En opinión de Raído, Chief Digital Officer de la empresa Deyde DataCentric, recopilar datos o medir si luego no usas esos insights para activar operaciones que resuelvan problemas de negocio no vale de nada: “De nada sirve, por ejemplo, medir el NPS, si luego no desencadeno actividades para retener a clientes en riesgo de abandono, o no activo como embajadores a aquellos clientes que han dicho que recomendarían a mi marca -señala el directivo- Muchas empresas tienen departamentos de sesudos data scientists o potentes CRM, pero luego ni siquiera te reconocen cuando les llamas por teléfono y cada vez que hablas con ellos es cómo si no te conocieran en absoluto”
¿En qué momento se encuentra el sector de la investigación de mercados y del data analytics en España? ¿Y a nivel global? ¿Hay mucha diferencia entre lo que se vive en el sector a nivel local respecto a otros mercados?
Creo que vive un momento de gran pujanza, todo el mundo busca modelos analíticos que le permitan resolver problemas de negocio o automatizar operaciones. Obviamente, las grandes tecnológicas americanas lideran la implementación de plataformas dirigidas por datos que generan un valor personalizado. Es algo de lo que debemos aprender. En España aún es frecuente abordar el Big Data y la inteligencia artificial con un aura de misticismo, considerando el data science como una tecnología plug&play que resuelve problemas mágicamente. Eso obviamente no es así, el modelo analítico más complejo no sirve si es una caja negra o se basa en malos datos. Y como dice el propio Google, no es que tengan los mejores algoritmos, simplemente tienen más datos.
Llevamos dos años de pandemia, en un escenario convulso donde las empresas y sus marcas se han encontrado muchas veces perdidas, sin poder reactivar sus negocios, sin localizar nuevos nichos de mercado, sin conocer el comportamiento o demandas de sus consumidores… ¿Cree que la pandemia ha puesto en valor la investigación dentro del área de marketing, el conocimiento dentro de las empresas?
Si, sin duda, la pandemia le ha dado un fuerte empujón a la digitalización. Y lo digital hace más fácil la recolección de datos y medición de datos. Por otro lado, ya desde la crisis financiera cualquier inversión de marketing tenía que estar soportada en datos o probablemente sería cortada. En cualquier escenario de decrecimiento económico el conocimiento del consumidor es fundamental para que la empresa pueda sobrevivir.
La investigación y controlar la data sirve para contrastar, explorar y conocer a los consumidores para ahorrar esfuerzos, dinero y tiempo. ¿Cree que todos los anunciantes/empresas españolas tienen claro estos conceptos?
En mi opinión, para eso y mucho más. No sólo podemos conocer mejor nuestros mercados y minimizar riesgos. Hoy por hoy, tenemos tecnología y datos para poder alcanzar el sueño marketiniano de poder enviar el mensaje correcto, a la persona correcta y en el momento correcto. Una prueba es nuestra plataforma de marketing automation Xcampaign, que permite enviar un millón de correos completamente personalizados para mostrar un contenido relevante para cada usuario a nivel individual o para que lo reciba en el momento del día donde suele estar leyendo emails.
¿Qué niveles de inversión en investigación y data marketing se han alcanzado en 2021? ¿Crecerá el negocio de nuevo en 2022 o volveremos a ver cómo las empresas recortan en investigación y data aplicada al negocio?
Seguimos siendo muy optimistas en cuanto al momento dulce que vive el mundo de los datos. Las estimaciones de la industria en estados unidos son alentadoras. Se estima que el mercado de Big Data y Analytics crezca el doble de aquí a 2028.
Desde su posición y conocimiento del mercado ¿Cree que es viable construir estrategias de marketing y desarrollo de negocio dando la espada a la investigación?
Por supuesto que cualquier decisión que no esté basada en datos y solo en la intuición tiene más probabilidades de fracasar. Eso no significa que la intuición y la observación humana ya no valgan, pero ahora mismo podemos testar y probar estas pistas para refrendarlas con datos o desecharlas.
¿Se puede hacer marketing en base a la intuición y tener éxito? Dicho de otra manera ¿se puede sobrevivir sin cultura del dato y su análisis?
Como decía, poder se puede, pero multiplicas tus opciones de fracasar. Probando e iterando en base a datos, generas una mejora continua y descubres insights de por qué tu mercado hace, lo que hace.
Según estimaciones de Insights + Analytics casi el 15% de las empresas todavía no ha estudiado nunca al consumidor en su toma de decisiones. ¿Qué es más peligroso para una empresa, no apostar por el data science y la investigación u operar sin datos? ¿Es tan perjudicial medir todo como no medir nada?
Recopilar datos o medir si luego no usas esos insights para activar operaciones que resuelvan problemas de negocio tampoco vale de nada. De nada sirve, por ejemplo, medir el NPS, si luego no desencadeno actividades para retener a clientes en riesgo de abandono, o no activo como embajadores a aquellos clientes que han dicho que recomendarían a mi marca.
