El marketing toma el timón

Hace diez años, Matt Scharf, Vicepresidente de Rendimiento de Marketing de Crecimiento de Adobe, tenía frente a sí un panorama fragmentado en la medición del marketing: los distintos canales, como display, búsqueda de pago y redes sociales, funcionaban de forma independiente y requerían diferentes equipos de ejecución para cada uno.

Informar al área de finanzas sobre las contribuciones del marketing era un desafío porque cada canal se medía por separado, a menudo con distintos KPI. Esto dificultaba la comparación del rendimiento de un canal frente a otro o complicaba la intención de ajustar los KPI al enfoque principal de las finanzas, que son los ingresos. Sumado a eso, algunos KPI ocasionalmente entraban en conflicto con las tendencias de ingresos, lo que tensaba aún más la relación entre los equipos de marketing y finanzas.

“Este enfoque causaba incoherencias en los informes de los canales: la comparación no siempre era equivalente. También limitaba nuestra capacidad de discutir asuntos complejos con el área de finanzas, como los presupuestos y la contribución del marketing, así como de encontrar vías para aumentar nuestro aporte a la empresa”, explica Scharf.

Ante la necesidad de adoptar un enfoque más unificado, la organización de marketing de Adobe se dispuso a crear una solución que hoy se ha convertido en Adobe Mix Modeler, una herramienta con tecnología de IA que integra la medición y la planificación en una sola plataforma.

Con Mix Modeler, Scharf y su equipo pudieron analizar los datos de todos los canales y así proporcionar información uniforme y completa sobre dónde invertir el presupuesto de marketing para obtener el máximo rendimiento. Esto le dio confianza al equipo de marketing para tomar decisiones más rápidas y mejor fundamentadas en métricas como los ingresos y el ROI, con lo que convirtió al marketing en un motor clave del crecimiento empresarial.

Unificar la medición en un panorama de medios fragmentado

Antes de la llegada de Mix Modeler, el equipo de Scharf tenía dificultades para medir el éxito de las plataformas publicitarias emergentes como los medios minoristas, la TV conectada y el marketing de influencers. “Solíamos optar por los canales fácilmente medibles, como las búsquedas de pago, la publicidad de display y el correo electrónico. Sin embargo, sin herramientas de medición sofisticadas, no podíamos explorar plataformas más nuevas y prometedoras. No es que no quisiéramos hacerlo, sino que dependíamos de lo que podíamos medir eficazmente en aquel momento, lo que frenó nuestra contribución a la empresa”, afirma Scharf.

Otro obstáculo importante fue el aumento de las normativas sobre privacidad, que dificultó aún más la recopilación de datos precisos. A medida que se eliminaban gradualmente las cookies de terceros, incluso los canales establecidos, como la publicidad de display, generaban cada vez menos datos valiosos de seguimiento.

“Nos dimos cuenta de que ya no podíamos seguir recurriendo a modelos de atribución basados en cookies. Cuando las cookies empezaron a perder fidelidad, sobre todo en los canales que queríamos explorar, entendimos que teníamos que hacer un cambio. Ya no bastaba con atacar los problemas uno a la vez y esperar a que surgieran los siguientes obstáculos. Teníamos que anticiparnos a la evolución del sector para preparar nuestra estrategia de cara al futuro”, recuerda Scharf.

Al mismo tiempo, el panorama del marketing evolucionaba rápidamente y el equipo de Scharf necesitaba obtener datos en menos tiempo para seguir el ritmo de las tendencias, las actividades de la competencia y los cambios en el comportamiento de los consumidores. La presión para responder con prontitud a los cambios del mercado exigía un nuevo enfoque de la medición del marketing.

Desarrollar una solución

Ante estos retos, Scharf y su equipo se propusieron crear Mix Modeler, una solución con tecnología de IA capaz de superar las limitaciones de la medición basada en cookies y adaptarse a un panorama de marketing cambiante. Diseñada para unificar datos descendentes y ascendentes, la solución permite analizar el rendimiento casi en tiempo real y proporciona datos predictivos que sustentan la capacidad de experimentar rápidamente con nuevos canales que pueden diversificar aún más la mezcla de medios. Con esta moderna solución, el equipo de marketing de Adobe tiene las herramientas que necesita para tomar decisiones más rápidas y mejor fundamentadas, lo que acelera en última instancia el crecimiento y la resistencia en un mercado en rápida evolución.

