El Modern Marketing Data Stack 2023

Los profesionales del marketing se van adaptando a tendencias importantes, como la aparición de la inteligencia artificial (IA) generativa y los large language models (LLM), la convergencia de las tecnologías publicitaria y de marketing, y la mayor atención a las cuestiones relacionadas con la privacidad. Para que el marketing sea perfecto, es imprescindible contar con la pila tecnológica adecuada.

En Snowflake hemos analizado qué es lo que más usan nuestros clientes para mejorar los análisis de datos de marketing y para medir tanto el rendimiento como el retorno de la inversión (return on investment, ROI) con mayor precisión.

En nuestro informe El Modern Marketing Data Stack 2023, identificamos a los líderes y a las empresas prometedoras en las 10 prestaciones que componen hoy en día el marketing data stack. También abordamos las exigencias estratégicas que influyen en cómo unifican, analizan y activan los datos con el fin de aumentar los ingresos.

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FACTORES QUE MOLDEAN LA ESTRATEGIA DE MARKETING
Y LA INVERSIÓN TECNOLÓGICA

Un año después de la publicación del primer informe, el modern marketing data stack ha evolucionado para reflejar el incesante ritmo de los cambios.

En el informe, analizamos las principales tecnologías en las que basan su pila de marketing los más de 8100 clientes de Snowflake Data Cloud. En la edición de este año, desglosamos las tecnologías de datos fundamentales (IA incluida) según las herramientas específicas de marketing. Nuestras conclusiones reflejan varias tendencias, como la rápida convergencia de las tecnologías publicitaria y de marketing (que se aborda más abajo), la mayor importancia que se concede a la medición y la activación de los datos o los desafíos que plantea la privacidad, entre otras.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO:
The Emergence of LLMs

El impacto de los large language models (LLM) va a ser, como mínimo, generalizado y el efecto más obvio en el marketing será la productividad. Según el informe de este año, la adopción de herramientas de IA y aprendizaje automático (machine learning, ML) entre los clientes de Snowflake ha subido un 15.5%, pero eso no es más que el principio.

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CONVERGENCIA DE LAS TECNOLOGÍAS PUBLICITARIA Y DE MARKETING:
CUATRO FACTORES DETERMINANTES

Al principio, la publicidad y el marketing se basaban en tecnologías independientes, pero, a medida que se eliminan los silos de datos, sus herramientas están convergiendo. En general, la convergencia representa el paso hacia un enfoque más integrado y basado en datos tanto del marketing como de la publicidad, que se debe en gran parte a cuatro realidades:

1. El panorama de los medios de comunicación es frenético y está fragmentado.

2. En igual situación se encuentran las soluciones tecnológicas creadas para que los profesionales del marketing se manejen en ese panorama.

3. La ineficiencia cuesta dinero.

4. Los líderes empresariales siempre quieren recortar gastos.

PRIVACIDAD DE LOS DATOS:
SUPERACIÓN DE LOS DESAFÍOS

Los profesionales del marketing desean unificar los datos procedentes de distintas fuentes para tener una visión completa de sus clientes y presentarles productos en todo su recorrido de manera eficaz. No obstante, la creciente preocupación de los consumidores por la privacidad y la ampliación de las normativas oficiales al respecto exigen un enfoque responsable.

En ese sentido, han surgido técnicas y tecnologías nuevas, sobre todo el uso de data clean rooms, que permiten compartir datos de un modo seguro y que protege la privacidad, y aplican políticas de gobernanza que tienen en cuenta el consentimiento y los permisos de acceso.

Metodología
El objetivo del presente estudio era identificar las tecnologías que tienen una base de clientes activa y numerosa dentro de Snowflake. El análisis abarca 12 meses, del 4 de abril de 2022 al 3 de abril de 2023, y se fija en más de 8100 clientes de Snowflake. Se ha seguido este proceso:

