Digital Analytics: qué son y cómo pueden mejorar las actividades de marketing

Para aprovechar el capital de conocimiento integrado en los datos, las empresas deben integrar el poder y la precisión del análisis de datos en su estrategia de marketing.

Las tecnologías digitales y los sistemas para rastrear comportamientos e interacciones en línea generan una enorme cantidad de información que ahora podemos analizar con un grado de profundidad y granularidad nunca antes alcanzado. Estas actividades de medir, recopilar, analizar e informar son análisis digitales , procesos que ahora se han vuelto cruciales para el funcionamiento de las empresas e instituciones, especialmente en contextos de información en los que todos, empresas y consumidores por igual, estamos literalmente inundados de información.

El análisis digital se utiliza para resolver diferentes tipos de problemas comerciales y afecta todos los aspectos del negocio: desde finanzas hasta operaciones, desde recursos humanos hasta marketing (en cascada a través de todos los departamentos comerciales). Hoy en día, todas las partes que interactúan en diversas capacidades en un mercado (empresas, individuos, agencias, intermediarios) también son consumidores (y productores) de análisis digital.

En el lado empresarial, el análisis digital ahora juega un papel clave en el desarrollo de estrategias de gestión de la experiencia del cliente . De hecho, si la Experiencia de Cliente es el conjunto de interacciones con los clientes, tanto offline como online, desde el primer contacto hasta la retención , la analítica digital permite comprender y optimizar estos comportamientos de forma individual y en su conjunto, proporcionando los insights necesarios para diseñar diseños personalizados. experiencias de los clientes.

Antes de explicar cómo impacta la analítica digital en las iniciativas de marketing, vamos a dar una definición básica para aclarar cualquier duda.

¿Qué es la analítica digital?

El término "análisis digital" se refiere a todos los procesos de recopilación, organización e interpretación de datos que son nativamente digitales o traducidos a una forma digital, y que se producen en el curso de las interacciones entre el consumidor y la marca a lo largo del viaje del cliente.

El análisis digital se puede utilizar para medir y evaluar el rendimiento de diversas actividades de marketing y para proporcionar a las empresas los conocimientos que necesitan para diseñar las acciones de comunicación y ventas más eficaces. En este sentido, la analítica digital son tanto actividades de análisis de datos como los resultados de estos análisis.

El análisis digital hace que los datos sean comprensibles al devolverlos en forma de métricas , números mediante los cuales las empresas (y los especialistas en marketing en particular) pueden medir, cuantificar y dar significado, incluido el significado operativo, a sus acciones. ¿Es efectivo el contenido? ¿Qué canal ofrece el mejor rendimiento? ¿El rendimiento de la campaña es satisfactorio? El análisis digital permite responder a estas preguntas (y muchas más) y brinda a los equipos de marketing y ventas una visión integral de cómo los clientes potenciales y los clientes interactúan con la marca.

Las actividades de analítica digital proporcionan un conocimiento útil para las empresas, que lo utilizan para dar solidez y precisión a sus estrategias de marketing y hacer más eficaz y duradera la relación que establecen con sus clientes, aprovechando una tendencia hacia la personalización que se ha ido fortaleciendo en los últimos años.

Los métodos y el contenido que usan las marcas para construir relaciones con los clientes (video en línea, búsqueda, anuncios gráficos, redes sociales) brindan a los analistas una gran cantidad de datos sobre cómo los propios clientes usan los canales digitales mientras persiguen sus agendas específicas de compra y consumo.

Saber cómo evaluar el éxito de una relación cliente-negocio y comprender el viaje del cliente requiere un marco que sea adecuado para analizar los flujos de datos. Este es quizás el aspecto más importante del análisis de datos dentro de los flujos de trabajo de marketing digital: la capacidad de transformar la información recopilada en un informe completo, consistente y significativo.

Si bien las oportunidades para el análisis de datos, y las expectativas sobre sus beneficios, han crecido a pasos agigantados con la evolución de la tecnología, la ubicuidad del análisis de datos que disfrutamos hoy es el producto original de los cambios tecnológicos durante el último medio siglo, pero así fue. No se desarrolle de la nada y de repente. Para expresar sus ideas, la humanidad ha estado analizando y utilizando datos durante milenios.

Para comprender qué es el análisis digital y cómo puede mejorar las actividades de marketing, intentemos brindar una visión más amplia de nuestra relación e interacción con los datos, observándolos desde una perspectiva histórica.

Breve historia humana del análisis de datos: expresar ideas con datos

Si los datos siempre han existido, podemos identificar una fase temprana larga que terminó hace unas décadas con la creación de datos digitales. Una historia de 7000 años que comenzó en las formas más humildes (mapas simples utilizados para documentar y describir el mundo) y ha evolucionado hasta convertirse en la práctica moderna que conocemos hoy y se extiende a las estadísticas, la medicina, la política y muchos otros campos. Una disciplina que a lo largo de los siglos ha agregado progresivamente nuevas capacidades, abordado problemas críticos en constante cambio y finalmente surgió, en palabras de Kevin Hartman (quien fue Director de Analytics en Google y ahora es Chief Analytics Evangelist también en Google), como " una mezcla equilibrada de arte y ciencia.”

• Incluso antes de 1600 , los diagramas geométricos y los mapas ayudaban a la navegación y la exploración. El siglo XVII vio el desarrollo de la geometría analítica, las teorías de medición de probabilidad y la aritmética política. En la década de 1700, los artistas crearon nuevas formas gráficas para expresar nociones y describir fenómenos, incluso los más complejos.
• Entre 1800 y 1849 , las innovaciones industriales produjeron flujos de información cada vez mayores que debían devolverse de forma visual ordenada y comprensible. Muchos consideran que la última parte del siglo XIX es una Edad de Oro en el análisis de datos, con sus innovaciones gráficas de belleza incomparable.
• Las primeras décadas del siglo XX fueron las “edades oscuras” del análisis de datos, durante las cuales el entusiasmo del siglo anterior fue suplantado por una actitud de cumplimiento genérico de la formalidad.
• A partir de 1950 se registró un nuevo impulso en la investigación sobre herramientas y metodologías de análisis de datos , particularmente sobre técnicas de visualización que permitieron una progresiva democratización de los datos. El desarrollo de sistemas informáticos interactivos y datos de alta dimensión continuó sin cesar hasta 1994: las computadoras y las aplicaciones crearon imágenes eficaces y extraordinariamente poderosas al procesar cantidades cada vez mayores de información y explotar el conocimiento ya adquirido sobre cómo visualizar datos.
• Después de 1994 , cuando se introdujo el primer banner publicitario digital, el uso de Internet creció impetuosamente. Mientras que en los Estados Unidos menos del 5% de los usuarios navegaban por la web en 1994, en 2014 había aumentado al 75% y cerca del 90% en 2019 (Fuentes: Nielsen Online, ITU, PEW Research e Internet World Stats). Los 20 años entre 1994 y 2014 (cuando Internet y las grandes plataformas habían alcanzado su plena madurez) no fueron simplemente testigos de la incorporación de otro canal de comunicación: la transformación tecnológica produjo un cambio en la estructura misma de la relación entre marcas y consumidores , permitiendo a los consumidores interactuar en línea de maneras que estaban rígidamente excluidas fuera de línea. Fue durante este período que tuvo lugar el cambio de la transmisión en medios tradicionales a la transmisión restringida en canales digitales . Las empresas pudieron equiparse con herramientas analíticas que podían recopilar información sobre el comportamiento del consumidor como nunca antes y podían confiar en métodos innovadores para medir y evaluar iniciativas de marketing.

Saber cómo ha evolucionado el análisis de datos es importante porque da una idea de hasta dónde han llegado las aplicaciones informáticas que generan contenido e imágenes basados ​​en datos en la actualidad. La historia temprana del análisis de datos termina con la creación de la analítica digital, que a su vez marca el comienzo de la fase de la era de la información en la que vivimos hoy (Fuente: Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice, Kevin Hartman).

Cómo utilizar plenamente la analítica digital en marketing: del ZMOT de Google al CDJ de McKinsey

Hoy vivimos un momento histórico en el que se ha cumplido una fase en la historia de la analítica de datos y se ha iniciado otra, en la que la analítica digital y el análisis de datos han adquirido ahora una relevancia absoluta en la comunicación, el marketing y la publicidad corporativa.

La proliferación de puntos de contacto a lo largo del embudo ha multiplicado las oportunidades de interacción, lo que ha provocado que se dispare la demanda de análisis cada vez más precisos. El acceso a la información ha crecido, al igual que la disponibilidad de dispositivos móviles. Las empresas han buscado la transformación digital de sus negocios invirtiendo en análisis digital, con el objetivo de poner orden en entornos de información extremadamente caóticos y optimizar los procesos comerciales.

