Get In Touch
2323 S Troy Street, Aurora CO 80014
info@virtualsigma.com
Ph: +(844) 232-8202

¿Su estrategia de marketing se basa en los datos correctos?

Los acontecimientos de la primavera del año 2020 han puesto patas arriba el mundo de los profesionales del marketing. A la luz de una crisis económica y de salud sin precedentes, los equipos se apresuraron a ajustar sus mensajes publicitarios, campañas y ofertas. Ya no podían confiar en suposiciones anteriores sobre sus clientes, incluido qué, por qué y cómo compran. En cuestión de días, las tiendas cerraron, las ventas de comercio electrónico aumentaron y las interacciones del centro de contacto se dispararon. Mientras tanto, el consumo de medios cambió a medida que más personas comenzaron a trabajar desde casa, pasando más tiempo en línea y viendo televisión, y menos tiempo interactuando en persona.

El cambio rápido es la nueva normalidad y, más que nunca, los especialistas en marketing deben tomar decisiones rápidamente que, no obstante, estén ancladas en los datos. Como resultado, las empresas están invirtiendo dinero en análisis de marketing: el año pasado, los CMO invirtieron más en esta categoría que en cualquier otra. Sin embargo, incluso cuando los especialistas en marketing se sumergen en los datos, obtienen una imagen incompleta del rendimiento y de sus clientes.

A continuación hay cuatro enfoques que los equipos de marketing deberían utilizar con más frecuencia para orientarse mejor sobre la verdad de lo que sus clientes están experimentando y qué estrategias están funcionando realmente.

Obtenga el derecho a utilizar más datos

Con demasiada frecuencia, los especialistas en marketing invierten incontables horas en recopilar un mar de datos sin una estrategia clara para aprovechar esos datos para impulsar las decisiones. Eso conduce a la fatiga mental y una tendencia a volver a la toma de decisiones basada en supuestos. Nuestra investigación ha encontrado que casi un tercio (31%) de los especialistas en marketing dicen que enfrentan el desafío de «demasiados datos para analizar» al optimizar el rendimiento de los anuncios. Están inundados.

Para retomar el rumbo, comience con el conjunto de datos más simple necesario para tomar una decisión comercial informada y cree un circuito de retroalimentación virtuoso entre datos, conocimiento y acción. El modelo de atribución es un buen ejemplo. A menudo es difícil obtener los recursos necesarios para construir un modelo de atribución adecuado, por lo que recomiendo a los especialistas en marketing que comiencen con algo pequeño, demuestren el impacto comercial con ganancias menores y luego defiendan de manera más sólida la integración de nuevas fuentes de datos.

Redefinir datos «digitales»

La definición de digital se está expandiendo y la comprensión de los datos digitales por parte de los especialistas en marketing también debería hacerlo. Si bien los consumidores aún hacen clic en los resultados de Google y se desplazan por Instagram, también envían correos electrónicos, llaman, envían mensajes de texto y chatean con las marcas. En tiempos de incertidumbre, en particular, los consumidores valoran la comunicación directa. A raíz de Covid-19, muchos especialistas en marketing se retiraron de las campañas y cancelaron eventos, centrándose en cambio en comunicarse con sus clientes y construir una comunidad.

Ya sea que las interacciones con los clientes ocurran en línea, fuera de línea, en dispositivos móviles o todo lo anterior, generan datos digitales. Las plataformas de Internet de las cosas (IoT) brindan a las empresas visibilidad sobre cómo se utilizan sus servicios, ya sean datos sobre el uso de Internet (en el caso de un proveedor de telecomunicaciones) o el total de millas recorridas (para una compañía de seguros). Estos patrones de uso pueden ayudar a las empresas a comprender si los clientes están utilizando los servicios por los que están pagando y obteniendo el valor adecuado. Las conversaciones del centro de contacto y las visitas a la tienda también se están «digitalizando» y representan información sobre el comportamiento de compra desde el punto de venta.

Ahora, es posible medir el comportamiento que solía ser imposible de rastrear. Las compras en la tienda y las conversaciones telefónicas con los clientes alguna vez se consideraron un agujero negro de datos «fuera de línea», ya que no había forma de rastrear y atribuir con precisión las ventas al comportamiento anterior en línea o los esfuerzos de marketing y publicidad. Sin embargo, la tecnología de marketing ha evolucionado y estos datos fuera de línea ahora son digitales, lo que significa que deben analizarse como cualquier otra actividad en línea. Para muchas empresas, estos datos son fundamentales para la toma de decisiones, especialmente porque las realidades competitivas, de clientes y del mercado evolucionan rápidamente.

Identificar nuevos momentos de la verdad

En 2011, Google acuñó el término Cero Momento de la Verdad, que es el primer paso de un cliente para investigar un producto o servicio para comprar. Hoy en día, hay innumerables micromomentos involucrados en el camino digital hacia la compra, y los momentos más importantes de la verdad pueden no ser los que esperan los especialistas en marketing.

Considere el ejemplo de una empresa de dispositivos domésticos inteligentes que vende varios productos diferentes en línea. Un cliente puede buscar «sistemas de seguridad para el hogar» y hacer clic en la página de inicio de una cámara de seguridad, luego navegar por el sitio y terminar comprando una cerradura inteligente. El momento clave de la verdad es la página de destino de un producto diferente; da forma a la impresión que el cliente tiene de la marca y los anima a realizar la siguiente acción.

Los momentos del proceso de compra que influyen en la decisión de compra del cliente y, a su vez, influyen en los ingresos, deben analizarse, probarse A / B y optimizarse.

Conecte la analítica a la generación de ingresos

Los análisis de marketing deberían arrojar luz sobre las interacciones que generan ingresos, no solo aquellas que son fáciles de medir. Las conversaciones telefónicas son una fuente de información sin explotar, particularmente en categorías como finanzas, atención médica y telecomunicaciones (que venden productos y servicios que son complejos, emocionalmente cargados y a un precio elevado). Uno de nuestros clientes, DISH Network, vende paquetes de TV y realiza una parte importante de su negocio por teléfono. Para DISH Network, las llamadas se convierten a una tasa más alta que las interacciones en línea: la mitad de sus nuevos suscriptores habla con un representante por teléfono antes de comprar un paquete. El equipo de marketing prioriza el análisis de conversaciones, conectando el centro de llamadas y los datos de búsqueda pagados para dirigirse a clientes potenciales de mayor valor. Como resultado de estos esfuerzos, DISH Network ha mejorado su tasa de conversión en un 60%.

Si bien puede ser más fácil medir y optimizar las tasas de apertura de correo electrónico o las visitas al sitio web, los especialistas en marketing necesitan información sobre las conversaciones que se están convirtiendo en ventas. Eso significa analizar las llamadas telefónicas de la misma manera que cualquier otra actividad digital.

En el incierto entorno económico y de salud pública actual, es más importante que nunca tomar decisiones que se basen en hechos y estén conectadas con los ingresos. El uso eficaz de datos y análisis puede ayudar a los especialistas en marketing a mantenerse anclados en la realidad cambiante de sus clientes y enfocados en sus momentos de verdad.

Créditos: Harvard Business Review

Guillermo Cuadra
Guillermo Cuadra
Guillermo Cuadra es el fundador de Virtual Sigma, que comenzó en 2015. Durante los primeros años de la empresa, Guillermo actuó como el único ingeniero, diseñador y representante de soporte para toda la plataforma virtual sigma. Además de dirigir la empresa y establecer la estrategia general del producto, sigue participando activamente en muchos departamentos de la empresa que él mismo había dirigido anteriormente. Guillermo tiene una licenciatura en informática, física y matemáticas.