¿Nos hemos vuelto los marketers unos yonkis de los datos?

Noviembre 28, 2017
Redacción
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¿Nos hemos vuelto los marketers unos yonkis de los datos?

 

yonkis de los datos

¿Somos yonkis de los datos? Lo cierto es que estamos rodeados de datos, datos y más datos… Vivimos el momento más apasionante de la historia de los negocios para dedicarse al marketing.

Marketing digital, redes sociales, marketing móvil, marketing por perfiles,… En todos ellos se generan cantidades ingentes de datos sobre clientes tanto existentes como potenciales.

Pero, ¿Son tan importantes estos datos? ¿Se han vuelto los marketers unos yonkis de los datos que obtenemos de diferentes herramientas?

El potencial de trabajar el marketing con datos

Según se desprende del nuevo informe Global sobre Marketing Basado en Datos (MBD), el 74,1% de los marketers siguen confiando en el valor del Marketing Basado en Datos.

El estudio revela que los datos están jugando un papel cada vez más importante como pilar de algunas prácticas. Entre ellas, marketing, publicidad y la administración de la experiencia del cliente en todo el mundo.

El objetivo de este estudio es proporcionar ideas sobre la manera en la que la tecnología, la macroeconomía y los nuevos medios de comunicación están transformando el marketing y la publicidad.

La responsabilidad de los marketers basado en datos es enorme. Igual que la oportunidad de servirse de esos datos con diferentes fines como:

  • Ajustar la personalización de las ofertas.
  • Para poder registrar a los clientes.
  • Disponer de un control de los compradores de sus productos.
  • Para saber quién se interesa por su marca.
  • Con el fin de predecir los resultados en compras.

Qué es el Marketing Basado en Datos

El Marketing Basado en Datos es una forma de marketing que utiliza bases de datos de clientes para generar listas específicas para las diferentes comunicaciones.

Estas bases de datos incluyen campos como:

  • Los nombres de los clientes.
  • Direcciones.
  • Números de teléfono.
  • Correos electrónicos.
  • Historial de compras.
  • Solicitudes de información.
  • Cualquier otra información que puede ser recogida legalmente a través de los formularios de solicitud para los productos, solicitudes de crédito, tarjetas de garantía y suscripciones a boletines de productos, entre otros.

Cuanto mayor sea el conjunto de datos inicial, más serán las oportunidades que existen para encontrar grupos de clientes que se pueden alcanzar con una comunicación personalizada.

Tipos de datos

tipos de datos para los yonkis de los datos

Los datos permiten a los yonkis de los datos comparar sus campañas, asignar presupuestos en línea con mejores prácticas globales y desarrollar estrategias para el uso de la información de manera significativa, responsable y favorable a los consumidores.

Algunos de los datos con los que trabajan los responsables de marketing son:

  • Las encuestas y estudios demográficos (74%). Los datos estadísticos siguen siendo la principal fuente de información.
  • El volumen de ventas (64%) y la opinión de los consumidores (54%).  A fin de cuentas, se trata de datos tangibles que reflejan el resultado real de las acciones de marketing.
  • Las interacciones a través de las redes sociales (33%). Un dato que refleja el sentimiento de la audiencia hacia la marca.
  • Los datos procedentes de los dispositivos móviles (19%).

La recopilación de bases de datos servirá a los yonkis de los datos para:

1.- Mantener comunicación constante con los clientes: Por email, teléfono, correo postal,  etc.

2.- Conocer las tendencias de compra del mercado objetivo.

3.- Personalizar la atención a los usuarios. Es importante destacar que la personalización es considerada como la quinta P en la mezcla de marketing.

4.-  Generar estrategias de branding y publicidad. Cuando estás ofreciendo algo, al mismo tiempo generas publicidad constante.

5.- Utilizar segmentos específicos de clientes para colocar productos específicos llegando de manera directa al comprador o usuario.

6.- Comentar las novedades, promociones y noticias relacionadas con el negocio y el algunas ocasiones con el sector al que se dedica la empresa.

En fin, mantener bases de datos resulta un instrumento de información muy valioso. Y que puede ser aprovechado de manera positiva en la generación de ventas y utilidades.

El análisis de datos y su aplicación en las estrategias de marketing

el análisis de los datos es una herramienta clave

El marketing de base de datos se distingue por la lectura minuciosa que se hace de las diferentes bases de datos. Además de por la utilización conjunta de todos los datos posibles para hacer sólo propuestas que realmente interesen al cliente.

En todo proyecto de analítica digital existen una serie de fases cuyos eslabones deben estar firmemente fijados y asentados si quieres tener éxito y sacar el máximo partido posible de los datos.

Existen dos grupos de técnicas bien diferenciadas:

1.- Análisis digitales

Se refiere a los primeros pasos que debe hacer una empresa para tener control sobre sus datos. Los análisis se basarán, en su mayor parte, en los datos de las herramientas propias de analítica.

El objetivo primordial de esta fase es la comprensión del negocio y la buena gestión de los datos. Se empieza por establecer los objetivos y definir las KPIs que se utilizarán para determinar cuál es la situación inicial.

A partir de aquí se implementan las herramientas necesarias para obtenerlos, tanto dentro de tu sitio web como fuera. Y se genera la medición básica para poder llegar a seleccionar los datos, formatearlos e integrarlos. Todo con el fin de poder disponer de los cuadros de mando necesarios para monitorizar toda tu actividad online.