Identificar la lista completa de tecnologías válidas para el marketing data stack:
- Hemos observado cómo los clientes activos de Snowflake usan las tecnologías de marketing durante el periodo de análisis. Los “clientes activos” son:
  - Clientes con un contrato según capacidad o bien un contrato de autoservicio o servicios a petición que esté vigente, es decir, cuya fecha de vencimiento no haya pasado ya.
  - Clientes que han generado ingresos para Snowflake durante el año anterior.
- Los creadores de las tecnologías englobadas en las cuatro categorías de herramientas fundamentales del data stack deben ser miembros activos de Snowflake Partner Network (SPN) o tener vigente un contrato con Snowflake equiparable. Los creadores de las tecnologías englobadas en las seis categorías de herramientas y plataformas específicas de los dominios de marketing y publicidad deben ser miembros activos de SPN o ser partners de Snowflake Marketplace que hayan aceptado los términos y condiciones de Marketplace.
- Las cifras de crecimiento incluyen a todos los clientes activos con contrato según capacidad y autoservicio a fecha de 4 de abril de 2022 que hayan generado ingresos positivos para Snowflake durante el año que termina el 3 de abril de 2023. Los porcentajes reflejan cuánto ha aumentado el uso de las respectivas herramientas de cada categoría por parte de los clientes a fecha de abril de 2023 y en comparación con el uso de esas mismas herramientas en abril de 2022.
Dividir las tecnologías en función del tipo de uso en Snowflake: en Snowflake existen varios workloads y se puede elegir entre diversos modelos de implementación de aplicaciones, lo que significa que los proveedores se integran con el Data Cloud de maneras diferentes y con distintos fines. Para evaluar con precisión el grado de adopción y de liderazgo en el mercado, aplicamos a los proveedores métricas específicas en función del tipo de uso en Snowflake. En concreto, el análisis consistió en dividir a los proveedores de tecnología en dos categorías: tecnologías que usan workloads de Snowflake para la integración, la transformación y el análisis de los datos; y tecnologías que usan el workload Snowflake Collaboration. El solapamiento de herramientas que funcionaban en ambas no llegaba al 0,5 %.

Identificar las métricas clave precisas para medir el éxito de las distintas herramientas de marketing de cada categoría:
- Métricas de las tecnologías que usan los workloads principales de Snowflake para la integración, el análisis y la transformación de los datos:
  - total de clientes activos que usan la tecnología en Snowflake
  - Consumo total de créditos que usa la tecnología en Snowflake.
- Métricas de las tecnologías que usan las funciones de Snowflake Collaboration:
  - Total de intersecciones estables que incluye la tecnología. Las intersecciones estables son las relaciones continuas entre proveedores y consumidores de datos; se definen como puntos de data sharing que han generado al menos 20 transacciones en las que se han consumido recursos de procesamiento y dicho consumo ha generado ingresos en el producto durante 2 periodos consecutivos de 3 semanas (20 transacciones como mínimo en cada periodo).
  - Consumo total de créditos basado en el data sharing que usa la tecnología en Snowflake.
  - Gasto total en dólares estadounidenses en Snowflake como medio para acreditar las herramientas y aplicaciones gestionadas que emplean los clientes aparte del uso de data sharing.
Generar un índice basado en el tipo de uso de Snowflake que ilustre el grado de penetración de la tecnología en el mercado y complementarlo con el grado de uso. El cálculo se basó en los siguientes criterios ponderados:
- Tecnologías que usan los workloads principales de Snowflake para la integración, el análisis y la transformación de los datos:
  - Amplitud (50 %): número de clientes activos
  - Profundidad (50 %): consumo total de créditos
- Tecnologías que usan las funciones de Snowflake Collaboration:
  - Amplitud (40 %): número de intersecciones estables
  - Profundidad (40 %): consumo total de créditos de data sharing
  - Gasto (20 %): consumo en dólares estadounidenses como indicación de la amplitud de la adopción de aplicaciones gestionadas aparte del uso de data sharing
- Categoría de enriquecimiento de los datos:
  - Amplitud (100 %): número de intersecciones estables para priorizar la medición de la colaboración con fines de enriquecimiento en vez del tamaño de los diferentes conjuntos de datos de las empresas
Clasificar o seleccionar las tecnologías de marketing de 1 a N, donde el número menor (puesto) es más favorable. Combinamos la lista completa de tecnologías de ambos grupos y estandarizamos esa clasificación del 0 al 100. (El 100 indicaba la tecnología que ocupaba el primer puesto en cada métrica).
- Los líderes representan las principales tecnologías con el índice más alto de cada categoría.
- Las empresas prometedoras no siempre se alineaban con las empresas líderes, pero se seleccionaron en función de varios factores, como su auge reciente en el mercado, una tecnología o un enfoque innovadores en Snowflake o una demostración reciente de unas funciones eficaces para los clientes.