El futuro de la medición del marketing: cómo triunfar en un mundo de datos

Cuando comencé mi carrera como analista de investigación en 2006, el marketing era mucho más fácil de lo que es hoy. La industria estaba menos concurrida. Las oportunidades de búsqueda tanto en publicidad orgánica como pagada eran enormes. Los anuncios de respuesta directa estaban en su apogeo. Los especialistas en marketing podían rastrear casi todo.

Probablemente, el desafío más difícil fue obtener datos de marketing aislados en hojas de cálculo para análisis e informes. Y esa es la razón por la que creé Supermetrics en primer lugar: para ayudar a los especialistas en marketing como yo a obtener todos los datos que desean sin problemas.

Avance rápido hasta hoy, medir y consolidar los datos de marketing siguen siendo grandes obstáculos para muchas empresas. Y, sinceramente, los desafíos se volverán aún más complejos a medida que el seguimiento se vuelva más difícil y, al mismo tiempo, acumule más datos.

En esta publicación, discutiré más sobre los desafíos de la medición de marketing y cómo superarlos.

Si prefiere el mismo contenido en formato de video, consulte este episodio de Marketing Analytics Show.

Tres retos principales a los que se enfrenta la medición del marketing

1. La disminución de la rastreabilidad

Comencemos con la muerte de las cookies de terceros.

Los especialistas en marketing solían poder realizar un seguimiento del recorrido completo del cliente, desde las actividades de marketing hasta las conversiones. Sin embargo, ese ya no es el caso. Grandes jugadores como Google y Apple están prohibiendo las cookies de terceros.

Como resultado, será difícil para los especialistas en marketing crear y llegar a las audiencias correctas en función de su comportamiento en línea en otros sitios web o aplicaciones.

Además, evaluar y monitorear su desempeño de marketing también puede ser un dolor de cabeza. Los modelos de medición como la atribución multitáctil (MTA), que depende en gran medida solo de los clics, se volverán poco confiables y potencialmente obsoletos.

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2. La explosión de datos

Probablemente esté familiarizado con la infografía martech 5000 de Scott Brinker, que ilustra las plataformas y herramientas de marketing actualmente disponibles en el mercado. Probablemente esté más cerca de los 10.000 ahora.

10.000.

La mayoría de las empresas acumulan más datos de los que pueden gestionar. Más datos también significa más datos en silos en sus pilas de tecnología. Irónicamente, si bien la cantidad de datos que tiene su empresa aumenta exponencialmente, el seguimiento también se vuelve más difícil.

Hay una batalla en curso para descubrir la mejor manera de lidiar con todo.

3. El aumento de la competencia

Dado que casi todo el mundo está haciendo marketing en línea hoy en día, la competencia es feroz.

En 2021, la persona promedio se encuentra con entre 6000 y 10 000 anuncios todos los días. Los consumidores se están ahogando en el conjunto de opciones, anuncios y mensajes. Los especialistas en marketing deben encontrar una manera de reducir el ruido y destacarse.

Finalmente, un mercado abarrotado significa que el costo de los anuncios pagados aumentará todo el tiempo. Será más difícil obtener un buen retorno de la inversión.

Estos tres retos nos llevan a la pregunta del millón: ¿Cómo pueden las empresas preparar sus estrategias de medición de marketing para lo que se les viene encima?

Tres pasos para superar los desafíos de la medición

Paso 1: haga crecer sus datos propios

Primero, debe comenzar a hacer crecer sus datos propios. Esto es lo que significa.

Llena tu CRM con datos de calidad

Los CRM son la piedra angular de su negocio. Cualquier empresa que no tenga un CRM necesita invertir en uno. La clave aquí es mantener su CRM limpio y relevante.

Un gran CRM está lleno de datos de calidad sobre sus clientes y prospectos, no de basura.

Cree un repositorio central para sus datos

Una vez que haya implementado un CRM, querrá pensar en reunir sus datos de diferentes fuentes, incluidos CRM, análisis web, anuncios pagados y herramientas de martech, bajo un mismo techo donde pueda obtener rápidamente el panorama general de sus actividades de marketing.

Cuando recién está comenzando y aún no tiene muchos datos, puede usar hojas de cálculo como Hojas de cálculo de Google o Excel para almacenar y analizar sus datos.

A medida que su empresa crece, también lo hacen sus datos. En este punto, puede pensar en pasar de las hojas de cálculo a un almacén de datos como Google BigQuery o Snowflake.

Reconsidere su gasto publicitario

El siguiente paso es volver a evaluar su presupuesto de publicidad en función de los resultados que está viendo. Aunque esto puede parecer una obviedad para muchos, es probable que pierda oportunidades aquí y allá si tiene un gran presupuesto.

Paso 2: prepare su pila de marketing para el futuro para el modelo de mezcla de marketing (MMM)

A medida que siga aumentando sus datos propios, también querrá analizar el modelo de mezcla de marketing. El modelado de la combinación de marketing es un enfoque estadístico que utiliza datos históricos de marketing y ventas para estimar el impacto de las futuras actividades de marketing en los ingresos.

En lugar de depender de una cadena débil de acciones del cliente, como la atribución multitoque, el modelo de mezcla de marketing analiza la relación entre las entradas de marketing y los resultados mediante métodos estadísticos.

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De esta forma, los especialistas en marketing pueden asignar mejor los recursos entre los diferentes canales y tácticas de marketing.

