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Especialistas en marketing abordan los desafíos de los datos para impulsar el crecimiento

Kimberly A. Whitler, Raj Venkatesan 10 Jun 2022
Especialistas en marketing abordan los desafíos de los datos para impulsar el crecimiento especialistas en marketing pueden abordar los desafíos de los datos para impulsar el crecimiento

Una herramienta basada en la investigación ofrece a los especialistas en marketing métodos para diseñar una arquitectura de análisis que se adapte a las necesidades comerciales.


Imagine que acaba de ser ascendido a gerente en una gran empresa de alimentos y estará a cargo de una popular marca de dulces que se vende principalmente en tiendas de comestibles. La marca ha estado decayendo durante algún tiempo, y tienes que averiguar el origen del declive y solucionarlo. ¿A qué te dedicas? Si es como la mayoría de los especialistas en marketing, recurre a informes y estudios de mercado fácilmente disponibles para encontrar la respuesta. Pero, ¿es este el mejor enfoque?

Los especialistas en marketing de hoy son más responsables que nunca de aprovechar la adquisición de datos, la integración y los esfuerzos analíticos de su empresa para dar forma a una mejor experiencia del cliente (CX). De hecho, un estudio reciente de McKinsey encontró que el 83% de los directores ejecutivos globales esperan que los especialistas en marketing sean un motor importante para la mayor parte o la totalidad de la agenda de crecimiento de su empresa. A pesar del papel cada vez más importante de los líderes de marketing en el desarrollo de la capacidad analítica, muchos todavía luchan por ir más allá del objetivo conceptual de “ofrecer valor analítico” para utilizar la analítica para impulsar el crecimiento. En el mismo estudio de McKinsey, el 23% de los directores ejecutivos indicaron que no creen que sus especialistas en marketing sean capaces de cumplir con la agenda de crecimiento.

En nuestra investigación sobre esta brecha entre la disponibilidad y la capacidad de análisis de marketing, hemos interactuado con más de 200 ejecutivos senior de todo el mundo en seminarios, visitas in situ, observaciones, compromisos de consultoría y entrevistas. También nos asociamos con el proveedor de software de análisis Teradata para recopilar datos de encuestas de 300 ejecutivos. Una fuente importante de variación en la capacidad de los líderes de marketing para ofrecer trazas de valor analítico hasta donde obtienen sus datos. Descubrimos que existe una tendencia a confiar en los datos e informes existentes en lugar de comenzar con un borrón y cuenta nueva para trazar un mapa de lo que se necesita. En muchos casos, los informes existentes son simplemente insuficientes o ineficaces para abordar los problemas de CX.

Nuestras entrevistas y experiencia con CMO exitosas sugieren que para abordar este problema, los especialistas en marketing deben comprender primero el desafío comercial estratégico, identificar los datos necesarios y luego diseñar la solución analítica adecuada. En algunos casos, esto puede significar adquirir nuevos datos, acceder a nuevos datos dentro de la empresa o incorporar las habilidades analíticas que faltan en el equipo actual. Es importante destacar que este enfoque aumenta la probabilidad de que los especialistas en marketing utilicen mejores fuentes de datos y métodos analíticos que se relacionen directamente con sus desafíos comerciales.

La herramienta de lienzo de análisis de marketing

Para ayudar a los especialistas en marketing a abordar estos desafíos, creamos una herramienta que guía el proceso de diseño de una arquitectura analítica: Marketing Analytics Canvas (MAC). El objetivo es proporcionar una hoja de ruta que ayude a los especialistas en marketing a abordar los desafíos de la experiencia del cliente en los que la analítica juega un papel clave. Confiamos en la familiaridad de los especialistas en marketing con los planos de tecnología de marketing y los mapas de viaje del cliente para crear una herramienta que les permitiera ir más allá de los datos e informes existentes para pensar en cómo resolver problemas desafiantes de CX.

