Navegando el desequilibrio entre oferta y demanda analítica en marketing

La paradoja del marketing actual: ante el exceso de datos disponibles, crece la necesidad por insights más útiles. Este desequilibrio entre oferta y demanda sigue intensificándose. Por ello, la clave consiste en construir puentes entre oferta y demanda analítica. En este artículo te comentamos acerca de estos puentes.

1. La paradoja de la abundancia

En el marketing moderno, todos tenemos acceso a más datos que nunca. Dashboards, reportes, audiencias, clics, views, cookies, etiquetas, CRM, CDP, DMP, GA4. El problema ya no es la falta de información.

El verdadero desafío es otro: la desconexión entre el exceso de datos disponibles (oferta) y la necesidad creciente de respuestas útiles (demanda).

Vivimos en una especie de paradoja de la abundancia: mientras las marcas invierten más en tecnología y acumulación de datos, los equipos de marketing siguen preguntándose lo mismo: ¿Cómo traduzco todo esto en decisiones accionables?

Para entender por qué esto sucede, necesitamos analizar tres elementos clave:

1. la oferta de datos,
2. la demanda de insights,
3. y el puente que falta construir entre ambos.

2. La oferta de datos: el síndrome de la triple V

En 2001, Doug Laney definió el modelo de las “3 V” del Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad. Más de dos décadas después, estos tres vectores siguen siendo el corazón del problema:

• Volumen: cada día se generan más datos. Desde 2020, el volumen de datos que un equipo de marketing gestiona se ha multiplicado por 2.3, según Supermetrics.
• Velocidad: los datos llegan en tiempo real, y las decisiones también deben tomarse en tiempo real.
• Variedad: los datos ya no provienen solo de campañas. Vienen de redes sociales, clima, contexto político, experiencias del cliente, e incluso conversaciones con IA.

El problema es que, sin una estrategia clara, estas 3V no aportan valor. Más bien, generan ruido.

Como señala Gartner en su informe sobre madurez analítica (2024): “El 87% de las organizaciones tiene una baja madurez en analytics, a pesar de haber invertido en herramientas sofisticadas”.

La oferta crece, pero no siempre tiene un plan de integración, una estrategia de interpretación, ni una cultura de decisiones basada en evidencia.

3. La demanda de insights: madurez analítica vs urgencia operativa

Ahora hablemos de la otra cara de la moneda.

Mientras la oferta de datos se dispara, la demanda de insights se vuelve más sofisticada y más urgente. Los CMOs, CEOs y equipos de marketing no quieren más reportes. Quieren respuestas.

• ¿Qué canal debo priorizar si recorto presupuesto?
• ¿Qué campaña generó más ventas incrementales?
• ¿Qué pasará con mi funnel si cambia el comportamiento de compra?

Responder estas preguntas requiere un recorrido de madurez analítica. Lo explicamos con una pirámide de cinco niveles:

Pirámide de madurez analítica:

1. Análisis básico / Atribución simple de último clic
2. Segmentación y métricas descriptivas
3. Modelos multicanal / Atribución avanzada basada en datos
4. Modelos predictivos / Machine learning
5. Modelos prescriptivos / Marketing Mix Modeling

Este cambio está claramente evidenciado en el estudio 2025 de Supermetrics, donde las soluciones más buscadas son:

• MMM (Marketing Mix Modeling): 47%
• Forecasting & Predictive Analytics: 40%
• ROI Analysis y CLV: 39% y 28%

McKinsey lo resume así: “Las organizaciones que invierten en insights predictivos aumentan en un 20% su ROI de marketing.” Mientras tanto, métodos como CPA tracking o A/B testing, que dominaron el marketing digital por años, caen en prioridad. 

4. El desajuste estructural

Hasta acá, todo parece lógico: más datos, más expectativa por insights.

Pero en la práctica, lo que encontramos es un desajuste. Porque la velocidad de crecimiento de la oferta (más dashboards, más KPIs, más herramientas) no va al mismo ritmo que la maduración de la demanda.

Esto genera un fenómeno que se repite en muchas organizaciones:

La solución no es seguir acumulando herramientas. Es empezar a construir puentes.

5. El puente: capacidades analíticas como infraestructura estratégica

Entre la oferta de datos y la demanda de insights hay un espacio. Ese espacio se llena con capacidades analíticas. Llamamos a esto el puente.

No es un producto. Es una combinación de cultura, procesos, talentos y tecnología que permiten que los datos se transformen en respuestas útiles.

Estas son algunas de las capacidades clave del puente:

• Integración unificada de fuentes
• Acceso autónomo a insights (sin depender de analistas para todo)
• Automatización de reportes
• Visualizaciones accionables (que no solo informen, sino que orienten)
• Modelos de predicción adaptables
• Cultura de experimentación y testeo

En definitiva, el puente es la infraestructura invisible que permite que la promesa del dato se convierta en valor real.

6. Conclusión: cultivando insights, no acumulando datos

El marketing no necesita más herramientas. Necesita mejor pensamiento analítico.

La verdadera transformación ocurre cuando dejamos de coleccionar datos como si fueran trofeos, y empezamos a cultivar insights como si fueran alimentos: con cuidado, con propósito, y con un sistema que los haga sostenibles.

Porque no se trata solo de tener datos. Se trata de saber qué hacer con ellos.

Y para eso, construir un puente entre oferta y demanda no es opcional. Es estratégico.

¿Cómo está tu organización hoy? ¿Del lado de la oferta, atrapada en dashboards? ¿O del lado de la demanda, presionada por responder sin claridad?

La madurez no está en tenerlo todo, sino en saber usar lo justo. Ése es el verdadero insight.

Referencias

1. Gartner. (2024). Analytics and Business Intelligence Platforms. Recuperado de https://www.gartner.com/en/newsroom
2. Supermetrics. (2025). Marketing Data Report. Recuperado de https://supermetrics.com/blog/marketing-data-report-2025
3. McKinsey & Company. (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. Recuperado de https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights