Durante la última edición del evento #MarketingShake, Daniel Ferro, de Mercado Libre, fue galardonado con la primera edición del Premio CMO del Año.  Este especialista en la construcción de modelos estratégicos orientados a la toma de decisión, tuvo la amabilidad de responder a unas preguntas de forma exclusiva para el blog de amdia.

Ferro tiene una fuerte orientación a la mejora de los procesos de marketing y un profundo conocimiento del medio on-line. Con anterioridad fue Gerente de Marketing en Car One y Business Development Manager en SPSS. Posee una licenciatura en Investigación Operativa por la Pontificia Universidad Católica Argentina Santa María de los Buenos Aires.

Hola Daniel, felicitaciones! ¿Qué sentiste al ser reconocido con este galardón?

Para mi es muy gratificante recibir un premio de estas características de parte de una entidad con el prestigio de amdia. Enseguida luego de recibirlo pensé en mi equipo de trabajo, ya que sería imposible hacer lo que hacemos sin la ayuda de ellos. La complejidad que manejamos actualmente en Mercado Libre es solo posible gracias a los expertos que tenemos en cada uno de los medios donde comunicamos. También es fundamental el desarrollo de herramientas que tenemos gracias a nuestro equipo de IT.

¿Cuáles son tus referentes en tu profesión?

Si bien hoy la práctica se ha vuelto casi 100% digital, sin duda mi trabajo y mi convicción de ser absolutamente “customer centric” la traigo de haber visto trabajar en marketing directo tradicional a grandes profesionales como Alex Di Paola, Freddy Rosales o Mary Teahan.

¿Cómo ves el Data Driven Marketing en la Argentina? ¿Cómo está cambiando la actividad de los profesionales de la industria?

Creo que hemos perdido un poco esa dosis de glamour que había históricamente en la profesión y nos hemos vuelto súper analíticos y técnicos. Hoy cualquier profesional de marketing debería conocer qué es SQL (lenguaje de consulta a base de datos) y las técnicas de modelización descriptiva y predictiva a partir de datos (data mining). Herramientas de almacenamiento de datos como Hadoop y Teradata, de reporting como Microstrategy, analíticas como SAS y tecnologías de machine learning sofisticadas conocidas como Deep Learning (redes neuronales profundas) se han vuelto cotidianas. Todo esto ha permitido entender el customer journey completo y ser relevante en cada comunicación que realizamos.

¿Qué tipo de información utilizas para tomar decisiones en tu trabajo? ¿El acceso a nuevas fuentes y nuevas herramientas de análisis está modificando tu forma de trabajar? ¿Cómo

Me toca manejar una práctica muy basada en el comportamiento que observamos de nuestros usuarios tanto en la plataforma web, cómo en nuestras apps. Datos de compras, ventas, preguntas, visitas a páginas de producto, etc. son almacenadas y procesadas para entender el perfil de cada cliente y la propensión a aceptar ofertas de determinados productos y servicio. También analizamos muy detalladamente la relación entre inversión y retorno (ROI) para cada campaña que ejecutamos y otras decenas de métricas relacionadas con nuestro negocio.

¿Qué te pareció el evento #MarketingShake? ¿Qué herramientas o contenidos te sirvieron más?
Siempre es útil acceder a tendencias de mercado y ver casos de cómo encaran los distintos desafíos de negocio mis colegas. Valoro tanto el contenido expuesto como la posibilidad de encontrarme con otros profesionales de distintas industrias. Particularmente este año me gustó mucho la presentación de Chloe Gottlieb por alguno de los casos que presentó.