En una economía retadora, utiliza los datos a tu favor

Luis Manuel López & redacción LR&A Services

Hoy todo gira en torno a la ?Inteligencia Artificial?, un tópico que se ha popularizado por la cantidad de películas, series e historias de ciencia ficción en al menos 100 a?os y magnificado en los últimos 20. Esto dificulta explicar que en el uso de datos no todo es ni será ni debe ser ?inteligencia artificial?. La inteligencia artificial es un porcentaje peque?o en comparación con lo que las demás áreas de la tecnología intervienen en procesos de negocio, comunicaciones y satelitales, por mencionar algunos.

De acuerdo con John McCarthy, del departamento de ciencias computacionales de la Universidad de Standford, la inteligencia artificial se define como ?la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. Está relacionado con la tarea similar de usar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero la IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables?.

?Porqué mencionamos esto como introducción al texto si aquí de lo que hablamos es de marketing y negocios?, simplemente porque tenemos que dejar de pensar (si no sabemos qué es la IA) que determinada tecnología por el hecho de existir es necesaria para nuestro negocio o nuestra marca. Error. El que existan sistemas automatizados es algo maravilloso pero si tenemos un negocio de restaurantes de nada nos sirve la IA si antes no tenemos modelos de adquisición e ingeniería de datos eficientes que nos ayuden a soportar modelos de negocio rentables, replicables y escalables.

Antes de correr, tenemos que gatear. La utilización de datos de manera eficiente puede ayudar a nuestro negocio y a nuestra estrategia de marketing de manera sobresaliente. El que exista ChatGPT es algo extraordinario pero no significa que venga a sustituir aspectos críticos de la ciencia de datos como son la adquisición e ingeniería de datos o las soluciones de business intelligence. La utilización de datos sobre todo aquellos segmentados para realizar en este caso marketing B2B de alto nivel (Account Based Marketing) puede limitarse a ?simples? pero a la vez robustos modelos que pueden no ser pirotecnia mediática pero si ayudarnos a entender y prospectar de manera precisa la vida y valor de nuestros clientes a lo largo de periodos de tiempo determinados.

Un modelo de regresión lineal puede, de formularse correctamente, darnos más información que 200 empleados durante 30 a?os. Así de simple y así de importante es el buen manejo de datos con modelos adhoc sin llamativos títulos o flamantes sitios web. En la recolección y tratamiento de datos por ejemplo de la industria automotriz y de autopartes, puede ayudarnos a construir predictores altamente eficientes que coadyuven a la proyección de utilidades, plantear investigación de mercados para segmentos desatendidos o bien, analizar costos con variables dependientes e independientes que enriquezcan la administración de un negocio.

Tom O’Regan, de Madison Logic nos dice en el destacado medio de comunicación Demand Gen Report, 3 ventajas que el uso de datos en una estrategia de marketing segmentado (ABM) puede darnos sin ir más lejos ni querer inventar el hilo negro.

1. Identica las cuentas con más probabilidades de comprar – Los datos son clave no solo para comprender las cuentas que están activamente en el mercado, sino también quién dentro de estas cuentas de tendencia está investigando e interactuando con contenido y mensajes relevantes. La investigación B2B y el compromiso histórico son un tesoro de información que revela los temas más importantes que sus cuentas están investigando y de los que hablan.
2. Personaliza la experiencia del comprador – Con hasta el 90 % del viaje del comprador completo antes de que un cliente potencial se comunique con un vendedor, los especialistas en marketing más efectivos interactúan con sus clientes potenciales a lo largo de todo el sales funnel o embudo de ventas,, desde la identificación del problema hasta la selección de un proveedor. Al aprovechar los datos almacenados en múltiples soluciones, puede crear contenido más personalizado que responda a los desafíos y necesidades de cada tomador de decisiones en cada etapa del proceso de compra. Esto le permite entregar mensajes y contenido más personalizados para maximizar la participación de la cuenta y generar una mayor participación de la cuenta a través de una presencia persistente en el mercado.
3. Descubra el impacto en los ingresos – El equipo de trabajo puede comprender mejor el desarrollo de las diferentes cuentas y segmentos mediante el análisis de datos de participación y del pipeline de ventas. En lugar de mirar métricas de vanidad como impresiones, tasas de apertura, visitas al sitio y descargas, priorice puntos de datos como cambios en el volumen en el pipeline, la velocidad y el valor medible de la cuenta. Estos datos permiten adoptar un enfoque basado en datos para la optimización de campa?as que genera más ingresos de las cuentas objetivo, mejora el ROI de sus esfuerzos de marketing y aumenta las tasas de ganancia a través de contenido de marketing más relevante y personalizado para sus cuentas objetivo.

No todo es AI, por lo que antes de correr, permítase explorar y dominar el análisis de datos desde la base de su pirámide, donde ser origina y donde reside el verdadero valor no publicitado.

Fuente: https://www.demandgenreport.com/features/demanding-views/in-a-down-economy-leverage-data-driven-insights-in-your-abm-strategy

IBM https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence