Cómo un CMO puede construir un sistema de análisis de marketing efectivo

Las empresas que recopilan datos, los analizan y toman decisiones informadas basadas en esos datos, crecen y se desarrollan más rápido que las que no lo hacen. Este artículo explica cómo construir un sistema de análisis para su negocio y por qué las herramientas y los analistas de Martech son esenciales.

¿Qué es el análisis? Es una herramienta mediante la cual una empresa evalúa lo que genera ganancias. Sin embargo, el análisis en sí mismo no genera ingresos directamente para el negocio. Con la analítica, el Director de Marketing (CMO) solo puede obtener varios informes para sacar conclusiones y tomar decisiones.

Tomemos un ejemplo de nuestra práctica en OWOX. La tarea habitual de un CMO es ejecutar un plan de ventas de publicidad online. ¿Cómo puede ser útil la analítica en este caso? Los analistas pueden proporcionar informes de Google Analytics, datos de costos de anuncios solo de Google Ads y datos de transacciones en línea en el sitio web que no coinciden con los datos del CRM. Como resultado, calcular el ROAS será complicado.

Digamos que una empresa ha estado usando análisis durante mucho tiempo, ha recopilado datos en el almacenamiento en la nube y ha configurado informes que se crean automáticamente. ¿Resuelve esto todos los problemas de marketing de la empresa? Realmente no. Después de todo, los directores de marketing están interesados ​​no solo en los datos, sino también en los datos que les ayudarán a comprender qué oportunidades están disponibles para ejecutar el plan para el próximo mes o trimestre.

Para realizar con precisión el plan y lograr todos sus objetivos , los especialistas en marketing necesitan análisis para identificar:

• zonas de crecimiento (cómo superar el plan)
• zonas de riesgo (lo que interfiere con la implementación del plan)

"Antes de pensar en dos zonas, haría hincapié en contratar a las personas adecuadas para ayudar a construir ese sistema.

Los CMO no son los que deberían construir el sistema. Los CMO deberían hacer un pensamiento más estratégico, eligiendo y controlando la dirección del marketing, etc. Ya sabes, las "cosas de alto nivel".

Cuando se trata de análisis, hay demasiadas cosas que son demasiado técnicas para los CMO. Por lo tanto, los empleados adecuados deben llenar este vacío. Los CMO deberían consumir los datos procesados ​​y (¿con suerte?) visualizados y luego tomar decisiones".

Julius Fedorovicius, fundador de analyticsmania.com.

Ya hemos admitido que los informes automatizados por sí solos no son suficientes para resolver los problemas de marketing. Los datos deben interpretarse para obtener respuestas, y el botón Hacer que todo esté bien aún no se ha inventado. (¡Estamos trabajando en ello!) Por lo tanto, el director de marketing debe hacer estas cosas para mantener alta la productividad:

1. Configure un sistema de análisis que muestre los riesgos y las zonas de crecimiento
2. Contrate analistas que procesen datos, agreguen contexto y proporcionen conclusiones

El hecho de que los CMO estén aumentando sus presupuestos de tecnología sugiere que los servicios de análisis de marketing ya no son solo un juguete costoso. Son verdaderas herramientas de trabajo que ayudan al departamento de marketing a ejecutar el plan y obtener bonificaciones.

"Para las empresas más pequeñas, el proceso se puede simplificar y podría ser lo suficientemente bueno para comenzar con la contratación de alguien que sea bueno con el ecosistema de Google (GA, GTM, GDS, hojas), pero lo ideal es que el equipo esté formado por al menos dos personas .

1. La persona técnica que es buena en la recopilación de datos (llamémosle ingeniero analítico).
2. Analista de datos que luego puede limpiar los datos, jugar con ellos y analizarlos (por lo que he visto, generalmente las personas que analizan datos no son muy hábiles con la parte técnica de la recopilación de datos, es por eso que el ingeniero de análisis ayudará).

