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Cómo adoptar un enfoque basado en datos para las campañas de generación de demanda

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Cómo adoptar un enfoque basado en datos para las campañas de generación de demanda

9 de abril de 2020

Última actualización el 11 de octubre de 2021 por James Ewen

Cuando se trata de realizar una campaña de generación de demanda con éxito, los datos y la medición son fundamentales. Aunque esto debería ser obvio, es sorprendente la cantidad de empresas que siguen realizando sus actividades de marketing sin una visibilidad clara de su rendimiento. Sin acceso a las métricas adecuadas, la actividad de marketing no puede justificarse, evaluarse ni mejorarse.

Considera eso por un segundo:

Quiere rendir cuentas de su gasto en marketing...

No se puede.

Quieres identificar lo que ha ido bien...

No se puede.

Quiere evolucionar para ofrecer mejores resultados la próxima vez...

No se puede.

Creo que a estas alturas ya te has hecho una idea: la medición es un componente clave y no puede tratarse como algo secundario.

Dicho esto, recopilar, analizar y actuar sobre los datos de rendimiento no siempre es sencillo. Con tantas piezas en juego, comprender lo que funciona y lo que no es fundamental para que los resultados de los informes sean procesables. Recuerde que la recopilación de información no tiene sentido si no se va a utilizar.

Para adoptar un enfoque basado en datos en sus campañas de generación de demanda, debe adoptar un enfoque metódico. La forma más sencilla es dividir su enfoque en 4 etapas: Descubrimiento, Diseño, Despliegue y Optimización.

 

La etapa de descubrimiento

En la fase de descubrimiento, debería centrarse en lo que está tratando de lograr y luego identificar las métricas que influyen en ese objetivo. Así, por ejemplo, las conversiones de clientes potenciales, el coste por clic (CPC) y el retorno de la inversión (ROI) son métricas diferentes que ofrecen información muy valiosa para varios objetivos dentro de una campaña de generación de demanda. Cada uno de ellos tendrá una importancia variable en función de las tácticas y los objetivos de dicha campaña y, por tanto, requerirá una priorización pertinente. En algunas campañas, el retorno de la inversión puede ser irrelevante (algo inusual, pero que sucede), en otras, las tasas de conversión de clientes potenciales no importarán. En realidad, todo se reduce al objetivo.

Por desgracia, muchas empresas se centran en las métricas equivocadas cuando se trata de medir el rendimiento. Tienen la mentalidad correcta, pero se pierden en métricas de vanidad que en realidad no suponen una gran diferencia en los resultados que afectan a su objetivo.

Por ejemplo, en lugar de fijarse en las tasas de conversión de una página de aterrizaje de activos, se fijarán en el número de personas que llegan a la página. Esto crea una desconexión entre las cifras y los resultados deseados. Estas métricas de vanidad son muy buenas sobre el papel, pero no son indicativas del éxito o el fracaso, por lo que no ofrecen mucha información.

En la etapa de descubrimiento debe identificar qué métricas son importantes, el papel que desempeñan en la consecución de su objetivo y por qué.

 

La etapa de diseño

Una vez identificadas las métricas clave, hay que determinar cómo se pueden supervisar y medir, y aquí es donde entra en juego la fase de diseño.

El hecho de que sepa en qué datos quiere centrarse, no significa que pueda acceder de forma eficaz a esa información. Tienes que pensar en qué sistemas tienes y si se integran bien para proporcionar datos precisos?

Además, debe saber si hay silos que le impiden ver el panorama completo. Todos estos son factores que hay que considerar cuidadosamente a medida que se construye el enfoque basado en datos.

No puede permitirse trabajar con una visión parcial de los datos clave, sobre todo si esa información se va a utilizar para orientar la toma de decisiones en el futuro.

Para obtener una visión global, la tecnología no sólo debe ser compatible, sino también interconectarse eficazmente para garantizar que no haya anomalías que afecten a la validez de los datos. Diseñar un sistema que le ofrezca una visión completa de la información crítica es esencial para adoptar un enfoque basado en los datos para sus campañas de generación de demanda.

 

La etapa de despliegue

Una vez identificados los objetivos y una clara comprensión de cómo funcionará la gestión de datos, hay que pasar a la fase de despliegue. Se trata de los aspectos prácticos de la construcción del sistema diseñado.

Ya tiene una idea de la información que quiere, por qué y cómo va a aportar valor, y ahora necesita la tecnología y los sistemas que garanticen el fácil acceso a esa información.

Muchas empresas subestiman lo difícil que puede ser esto. Pocas tienen en cuenta las limitaciones de su pila tecnológica heredada y muchas tienen dificultades para dar los pasos adecuados para superar los retos.

A menudo se requieren APIs personalizadas, que permitan a los sistemas jugar juntos. Aquí es donde la naturaleza interconectada de las campañas de generación de demanda puede dificultar la medición.

Además de lograr la precisión de los datos, en la fase de despliegue también hay que pensar en cómo se recogerán y visualizarán los datos. ¿Se recopilarán automáticamente en una ubicación centralizada o habrá que recopilar cada dato manualmente? Se trata de consideraciones que requieren una mayor reflexión en función de las necesidades y la complejidad del proyecto.

 

La etapa de optimización

En esta etapa final, sus objetivos están claros, su sistema está diseñado y construido con las capacidades de recopilación de datos e integraciones pertinentes. Ahora se trata de analizar y utilizar esos datos, y de eso trata la etapa de optimización. En esta etapa, usted revisará sus métricas de rendimiento clave y desarrollará conclusiones procesables.

Esto puede implicar un análisis de tendencias, o centrarse más en el reconocimiento de anomalías, realmente depende de la métrica y el objetivo. En cualquier caso, los resultados de cualquier evaluación deben ser procesables y estar diseñados específicamente para mejorar el rendimiento de futuras campañas.

Algunas campañas de generación de demanda se caen por el fracaso de un solo componente, por lo que la optimización es realmente clave. Si una métrica en particular está socavando el resto de una campaña, esta etapa puede convertir un proyecto en dificultades en una potencia.

Gracias a la posibilidad de realizar pruebas A/B de la mayoría de los cambios, esfácil realizariteraciones y probarlas con un público reducido antes de desplegarlas en toda la campaña. Esto no solo ayuda a maximizar el impacto de los cambios, sino que fomenta la experimentación con enfoques alternativos.

 

Impulsar sus campañas de generación de demanda con datos

Llevar a cabo una campaña de generación de demanda con éxito puede ser complicado, pero con un enfoque basado en datos, las empresas pueden identificar rápidamente lo que funciona y por qué. Esto ayuda a crear campañas plenamente justificadas que pueden repetirse para impulsar el rendimiento y el retorno de la inversión.

Con los datos correctos a mano, en el momento adecuado y en el formato correcto, el rendimiento de la campaña puede revisarse en tiempo real, lo que permite realizar cambios y mejoras con regularidad.

Los datos pueden convertir sus campañas de generación de demanda en activos "vivos" que se adaptan como y cuando sea necesario para lograr sus objetivos. Esto garantiza que todos los componentes funcionen al máximo de su potencial y ofrezcan los resultados necesarios para impulsar las métricas que realmente importan. Utilizando el modelo "Descubrir, Diseñar, Optimizar, Desplegar" puede dar los primeros pasos para lograr un enfoque basado en datos en sus campañas de generación de demanda.



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