Durante una década o más, a los CMO se les ha dicho que una mejor tecnología resolverá la medición. Primero, fue la atribución. Luego fue el tablero universal. Ahora es IA.
Pero la incómoda verdad es que la IA no ha fijado las mediciones, simplemente ha hecho que las mediciones poco confiables sean más peligrosas, porque puede crear una confianza falsa y conducir rápidamente a decisiones equivocadas.
La presión sobre los CMO nunca ha sido mayor. Las juntas directivas esperan un crecimiento más rápido y eficiente. Aunque la necesidad de estar “impulsada por IA” se ha vuelto cada vez más común. Los directores ejecutivos esperan que el marketing sea responsable, predictivo, conocedor de la tecnología y resiliente.
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Sin embargo, la mayoría de las empresas de marketing todavía están trabajando en sistemas de medición creados para una era en la que la web era fundamental para el recorrido del cliente, los canales eran pocos y las señales eran fáciles de interpretar.
Cuando los cimientos son inestables, añadir IA no sólo acelera las decisiones; Esto acelera los errores y hace que sean difíciles de desentrañar.
Viaje del cliente fragmentado
Lo que lo hace tan difícil es que el recorrido del cliente moderno está fragmentado entre aplicaciones móviles, web, CTV, medios minoristas, puntos de contacto fuera de línea y plataformas emergentes que no existían hace cinco años.
Los dispositivos móviles se han convertido ahora en el centro de gravedad del comportamiento del consumidor, y es donde las mediciones han sido puestas a prueba por los cambios de privacidad y la pérdida de señal.
Sin embargo, muchos sistemas de medición todavía tratan el móvil como un canal más, en lugar del tejido conectivo que conecta todo el viaje. El resultado son datos que se ven muy bien en la superficie, pero que en el fondo están plagados de puntos ciegos. La conversión aparece desconectada. Los caminos parecen lineales pero no lo son.
Lo que impulsa los resultados es más fácil de medir que lo que indica el desempeño sobre el índice. Los CMO están viendo informes que no coinciden con la realidad. Esto necesita cambiar.
La confianza no es exactitud
Los sistemas de inteligencia artificial son excepcionalmente buenos para generar confianza. Hacen predicciones, recomendaciones y optimizaciones que pueden parecer precisas y autorizadas en la superficie. Los paneles pueden parecer más inteligentes. El resultado puede parecer sofisticado. Pero la confianza no es precisión. En realidad, la falsa confianza conduce rápidamente a malas decisiones.
El problema es que cuando falta la señal original, las herramientas de inteligencia artificial llenarán los vacíos con conjeturas. Estos supuestos se vuelven más fuertes con el tiempo. Los presupuestos cambian y las estrategias están bloqueadas. Los equipos confían en los resultados porque parecen avanzados, incluso cuando se basan sólo en verdades parciales.
En otras palabras, la IA puede dar a los líderes de marketing una falsa sensación de certeza en el momento exacto en que más necesitan claridad. Una vez que los equipos implementan esos resultados, el ciclo de retroalimentación puede volverse autorreforzado, haciendo que sea más difícil y costoso eliminar los errores.
La mayoría de las conversaciones sobre IA en marketing se centran en herramientas, modelos y capacidades. Pero la pregunta fundamental debería ser: ¿podemos confiar en los datos que produce nuestra infraestructura de medición? La confianza se trata de fidelidad. Pero puede resultar difícil ver cómo se mueven los clientes entre entornos.
Esta es la razón por la que muchas de las primeras iniciativas de IA no estuvieron a la altura de las expectativas. La tecnología no ha fallado, pero la infraestructura de medición subyacente nunca fue diseñada para una toma de decisiones autónoma o semiautónoma.
La medición no es una métrica de apoyo. Es la infraestructura básica la que determina si la IA se convierte en un acelerador de responsabilidades.
Básicamente móvil
Uno de los conceptos erróneos más persistentes en la medición del marketing es que todos los canales significa tratar a todos los canales por igual. En la práctica, esto significa comprender cómo se conectan y dónde ocurre el comportamiento. El móvil es el centro de gravedad para la mayoría de los consumidores.
En el móvil es donde la identidad es más fuerte, el compromiso es más profundo y la intención se expresa con mayor claridad, incluso cuando la transacción final se realiza en otro lugar. Aquí es donde residen cada vez más el descubrimiento, la comparación, la lealtad y el comportamiento repetido.
También es donde los especialistas en marketing han aprendido a escalar con identificadores menos deterministas, expectativas de cumplimiento más estrictas y cambios constantes de plataforma.
En muchas pilas, la medición móvil todavía se basa en suposiciones de la era web y convenciones de informes adaptadas a las aplicaciones, en lugar de estándares de nivel móvil diseñados para restricciones de privacidad.
Sin embargo, sin un punto de anclaje confiable bajo las restricciones de privacidad, la medición omnicanal se convierte en un mosaico de indicadores y suposiciones.
Cuando los dispositivos móviles se tratan como una ocurrencia de último momento, los equipos optimizan sus plataformas para lo que pueden monitorear más fácilmente, no para lo que hacen los clientes.
Una bifurcación en el camino
Los CMO deben empezar a plantearse preguntas difíciles sobre la medición: ¿Dónde están nuestros mayores puntos ciegos en todos los canales y dispositivos? ¿Qué conclusiones dependen de supuestos modelados en lugar de comportamiento observado? ¿Qué datos consideramos la “fuente de la verdad”? ¿Y nuestros sistemas están diseñados para soportar la automatización?
A partir de ahí, la atención debería centrarse en fortalecer la infraestructura de medición donde se ubica la IA. La IA funciona mejor cuando se asienta sobre sistemas creados para la complejidad actual, en lugar de adaptarlos a marcos diseñados para la simplicidad de ayer.
Esto significa diseñar mediciones que conecten el viaje de un extremo a otro, no canal por canal.
En un mundo donde la IA influye cada vez más en las decisiones, la medición se convierte en la capa de control para saber en qué confiar, qué cuestionar y cuándo intervenir. A medida que la toma de decisiones se vuelve más autónoma, aumenta el costo de equivocarse.
Los CMO se enfrentan a una bifurcación en el camino. Piense en la medición como la base del marketing impulsado por la IA, anclado en estándares de nivel móvil que mantienen la privacidad bajo presión. O siga uniendo informes de canales y muestre a la IA una visión parcial de la realidad. Sé cuál elegiré.
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