Falta el retorno de la inversion en accion
CATEGORIA: Marketing

Falta el retorno de la inversion en accion

Publicado el: 2022-02-14 21:39:00 | 

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Olvídese de predecir el ROI en el entorno digital ultrarrápido de hoy. En su lugar, desarrolle sistemas de respuesta ágiles y reactivos.

El equipo de marketing gastó sabiamente los dólares de su presupuesto. Pero la gerencia no puede ver los resultados.

Cuando una empresa gasta dinero en cualquier cosa, espera ver un «retorno de la inversión», un impulso que tiene cierta correlación con el gasto. Esto estaría bien si el marketing fuera una máquina, con entradas y salidas fijas y medibles. Excepto que vivimos en la «era de la información», por lo que la contabilidad de la era industrial no se dará cuenta de lo que realmente está sucediendo.

El marketing a menudo aparece como un sumidero de costos en el balance general. Su relación con la salida no siempre es obvia. Kathleen Schaub, estratega de gestión y organización de marketing, y Mark Stouse, presidente de Proof Data Corporation, quieren arrojar algo de luz sobre esta situación. Schaub se centra en cómo la complejidad afecta al marketing, mientras que Stouse profundiza en el análisis. Estos dos ángulos convergen en un punto común: la forma antigua de medir el ROI de marketing falla mucho, lo que proporciona una guía imprecisa para los esfuerzos de marketing.

Schaub entra en más detalles en su artículo » El marketing no es una máquina expendedora «. “Los mercados son lo que la ciencia llama sistemas adaptativos complejos. Las interacciones de muchos agentes independientes, tanto individuos como empresas: clientes, empresas, personas influyentes, socios y gobiernos, producen ciclos de retroalimentación que hacen que las situaciones cambien constantemente. El cambio produce muchas incógnitas”. Schaub escribió.

Esos bucles de retroalimentación se han acelerado gracias a la globalización y la digitalización. “No hay espacio para respirar”, nos dijo Schaub, por lo que los especialistas en marketing tienen dificultades para mantenerse al día. Es solo en las últimas décadas que los datos y las computadoras finalmente han proporcionado una forma de ver que esto suceda. “Ahora que las cosas se han acelerado, podemos ver estos patrones en los datos”.

“El retorno de la inversión para el marketing no existe”. dijo Schaub. “Nunca lo ha sido. Nunca será. No en el antiguo sentido estándar. 


Lo único cierto es la incertidumbre.

“El gran cambio, que probablemente sea permanente, comenzó con COVID”, dijo Stouse. “Los circuitos de retroalimentación realmente importan”, continuó Stouse. Ahora necesitaba tener un objetivo de valor, una ruta hacia el valor y la capacidad de rastrear su esfuerzo, como un GPS, dijo. Esto se ejecuta simultáneamente con la desintegración de datos de terceros.

Para obtener una imagen más realista, algunos especialistas en marketing están volviendo a una técnica más antigua: el modelo de mezcla de marketing (MMM). Esta técnica es más común entre las empresas más grandes de Fortune 500, dijo Stouse. Pero era demasiado difícil hacerlo operativo: demasiado lento, demasiado manual, demasiado caro, demasiado difícil de escalar y difícil de entender para la gente.

Hoy, MMM está teniendo una segunda mirada. “La automatización ha eliminado muchos de estos desafíos para operacionalizar el análisis”. dijo Stouse. “MMM se basa en el análisis de regresión de múltiples variables, que es la base fundamental del método científico”. Y esto es convencional y bien entendido, agregó.

Cualquier cambio en el análisis también desencadenará un cambio en la organización. “No se puede seguir teniendo el mismo tipo de organización rígida, de mando y control, jerárquica y aislada y tener estos procesos de negocio en cascada muy rígidos. Son demasiado lentos, demasiado inhumanos, carecen de información, porque la información no puede fluir hacia donde se necesita”, dijo Schaub.

“Seguí preguntando a los CMO y CEOS, ‘¿ya pueden hacer ROI?’”, recordó Schaub. “La respuesta siempre fue ‘no’”. Tenían soluciones alternativas, como la atribución, y empujar el marketing «abajo del embudo» para ayudar a las ventas, «pero al final del día, la gente tiene que renunciar a la fantasía de que [el marketing] puede ser completamente predecible». dijo Schaub.

