La data ha dejado de ser una promesa dentro de los equipos de liderazgo para convertirse en un recurso esencial para la toma de decisiones. Ya no es posible entender el marketing sin el respaldo en datos, lo que hace que muchas tendencias que años atrás se encontraban en un estadio de desarrollo inicial, hoy ya se hayan consolidado para avanzar hacia el siguiente paso.
“Estamos transitando un punto de inflexión fascinante en lo que respecta al aprovechamiento de los datos. Se conjugan la democratización de las tecnologías, junto con un mayor entendimiento por parte de equipos de producto, tecnología y marketing sobre la importancia de generar valor concreto y retornos de inversión en cada iniciativa de Data”, señala Martín Carniglia, Executive Director de Data & Marketing Science en R/GA.
En este contexto, el área de Datos de R/GA Argentina identificó los principales temas que marcarán las prioridades en la gestión de datos durante los próximos meses.
Una de las tendencias más recientes está relacionada con la disponibilidad de interfaces que permiten interactuar con la inteligencia artificial a través de modelos open-source o de libre disposición como DALL-E, GPT-3 o Stable Diffusion.
Por supuesto que el potencial de este tipo de tecnología es inmenso siempre y cuando sepamos cómo comunicarnos con estos modelos para que sean más precisos o no caigan en sesgos riesgosos. Pero de todos modos resulta un interesante estímulo a la creatividad.
“Más allá de nuestra postura respecto a la Inteligencia Artificial, estas herramientas construyen un nuevo puente entre equipos de Data Science y las áreas creativas de agencias y marcas. Llegó la hora de familiarizarnos y testear nuevas dinámicas en forma activa”, explica Nicolas Rodriguez, Associate Director de Data Science en R/GA.
Durante mucho tiempo las estrategias de marketing enfocaron demasiados esfuerzos en el análisis descriptivo sin conectar con acciones concretas. Ahora, los equipos más ágiles en la aplicación de los datos priorizan el desarrollo de ciclos de optimización que parten de hipótesis de negocio y construyen experimentos que permiten desde el testeo de creativos, hasta la optimización de experiencias orientadas a la conversión.
Personalizar comunicaciones de marketing siempre ha requerido inputs o señales detectadas a partir del comportamiento de los usuarios. Sin embargo, cambios en políticas de privacidad, harán que las marcas se vean ya no ante la opción sino la obligación de reforzar sus estrategias de gestión de 1st Party Data.
“Todos estos cambios deben ser vistos como una oportunidad para testear nuevas tecnologías, con un stack de ‘MarTech’ flexible y equipos preparados para integrar metodologías de análisis de comportamiento declarativo e inferido”, concluye Martín Bruno, Executive Producer de Data & Marketing Science en R/GA.
Fuente: R/GA
