Empecemos por el principio

Antes de entrar a las métricas, quiero definir algunos conceptos, quizá para algunos muy conocidos pero para otros no tanto.

• ROI (Return on Investment): es una métrica que permite saber la cantidad de dinero que hemos generado con una acción y qué importe de lo invertido retornó a la empresa.
• Analítica web: sirve, entre otras cosas, para saber analizar la actividad de nuestro negocio y de este modo averiguar el comportamiento del usuario en la web.
• Conversión: es la acción que se espera haga el visitante en respuesta a la campaña puesta en marcha. Cuando hablamos de convertir significa por ejemplo convertir un visitante en un cliente, convertir un visitante en suscriptor o convertir un suscriptor en un cliente pago. Es decir, cambia la forma en que esta persona interactúa con la compañía.
• KPI (o indicadores clave de rendimiento): Como el mismo nombre lo define, el KPI es responsable de medir el desempeño de la campaña de marketing digital. Antes de comenzar la campaña, es apropiado saber cómo será el seguimiento y la medición de esa información.

La campaña de marketing digital se pone en marcha

Antes de que la campaña de marketing digital empieza a publicarse, es necesario entender su flujo. Se deben definir puntos importantes para poder alcanzar el éxito, como el objetivo de su acción de mercado.
Un ejemplo de objetivo puede ser la conversión o la generación de leads, generar tráfico para un determinado sitio o incluso aumentar el número de ventas de un e-commerce. Con ese objetivo definido, es posible planificar las estrategias para alcanzarlo.
Otro punto fundamental para el éxito de tu campaña de marketing digital son los indicadores clave de rendimiento, o KPI. Pero hay que resaltar una cosa: los KPI y las métricas son diferentes. Mientras que las métricas transforman los resultados en números brutos, los indicadores de rendimiento utilizan las métricas para saber si la meta se ha alcanzado o no.

6 métricas indispensables para acompañar en una campaña de marketing digital

Las métricas obtenidas en las campañas de marketing digital tratan resultados en números, como la cantidad de visitas, la tasa de conversión o incluso el índice de rechazo de un determinado sitio, blog o red social. Entre las métricas más importantes –hay otras y su aplicación depende de los objetivos-, podemos destacar:

01. Generación de tráfico

Si el objetivo es generar más visitas a tu sitio, es necesario medir la cantidad de nuevas visitas que la campaña ha logrado. Esta métrica es simple y directa, pues cuenta cuántas visitas a la página se recibieron en un determinado período. El resultado puede segmentarse para ser diario, semanal o mensual.
También sirve para saber si el público objetivo preseleccionado está respondiendo bien a la campaña o si aún hay que mejorar los esfuerzos para conquistar más tráfico de ese público.

02. Generación de leads

Los leads son los posibles nuevos consumidores de un determinado producto o servicio. Esta métrica presenta cuántos nuevos candidatos ha conquistado con la campaña y cuántos se han convertido en clientes.
Puede resultar de varios puntos, como: cuántos nuevos contactos en el mes, cuál es el canal de origen de estos nuevos contactos, entre otras informaciones que pueden indicar mucho sobre los indicadores de rendimiento de la campaña.

03. Conversión de nuevos clientes

Una meta muy común de las campañas de marketing digital es la conversión de leads a nuevos clientes, lo que resulta en el ROI (retorno sobre la inversión). Esta métrica presenta cuántos nuevos clientes la campaña conquistó en un determinado período.
A través de los resultados, es posible identificar las estrategias que han dado cierto y cuáles necesitan ser perfeccionadas. Es importante estar siempre atento a las métricas y KPI, para que la campaña pueda alcanzar resultados cada vez más positivos.

04. Costo de adquisición de nuevos clientes

Esta métrica es utilizada para saber al valor monetario que gastamos por adquirir un nuevo cliente para nuestro negocio o de convertir a prospectos existentes en nuevos clientes. Nos dirá si la inversión que se realizó, ha dado resultados positivos, o si es necesario ajustarlo. Esta métrica se debe comparar entre períodos. Es decir: cantidad total de inversión realizada vs. cantidad de nuevos clientes obtenidos.

05. Tasa de apertura

Se trata de una métrica básica del email marketing, que podemos calcular dividiendo el número de emails enviados con el número de emails abiertos.
Esto significa que, si de 100 mails enviados se abrieron 20, se obtendrá un 20 % de tasa de apertura. Es una métrica de la que podemos extraer mucha información, especialmente si controlamos su evolución en el tiempo real -recurso valiosísimo que las métricas adecuadas te van a dar-.

06. Tasa de rebote

Denominamos tasa o porcentaje de rebote (bounce rate en inglés) al porcentaje de personas que ingresan a la web y no realizan alguna acción en ella (sin hacer clic en ningún enlace, completar un formulario, ejecutar una acción) o permanecen poco tiempo en ella. Si la métrica te lo arroja, indicará que el contenido que estás utilizando no les es interesante al visitante, por lo que es tiempo de hacer modificaciones en él.

¡Listo! Ahora ya tienes las métricas básicas que una campaña online necesita para medir su eficiencia y el ROI que interesa a tu empresa o cliente.

