“El análisis de datos ágil es fundamental para incorporar capacidades de detección y respuesta y está aportando a las organizaciones una rapidez sin precedentes en los ciclos de innovación para satisfacer las demandas actuales.

Es posible que el análisis de datos (D&A) se considere cada vez más un facilitador esencial para lidiar con los desafíos actuales de las empresas, además de ser un medio para abordar futuras oportunidades. Los responsables de análisis de datos deben apoyar a su organización con datos fiables y de gran calidad para facilitar la toma de decisiones…” (Gartner, s.f.)

Implementar un proyecto de ingeniería de datos en el sector de medios, radial, televisivo y de contenido por streaming es una decisión estratégica que se traduce en beneficios económicos significativos y sostenibles. Por ejemplo, un estudio del McKinsey Global Institute indica que las empresas que analizan los datos con frecuencia tienen casi tres veces más probabilidades de generar un crecimiento de facturación superior a la media que los competidores que evalúan sus datos solo esporádicamente. El retorno de la inversión muestra aproximadamente el mismo panorama: las empresas que hacen un uso intensivo de análisis de datos de sus clientes tienen 2,6 veces más probabilidades de tener un ROI significativamente más alto que los competidores. Adicionalmente las compañías que realizan análisis intensivos tienen 23 veces más probabilidades de superar claramente a sus competidores en términos de adquisición de nuevos clientes, y 9 veces más probabilidades de superarlos en lealtad del cliente. Los resultados también muestran que la probabilidad de lograr una rentabilidad superior a la media es casi 19 veces mayor (McKinsey & Company, s.f.).

En un entorno mediático cada vez más competitivo, la capacidad de automatizar el proceso de análisis de datos se convierte en un activo invaluable. Esta automatización no solo reduce el tiempo que se dedica a la recopilación y análisis de datos, sino que también permite a los equipos enfocarse en tareas más estratégicas que generan valor, como la creación de contenido atractivo y la optimización de campañas de marketing.

La integración de datos de diversas fuentes proporciona una visión holística de la audiencia, lo que permite identificar comportamientos y patrones comunes. Este cruce de información es esencial para realizar análisis predictivos, ayudando a prever cómo se comportarán los usuarios ante diferentes escenarios. Por ejemplo, con datos en tiempo real, el medio puede ajustar su programación y pautas publicitarias para maximizar el engagement, identificando y cuantificando los efectos de estas decisiones en distintos horarios, mientras se minimizan riesgos y costos. Esto no solo mejora la experiencia del espectador, sino que también optimiza la asignación de recursos y maximiza el retorno de inversión publicitaria.

Además, la capacidad de obtener información visual y analítica permite adaptar las campañas de marketing a las franjas horarias y plataformas más efectivas, asegurando que el contenido llegue al público adecuado en el momento adecuado. Esto se traduce en una mejor segmentación de la publicidad, lo que aumenta la efectividad de las campañas y, por ende, los ingresos publicitarios. La mejora en las propuestas económicas para los clientes, sustentadas en datos concretos sobre la audiencia en diferentes medios, también contribuye a establecer relaciones más sólidas y rentables con los anunciantes.

La implementación de un sistema de integración y análisis de datos no solo incrementa la retención de audiencia al ofrecer contenido más relevante y personalizado, sino que también abre nuevas oportunidades de monetización, como la creación de contenido premium o la implementación de modelos de suscripción. Esto, a su vez, contribuye a un incremento en el valor de vida del cliente (CLV), asegurando ingresos recurrentes más estables y previsibles.

En términos de retorno sobre la inversión (ROI), los beneficios económicos derivados de un proyecto de ingeniería de datos pueden ser significativos. Por ejemplo, se estima que un aumento en la
efectividad de las campañas publicitarias podría traducirse en un incremento
del 20% en los ingresos publicitarios anuales. Además, la reducción de costos
de producción y marketing, junto con el aumento en la retención de
suscriptores, puede resultar en un ROI que alcance entre el 200% y el 300% en
los primeros años de implementación.

En conclusión, adelantar un proyecto de ingeniería de datos en medios  y plataformas de contenido por streaming no solo es crucial para mejorar la experiencia del usuario, sino que también representa una inversión rentable que puede transformar la forma en que el medio opera y compite en el mercado. La integración de datos permite optimizar recursos, maximizar ingresos y garantizar un crecimiento sostenible en un entorno mediático en constante cambio.

Bibliografía

Gartner. (s.f.). Gartner.
Obtenido de https://www.gartner.es/es/tecnologia-de-la-informacion/tendencias/hoja-de-ruta-de-ti-para-el-analisis-de-datos

McKinsey &
Company. (s.f.). McKinsey & Company. Obtenido de
https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/five-facts-how-customer-analytics-boosts-corporate-performance