Marketing Analytics: Los datos crudos no son Business Intelligence
By Bruchentko
El marketing vive tanto de herramientas creativas cómo lógicas. Pues, crear campañas, requiere de compartir detalles de la marca mientras encantás a los clientes. Sin embargo, aunque parezca redundante, las analíticas tienen un peso vital en toda estrategia. Entonces, estas deben llegar de la mano del Marketing Analytics.
Esta área analítica del marketing «Marketing Analytics», que te permite crear estrategias de marketing más precisas y eficientes basadas en datos. Pues, las decisiones, las campañas y la creatividad se basan en el análisis del desempeño, para que la empresa no se pierda en el camino.
Sin embargo, por extraño que parezca, muchas empresas son reacias a adoptar Marketing Analytics. — ¿Por qué?. Diversos son los motivos, pero, principalmente se debe a que las pequeñas empresas se manejan “a ojo”. Entonces, debido a esto, no llegan a dar el salto de calidad que necesitan.
En definitiva, esto significa que están perdidos como turco en la neblina, sin saber de dónde vienen, si están haciendo lo correcto o hacia dónde deben dirigirse. Por lo tanto, es poco probable que logren los resultados que esperan.
Para arrojar luz en este camino, debe comprender qué es el Marketing Analytics, su importancia y cómo aplicarlo a tu negocio.
¿Qué es el Marketing Analytics?
El Marketing Analytics o Analíticas de Marketing es una disciplina de marketing que trabaja con la recopilación y el análisis de datos para comprender patrones, evaluar estrategias y tomar mejores decisiones.
Dicha disciplina, profundiza en los datos para comprender qué resultados se han logrado, si la empresa va por buen camino y qué tendencias se vislumbran en el horizonte. En otras palabras, informa el pasado, analiza el presente y planifica el futuro .
El Marketing Analytics se relaciona con el concepto de big data, la explosión de datos en el mundo digital. Hoy en día, las empresas tienen una gran cantidad de datos disponibles sobre su desempeño «KPIs» , el mercado, los consumidores y los competidores. Todo esto, gracias a la digitalización empresarial.
Después de todo, hoy en día se puede rastrear, monitorear y almacenar casi cualquier cosa. Pero estos datos por sí solos no sirven de nada si la empresa no sabe cómo aplicarlos.
Por lo tanto, el Marketing Analytics se centra en estos datos, creando una estructura y una cultura basadas en datos, lo que permite a la empresa rastrear, recopilar y analizar datos estratégicamente para lograr sus objetivos de marketing.
De los datos al Marketing Analytics de la mano del Business Intelligence
Como te lo comenté recién, los datos crudos son solo eso, datos. La interpretación y el planeamiento depende de otro nuevo jugador, la inteligencia empresarial o Business Intelligence «BI».
Ya que, de esta forma, podemos hacer que el Marketing Analytics, la cual es una de las herramientas más importantes de inteligencia empresarial, trabaje para, justamente, transformar estos datos en inteligencia para apoyar un determinado plan de acción dentro de la propia gestión empresarial.
También es necesario aclarar que la analítica de marketing incluye la analítica web y la analítica digital, pero no es sinónimo de ellas. Pero todos estos conceptos utilizan análisis de datos para mejorar el rendimiento de una empresa y prepararse para el futuro .
La analítica web se refiere únicamente al universo de datos web (sitios web y páginas).
El análisis digital cubre datos de varios canales interactivos, incluidos sitios web y páginas web, pero también dispositivos móviles, redes sociales y otros.
El Marketing Analytics, a su vez, engloba todos los datos relacionados con el marketing, ya sean canales offline u online.
9 beneficios de aplicar Marketing Analytics
En un escenario cada vez más complejo y competitivo, el Marketing Analytics tiende a marcar la diferencia. Pues, las jornadas de compras se han vuelto caóticos, los consumidores se han vuelto más exigentes, los competidores están más atentos y los recursos son más escasos.
