Para el 2019, se estima que habrá 2.770 millones de usuarios de redes sociales, lo que significa que seguiran una fuente clave de insights para las empresas. Las redes sociales están siendo utilizadas por las marcas de todo el mundo para su comunicación, la gestión de su reputación y con mayor frecuencia, para identificar y aprovechar nuevas oportunidades.
Con un esfera masiva de datos disponibles en línea, los especialistas en marketing deben filtrar la información irrelevante para crear iniciativas basadas en datos (data-driven) de una manera más efectiva. La falta de estrategias de integración de datos de calidad es el obstáculo más importante para el marketer digital moderno. Según el siguiente gráfico, los datos de baja calidad son el problema más común para los data-driven marketers.
Un filtro de datos realmente efectivo permite a las organizaciones focalizar sus esfuerzos en conjuntos de datos relevantes de manera que les permitan refinar su eficientemente su proceso de toma de decisiones y superar sus desafíos comerciales. Las prácticas que hacen uso de data inteligente son esenciales para facilitar a los especialistas interpretar las métricas de las campañas. Para garantizar que las estrategias data-driven aporten valor a su empresa, es necesario seguir cuidadosamente el siguiente proceso de cuatro pasos:
Antes del lanzamiento de cualquier campaña de marketing, lo primero es definir claramente tu estrategia y objetivos generales. Este ejercicio es crucial para seleccionar los KPI más efectivos para medir el ROI. Una vez identificados los objetivos de la campaña, es importante considerar la relevancia de canales de información individualmente (redes sociales, TV, noticias, etc.) para los objetivos finales del proyecto, y así identificar qué conjuntos de datos son los más apropiados para ayudar a alcanzar estos objetivos.
Para campañas de escala mayor, segmenta y comparte los datos que da soporte a las funciones específicas de cada departamento, socios o proveedores involucrados en el proyecto, para que puedan ajustar sus actividades y aumentar el rendimiento general.
Una herramienta competente de inteligencia social no solo permitirá a los usuarios recopilar y analizar datos en tiempo real, sino también crear paneles de visualización de datos personalizados útiles para resaltar los insights más relevantes.
Visualizar datos en formatos fácilmente digeribles les permite a los equipos:
Así como el éxito de una campaña de marketing depende del contexto de los objetivos de la campaña, el proceso de análisis de datos también debe contextualizarse. Una estrategia de análisis de datos debe tener en cuenta lo siguiente:
Al mismo tiempo, es importante evitar la sobrecarga de información. Asegúrate de que todas las personas involucradas en el el proyecto estén en la misma página, mantén reuniones lo más relevantes y concisas posible para no confundir a nadie. Herramientas como Slack, Asana y Google Drive son excelentes para mantener organizados los procesos de negocios.
Trabajar con silos de información es una práctica comercial desactualizada. Las empresas deben utilizar la gran cantidad de datos disponibles para fortalecer sus estrategias diarias en todos los departamentos. Una comunicación transparente y fluida entre departamentos es clave para entregar mensajes consistentes y equipar a cada departamento con la mayor cantidad de recursos posible. Utiliza tableros de mensajes internos para distribuir información relevante a quienes lo necesiten. Los responsables y directores deben reunirse regularmente para garantizar una comunicación constante entre los departamentos, mientras que los dashboards y los command centers pueden ilustrar datos relevantes para los empleados en tiempo real.
Cuando se implementan bien, las estrategias de marketing data-driven crean valor a todos los niveles de una organización, desde el desarrollo del producto hasta el servicio de post-venta. A medida que las tecnologías de datos continúan evolucionando, las marcas deben estar preparadas para integrar estas innovaciones en sus operaciones cotidianas.