Data-driven marketing, el nuevo normal
Los expertos de marketing están reconsiderando sus estrategias de tecnologías y datos para mejorar la precisión de los esfuerzos de marketing, especialmente después de COVID19.
Casi todas las industrias han experimentado un crecimiento considerable en sus canales digitales en los últimos 18 meses, y este aumento ha generado también una gran cantidad de información sobre sus usuarios. Sin embargo, a pesar de la cantidad de los datos que se han generado por la digitalización, los profesionales de marketing aún no han logrado utilizar y explotar esta data para tener una comprensión más detallada de sus clientes y aplicarlo en sus procesos de marketing.
¿Por qué?
En gran medida se debe a que el modelo de datos con que cuentan las marcas es obsoleto y no ha logrado adaptarse a la velocidad y granularidad con que se genera, dando como resultado muy poca visibilidad de lo que está funcionando para crear o cambiar estrategias en tiempo real.
Las empresas que ya integran datos a sus procesos de marketing y los utilizan como base en la creación de estrategias les llevan una ventaja significativa a sus competidores, a continuación mostramos algunos ejemplos de cómo una marca puede mejorar sus resultados a través del data-driven marketing
Casos de data-driven marketing
Una empresa de bebidas utiliza Goo, herramienta de marketing analytics, para monitorear los KPIs de inversión en pauta y performance de sus canales sociales. Al analizar los datos de su audiencia, logra identificar dos microsegmentos relevantes con intereses y temas más específicos para cada grupo etario.
Esta data fue utilizada para crear una nueva estrategia de segmentación de pauta, que dio como resultado el incremento de las impresiones en un 35% y la reducción del CPC (cost per clic) en un 900% de $0.90 a $0.10. Generando ahorros de hasta $12,000 en pauta mensual con el monitoreo y generación de estrategias diarias para pauta.
En otro caso, con los datos obtenidos de audiencias, tiempo de respuesta y promedio de inversión de la industria de Telecom en Latinoamérica, a través de Goo, se identificó que el impacto de no contestar los mensajes directos de sus clientes en los primeros 15 minutos puede resultar en un costo promedio de $520,000 mensuales.
Esta data prevé pérdidas significativas y destaca la importancia de la comunicación directa entre clientes y marcas dentro de los objetivos de marketing para desarrollar procesos y protocolos más eficientes de atención al cliente en redes sociales y ejecutarlas en el menor tiempo posible.
Son evidentes los innumerables beneficios de invertir en herramientas de análisis de datos para marketing, pero cabe destacar los altos retornos de inversión, tiempo y eficiencia que conllevan.
Selección herramientas data-driven marketing
Las herramientas son clave para implementar data-driven marketing, por eso es importante evaluar las tecnologías que se utilizarán para obtener, integrar y analizar los datos.
El mercado de herramientas de marketing analytics ha crecido exponencialmente en los últimos años. Actualmente existen más de 8,000 tecnologías, por eso al momento de elegir es importante hazte estas preguntas antes de contratar (asegúrate de asesorarte):
- ¿Es necesario contratar personal especializado para utilizar las herramientas? Muchas soluciones aún requieren de personal in-house como programadores para conectar APIs o ingenieros de datos para mantener la integridad de la información.
- ¿Cuánto tiempo tarda en implementarse una herramienta o tecnología, en especial en caso de usos avanzados?
- ¿La herramienta, además de reportar, me permite analizar la información, hacer drill-downs, explorar y analizar distintos niveles de datos?
- ¿Qué tipo de fuentes me permite conectar? CRM, ERP, Data Warehouse, etc. Aunque aún no se requiera alguno de forma inmediata la necesidad de agregar nuevas fuentes aumentará con el tiempo. Asegúrate de contar con una herramienta que esté apta para crecer y evolucionar.
- ¿Qué fuentes de datos me provee la herramienta? Algunos proveedores incluyen 3rd-party data de social listening, audiencias y performance además de las funcionalidades de la plataforma.
En Tecmart recomendamos GOO, herramienta de marketing analytics que incluye datos de terceras fuentes ya integradas como social listening, redes sociales, influenciadores, audiencias que permite grandes ahorros de otras licencias.
Además, conecta datos de fuentes propias como redes sociales, sitios web, paid media, CRM, data warehouse y otros 120 conectores más, para realizar un análisis completo y con mayor precisión en cruce de información en tiempo real, ahorrando cientos de horas.
Goo es una herramienta no-code, fácil de utilizar, personalizar y automatizar. Se implementa en menos de una semana y brinda soporte y asesoría 24/7.