Las personas que contrate podrían ayudarlo a elegir/construir la pila de análisis adecuada".

Julius Fedorovicius, fundador de analyticsmania.com.

Una empresa puede utilizar con éxito productos listos para usar o sus propias soluciones. Para evitar gastos innecesarios de dinero y tiempo, una empresa debe comprender claramente lo que necesita.

Cuando se trata de desarrollar sus propias soluciones, debe prestar atención al equipo de desarrollo y soporte, así como a la documentación.

Si el especialista que escribe los scripts de recopilación de datos y es responsable de configurar todo el sistema se retira, debe asegurarse de que el empleado que lo reemplace pueda respaldar los proyectos.

Si desea comprar una solución lista para usar, primero evalúe la cantidad de datos que necesita procesar. Si tiene 10 ventas al día de publicidad en línea, no necesita invertir en servicios poderosos y costosos. Para esta cantidad de trabajo, será suficiente usar Google Analytics o Excel.

Si bien su facturación y sus necesidades aumentan, existe una necesidad cada vez mayor de métricas adicionales, automatización y velocidades de procesamiento de datos más altas. Por ejemplo, en el negocio SaaS (soluciones de TI con tarifas de suscripción), puede comenzar a recibir valor real de su propio almacén de datos o el uso de algoritmos de aprendizaje automático si su facturación anual supera los $ 200,000.

Sin embargo, tenga en cuenta que incluso un servicio listo para usar que puede recopilar, procesar, calcular, predecir y visualizar datos debe adaptarse a un negocio específico. Muchas empresas tienen una lógica única y parámetros clave de planificación. Por lo tanto, la estructura de los datos importados y las visualizaciones de datos serán diferentes. Además, según nuestra experiencia, a los clientes no les gusta aprender a trabajar en nuevas interfaces, pero quieren que sus datos se presenten de una manera común.

Para resumir, nuestra receta en la que nos basamos en OWOX para crear sistemas de análisis de marketing es la siguiente:

• Las empresas deben tener pleno acceso a sus datos
• Los datos deben entregarse en una interfaz que sea familiar para el tomador de decisiones

Hay muchas características y diferencias entre las empresas, incluso dentro de un mismo nicho. Por ejemplo, en el comercio minorista, el negocio de la electrónica es conceptualmente diferente del negocio de venta de ropa o artículos para el hogar. Digamos que hay una frecuencia diferente de compras y un énfasis diferente en trabajar con clientes nuevos y actuales.

Como otro ejemplo, muchas empresas están enfatizando el desarrollo de aplicaciones móviles y análisis de clientes. Estas empresas tienen modelos de marketing, métodos para el rendimiento del plan y métricas completamente diferentes en comparación con las empresas basadas en aplicaciones web. Por eso es difícil combinar y procesar datos.

Por lo tanto, es importante para una empresa tener acceso directo a sus datos de marketing y productos y no depender de las capacidades de un servicio en particular y su sistema de visualización.

Las empresas están buscando analistas para las necesidades y el dolor que se han desarrollado en la empresa en este momento. Y si hay muchos dolores (y siempre los hay), entonces la búsqueda de un analista puede llevar meses o incluso años. Y al final del día, existe una alta probabilidad de que el especialista contratado no pueda manejar todas las tareas.

Es importante separar y sistematizar las áreas de responsabilidad de los analistas . Hoy en día, muchas empresas buscan analistas que configuren métricas, fusionen datos, construyan hipótesis basadas en estos datos, brinden recomendaciones, se aseguren de que la tasa de conversión crezca de inmediato y se aseguren de que las campañas publicitarias comiencen a dar sus frutos. Es un analista; ¡pueden manejarlo!

En la vida real, no funciona así . Sus analistas no tendrán suficiente tiempo o no tendrán suficientes habilidades. Por ejemplo:

• Un especialista puede ser un excelente técnico (estableciendo la recopilación de datos, redactando solicitudes y preparando datos para el análisis) pero carecer del conocimiento sobre cómo evaluar significativamente los datos obtenidos.
• Una empresa puede ser grande y todo puede estar organizado para que solo un analista pueda entregar datos. Durante todo el día, ese analista será esencialmente una interfaz de voz para los datos.

