Por qué es importante contar con una base de medición más sólida en un mundo impulsado por la IA: TAGGRS en la MarTech Summit de Ámsterdam

La MarTech Summit Amsterdam es un evento selecto que reúne a más de 250 altos directivos de marketing y tecnología para debatir sobre las estrategias, las herramientas y las tendencias que están marcando el marketing moderno. Forma parte de una serie internacional que se celebra en las principales capitales de todo el mundo y que reúne a líderes del marketing para compartir sus conocimientos sobre las últimas tecnologías que están marcando el rumbo del sector.

Para una empresa como la nuestra, es el tipo de lugar donde puedes conocer y establecer contacto con posibles clientes y socios, y sacar a colación el seguimiento server-side como solución a los problemas de medición y rendimiento a los que se enfrentan hoy en día las empresas modernas.

Este año ha sido la primera vez que TAGGRS ha asistido al evento. Además de patrocinarlo y llevar a nuestro equipo, nuestro director general, Niels Olivier, participó en una mesa redonda sobre «Cómo mejorar el rendimiento del marketing a través de la creatividad y la IA en MarTech».

Esto es lo que hemos tratado y lo que hemos aprendido en el evento de este año.

El orden del día y los temas principales: la IA en la pila de datos moderna

El día estuvo repleto de ponencias, mesas redondas y debates, y una cosa quedó clara: el sector está dejando atrás la fase de experimentación aislada con la IA para entrar en una nueva etapa del MarTech, en la que la IA, los datos y los modelos operativos están cada vez más interconectados.

Se han repetido una y otra vez algunas tendencias. La IA se está abriendo paso en todos los ámbitos de las estrategias de marketing modernas. La medición y la atribución tienen que adaptarse a los recorridos de los clientes, que cada año son más complejos y dispersos. Los agentes de IA de los que se hablaba el año pasado como un concepto están empezando a implementarse de forma más generalizada para realizar tareas reales. Uno de los mayores retos es conseguir que la IA supere la fase experimental y se convierta en algo que un equipo pueda ejecutar de forma fiable y repetida. La vieja promesa de experiencias verdaderamente personalizadas aún no se ha hecho realidad para los clientes.

En el fondo, casi todo giraba en torno a la misma idea: la IA solo sirve de algo si las personas siguen al tanto para darle instrucciones y revisar su trabajo. Nada de eso tiene sentido si los datos con los que trabaja son incompletos o incorrectos.

En el escenario: Cómo mejorar el rendimiento del marketing en MarTech

Niels Olivier, director general de TAGGRS, participó en la mesa redonda «Mejorar el rendimiento del marketing a través de la creatividad y la IA en MarTech», junto a líderes del marketing y la tecnología de todo el sector. La sesión se centró en tres preguntas:

• ¿Cómo es realmente un flujo de trabajo de marketing verdaderamente «nativo de la IA»?
• ¿Cómo gestionan los equipos los resultados de la IA para que la dirección estratégica y el cumplimiento normativo no se queden en el tintero?
• Cuando la IA se encarga de gestionar datos, la optimización y los contenidos a gran escala, ¿qué pasa con el papel de las personas y cómo preparas y formas a tus equipos para ello?

El debate giró en torno a cómo los equipos están aplicando la IA en la práctica, en qué puntos del proceso sigue siendo necesario el criterio humano y qué cambia para los profesionales del marketing cuando la IA empieza a gestionar datos, la optimización y el contenido a gran escala. Durante todo el debate, Niels volvió a centrar la conversación en los fundamentos de los datos y el seguimiento, que constituyen la base de todo este trabajo impulsado por la IA.

Lo que nos quedamos: la necesidad de contar con datos fiables

A medida que el marketing se vuelve cada vez más interconectado y se basa cada vez más en la IA, la calidad y la exhaustividad de los datos subyacentes cobran más importancia que nunca. Y ahí es precisamente donde muchos equipos se atascan. Lo más interesante que descubrí no tenía nada que ver con la IA.

Muchas empresas no saben que hay una solución a su problema de medición ni cómo abordarlo. No poder hacer un seguimiento de lo que quieren se ha convertido en la norma que la mayoría de ellas ha acabado aceptando.

Las dificultades subyacentes son comunes y específicas, y suelen ser algo así como esto:

• «Mis datos de Google Ads no coinciden con los de GA4 y Meta. ¿Cuál es la verdad?»
• «No sé si mi banner de cookies está configurado bien».
• «No sé cómo vincular mis compras en tienda como conversiones a mis campañas».
• «No tengo el control de mis datos analíticos, dependo de mi agencia, así que no sé qué pasa con ellos».

Cada uno de estos casos es un problema relacionado con la base de datos. En un mundo en el que la IA toma cada vez más decisiones y optimiza la inversión publicitaria por ti, esas lagunas no hacen más que agravarse. Un sistema de IA que optimice a partir de datos incompletos o incoherentes te llevará con total seguridad por el camino equivocado.

El seguimiento server-side como solución

Esta es la brecha que el seguimiento server-side está diseñado para cerrar. Al recopilar y procesar los datos en tu propio servidor, en lugar de depender únicamente del navegador, capta las conversiones que, de otro modo, se perderían debido a los bloqueadores de anuncios, las restricciones del navegador y las limitaciones de consentimiento, de modo que las cifras con las que funcionan tus campañas y herramientas de IA reflejen lo que realmente ha ocurrido. Esto te permite medir cuántas conversiones y cuánto valor se te están escapando, introducir datos limpios en herramientas de informes como Looker Studio y poner en marcha un sistema de supervisión para que nada falle silenciosamente en segundo plano.

Además de recuperar los datos perdidos, el seguimiento server-side ofrece otras ventajas:

• Un seguimiento de conversiones y una atribución más precisos en plataformas como Google Ads, GA4 y Meta
• Mejor calidad de los datos para incorporarlos a las plataformas publicitarias
• Se ha mejorado el rendimiento de la web al trasladar los scripts más pesados del navegador al servidor
• Mayor control sobre qué datos se recopilan y se comparten, lo que facilita el cumplimiento de las normas de privacidad y consentimiento

Ver de primera mano la cantidad de datos que bloquea un navegador antes de que lleguen a tus herramientas de análisis suele calar más que cualquier explicación. En cuanto veas lo grande que es la diferencia, te darás cuenta por ti mismo de la importancia de contar con una base de medición sólida. Echa un vistazo a nuestra guía gratuita para evaluar tu seguimiento y descubrir por dónde se te escapan los datos.

Conclusión

Por muy avanzada que sea tu plataforma de marketing, la precisión de los resultados depende de la calidad de los datos que se introduzcan. Conseguir que la capa de medición funcione bien es lo que permite que la automatización y la IA generen resultados basados en datos reales, en lugar de en conjeturas.

Ese es el cambio en el que nos centramos en TAGGRS, y es lo que seguiremos explorando. Si quieres seguir hablando sobre la transformación de MarTech, la IA, la medición o el seguimiento server-side, ponte en contacto con Jort Otten en [email protected].

¿Te apetece probar el seguimiento server-side? Crea una cuenta gratuita en TAGGRS y explóralo por tu cuenta.