La gente cree en la causa y el efecto, que con suficientes datos, la estrategia correcta, los procesos de trabajo correctos o suficiente eficiencia, podrían resolver las cosas, dijo Schaub. COVID derrumbó ese sistema de creencias. Para reconstruir, la analítica ayudará, pero las organizaciones también tendrán que realinearse para poder trabajar mejor “en condiciones que necesitan nuestra respuesta en lugar de nuestra capacidad de predicción”. ella dijo.

Si no puede predecir, proyecte

Las empresas aún pueden redactar escenarios y elaborar proyecciones, estableciendo un esquema de cómo se espera que sucedan las cosas. «Luego, debe realizar un ‘seguimiento rápido’ a medida que el futuro se convierte en presente, con un recálculo latente de bajo nivel, para que pueda averiguar dónde se encuentra en relación con esa proyección». Stouse explicó.

Aquí Stouse comparó el análisis de marketing con el GPS. El destino no es un punto de ROI fijo alcanzado en una fecha determinada. En cambio, se puede alcanzar la meta a pesar de los cambios en el tráfico y los desvíos necesarios. Así como el GPS vuelve a calcular, el tomador de decisiones también puede volver a calcular el gasto de mercado o redimensionar el proyecto para adaptarse mejor a la realidad.

Al igual que el GPS, necesita un conductor que pueda tomar decisiones y cambiar de rumbo según sea necesario. Aquí, el vendedor está al volante, asesorado por análisis, capaz de reaccionar ante las circunstancias, aprovechar la oportunidad o reducir los riesgos según sea necesario, explicó Schaub. No es necesario que sea una sola persona, sino que a menudo será un equipo ágil y multidisciplinario que sea más rápido, más inteligente, más innovador y que pueda fomentar la resolución de problemas humanos. “Uno construye a largo plazo, pero el único momento en que puede actuar es ahora”, dijo Schaub.


Aprendiendo a vivir con velocidad

La velocidad de los datos y los ciclos de retroalimentación han aumentado enormemente, cambiando el panorama digital más rápidamente que la capacidad de una empresa para comprender y mantenerse al día.

Aquí el concepto de OODA Loop (Observar, Orientar, Decidir, Actuar) se vuelve relevante. El concepto fue acuñado por el piloto de combate, el coronel John Boyd, quien demostró que si puede hacer esto más rápido que su competidor, se quedará atrapado reaccionando a su última acción mientras ejecuta su próximo movimiento. “Esto es cada vez más donde está el negocio y cada vez más donde está el marketing”, dijo Stouse. “Tienes todas estas variables, y estas variables se mueven a una velocidad que el cerebro humano sin ayuda no puede rastrear”.

“Poder usar software… comprime el bucle OODA”. Stouse dio un ejemplo de la vida real en el que su empresa está trabajando con una empresa de tecnología. “Esta es una gran empresa de tecnología empresarial B2B. Es una empresa de ciclo largo que ha utilizado MMM durante seis o siete años de una manera muy tradicional y convencional”. él dijo. “[P]a vez que el análisis llega a la gente de marketing, está tan desactualizado que la predicción ya no importa… No necesitan cambiar las matemáticas. Necesitan cambiar la velocidad a la que se calcula todo”.

Como señaló Schaub en su artículo, un departamento de marketing puede tener que rastrear hasta 30 variables para proporcionar la información necesaria para comprender cómo son las condiciones actuales. Pero puede que no tome tanto tiempo como cabría esperar juntarlos a todos. La automatización de datos puede acortar el tiempo que se tarda en tejer conocimientos a partir de flujos de datos.

“No pretendo dar a entender que nada de esto sea fácil”, continuó Stouse. “Pero ha mejorado significativamente”. Se pueden usar conjuntos de herramientas como Supermetrics o Datorama (ambos socios de Proof) para recopilar flujos de datos, desinfectarlos, limpiarlos y armonizarlos, y luego canalizar los datos a plataformas como Proof o Tableau.

«Podemos ir a un cliente que tiene datos pero no tiene ningún historial analítico… y los primeros 10 modelos pueden estar en funcionamiento en menos de 60 días». dijo Stouse. Vaya a un consultor tradicional que hace MMM, y «pasarían de 10 a 12 meses antes de que viera su primer modelo».

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Falta el retorno de la inversion en accion
Autor: William Terdoslavich
Fuente: Mar Tech

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