El MAC proporciona un marco estructurado para elaborar el desafío analítico, las opciones que se pueden probar para abordarlo, las consecuencias comerciales o financieras que se esperan de la implementación de las opciones, y los datos y métodos analíticos para medir y estimar las conexiones entre las opciones estratégicas y consecuencias comerciales y financieras. (Consulte “El lienzo de análisis de marketing”).

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Esta herramienta ayuda a abordar los desafíos de análisis de los especialistas en marketing de dos maneras. Primero, al anclar la solución en el desafío comercial estratégico central, este enfoque aumenta la probabilidad de que los datos y los análisis ayuden a resolverlo. En segundo lugar, abre la mente de los especialistas en marketing a permitir que las hipótesis impulsen la identificación de los datos necesarios y el método analítico en lugar de lo que está disponible o se ha utilizado en el pasado. Esto aumenta la probabilidad de que los datos y los análisis que se utilizan sean los más adecuados para el desafío empresarial.

Compare.com: un estudio de caso

Para brindar información sobre cómo usar el MAC, ofrecemos el caso de estudio de Compare.com, un sitio web de comparación de compras que brinda a los clientes una lista de cotizaciones disponibles en tiempo real de proveedores de seguros automotrices afiliados. Su oferta es única en el mercado estadounidense porque los clientes reciben cotizaciones de precios reales (en contraste con las estimaciones proporcionadas por otras empresas) después de completar un cuestionario.

Un desafío estratégico significativo al que se enfrentó Compare.com en 2016 fue la baja y la disminución de las tasas de finalización de sus cuestionarios: 12% en marzo de 2016, después de un pico del 18% en enero de 2016 (una disminución del 33% en tres meses). Mejorar las tasas de finalización fue un objetivo fundamental, dado que Compare.com recibe pagos solo cuando un cliente completa un cuestionario y acepta una cotización proporcionada por un socio de seguros en la plataforma.

Para comenzar el desarrollo de su MAC, Compare debatió tres opciones para resolver el desafío de la tasa de respuesta al cuestionario: (1) crear una aplicación móvil, (2) obtener correos electrónicos de los clientes para que puedan completar el cuestionario más tarde y (3) proporcionar una anuncio de banner que predijo la prima de seguro que se ofrecería a un cliente. La empresa seleccionó la opción “predecir la prima” para la prueba inicial en función de la velocidad con la que podía probarla, las estimaciones que indicaban que probablemente produciría un impacto más inmediato y las limitaciones asociadas con las otras dos opciones. Por ejemplo, a Compare le preocupaba que los consumidores no descargaran una aplicación móvil y que la conexión por correo electrónico pudiera no funcionar debido a los filtros de spam.

Como se muestra en “El lienzo de análisis de marketing de Compare.com”, la razón para elegir el anuncio de banner predictivo fue que los clientes se sentirían motivados a completar el cuestionario si veían una estimación de los ahorros que podrían obtener de Compare.com. Mejorar las tasas de respuesta al cuestionario se traduciría directamente en tasas más altas de clientes que hacen clic y compran una de las pólizas que se les presentan, aumentando posteriormente los ingresos totales que Compare.com obtendría de los proveedores de seguros. El MAC también incluyó otros procesos que la compañía ya estaba utilizando para mejorar las tasas de finalización de cuestionarios, incluido el suministro de cuestionarios en una sola página, la solicitud de información del vehículo primero y la información personal después, el llenado previo de formularios para clientes provenientes de sitios web de corredores. y pedirles a los clientes direcciones de correo electrónico para que se les pueda enviar el cuestionario. La iniciativa de predicción de primas necesitaba mejorar las tasas de finalización más allá de estas acciones de statu quo. El MAC ayudó al equipo a formalizar el problema, diseñar la solución y probar los resultados. Si no se hubiera utilizado el MAC, Compare.com probablemente habría dirigido sus esfuerzos a rediseñar la experiencia del usuario del cuestionario en lugar de explorar la opción de predicción premium.