Las empresas que saben cómo usar los datos para comprender su contexto, aprovechar las oportunidades y minimizar los riesgos pueden tener mejores resultados. A continuación, verá los beneficios del Marketing Analytics que pueden poner a su empresa por delante de la competencia.
1. Medir el rendimiento de la estrategia
Quizás este sea el principal beneficio del Marketing Analytics: puede monitorear su desempeño de marketing y saber qué está funcionando bien y qué se puede mejorar.
Esto nos permite optimizar estrategias para lograr mejores resultados y nuestros objetivos. Esto es especialmente útil en los océanos rojos, pues, evitan que haya menos sangre en los mismos.
Herramientas cómo Google Analytics, pueden ayudarte a comprender el resultado que estás obteniendo, en diferentes canales publicitarios. Pero, sí tenés muchas bocas de anuncios, te recomiendo utilizar Google Tag Manager, para unificar tanto los anuncios web en Google Ads, como los de redes sociales.
2. Cuantificar el ROI de las estrategias
Otra medición que puedes hacer se relaciona con el retorno de la inversión «ROI», especialmente en Marketing Digital .
De esta manera, puede evaluar el impacto de sus campañas y estrategias en el efectivo de la empresa y enfocarse en optimizar su retorno financiero, que, al final, es lo que realmente importa.
También, en ciertas situaciones, es interesante acompañar el ROI con el ROAS «Retorno de la inversión en publicidad». Te da una idea un poco más general de cómo estás llevando a cabo tus anuncios publicitarios.
3. Manténgase enfocado en las metas
Al evaluar el desempeño de la estrategia, el objetivo es verificar si se está avanzando hacia los objetivos de la empresa. Por ejemplo, seguir un plan de acción basados en objetivos SMART, puede mantener el foco, sin alejarte mucho del objetivo empresarial.
Por lo tanto, adoptar el Marketing Analytics es una forma de mantener al equipo siempre alineado con los objetivos micro y macro del negocio.
4. Comprender el comportamiento del consumidor
El Marketing Analytics también le permite conocer mejor a su cliente. Puede recopilar datos sobre el perfil de su audiencia en diferentes canales: cómo se comportan las personas en su sitio y cómo reaccionan a sus estrategias.
Esto permite crear una imagen de comprador más realista y diseñar estrategias más personalizadas.
Para esto, el social listening puede ayudarte. Además de comprender el funcionamiento del proceso de compra, el proceso de venta, y el customer journey. Estos conceptos, te permitirán entender, las dificultades que tiene tu comprador potencial.
5. Monitorear a los competidores
El Marketing Analytics no solo mira hacia adentro. También puede recopilar datos sobre el desempeño de sus competidores y comprender qué están haciendo, qué estrategias están funcionando y cómo puede prepararse para enfrentarlos.
Agregar alertas en Google Alerts sobre nuestros competidores, puede ayudarnos a estar al tanto sobre sus últimos movimientos.
6. Estrategias de defensa
Cualquiera que trabaje en marketing sabe la importancia de entregar resultados. Puede ser para el director general de la empresa, el jefe de departamento, el líder del equipo o compañeros de trabajo.
Para poder defender las estrategias que ha adoptado, necesita saber cómo analizar datos y crear informes eficientes. Google Data Studio, es posiblemente la herramienta más simple para presentar dichos informes, pues, su interface se sincroniza con muchas plataformas.
7. Apoyar la toma de decisiones
Como dijimos, el Marketing Analytics no solo mira el pasado o el presente. Pues, el análisis de datos es fundamental para el futuro, para tomar mejores decisiones y crear mejores estrategias para lograr los objetivos de la empresa.
Mientras más información tengamos, más podremos fundamentar tal o cual acción. Además, de esto, podremos justificar nuestras inversiones en marketing digital, incluso sí éstas no están teniendo el rendimiento esperado.
8. Aumente la previsibilidad
El análisis de datos no puede predecir el futuro, pero ayuda a identificar patrones y tendencias que anticipan lo que está por venir. Así, el análisis predictivo permite a la empresa prepararse para los riesgos y oportunidades que se avecinan.
