¿Está vendiendo en exceso el poder de los datos? [Gafas de color rosa]

Mi antiguo jefe, el director ejecutivo de un antiguo empleador, era uno de los mejores vendedores que he conocido.

Podía trabajar en una habitación, escuchando y sabiendo exactamente qué decir para mantener el interés despertado y generar valor en la conversación. Igual de importante, sabía exactamente (y quiero decir exactamente) cuándo terminar la reunión y salir por la puerta. Es como el mundo del espectáculo, "déjalos con ganas de más".

Cualquiera que haya experimentado a un mal vendedor ha visto lo contrario: el momento clásico en el que el representante no sabe cómo aceptar un "sí" como respuesta. El cliente generalmente ha dado a entender o incluso ha dicho abiertamente que está interesado en el siguiente paso, y el representante continúa vendiendo en exceso características, beneficios, descuentos y servicios de valor agregado, todos los cuales son innecesarios.

Dos consecuencias suceden cuando sobrevendemos algo. Primero, disuadimos al cliente de su decisión de compra. Una vez fui testigo de cómo un representante seguía hablando y hablando y hablando después de que el cliente había expresado interés en comprar. El representante mencionó algo sobre el desarrollo futuro del producto, y de repente el cliente se preguntó si esa hoja de ruta se ajustaba a sus necesidades. Mató la venta.

El segundo efecto es casi tan malo. El representante desea desesperadamente asegurarse de que "no haya sorpresas" que sobrevende al continuar ofreciendo más y más beneficios hasta que el cliente finalmente dice: "Basta". Para entonces, el representante de ventas a menudo ha establecido expectativas tan poco realistas que está preparado para fallar.

Esa es la situación de los profesionales de marketing y contenido que venden el uso de datos al liderazgo empresarial.

Datos conducidos al destino equivocado

“¡Nos basamos en datos!” Si tuviera un dólar por cada vez que escucho que cuando pregunto sobre la estrategia de medición a un equipo más grande de marketing, marca o generación de demanda, estaría en una playa en algún lugar bebiendo un elegante tequila.

La mayoría de las veces, una vez que nos sumergimos en lo que hay detrás de esa declaración, encontramos que "basado en datos" literalmente significa que el equipo está impulsado por datos. No tienen idea de cómo (o si) los datos están ayudando.

Están tan inundados de métricas, análisis y números que buscan y encuentran algunos datos que impulsan cada movimiento que hacen. Todo lo que hacen está basado en datos. Cada acción se apoya en retrospectiva al encontrar los datos.

Lo que estos especialistas en marketing "basados ​​en datos" no se dan cuenta es que al hacer esto, también construyen un muro que impide intentar algo nuevo.

Siempre que el punto de partida sea puramente "basado en datos", sé cuál será el próximo desafío cuando alguien quiera innovar y hacer algo nuevo. Para hacer eso, se debe hacer un “caso de negocios”. Alguien, generalmente la persona responsable de presentar el caso comercial, inevitablemente preguntará: "Bueno, ¿qué dicen los datos?"

Pero los datos no dicen (y no pueden) decir nada definitivamente si la idea es realmente innovadora. ¿Lo que sucede? El creador de casos de negocios analiza los datos que ha utilizado para justificar todas las decisiones anteriores. Cuando no pueden encontrar datos útiles, buscan las mejores prácticas externas para ver si lo innovador coincide con lo que están haciendo otras personas.

Por supuesto, si existen muchas mejores prácticas que apuntan a esta cosa innovadora, ¿es realmente tan innovadora?

Hmmmm…

Haz lo que dicen los datos, no lo que yo dije

Durante los últimos 10 años, a los profesionales de contenido y marketing se les ha vendido la magia de los datos: una forma de aumentar la eficiencia y el rendimiento de las experiencias digitales. A su vez, muchos equipos de marketing desesperados por mostrar una prueba de vida de todo lo que hacen con el contenido sobrevendieron el poder de los datos. Ahora les impide hacer cualquier cosa que se desvíe de estar incrementalmente por encima o por debajo del promedio.

Hace poco trabajé con una empresa de tecnología B2B que quería lanzar una nueva revista de liderazgo intelectual digital. Para ellos, este fue un nuevo enfoque innovador para brindar educación a los tomadores de decisiones en su industria. Pasaron tiempo desarrollando un conjunto sólido de "grandes ideas". Se decidieron por una estrategia de contenido de ideas de vanguardia en lugar de procedimientos prácticos pragmáticos. Planearon posicionar a sus expertos en la materia como personas que pudieran atraer a los clientes hacia el futuro. El equipo estaba emocionado.

El vicepresidente que encabezaba esta iniciativa hizo rondas para obtener la aceptación de los equipos de producto, marca, relaciones públicas y C-suite.

No salió muy bien.

En cada conversación, el vicepresidente encontró mucha resistencia con preguntas sobre lo que decían los datos. En un giro irónico, los datos a los que hacían referencia estos otros equipos eran los que el equipo de marketing había usado para demostrar el éxito de campañas anteriores. El vicepresidente escuchó:

• "Parece que va en contra de lo que dicen nuestros datos de SEO".
• "Los datos dicen que el comprador final no es el liderazgo senior, ¿no deberíamos centrarnos únicamente en el comprador?"
• “¿Dónde están los datos que muestran que los líderes senior necesitan esta información?”
• "¿Cuál es su pronóstico para la cantidad de clientes potenciales que obtendremos de esto?"
• “¿Tenemos datos sobre si estos temas son populares?”