Los resultados proyectados de la implementación del banner de predicción fueron una mejora del 15% en las tasas de finalización del cuestionario y un aumento correspondiente en los ingresos de los proveedores de seguros.

Muchos equipos de marketing no logran estructurar el desafío empresarial de una manera que ayude a identificar los datos adecuados y los métodos analíticos necesarios para abordar las oportunidades y los desafíos.

Al completar el MAC para este desafío comercial en particular, el equipo de Compare.com detalló los datos necesarios para realizar las pruebas, las fuentes de dichos datos y los métodos analíticos requeridos. Es importante destacar que estos son los pasos finalesde completar el lienzo, para garantizar que se identifiquen los datos y los métodos analíticos correctos. Los visitantes del sitio web de tres estados fueron asignados al grupo de prueba para recibir las primas previstas como un banner publicitario tan pronto como llegaran a Compare.com. Los visitantes del resto de los estados estaban en el grupo de control. La prueba mostró una mejora del 4% en las tasas de respuesta al cuestionario y una mejora del 6% en los consumidores que optaron por comprar un seguro de uno de los proveedores. Una prueba de seguimiento mostró una mejora del 22% en las tasas de finalización entre los consumidores que optaron por recibir una prima prevista después de responder cinco preguntas antes de completar el resto del cuestionario. Los resultados de estos experimentos motivaron a Compare. com para explorar empujones personalizados para mejorar las tasas de finalización en función de las preferencias de los diferentes segmentos de consumidores. El uso de MAC permitió al equipo adoptar nuevos métodos para mejorar la CX del sitio web y desarrollar nuevos métodos de análisis para resolver los desafíos estratégicos de la empresa.

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A pesar de que a la mayoría de los líderes de marketing les gustaría aprovechar los datos y el análisis de manera más eficaz, muchos continúan teniendo dificultades. No es por falta de interés o voluntad, sino más bien porque muchos equipos de marketing no logran estructurar el desafío comercial de una manera que ayude a identificar los datos adecuados y los métodos analíticos necesarios para abordar las oportunidades y los desafíos.

Considere el ejemplo de la introducción. Muchos gerentes a cargo de una marca de dulces popular que enfrenta un declive comercial recurrirían inmediatamente a datos disponibles y métodos previamente probados. El problema es que estos informes y esfuerzos pueden pasar por alto los efectos macroeconómicos. Es posible que no reflejen un cambio en los hábitos y prácticas de los consumidores. O podrían ignorar cambios competitivos recientes y significativos. La herramienta Marketing Analytics Canvas permite a los líderes de marketing dar un paso atrás y diseñar un enfoque impulsado por el desafío empresarial para que luego puedan adquirir los datos correctos y emplear una metodología para abordar el problema de manera más efectiva. Al seguir un marco fácil de usar, los especialistas en marketing pueden evitar poner el proverbial carro antes que el caballo.

Fecha original de publicación: Dic. 8 2021

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Foto perfil de Kimberly A. Whitler, Raj Venkatesan
Kimberly A. Whitler, Raj Venkatesan Kimberly A. Whitler es la profesora adjunta de administración de empresas Frank M. Sands en la Darden School of Business de la Universidad de Virginia, ex directora general y directora de marketing, y autora de Positioning for Advantage: Techniques and Strategies to Grow Brand Value (Prensa de la Universidad de Columbia, 2021). Sus artículos para Forbes , donde es colaboradora principal, han obtenido más de 4 millones de visitas. Raj Venkatesan es el profesor Ronald Trzcinski de Administración de Empresas en Darden. Es coautor de Cutting-Edge Marketing Analytics (Pearson Education, 2014) y The AI ​​Marketing Canvas (Stanford Business Books, 2021). Más de 275.000 personas han participado en su curso de Coursera sobre análisis de marketing.
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