Aunque, también, podemos apoyarnos en otras herramientas de tendencias, cómo Google Trends. Sí bien, no es lo mismo predecir patrones numéricos, que tendencias sociales, no menos cierto es que podemos valernos de una y aprovechar la otra.
9. Profesionaliza tu negocio
Por último, este beneficio no es exclusivo del Marketing Analytics, pero, no menos cierto es que profesionalizar tus procesos, mejora cuantitativamente la calidad de tu trabajo.
Esto viene siendo así, desde el comienzo de los tiempo. Pero, con la digitalización de las empresas, se pudo lograr que los pequeños negocios se vuelvan más profesionales, y logren dar ese salto de calidad mucho antes de lo esperado.
¿Cómo funciona el Marketing Analytics?
El Marketing Analytics no se trata solo de análisis de datos. Hay pasos previos para definir los procesos de seguimiento y recopilación de datos, por lo que el análisis se realiza como se esperaba.
Veamos los tres pasos fundamentales del Marketing Analytics.
1. Seguimiento de datos
El primer paso en el Marketing Analytics es rastrear datos. Como dijimos, hay una plétora de datos por ahí. Pero no hará un seguimiento de todos los datos para el Marketing Analytics, solo de lo que generan sus canales de marketing.
Los sitios web, las redes sociales, las aplicaciones y los medios pagos, por ejemplo, son canales donde generalmente se concentran los esfuerzos de marketing digital.
Por lo tanto, debe realizar un seguimiento de los datos sobre las interacciones de los consumidores en estos canales para comprender cómo reaccionan a sus estrategias.
Por ejemplo, supongamos que tiene un sitio de e-commerce e invierte en enlaces patrocinados. Este, debe realizar un seguimiento de la ruta de sus compradores para identificar cuántos provienen de ese anuncio de motor de búsqueda específico.
Al hacerlo, puede comprender la cantidad de clientes, la cantidad de ventas y los ingresos que generó su inversión. Para realizar un seguimiento de estos datos, debe utilizar parámetros de seguimiento en las URL e instalar el código en su sitio web. Veremos esto más en profundidad a continuación.
Pero, lo relevante, es saber cómo funcionan Google Analytics, Google Tag Manager, y el propio Google Ads.
2. Recolectar datos
Con el seguimiento, tiene acceso a información sobre el rendimiento de sus estrategias de marketing. Luego, puede usar herramientas automatizadas o incluso una hoja de cálculo manual para recopilar los datos para analizar.
Sin embargo, debe concentrarse solo en los datos que necesita para un análisis productivo, o se verá abrumado en medio de tantos datos.
Por lo tanto, la recopilación de datos debe guiarse por los KPI de su estrategia, que son métricas relacionadas con los objetivos estratégicos. Le indican qué datos recopilar para realizar el análisis.
Para ayudar a identificar estos indicadores, estas son las principales métricas que puede rastrear:
Métricas del sitio web o blog: número de sesiones, número de visitantes, duración promedio de la sesión, páginas por sesión, fuentes de tráfico, tasa de rebote, tasa de conversión.
SEO: tráfico orgánico, posición SERP, tasa de conversión orgánica, autoridad de dominio, autoridad de página.
Métricas de medios pagados: tasa de clics (CTR) , tasa de conversión paga, costo por clic (CPC), costo por cada mil impresiones (CPM), costo por cliente potencial (CPL), costo por adquisición (CPA).
Datos de redes sociales: alcance, compromiso, tráfico de redes sociales, tasa de conversión de redes sociales.
E-mail marketing con KPIs y otras métricas: tasa de entrega, tasa de apertura, tasa de clics (CTR), tasa de conversión, cancelación de suscripción.
Información comercial: retorno de la inversión (ROI), costo de adquisición de clientes (CAC) , ingresos recurrentes mensuales (MRR), costo por adquisición (CPA), tasa de retención.
3. Ver datos
Luego de rastrear y recopilar los datos, debe ser accesible para realizar un análisis de una manera fácil de usar. Pues, los datos sin procesar no dicen mucho, pero los gráficos y las tablas hacen que los datos sean inteligibles.
