10 errores principales en el análisis de datos que cometen los especialistas en marketing digital

Los informes y el análisis de datos abarcan inevitablemente una parte importante de nuestro tiempo como especialistas en marketing digital.

Sin embargo, incluso los especialistas en marketing experimentados pueden tropezar y cometer algunos errores comunes al mirar los datos y tomar decisiones.

Debe estar atento a los errores que pueden resultar en mirar los datos incorrectos, llegar a conclusiones incorrectas o dejar la puerta abierta a interpretaciones incorrectas de un cliente o jefe.

En este artículo, aprenderá 10 errores comunes que cometen los especialistas en marketing digital al analizar datos:

  • Sin considerar un período de tiempo estadísticamente significativo.
  • Sin tener en cuenta la estacionalidad.
  • Ignorar el impacto de la actividad fuera de línea.
  • Sin tener en cuenta el compromiso multicanal.
  • Informar sobre números sin conclusiones.
  • Centrarse en los KPI incorrectos.
  • Toma de decisiones basadas en datos defectuosos.
  • No incorpora datos de backend.
  • Visualización deficiente de datos.
  • Asumiendo que puedes medir todo.

1. Sin considerar un período de tiempo estadísticamente significativo

Plazo corto.Marco de tiempo largo.

Muchas empresas ven un flujo y reflujo en el volumen de clientes potenciales en el transcurso de una semana o un mes, y mirar los datos de unos pocos días generalmente no arroja un reflejo preciso del ROI a largo plazo.

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Si su objetivo es generar un promedio de 100 clientes potenciales calificados al mes, podría lograr ese objetivo al recibir 10 clientes potenciales una semana y 30 clientes potenciales cada una de las próximas tres semanas.

Muy pocas empresas verán la misma cantidad exacta de clientes potenciales cada día o semana.

Si tuviera que juzgar el rendimiento proyectado basándose únicamente en la primera semana, podría suponer que el volumen de clientes potenciales es anormalmente bajo. Sin embargo, la cuenta aún alcanzó la meta de 100 clientes potenciales / mes y las semanas futuras aumentaron en volumen.

Muchos propietarios de negocios y CMO están (comprensiblemente) vinculados a los números y al monitoreo de los resultados diarios / semanales.

Los especialistas en marketing deben ayudar a proporcionar un contexto más amplio para minimizar los temores de que las cifras bajen el día en que las ventas suban durante el mes.

2. No tener en cuenta la estacionalidad

Otra parte de considerar los plazos es tener en cuenta los factores de estacionalidad.

Es probable que una empresa de comercio electrónico experimente su mayor período de ventas alrededor del Black Friday, mientras que una empresa B2B puede ver una caída en el volumen de clientes potenciales durante las vacaciones.

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Los datos de años anteriores pueden ser útiles para tener en cuenta qué meses tienden a tener el volumen más alto y más bajo.

Debe tener en cuenta los datos directamente de Google Analytics y las plataformas publicitarias, así como los datos generales de ventas / clientes potenciales de backend.

3. Ignorar el impacto de la actividad sin conexión

Desafortunadamente, probablemente todos estemos familiarizados con “eventos sin precedentes” que pueden afectar a las empresas a nivel mundial. Los gráficos de la gran mayoría de las empresas no siguen patrones “normales” cuando se mira hacia atrás en 2020.

Fuera de los eventos de 2020, muchas empresas ven que su negocio fluye y refluye en función de factores externos.

Un negocio de HVAC probablemente verá un aumento de las consultas cuando el clima tiende hacia el calor o el frío extremos, por ejemplo. Un negocio de SaaS puede ver un aumento en el interés cuando su mayor competidor aumenta los precios.

Esté atento a las noticias y eventos que puedan indicar el potencial de un mayor interés comercial o una reducción de las consultas.

Desafortunadamente, una empresa también puede encontrarse con una prensa negativa, lo que puede afectar negativamente la probabilidad general de que las personas quieran comprar.

Una marca que realiza publicidad tradicional también debe buscar el impacto en la actividad de búsqueda de la marca y las métricas generales de clientes potenciales cuando se ejecuta un anuncio de televisión. La publicidad sin conexión a menudo puede afectar a los usuarios para que recurran a sus dispositivos para interactuar más con una marca.

4. No se tiene en cuenta la participación multicanal

Los especialistas en marketing pueden estar extremadamente vinculados a ver un canal en particular, ya sea búsqueda orgánica, búsqueda pagada, Facebook publicidad o publicidad en LinkedIn, y obsesionarse con hacer que ese canal funcione.

Sin embargo, ningún canal opera completamente en un silo, porque ningún usuario web utiliza estrictamente un solo canal.

Desafortunadamente, las plataformas de análisis y publicidad que, de forma predeterminada, utilizan la atribución de último clic, a menudo agravan este problema.

Los especialistas en marketing miran estrictamente la fuente final y la campaña que generó un cliente potencial, sin tener en cuenta que un usuario puede haber realizado una búsqueda sin marca, haber hecho clic en un Facebook anuncio, y luego realizó una búsqueda de marca antes de finalmente realizar la conversión.

Comprobación de embudos multicanal.

Para alejarse de una mentalidad puramente de último clic, preste atención a las conversiones asistidas y las rutas de conversión en la sección Embudos multicanal de Google Analytics.

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Además, utilice la sección Atribución de Google Ads para comparar diferentes modelos de atribución.

