La Asociación de Marketing Directo e Interactivo de Argentina (AMDIA) presentó el primer Summit del año a cargo del Digital Analytics Council de Argentina (DACA): Métricas y analytics: El gran socio estratégico de las organizaciones. Proporcionó una oportunidad a los líderes de la industria, a nivel general, a construir relaciones y compartir puntos de vista, y en particular, a intercambiar las estrategias y tecnologías que utilizan para lograr el éxito en el uso de métricas y analytics.
Bajo la conducción de Tomás Balmaceda (@capitanintriga), Martín Jones, presidente de AMDIA, dio cálidas palabras de bienvenida a la cita de “en DACA by AMDIA se dice: si no se puede medir, no sirve” y abrió el ciclo de charlas.
A continuación, un resumen de cada panel:
Modelos de atribución: medí el verdadero retorno de tu inversión. Leonel Frattesi, Business Consultant en DBi, relató lo sucedido con Mercado Libre: “la metodología que la industria digital utiliza para medir el retorno de inversión está esencialmente rota debido al uso de modelos de atribución sesgados. Para resolverlo Mercado Libre y DBi desarrollaron un modelo de atribución data driven basado en machine learning”. En el caso relatado, la compañía utilizaba distintos modelos de atribución, como el last clic. “Para conocer cuál es la atribución real, le propusimos un modelo que calculara una enorme cantidad de escenarios hipotéticos para poder conocer el retorno real de sus acciones”, sostuvo Leonel. Como learning destacó que, “saber que existe un problema en la industria, y reconocerlo, es clave para poder elegir un modelo de atribución que sea apropiado y así poder medir verdaderamente el retorno de la inversión”.
Descubrí el verdadero valor de tus clientes. Moderados por Nicolás Velenzuela, Founder & CEO Andabi, Gastón Parisier, CEO & Founder de Bigbox; Pedro Ugarte, Digital Marketing Specialist en Globant; Alejandro Lembo, Gerente Regional de E-Commerce de Assist Card Internacional y Lucas Denaro, Gerente de Negocios Digitales en Prüne, intercambiaron sus visiones sobre distintos tópicos.
Gastón de Bigbox preguntó al público: “¿Qué es ser fiel o infiel a la hora de comprar?” y relató “Un día decidí hacer públicos todos los comentarios hasta 3 años atrás y, aunque mi equipo tenía sus dudas, esta acción generó fidelidad”. En cuanto al negocio reveló que “nosotros buscamos que aquel usuario que recibe un regalo, se convierta en regalador en menos de 12 meses. Para ello, tenemos que hacer la mayor segmentación posible para ser eficientes”. El CEO & Founder de regalos originales contó que “tenemos un 30% de respuesta en las encuestas, pero yo quiero saber cómo se hace para que el 70% me responda. Y de estas 100 encuestas, el 96% recomienda BigBox, pero no responden las preguntas. ¿Cómo podemos hacer?”. Un manto de duda se sembró en el auditorio lleno de comentarios para intercambiar. Lucas Decaro, de Prüne sostuvo que “hay dos formas de percibir el valor del usuario: uno es de una manera intangible – el valor que le da las mujeres-, y otra es cómo nosotros valorizamos la marca. Tenemos que estar atentos a las percepciones de riesgo que el consumidor puede tener sobre la marca y actuar sobre ellas con la promesa de marca. Prüne inició en e-commerce en 2008 y buscamos constantemente entender cómo funcionan nuestros consumidores: con qué frecuencia compra, qué frecuencia de compra de carteras, qué frecuencia de compra de zapatos, entre otros, para poder entender su hábito de consumo. Esta fidelidad, la medimos con varios indicadores para poder ajustar los horizontes en cada época”. Alejandro Lembo de Assit Card International reveló que “nuestra clave es la satisfacción del viajero. Garantizar la satisfacción de quien lo utiliza. Nuestros KPI es el servicio al viajero”. En cuanto al valor se refirió a la importancia de entender los momentos de las compañías y garantizar que semana a semana se estén acercando a los objetivos. De Globant, Pedro prefirió contar un caso de una línea de farmacias del exterior que los convoca “desarrollamos nuestros KPI para la creación de una app de compra de la farmacia. Los KPI que detectamos por medio de la utilización de un call center fueron: NPS, Basket Size, Frecuencia de Compra y porcentaje de compra de línea propia”.