Ahora, el equipo puede medir el impacto incremental (una contribución que puede atribuirse a las actividades de marketing por encima de una referencia) en todos los canales, lo que les permite optimizar con confianza la inversión en medios. “Mix Modeler nos ayuda a eliminar las conjeturas en la medición de canales y campañas, lo que nos permite explorar nuevos canales con mayor confianza y precisión”, afirma Scharf. La tecnología de aprendizaje por transferencia bidireccional de la solución, cuya patente está en trámite, permite al equipo unificar los datos tanto a nivel agregado como granular, lo que resuelve el problema inicial de la falta de equivalencia entre las comparaciones debido a métricas dispares. Al coordinar los datos descendentes y ascendentes, ahora pueden pronosticar los resultados de las campañas con precisión, asignar presupuestos con confianza y hacer ajustes en tiempo real para maximizar el impacto.

Uno de los resultados más importantes es que ha mejorado la colaboración entre los equipos de marketing y finanzas. Ahora, el equipo de Scharf puede demostrar cómo sus esfuerzos de marketing reflejan los objetivos trimestrales de la empresa y los perfiles de riesgo. Esto no solo convierte al marketing en un motor material de ganancias, sino que también garantiza que el área de finanzas tenga confianza en sus recomendaciones presupuestarias y las futuras estrategias de inversión. “Hoy en día tenemos una relación mucho más profunda con nuestro equipo de finanzas. Conversamos con ellos y planificamos la manera de ajustar nuestros objetivos con los KPI de toda la empresa”, dice Scharf. “Nuestras proyecciones se han vuelto casi incuestionables, y podemos tener conversaciones sofisticadas sobre lo que el marketing puede abarcar, dónde puede haber brechas y cómo podemos ampliar o ajustar los canales para alcanzar esos objetivos”. Al ajustar los intereses a la misma métrica de resultados (los ingresos), Mix Modeler permite que ambos equipos hablen el mismo idioma y compartan la comprensión y la visión de crecimiento.

Dejamos atrás los días en los que Adobe dependía de las agencias de medios para obtener datos de rendimiento, un cambio que ha agilizado la administración de la información. Scharf y su equipo pueden ahora asumir una mayor responsabilidad sobre los datos de Adobe y garantizar la transparencia y el ajuste de acuerdo a los objetivos generales. La herramienta también permite al equipo generar y compartir información más detallada con los partners de agencias, de manera que los partners de medios puedan enfocarse en identificar e implementar estrategias y tácticas de segmentación que generen resultados concretos. La solución ha funcionado como un catalizador para fomentar una relación más equilibrada y de mayor colaboración entre Adobe y sus partners de medios.

“Establecimos una sólida colaboración con nuestros equipos de agencias, a los que hacemos partícipes cada semana. Juntos analizamos los resultados globales de Mix Modeler y colaboramos para darnos cuenta de lo que funciona y lo que no”, dice Scharf.

Medir el éxito en todos los canales

Desde la implementación de la herramienta de medición y planificación de marketing, Adobe ha observado mejoras cuantificables en todas sus operaciones de marketing. Esta optimización ha contribuido a aumentar en un 80% el retorno de la inversión en medios en los últimos cinco años y desempeñó un papel fundamental en el aumento del 75% de lo que representan los medios en el crecimiento de las suscripciones para los productos de medios digitales de Adobe en todo el mundo.

Gracias a los datos frecuentes y basados en datos, el equipo puede ajustar las estrategias para optimizar la inversión en medios a un ritmo mucho más rápido. Esta agilidad le permite a Adobe maximizar el ROI en todas las campañas y establecer una base lista para el éxito escalable. “Mix Modeler nos permite optimizar con precisión en intervalos trimestrales e incluso más cortos. Mediante la evaluación continua de los datos de rendimiento, podemos reasignar rápidamente los presupuestos y perfeccionar nuestra estrategia a medida que cambian las necesidades empresariales, lo que convierte al marketing en una fuerza constante que impulsa el crecimiento de Adobe”, afirma Scharf.

De cara al futuro

A medida que Adobe continúa con la evolución de sus estrategias de marketing, la solución desempeñará un papel crucial para impulsar la innovación.

“Mix Modeler nos ha proporcionado una posición inmejorable para ampliar nuestra combinación de inversiones en todos los canales en lugar de lidiar con los desafíos de medición a los que se enfrentan todas las organizaciones. Esta base nos permitirá evolucionar y ampliar nuestros enfoques de medición para abordar una gama más amplia de objetivos empresariales, áreas de producto, métricas de rendimiento y fases del cliente”, afirma Scharf.

El éxito de Adobe refleja una tendencia generalizada en el sector: el cambio hacia una medición del marketing basada en datos que prioriza la agilidad, la precisión y la transparencia. Aunque la disponibilidad general de Mix Modeler es reciente, la herramienta se creó internamente hace casi una década y se ha perfeccionado continuamente para apoyar las operaciones multimillonarias de marketing de la empresa. Con el compromiso de mejorar continuamente su enfoque, Adobe goza de una posición privilegiada para satisfacer las cambiantes necesidades del experto en marketing moderno.

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