No wonder marketers often feel overwhelmed -- even paralyzed at times -- by the sheer amount of customer data suddenly available to them. They're under enormous pressure to make data pay off with real-time decision-making. They're expected to be data experts: Three out of four consumers want retailers to gather and use personal data to improve the shopping experience, according to Monetate.

1. Marketing
data&
Technology ecosystem
EMÉRITO MARTÍNEZ
@Eméritomartínez

3. Emeritomartinez

4. ¿Qué se
espera hoy del
CMO?
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5. @Eméritomartínez

6. ¿Cuál es la
realidad?
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7. @Eméritomartínez

8. ¿Por qué ese
GAP?
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9. the changing role of CMO:
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11. @Eméritomartínez

12. @Eméritomartínez

13. @Eméritomartínez

15. @Eméritomartínez

16. new
ecosystem

17. El “Marketing Technology Landscape
Supergraphic” de Scott Brinker se ha
convertido en una referencia global
para gestores de marketing,
responsables de transformación digital,
“marketing technologists” y
profesionales de IT.
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18. Asumiendo que los datos constituyan, o
bien su eje central, o bien su punto de
apoyo, las tecnologías de marketing se
distribuyen en cinco capas principales:
columna vertebral, análisis, consumo,
activación y automatización.
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19. Backbone Decide Automate Activate Discover
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22. El backbone o columna vertebral consiste en
tecnologías y medios que nos permiten
recabar, procesar y almacenar datos.
No se trata únicamente de soluciones
autocontenidas, sino también de la
arquitectura que sustenta a muchas de las
soluciones que conforman el resto de capas
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23. El análisis (de datos) consiste en un amplio
espectro de funciones gestionadas por
equipos humanos, desde la modelización de
algoritmos a la analítica digital.
Muchas de ellas no pertenecen de forma
exclusiva al ámbito del marketing,
representándose, por ello, fuera del núcleo
duro del ecosistema
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24. El consumo (de la información) se refiere a la tarea cerebral
por antonomasia: la toma de decisiones que acompaña a la
entrega y distribución de resultados. Representa un puente
entre los datos y la gestión del cambio; entre la evaluación
estratégica del rendimiento y la operativa de los diversos
aspectos del marketing.
Aunque en su forma más pura se representa mediante
cuadros de mando y tableros de control, esta capa
incorpora, asimismo, la gobernanza del dato
(asignación/interdependencia de métricas), “insight
management” (gestión de conclusiones del análisis) e,
incluso, los módulos embebidos de metodología aplicada
(“built-in marketing know-how”), principalmente en forma de
inteligencia multicanal.

25. El análisis (de datos) consiste en un amplio
espectro de funciones gestionadas por
equipos humanos, desde la modelización de
algoritmos a la analítica digital.
Muchas de ellas no pertenecen de forma
exclusiva al ámbito del marketing,
representándose, por ello, fuera del núcleo
duro del ecosistema
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26. La activación se refiere a poner los datos a
trabajar en el ámbito más puramente táctico,
estableciendo una conexión directa con las
experiencias de marketing que ayuda a
generar.
Como cabe esperar, la capa de activación
está estrechamente vinculada a la quinta y
última categoría, automatización, a medida
que múltiples tareas son tarde o temprano
sistematizadas y, más tarde, automatizadas.
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28. Conceptos
clave

29. data lake

30. Data Lake o lago de datos se posiciona como el sistema
de almacenaje y, fundamentalmente, de explotación de
los nuevos datos que forman parte del ecosistema de
una compañía.
El dato “clásico” y generado por sistemas propios, el
tradicional DataWareHouse, se va enriqueciendo con
datos generados en sistemas externos, en muchos
casos, provenientes del mundo digital (datos de analítica
digital, tweets en streaming, sensores digitales, etc.)
que, prácticamente, son volcados en tiempo real a
nuevas arquitecturas de almacenamiento de
información, generando lo que se ha pasado a
denominar Data Lake.
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32. @Eméritomartínez

33. data management
plattaform

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37. datos
desestructurados

38. Los datos generados en el ámbito del marketing
(primordialmente digitales) representan un serio desafío a
la inteligencia de negocio (“BI”) tradicional.
Mientras que los primeros devienen mayoritariamente
semi-estructurados o desestructurados, BI fue concebido
sobre la base de información estructurada (esto es,
modelos asociados a bases de datos relacionales).
Al tiempo que gran parte de los datos de marketing hoy
disponibles no albergan formas de vida más allá de la
correlación, el BI exige causalidad
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40. Data party

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43. @Eméritomartínez