¿Cómo medir exitosamente en el próximo Hot Sale? Algunos tips para lograrlo… Gustavo Sambucetti, presidente de CACE y subdirector E-Commerce de Walmart Argentina, subió al escenario. “Para poder medir un Hot Sale debemos fijar los objetivos del negocio: qué hay que medir, cuánto es el valor, cómo lo voy a medir. Este año, por ejemplo, queremos generar ventas por 3.300 millones de pesos, y más de 1.1 millones de transacciones”. Destacó que “es importante hacer el ejercicio de definir el objetivo de negocio – de ventas, marcas- y medir el porcentaje de usuarios que compraron por primera vez. Este dato nos ayuda a saber cómo está creciendo el comercio electrónico”. Nicolás Velenzuela de Andabi sumó que “poder determinar qué inversión se va a hacer, cuánto va a estar por fuera, entender el tráfico y cuántos usuarios se mantuvieron en el tiempo nos va a ayudar a determinar qué modelo de atribución es necesario”.
El desafío de la medición ON/OFF. Moderado por Gustavo Koblinc, Digital Channels Manager en Cablevisión Fibertel y miembro de DACA by amdia. María Zavalski, Directora de Marketing On Line en almundo.com se refirió a “las campañas en google generan un 42% adicional intensificando las ventas offline, y las campañas mobile de google suben un 172% las compras comparadas con las ventas en stores y CCR. Por ello, entendemos la importancia del impacto OMNICANAL como nueva mirada de la gestión digital. La clave en esta gestión omnicanal es asignar valores a los distintos canales”. Por su parte, Veronica Puentes, Social Media Engagement Manager en Movistar – Telefónica remarcó la complejidad de planificar y homologar canales cuando hay distintas culturas internas de comunicación. “La omnicanalidad es el objetivo que se persigue, y va a resultar de un largo proceso de integración del Big Data para poner a punto todos los canales dentro de este paraguas. También, estamos haciendo todo el proceso de transformar las transacciones en relaciones”. Agregó que “el machine learning (ML) nos ayuda a leer indicadores relacionados con sentimientos; para las métricas del engagement aplicamos mucha tecnología cognitiva compleja, donde lingüistas desarrollan algoritmos que permiten trackear sentimientos en real time. También, existen otras métricas como: tiempo, modo de respuesta, tipo de post, quién responde, etc. El 40% de las ventas del canal digital resultan de las redes sociales de la marca, el cliente encuentra allí cuál es la mejor oportunidad”. Por su parte, Sebastián Mantica, E-Commerce Manager en Centrogar mencionó que “logística ha podido evolucionar pasando del “place” (off) al “space” (on). Muchas veces, parafraseando el momento “0” de verdad de Google. A veces es bueno cambiar la perspectiva y entender que el plan termina comenzando por el final”. Contó que “el ticket promedio de compra online es un 45% más alto que los que compran en tiendas. Por otro lado, el 59% de quienes estuvieron online también pasaron por la tienda”.
Panel: Viajes al futuro en data (no es rocket science) Tendencias en data que impactarán en todas las industrias. Moderado por Martín Carniglia, Director de Data & Analytics del Grupo Havas en Argentina y miembro de DACA by amdia. Paola Igarteburu, Account Executive – Large Customer Sales de Google habló de los recientes experimentos que están haciendo dentro de Google: Deep Neural Network, un sistema para identificación de imágenes a través de la inteligencia artificial, por el medio del cual se procesan muchas imágenes que fueron ingresadas al sistema, alimentando una base para su procesamiento e identificación. “Hace 5 años la estrategia de google era Mobile First, todo se programaba desarrollaba y seteaba primero en formato Mobile. Hoy se habla de AI (Artificial Intelligence), el desafío es que una computadora pueda realizar cosas muy generales. Google Cloud Platform tiene muchas herramientas experimentales con las que se puede testear distintas funcionalidades, basadas en ML (machine learning) para la toma de decisiones”. Tomás Viglione, Responsable de Client Measurement para Cono Sur en Facebook, sostuvo que “los ingenieros que realizan “marketing science” dentro de la compañía, consideran que no hay que dejar afuera modelos que pueden ser determinantes para generar impactos. Es más fácil experimentar en el ecosistema digital donde existen muchas alternativas de experimentos puros como Grupos de control sintéticos; experimentos geo-localizados; series de tiempo para forcastear comportamientos de variables a futuro y predecir impactos, por ejemplo, si se invierte más o menos en una campaña de Facebook”.
Con el Analyticis Summit de DACA by AMDIA, el Digital Analytics Council Argentina (DACA) buscó unir a quienes se dedican a la analítica digital, consultores, profesionales y usuarios, para discutir y promover el uso de las herramientas en la gestión de negocios. Además de guiar e impulsar la evolución en el uso y gestión de analítica para optimizar los procesos de marketing y medios.
Fuente: Asociación de Marketing Directo e Interactivo de Argentina.
