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El poder de los datos en el marketing digital y las ventas

Marketing digital analítico

El poder de los datos en el marketing digital y las ventas

A finales de 2016 un estudio de McKinsey encontró que el 53% de las empresas B2B de mayor desempeño en ventas usaron de manera efectiva herramientas y estrategias de análisis de datos.

Casi 4 años después los conceptos de data analytics, big data y los algoritmos de inteligencia artificial han avanzado de manera significativa en el día a día de las ventas y el marketing digital. Lo vemos en cada resultado de búsqueda en Google, en los productos recomendados de Amazon o en los anuncios de Facebook.

Pero, esas empresas de a pie, las PyMEs que luchan cada día por vender sus productos y servicios y generar ingresos para mantener el negocio a flote ¿cómo pueden sacar más provecho de los grandes beneficios que promete el data analytics?

En ADWEB recomendamos un proceso muy sencillo de 4 pasos que todos nuestros clientes, con un poco de disciplina, pueden seguir y empezar a sumergirse en el mundo del Marketing Digital Analítico para mejorar las ventas:

1 – Definir los indicadores (KPIs)

Puede parecer una broma, pero es increíble la cantidad de proyectos de marketing digital que arrancamos y los clientes no tienen la menor idea de lo que quieren lograr. Por supuesto de manera general quieren “vender más”. Pero hay muchos caminos para lograrlo, unos correctos y otros totalmente desenfocados.

“Ventas totales” es un indicador rezagado. Nada más te dice si cumpliste tu objetivo o no, pero no te ayuda a lograrlo, no te dice si vas bien o vas mal. Hay que empezar por definir esos indicadores accionables que van a mover la aguja y te ayuda a tomar impulso. ¿Qué quieres medir? ¿Likes, alcance de las publicaciones, CTR, porcentaje de conversión, costo por clic (CPC), costo por adquisición (CPA)?

Las empresas que empiezan por definir los indicadores correctos ya tienen gran parte del camino recorrido.

2 – Generar y recopilar datos

No nos hagamos ilusiones, no existen los datos perfectos. Sin embargo, al combinar de manera inteligente los datos históricos de la empresa, la experiencia de los viejos vendedores y nuevas campañas para generar información, podemos extraer información valiosa incluso a partir de datos deficientes.

Las visitas a tu página web, las campañas en Google Ads, Facebook Ads o LinkedIn sirven para generar información valiosa. Si recopilamos toda esa información de manera estratégica en un CRM (HubSpot es excelente opción) podremos generar un almacén de datos muy valioso para tomar decisiones.

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Con el tiempo, la calidad de los datos mejora a medida que aprendemos lo que funciona y lo que no funciona y perfeccionamos las estrategias y el enfoque.

3 – Interpretar los datos

Existen muchas herramientas gratuitas para analizar datos y sacar ideas y patrones de comportamiento. Las más conocidas y fáciles de usar son Google Analytics, Google Data Studio y Power BI de Microsoft. Existen otras más avanzadas, más robustas y por supuesto más caras. Pero para empezar a generar valor con esas 3 es suficiente.

Claro, la herramienta es solamente una pequeña parte del análisis de datos. La parte más difícil es tener a las personas correctas, con habilidades avanzadas en estadística y análisis para poder interpretar toda esa información. Aquí es donde aporta más valor una firma de consultoría digital y marketing digital analítico como ADWEB, complementando la experiencia y la intuición de los expertos internos del cliente con las habilidades matemáticas de nuestros ingenieros y analistas.

Incluso si no puedes contratar una firma especializada para que te ayude, por lo menos debes invertir en atraer y entrenar talento con habilidades analíticas.

4 – Tomar decisiones e iterar

Por último, de nada sirven los datos si no pasamos a la acción. Cada análisis, cada interpretación debemos acompañarla de un conjunto de acciones concretas e inmediatas. Cada reporte nos debe sentar las bases para generar una nueva hipótesis, diseñar un nuevo experimento, incluso modificar algún KPI, y comenzar todo el proceso de nuevo.

Recomendamos que este ciclo de toma de decisiones, optimización e iteración de la estrategia se haga, idealmente, cada semana o mínimo cada 15 días. Si dejamos pasar demasiado tiempo sin tomar acciones es probable que desperdiciemos presupuesto y esfuerzo.

Conclusión

En resumen, aunque sí parece algo avanzado y demasiado tecnológico, con estas recomendaciones la mayoría de las empresas pueden empezar a usar data analytics para incrementar ventas de manera rápida y sencilla. La adopción de estas estrategias, según dicen los propios datos, comienza a diferenciar significativamente los ganadores de los rezagados.

Diego Cardenas
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