Avinash Kaushik
La mayoría de las organizaciones de marketing recopilan más datos de los que aprovechan y lanzan más campañas de las que pueden justificar. La brecha entre los paneles de control y las decisiones se ha ampliado con la IA generativa, en lugar de reducirse. Los altos directivos necesitan una forma de vincular la intención del cliente, la medición y los resultados comerciales sin ceder el terreno al proveedor más ruidoso de la sala.
Avinash Kaushik ayuda a los responsables de marketing a convertir los datos y la inteligencia artificial en decisiones comerciales, gracias a sus dieciséis años de experiencia en Google y a sus dos libros superventas sobre analítica web.
Full Profile
Por qué las organizaciones colaboran con Avinash Kaushik
- Él creó el vocabulario intelectual que ahora utiliza toda una generación de profesionales del marketing, incluido el marco «Ver-Pensar-Hacer-Preocuparse», que relaciona el contenido, los medios y la medición con la intención real del cliente.
- Sus dieciséis años como «evangelista del marketing digital» en Google le proporcionaron una visión del rendimiento del marketing en la mayoría de los anunciantes más importantes del mundo, y no solo a partir de un único caso práctico.
- Tiende un puente entre la analítica y la marca en un ámbito que suele obligar a los líderes a elegir entre una u otra, asesorando tanto a una empresa de medición (Human Made Machine) como a un grupo global de moda (Tapestry).
- Sus libros se encuentran en los escritorios de profesionales en activo en más de diez idiomas; su argumento ha sobrevivido a las traducciones, a los cambios de plataforma y al auge de la IA generativa.
- Es inusualmente directo sobre lo que no funciona en la medición del marketing, razón por la cual los responsables de compras de alto nivel recurren a él para agudizar los debates internos en lugar de adularlos.
Aspectos destacados de su biografía
- Antiguo director sénior de Análisis Global y evangelista de marketing digital en Google, donde trabajó durante dieciséis años.
- Director global de estrategia en Human Made Machine; consultor de estrategia de marca y transformación de marketing en Tapestry.
- Autor de «Web Analytics: An Hour a Day» y «Web Analytics 2.0» (Wiley), traducidos a más de diez idiomas.
- Creador del marco «See-Think-Do-Care» para la estrategia de marketing basada en la intención.
- Galardonado con el premio «Defensor Estadístico del Año» de la Asociación Estadística Americana y con el premio al «Colaborador más influyente del sector» de la Asociación de Análisis Web.
- Escribe el boletín «The Marketing Analytics Intersect», que leen aproximadamente 55 000 líderes del marketing y la analítica.
Biografía
Los líderes de marketing rara vez tienen problemas para obtener datos. Lo que les cuesta es decidir qué significan esos datos para el crecimiento del próximo trimestre. Ese es el problema que Avinash Kaushik lleva dos décadas abordando, primero en Google como director sénior de Análisis Global y evangelista de marketing digital, y ahora como director global de estrategia en Human Made Machine y consultor de estrategia de marca para Tapestry.
Su marco «See-Think-Do-Care» replanteó el marketing digital centrándose en la intención del cliente, en lugar de en el canal o los datos demográficos, y ahora forma parte del lenguaje habitual de los equipos de marketing, desde el sector de los bienes de consumo hasta el de los servicios financieros. Se trata de una idea sencilla con una consecuencia lógica: la medición y el contenido deben ajustarse al estado de ánimo de la audiencia, no al plan de medios de la agencia.
Dos libros, «Web Analytics: An Hour a Day» y «Web Analytics 2.0», llevaron ese argumento a la práctica y han sido traducidos a más de diez idiomas. La Asociación Estadística Americana lo nombró «Defensor Estadístico del Año»; la Asociación de Análisis Web lo reconoció como su «Colaborador más influyente del sector». Ha impartido clases y prestado asesoramiento en Stanford, en la USC Annenberg y en la Rotman School de Toronto.
Lo que distingue su trabajo actual es su rechazo a tratar la IA como un tema aislado. En reuniones con directores de marketing y directores financieros, traza una línea que va desde la comprensión del cliente basada en la intención hasta la medición basada en la incrementalidad, hasta llegar al punto en el que la IA generativa realmente demuestra su utilidad. Cuando termina, la recomendación suele ser más precisa y el argumento de venta de los proveedores, por lo general, más débil.
Temas clave de sus ponencias
- Estrategia de marketing centrada en la intención
- Medición del marketing basada en la incrementalidad
- IA e IA generativa en el marketing
- Análisis digital y toma de decisiones basada en datos
- Crecimiento y retención centrados en el cliente
- Transformación del marketing para altos directivos
- El marco «Ver-Pensar-Hacer-Cuidar» en la práctica
Ideal para
- Directores de marketing y equipos directivos de marketing que estén redefiniendo los sistemas de medición para un entorno en el que prima la inteligencia artificial.
- Consejos de administración y equipos ejecutivos que someten a pruebas de resistencia el rendimiento comercial de la inversión en el ámbito digital y de marketing.
- Responsables de análisis, datos y marketing de rendimiento que buscan alinearse con las funciones de marca y comerciales.
- Directores generales y directores financieros que desean una visión externa objetiva sobre la contribución del marketing al crecimiento.
Resultados para el público
- Una línea más clara entre la intención del cliente, la actividad de marketing y el resultado comercial.
- Una prueba más precisa para determinar si un enfoque de medición es realmente incremental o si solo se limita a reflejar lo que se comunica.
- Una crítica constructiva sobre cómo se está vendiendo la IA generativa en el ámbito del marketing y en qué ámbitos genera un rendimiento real.
- Un vocabulario común, basado en el modelo «Ver-Pensar-Hacer-Cuidar», que los equipos directivos puedan utilizar para alinear el contenido, los medios y la medición.
- Un argumento interno más sólido sobre dónde dejar de invertir, y no solo dónde invertir más.