Los roles del CMO y el CIO están evolucionando. Sabemos esto. De este cambio, es más crítico que ambos evolucionen hacia algo con un propósito común, que el cambio de rol en sí. Big Data podría ser la gran idea que acelere la alineación de este propósito, pero por sí solo no lo cumplirá. Eso solo vendrá con la evolución de un nuevo rol en la organización, algo que llamo Gerente de Significado.
Big Data es una gran caja de tonterías
Recientemente estuve explorando cómo los CMO podrían realmente obtener valor de Big Data, y esta semana tengo una nueva charla que debutará en CMS Expo en Chicago llamada Big Data: extracción de valor de una gran caja de tonterías. También estoy en medio de escribir un artículo más extenso sobre este tema. Mientras exploraba, he estado leyendo (mucho) y he tenido la suerte de hablar en profundidad con varios profesionales de datos, académicos y, en general, grandes pensadores sobre el tema de Big Data y marketing.
No hay duda de que Big Data es el Gangnam Style de negocios de este año. Es lo que todos los niños están bailando. Ahora bien, la práctica en sí, por supuesto, no es nueva. Las empresas han estado utilizando varios métodos para aprovechar grandes conjuntos de datos para la estrategia comercial durante eones, mucho antes que las computadoras. Incluso el término en sí no es nuevo. Se remonta, según algunas fuentes, a unos 20 años cuando John Mashey, el científico jefe de Silicon Graphics, utilizó el término en una presentación (todavía sorprendentemente relevante) llamada “Big Data and the Next Wave of Infrastress”.
Qué es Lo nuevo es que las capacidades de la tecnología y la tasa de cambio en la organización han aumentado exponencialmente. En un estudio reciente, el CMO Council descubrió que dos tercios de los vendedores y ejecutivos de TI ahora sienten que Big Data puede generar oportunidades comerciales centradas en el cliente. Pero, simultáneamente, el 52 % de los especialistas en marketing y el 45 % de los ejecutivos de TI creen que los silos funcionales aún impiden la acumulación de datos y, por lo tanto, dificultan cualquier tipo de estrategia centrada en el cliente.
Ciertamente he visto esto directamente en nuestro propio trabajo con grandes empresas. Básicamente, los especialistas en marketing están leyendo montones de artículos e informes de investigación sobre cómo Big Data podría ser lo mejor desde el pan rebanado. Pero no tienen idea de cómo hornear.
Y aquí está la cosa:
Nosotros, los especialistas en marketing, estamos conectados para equivocarnos
En 2008, el historiador de la ciencia Michael Shermer acuñó la palabra “patternicidad”. En su libro The Believing Brain, lo define como “la tendencia a encontrar patrones significativos tanto en el ruido significativo como en el sin sentido”. Continúa diciendo que los humanos tienen la tendencia de “infundir estos patrones con significado, intención y agencia”. Él llama a esto “agencia”.
Entonces, como humanos, estamos programados para cometer dos tipos de errores que tienen relevancia aquí.
Errores de tipo 1, donde vemos “el falso positivo”, o el patrón que en realidad no existe. Y los errores de tipo 2, el falso negativo, en los que no vemos el patrón real que realmente existe.
Los especialistas en marketing están aún MÁS programados no solo para cometer errores de tipo 1, sino también para la “agencia” que los acompaña.
Debido a que muchos especialistas en marketing están presionados, er… convencidos de usar el análisis como “prueba de vida” de la estrategia presentada, las metodologías de medición se basan en asegurarse de capturar TODO lo que parezca éxito. Los paneles de análisis web, que se agitan a través de “pequeños datos”, son vallas publicitarias para los errores de tipo 1. ¿Más tráfico? La luz es verde. No importa que la razón por la que tenemos más tráfico es porque algo que acabamos de publicar se volvió viral de mala manera (el tráfico web de Chick-fil-A se cuadruplicó en el lapso de un mes el verano pasado durante la controversia sobre los comentarios de su CEO sobre la comunidad LGBT comunidad). ¿Eso es algo bueno?
Una mentalidad de “marketing basado en datos” ha empujado a muchos especialistas en marketing a luchar para encontrar patrones de éxito que pueden o no estar allí. Vemos un mayor tiempo en el sitio y lo llamamos “compromiso” sin saber que en realidad es frustración porque los usuarios no pueden encontrar lo que están buscando. Vemos los “me gusta” como un indicador de éxito en Facebook, sin reconocer que las personas realmente tienen que “gustar” su página antes de poder comentar cuánto lo odian.
Matrimonio de lo racional y lo emocional
Tuve el privilegio de poder sentarme y hablar en profundidad con Wilson Raj, quien es el Director Global de Inteligencia de Clientes en SAS. Dijo algo que realmente resonó conmigo: “los datos, aunque poderosos, son solo la mitad de la historia. La otra mitad es entender las necesidades emotivas de nuestro cliente. ¿Cuáles son sus aspiraciones, miedos, sueños, deseos, etc.?”
Entonces, ¿cómo empezamos a equilibrar ambas cosas? y extraer valor? Wilson nuevamente lo enmarcó bien:
“Los CMO deben preguntarse: ‘¿Tengo los datos?’ Si la respuesta es ‘sí’, pero no puedo llegar a ella, no tengo un problema de Big Data, tengo un problema de análisis. Pero si la respuesta es ‘no’, entonces el CMO debe comenzar a examinar dónde puede obtenerlo y agregar los vínculos que faltan”.
Y esto es importante para nosotros como especialistas en marketing. Porque para preguntar correctamente, “¿tengo los datos?” primero debemos responder “¿qué datos pequeños se necesitan?” Como nota al margen aquí, mi colega Allen Bonde tiene una excelente publicación sobre la idea de los datos pequeños aquí.
Aprendiendo a hacer mejores preguntas
Los mercadólogos DEBEN entender que los datos que tenemos siempre están incrustados como parte de un contexto. Nuestros datos tienen sesgos inherentes precisamente porque son NUESTROS datos.
Para que Big Data tenga algún valor más allá de la información que ya tenemos, necesitaremos ir más allá del uso de análisis como un método para “probar” el éxito o el ROI, y en su lugar usar datos y mediciones como un método para mejorar el proceso continuo al de la que derivamos una percepción más significativa. Sí, hemos estado hablando de esto durante años, pero esta vez realmente necesito hacerlo.
Necesitaremos roles en nuestro equipo (que diría que aún no existen) que puedan quitar las capas de Big Data para hacerlo pequeño. Estos no son necesariamente científicos o matemáticos. Estas personas tendrán el talento para hacer preguntas avanzadas sobre nuestros datos, nuestros clientes y personas influyentes, y aplicarán el arte de escuchar, conversar y sintetizar para transformar hechos y resultados en información significativa.
¿Quienes son esas personas?
Parece que estoy hablando de lo que conocemos como periodistas. O tal vez es un investigador talentoso. O tal vez sea una nueva habilidad para el científico de datos. O, tal vez este ES el papel del futuro Influence Marketer. Sinceramente, aún no lo he decidido.
Lo que sí sé es que si Big Data va a ser algo más para el vendedor, además de una gran caja de tonterías y distracciones, entonces este rol DEBE existir. Por ahora lo llamo el Gerente de Significado.
Hablaré sobre el rol de Gerente de significado, big data y más como panelista en el próximo episodio web de Customer Edge TV llamado “Empoderando al vendedor moderno” en vivo el jueves 27 de junio. > ¡Regístrese ahora!
Esta publicación apareció originalmente aquí y se ha vuelto a publicar con el permiso del autor.
