supone un gran desafío para los profesionales del marketing. A medida que aumentan el volumen y la diversidad de los datos, también aumenta la necesidad de científicos de datos que puedan procesar y analizar esta enorme cantidad de datos. La abundancia de datos de los clientes también representa una oportunidad para los especialistas en marketing que tienen acceso a la experiencia en ciencia de datos para mejorar la eficacia de sus audiencias objetivo y mejorar el ROI de su inversión en marketing.

Los datos generados por los sistemas de análisis digital proporcionan información sobre cómo los clientes interactúan con las marcas. Indican la frecuencia con la que los clientes interactúan y cuánto tiempo dedican al sitio web o a las aplicaciones. Los datos de interacción digital de primera mano, combinados con los datos transaccionales, proporcionan una visión más holística del comportamiento de los clientes y proporcionan información sobre el proceso de compra. Además, hay una explosión de datos de terceros que se pueden utilizar para complementar los datos propios disponibles. Por ejemplo, algunas empresas de marketing «mejoran» su actual base de clientes conocidos con atributos de datos externos, como los ingresos, el valor de las viviendas y la presencia de niños, para comprender mejor a sus clientes. Otras combinan los datos digitales anónimos que guardan en los DMP con datos de terceros para obtener información sobre su comportamiento digital, por ejemplo, sus intereses en categorías como los deportes.

Según nuestra experiencia, los datos propios son la fuente de datos más valiosa, ya que proporcionan información sobre el comportamiento real de los clientes. El valor de los datos propios aumenta cuando se mejoran con fuentes de datos externas. Existen desafíos, ya que hay muchos datos de terceros disponibles en el mercado y la mayoría de los especialistas en marketing no tienen el tiempo ni las habilidades necesarias para navegar por la complejidad del ecosistema de datos. Se ven expuestos a los agresivos equipos de ventas de los proveedores de datos, todos los cuales hablan de la calidad de sus datos. Esto crea mucha confusión y, a menudo, lleva a una toma de decisiones poco óptima basada en el instinto.

Hay formas de utilizar la experiencia en ciencia de datos para determinar los datos más valiosos que funcionarán mejor en una situación determinada. La solución de laboratorio de optimización de datos que desarrollamos en BLEND360 es un ejemplo del uso de un enfoque analítico para clasificar el desorden que existe en el ecosistema de datos y determinar las fuentes más valiosas que deberían integrarse en el entorno tecnológico de marketing de un cliente. Los beneficios del enfoque del laboratorio de optimización de datos son el aumento del rendimiento de marketing y la reducción de los costos, ya que los responsables de marketing solo pagarán por los datos que les resulten útiles, al eliminar el despilfarro y aumentar el impacto de sus gastos de marketing.

Hay cuatro dimensiones clave que tenemos en cuenta al crear un cuadro de mando de fuentes de datos externas. El valor predictivo determina la eficacia de la fuente de datos en el desarrollo de modelos predictivos. El valor descriptivo indica la cantidad de información que proporcionan los datos al describir y segmentar la base de clientes. El valor universal indica la cobertura de la población y el valor de calidad indica si los datos tienen valores precisos y una buena cobertura para ciertos atributos. Una puntuación compuesta que combina estas dimensiones se utiliza para crear un cuadro de mando de varias muestras de datos. El cuadro de mando se convierte en la base para clasificar las fuentes de datos y determinar el precio «justo» de cada fuente de datos. Como resultado, los especialistas en marketing pueden tomar una mejor decisión a la hora de determinar las fuentes externas más valiosas y negociar el mejor precio sobre la base de los resultados analíticos. Esto se traduce en un alto rendimiento al menor coste, lo que maximiza el rendimiento de las inversiones en datos.

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