Los datos son muy importantes, los datos contienen mucho valor, son el petróleo del s. xxi. Ya no tenemos dudas, en cultura también queremos esos datos, queremos gestionarlos y analizarlos, tomar decisiones en base a ellos.
Datos de nuestras ventas y datos de todos los puntos de contacto con nuestros clientes. Así, hablamos de datos de ticketing (las entradas vendidas y sus clientes), pero también, de los datos de interacción de los usuarios con nuestra web y nuestros emails, también los datos de la eficacia y de la eficiencia de nuestras campañas de publicidad o de email marketing.
Necesitamos esos datos y los necesitamos relacionados, centralizados y accesibles.
De otra manera no podremos evaluar cómo van las ventas de nuestro espectáculo, ni priorizar la siguiente campaña de marketing, ni identificar la audiencia a la que dirigirla, ni el segmento en el que es más fácil crecer. No podremos tener una visión completa de nuestros clientes, segmentarlos y personalizar nuestro relato para serles relevantes en la cruenta batalla por la atención.
Y con el mix de herramientas adecuados todo esto no solo es posible, es relativamente fácil: ticketing, web con Google Analytics bien configurado, incluyendo el ecommerce, plataformas de publicidad y de email marketing bien codificadas (y bien conectadas) a Google Analytics, un CRM que lo centralice todo con un data lake que integre también las fuentes de datos externas y una herramienta de análisis accesible a explotaciones externas. Herramientas abiertas, comunicables entre sí vía API.
En este punto de desarrollo analítico (de digitalización) estamos. Organizaciones con todo este mix implementado y a velocidad de crucero, con recursos humanos (internos y/o externos) dedicados a ello, otras avanzando poco a poco con ese horizonte.
Y nos asomamos a una nueva etapa, sumaremos a ese equipo dedicado un recurso de capacidades enormes. Hablamos, o sorpresa, de la IA, de agentes de inteligencia que van a actuar como compañeros de trabajo con gran habilidad y tiempo para analizar datos, para darnos consejos y ayudarnos a tomar decisiones, llegado el momento, incluso para tomar algunas de ellas.
En este marco emerge una nueva necesidad: Asegurar el dato. Estamos hablando de muchos datos, de fuentes muy diferentes, que requieren de unos protocolos de codificación y de una supervisión continua. Google Analytics mal configurado, con diversas etiquetas midiendo (una la puso la mano derecha la otra la izquierda), campañas no correctamente identificadas, una web en la que no podemos identificar el evento, pocos datos sobre el evento o poco actualizados. Todo esto será ruido, ruido que esconda la señal.
La máquina cuenta con sus estrategias para depurar ruido, sí, pero el ruido siempre molesta. El mejor algoritmo del mundo con mal (o poco) dato siempre perderá contra el mejor (y más) dato y cualquier otro algoritmo. Antes, en la era de ayer, esto era menos crítico. Usábamos el dato, recurrentemente, sí. Pero no continuamente, no automatizadamente.
Estamos a punto de contar con potentísimas herramientas para mejorar nuestro marketing, se alimentan de datos. Nos aportarán más valor si su dieta es diversa, de lo necesario y nada más, limpia y sin errores. Tengámoslo en cuenta.
Y recordemos otra cosa. Algunos datos necesitan tiempo. Necesitamos acumular series históricas suficientes (con ese nivel de calidad, claro). Y si el mejor momento de plantar un árbol fue hace 20 años (esta es la cifra del proverbio chino, para los datos, con 1 año vamos bien), el segundo mejor momento es: ahora.
