La semana pasada, en el Manual de Marketing Basado en Datos de Ad Age, líderes de marketing, expertos en tecnología publicitaria y ejecutivos de agencias se reunieron para comprender las cambiantes estrategias de datos actuales. A medida que la competencia por los datos se intensifica, muchos aún tienen dificultades para planificar, optimizar y mostrar resultados significativos en un panorama fragmentado.
A continuación, un resumen: seis de los mayores desafíos planteados en el Manual, junto con soluciones respaldadas por expertos y vídeos del foro.

1. Superar las métricas superficiales y centrarse en los resultados
Se hizo un llamado a cambiar el enfoque de las tasas de clics y la atribución del último clic hacia métricas que reflejen el verdadero valor comercial. El último clic, por ejemplo, “no puede ser el único factor”, afirmó Jeremy Cornfeldt, presidente de Tinuiti.
Herramientas como el seguimiento ocular del espectador pueden proporcionar evidencia de la interacción más allá de la visibilidad. Como dijo un participante: “Queremos eliminar la tasa de clics como indicador de éxito y centrarnos en lo que importa más allá de la visibilidad”.

2. Examine la calidad de los datos antes de activarlos.
Antes de actuar sobre cualquier dato, ya sea propio o de un socio, tómese el tiempo para examinar su origen, frescura y fidelidad. Como señaló Jon Watts, director general de la Coalición para la Medición Innovadora de Medios (CIMM): «Estamos en 2025: ¿sé de dónde provienen todos mis datos? ¿Con qué frecuencia se actualizaron?». En un panorama donde a menudo se prioriza la escala sobre la calidad, los profesionales del marketing deben exigir transparencia sobre cómo se obtuvieron, depuraron y mantuvieron los datos para garantizar resultados fiables. Empiece por coordinar con sus socios estándares claros de higiene de datos y procesos de validación.

3. Integrar datos fragmentados con soluciones para toda la industria
El ecosistema de datos, especialmente en CTV y streaming, es un archipiélago fragmentado de datos inconexos, afirmó Watts.
“Nadie quiere ser transparente y colaborar, y entonces [los profesionales del marketing] intentan encontrar la manera de unir a la audiencia determinista y probabilística”, comentó un participante.
Una solución son los identificadores de anuncios universales y definiciones claras y compartidas de impresiones. Si bien las salas blancas de datos son prometedoras, a menudo se limitan a relaciones individuales (por ejemplo, redes de medios minoristas y marcas). Daniella Harkins, vicepresidenta sénior de comercialización de LiveRamp, señaló que las salas blancas pueden expandirse para brindar información empresarial más allá del marketing, como fusiones y adquisiciones.

4. Aprovechar la IA, pero manteniendo la supervisión humana
La IA se está implementando cada vez con más frecuencia entre los profesionales del marketing para interpretar datos y métricas. Por ejemplo, la IA puede analizar datos que podrían parecer confusos para identificar mejor los factores de marketing o medios que impulsan a los consumidores a comprar un producto, afirmó Milo Speranzo, director de marketing de Lenovo para Norteamérica.
“Sabiendo que las empresas ya no pueden permitirse cientos de analistas de datos —ese no es el mercado en el que nos movemos—, ahí es donde entra la IA”, afirmó Speranzo.
Si bien la IA se está utilizando para un análisis de datos más exhaustivo, “la IA reemplazará empleos, pero no personas”, afirmó Christine Foster, vicepresidenta sénior de estrategia y operaciones de Kroger Precision Marketing. Foster explicó que, actualmente, los analistas de datos dedican más tiempo a tareas más adecuadas para la IA, lo que eventualmente provocará que los analistas humanos asuman nuevos roles en el flujo de trabajo en lugar de ser reemplazados. Esto significará un mayor enfoque en que los humanos controlen la calidad de los datos que se ingresan y reciban capacitación para realizar tareas precisas, concluyó Foster.

5. Derribar los silos internos para un mayor impacto
Los asistentes describieron cómo la separación de equipos para el conocimiento de marca y el marketing de rendimiento puede obstaculizar la optimización y ralentizar la capacidad de respuesta. Como lo expresó un asistente, los equipos se dividen en marketing de rendimiento y marketing de crecimiento, se dirigen al CMO y probablemente nunca se comunican entre sí; esto genera otro problema: las personas simplemente recurren a las métricas que pueden medir con mayor facilidad.
Derribar estas barreras mediante KPI compartidos, paneles de control integrados y planificación interequipo es esencial.

6. Cultivar una cultura curiosa y centrada en los resultados
En un entorno de datos complejo, el éxito depende de formular las preguntas correctas y mantener una mentalidad paciente y estratégica. Como lo resumió un participante: «En un mar de datos, formular la pregunta correcta es más importante que los datos en sí, porque los datos pueden decirte lo que quieras al final del día». Fomenta la experimentación, el aprendizaje interdisciplinario y el pensamiento estratégico a largo plazo para maximizar el potencial de tu estrategia de datos.

¿Qué sigue?
El futuro del marketing basado en datos no se logrará solo con paneles de control ni IA. Como lo expresó un asistente, en el marketing de rendimiento existe la necesidad de “empezar a optimizar simplemente porque se puede”. Pero los equipos más eficaces se detendrán, formularán mejores preguntas y dejarán que la información se desarrolle antes de actuar.
Para lograrlo, los profesionales del marketing deben abordar la fragmentación, lo que Watts, del CIMM, denominó “muchos grandes conjuntos de datos... [que] no se comunican bien entre sí”. Las salas blancas deben evolucionar hacia herramientas para una colaboración más amplia, que respalden la estrategia y el crecimiento empresarial. Y los analistas deberán pasar de los informes reactivos a la interpretación de alto valor.
Como afirmó Foster, de Kroger Precision Marketing, el verdadero cambio es “hacia un trabajo estratégico de alto valor: garantizar la integridad de los datos y formular las preguntas correctas”.