Estás leyendo la publicación: Entrevista: Michelle Goodall sobre por qué la abundancia de datos requiere un enfoque de regreso a lo básico
Nuestra entrevista comienza con un estornudo y una breve conversación sobre nuestras experiencias recientes con los síntomas de la gripe. “De todos modos, aburrido, aburrido, aburrido!” declara Michelle, está ansiosa por conversar y hay mucho de qué hablar.
Michelle ha seguido una trayectoria profesional variada en el mundo de las agencias, trabajando en un montón de primicias de marketing digital en el Reino Unido, desde el primer chat web hasta el primer programa de televisión transmitido en vivo en línea.
Trabajó en los primeros eventos y patrocinios de grandes marcas en Bebo y Myspace e incluso en Second Life, antes de dirigirse a Econsultancy, donde sigue siendo formadora principal y escritora de contenido, además de trabajar con su propio grupo de clientes.
Con una gran experiencia en el panorama digital en constante cambio, es una profesional en ayudar a sus clientes a adaptarse a los nuevos desafíos y tendencias.
Uno de los mayores desafíos que enfrentan los especialistas en marketing, dice, es la abrumadora cantidad de datos.
“Muchos especialistas en marketing simplemente están abrumados por la cantidad de datos disponibles. Lo que realmente es y no es útil para ellos, cómo estructurar esos datos para que sean significativos y luego cómo generar información útil a partir de esos datos”.
Empezar de nuevo
Dar un paso atrás y mirar esto de manera práctica es la manera de comenzar a abordar las cosas, dice Michelle.
“Para mí, es una muy buena oportunidad para que los especialistas en marketing sean honestos sobre lo que hacen y lo que no saben sobre los datos. Para volver a lo básico y descubrir qué son realmente los datos, para qué se pueden usar, qué proporciona el mayor valor y luego mirar las cosas atractivas o el ‘arte de lo posible'”.
Cuando Michelle hable con los especialistas en marketing de organizaciones de todos los tamaños sobre cómo se pueden usar los datos para cosas increíbles, usará ejemplos de empresas ricas en datos como Netflix y Spotify. Puede parecer elevado, pero cuando casi todas las industrias pueden ser interrumpidas por empresas como Amazon o Alibaba, es importante predicar un nivel de madurez de datos que ponga a las organizaciones al día.
“Muchas organizaciones, en particular organizaciones y marcas tradicionales y patrimoniales, han tardado mucho en adaptarse al consumidor conectado de hoy y a los datos que generan. La pregunta ‘¿existiremos dentro de cinco, 10 o 15 años?’ realmente juega en la mente del vendedor”, dice ella. “Tomará años que muchas organizaciones sean tan inteligentes como Netflix o Spotify con sus datos, pero es muy importante comprender adónde podría llegar y los pasos que debe seguir para llegar allí”.
¿Qué es importante?
A lo largo de nuestra conversación, que cubre todo tipo de desafíos, Michelle siempre vuelve a una cosa: ¿qué es realmente importante?
Los especialistas en marketing tienen todos estos datos, algunos de ellos valiosos, otros menos. Además de eso, a veces se puede bloquear el acceso a los datos que realmente importan.
“No siempre pueden extraer los datos que son realmente importantes dentro de la organización. Y, en realidad, muchos de esos datos a menudo son inútiles a menos que tenga una forma de estructurarlos correctamente para obtener información y conocimientos prácticos a partir de ellos”.
Averiguar cuáles son esas estadísticas vitales para el negocio y centrar los esfuerzos de marketing en reforzarlas puede ayudar a los equipos a mostrar un valor inmediato. Michelle da el ejemplo de lo social como un espacio invadido por “métricas pony”, un término que estoy adoptando totalmente en mi vocabulario.
“Demasiadas marcas se enfocan en las cosas esponjosas, especialmente en las redes sociales. La oportunidad en lo social se centra en el papel que juega social como un control de temperatura en las cosas, para observar los cambios de comportamiento que están sucediendo frente a nuestros ojos y para estar a la vanguardia en términos de reaccionar a esos cambios.
“No se trata de subirse al carro, se trata de recuperarlo y pensar qué representamos, qué valores tenemos, cuáles son nuestras necesidades y requisitos comercialmente, y qué es lo que realmente valora nuestra audiencia de nosotros. La recopilación y el análisis de datos inteligentes pueden ayudarnos a responder esa pregunta de “valor”.
Cuando los equipos buscan la aceptación ejecutiva de sus esfuerzos sociales, Michelle dice que liderar con la pelusa es una mala idea.
“Elimine la jerga de las redes sociales. Los equipos ejecutivos son personas súper inteligentes: saben cómo tomar decisiones. Pero en realidad, durante demasiado tiempo, los equipos de redes sociales les han dado métricas pony, jerga, y no han logrado conectar el alcance, el sentimiento y la participación en las redes sociales con métricas comerciales significativas.
“Habla como un jefe. Enmarque lo que está haciendo en su idioma. Las eficiencias y la retención son tan valiosas como la adquisición y la conversión. Muchos equipos sociales miden las cosas equivocadas”.
Ya sea que los datos sociales se relacionen con el alcance o la información del consumidor, es clave vincular esos esfuerzos con objetivos comerciales medibles.
Individuos, no números
Para Michelle, los cambios generalizados en la forma en que se manejan y se consideran los datos es otra razón para dar un paso atrás y adoptar una visión más básica de lo que realmente significan los datos y por qué son importantes.
“Para mí, GDPR es una gran oportunidad. Realmente nos hace pensar en lo que es correcto y lo que es ético. ¿Cuál es nuestra relación con nuestros consumidores y sus datos? Se trata de calidad más que de cantidad.
“Hemos devaluado la palabra comunidad, pero en realidad hay tantas cosas geniales que podemos hacer cuando dejamos de pensar en el alcance y los números y, en cambio, pensamos en las personas con las que podemos tener una relación de datos realmente significativa”.
Este enfoque en los consumidores y lo que es importante para ellos, a diferencia de las masas de datos y las innumerables formas inútiles que se pueden aplicar, es la forma de abordar la abrumadora abundancia de datos.
Muchas gracias a Michelle por hablar con nosotros. Puedes encontrarla en LinkedIn aquí.
