El software de análisis brinda datos, los estándares brindan conocimientos

Los equipos de marketing tienen acceso a una cantidad sin precedentes de datos y conocimientos de los clientes, pero demasiados no son procesables ni útiles. Puede ser fascinante que el 40% de sus clientes sean de Kansas, pero ¿cómo ayuda eso a su negocio?

Los equipos de marketing necesitan estándares más altos para lo que se considera conocimiento. La IA ahora se utiliza en herramientas de análisis para descubrir información más rápido de lo que puede leerla. Mira cómo lo hace Google Analytics.

No puede permitir que el software de análisis le diga qué es una idea. Solo tu equipo puede determinar eso. Por supuesto, el software puede ayudar, pero la decisión final es suya. Si no cumple con los estándares, su equipo comerá el equivalente a las ideas de "comida rápida".

El auge de las perspectivas de la comida rápida

La comida rápida sabe bien pero es baja en nutrientes. Me encanta Popeyes y haré un esfuerzo de vez en cuando para conseguirlo. Sin embargo, no pretendo tomar decisiones saludables al comer allí.

Trabajo con equipos de marketing y veo "perspectivas de comida rápida" en todas partes. Informan métricas que no les interesan, como vistas de página, tasas de rebote, etc. Celebran cuando sus Me gusta se disparan a un objetivo arbitrario sin tener en cuenta esta métrica.

Los conocimientos deben impulsar los comportamientos. ¿Cambia su estrategia cuando una métrica sube o baja? Si no, ¿por qué los persigues? Sería como consultar el clima todos los días pero elegir usar lo que quieras sin importar el pronóstico.

Al igual que la comida rápida, este tipo de realizaciones pueden sentirse muy bien.

Una vez trabajé con un equipo de marketing que medía el rendimiento de sus agencias en función de las visitas a la página. Su gasto pagado se ha dirigido a los canales con más visitas. No ha habido suficiente discusión sobre lo que hacen los usuarios después de que aterrizan en el sitio.

Su equipo necesita tener una dieta balanceada Los vistazos de comida rápida están bien de vez en cuando, pero no el pan y la mantequilla.

Las ideas de comida rápida también son populares porque dan la impresión de que alguien está basado en datos. El simple hecho de trabajar con números puede dar confianza a cualquiera. Sin embargo, no dejes que los medios justifiquen el fin. Basado en datos no se trata de trabajar con números sobre el uso de datos para generar resultados significativos para el negocio.

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¿Cuáles son sus estándares?

Tómese un momento para pensar qué estándares se están aplicando en su equipo. Muchas empresas utilizan por defecto estándares definidos externamente. Sus clientes esperan que respondan dentro de un plazo determinado o esperan un precio determinado de sus productos. Los inversores esperan objetivos de ventas específicos.

Necesita sus propios estándares Una vez trabajé con una empresa de acondicionamiento físico para el consumidor que tenía 30 páginas de estrictos estándares de marca para el tamaño correcto de su logotipo y fuentes específicas para usar.

Como resultado, todos los medios que representaban a la marca siempre fueron coherentes, quizás aplicando estándares demasiado rígidos, pero al menos sabían lo que querían y no querían conformarse con menos.

Las grandes empresas establecen altos estándares para sí mismas.Piense en Gucci por un momento. ¿Crees que les importa por qué la gente no compra sus productos? Improbable.

Hay innumerables razones por las que la gente no compra sus productos. En cambio, Gucci se enfoca en por qué la gente compra y cómo obtener más de esos clientes. No bajan sus estándares, es decir, el precio, sino que los elevan aún más.

Eleve sus estándares de conocimiento

El mundo de los datos está experimentando un cambio fascinante: durante mucho tiempo se trataba de demasiados datos, luego el software y la IA mejoraron, ahora se trata de demasiadas perspectivas: crear estándares para las perspectivas es la solución a largo plazo.

Cuando se trata de conocimientos, lo más importante es poder explicar lo que significan. En mi primer libro, The Data Mirage, analizo la pregunta WDIM o What Does It Mean.

WDIM es un simple recordatorio de que cada hallazgo debe tener una explicación creíble. Por ejemplo, si el 40 % de sus clientes son de Kansas, ¿qué significa eso? ¿Debería cambiar su marketing para centrarse en esta región? ¿Eso es bueno o malo? ¿Son estos los clientes a los que desea dirigirse?

WDIM está comenzando a llegar a la raíz del problema. Elevar el estándar significa que no considera un vistazo hasta que se asocia un WDIM claro. Si alguien comparte información, pregunte por el WDIM. En diapositivas e informes, WDIM debe ser el centro de atención.

Discutir ideas sin WDIM es una pérdida de tiempo. Con el tiempo, su definición de un buen WDIM puede expandirse. Puede que no sea suficiente hacer algunas buenas preguntas. Puede estar buscando conexiones estratégicas con la empresa o relevancia para las campañas actuales.

También puede pensar en imponer criterios técnicos a sus conocimientos, por ejemplo, he ayudado a empresas a establecer requisitos mínimos como:

• Estadísticamente válido
• El patrón se ve durante varios días o semanas.
• Información verificada por dos o más fuentes de datos
• Se basa en un nuevo hallazgo exitoso anterior

Si su equipo recién está comenzando con la información de datos, aún tiene sentido aplicar los estándares desde el principio. No desea construir una cultura que crea en ideas débiles. A largo plazo, esto puede afectar la confianza en los datos. ¿Por qué debería ser así? ¿Alguien confía en las ideas que han demostrado ser inútiles para el negocio?

Para muchos equipos, hacer cumplir los estándares comienza con su personal de datos técnicos. Conocen los datos por dentro y por fuera y son la primera línea de defensa contra la vanidad. Para las personas no técnicas, debe recibir capacitación para aprender a detectar "comida rápida". sobrevivir a la exageración.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las del personal de los autores de MarTech que se enumeran aquí.

Sobre el Autor

Rubén Ugarte es el experto en decisiones, estrategia y datos globales y autor de los libros Data Mirage y Bulletproof Decisions Incremente la rentabilidad y haga que sus equipos sean de clase mundial. Lo ha hecho en los cinco continentes y en tres idiomas. Sus ideas han ayudado a cientos de miles de personas a tomar mejores decisiones.