La visualización de datos es una de las áreas de Marketing Analytics, responsable de la representación visual de los datos. Esto generalmente se hace a través de gráficos, tablas, mapas y otros recursos recopilados en paneles o paneles de rendimiento.
La visualización de datos permite a la persona que ejecuta el análisis tratar, cruzar y segmentar los datos para encontrar patrones o tendencias y extraer información. Esto sería prácticamente imposible con solo los datos sin procesar.
Por otro lado, un gráfico de barras puede mostrar claramente el crecimiento del tráfico del sitio web en comparación con el mes pasado, por ejemplo. Esta es la visión que un analista debe tener.
6 errores que debes evitar en tu plan de Marketing Analytics
— Pero, entonces, puede haber errores, ¿no?. Pues, si, ahora te voy a contar cuáles son los errores más comunes a la hora de aplicar Marketing Analytics. En especial, las prácticas que se deben evitar, que conforman los principales cuellos de botella en los procesos.
1. No documentar resultados
Es imposible evaluar el rendimiento de su estrategia si no tiene ningún registro al respecto. Y no solo estamos hablando de datos de rendimiento, sino también de documentación sobre la planificación, los objetivos y las metas.
Los datos de indican que solo el 36,5% de las empresas tiene una estrategia de Marketing de Contenidos documentada. Lamentablemente, este es uno de los principales errores que hacen inviable la analítica de marketing.
2. Perder el tiempo
Perder tiempo en el proceso también es un error común y puede ocurrir por diferentes motivos:
- No hay una estrategia definida, por lo que nadie sabe qué datos son más relevantes;
- Tampoco hay herramientas ni procesos automatizados, por lo que el equipo debe recopilar datos manualmente, realizar análisis y crear informes;
- Ni hay profesionales dedicados, por lo que se ignoran los datos y los análisis.
3. Centrarse solo en las herramientas
Las herramientas son fundamentales para optimizar y agilizar el trabajo. Sin embargo, muchas empresas creen que las herramientas resolverán todos sus problemas, mientras que la solución está más en los recursos humanos y menos en la tecnología.
Avinash Kaushik ↗, considerado uno de los gurús de la analítica digital, defiende la regla 10/90:
Sí se invierte $10 en herramientas y servicios de datos, necesitas invertir $90 en personas que sepan extraer valor de esos datos.
Conforme a estos datos, podemos ver claramente dónde se marca la verdadera diferencia en el Marketing Analytics.
4. Monitorear las métricas incorrectas
Otro error común es monitorear métricas que no son importantes para su negocio.
Hay unas métricas, que se conocen cómo, métricas de vanidad: impresionan, te llenan de orgullo, pero son superficiales y no te ayudan a tomar mejores decisiones. El número de Me gusta o seguidores suele encajar en esta categoría.
Por lo tanto, hay que enfocarse en las métricas que realmente impactan su negocio y mostrar si está alcanzando sus objetivos. Estas métricas son los KPI que mencionamos anteriormente.
5. Ignorar el poder de la visualización de datos
La presentación de los resultados de su campaña de marketing a los ejecutivos de la empresa debe ser impactante. Pero si comparte los datos como números y tablas aburridos, puede frustrar las expectativas y no transmitir su mensaje.
Este es uno de los roles más importantes de la visualización de datos: transmitir información de manera más rápida y precisa, además de encantar a las personas. — Entonces, ¡no te olvides de esto cuando configures tus informes de marketing!
6. No estar organizado
El Marketing Analytics requiere organización. Usted maneja miles de puntos de datos de varias fuentes en diferentes períodos para analizar diferentes estrategias de marketing.
Debido a esta complejidad, tenés que estar organizado para tener éxito. Por ejemplo, defina criterios para agrupar datos, adopte convenciones de nomenclatura para campañas y canales de marketing y tenga un calendario regular para monitorear métricas.
Actitudes como estas ayudan a organizar las rutinas de Marketing Analytics.
¿Qué herramientas de Marketing Analytics hay?
