En este momento, a medida que la tecnología cambia diariamente, los principales oficiales de marketing enfrentan niveles excepcionales de cambio e incertidumbre. Pero no es por primera vez (o la última).
Durante la pandemia Covid-19, casi dos tercios de los CMO en las compañías Fortune 500 superaron el desafío extraordinario de navegar por el cambio y la incertidumbre.
Esto dio como resultado el 65% de los CMO que salieron de sus roles después de un mandato promedio de 4.3 años “ser promovido a roles más senior” o “hacer movimientos laterales a otras posiciones atractivas de CMO”.
Sin embargo, lo que fue una carrera de obstáculos pandemias ha sido seguida por una campanina olímpica de IA.
Para navegar estos tiempos turbulentos, CMOS debe considerar analizar la investigación de marketing y la aplicación de tendencias digitales a:
- Descubra las ideas del consumidor para el marketing efectivo en un mercado dinámico.
- Desbloquee resultados de marketing excepcionales y aumente el retorno de la inversión (ROI) con el poder de la IA.
- Llegar a los clientes a través de plataformas de búsqueda, video, social y de compras.
- Impulse el progreso en el marketing defendiendo las últimas innovaciones e ideas.
- Transforme sus datos en una herramienta para construir una ventaja comercial duradera.
Para liderar sus equipos, CMOS también podría aplicar el modelo Flywheel, un enfoque centrado en el cliente para el crecimiento empresarial.
Agregar IA al volante tradicional
Recientemente, basado en una encuesta de 2,000 vendedores globales, Think with Google escribió:
“El volante tradicional siempre ha existido en el marketing. Ahora, los líderes están agregando IA para multiplicar su impulso”.
El artículo proporciona a CMOS un marco, construido en cuatro pilares interconectados:
- Medición e ideas.
- Medios y personalización.
- Creatividad y contenido.
- Gente y proceso.
Este marco describe cómo AI está amplificando el volante tradicional de marketing.
Medición e información
El primer pilar, enfatiza la importancia de alinear los indicadores clave de rendimiento (KPI) con las métricas de desempeño empresarial como las ganancias y el ROI.
La implementación de herramientas modernas de medición con IA es crucial para datos y conocimientos precisos al tiempo que respeta la privacidad.
Una base de KPI bien definidos, datos históricos y datos de primera parte permite la planificación basada en resultados, donde la IA predice y mejora el rendimiento de la campaña, optimizando la asignación del presupuesto.
El futuro involucra un motor de marketing con IA para la optimización continua en tiempo real.
Medios y personalización
El segundo pilar, se centra en el papel de AI en la entrega del anuncio correcto a la persona adecuada en el momento correcto.
Los vendedores líderes escala campañas exitosas con IA, presupuestos cambiantes para el máximo ROI y flexibilidad.
La IA identifica al público comprometido y de alto valor en todos los canales, revelando valiosas ideas de comportamiento del consumidor.
La etapa definitiva es la transformación de medios con AI, donde un motor de IA crea y refina de forma autónoma los planes de medios en tiempo real en función de la medición continua.
Creatividad y contenido
El tercer pilar explora cómo la IA generativa ayuda a hacer una lluvia de ideas impactantes para ayudar a desarrollar contenido innovador.
AI identifica y amplifica los activos de alto rendimiento, y los “estudios creativos” con IA aceleran el tiempo de mercado.
AI también permite pruebas y optimización previas al lanzamiento, acercando la meta de la entrega creativa personalizada en tiempo real a la realidad.
Gente y proceso
El cuarto pilar, enfatiza la colaboración, que se extiende al C-suite.
Compartir oportunidades de IA priorizadas temprano es vital. Los líderes transformadores reestructuran a las organizaciones para aprovechar completamente el motor AI.
La escala del éxito de la IA requiere invertir en talento de IA para desarrollar nuevos métodos operativos, que luego se formalizan y difunden.
Los vendedores líderes diseñan flujos de trabajo mejorados y evalúan el impacto de la IA, reconociendo que se necesita la transformación organizacional holística.
El artículo concluye que estas cuatro vías interdependientes se fusionan para crear el motor de marketing con AI, amplificando el volante tradicional de marketing.
Análisis de la investigación de mercado y la aplicación de la investigación de la audiencia
CMOS notará rápidamente que el marco de “el motor de marketing con AI” puede ayudar a superar cuatro de los cinco obstáculos que mencioné anteriormente:
- Medición e información puede ayudar a transformar sus datos en una herramienta para construir una ventaja comercial duradera.
- Medios y personalización Puede ayudar a llegar a los clientes a través de plataformas de búsqueda, video, social y de compras.
