El desafío de Seenka: Cómo asociar los datos a decisiones que impacten positivamente a los negocios

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Pablo Verdenelli, fundador y CEO de la compañía de tecnología, explicó cuáles son los retos que enfrentan hoy para asegurarse de que, a través de la data, sus clientes están llegando a las audiencias correctas.

Ayudar a los clientes a transformar datos en decisiones es uno de los principales objetivos de Seenka Media Data, compañía de tecnología que formó parte de las empresas, agencias y anunciantes presentes en la pasada edición de Advertising Week Latam en la ciudad de México.

Pablo Verdenelli, CEO de Seenka, aseguró que cuando se trata de datos, hoy en día el mayor reto es “dejar de pensarlos como algo que acumulamos o que hay que tener”, y en lugar de eso hay que “asociarlos a decisiones, activaciones que afecten e impacten los indicadores del negocio”.

“Creo que los últimos años muchas de las empresas nos dedicamos a ofrecer datos y en realidad tendríamos que haber ofrecido cómo usar esos datos para performar ventas, leads o KPIs digitales, cómo lograr que baje el costo por clic o métricas que realmente afecten a los equipos de marketing”, subrayó Verdenelli haciendo una autocrítica sobre las empresas del sector.

La transformación que se ha producido en el marketing en los últimos años, incluyendo la dispersión de audiencias en diferentes medios y plataformas, han obligado a las marcas y anunciantes a adaptarse a estos cambios. Al respecto, señaló que el desafío llega precisamente porque las audiencias son muy volátiles y están afectadas por miles de mensajes diariamente, por lo que “encontrar el momento, el mensaje y el lugar correcto se vuelve una prioridad y ese desafío cada día se pone más complejo”.

Y en ese contexto, Seenka busca posicionarse como un actor clave para colaborar en la toma de decisiones. Según explicó, uno de sus diferenciales es que procesan información crossmedia. “Cuando digo crossmedia estoy hablando de casi todo lo que afecta a una audiencia desde el lado de los medios, tanto en el offline como en el online, la publicidad tradicional, los contenidos, influencer marketing y todo lo que pasa en los medios de comunicación… tenemos la capacidad de escuchar 360° todo en tiempo real. Esto nos da una ventaja muy grande porque la mayoría de las empresas para poder tener este tipo de información necesitan tres o cuatro proveedores, luego combinarlos y después procesar esos datos, y nosotros en Seenka todo eso es simplemente ‘one clic‘”.

El CEO de Seenka agregó que otro de sus diferenciales es que “sus datos conviven y están integrados a las plataformas de activación”. “Los datos están integrados a las mismas plataformas en las que ya funcionan los frameworks de cada uno de los clientes, desde herramientas de Business Intelligence como Power BA o Tableau hasta Google Ads o Meta Ads y distintos DSP que permiten que esos datos se activen en tiempo real”, apuntó.

Verdenelli también se refirió a factores que son clave para que las estrategias implementadas sean efectivas. Destacó que lo primero es entender la métrica del negocio que se quiere afectar con el mix de medios. “Hay agencias o anunciantes que nos dicen que quieren saber sobre cada dólar que invierten en publicidad o cada contenido que hacen cómo les afecta, pero hay que definir primero si quieren tráfico en su sitio, mejorar el CTR, mejorar el costo, etcétera… ahí está el primer ejercicio y luego sí trabajar en prueba y error y en cómo esa combinación del mix de medios puede impactar a esa audiencia”.

Al igual que muchos otros profesionales de la industria, Verdenelli cree que la inteligencia artificial jugará un papel importante en el futuro del marketing, sobre todo para la velocidad y amplitud del análisis de información y conocer al consumidor. “Creo que ahí va a estar la clave más grande, en esta etapa, y probablemente en la que siga… en cómo me conecto con los intereses de cada uno de mis clientes y mis potenciales consumidores y en cómo me voy a diferenciar de mis competidores. En esta etapa primaria es ordenar los datos y ponerlos a trabajar, y a medida que vayamos avanzando y que la inteligencia artificial nos permita procesar mayor cantidad de volúmenes a más velocidad vamos a conectar mayor cantidad de data assets del contexto y en el futuro me imagino que cada organización va a tener su propia inteligencia artificial, entrenada como una experta de su producto, de su consumidor y de lo que hacen”, concluyó.

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