Bases para un Ecosistema de Marketing Technology

Muchas de las empresas con las que he trabajado tienen un factor en común con su stack tecnológico ligado al marketing: “Cómo sacarle el mayor provecho a su MarTech”.

En este post les contaré algunos pasos que veo fundamentales para lograr conectar, automatizar y ejecutar tu marketing technology.

Entendamos que la tecnología es un medio, pero sin las personas y la estrategia no funcionará. Iremos directo a la estructura, qué mirar para conectar y poder escalar a nivel de tecnología.

Para casos prácticos utilizaremos una empresa que posee un canal web, junto a diferentes tecnologías comunes en un área de marketing.

Parte 1: Tecnología y Rol

Arma una lista con todas tus tecnologías que utilizamos para la operación de marketing, considerando Canales, Automatización, Herramientas de medición (GA4, Clarity, MMPs), Customer Data Platforms (manejo de datos y segmentos de clientes), Herramientas de IA, Marketing Automation (Email, SMS, otros), y el lugar donde alojas tus datos (Cloud u otros).

A cada uno dale un rol.

Con esta tabla ya puedes ir entendiendo mejor qué hace cada plataforma, e ir conociendo si sus roles se solapan o son complementarías.

Parte 2: Data

Aquí vamos a entender y mapear el sistema cardiovascular de cualquier herramienta de marketing, pero primero haremos un breve repaso de algunos tipos de datos que debemos tener en el radar para poder operar de mejor forma.

Tipos de datos

• Comportamiento: necesitamos entender qué hacen nuestros usuarios en el canal, para esto herramientas como Google Analytics, Clarity y Braze poseen sistema de medición de eventos. También las plataformas de medios como Google Ads y Meta, poseen eventos los cuales más enfocado en micro y macro conversiones. Esta información es súper relevante tanto para análisis como también para automatizar/optimizar.
• Datos de negocio: adicional al comportamiento, también le tengo que entregar el input a las herramientas respecto a acciones de negocio que realizan mis clientes, como por ejemplo, una transacción y qué productos está comprando o productos activos.
• Datos de clientes: Para que tus herramientas de marketing technology puedan tener capacidades de personalización, es necesario obtener datos de clientes como su segmento, modelos internos u otras clasificaciones que nos permitan personalizar el mensaje y entender cuando le debo mostrar algo o no. Estos datos generalmente se recomienda centralizar en alguna herramienta como Braze o un Customer Data Platform que permite enviar la información a diferentes canales.

Otro punto relevante y que es común verlo en algunas empresas, es el silo de la información de marketing, como datos de plataformas o atribución. Aquí es donde entra en juego plataformas como Google Big Query (o la que sea de su preferencia), donde es ideal centralizar toda la información que comente en el punto anterior. Donde el principal beneficio es tener una única fuente de la verdad, la cual se pueda conectar viceversa a las herramientas que estoy utilizando.

Los datos, son el principal input para que una herramienta como Braze por ejemplo, pueda operar en su máxima capacidad, pero también estas herramientas generan outputs los cuales quiero reportar o analizar de manera recurrente para optimizar mi operación.

Por ejemplo, tengo un journey automatizado para mostrar en diferentes canales el Next Best Offer que le daremos a un cliente, para esto nuestra data de clientes o algún modelo nos dirá que necesita, esa información la debo tener en una plataforma como Braze, así puedo enviar un mail con la oferta y enviar una audiencia a Meta o Google Ads. Por otra parte, quiero saber métricas propias del mail como open rates, sessions y conversion rate. En este ejemplo es donde estamos generando un input (el NBO) y generamos un output (rendimiento del mail).

Parte 3: Automatizar versus Manual

Hoy en día con todas las capacidades de IAs, APIs e integraciones entre plataformas es posible automatizar gran parte de lo que hace cualquier herramienta de marketing technology. El punto es entender por dónde comenzar y qué puedo automatizar (según prioridades).

Creo fielmente que debemos listar todas las tareas que se deben hacer/implementar en una herramienta de marketing, entendiendo sus alcances e impactos para un equipo (en tiempo y si es repetitivo o no). Dejo a continuación una matriz que nos permitiría analizar todo esto:

Vamos a evaluar cada ejemplo,

Tarea 1: ¿Qué puedo automatizar? Podría automatizar todo, si. Pero para mayor control en los deliveries, me gustaría que la optimización se siga implementando de manera manual, pero la reportería y recomendaciones puedan ser generadas con IA en base a nuestros datos.

Tarea 2: Para enviar el correo de bienvenida, necesito entender qué compone esta tarea. Primero entender cuando un cliente se da de alta (ej. ¿Existe el evento o la audiencia?), segundo crear el correo que quiero enviar (ej. ¿Tengo el contenido y template que vamos a utilizar?), y tercero generar la automatización en la plataforma para que cuando se ejecute el evento sea el trigger para enviar el correo de bienvenida.

Tarea 3: Estamos trabajando nuestra estrategía en base a Cohorts de adquisición pero necesito integrar estas audiencias a diferentes plataformas, por lo que debo hacer de manera manual una vez por semana y enviar la base de datos en sus formatos a cada plataforma.

¿Cómo puedo automatizar? Con el uso de Braze, podemos crear audiencias en base a nuestros cohortes, donde vamos a integrar el envío tanto a Google Ads como Meta Ads.

Ahora debemos priorizar cuál tiene más impacto y cuanto me voy a demorar en automatizar.

En mi caso yo avanzaría en el siguiente orden por tiempo, Tarea 3, Tarea 2 y finalmente Tarea 1. ¿Por qué elegí ese orden? Principalmente la Tarea 1, vamos a tener mucha iteración por lo que tomará más tiempo hasta llegar al resultado esperado, y dependemos de más integraciones (herramienta de IA, google ads, meta ads y ga4, más la normalización de datos entre plataformas).

Parte 4: Mapping y documentación

Para poder entender y compartir la información de manera transversal creo que hay dos caminos importantes a seguir:

Por un lado está el mapping de la tecnología donde principalmente queremos entender cómo se conecta, donde un mapa visual puede ser de mucha ayuda.

Es un ejemplo simple pero la idea es tener una idea visual de cómo habla el ecosistema.

Y por otra parte, documentar. Esto es ideal documentarlo en Notion, Asana u otras herramientas para que cualquier persona pueda acceder a qué hace cada parte del stack, qué está integrado y casos de uso que puedan ser reutilizados en el futuro.

Conclusión:

Principalmente quería comentar qué debemos hacer para entender nuestro ecosistema sin entrar en detalle en casos de uso más específicos e integraciones con IA de automatización (esto quedará para algún post en el futuro). Pero si es una ayuda para entender desde lo higiénico cómo podemos conectar cada pieza de nuestros sistemas de marketing para que puedan ser utilizados en su máxima capacidad.

Si llegaste hasta acá te lo agradezco ya que es un post extenso con harta información y espero que sea de utilidad, y si falta algo feliz de juntarse a conversar, me gusta mucho este tema y creo que uno puede profundizar especialmente en los tiempos de ahora y como la IA puede impactar en gran parte estas integraciones y automatizaciones.