El uso de herramientas no es obligatorio, pero optimizan el Marketing Analytics. Por eso es importante conocer las principales herramientas que puedes utilizar.
Google Analytics es la plataforma de análisis de datos más popular y utilizada, ya que es muy robusta incluso en la versión gratuita. A día de hoy, Google Analytics es la principal herramienta de recolección y gestión de datos. La herramienta tiene el 58,9% de la participación de mercado.
Además de GA, existen otras herramientas para analizar el rendimiento de sus estrategias y comprender mejor a su audiencia a través de diferentes canales.
Éstos incluyen:
- Analíticas web: Google Analytics, Adobe Analytics;
- análisis de comportamiento: Hotjar, Crazy Egg;
- pruebas y optimización: Optimizely, Google Optimize;
- SEO: Consola de búsqueda de Google, SEMrush, Ahrefs;
- redes sociales: Facebook Insights, Quintly, SocialBakers;
- marketing por correo electrónico : MailChimp, GetResponse;
- CRM : Salesforce, Zendesk;
- análisis de la competencia: SEMrush, SimilarWeb;
- visualización de datos: Google Data Studio, Tableau, Cyfe.
Cómo aplicar la Marketing Analytics en tu empresa
Ahora, profundicemos en la práctica del Marketing Analytics, desde la configuración del seguimiento de datos hasta la toma de decisiones basadas en datos.
¿Cómo configurar el seguimiento de datos de Marketing Analytics?
Configurar el seguimiento de datos es un paso esencial en el Marketing Analytics. Después de todo, necesita datos completos y confiables para realizar un análisis sólido.
Dicho esto, hay algunos conceptos importantes a tener en cuenta para el seguimiento. Se refieren a configuraciones y códigos que debe instalar en su sitio web para rastrear las actividades de los usuarios con respecto a sus estrategias.
1. Usar parámetros UTM
Los parámetros UTM (Urchin Tracking Module) son etiquetas que puede agregar a las URL de su sitio web para identificar las fuentes de tráfico.
Google ofrece un generador de URL para esto. Puede definir parámetros para:
fuente (utm_fuente);
medios (utm_medio);
campaña (utm_campaign).
Por ejemplo, si un usuario hace clic en una campaña de verano de su empresa en Facebook, la URL podría verse así:
www.example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=summer
2. Instalar el administrador de etiquetas Google Tag Manager
Google Tag Manager es una herramienta gratuita de Google para facilitar la instalación y administración de scripts de sitios web. Estos códigos se insertan en el sitio web para rastrear las actividades del usuario.
Por ejemplo, la etiqueta de Google Analytics le permite realizar un seguimiento de todos los datos de los visitantes que ve en la herramienta.
Otros ejemplos son las etiquetas de remarketing de Google Ads y Facebook Ads, que permiten identificar qué usuarios han estado en una página y crear campañas de remarketing.
3. Instalar píxeles de seguimiento
El píxel de seguimiento también es un código instalado en el sitio web para permitir el seguimiento de la actividad o las conversiones del usuario. Cada herramienta publicitaria tiene la suya, como el píxel de Facebook, el píxel de Google Ads, el píxel de Hotmart, entre otros.
Funciona así: si el usuario hizo clic en un anuncio de compra en Instagram y llegó a la página que tiene el píxel instalado, el sitio informa que el usuario vino de Instagram y se convirtió.
Luego, esta información aparece en los informes publicitarios de la plataforma.
4. Configurar el seguimiento de eventos
El seguimiento de eventos es una configuración personalizada de Google Analytics que le permite monitorear ciertas acciones de los usuarios en un sitio web. Por ejemplo:
- descargar un libro electrónico;
- ver un video (reproducir, pausar);
- desplazarse por la página;
- haga clic en una imagen.
5. Definir modelos de atribución
Los modelos de atribución son diferentes formas de atribuir los méritos de la conversión a los canales de marketing al rastrear las rutas de los usuarios. Las plantillas se pueden configurar en Google Analytics y Facebook Ads.
El modelo más común es la atribución de última interacción, en el que el último canal al que accedió el usuario antes de realizar una compra recibe el crédito por la conversión.
