Análisis de marketing

Para comprender a su clientela con un perfil unificado, los equipos de marketing deben disponer de fuentes de datos unificadas en una única plataforma de análisis de marketing. Los análisis de marketing no se basan en los canales, sino en los recorridos de cliente. Este cambio significa que las interacciones con la clientela ya no se limitan a unos pocos puntos de contacto predecibles, sino que ahora abarcan múltiples canales, puntos de entrada y plataformas en línea.

Los análisis de marketing estudian los datos para evaluar el rendimiento del marketing. Implican el análisis de datos de marketing de múltiples sistemas para obtener información y tomar decisiones fundamentadas. Al aplicar tecnología y procesos analíticos a los datos relacionados con el marketing, las empresas pueden comprender qué impulsa las acciones de la clientela, perfeccionar sus campañas de marketing y optimizar su retorno de la inversión.

Un factor fundamental es que los análisis de marketing van más allá de describir lo que ha ocurrido (análisis descriptivos, p. ej., “¿Cuántos clientes potenciales conseguimos el trimestre pasado?”). En su lugar, profundizan en la comprensión de por qué ocurrieron los acontecimientos (análisis de diagnóstico, p. ej., “¿A qué se debe nuestro descenso en el tráfico del sitio?”). El objetivo de los análisis de marketing es prever resultados futuros y recomendar acciones óptimas.

La puesta en marcha de los análisis de marketing implica varios procesos clave:

• Abastecimiento e integración de datos: el proceso comienza con el abastecimiento de datos de diversos sistemas operativos de marketing. Entre ellos se incluyen las plataformas publicitarias, los sistemas CRM, las herramientas de automatización del marketing, los análisis web, los datos de uso de productos y las fuentes de datos sin conexión, como los registros de los centros de llamadas o los registros de compras en tienda. El objetivo fundamental es tomar los datos de todos esos canales, agruparlos para ofrecer información valiosa sobre la clientela al instante y eliminar eficazmente los silos de datos.
• Gestión y repositorio de datos: una vez obtenidos, estos datos dispares deben extraerse, transformarse (se pulen, estandarizan y estructuran) y combinarse en un repositorio central. Este repositorio suele ser un almacén de datos o un lago de datos, normalmente alojado en la nube. Este paso es fundamental para crear la visión unificada y completa de la clientela necesaria para un análisis integral.
• Análisis y visualización: con los datos agregados y preparados, se emplean software y herramientas de análisis de marketing para realizar diversos tipos de análisis (descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos). Las visualizaciones interactivas, los paneles y los informes suelen presentar la información resultante, que ayuda al personal responsable de marketing a identificar patrones, tendencias e información relacionada con los KPI, como el valor del ciclo de vida de cliente (CLV), el coste de adquisición de clientes (CAC) y las tasas de conversión.

• Customer Journey Analytics ofrece una visión exhaustiva del comportamiento de la clientela en todos los dispositivos y canales para ayudar a los equipos de marketing a comprenderla de forma eficiente. La creación de perfiles de cliente unificados simplifica la recopilación de información procesable para los equipos de marketing y puede proporcionar las siguientes ventajas:
• Demostrar el retorno de la inversión: una función principal es supervisar cómo las iniciativas de marketing repercuten en la generación de canalizaciones y en los ingresos, empleando una atribución de campaña precisa. Esta capacidad es esencial para posicionar el marketing como un generador de ingresos demostrable en lugar de un centro de costes.
• Optimizar la inversión y el gasto de recursos: las organizaciones pueden asignar los presupuestos y los recursos de forma más eficiente si comprenden qué canales y campañas ofrecen los resultados más valiosos. Los modelos de atribución multitáctil son especialmente vitales en este contexto.
• Mejorar la planificación, el rendimiento y la programación de las campañas: el análisis basado en datos facilita un diseño, segmentación, mensajes y programación de campañas más estratégicos, lo que conduce a un mayor rendimiento.
• Mejorar la eficiencia del flujo de trabajo: identifica los cuellos de botella y las ineficiencias en los procesos, sistemas y flujos de trabajo de marketing para mejorar la productividad.
• Mejorar la previsión y la supervisión de los KPI: permite predecir con mayor precisión los resultados y el rendimiento de las campañas con respecto a los indicadores clave de rendimiento (KPI), con paneles automatizados que reducen el tiempo de elaboración de informes.
• Profundizar en el conocimiento de la clientela: los análisis revelan los factores que impulsan las acciones de la clientela, sus preferencias, sus pautas de participación y sus puntos débiles, lo que proporciona una comprensión más completa del público objetivo.
• Experiencias de cliente optimizadas: la información de los análisis permite ofrecer mensajes y experiencias más específicos, relevantes y personalizados, lo que mejora la participación de la clientela y las tasas de conversión.