Así, los encuestados plantean que las ventas y la cuota de mercado se convierten en los indicadores más valiosos para la gestión de una marca (en más de 55% y más de 53% respectivamente), seguidos de la notoriedad (50%) y el índice de reputación (más del 45%). En la búsqueda de la eficiencia, también aparece la disyuntiva entre optar por indicadores de corto o de largo plazo. Y allí, uno de los grandes retos es conciliar y buscar un equilibrio entre los resultados a corto y largo plazo para gestionar las expectativas de las compañías. Pero más aún, cuestionar las metodologías tradicionales de medición de marca que muchas veces retrasan los tiempos de entrega y, por tanto, dificultan el proceso. También te puede interesar: 7 estrategias de marketing para iniciar un negocio en Latinoamérica Urge, en respuesta, reforzar por parte de las agencias -socios estratégicos de las compañías- las herramientas y métodos para acompañar mejor los procesos de medición. Proponer y hacer uso de modelos de medición en tiempo real que maximicen el valor de la data para la toma de decisiones anticipadas y oportunas, es la clave para los procesos de medición hoy. Solo el 57,75% de los encuestados utiliza herramientas de análisis de big data; pero ya se va por buen camino: El 69% afirma contar con mayor especialización de profesionales para el aprovechamiento de la data (en un 54,93% son ingenieros). Y si bien las empresas de investigación y agencias digitales son los partners en los que más confían las marcas para la medición (en un 85,92% y un 54,93% respectivamente), es el refuerzo de herramientas y métodos ágiles para acompañar mejor los procesos de medición, lo que más demandan las compañías (en un 76,06%). Frente a ello, desde LLYC proponemos cuatro claves sobre la evolución de métricas para medir la eficacia: 1) Automatización al servicio del tiempo. Hacerse de métodos y herramientas capaces de medir en tiempo real la efectividad de una estrategia o campaña. 2) Usar tecnologías exponenciales para la anticipación. El big data y la inteligencia artificial se convierten en las palancas más importantes para establecer nuevos modelos de medición predictivos. 3) Descifrar la data a través de un prisma más humano. La interpretación de los datos desde un punto de vista comportamental, que ayude a entender a las personas y comprender las comunidades. También te puede interesar: 10 aspectos que influyen las decisiones de compra 4) Adoptar modelos integrados de smart data que maximicen su poder, más aún en un contexto de multiplicación de las métricas. Por: Carlos Llanos, Socio y Director General de LLYC Ecuador