Lo que debe hacer es determinar qué áreas de responsabilidad puede fortalecer el análisis midiendo datos y puntos de crecimiento. Por ejemplo, en el negocio minorista, esto es marketing, producto y experiencia del cliente.

Si los especialistas están sobrecargados con la preparación de datos e informes, vale la pena asignar esta función de análisis técnico a una unidad separada o transferirla a un socio.

Es más rentable para una empresa cuando el análisis es una función activa y no está limitada por las capacidades de un especialista. De lo contrario, la empresa chocará contra un techo de hierro.

Por ejemplo, supongamos que un analista de repente decide abandonar ciertas soluciones de terceros y recrearlas él mismo después de estudiar e interesarse en el lenguaje R. La idea es que la empresa dejará de pagar de más por soluciones externas. Pero, de hecho, el analista está desarrollando su propio interés en lugar de estar ocupado en sus tareas directas.

La empresa, a cambio, recibirá una solución inestable y sin soporte si el analista renuncia. Los beneficios son cuestionables. Cualquier negocio no debe limitarse a lo que el analista puede hacer.

Otra cosa es cuando una empresa forma un departamento interno completo de análisis y datos que respalda los objetivos de crecimiento de los diferentes departamentos. En este caso, la empresa puede estar segura de la calidad de los datos y de los recursos que evalúan el desarrollo de las divisiones de marketing, producto y otras.

El director de datos (CDO) o el jefe de análisis determina qué soluciones basadas en datos se deben desarrollar y respaldar primero.

Por ejemplo, consideremos un caso real de un cliente: un banco automatizó la selección de un administrador de clientes en función de la información recopilada sobre los intereses y acciones de los clientes. Asimismo, el banco comenzó a considerar la conversión de este gerente para cerrar operaciones con perfiles de clientes similares.

Al desarrollar una solución para la empresa, es importante que los analistas obtengan respuestas a las siguientes preguntas:

• ¿Cuáles son los objetivos estratégicos del cliente analítico?
• ¿Qué decisiones se tomarán y qué responsabilidades se asignarán para lograr los objetivos estratégicos?
• ¿Qué preguntas deben responder los clientes para tomar una decisión?
• ¿Qué gráficos, informes y recomendaciones pueden ayudar a responder preguntas?
• ¿Qué métricas deben usarse en la solución?

Es importante resolver las tareas de los analistas para no perder detalles importantes y, como resultado, brindarle al cliente una solución funcional y útil.

Resumamos. Para que los datos funcionen para el negocio, sus analistas deben:

1. saber qué objetivos y soluciones de los clientes realmente dependen de los datos
2. considere cuánto beneficio afectan estas decisiones
3. monitorear regularmente la calidad de los datos e informar rápidamente sobre las desviaciones de la norma

Y, por supuesto, al CDO le interesa aumentar la proporción de empleados que utilizan los datos por sí mismos en lugar de necesitar la asistencia constante de un equipo de analistas.

"Creo que los análisis en marketing deben considerarse como suplementos para un atleta fuerte/ya experimentado. Pueden hacerlo más rápido/más fuerte, etc. Si ya lo estás haciendo bastante bien, entonces los análisis pueden ayudarte a mejorar eso.

Hablando de ejemplos más concretos (con respecto a las dos zonas mencionadas anteriormente), aquí hay algunos.

Zonas de crecimiento:

• Encontrar el 20% de los productos que aportan el 80% de los ingresos. Verifique sus fuentes de tráfico, datos demográficos, etc. e intente identificar qué segmentos funcionan mejor que otros. Esto podría ayudarlo a identificar oportunidades en las que aumentar los presupuestos (por ejemplo, para realizar ajustes en su publicidad paga).