2.- Data science

Una vez tienes bien identificado todo lo que tiene que ver con el negocio y lo que está pasando en el entorno online, el siguiente paso es aprovechar al máximo las capacidades de negocio y centrarte en optimizar todo lo relativo a nuestros clientes.

En esta fase es donde se analiza y aporta valor estratégico a los datos de tus clientes. Para lo que se incorpora todo lo necesario para entender qué pasa en las interacciones de los clientes tanto en tus sistemas como fuera de ellos. Y estudiar cómo los patrones de comportamiento evolucionan a lo largo del tiempo.

Se aplican técnicas de análisis relacionadas con el ciclo de vida y fidelización de los clientes para poder identificar oportunidades y detectar problemas en las personas que ya tienen un vínculo con nosotros.

Finalmente, el objetivo de esta última fase es generar técnicas de analítica avanzadas con base en las matemáticas y la estadística para desarrollar modelos predictivos.

Los distintos análisis matemáticos te permiten avanzar en las categorías de conocimiento. Así como poder generar modelos de atribución de canales de marketing, de afinidad entre servicios o productos, rentabilidad de los clientes, grado de fidelización, propensión de compra, elasticidad al precio, etc.

Siempre partiendo de las preguntas que se plantean desde negocio. Y usando los datos de todos los sistemas disponibles para poder presentar tanto resultados como su predicción y estar preparado para prescribir acciones que sean parte de la solución, no del problema.

Métricas en el análisis de datos para los yonkis de los datos

No hay una única métrica global en el estudio y seguimiento del análisis de datos. Se requiere una combinación de datos de comportamiento y de actitud. Entre los más comunes se encuentran:

1.- Ingresos

Bastante simple. Esta es la primera línea y, probablemente, ya realizas el seguimiento de los mismos por tu cuenta.

2.- Transacciones

Te interesa estudiar el número de transacciones por períodos de tiempo. Profundizando en los datos, las transacciones se vuelven importantes para la búsqueda de patrones.

3.- Ingresos en el tiempo de vida del cliente

El total de ingresos máximo que un cliente genera de acuerdo al tiempo de vida del cliente, que puede ser de días, meses o años.

4.- Intención futura

Es interesante saber  predecir si los clientes actuales realizarán nuevas transacciones contigo en el futuro.

5.- Probabilidad de recomendar

¿Cuál es la probabilidad de que tus clientes recomienden tu empresa, productos o servicios?

6.- Uso del producto

¿Qué características utilizan o valoran más realmente?

7.- Visitas al sitio web

También te interesará saber si los clientes potenciales acceden a tu web en busca de información o compra de productos. Y también los canales, plataformas y dispositivos que utilizan.

8.- Las tasas de retorno

¿Cuántos productos son devueltos debido a la insatisfacción del cliente con el mismo?

9.- Tasas de abandono

¿Suele pasar que un cliente inicia una transacción y luego la abandona antes de terminar?

10.- Las tasas de conversión

¿Cuántos clientes potenciales se pueden convertir en clientes reales?

11.- Satisfacción

¿Los clientes se sienten satisfechos con tu producto, empresa y servicio?

12.- Usabilidad

También te interesa saber si los clientes tienen problemas para usar tus productos.

13.- Facilidad de localización

Necesitas saber si tus usuarios pueden encontrar las características que están buscando en tus productos o lo que están buscando en tu sitio web.

Técnicas del análisis de datos

técnicas de análisis de datos

Tampoco se puede encontrar un método concreto para el análisis de datos de los clientes o del tráfico. Algunos métodos comunes incluyen:

1.- Análisis de encuestas

Se trata de la recopilación, análisis y planteamiento de preguntas que afectan directamente a la decisión final.

2.- Segmentación de clientes

No todos los clientes tienen los mismos antecedentes, objetivos o patrones de compra. Agruparlos según patrones similares ayuda a identificar las oportunidades para la mejora en la comercialización y desarrollo de productos.

3.- Mapeo del viaje del cliente

La comprensión del proceso de interacción del cliente hasta que considera tu oferta y actúa revela puntos débiles y oportunidades de mejora.

4.- Análisis transaccional

Aquí se trata de examinar la frecuencia de compra, la cantidad y el tipo de productos comprados juntos, en busca de patrones y predicciones.

5.- Análisis factorial

Esta técnica estadística ayuda a identificar grupos de clientes similares y patrones de respuesta similares a partir de los resultados de la encuesta.

6.- Análisis de asociaciones

Similar al análisis factorial, esta técnica estadística agrupa a los clientes e identifica las mejores etiquetas para utilizar en la navegación web con el objetivo de que los clientes encuentren los artículos que busquen.

La gestión de los datos es el presente y el futuro

La gestión de datos ha terminado por imponerse y modificar las estrategias de muchos marketers en su intento por generar valor de negocio. Los yonkis de los datos han comenzado a comprender la ventaja diferencial que supone el conocimiento del consumidor.

El marketing basado en datos utiliza la información derivada de la analítica de las acciones de marketing y sus efectos en clientes, clientes potenciales y, en última instancia, su cuenta de resultados.

Aunque puedan verse desbordado por los datos, ¿se han vuelto los marketers unos yonkis de los datos?

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