Sin embargo, el viaje de compra puede ser mucho más complejo y moverse a través de canales que influyen en la conversión. Por lo tanto, existen otros modelos: de primera interacción, lineal, posicional, temporal y personalizado.
¿Cómo crear una hoja de cálculo de seguimiento?
Después de configurar el seguimiento de datos, puede utilizar herramientas para recopilar y realizar un seguimiento de las métricas. Pero, para los que se inician en la analítica de marketing, es interesante crear una hoja de cálculo y hacer un seguimiento manual.
De esta manera, puede comprender mejor cómo funciona todo y qué datos son realmente importantes, y luego automatizar la recopilación en las herramientas.
Puede crear una hoja de cálculo en Excel, pero nuestra recomendación es usar Hojas de cálculo de Google, ya que se almacena en la nube y permite una fácil colaboración entre su equipo.
También puede crear una hoja de cálculo para cada estrategia, cada canal, cada métrica; todo depende de cómo usted y su equipo prefieran organizarse.
Hoja de cálculo útil para nuestro Marketing Analytics
Por ejemplo, supongamos que desea realizar un seguimiento de las conversiones generadas por una campaña publicitaria en Google Ads y Facebook Ads para comprender qué canal es más efectivo.
Primero, crea una hoja de cálculo básica para completar los datos diarios durante la duración de la campaña. Entre las métricas, puede monitorear CTR, CPC, ventas e ingresos para cada canal, lo que resulta en:
Anuncios | |||
KPIs | 31/3 | 1/4 | 2/4 |
CTR | 1.80% | 2.10% | 2.20% |
CPC | $ 0.44 | $ 0.60 | $ 0.50 |
Ventas | 6 | 20 | 15 |
Ingresos | $ 2.000 | $ 3.000 | $ 2.400 |
Como está monitoreando manualmente, tendrá que acceder a los informes de cada plataforma para recopilar datos. Luego, puede usarlos para identificar valores y variaciones en el período. Verás que es más interesante construir gráficos para facilitar este análisis.
Por supuesto, aquí estamos utilizando datos simplificados con valores hipotéticos, pero puede enriquecer este seguimiento a medida que se familiarice con las hojas de cálculo.
Además, con un poco más de familiaridad con las hojas de cálculo, también puede exportar datos directamente desde las plataformas a sus hojas de cálculo, sin tener que recopilar manualmente los datos de cada informe.
¿Cómo ver datos y crear informes?
El tablero de marketing es donde ve sus métricas en forma de gráficos y tablas. Funciona como el tablero de un auto, mostrando los principales indicadores y mostrando una alerta cuando algo no va bien.
Al crear gráficos, es importante saber cómo agrupar, segmentar, cruzar y comparar datos.
No están ahí solo para leerlos, sino para trabajarlos, de modo que pueda interpretar patrones y tendencias y extraer información. Después de todo, recuerde que las herramientas generan tableros, pero solamente las personas pueden generar inteligencia. — ¡Para eso estás vos!.
Siguiendo el ejemplo anterior, podría consolidar los datos en gráficos que muestren el progreso de la campaña y comparen el rendimiento de cada canal. Por ejemplo, puede comparar los ingresos generados:
Incluso puede crear otros gráficos como este y crear un tablero con varios indicadores para obtener una vista completa del rendimiento de la estrategia.
Además de crear tableros para el análisis, también debe crear informes de marketing para presentarlos a los clientes, gerentes y colegas. Para cada una de estas audiencias, comprenda qué métricas son más relevantes.
Los gerentes, por ejemplo, están más interesados en los datos de ingresos, el ticket promedio y el ROI.
A su vez, los directores de marketing necesitan esta información, pero también qué medios generaron más ingresos o qué productos se vendieron más. Por otro lado, los informes de los analistas deben detallar aún más el rendimiento de los anuncios, las palabras clave, el CTR y el CPC, entre otros datos que ayudan a optimizar las campañas.