Los datos se han convertido en el recurso más valioso para cualquiera que tome o intente influir en una decisión, incluso para los consumidores que buscan activamente en línea información para respaldar sus elecciones.

Desde el uso de computadoras personales en la década de 1980 hasta la difusión de la web en la década de 1990 y el increíble éxito de los teléfonos inteligentes en la década de 2000, las trayectorias que siguen las personas durante sus viajes de adquisición y las formas en que las marcas interactúan con los clientes han cambiado radicalmente. cambió. Para enmarcar estas nuevas dinámicas, las empresas han comenzado a asumir marcos particulares como marcos teóricos en los que ubicar la analítica digital, gracias a los cuales pueden dar sentido a comportamientos cada vez menos categorizados.

Momento cero de la verdad: cómo captura Google el momento de elección del consumidor

En 2011, Google introdujo el concepto de “Momento Cero de la Verdad” para denotar el intervalo de tiempo entre el inicio de una necesidad y el estímulo para buscar soluciones para satisfacerla, y el “Primer Momento de la Verdad”, la situación que, según al modelo de tres pasos de P&G, ocurre cada vez que los consumidores se enfrentan a decidir entre proposiciones alternativas. Con ZMOT, Google pretendía capturar la naturaleza errática y ramificada de la lógica que impulsa las elecciones de compra contemporáneas, con consumidores llegando al estante armados con mucha más información: desde reseñas de productos leídas en un sitio especializado hasta una cuenta de Facebook a partir de una experiencia personal. con ese producto, desde el tweet de una celebridad sobre enamorarse de esa marca y sus servicios, hasta los miles de anuncios y patrocinios a los que estamos expuestos todos los días.

El momento cero de la verdad es una instantánea de esta superposición desordenada y en gran medida impredecible de los flujos de información que los consumidores navegan para gobernar para lograr sus objetivos específicos, cambiando rápidamente de una fuente a otra y moviéndose con fluidez entre los mundos en línea y fuera de línea. L os análisis digitales son esenciales para dar cuenta de tales viajes no lineales.

Customer Decision Journey de McKinsey: toma de decisiones bajo el microscopio

Customer Decision Journey (CDJ) de McKinsey busca devolver el sistema cruzado de influencias que se ejercen sobre los consumidores durante su proceso de compra. Específicamente, identifica los momentos críticos que experimentan los consumidores antes de comprar. La analítica digital permite que esta situación de indecisión y ensayo y error se traduzca en una serie de insumos que proporcionarán a los especialistas en marketing información útil para diseñar e implementar sus estrategias. El Customer Decision Journey consta de varios pasos, cada uno de los cuales representa una etapa distinta en el proceso de toma de decisiones. En cada paso, las marcas obtienen información cada vez más precisa sobre su relación con los consumidores, que los analistas pueden utilizar para ampliar y articular su conocimiento de su público objetivo. El CDJ permite reconocer la lógica detrás del viaje de cada cliente, independientemente del producto que se esté evaluando.

Los análisis digitales permiten crear experiencias de cliente perfiladas y significativas

Si bien los marcos teóricos ahora son ampliamente conocidos entre los profesionales, las tecnologías de análisis de datos también se están volviendo más accesibles , tanto por los avances en las herramientas de código abierto como por la presencia de socios calificados que pueden ayudar a las empresas a implementar y utilizar de manera rentable soluciones informáticas complejas y rigurosas.

Además del elemento tecnológico, el entorno económico, social y cultural también ha ejercido una profunda influencia en la demanda de análisis de datos. La búsqueda de soluciones capaces de reducir las condiciones de incertidumbre y la necesidad de una mayor rendición de cuentas por parte de las empresas han contribuido al surgimiento de modelos de negocio de base digital y han dado un impulso considerable al uso de la analítica digital.

Un especialista en marketing basado en análisis digital, capaz de hacer malabarismos con diferentes medios y canales, ahora opera utilizando la enorme cantidad de información a la que tienen acceso las organizaciones , información que proviene de una multitud de fuentes diferentes, tanto propias como de terceros. Los datos de comportamiento, contextuales, psicográficos, demográficos, geográficos y los resultados de mediciones menos inmediatas, como la satisfacción del cliente con una marca, se utilizan para atribuir un significado operativo a cada interacción con la marca y construir, a partir de esta interpretación, más perfiladas y significativas. experiencias.