Los especialistas en marketing corren una carrera contra el tiempo mientras se esfuerzan por ordenar las prioridades de medición. La competencia en todas las industrias es mayor, ya que las personas tienen cada vez más opciones, contenidos y canales. En consecuencia, los profesionales del sector se encuentran bajo presión a la hora de demostrar el impacto de su trabajo.
Con frecuencia, los escucho hablar sobre las exigencias que deben soportar cada día. Como vicepresidente de Ventas en Google, estoy en contacto con los directores de marketing de empresas de servicios financieros, de viajes y cuidado de la salud, y todos se enfrentan a los mismos desafíos a la hora de priorizar las mediciones.
Pero hay una esperanza: al actualizar tu estrategia de mediciones para responder mejor ante los retos de nuestros días puedes convertir cada contacto con el cliente en una oportunidad de crecimiento.
Tanto es así que las marcas que ya comenzaron a invertir para mejorar sus mediciones están obteniendo grandes beneficios. En un estudio reciente descubrimos que los cien especialistas en marketing más experimentados tienen cuatro veces más probabilidades de superar sus objetivos comerciales, incrementar la participación de mercado y aumentar sus ingresos, en comparación con los cien menos experimentados1.
Si buscas mejorar tus mediciones, pero no sabes por dónde comenzar, aquí te acercamos tres opciones simples para que te pongas en marcha.
No esperes la solución perfecta
Solo podrás impulsar un crecimiento sostenido si mides los datos que importan para tu negocio. Eso significa vincular los resultados de marketing con los objetivos comerciales.
El error que la mayoría de los especialistas en marketing cometen es esperar una solución de medición “perfecta” que no existe.
Antes, los especialistas del sector tenían el foco puesto en cumplir objetivos o KPI vinculados con el engagement, los clics o el nivel de awareness porque era lo único que se podía medir. Pero gracias a las nuevas tecnologías, hoy podemos alinear las métricas de marketing con nuestros principales objetivos de negocio. Por ejemplo, contamos con la posibilidad de medir el impacto de los canales, los dispositivos y los puntos de contacto en el crecimiento comercial general, como los ingresos y las ganancias.
Sin embargo, este proceso no es infalible. A veces quedan lagunas de datos en las que no es posible ver el impacto inmediato de determinadas métricas en los objetivos principales. Pero eso no debe detenernos. El error que la mayoría de los especialistas en marketing comete es esperar una solución de medición “perfecta” que no existe. En cambio, tienen que aumentar la precisión a la hora de realizar esta tarea a través de métricas de tipo proxy o indicadores direccionales clave que reflejen los objetivos de su empresa, como las microconversiones o las visitas a tienda.
La empresa Estée Lauder Companies (ELC) es un excelente ejemplo. El equipo de marketing de la marca sabía que medir el éxito de sus iniciativas únicamente en las conversiones de su e-commerce no les permitiría ver el panorama completo. Esto se debe a que una gran parte de sus ventas aún proviene de las tiendas de sus socios minoristas y la compañía no tiene acceso a esos datos en tiempo real.
En este sentido, ELC utilizó las Visitas a tiendas de Google para obtener información sobre una métrica de tipo proxy. Esta solución mide cuando los usuarios entran a tiendas físicas con sus teléfonos y, luego, vincula esta información con un clic en el anuncio –o no– con el objetivo de calcular el aumento resultante en las ventas. De este modo, la empresa logró comprender el éxito total de sus campañas y realizar cambios necesarios o escalarlas en tiempo real.
Evalúa todo el recorrido del comprador
Establecer una conexión significativa y rentable con un comprador puede implicar numerosos puntos de contacto. Por eso, los especialistas en marketing que deseen obtener un panorama completo sobre qué funciona y qué no, deben analizar los insights a lo largo de todo el recorrido de compra. De este modo, es importante evaluar la totalidad de los canales, dispositivos y puntos de contacto en conjunto en lugar de verlos de manera independiente.
La medición y las plataformas publicitarias deben estar conectadas y los equipos tienen que trabajar juntos con datos unificados en torno a audiencias en lugar de canales.
Una medición eficiente es clave para aprovechar al máximo estos puntos de contacto interconectados. Para lograrlo, la medición y las plataformas publicitarias deben estar conectadas y los equipos tienen que trabajar juntos con datos unificados en torno a audiencias en lugar de canales.
Por ejemplo, la empresa de tarjetas de crédito Discover implementó una interfaz de programación de aplicaciones (API) de conversiones con la finalidad de importar datos coherentes a su solución de atribución y su plataforma publicitaria. Con esta API, el equipo de la compañía pudo optimizar sus medios en los distintos canales mediante datos claros y consistentes. Cuando analizaron la API de conversiones a través del lente de la atribución en varios canales, esta herramienta se transformó en un componente clave del crecimiento comercial, ya no en un solo canal, sino en Search, videos y en la Red de Display.
Realiza inversiones responsables y escala a pasos agigantados
Con la inmensa cantidad de datos y métricas disponibles puede resultar difícil saber dónde centrar los esfuerzos. También existen complejidades respecto al uso y el consentimiento de los consumidores, de modo que los indicadores al alcance de los especialistas en marketing pueden variar significativamente para cada impresión.
La automatización y el machine learning pueden ayudar a los especialistas en marketing a identificar rápidamente insights clave para sus objetivos comerciales, lo que permite que la medición funcione mejor y más rápido.
Afortunadamente, ya no tenemos que tratar esta información de forma manual. La automatización y el machine learning pueden ayudar a los especialistas en marketing a identificar rápidamente insights clave para sus objetivos comerciales, lo que hace que la medición funcione mejor y más rápido. Luego, estos hallazgos se utilizan para informar las ofertas, la orientación, el presupuesto, la atribución, los mensajes y las creatividades. La automatización permite asegurarte que el mensaje adecuado llegue a tus clientes más valiosos en tiempo real y a gran escala.
Airbnb es un ejemplo de una marca que utiliza el machine learning para comprender mejor cómo debe responder frente a los insights que brindan las mediciones. Esta estrategia ayuda a la empresa a crear mejores experiencias del cliente y optimizar sus resultados de negocio.
Los equipos de la empresa priorizan la experimentación, y son esos experimentos los que motivan a los cargos gerenciales a aprobar las inversiones en marketing a gran escala. El equipo de marketing de crecimiento de Airbnb utiliza marcos de experimentación propios, junto con estudios de efectividad de Google (realizados mediante machine learning), para atribuir de forma confiable el valor correcto a su iniciativa de marketing y tomar decisiones de inversión más inteligentes.
Airbnb es el primero en admitir que el proceso no es perfecto, pero permite al equipo comprobar, con la mayor precisión posible, el verdadero impacto comercial de una iniciativa de marketing, así como realizar inversiones responsables y escalar a pasos agigantados.
Mejora tu estrategia hoy mismo
Sabemos que las mediciones eficientes generan mejores resultados. También somos conscientes de que no hay estrategias que se adapten a todas las necesidades. Por eso, nos asociamos con Bain para desarrollar una herramienta de evaluación comparativa capaz de ayudar a las empresas a comprender en qué posición de la carrera se encuentran y de qué manera empezar a progresar.