Zonas de riesgo:

• Seguimiento de errores (y otras acciones negativas, errores de pago, errores de registro, etc.). Estas son las principales luchas de los clientes/clientes. Al identificarlos y corregirlos, puede reducir la fricción y, por lo tanto, aumentar el volumen de conversión".

Julius Fedorovicius, fundador de analyticsmania.com.

Puede llevar seis meses cerrar una vacante para un analista sólido. Eso es un largo tiempo. Un socio es una excelente solución para comenzar de inmediato y no esperar tanto para obtener valor. Hay dos casos en los que trabajar con un socio realmente ayuda a desarrollar la analítica en una empresa.

1. El socio tiene una experiencia significativamente más sólida que la que tiene actualmente la empresa. Por ejemplo, digamos que una empresa ya quiere trabajar con datos o al menos comenzar a recopilarlos, y no hay analistas en la empresa o están enfocados en otras tareas. En este caso, la empresa debe encontrar un socio que ya tenga experiencia trabajando con casos similares en el nicho.
2. El equipo del socio es contratado para una determinada función . Por ejemplo, podría estar implementando análisis, brindando soporte de Google Tag Manager o informando sobre marketing. Este enfoque funciona cuando las empresas necesitan un equipo grande y calificado para realizar tareas específicas y los empleados internos son más valiosos cuando se enfocan en el análisis y la interpretación de datos.

¡Importante! Con cualquier enfoque, vale la pena construir relaciones con un socio que sea transparente en su toma de decisiones. En otras palabras, su socio debe comprender las metas y objetivos estratégicos de su empresa y sus requisitos analíticos para poder trabajar de manera proactiva.

¿Cuáles son sus objetivos estratégicos, marco de tiempo y presupuesto? Por ejemplo, en el evento anual Go Analytics! conferencia, la gente habla regularmente sobre cómo usar productos de análisis pagados por valor de cientos de miles de dólares. Pero también hay oradores que dicen que la analítica se puede construir por $130 al mes. Ambos casos son verdaderos y reales.

Las grandes empresas que utilizan activamente los productos de Google Marketing Platform y combinan datos publicitarios con datos de ventas utilizan Google Analytics 360. Para otras empresas con volúmenes más pequeños, basta con utilizar las funciones de Google Analytics gratuito.

En pocas palabras, si sus ingresos anuales están entre $ 200,000 y $ 1 millón, es hora de recopilar datos en su base de datos, pero es demasiado pronto para invertir esfuerzos en trabajar con algoritmos de aprendizaje automático. Todavía no tendrás suficiente información sobre tus clientes.

Concéntrese en la funcionalidad analítica y la rentabilidad de su negocio . En primer lugar, la analítica debería ayudar a responder a las preguntas ¿Dónde están mis riesgos? y ¿Dónde están mis zonas de crecimiento? al implementar su plan. Si no responde a estas preguntas, simplemente le está quitando tiempo y presupuesto.

"La analítica es algo que conecta el pasado, el presente y el futuro. Analizamos los datos creados y recopilados en el pasado. En el presente, tratamos de predecir lo que sucederá en el futuro. Y finalmente, tratamos de influir en el futuro. reasignando nuestros esfuerzos de una nueva manera".

Mikko Piippo, consultor de optimización y análisis digital, cofundador y socio de Hopkins.

• Comience a construir análisis a partir de la definición del nivel de desarrollo del negocio.
• No es necesario esperar una gran cantidad de datos o buscar un súper analista durante seis meses. Comience por ponerse en contacto con socios que tengan experiencia en la creación de modelos de análisis de marketing en su área.
• Elija el modelo apropiado: un producto listo y modificado para su negocio o un sistema desarrollado desde cero solo para usted.
• Considere contratar a un analista que esté bien versado en el contexto de su negocio, incluso si no tiene las habilidades más avanzadas. Podrán captar la infraestructura desde el principio y escalarla y mejorarla aún más.