La evolución del Marketing Automation moderno [Parte 1]

Cuando se inician las conversaciones sobre Marketing Automation (MA) en una compañía, en general tienden a centrarse en una decisión tecnológica y suelen, a priori, dejar de lado la estrategia de negocio que debe sustentarla. Hoy en día existe una gran oferta técnica, ya sea a través de empresas independientes consolidadas y focalizadas en MA o de suites de grandes vendors, que han adquirido herramientas que consolidan su Ecosistema de Marketing.

La automatización del marketing es un proceso tecnológico que mejora la interacción de un cliente con una marca o servicio, automatiza y personaliza ese proceso y mide la efectividad del marketing. Al rastrear automáticamente el éxito de los diferentes marketing channels, las empresas pueden optimizar el proceso de generación de clientes potenciales y fortalecer la relación con los mismos.

En este artículo, que se dividirá en 2 partes, veremos cómo ha evolucionado la automatización del marketing, con sus ventajas y frenos, y qué podemos hacer en la actualidad para poner en marcha una estrategia coherente.

Marketing Automation

El ascenso del Marketing Automation

Estas herramientas, que salieron al mercado en los años 90, en sus inicios apenas disponían de datos relevantes sobre los que trabajar. Cuando Eloqua entró en escena en 1999, su éxito inspiró a competidores como Infusionsoft y Marketo, que apoyados en el avance de Internet y el rendimiento de la computación, lograron posicionarse en el mercado.

Sus capacidades son infinitas y la decisión para su adquisición suele estar sustentada en relación a los siguientes factores: ecosistema del cliente, facilidad de implantación, fuentes a integrar, sus funcionalidades, roadmap de innovación, usabilidad o coste-retorno de la inversión, entre otros. Sin embargo, la estrategia de marketing es determinante y, si está bien construida, tiene una sólida base en la recolección y explotación de los datos y en cómo se va a proceder a impulsar la relación de la marca con el cliente.

El MA como cualquier innovación es una progresión, lo hemos utilizado desde hace décadas, pero en estos últimos años ha cobrado mayor protagonismo en las estrategias y presupuestos de marketing gracias al valor de los datos que son capaces de conectar y la capacidad que tienen para: gestión de leads, optimización del ROI o incremento de ventas, adquisición de clientes vs. fidelización, experiencia con la marca con comunicaciones más efectivas…

En general, la razón más relevante para implementar Marketing Automation es aumentar los ingresos y la productividad mientras se reducen los gastos de marketing. Su talón de Aquiles o sus principales frenos son que nunca nadie está 100% seguro de la calidad de sus datos, la privacidad es un gran reto y el retorno de la inversión requiere tiempo para ser efectivo. Todos sabemos que impulsar una oportunidad desde la parte superior del funnel hasta la conversión puede ser un proceso increíblemente laborioso, pero no imposible.

Ciclo de vida del cliente: ser predictivo, personal y más selectivo

En la era ya casi superada del “Big data” y con la capacidad que nos ofrece la nube, estas herramientas han dado un salto cualitativo en la última década, lo que les ha permitido combinar todo el historial de interacción del cliente, para todos sus productos y canales, alcanzando niveles de calidad considerables para su correcta segmentación y activación en el momento adecuado del funnel.

En la aplicación del marketing predictivo, la obsoleta automatización basada en reglas ha caído en desgracia porque no todas las automatizaciones de marketing son iguales. Aquellas que se basan en reglas no tienen la capacidad de aprender, ni optimizar en el medio plazo, aunque generan mayor seguridad en quién las crea y eso siempre genera confianza.

Cuando se trabaja con automatización basada en aprendizaje automático, se genera un marketing proactivo que va haciéndose más inteligente con el tiempo. Atrás queda el modelo de reacción post-data o análisis de la campaña.

De igual forma que utilizamos el email o recopilamos información de nuestros usuarios a través de formularios como elemento de comunicación con nuestros clientes en la automatización de marketing tradicional, la creatividad utilizada en los anuncios de display puede ser altamente orientada en función de dónde se encuentra el usuario en el embudo de conversión. Podemos decir que la programática es una evolución del MA, con sus ofertas en tiempo real y esta capacidad está implícita en este nuevo modelo de marketing proactivo para el resto de las comunicaciones con el cliente.

La predicción utiliza los datos en tiempo real para determinar dónde se producirá oportunidad o crecimiento y por supuesto genera incertidumbre porque “cierta Inteligencia Artificial (IA)” ya está tomando decisiones por nuestro negocio.

La estrategia de cliente siempre en el centro

Es una realidad que es un aliado eficiente para la fuerza de marketing y ventas, ya que permite optimizar sus esfuerzos de comunicación para centrarse en temas vitales donde la automatización no llega y las capacidades del equipo son vitales. Atrás quedan las “tareas autómatas” de las campañas y la relación inconexa con el cliente para centrarnos en la estrategia, el producto, la oferta, los elementos conceptuales, la creatividad, el contenido, los clientes… Nos focalizamos, por tanto, en aumentar la calidad y la eficacia de la relación one-to-one y el ROI.

Ahora trabajamos en la automatización de campañas de email, alertas push, mensajes de bienvenida, comportamiento web, seguimiento de la compra, abandono del carrito, test A / B y todo tipo de procesos predictivos automáticos, que nos permiten asegurar la correcta comunicación con nuestros clientes en cada interacción.

Pero este modelo predictivo necesita “materia prima” de calidad. En un escenario perfecto los datos fluyen desde cualquier punto de contacto on/off de nuestra organización: servicio al cliente, correo electrónico, móvil, RRSS, CRM… y ahí es donde la inteligencia de clientes permite reducir el coste-oportunidad con la oferta adecuada gracias a la predicción, siempre que los datos tengan “valor”.

Si en los últimos años nos habíamos centrado en los DMPs como plataformas de gestión de datos, ahora parece que en el momento en que queremos activar y actuar sobre el ciclo de vida del cliente se hace necesaria la intervención de esta “automatización”, ya que permite intervenir en el comportamiento del comprador, a través de cualquier canal de marketing y en cualquier etapa del ciclo de vida del cliente.

¿Tienes alguna duda sobre Marketing Automation? ¿Trabajas con estos procesos? Déjanos cualquier aportación en comentarios.

¿Más información? Profundiza en MA con la segunda parte de este artículo donde se comparten recomendaciones y aplicaciones para potenciar tu estrategia.

Submit a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *