Conclusiones clave de los eventos Accelerate de Snowflake para los sectores de retail y bienes de consumo, y publicidad, medios de comunicación y entretenimiento

Organizaciones de todos los sectores están logrando una eficiencia y una escala sin precedentes, junto con un cumplimiento sólido, mediante el uso de datos e inteligencia artificial (IA). En los eventos virtuales para sectores más recientes de Snowflake, Accelerate Retail & Consumer Goods, en colaboración con Microsoft, y Accelerate Advertising, Media & Entertainment, los asistentes escucharon cómo los líderes del sector están acelerando la innovación, la información empresarial, la experiencia del cliente y mucho más con estrategias sólidas de datos e IA empresarial. 

Expertos de Snowflake, clientes, partners y líderes ofrecieron información estratégica, consejos prácticos, prácticas recomendadas y demostraciones para casos de uso clave del sector. Aquí tienes algunas conclusiones clave de ambos eventos.

Accelerate Retail & Consumer Goods

1. Las empresas de retail y bienes de consumo son cada vez más creativas en el uso de los datos para comprender las preferencias de los consumidores a través de las redes sociales, la colaboración de datos y el uso de marketplaces de datos de terceros para desarrollar una visión 360 del cliente. “Si lo piensas, la persona que compra comestibles y vaqueros es la misma que conduce un coche, usa un teléfono móvil o consume contenido en streaming”, afirmó Shanthi Rajagopalan, Global Head of Strategy, RCG, en Microsoft. “Aprovechar la interconexión de todos estos datos de comportamiento del consumidor es una oportunidad real para que las marcas comprendan aún mejor las necesidades y motivaciones de sus consumidores”.

2. La implementación efectiva de una visión 360 del cliente depende principalmente de tres cosas: un fundamento de los datos sólido, calidad y gobernanza de los datos, y la activación de la IA para personalizar la experiencia en tiempo real. “Céntrate en un fundamento de los datos sólido y, a continuación, construye la IA sobre él, utilizando datos de fidelización y de compras [para crear] ofertas”, comentó Vinay Banari, Managing Director, Digital, Data and AI Consulting, en EY. “La preparación de los datos, es decir, una plataforma sólida con datos limpios e IA, es lo que genera un impacto real”.

3. La IA presenta una gran oportunidad para que los profesionales del marketing transfieran el trabajo manual de personalización a la IA. “La mayoría de los programas de marketing todavía se basan en métodos obsoletos, como enfoques basados en reglas o calendarios de marketing, y no aprovechan la gran cantidad de datos disponibles sobre clientes individuales”, señaló Alec Haase, Product Go-to-Market Leader en Hightouch. “Estos programas dependen de reglas rígidas que ignoran los comportamientos de los clientes y dan como resultado experiencias genéricas que no fidelizan al cliente. Además, lanzar campañas personalizadas es agotador. Requiere varias personas, equipos, herramientas y docenas de horas, y deja a los profesionales del marketing atrapados en sistemas manuales y una toma de decisiones en silos. Vemos la IA como una forma mejor para que los profesionales del marketing aborden la personalización y trabajen de forma más inteligente, no con más esfuerzo”. 

4. La IA permite a los equipos de marketing pasar de una gestión basada en la mera ejecución a una gestión basada en datos, lo que lleva a resultados cuantificables. “Hemos visto un aumento del 10 % en la conversión [gracias a la IA]”, dijo Aoife O'Driscoll, Director, Lifecycle Marketing, en Whoop. “El poder de este modelo es que puede hacer mucho más de lo que nosotros podemos hacer humanamente en cuestión de semanas, lo cual es fenomenal. Y ese aumento del 10 % en la conversión de compras debería resultar en un aumento de aproximadamente el 20 % en los ingresos en 2025”.

Accelerate Advertising, Media & Entertainment

1. Establecer un almacén de datos seguro, organizado y habilitado para la privacidad es fundamental para una colaboración de datos exitosa a través de clean rooms. “Al almacenar los datos en una ubicación segura que cumpla con la normativa de privacidad, y al crear una taxonomía realmente buena de lo que significan esos datos, puedes crear una mejor funcionalidad e incorporar datos de cualquier parte interesada del lado de la audiencia”, afirmó Jenny Yurko, VP, Data Product Strategy, en Warner Bros. Discovery.

2. Para una integración y un análisis de datos fructíferos, una solución de clean room debe unificar con precisión la información de identidad dispar. “Los mundos de los conjuntos de datos offline y online se están acercando cada vez más. Vas a querer tener una solución de clean room que tenga la resolución de identidad como un componente clave y central”, explicó Jon Regan, VP en Dentsu. “Cuanto mejor sea tu clean room a la hora de unir los mundos fragmentados de nombres, correos electrónicos, números de teléfono e ID de dispositivos IP en un grafo de identidad cohesivo, más probable será que tu implementación sea un éxito”. 

3. El uso exitoso de data clean rooms para la colaboración requiere objetivos claramente definidos, una comprensión clara de los derechos y limitaciones de los datos, y un compromiso con el cumplimiento y la privacidad. “Comprender el caso de uso, los datos que quieres usar y los resultados deseados, incluido cómo utilizarás esos datos, conduce a una serie de preguntas”, comentó Reese Solberg, Managing Director and US Data Privacy Leader en EY. “¿Qué derechos tienes sobre esos datos? ¿Qué obligaciones están asociadas a esos datos y, de manera similar, para otras empresas o entidades con las que puedas estar colaborando? Una vez que comprendas estos aspectos, puedes comenzar a definir los requisitos para la herramienta o solución. Entonces, puedes evaluar si puedes usar esta clean room. En última instancia, se reduce a definir tus requisitos clave de negocio y cumplimiento para guiar tu selección de herramientas”. 

4. Las data clean rooms de Snowflake promueven el análisis de datos colaborativo y transparente. “Una de las grandes ventajas de las data clean rooms de Snowflake es que son transparentes y flexibles”, afirmó ​​Joe Zucker, Senior Manager, Marketing Analytics, en Indeed.com. “Puedes escribir una consulta en SQL y todos los que trabajan en un proyecto pueden verla. Como anunciante, a veces escribimos la consulta nosotros, y otras veces la escribe el editor. Pero en ambos casos, siempre podemos ver cuáles son las suposiciones, las reglas y la sintaxis, por lo que existe una visión consensuada de cómo analizaremos esta campaña”.  

Los ponentes también compartieron información sobre el diseño de una arquitectura de datos empresarial, cómo los clientes utilizan la IA y el aprendizaje automático (ML) para impulsar la eficiencia y cómo las empresas aceleran sus flujos de trabajo críticos para el negocio.

¿Te perdiste los eventos? Aún puedes verlos bajo demanda: Accelerate Retail & Consumer Goods y Accelerate Advertising, Media & Entertainment.