Muchas empresas tienen departamentos de sesudos data scientists o potentes CRM, pero luego ni siquiera te reconocen cuando les llamas por teléfono y cada vez que hablas con ellos es cómo si no te conocieran en absoluto.
Las empresas ya generan mucho conocimiento propio que les retroalimenta ¿Cuáles son las claves para aprovechar ese conocimiento de forma óptima?
Es muy importante la comunicación de los insights aprendidos. Que los departamentos de datos no sean silos, sino, sobre todo, apoyen trasversalmente a la organización a conseguir sus objetivos estratégicos.
En la propuesta de valor de Deyde DataCentric, actuamos sobre todo el ciclo del dato: desde la calidad del dato para tenerlo depurado y relacionado internamente, a poder relacionarlo con datos externos, extraer insights a través de modelos analíticos; hasta poder activar campañas de captación y fidelización.
“A medio plazo, la observación humana, la formulación de hipótesis y la creatividad estarán mejor comandadas por nuestros cerebros. Lo que podemos con la Inteligencia Artificial es industrializar todas estas actividades y con ello nuestro aprendizaje”.
¿No son tan dañinos para las decisiones estratégicas los datos desorganizados, no estructurados o bien analizados como no contar con ninguna información en base a estudio o recogida de data?
Desde luego, acumular datos sin organización ni relación es una especie de síndrome de diogenes.
El análisis de datos o data driven se ha convertido en algo transversal que afecta a todas las áreas de una empresa ¿Qué necesidades tiene actualmente las organizaciones en este sentido?
Básicamente en 3 direcciones: Uno, para tomar mejores decisiones; dos, para mejorar operaciones; y tres, para desarrollar modelos de negocio basados en datos (data monetization).
¿Qué aplicaciones del data y el conocimiento al negocio de las empresas, de las diferentes posibilidades que existen, son las más importantes en estos momentos para las marcas? ¿Cuáles son las aplicaciones clave, en definitiva?
Hay muchas. Yendo a la última aplicación que comentaba, data monetization. Destacaría la importancia del data-sharing y de generar ecosistemas de compartición de datos entre empresas, organismos y consumidores. Este es un tren que con el nuevo proyecto de ley europeo del Data Act, la UE intenta no perder.
Hablando de tecnología, concretamente de IA aplicada al campo del research y el data science ¿Cree que suplirá algún día la máquina al cerebro humano en el terreno de la investigación? ¿Cuándo podría suceder ese punto de inflexión?
Sin atreverme a hacer predicciones futuristas de cómo será el futuro en unas décadas. A medio plazo, la observación humana, la formulación de hipótesis y la creatividad estarán mejor comandadas por nuestros cerebros. Lo que podemos con la Inteligencia Artificial es industrializar todas estas actividades y con ello nuestro aprendizaje.
En plena era de la desinformación y la manipulación mediática e informativa, la duda sobre el conocimiento que aportan las empresas de investigación (así como de los medios y otras fuentes de información) es permanente ¿Cómo pueden avalar su trabajo los players del sector desde el punto de vista de la transparencia y la ética profesional?
Pues justamente con ética, transparencia y resultados. A este último aspecto, es importante trabajar las expectativas sobre esos resultados; que algunas veces se han inflado, haciendo creer que se puede pronosticar sin lugar a duda el futuro. Y eso es algo que no está al alcance del data science actual. Las nuevas técnicas nos permiten predecir mejor algunos valores u escenarios. Eso nos pone en una mejor situación competitiva, pero siempre debemos considerar que con datos del pasado nunca vamos a acertar al 100%.
Para terminar, le pido un ejercicio de sinceridad ¿Cree que la actividad de la investigación de mercados y del data marketing está correctamente regulada por parte de las diferentes administraciones españoles y europeas? ¿Qué les diría a todas aquellas voces críticas que demandan un mayor control y defensa sobre el anonimato y la protección de datos?
Nuestra regulación es ya la más exigente del mundo. Eso no está mal, se están protegiendo un derecho fundamental como es el de nuestra privacidad. Es crucial que las empresas que gestionemos datos lo hagamos de una manera transparente con nuestros usuarios. No por las multas que te puedan caer, sino para que los usuarios confíen en compartir cierta información Los usuarios conseguirán mejores servicios y experiencias y las empresas prosperarán.
En Deyde DataCentric desde el diseño de cualquier solución de datos lo hacemos bajo el paraguas del cumplimiento legal y ético. Es lo que llamamos “compliance by design”. Ninguna iniciativa o proyecto de utilización de datos debe estar al margen del análisis legal desde su concepción.
Este contenido es una extensión del ‘Anuario de Investigación y data 2022’ de El Publicista, lanzado al mercado el pasado mes de mayo y cuya edición digital