Como profesionales del marketing, estamos inmersos en la valoración de métricas. En internet, todas las acciones de comunicación que generamos son medibles. Redes sociales, blogs, sitios web, videos, banners, envíos, todo, todo, se puede medir para obtener información que nos permita la toma de decisiones. La Big Data que manejamos en las agencias es menor ni duda cabe. Sin embargo, las empresas, sobre todo las PyMES cada vez se ven más inmersas en la necesidad de implementar la Big Data para entrar en la competencia global de mercados. Ya no sólo lo hacen las grandes empresas. Y a las primeras –las PyMES- es a quien va dirigida esta entrega con recomendaciones básicas y muy comunes de errores que deben de evitar.

¿Cómo se utiliza la big data en las empresas?

Siempre he sostenido que el gran problema no es equiparse para obtener información. Eso, con sistemas y abastecimiento lo hacen las computadoras. El gran problema es cómo interpretar y analizar la información obtenida. Ésta puede usarse según la selección de la misma y los análisis respectivos muestran los resultados que confirman o niegan una hipótesis. Las empresas pueden crear modelos predictivos para ofrecer a cada cliente las mercancías de las cuales gusta y así poder vender más y de manera casi personalizada.

La importancia de esta tecnología para los negocios varía de aplicación a aplicación. En general, el uso de la Big Data puede ayudar a reducir costos en un emprendimiento. A desarrollar productos alineados a las expectativas del cliente. Y, sobre todo, para entender lo que causa el éxito o el fracaso de una empresa.

El mal uso de la Big Data puede comprometer el uso del recurso

Hay una serie de prácticas que puede utilizar la empresa para acelerar el uso de Big Data. De la misma forma, algunos de los errores cometidos en la recolección de informaciones, definición de metas e integración del equipo pueden comprometer la eficiencia del recurso. Lo que puede ser fatal en un momento en el que las empresas se vuelven cada vez más dependientes de los datos en las tomas de decisión .

7 errores en la Big Data que no se deben cometer

Sabiendo que la implementación de Big Data es una decisión de negocios y no una práctica de TI, vamos a observar ahora lo que no se debe hacer a lo largo del proceso. Evitando errores como estos, la empresa puede llegar a una estrategia exitosa guiada por la Big Data.

1. Entender mal el concepto de la Big Data

El principal error que un negocio puede cometer con la Big Data es entender mal su concepto y, lo más importante; para qué sirve. Por eso, hay que saber lo más importante sobre el asunto.

La Big Data es una colección de datos compilados de maneras tradicionales, como en el contacto directo con el cliente a través de activaciones o promociones. O con el uso del medio digital como los datos obtenidos por redes sociales de los seguidores, en el análisis de las visitas que un sitio web o resultados de las respuestas de los formularios de contacto.Todos estos datos se organizan en un sólo lugar, para orientar análisis y descubrimientos también llamados insights. A partir del momento en que se entiende bien esa definición, una cosa queda clara: hay que estar seguro del origen de eso datos, pues es con base en ello que toda la Big Data funciona.

2. Levantar datos inútiles o de poca relevancia

De nada sirve recabar datos que no sirven para entender el comportamiento del consumidor, los efectos de la estacionalidad en la venta de los productos o lo que motiva a alguien a adquirir nuestros servicios. La Big Data sólo trae grandes resultados para los negocios que se preocupan por elegir los datos correctos. Es común ver empresas que recaban información inútil sólo por acumular.

3. Tener información y no darle en enfoque adecuado

De nada sirve recabar información si no se le da el enfoque adecuado. Saber enfocar los datos obtenidos tiene que ver con el propósito al que la empresa quiere llegar. Puede estar relacionado con el desarrollo de estrategias de marketing, la mejora de procesos o la elaboración de productos que resuelvan necesidades.

4. Dejar la planificación y la definición de matas

Para tener éxito con la Big Data, la planificación y la definición de metas son las palabras clave. Antes de comenzar a elegir el software ideal o con qué socios trabajar, es necesario identificar el motivo para hacerlo. Alinear la Big Data a los objetivos del negocio y a sus flujos de trabajo supondrá alcanzar grandes resultados. Es la definición de metas la que definen si una determinada herramienta ayuda – u obstaculiza – el alcanzar esa meta.

5. Olvidarte de capacitar a tu equipo

Una empresa que utiliza adecuadamente la Big Data es aquella que entrena a su equipo y lo prepara para usar todos los recursos disponibles para optimizar la comunicación y alcanzar los mejores resultados.

6. Dar toda la toma de decisiones a los datos

Dar todo el poder de decisión a los datos puede no ser una buena idea. Lo mejor es usarlos como influyentes de decisión y base para análisis predictivos. Hay que ponderar siempre, el conocimiento que sólo los especialistas de la empresa tienen.

7. Llegar a creer que un software resuelve los desafíos

La Big Data no es una cuestión de TI, es una decisión de negocios. Por eso, uno de los mayores equívocos que un profesional puede cometer es creer que un software ayudará mágicamente a superar todos los desafíos. Nunca es recomendable elegir un modelo analítico porque funciona para la empresa A o B. Tu negocio siempre obtendrá mejores resultados si tal decisión es el resultado de análisis y consideraciones particulares.

Consideraciones

Es un hecho que los mercados son cada vez más competitivos. Si debido a ello quieres participar en ellos de forma más eficiente y optimizar procesos la Big Data puede ayudar. Aprender cómo utilizar este recurso, evitar errores comunes y entender cómo los datos pueden orientar tu día a día para cumplir objetivos, es la mejor manera de hacerlo.