Sebastián Cisterna, Jefe de Marketing Digital Entel

1. ¿Qué valor de asigna su empresa al trabajo de marketing basado en datos?

Cada vez le damos más valor al marketing basado en datos pues no sólo ayudan a obtener mejores resultados sino también a hacer más objetiva la discusión, pues los datos generalmente son claros en determinar dónde lo estamos haciendo bien, dónde lo estamos haciendo mal y dónde tenemos oportunidades.

Estamos generando las capacidades internas para poder trabajar de modo más ágil en pruebas A/B, y en otros experimentos.

2. ¿Cómo gestionan la enorme cantidad de datos que existen, de qué herramientas se apoyan?

Uno de los principales problemas que existe al gestionar datos es la extracción desde diferentes fuentes de información. En tal sentido, Supermetics nos ayuda para obtener varios de estos datos de modo automático y consistente en el tiempo. Además  nos conectamos con otros servicios como Facebook, Google Ads, entre otros, a través de sus propias API. Luego nos preocupamos de trabajar en su visualización y disponibilidad para los tomadores de decisiones con Google Data Studio, Tableau, entre otros.

Sin embargo, adicionalmente es necesario hacer desarrollos propios para atender las particularidades de nuestro negocio y que una herramienta estándar no puedo resolver.

3.¿Cómo ha sido su experiencia trabajando con datos qué resultados obtienen?

La adopción del trabajo en base a datos ha sido rápida en aquellas situaciones donde todo el viaje del usuario puede ser medido a través de herramientas digitales, pero para el caso donde tenemos muchas interacciones fuera de digital, el proceso ha sido más lento. En ese tipo de situaciones, cuando tenemos pequeñas diferencias de opinión respecto a un tema, preferimos probar ambas alternativas y que luego los datos nos ayuden a decidir.

También nos ha forzado a desarrollar competencias que como área no teníamos, de modo de interactuar con nuestras bases de datos y poder ir más allá de las plataformas habituales del entorno digital. En términos de resultados, en procesos menos automáticos y con menos supervisión hemos logrado grandes mejores, mientras que en otros las mejoras han sido mejores en magnitud pero generalmente son para procesos más claves.