Recomendaciones para mejorar tu analítica multicanal

Son las 9.00 de la mañana. Me encuentro ante el ordenador, con tablas y columnas repletas de datos que parecen no acabar nunca, ni en horizontal ni en vertical. Indican las respuestas de los consumidores ante determinadas acciones de marketing, o simplemente sus movimientos. ¿Te suena? Los departamentos de marketing cada vez tienen a su disposición una mayor gama de herramientas de análisis y múltiples fuentes de datos para valorar los resultados de campañas y acciones realizadas o simplemente, para conocer mejor el comportamiento del consumidor. Problema: nos sale humo a la hora de interpretar esas hojas de cálculo interminables y complejas que supone la analítica multicanal. ¿Tienes claro el ROI de tus acciones? ¿Puede tu empresa realizar mejores informes de analítica multicanal sin incrementar el presupuesto en nuevas herramientas ni recursos en más fuentes de datos?

analítica multicanal

Por otro lado, la realidad es que en muchas ocasiones los esfuerzos que se realizan a nivel analítico no se traducen en resultados de máxima calidad y, por tanto, los informes que se aportan no tienen todo el impacto que cabría esperar para apoyar las decisiones estratégicas y de negocio. ¿Cómo sacar el máximo partido al Big Data? El mayor problema es que muchos profesionales de marketing consideran que tener información totalmente integrada es el único requisito, o incluso que es la solución, para resolver todos los desafíos que presenta la analítica multicanal en marketing.

Según el estudio The Digital Evolution in B2B Marketing elaborado por el Marketing Leadership Council en asociación con Google, mejorar la integración entre las fuentes de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia de ciertos análisis, pero no proporciona todas las soluciones. Algunos expertos señalan además que el objetivo de construir una visión única e integrada de todos los datos es poco realista, dada la diversidad de plataformas, herramientas y tipos de datos, entre otras cuestiones. O al menos, a corto plazo.

Una de las conclusiones que proporciona este estudio es que tener acceso a información de calidad es esencial para cualquier organización, pero junto a ello, también es fundamental que los empleados tengan las capacidades analíticas necesarias. ¿Te parece una afirmación obvia? Pues no lo es tanto. Uno de los hallazgos más sorprendentes que ha proporcionado The Digital Evolution in B2B Marketing es que si el personal no tiene la capacidad analítica suficiente y no es eficaz en la interpretación de los datos, un mayor acceso a la información en realidad causa más daño que beneficios.

El estudio ofrece la siguiente recomendación de uno de los expertos en analítica que trabaja en Google, Avinash Kaushik : si tenemos 100 euros para invertir en analítica, lo más inteligente es invertir 10 en las herramientas y los 90 euros restantes, dedicarlos a contratar el personal con el mejor talento para la analítica que podamos encontrar. Porque para Kaushik, los avances en el área de la analítica multicanal vendrán más de las habilidades analíticas y creativas de los expertos que trabajen en los departamentos de marketing que por ampliar el número de herramientas a manejar o de contar con datos exactos.

Es decir, una vez que se cumplan determinados requisitos mínimos de accesibilidad a los datos (que actualmente se puede lograr con un coste bajo), el dinero invertido por una empresa en mejores herramientas rara vez es tan productivo como el dinero que invierte en fichar a los analistas más inteligentes y versátiles. ¡Así que ojo con esto!

La investigación elaborada por The Digital Evolution in B2B Marketing  sugiere también que en el supuesto de que una empresa maneje un nivel suficiente de información de calidad y accesible, dicha organización puede extraer insights mucho más significativos de los que obtiene en la actualidad para tomar decisiones. Para ello es fundamental, entre otras cosas, la revisión de las fuentes de información empleadas, la identificación de patrones de interacciones y establecer relaciones de causa-efecto.

El estudio aporta también interesante información sobre algunos errores comunes en los que incurren los departamentos de marketing y recomendaciones para superarlos. Profundizaré en cada uno de ellos en otro post que estoy preparando, pero ya adelanto que las organizaciones que tienen una posición de liderazgo sobresalen en tres áreas clave:

Hacer una buena calificación de los contactos, análisis de los canales y fuentes de información. Hay que responder la siguiente pregunta clave: ¿Qué comportamientos digitales son más indicativos de las etapas de toma de decisiones de compra para nuestros clientes? Para ello es muy oportuno definir muy bien las fases que los clientes atraviesan en el proceso de compra, y ver comportamientos específicos y atributos de cada una. Evita caer en el error de dar demasiado énfasis a los datos de analítica web y descuidar comportamientos sociales importantes que también se dan fuera de la web.

Otro aspecto que hay que conocer, también relacionado con el proceso de compra, es  la cantidad y secuencia de los puntos de contacto digitales que existen hasta que se efectúa la conversión, ya sea completar un formulario de inscripción o la descarga de una aplicación móvil, por ejemplo. Investiga en los datos de la analítica web e identifica patrones de conducta en las interacciones digitales. El riesgo detectado aquí es ignorar aspectos clave del engagement de un proveedor con los consumidores potenciales.

La tercera área hace referencia a las pruebas y test que se realizan para comprobar  hipótesis sobre el impacto de las tácticas digitales. El principal escollo en este punto es que las pruebas no sean lo suficientemente óptimas (por duración escasa, muestra insuficiente, etc.) y que por tanto, la información que proporcionan sea poco fiable.

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