Aunque el modelado de la mezcla de marketing es principalmente una técnica válida para anunciantes más grandes con un presupuesto suficiente, aún puede preparar su pila de tecnología de marketing para este tipo de análisis.

Vemos a muchas empresas pasar a tres niveles de análisis de marketing, donde cada nivel está un paso más cerca del modelo de mezcla de marketing.

Nivel 1: la pila básica de análisis de marketing

Los especialistas en marketing que utilizan hojas de cálculo como Google Sheets y Excel para generar informes eventualmente se encontrarán con limitaciones. Cuando sus datos se acumulan exponencialmente, tanto datos nuevos como históricos, las herramientas de hojas de cálculo se quedarán sin sus capacidades informáticas.

Además, combinar estos datos en todos los canales de marketing y enriquecerlos con datos que no son de marketing en una hoja de cálculo.

Para soportar el peso de sus hojas de cálculo y aprovechar al máximo sus datos, puede agregar un almacén de datos a su pila. Su pila básica de análisis de marketing se verá así.

Básicamente, desea mover todos sus datos a un almacén de datos. Puede utilizar una herramienta como Supermetrics para automatizar la transferencia de datos. Las fuentes de datos ad-hoc, como Hojas de cálculo de Google o Google Cloud Storage, también se pueden agregar fácilmente como entradas a su modelo de BigQuery.

Además de eso, puede mantener herramientas de BI como Google Data Studio, Looker o Power BI para generar informes.

Nivel 2: Separar los datos de informes de los datos sin procesar

La pila básica de análisis de marketing puede llevarlo bastante lejos si está al comienzo de su viaje de datos. Sin embargo, a medida que su empresa acumule más datos, eventualmente se dará cuenta de que la alimentación de datos directamente desde las fuentes a un almacén de datos y luego directamente a una herramienta de BI no es un enfoque óptimo. Si está haciendo informes directamente sobre los datos sin procesar, está perdiendo muchas oportunidades allí.

Y ahí es donde la pila de nivel 2 resulta útil.

En el Nivel 2, separará los datos 'sin procesar' de los datos de 'informes'. Puede realizar limpiezas, transformaciones y enriquecer sus datos antes de enviarlos al lado de los informes. Por lo general, querrá usar trabajos cron para procesar datos de las tablas sin procesar en tablas de informes en esta pila.

Muchas empresas pueden llegar muy lejos con el Nivel 2. Sin embargo, para mantener la complejidad de la canalización de datos, debe depender de recursos humanos y documentación estelares, lo que pone al Nivel 2 en terreno inestable.

Nivel 3: preparación para el futuro de una pila de análisis de marketing de nivel 2

Vemos que las empresas más maduras pasan o comienzan a tener el Nivel 3. Fundamentalmente, no hay muchas diferencias en la configuración entre la pila de Nivel 3 y la pila de Nivel 2. La principal diferencia aquí radica en cuatro elementos:

• Pruebas : ¿Cuál es el punto de tener una gran infraestructura de datos, pero no puede confiar en los resultados? Para eliminar las conjeturas, debe contar con un marco de prueba sólido. Por ejemplo, puede optar por una herramienta como dbt o Dataform.
• Orquestación : es una buena idea usar una herramienta como Airflow o Google Cloud Composer para manejar todo el procesamiento de datos en el almacén de datos.
• Control de versiones : en el desarrollo de software, el control de versiones es una parte crítica del proceso. Lo mismo puede aplicarse al lado de la infraestructura de datos. En caso de errores, el control de versiones lo ayuda a identificar las causas y los problemas con sus datos. Herramientas como Github y Google Cloud Data Catalog funcionan de maravilla.
• Documentación : por último, pero no menos importante, anime a su equipo a documentar todo el proceso sobre la marcha. Puede usar dbt y Dataform para la documentación del código fuente y Google Cloud Data Catalog para la documentación a nivel de campo.

¿Dónde se encuentra en su viaje de análisis de marketing?

Elaboramos una hoja de ruta de análisis de marketing que presenta las tres arquitecturas de datos típicas de las empresas en crecimiento.

Échale un vistazo

Paso 3: Ofrezca marketing contextual y personalizado utilizando un almacén de datos operativo

Ahora viene la última pieza del rompecabezas. Después de tener su infraestructura de datos en funcionamiento, es hora de brindar una experiencia excepcional a sus clientes.

Un paso más allá, puede hacer que sus datos publicitarios y de marketing vuelvan a su almacén de datos. Luego, puede crear perfiles y modelos de clientes utilizando SQL. Y finalmente, puede usar esos datos para optimizar sus actividades de marketing y mejorar sus mensajes.

Esto es algo que solo el 1% superior de los especialistas en marketing ha hecho hasta ahora. Hay una barra alta para entrar. Necesitaría un equipo de datos sofisticado para lograrlo.

Pero esencialmente, lo ayudará a comprender todo el ciclo de vida del cliente y crear experiencias personalizadas para sus clientes.

Tu turno

En conclusión, no importa lo que depare el futuro, puede mantenerse a la vanguardia construyendo una infraestructura de datos sólida. Y eso comienza con:

1. Hacer crecer sus datos propios.
2. Prepare su pila de análisis de marketing para el futuro para el modelado de mezcla de marketing.
3. Entrega de marketing personalizado utilizando un almacén de datos de análisis operativo.

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