Una buena herramienta para crear paneles es Google Data Studio, que le permite integrar datos de diferentes canales, compartir con el equipo y enviar informes programados.
Incluso puede personalizar el aspecto para comunicarse mejor con su audiencia. Aquí tenés un ejemplo de lo que podés hacer con Google Data Studio:
¿Cómo tomar decisiones de marketing basadas en datos?
El gran truco del Marketing Analytics es transformar los datos en inteligencia, permitiendo a las empresas tomar mejores decisiones para su futuro. Esta es la premisa del marketing basado en datos. Todas las decisiones se basan en la recopilación y el análisis de datos sobre campañas, audiencias y competidores.
Así, la empresa puede observar tendencias y definir sus caminos con más precisión y seguridad.
Imagina que tu objetivo es aumentar el conocimiento de la marca y uno de tus KPI es el porcentaje de nuevos visitantes. Luego, en su análisis de datos, puede segmentar este porcentaje por ciudad, medio o campaña para extraer información.
Por ejemplo, puede ver que cierta región del país atrajo a muchos visitantes nuevos durante el último año.
Con esta información en la mano, la empresa puede investigar las razones e intensificar los esfuerzos de marca allí. Tenga en cuenta que las decisiones de marketing basadas en datos se centran en los objetivos y KPI de la estrategia. Nunca pueden perderse de vista, ya que impulsan a la empresa hacia el éxito.
¿Quién debe hacer Marketing Analytics?
— Todo muy lindo, pero en una empresa, ¿quién se encarga del Marketing Analytics?. Bueno, idealmente, el análisis de datos no es exclusivo de un solo profesional ni se limita a un área de la empresa.
El Marketing Analytics debe involucrar a todo el equipo, desde el analista hasta el gerente. Cada nivel debe recopilar, analizar y presentar datos de acuerdo con su nivel de desempeño.
Para lograr esto, no es suficiente simplemente contratar herramientas y dárselas a los empleados. Es necesario formar, instruir y, sobre todo, crear una cultura basada en datos.
Con esta cultura fortalecida en la organización, no se toma ninguna decisión sin mirar los datos. Además, esta cultura se relaciona con la transparencia y el intercambio de información entre diferentes áreas.
Marketing y ventas, por ejemplo, comparten datos sobre clientes potenciales para mejorar las tasas de conversión en el embudo. En lugar de competitividad entre equipos, una empresa basada en datos promueve la colaboración. Para esto último, lo mejor es usar la herramienta de embudos de Google Analytics 4.
Conclusión:
Finalmente, para cerrar este artículo, quiero dejar una cita del ingeniero y estadístico W. Edwards Deming: “En Dios confiamos; todos los demás deben traer datos”.
Esta oración resume la importancia de los datos para guiar las decisiones comerciales. Con el equipo y la estructura adecuados para resolverlos, pueden guiar a las empresas hacia el éxito.
Así que deja atrás las decisiones de marketing basadas en conjeturas, opiniones, intuiciones, que tienden a poner a tu empresa en el camino equivocado. Si el futuro está lleno de incertidumbres, el Marketing Analytics es lo que tu empresa necesita para minimizar riesgos y tomar los mejores caminos.
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FAQs sobre el Marketing Analytics:
¿Qué es el Marketing Analytics?
El Marketing Analytics o Analíticas de Marketing es una disciplina de marketing que trabaja con la recopilación y el análisis de datos para comprender patrones, evaluar estrategias y tomar mejores decisiones.
¿Qué herramientas de Marketing Analytics hay?
- Analíticas web: Google Analytics, Adobe Analytics;
- análisis de comportamiento: Hotjar, Crazy Egg;
- pruebas y optimización: Optimizely, Google Optimize;
- SEO: Consola de búsqueda de Google, SEMrush, Ahrefs;
- redes sociales: Facebook Insights, Quintly, SocialBakers;
- marketing por correo electrónico : MailChimp, GetResponse;
- CRM : Salesforce, Zendesk;
- análisis de la competencia: SEMrush, SimilarWeb;
- visualización de datos: Google Data Studio, Tableau, Cyfe.
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