Aumentan los datos, las herramientas que los recogen, gestionan, analizan y se sirven de esos datos. Aumentan los canales de comunicación, de venta, de acción… Uno de los mayores desafíos al que nos enfrentamos desde el marketing, es lograr unificar todo esto y facilitar su análisis para seguir tomando decisiones cada vez más optimizadas. En este post, te cuento cuáles son esos 4 desafíos más importantes en cuanto a la analítica de marketing, teniendo en cuenta todo lo anterior que te acabo de adelantar. ¿Continuas conmigo?

Como todos sabemos, lo digital se ha convertido en el corazón del marketing moderno, y la cantidad de datos y plataformas que utilizamos dentro del marketing está creciendo a un ritmo considerable. Uno de los mayores desafíos es que los datos que utilizamos para medir y mejorar nuestro desempeño de marketing se almacenan en varios canales y herramientas.

Para tomar las decisiones correctas y asegurarnos que no excedemos nuestros presupuestos, debemos centralizar y limpiar estos datos.

Este proceso suele ser manual, lento y propenso a errores humanos, pero ahora existen soluciones en el mercado que tienen como objetivo resolver ciertas partes de este problema.

Hemos pasado de almacenes de datos físicos a otros basados en la nube, los cuales pueden integrarse con casi cualquier herramienta de visualización que se te ocurra. Nunca ha sido más fácil realizar Business Intelligence.

Sin embargo, todavía tenemos algunos de los mismos desafíos a los que nos enfrentábamos en el pasado.

Y estos tienen que ver con la analítica de marketing. Vamos a verlos.

Principales desafíos a los que nos enfrentamos en la analítica de marketing.

Como sabes, gracias a la analítica de marketing, logramos evaluar el éxito de las iniciativas que se hagan desde ese área, a través de procesos y tecnologías. Los principales retos a los que se tiene que enfrentar son estos:

DESAFÍO #1. Los datos todavía permanecen aislados.

Para solucionarlo, se crearon enormes y robustos almacenes de datos, así como potentes herramientas de visualización, las cuales no llegaron a resolver el problema. Hoy día, aún se necesita encontrar una forma de recopilar datos de todas las diferentes plataformas y consolidarlas en un solo lugar.

La realidad es que cada vez es mayor el número de datos y la complejidad de estos, haciendo mucho más difícil esta labor.

En un intento por resolver este problema, han aparecido nuevas herramientas ETL basadas en la nube. Estas, se utilizan para mover datos sin procesar del punto A al punto B con programación automatizada, manejando límites de API y, a veces, realizando limpieza básica de datos.

Si lograses reunir todos tus datos en un solo lugar utilizando estas herramientas, todavía estarías atascado con el tremendo trabajo de intentar preparar estos datos para el análisis. Es decir, preparar los datos para el negocio, y que se pueda comenzar a extraer valor de ellos.

DESAFÍO #2. Preparación de datos para el análisis.

Hacer que los datos estén listos para el negocio requiere recursos técnicos y una comprensión profunda de cada plataforma.

Prácticamente se necesita un equipo dedicado, equipado con SQL para limpiar, normalizar, combinar y agregar todos estos datos en un modelo que admita todas sus fuentes y su lógica comercial única.

Incluso los datos dentro de la misma categoría, requieren mucho trabajo para que estén listos para el análisis.

Tomemos un ejemplo simple de la categoría de marketing digital. Si deseamos comparar cuánto se está invirtiendo en los canales de marketing, deberemos normalizarlo en una única métrica de costo. Esto no es tan sencillo como se podría pensar, ya que en Facebook esa métrica se llama «Cantidad gastada», en Google Ads se llama «Costo», en Twitter, «Gasto», etc.

