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Que los datos no te abrumen: Modelos analíticos para sacar conclusiones

Agencias de marketingConsejos para trabajar una buena estrategia de analítica

¿Cómo gestionar de forma correcta los datos?

Que los datos no te abrumen: Modelos analíticos para sacar conclusiones

Redacción

Escrito por Redacción Actualizado el

Los datos sin contexto carecen de relevancia. A la hora de desarrollar una buena estrategia de marketing, es necesario cuidar la analítica para conocer al cliente.

El análisis de datos es un aliado fundamental en el sector del marketing, pero para que resulte efectivo, es importante saber cómo recopilar toda la información que pueden aportar. Por ello, es clave cuidar la analítica como base para conocer al cliente y descubrir cuál es el comportamiento de nuestro público objetivo.

La inteligencia de datos ayuda a conocer cómo evoluciona la relación con el cliente gracias al LTV, una métrica que predice el beneficio atribuido a nuestra relación con los clientes desde su captación hasta que finaliza la relación con él. De este modo, se podrá definir una estrategia de marketing digital más eficiente y adaptada a sus necesidades. En cualquier acción de marketing digital, la recopilación y posterior interpretación de los datos es la clave para detectar qué está funcionando y qué necesita mejorarse.

El objetivo principal del marketing es dar a conocer y promocionar un producto o servicio de la mejor forma posible. Para ello, es importante implementar estrategias que ayuden a atraer, fidelizar y retener a clientes potenciales. Pero ¿cómo podemos conseguir que la estrategia sea eficaz? Una estrategia estaría incompleta si no incluyese la medición y el análisis de datos. Los modelos de datos permiten saber si se han cumplido los objetivos de la campaña, cuál ha sido el ROI, qué cambios es necesario implementar, cómo es el cliente potencial, qué necesidades tiene o cómo es su comportamiento cuando visita la tienda.

Los datos sin contexto no tienen relevancia, por esta razón es importante analizarlos para, así, poder tomar las decisiones más eficientes. Para ello, es fundamental gestionar adecuadamente la base de datos, tanto de clientes como de leads. Aquí se puede segmentar a los clientes por edad, sexo, procedencia geográfica y tipo de productos por los que el consumidor ha mostrado interés. Asimismo, si se aplican técnicas como el modelo RFM, que permite la segmentación de clientes analizando el comportamiento del target, estudiando sus hábitos de compra, como, por ejemplo, cuándo fue la última vez que adquirió un producto, con qué frecuencia lo hace o cuánto se gasta. Con todos datos es posible crear modelos predictivos que permitan trabajar en el planteamiento y desarrollo de estrategias y campañas que no solo se basan en datos pasados, sino también en los futuros. Además, es mucho más sencillo elaborar una estrategia de venta, llegando incluso a personalizar los mensajes que se quiere lanzar al público objetivo.

Sin duda, la integración de plataformas permite ampliar las posibilidades para la toma de decisiones basada en los datos de la compañía, esto ayuda a conocer mejor a los clientes y así crear una buena campaña de marketing que se adapte a ellos. En este punto, resulta vital disponer de un dashboard en el que poder integrar varias plataformas, lo que permitirá plasmar gráficamente los principales KPI´s o métricas para analizar y tomar decisiones sobre la campaña. Así, se podrá conocer, casi de un vistazo, y prácticamente en tiempo real, cómo está evolucionando la campaña puesta en marcha. Lo que facilita la decisión sobre qué camino se debe tomar para alcanzar el resultado que se busca en caso de que sea necesario.

 

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