Análisis de marketing

Con el fin de entender a los clientes a través de perfiles unificados, los equipos de marketing deben tener fuentes de datos integradas en una sola plataforma de análisis de marketing. El análisis de marketing no se trata de los canales, sino de los recorridos del cliente. Este giro significa que las interacciones con el cliente ya no se limitan a unos pocos puntos de contacto predecibles y que ahora abarcan varios canales, puntos de entrada y plataformas en línea.

El análisis de marketing es el estudio de los datos para evaluar el rendimiento del marketing. Implica analizar los datos de marketing de varios sistemas para obtener información valiosa y tomar decisiones bien fundamentadas. Cuando las empresas estudian estos datos mediante tecnologías y procesos analíticos, están en capacidad de entender qué motiva las acciones de los consumidores, perfeccionar sus campañas de marketing y optimizar su retorno de la inversión.

Fundamentalmente, el análisis de marketing no solo se limita a describir los hechos (análisis descriptivo; por ejemplo, “¿cuántos posibles clientes conseguimos el trimestre anterior?”) Sino que profundiza en por qué ocurrieron esos hechos (análisis de diagnóstico; por ejemplo, “¿qué está ocasionando la disminución del tráfico en nuestro sitio?”). El análisis de marketing tiene como objetivo prever resultados futuros y recomendar acciones óptimas.

La puesta en marcha del análisis de marketing incluye varios procesos básicos:

• Abastecimiento e integración de datos: el proceso comienza con el abastecimiento de datos de los diversos sistemas operativos de marketing. Estos incluyen plataformas de publicidad, sistemas CRM, herramientas de automatización de marketing, análisis web, datos de uso de productos y fuentes de datos sin conexión, como los registros de los centros de llamadas o los historiales de compras en la tienda. El objetivo fundamental es recopilar los datos de todos esos canales, combinarlos para ofrecer información valiosa y rápida sobre el cliente y eliminar eficazmente los silos de datos.
• Gestión de datos y repositorio: una vez obtenidos, estos datos dispares deben extraerse, transformarse (limpiarse, estandarizarse y estructurarse) y combinarse en un repositorio central. Este repositorio suele ser un data warehouse o un lago de datos que normalmente se aloja en la nube. Este paso es fundamental para crear la vista unificada y completa del cliente que es necesaria para realizar el análisis integral.
• Análisis y visualización: cuando los datos ya están agregados y preparados, se utilizan programas de software y herramientas de análisis de marketing para llevar a cabo distintos tipos de análisis (descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo). La información valiosa que se obtiene de estos análisis generalmente se muestra en visualizaciones interactivas, paneles e informes. Esto ayuda a que los expertos en marketing identifiquen patrones, tendencias y datos relacionados con los KPI, como el valor del ciclo de vida del cliente (CLV), el costo de adquisición de clientes (CPA) y las tasas de conversión.

• Adobe Customer Journey Analytics ayuda a los equipos de marketing a comprender más eficazmente a los clientes, ya que ofrece una visión exhaustiva de su comportamiento en todos los dispositivos y los canales. La creación de perfiles de clientes unificados simplifica la recopilación de información valiosa y práctica para los equipos de marketing y puede brindar las siguientes ventajas:
• Demostrar el ROI: una de las funciones principales es supervisar cómo los esfuerzos de marketing repercuten en la creación del pipeline y en los ingresos, lo que permite realizar una atribución más precisa. Esto es fundamental para demostrar que los esfuerzos de marketing son una fuente de ingresos y no un centro de costos.
• 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 generan los mejores resultados. Los modelos de atribución en múltiples puntos de contacto son especialmente importantes en este contexto.
• Optimizar la planificación, el rendimiento y la programación de las campañas: el análisis basado en datos facilita la creación de estrategias de diseño, segmentación, mensajería y programación de las campañas, lo que aumenta el rendimiento.
• Aumentar la eficiencia del flujo de trabajo: identifica los cuellos de botella y las ineficiencias en los procesos, los sistemas y los flujos de trabajo de marketing para aumentar la productividad.
• Mejorar los pronósticos y el seguimiento de los KPI: permite una predicción más precisa de los resultados y el rendimiento de las campañas en función de los indicadores clave de rendimiento (KPI), con paneles automatizados que disminuyen el tiempo de elaboración de informes.
• Obtener un conocimiento detallado del cliente: el análisis revela los factores que motivan las acciones de los consumidores, sus preferencias, sus patrones de participación y sus puntos débiles, lo que brinda una comprensión más completa del público destinatario.
• Optimizar las experiencias del cliente: la información valiosa que se obtiene del análisis permite ofrecer mensajes y experiencias más segmentados, pertinentes y personalizados, lo que aumenta la participación del cliente y las tasas de conversión.