- Creatividad y contenido puede ayudar a desbloquear resultados de marketing excepcionales y aumentar el ROI.
- Gente y proceso puede ayudar a impulsar el progreso en el marketing defendiendo las últimas innovaciones e ideas.
Y los CMO se preguntarán de inmediato: ¿por qué el motor de marketing con IA no puede ayudar a nuestros analistas a descubrir las ideas del consumidor para un marketing efectivo en un mercado dinámico?
Esa es la pregunta correcta para hacer, y hay dos respuestas probables.
El primero fue proporcionado por Avinash Kaushik en 2014, cuando preguntó: “¿Su empresa está creando ardillas de informes o ninjas de análisis?”
En cualquier organización, las inversiones en datos generan dos tipos distintos de trabajo: informar trabajo de ardilla y análisis Ninja Work. Si bien ambos son importantes, solo uno contribuye directamente a mejorar el desempeño financiero de la compañía.
Los informes de las ardillas se centran principalmente en la producción de datos, pasando la mayor parte de su tiempo creando informes para varios interesados.
Sus responsabilidades incluyen la extracción de datos, la redacción de consultas, la satisfacción de las solicitudes ad-hoc, la programación de salidas de datos y la coordinación con los equipos de TI para la adquisición de datos.
Por el contrario, el análisis Ninjas dedica su tiempo a analizar datos y generar ideas procesables, que generalmente se comunican en un lenguaje claro y claro.
Su trabajo implica tareas como la recuperación de datos, la segmentación, la exploración en profundidad, el modelado, la creación de conjuntos de datos únicos, la respuesta a las preguntas comerciales y la definición de los requisitos de datos para informar ardillas y equipos de TI.
Es importante tener en cuenta que las compañías de Fortune 500 no suelen contratar a las personas con los títulos “informar a la ardilla” y “análisis ninja”. En cambio, emplean analistas o científicos de datos.
Sin embargo, los CMO deben preguntar si estos profesionales se centran principalmente en la producción de datos en lugar de proporcionar recomendaciones procesables.
La segunda respuesta probable fue en mi artículo reciente, donde mencioné: “GA4 nos da menos de un tercio de los datos que necesitamos saber sobre la adquisición de usuarios: la etapa inicial de construir conciencia comercial y adquirir interés de los usuarios”.
Agregué: “De alguna manera, hemos perdido lo que GA4 no puede, o no, o no nos cuenta sobre el momento cero de la verdad (ZMOT): el momento en el proceso de compra cuando el consumidor o el comprador empresarial investiga un producto o servicio antes de visitar su sitio web”.
Entonces, si los CMO se dan cuenta de que no tienen ni idea de dónde la mayor parte de sus clientes descubrió sus marcas o productos antes de visitar su sitio web, ¿qué deben hacer?
Tienen dos opciones: obtener una investigación de audiencia y realizar investigaciones de mercado.
La investigación de la audiencia y la investigación de mercado son enfoques distintos pero complementarios para comprender un entorno empresarial.
Investigación de audiencia
La investigación de la audiencia se centra en el individuo, profundizando en las necesidades, preferencias, comportamientos y lenguaje del público objetivo.
Esta perspectiva a nivel micro se logra a través del compromiso directo con la audiencia a través de entrevistas, encuestas, grupos focales, análisis de redes sociales y aprovechando los datos existentes de los clientes como la gestión de relaciones con el cliente (CRM) y los registros de soporte.
Investigación de mercado
En contraste, la investigación de mercado toma una visión macroeconómica más amplia, examinando el panorama general.
Implica analizar las tendencias de la industria, las actividades de la competencia, los datos económicos y las publicaciones comerciales para evaluar la viabilidad de los productos o servicios.
Piense en la investigación de mercado como proporcionar el mapa, indicando dónde ir e investigación de la audiencia como la brújula, guiándole el mejor camino para llegar allí. Por lo tanto, ambos tipos de investigación juegan roles cruciales.
AI no tomará tu trabajo. Alguien que usa Ai lo hará
Los CMO recuerdan lo que el economista Richard Baldwin dijo en la Cumbre de Crecimiento del Foro Económico Mundial de 2023: “La IA no llevará su trabajo. Es alguien que usa AI que lo hará”.
Entienden que su compañía Fortune 500 espera que naveguen con éxito las complejidades de la era de la IA y logren un crecimiento sostenible.
Para hacer eso, deben adoptar herramientas y marcos con alimentación de IA mientras priorizan una comprensión profunda de su audiencia a través de esfuerzos de investigación dedicados.
Al integrar estos enfoques, los CMO pueden transformar los datos en ideas procesables, optimizar las estrategias de marketing y, en última instancia, construir una ventaja competitiva duradera en un mercado cada vez más dinámico.
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