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Image by Glenn Carstens-Peters

Álvaro Martínez Mateu

Este es mi blog profesional, donde comparto mis conocimientos sobre Paid Media y Marketing Digital, junto con las tendencias que conforman este campo.  Espero que te sea útil lo que he escrito.


Los profesionales del marketing pueden ser "data-driven" sin tener un bagaje en análisis, un punto que a menudo se pasa por alto en nuestra industria. Aunque muchos profesionales saben que los datos son cruciales, el énfasis suele estar en el volumen en lugar de en la relevancia. Sin embargo, acumular grandes cantidades de datos sin un análisis enfocado puede llevar a la parálisis por análisis. Por ejemplo, una campaña digital podría generar millones de impresiones, pero si estas no llevan a conversiones o algo valioso para el negocio, el volumen de los puntos de datos pierde sentido.


Para superar el problema de la sobrecarga de datos, los profesionales del marketing deben priorizar un enfoque centralizado para integrar datos de todos los canales. Este enfoque integrado ofrece la doble ventaja de centralizar los datos y, al mismo tiempo, agilizar el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, la clave para desbloquear el potencial de este enfoque reside en alinear los datos recopilados con los resultados deseados. Por ejemplo, si el objetivo es aumentar el valor vitalicio del cliente, métricas como las tasas de retención de clientes serían más importantes que simplemente hacer seguimiento a las tasas de clics.


Mientras que la industria tiende a centrarse en métricas a corto plazo, como el número de leads o impresiones, se necesita una visión más holística y profunda. Esto implica mirar datos antiguos para identificar tendencias a lo largo de meses o incluso años, así como realizar análisis de costes para comprender mejor el ROI. Digamos que si tus anuncios pagados del año pasado tuvieron un rendimiento excepcionalmente bueno durante una temporada específica, reasignar más presupuesto durante ese mismo período este año podría ofrecer mejores resultados. Es igualmente crucial comparar los datos actuales con los objetivos y los indicadores clave de rendimiento establecidos para entender dónde te encuentras en relación con tus metas y presupuesto.


Por último, no olvidemos la importancia de un panel bien diseñado y fácil de usar. El panel debe priorizar la simplicidad, sea cual sea la plataforma que utilices para ello, y mostrar solo las métricas que son relevantes para alcanzar los objetivos del negocio. Un panel con una cantidad abrumadora de métricas puede ser contraproducente. Al centrarse en puntos de datos esenciales, como el coste de adquisición de clientes o el valor vitalicio del cliente, en lugar de solo en impresiones o clics, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones más informadas que se alinean con los objetivos del negocio.


Al adoptar este enfoque más refinado sobre los datos, los profesionales del marketing no solo tienen la oportunidad de mejorar la eficiencia de sus campañas, sino también de contribuir a las mejores prácticas que elevan el sector en su conjunto. Ignorar estos aspectos eleva el riesgo de perpetuar técnicas comunes, pero defectuosas que pueden dar a nuestra industria una reputación menos que ideal. Por lo tanto, un enfoque más reflexivo sobre los datos no es solo una recomendación; es una necesidad.


Atribución con Datos Inciertos

Voy a compartir uno de los métodos que he usado para hacer una buena atribución de los datos de ventas, leads, etc. cuando los datos no son muy fiables o tienen una calidad cuestionable.


El método consiste en lo siguiente: primero, clasifico los canales de más fiable a menos fiable, según el historial de la calidad ofrecida en los datos de cada canal, o el criterio que se considere más adecuado. Luego, asigno los resultados a cada canal en el orden establecido, empezando por los canales más fiables, hasta llegar al último canal y asignar el resto de resultados que no se han podido atribuir a los canales anteriores.


Este método me ha funcionado bastante bien cuando tengo una base de datos interna en la web que me indica el número total de ventas, leads o el KPI que necesite medir. El escenario ideal siempre será intentar obtener la mayor precisión posible en los datos que obtenemos de las herramientas, pero hay casos en los que no es posible.


La principal limitación de este método es que no considera la posibilidad de que múltiples canales puedan haber contribuido a una única conversión.

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