marketing de resultados

Todos sabemos lo importante que es disponer de una estrategia de marketing digital, ya sea para maximizar la venta directa o para amplificar el alcance de nuestras marcas. Ahora bien, también deberíamos preguntarnos si la totalidad de nuestra inversión en marketing digital está orientada a resultados y si disponemos de mecanismos para realizar un seguimiento activo de los objetivos planteados.

¿Acaso nuestro objetivo principal no es hacer rentable nuestro negocio? Hay una idea preconcebida en el sector del marketing digital respecto a que la medición de determinadas acciones de marca y/o comunicación tiendan a no formar parte de los objetivos cuando, en realidad, esta separación no debería existir. Incluso nos encontramos, con más frecuencia de la que nos gustaría, proyectos que ni siquiera disponen de datos básicos de analítica digital, o que no son de su propiedad (y esto es algo que nos cuesta entender, pero que por desgracia sucede).

Como ya introduje en TH Leaders, el primer paso en un modelo enfocado a resultados es el desarrollo de una planificación de objetivos. Y estos objetivos han de ser simples, pero directos, atendiendo a las necesidades y buscando un equilibrio con el retorno esperado.

Por ejemplo, en términos de venta directa, la estrategia debería centrarse en el correcto equilibrio del ROI y no solo en el volumen de la venta directa. Un plan de objetivos centrado en la maximización del beneficio debería poder controlar, y medir, la totalidad de acciones de marketing y, si fuese necesario, vincularlas con indicadores de otras áreas, incluso offline.

Las herramientas no han dejado de crecer

Más allá de la difícil situación actual provocada por la pandemia, el crecimiento de herramientas y acciones de marketing no ha parado de crecer, dejándonos un ecosistema muy rico tanto en sus formas como en sus procedimientos.

Identificar los actores principales de un set de datos, limpiarlos, ordenarlos, agruparlos y entenderlos tanto de manera individual como en su conjunto es una tarea mucho más sofisticada de lo que puede parecer. De hecho, lo normal sería disponer de un equipo con un Data Science y un Data Analyst (más el equipo creativo y el de ejecución).

La duda que puede surgir ahora mismo es, ¿cómo deberíamos actuar para orientar la estrategia a resultados? Tenemos que seguir trabajando desde la personalización de las experiencias y, a su vez, ser capaces de medir la totalidad de acciones en curso.

Ahora que hemos filosofado un poco, vamos a intentar bajar a la tierra estos conceptos. Independientemente de que las agencias especializadas dispongamos de departamento de Data Science y Data Analyst con los que alcanzar niveles muy avanzados de medición, no es una tarea imposible para quienes estén acostumbrados a trabajar con datos. A grandes rasgos y con el afán de simplificar los procedimientos un orden lógico para el tratamiento de datos sería:

Identificación

Desde la reflexión tenemos que poner sobre la mesa aquellos indicadores con los que queremos trabajar.

Ordenación y limpieza

Estos datos no caminan solos sin criterio alguno. De hecho la mayoría están totalmente relacionados entre sí. Es imprescindible entender estas relaciones y ordenarlas según nuestros objetivos. Y es posible que no lo necesitemos todo. No menospreciemos el poder de una estructura simple, bien ordenada y con sentido lógico.

Etiquetado

Es imprescindible disponer de una herramienta de analítica (por ejemplo, Google Analytics), pero ni es la única herramienta que vamos a necesitar ni es suficiente con dejarla tal cual sin configurar eventos, funnels de conversión, funnels de leads de contacto… ¿Alguien se imagina tener que conducir un coche sin un cuadro de mandos? ¿Y si he de estar en una cita importante, cómo calculo el tiempo de salida?

Recogida de datos y análisis

Si hemos llegado hasta aquí enteros solo nos queda enviar los datos a algún repositorio para poder analizarlos. Ya sea una hoja de cálculo o un Business Intelligence con el que crear informes personalizados.

El último paso es el del análisis constante y el seguimiento de nuestros datos respecto a los objetivos pactados. Y en casos en los que el dato es muy volátil y dinámico, un sistema inteligente de alertas es vital. Desde que desarrollamos Bouquet Data, nuestro sistema de alertas y predicción de datos, conseguimos reducir un 50% la carga de trabajo y mejorar la velocidad de ejecución.

Finalmente, otro aspecto fundamental con el que nos encontramos normalmente es la lejanía con otros departamentos, como el de Revenue Management.

Me cuesta imaginar un proyecto ambicioso en objetivos, y bien equilibrado, que no trabaje mano a mano con el departamento de Revenue, dando por hecho que un departamento de marketing hotelero debe tener conocimiento sobre Revenue (y viceversa). Y lo mismo con otros departamentos que posiblemente actúen fuera del terreno digital.

Si alguien estaba pensando que los datos offline no eran importantes, en determinados proyectos son igualmente imprescindibles y más en tiempos en los que las cookies de terceros nos empujan hacia la exploración de nuevas formas de recogida de datos.

En conclusión, hay que eliminar las barreras entre “resultados” y “marca”. ¿Acaso no juzgamos a nuestras empresas por el crecimiento de los ingresos y la rentabilidad? Orientarse siempre a resultados es una manera más responsable y nos dará una mayor perspectiva respecto a las necesidades de las etapas de un embudo de conversión.

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