Conocemos vuestra inquietud por los datos, saber cómo hacer un buen uso o qué podemos aprender de ellos. Por eso, hoy os hemos traído una entrevista que esperamos disfrutéis tanto como nosotros.

Gerardo es el Chief Digital Officer de DataCentric. Simultáneamente es profesor en ICEMD/ESIC en eMail Marketing, Landing pages y Medición de campañas y estrategias de DataDriven marketing.

Se define comprometido con la consecución de resultados de negocio a través del diseño y la implementación de estrategias de marketing y ventas. Ambas siempre basadas en datos, personas y tecnología.

Quienes han trabajado con él, le consideran un gran experto del mundo digital y acuden a él cuando se trata de innovar en la comercialización y campañas por bases de datos multicanal.

DataCentric se define como una empresa de datos cuyo core business se centra en ofrecer soluciones centradas en el cliente, la tecnología y la información.

A lo largo de sus más de 20 años de historia, han demostrado su pasión y respeto por los datos con el fin de ayudar a las empresas en la mejora de sus procesos de negocio y la optimización de sus resultados.

1. En la industria, todos podemos llegar a entender qué hace DataCentric y para qué utiliza los datos, pero ¿cómo le explicarías a un niño de 5 años a qué se dedica la empresa?

No es una tarea sencilla, creo que mi propia madre tiene dudas de qué hago realmente. Simplificando diría que en DataCentric trabajamos con información en dos vías. Una para ayudar a anunciantes a conocer mejor a sus clientes y de ese modo les puedan servir mejor. Y dos, para ayudarles a lanzar campañas publicitarias personalizadas.

2. DataCentric es sinónimo de datos. ¿Cómo garantizáis a los clientes un buen tratamiento de estos? ¿Qué efecto tuvo el GDPR sobre vosotros?

La seguridad y confidencialidad en el tratamiento de los datos de clientes es un compromiso esencial con ellos. Para nosotros la confianza de los clientes es previa a la exigencia de la normativa. En muchos casos nuestros estándares ya sobrepasaban lo marcado por el GDPR. Aún así, obviamente hemos necesitado trabajar en adaptaciones de documentación, ejercicio de derechos y en generar un Privacy Impactment Assesments (PIA) por cada tipo de datos.

Con el objetivo de garantizar la calidad e integridad de los datos en DataCentric, tenemos montados protocolos de Data Governance, certificados por la ISO 9001 de calidad, y la ISO 27001 para la seguridad de la información. Ello nos ha permitido tratar bases de datos de los principales anunciantes.

3. ¿Crees que existe una conciencia real en las empresas sobre la importancia de los datos? Según tu opinión, ¿se preocupan las empresas por obtener datos con plataformas competentes? ¿Destinan inversión a inteligencia del dato? ¿Tienen por lo general en mente la protección de datos en sus procesos?

En mi opinión, aún son pocas las empresas que tienen una conciencia madura de lo que se puede hacer. La mayoría se encuentran entre dos polos que van de la despreocupación, a creer que los datos y la inteligencia artificial pueden resolver cualquier problema de modo mágico.

Creo que es fundamental trascender el entendimiento del Big Data como tecnología o como la pura recolección de datos, sino descubrir que lo importante es implantar estrategias customercentric, que adapten al usuario nuestros servicios y que mejoren su experiencia de uso. Estas estrategias sí necesitarán estar basadas en datos y tecnología.

Lo que no puede ser, es que mi compañía de telecomunicaciones o mi banco tengan un montón de datos sobre mí y me sigan bombardeando o llamando con ofertas que demuestran que no me conocen en absoluto.

4. Habéis construido un Data Lake. ¿Qué es un Data Lake? ¿Qué lo diferencia de un Data Warehouse?

Nuestro Datalake es nuestro principal activo. Nos ofrece gran flexibilidad en construir sets de datos a medida o en probar el valor de determinados análisis de datos sin necesidad de trabajar en transformar esos datos previamente. Un data lake te permite almacenar a bajo coste datos estructurados con otros no estructurados (textos, audios, logs…).

Para ejemplificar su sentido y la diferencia con un Data Warehouse o DataMart, el CTO de Pentaho, James Dixon, usa esta magnífica analogía entre los datos y el agua. Un Data Warehouse sería como una tienda con agua embotellada, tratada, purificada y empaquetada; mientras en un Data Lake, el agua (data) estaría en estado natural, sin tratar.

5. A la hora de aprender de los datos ¿Es sencillo obtener insights de mejora a partir de ellos? ¿O por el contrario implica hipótesis, testing, validación y conclusiones dilatadas en el tiempo?

Pues siento ser portador de la mala noticia de que seguimos aprendiendo únicamente a través de la prueba y el error. La buena noticia es que ahora la tecnología nos permite industrializar este proceso de prueba y error. Ello nos permite testar y validar cientos de posibilidades a la vez, combinar la mejor optimización de elementos y aprender de modo automático sobre todo ello.

El secreto de la inteligencia artificial y el Big Data se basa justo en eso. Dividir una gran tarea en otras más pequeñas y asignarlas de forma paralela y escalable a diferentes máquinas.

6. Hablando de Big Data ¿Cuáles son sus principales aplicaciones para marketing?

La aplicación es en gran parte de Data Analytics, resolviendo un problema de negocio mediante el análisis de información. Aterrizándolo a aplicaciones concretas, citaría las siguientes:

• Mayor conocimiento de nuestros clientes.
• Mejora de la categorización de nuestros usuarios y sus segmentaciones.
• Optimizar la gestión de medios.
• Crear patrones de comportamiento.
• Personalización dinámica de contenidos.
• Y en todo lo relacionado con la analítica predictiva. Es el tipo de analítica más avanzado. En vez describir el pasado u operar el presente; buscamos predecir el comportamiento del mercado. Lo que nos lleva por ejemplo saber qué oferta puede interesar más a un cliente, localizar a los clientes en riesgo de abandono o riesgo de impago.

7. Y en lo que se refiere al uso de Datos en el entorno programático ¿qué posibilidades ofrece? ¿Crees que hay recorrido de mejora?

Totalmente. Hasta ahora prácticamente solo se han utilizado las cookies de navegación y para hacer retargeting. Hay mucho camino por recorrer en lo que se refiere a la activación de datos de los clientes en RTB, personalización de contenidos, unificación de los datos de los clientes y de cara a categorizar mejor a los navegantes. Esto último nos permitirá hacer segmentaciones más eficaces con datos más veraces.

8. DataCentric y Adbibo han colaborado en la activación de perfiles empresariales, B2B, en campañas de RTB. ¿Qué resultados se han obtenido?

La publicidad digital basada en datos en entornos B2B es un terreno aún más inexplorado. Hasta ahora lo único disponible era segmentar por determinados horarios laborables y medios con un contenido más afín, poniendo banners en medios profesionales o económicos, tipo cinco días.

Como alternativa, nosotros usamos segmentaciones mucho más precisas por actividad o tamaño de la empresa, usando la IP de navegación de la empresa e incluso su localización. Activando este tipo de segmentaciones hemos mejorado en más de un 80% la respuesta de las campañas digitales enfocadas en productos empresariales.

Gracias Gerardo por compartir tus conocimientos y dedicar una parte de tu tiempo a hacer posible esta entrevista.