En el momento en el que consigamos crear una nomenclatura coherente para las campañas publicitarias, es posible que deseemos crear nuevas dimensiones que nos permitan profundizar en otras métricas. Por ejemplo, si incluimos el mercado objetivo en los nombres de las campañas, podemos extraerlo y mapearlo con los datos de seguimiento para crear esa segmentación.

Si logramos hacer esto, mantener este modelo de datos puede ser un desafío aún mayor.

DESAFÍO #3. Mantenerse al día con los cambios.

Echemos un vistazo a una situación común en la que terminan muchos equipos de datos.

A la izquierda tienes los equipos de origen. Aquí es donde se generan los datos. Por ejemplo, cuando el equipo de marketing configura nuevas campañas en una plataforma publicitaria, el equipo de Customer Sucess envía los datos generados al CRM, o el equipo de ventas trabaja en ponerse en contacto con ese posible cliente o en llegar a acuerdos. Los formatos de datos se cambian continuamente y se agregan nuevas fuentes para resolver nuevos casos de uso.

Los equipos están bastante contentos con el uso de estos sistemas siempre que se haga el trabajo. Sin embargo, tienen pocos incentivos para asegurarse de que los cambios se reflejen bien en la plataforma de datos.

Mientras, los consumidores de datos están atascados esperando. Estos quieren usar datos para sacar insigths de valor que permitan tener una mejor información del consumidor y del mercado, para mejorar la estrategia y la toma de decisiones.

Siempre tendrán nuevos requisitos, nuevas preguntas y la necesidad de retroalimentación rápida, pero se sentirán frustrados por tener que depender de un equipo de ingeniería de datos ocupado.

Las personas responsables de los datos están en el medio, dedicando la mayor parte de su tiempo a limpiar y preparar los datos. Gestionando cambios y nuevas necesidades de ambos lados.

De este modo, les queda muy poco tiempo para hacer una labor más valiosa, como trabajar en estrecha colaboración con la empresa o realizar análisis en profundidad.

DESAFÍO #4. Las diferentes necesidades de los consumidores de datos.

Un especialista en marketing puede querer analizar datos agregados en una hoja de cálculo de Excel o una herramienta de visualización. Un analista de datos puede querer tener una interfaz SQL. Y un Data Scientist puede querer que los datos granulares completos estén disponibles en un archivo de parquet (Open-source utilizado para la serialización de datos).

Exponer los datos a los consumidores en sus formatos y herramientas preferidos puede terminar siendo una tarea enorme. Algunas de las herramientas del mercado actual solo admiten un caso de uso / destino, lo que hace que toda la solución sea rígida y difícil de cambiar. Esto se agrava si la empresa decide utilizar otra solución de almacenamiento de datos en conjunto.

En este caso, terminaría construyendo un nuevo conjunto de lógica y teniendo que repetir el proceso una y otra vez para admitir nuevos destinos, además de los 3 desafíos anteriores que te he descrito anteriormente.

Ahora que ya conoces los principales desafíos en cuanto a analítica de datos en marketing, te preguntarás, y ¿cómo los resuelvo?

Lo que debes hacer es invertir en una solución que tome datos en silos de todas tus plataformas de marketing, publicidad y ventas, y los envíe automáticamente a las ubicaciones que elijas.

La solución debe poder mapear y armonizar datos en tiempo real, al tiempo que conserva la granularidad completa y los datos sin procesar. Las canalizaciones de datos tienen dificultades en esta área, ya que aún necesitas hacer una gran cantidad de tareas de limpieza y mapeo engorrosas usando SQL, manualmente en hojas de cálculo o confiando en plantillas simples prediseñadas.

Esto liberaría tus recursos técnicos de las tediosas tareas de recopilación y manipulación de datos para centrarte en actividades de mayor valor y, al mismo tiempo, reduciría el mantenimiento de la plataforma y la cantidad de tickets de soporte.

En artyco te ayudamos a seleccionar la solución y plataforma más adecuadas, así como a implantarla y gestionarla, si así lo requieres. ¿Hablamos?