Desayuno en las alturas esta semana para celebrar una nueva edición del Coffee Brains. La ocasión se lo merecía. Y es que, nos desplazamos hasta Torre Picasso, en las oficinas de Google España, para profundizar en cómo Google Cloud Platform (GCP) puede impulsar una estrategia de marketing.
Un desayuno workshop donde vimos estrategias para combinar lo mejor de Google Marketing Platform (GMP) y Cloud Platform, así como casos prácticos y experiencias reales, junto con el equipo de Google. ¿Quieres saber más? A continuación, te resumimos algunos titulares.
La importancia del Cloud
La IDC prevé que habrá 163 zettabytes de datos en 2025, señalaba Javier Pérez de Google. Pero, el análisis de datos es todavía complicado para la mayoría de compañías. Menos del 1% de los datos no estructurados son analizados o usados. Y menos del 50% de los datos estructurados son usados para tomar decisiones (*Datos de Harvard Business Review Magazine, junio 2017).
¿Qué pasa si hay tal volumen de datos de diferentes fuentes y diferentes formatos? ¿Por dónde empezamos para aprovechar su potencial para crear experiencias personalizadas y coherentes? Tenemos que cambiar el enfoque del negocio para conseguirlo.
El camino empieza por disponer de unos datos consolidados y unificados en un repositorio central con capacidad para almacenar, consultar, importar o exportar (Recolectar), que puedan ser tratados y analizados y sobre los que podamos aplicar algoritmia (Transformar & Analizar), visualizarlos con paneles de control (Visualizar) y que puedan ser activados en diferentes canales en el momento más oportuno (Activar). Unas soluciones que encontramos en Google Cloud:
Fuente: Google
GCP te ofrece un amplio catálogo de servicios en la nube que te permitirán olvidarte del mantenimiento o la seguridad de la infraestructura para concentrarte en aquello que realmente importa: el dato y su activación. Si quieres profundizar más, puedes descargarte la Guía Google Cloud para marketers de DBi Data Business Intelligence.
GMP & Cloud: Mejor juntos
Lo constatábamos el año pasado en el Summit de Londres, Google ha trabajado duro para alinear Google Cloud y Google Marketing Platform. Una unión que nos permite poder trabajar con el dato de una forma más personalizada y con capacidades más avanzadas, para convertirlo en inteligencia y acompañar a las marcas en todo el viaje del data.
Para ejemplificar este approach, la compañía de Mountain View está impulsando distintas iniciativas, entre ellas, Cloud For Marketing, una solución que reúne en un sólo espacio las fuentes de datos más importantes, en unos pocos clicks, para conseguir insights de negocio claves y dar respuestas para entender el customer journey, predecir resultados de marketing y personalizar la experiencia de compra.
Fuente: Google
De la integración a la activación del data, personalización y aplicación de algoritmos [Casos de Uso]
En la segunda parte del Coffee Brains se organizó una sesión más práctica de la mano de los consultores y data scientists de DBi Data Business Intelligence para analizar las capacidades globales que nos ofrece el tándem GMP + GCP, así como se expusieron casos aplicados de uso con ambas plataformas. Casos como las posibilidades de ampliar el conocimiento del usuario y orquestar la comunicación en el canal social, la unificación y consulta de fuentes en tiempo real para mejorar la experiencia del usuario a través de la personalización del mensaje o la gestión del reconocimiento del mismo cliente a través de dispositivos, canales y vendors. Y, por supuesto, todas las acciones recogidas e inteligencia aplicada en GCP de vuelta puestas al servicio de GMP, si así nos interesa.
Como decíamos al principio, se trabaja con una cantidad ingente de datos y con múltiples soluciones disponibles para las empresas: clouds de marketing, de data, DMPs, etc. Estas herramientas nos ayudan en nuestro día a día, pero proporcionan una vista incompleta sino contienen todos los datos, es decir, se generan nuestros propios silos. A menudo, pensamos en incorporar nuevas tecnologías sin acabar de explotar y ver las posibilidades de las que tenemos en casa y a nuestro alcance.
¿Perros o Fregonas? y la Estadística del Pollo: Capacidades de computación de la nube Google
Un capítulo especial lo dedicamos a ver las posibilidades y herramientas a nuestra disposición para hacer computación en Google Cloud. Y lo hicimos desde dos enfoques: Algoritmos y técnicas de Machine Learning para la identificación y caracterización por un lado, y la explotación del potencial de BigQuery para el análisis de los datos brutos por el otro.
¿Perros o Fregonas? Los algoritmos pueden ayudarnos a caracterizar la información y así adecuar o personalizar nuestra toma de decisiones. ¿Cuáles podrían ser nuestros perros o fregonas? ¿Qué información podemos identificar o caracterizar? Productos de nuestra tienda que podrían ofertarse o destacarse para hacer frente a nuestros competidores, clientes en nuestro CRM que podrían aceptar una oferta, usuarios de la web a los que personalizar mensajes en función de sus intereses…
Según un dicho muy famoso de la estadística, si hay dos personas y una de ellas se come dos pollos mientras que la otra ninguno, sale que se han comido un pollo cada una. Conclusiones igual de injustas pueden obtenerse a partir de resultados agregados que ofrecen los informes preestablecidos de nuestras herramientas. La potencia y sofisticación de las consultas que podemos realizar con BigQuery nos permiten extraer un conocimiento más profundo de nuestros datos.
Con BigQuery, podemos crear informes o análisis acordes a nuestros intereses y aislar una determinada casuística. Por ejemplo, podemos analizar y comprender nuestro funnel de conversiones y establecer un límite de frecuencia por usuario. ¿Cuál es el límite de frecuencia óptimo para maximizar mis conversiones?
Y para terminar…. Cómo poner fin a uno de los dolores de cabeza más habituales: la Optimización de la Audiencia
Nuestros usuarios son diversos y lo genérico no funciona. Queremos personalizar nuestro contenido web, optimizar nuestras campañas publicitarias al mismo tiempo que personalizamos las comunicaciones y apuntamos a audiencias de gran valor eliminando por el camino a las que no nos interesan.
En el caso de la infraestructura de Google, una vez integrados los datos con las diferentes herramientas del cloud disponibles para ello (Cloud Storage, Dataflow, BigQuery, Dataproc…), podemos construir algoritmos que determinen los segmentos de usuarios que mejor respondan a un KPI (o conjunto). Los algoritmos de ML son capaces de procesar simultáneamente una gran cantidad de características del usuario de modo que la predicción sea más precisa para conseguir, por ejemplo, apuntar a usuarios con mayor probabilidad de conversión. Ahora, con el lanzamiento de BigQuery ML, también se pueden ejecutar modelos similares directamente en BQ.
A su vez, tener los datos en GCP nos posibilita la integración con otros servicios de Google, incorporar más datos de los usuarios para mejorar la precisión de los algoritmos, escalar los procesos a los KPIs más específicos o aplicarlos a otros tipos de negocio.
En definitiva, en este desayuno Coffee Brains exploramos a fondo las posibilidades de cómo establecer Google Cloud como infraestructura principal de centralización de datos para permitir el análisis avanzado, la visualización de datos y su activación. ¿Te interesa conocer más detalles? ¿Tienes dudas al respecto? DBI Data Business Intelligence es partner certificado de Google Cloud y puede ayudarte a responder tus interrogantes y desencallar posibles casos de uso con éxito. ¡Manos a la obra para preparar el próximo desayuno!
