Desafío #1: info que se pudre
Situación
La información sobre los públicos no se actualiza con frecuencia.
Consecuencia
Los mensajes dejan de ser asertivos.
¿Cómo podríamos conocer y comprender mejor las necesidades y reacciones de nuestras audiencias antes de lanzar campañas digitales?
¿Cómo podríamos mejorar frecuentemente la segmentación de públicos y el diseño de mensajes más relevantes que generen mayor interacción?
La información sobre los públicos no se actualiza con frecuencia.
Los mensajes dejan de ser asertivos.
Las segmentaciones no acompañan los cambios de las personas y del contexto.
Los mensajes no hacen un buen fit con los públicos objetivo.
No existe un sistema para aprender más rápido ni recibir feedback temprano.
El equipo se entera de si un mensaje funcionó después de publicarlo.
Si realizamos simulaciones de conversaciones sobre los mensajes clave de campañas digitales, vamos a identificar insights clave y oportunidades de mejora temprana.
Si usamos datos de los formularios y de social listening para mejorar los arquetipos de IA, podemos refinar los mensajes clave de las campañas digitales.
Si diseñamos un sistema de evaluación temprana donde los arquetipos toman diferentes posturas (valoración, crítica, proactiva), podremos identificar distintos ángulos de las narrativas existentes.
Mapear públicos y datos disponibles (formularios, social listening) y acordar la línea base.
Crear los arquetipos de IA con esos datos y definir sus posturas: valoración, crítica y proactiva.
Simular conversaciones sobre los mensajes clave de una campaña modelo y una anti-modelo.
Evaluar en rondas cortas y registrar cada evaluación en un historial.
Contrastar con evidencia real y actualizar arquetipos y segmentación en cada ciclo.
Parametrizar escenarios para generar mensajes y traspasar el ciclo al equipo.
Las metas se fijan una vez acordada la línea base con datos.
Tiempo entre el borrador y la primera evidencia.
Porcentaje de públicos actualizados en cada ciclo.
Cantidad de campañas evaluadas antes de publicarse.