Al final, el proyecto de la revista quedó en suspenso.

La lección no es que la empresa no pudo lanzar una nueva revista digital. La lección es por qué no llegaron a lanzarlo.

El equipo había sobrevendido su uso de datos para justificar cada cosa que hacían. Habían establecido que estaban "basados ​​en datos". Sus colegas simplemente respondieron en función de lo que les habían vendido: "¿Por qué los datos lo llevaron a esta conclusión?"

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Los datos deben viajar a tiros, no conducir

Medir el contenido y la experiencia es difícil. Siempre lo ha sido y siempre lo será. Como he escrito, nuestros objetivos importan más que la precisión de los datos. Pregunte cuál es la información más importante que debe obtener: que se encontró la publicación del blog o el libro blanco, se leyó o cambió un comportamiento. A menudo, queremos información de este último, pero usamos datos y tomamos decisiones basadas en el primero.

Uno de mis libros favoritos sobre datos y medidas es The Haystack Syndrome: Sifting Information Out of the Data Ocean de Eliyahu Goldratt. Siempre reflexiono sobre esta cita:

Dime cómo me medirás y te diré cómo me comportaré. Si me mides de una manera ilógica, no te quejes de un comportamiento ilógico.

En nuestras capacidades de venta de datos, debemos reconocer que surgirán ocasiones en las que tendremos que ir en contra de los datos o proceder sin ellos. De lo contrario, nos guiaremos por los datos hasta la mediocridad.

Los datos informan la respuesta a las preguntas. Deberíamos conducir el coche. Los datos deben montar escopeta.

Para tener la flexibilidad de probar cosas innovadoras, debemos replantear cómo vendemos datos como un valor para nuestra estrategia de marketing y contenido. Estas dos ideas pueden ayudar:

• Deje de tratar los datos como prueba de vida: debe dejar de usar y vender el valor de los datos para justificar decisiones ya tomadas. Valor basado en datos determinado retrospectivamente, como en "¿Funcionó esta campaña?" es útil. Pero si deja que los datos impulsen toda su estrategia, pondrá futuras ideas de marketing de contenido en una caja: cada decisión se convierte en "superar" la última decisión. Nunca intentará nada que no esté tratando de “arreglar” la última decisión.
• La estrategia de contenido y marketing no es un peligro: vaya más allá de escanear montañas de datos para encontrar una respuesta en forma de pregunta, que da forma a su estrategia. Primero, formule un propósito, un objetivo a alcanzar, y luego elabore una lista de preguntas comerciales clave para ayudar a formar un plan para alcanzar ese objetivo. Recuerde, en los negocios, es mucho mejor saber lo que no sabe que no saber. lo que no sabes Ante esto último, la tendencia es sumergirse en los datos y encontrar una respuesta que coincida con una pregunta que podrías tener.

Si parte de un objetivo, desarrolle las preguntas clave para cumplirlo. Luego diseñe qué datos se necesitan para responder esas preguntas clave. Solo entonces está utilizando datos para informar una decisión, no para justificarla. De hecho, una pregunta clave podría ser: "¿Deberíamos hacer esto?" Pero luego, si es algo nuevo, puede reconocer que es posible que no se conozca la respuesta antes de que comience el proyecto.

Aprendiendo a triunfar

A veces es mejor aprender que tener éxito.

Aquí hay un experimento que puede ejecutar con sus equipos. En su próxima llamada de Zoom (o en su oficina como puede ser la nueva normalidad), haga tres preguntas a todos. La primera es "¿Deberían las empresas como la nuestra ser innovadoras?" Apuesto un cóctel elegante a que el 90% asentirá con la cabeza.

Luego, haga inmediatamente la siguiente pregunta: "¿ Nuestra empresa (o equipo) es innovadora?" Es casi seguro que esta consulta dará como resultado preguntas: "¿Quieres decir, como, alguna vez?" o “¿Quieres decir, ahora? ¿Somos innovadores ahora?”

Aclarar si es necesario: “Sí. Alguna vez. ¿Alguna vez hemos sido innovadores?

Según el tipo, la antigüedad y el tamaño de su empresa, su millaje variará. Pero para esas respuestas afirmativas, apostaría otro cóctel elegante a la respuesta a la tercera y última pregunta: "¿Cuándo fue eso?"

Con, me atrevo a decir, con pocas excepciones, todos citarán algo que terminó siendo exitoso.

Verás. Todo el mundo AMA y recuerda la innovación, siempre y cuando haya funcionado.

En un negocio impulsado únicamente por datos, nadie quiere ser el idiota que dijo sí a la nueva estrategia que no tenía datos para respaldar la decisión y fracasó.

En un negocio "basado en datos", puede quedar incapacitado por la sensación de que los datos siempre deben ser la fuerza impulsora. No puede o no quiere embarcarse en ninguna actividad que no pueda garantizar que impulsará sus estadísticas en la dirección correcta.

Si replantea el uso de datos y mediciones, llega a un acuerdo sobre el objetivo y luego hace mejores preguntas para que usted y su equipo puedan hacer más cosas que podrían tener un éxito espectacular o fracasar con un ruido sordo. Como dijo una vez el físico ganador del Premio Nobel Niels Bohr: “Un experto es alguien que ha cometido todos los errores que se pueden cometer en un campo muy limitado”.

Entonces, usemos datos para potenciar las decisiones que nos liberan para cometer algunos de los mejores errores.

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Imagen de portada de Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute