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Decisión vs. Orquestación: ¿Cuál es la diferencia?

  • Predictive Analytics

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Si preguntas a la mayoría de los especialistas en marketing hoy, te dirán que hace mucho que reemplazaron el marketing basado en intuiciones con decisiones basadas en datos. Pero las decisiones basadas en datos siguen siendo una forma de segmentación.

Amazon y Netflixno se molestan con la segmentación de campañas basada en datos. En cambio, utilizan decisiones en tiempo real y orquestación de campañas para crear ofertas y recomendaciones personalizadas, que es lo que los clientes quieren y esperan hoy.

La decisión comienza con datos, pero no termina ahí. A diferencia de la segmentación de campañas basada en datos, que nunca se ve más allá de la campaña actual, la toma de decisiones es un proceso con una visión a largo plazo para crear la próxima mejor experiencia. Por ejemplo, la decisión puede usar el aprendizaje automático para mejorar y refinar las ofertas de campaña a lo largo del tiempo para un consumidor individual. Con las decisiones de campaña basadas en datos, estás más o menos lanzando dardos al muro. La toma de decisiones crea una cadena lógica que atrae al cliente a través del embudo de ventas.

La orquestación es un continuo de experiencias que se unen para alcanzar objetivos específicos. El aspecto más importante de la orquestación es el establecimiento de objetivos y la definición de lo que constituye una campaña exitosa. Para hacer esto, necesitará comentarios de circuito cerrado para medir los resultados de su campaña. Aquí es donde las herramientas como los modelos de atribución de canales cruzados y los modelos de resolución de identidad son cruciales, porque ayudan a medir con precisión el éxito.

Entonces, ¿su organización de marketing debería centrarse en la toma de decisiones o la orquestación? La respuesta es ambas y ninguna. La orquestación y la toma de decisiones son procesos muy efectivos, pero no son una bala de plata. Las herramientas detrás de la toma de decisiones y la orquestación son esenciales para el éxito. Debe agregar y unificar sus datos. Debe utilizar tecnologías como el aprendizaje automático para descubrir nuevas ideas, a menudo contradictorias, sobre sus clientes, de modo que pueda ofrecerles el contenido u oferta correctos que crearán la próxima mejor experiencia. Debe poder definir objetivos de campaña significativos y medir la efectividad de la campaña en tiempo real. Y necesita modelos de atribución que conecten los puntos entre ideas, acciones y resultados, incluso cuando esos puntos pertenecen a diferentes canales y campañas.

A medida que las disciplinas de marketing y tecnología se fusionan, la medición se ha vuelto más importante que nunca. Los especialistas en marketing deben mirar más allá de su familiar caja de herramientas (segmentación, informes, análisis) para profundizar en las afinidades de contenido, las correlaciones ocultas y los cambios en el recorrido del cliente de un individuo.

Su instinto puede decirle una cosa, sus datos otra, pero en última instancia, lo que sus clientes le están diciendo a través de sus acciones y comportamientos es lo más importante.

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