Si aún confías más en métricas ajenas que en tus propios registros, es momento de pivotar y ajustar el enfoque. Existen medios que llegan por los que se van...
La capacidad de recopilar, interpretar y activar datos propios es el quid de una estrategia robusta. El dato propio es nuestro activo de oro: convierte cualquier acción de marketing en resultados medibles y sostenibles, conectando con tus clientes reales y sin intermediarios. Cultívalo y hazlo trabajar; porque ahí está la base para competir y destacar, hoy y mañana.
La industria B2B ya no compite por acumular más datos, sino por saber cultivarlos, protegerlos y transformarlos en rendimiento real. En un entorno donde la analítica es tan accesible como implacable, depender de terceros es depender del algoritmo de otro.
El dato propio, ese recurso tan descuidado
Vamos con la cruda realidad: la desaparición de las cookies de terceros, los cambios de Google y la presión regulatoria han dejado a muchas empresas sin brújula digital. ¿La respuesta? Volver a la esencia. Recopila tus propios datos (first-party data), crúzalos con IA y transfórmalos en decisiones reales.
Según el último informe de Adobe, el 78% de responsables de marketing B2B ya sitúan el dato propio como motor clave de personalización y segmentación para los próximos tres años.
En ese estudio queda claro: segmentar y personalizar la experiencia del usuario con datos propios es posible, pero ejecutar esa personalización sigue siendo el gran reto.
*Gráfico publicado en "2025 Digital Trends Report" de Adobe enlazado a la fotografía
En este gráfico muestra la percepción del uso de los datos por parte del cliente vs las marcas
IA y automatización
La inteligencia artificial puede ser tu mejor aliado... o tu talón de Aquiles. Me explico; plataformas como GA4 (analítica de Google) y Copilot (la IA asociada a la suite de Microsoft) integran machine learning, analítica predictiva y prescriptiva, y automatizan desde la segmentación hasta cualquier tipo de informe.
La automatización permite detectar patrones y tomar decisiones en tiempo real, olvidándonos así de los informes que tanto tiempo nos llevan: las interfaces conversacionales facilitan la analítica, incluso para perfiles no técnicos.
Dato clave: En 2025, el 60% de las empresas industriales ya usan soluciones no-code para análisis de datos y puede suponer hasta un 40% de tiempo menos en generación de informes.
Analítica predictiva y prescriptiva que anticipa y actúa
Hoy por hoy hay herramientas capaces de anticipar el comportamiento del cliente y actuar antes de que se pierda la oportunidad (ese cliente en caliente que está a punto de tomar la decisión).
La analítica predictiva segmenta, optimiza inventarios, ajusta presupuestos. La prescriptiva va al grano: recomienda acciones concretas, directamente accionables.
Ejemplos:
Todos hemos recibido algún mensaje tipo: "hace tiempo que compraste X, igual te interesaría ... X, Y..." o entrar en la aplicación de una tienda de ropa y que te ofrezca ofertas por talla que coinciden con la tuya.
Datos para todos los departamentos
Ahora lo bueno es que hemos mejorado en recursos y no hay que dedicar tantas horas ni tener tantos empleados. Las herramientas no-code y cuadros de mando (dashboards) visuales acercan la analítica avanzada a todos los equipos, cada uno con sus intereses focalizados.
¿La clave? Formación mínima, mentalidad de mejora continua y elegir bien el "partner" tecnológico: menos promesas, más resultados.
El valor del cliente, no solo el clic
El Customer Lifetime Value (CLV) es el gran indicador, tanto para B2B como para cliente final. Es cierto que con datos propios aún hay limitaciones (fuera del digital, seguir el viaje completo del cliente sigue siendo complejo), pero cada vez más empresas logran integrar escenarios on-line y off-line bajo un mismo ecosistema de datos propios, sin depender de terceros.
Si solo mides clics, te quedas en la superficie. Las decisiones inteligentes (por esto nos referimos a las impulsadas por inteligencia artificial), pasan por analizar lealtad, rentabilidad a largo plazo y la evolución real del cliente en su recorrido con la marca.
Contenido generado por IA y análisis de grafos
ChatGPT, Copilot, bases de datos vectoriales… ya no son gadgets tan especializados e inalcanzables. Son el punto fuerte del contenido hiperpersonalizado y de la automatización real en marketing B2B.
Pero la revolución va más allá. El análisis de grafos descubre relaciones, patrones de fraude y microsegmentos que escapan a la analítica convencional. Aquí, la IA encuentra conexiones en segundos que a un equipo humano le llevarían horas, o directamente, nunca llegarían a ver.
¿La clave? No delegar todo en la IA, sino trabajar a su lado. Usa la analítica con IA para detectar oportunidades, focos críticos o nichos listos para pivotar rápido y con criterio.
Privacidad y ética, consentimiento y control a cada paso
Hoy se exige (y exigimos) transparencia, consentimiento real y respeto a la privacidad en todo el ciclo del dato: desde el primer clic hasta cualquier plataforma donde esos datos vivan o circulen.
El reto trasciende el RGPD o las cookies. Implica asegurar el consentimiento en todas las fases: web, CRM, ERP, servidores… Cada transferencia y cada integración es una oportunidad para hacer bien las cosas o perder la confianza del cliente.
La privacidad es la oportunidad definitiva para diferenciarte por rigor y fiabilidad. La confianza no se declara: se demuestra con trazabilidad y control total del dato propio.
Entonces…
¿Sigues persiguiendo datos de terceros o ya cuidas tu activo principal?
El dato propio es la semilla. Si no lo abonas tú, otro lo recogerá. Y lo pondrá a trabajar… para su negocio, no para el tuyo.
Bibliografía
- Emprendedores – IA y análisis de datos en marketing digital
- Adobe - Digital Trends Report 2025