5. Centrarse en los KPI incorrectos

Ha reunido lo que considera el informe de marketing digital perfecto. Las conversiones y la tasa de conversión aumentaron, y el costo / conversión disminuyó. Sus campañas están aplastando las métricas de rendimiento.

Emocionado por compartir la noticia con su cliente, se lanza sin aliento a hablar sobre el informe, mientras su cliente echa un primer vistazo a los resultados.

Pero antes de que pueda decir dos palabras, su cliente interrumpe con preguntas: “¿Por qué ha aumentado nuestra tasa de rebote? ¿Por qué ha bajado el CTR? “

Antes de que te des cuenta, la conversación se desvía de las estadísticas de conversión positivas en las que esperabas centrarte.

Los especialistas en marketing digital tienen la responsabilidad de centrarse en las métricas que se relacionan más directamente con el resultado final del negocio, pero las métricas secundarias pueden distraer rápidamente de los objetivos finales de una campaña.

Tanto en su propio trabajo de optimización como en los informes a clientes o jefes, asegúrese de centrarse principalmente en las métricas que más importan (clientes potenciales calificados de marketing, ventas, etc.) sobre métricas de superficie como CTR, tasa de rebote, CPC, etc.

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Si bien no debe ignorar métricas como el CTR cuando hay cambios rápidos, tampoco debe poner énfasis principal en la optimización hacia métricas secundarias.

6. Informar sobre números sin conclusiones

Además de informar sobre los KPI correctos, debe comunicar por qué ha elegido esos KPI y qué historia cuentan.

Si sus informes son solo tablas de números y gráficos sin ningún contexto, su cliente o jefe debe sacar sus propias conclusiones.

Por ejemplo, en lugar de simplemente decir que las conversiones aumentaron, señale que la campaña de Rebajas de Primavera que ha estado ejecutando durante las últimas dos semanas ha ayudado a aumentar la tasa de conversión en un 5%. Hable sobre qué creatividad publicitaria funcionó mejor.

Mostrar sus aprendizajes de la campaña puede acompañar comentarios sobre qué creatividad y orientación debe probar la marca para la próxima venta en función de lo que funcionó en esta ronda.

Si el rendimiento está bajo, hable sobre factores como la estacionalidad o los eventos fuera de línea que pueden ayudar a explicar la caída. Proporcionar contexto puede ayudar a aliviar la preocupación en torno a la caída de una línea de gráfico.

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7. Toma de decisiones basadas en datos defectuosos

Antes de comenzar cualquier análisis de datos, asegúrese de que la configuración de Google Analytics, el seguimiento de conversiones de la plataforma publicitaria y cualquier otra herramienta a la que haga referencia estén configuradas y midiendo los datos correctamente.

Puede terminar notificando menos conversiones si un píxel no se activa correctamente en una página de agradecimiento. O puede sobreinformar los resultados si se configura una regla de conversión para la página incorrecta.

Además, establezca un sistema para verificar periódicamente que los datos fluyan correctamente. Por ejemplo, un desarrollador puede haber actualizado un sitio y haber eliminado los códigos de seguimiento en el proceso, o un cliente puede haber cambiado la URL de una página sin notificárselo.

Idealmente, asegúrese de que su cliente o equipo de desarrollo sepa notificarle antes de que se implementen los cambios.

8. No incorporar datos de backend

Trabajo con varios clientes B2B que tienen ciclos de ventas prolongados, que a menudo implican múltiples puntos de contacto antes de cerrar un trato.

Si bien puedo ver el seguimiento del envío del formulario en Google Ads, no sé cómo progresaron las conversaciones entre la persona y el equipo de ventas. La simple medición de las conversiones iniciales no cuenta la historia completa.

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El etiquetado UTM adecuado y la atribución de fuentes en un CRM le permitirán medir la eficacia con la que los clientes potenciales se mueven a través del proceso de ventas después de haber ingresado.

En última instancia, con la configuración correcta, debería poder atribuir los ingresos a una campaña, una palabra clave y un anuncio específicos.

En el ámbito del comercio electrónico, revise los datos de ventas de backend y compárelos con lo que está rastreando en las plataformas publicitarias y Analytics.

Puede identificar las ventas o los clientes recurrentes que pueden estar vinculados a las campañas que ha ejecutado, fuera de lo que se rastrea directamente en las plataformas publicitarias.

9. Visualización deficiente de datos

Los cuadros y gráficos pueden ayudar enormemente a que los conjuntos de números complejos tengan sentido. Sin embargo, un gráfico utilizado descuidadamente puede comunicar mal los resultados.

Por ejemplo, observe el siguiente gráfico circular que muestra las conversiones por mes:

Gráfico circular que muestra conversiones.

Este formato no te dice mucho, aparte de poder ver que algunas partes del pastel son un poco más grandes que otras.

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Sin siquiera tener números de referencia, el gráfico circular es menos que ideal para representar cómo han cambiado los datos de un mes a otro.

Por el contrario, vea el gráfico de líneas a continuación:

Gráfico de líneas de conversiones.

Este gráfico le permite ver los números aproximados de cada mes, además de poder realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo. También puede identificar posibles tendencias estacionales.

Cuando utilice un gráfico o cuadro, piense en el formato que mejor narra la historia que está tratando de comunicar en su informe.

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10. Asumiendo que puedes medir todo

Lo sé, estás leyendo un artículo sobre análisis de datos porque quieres poder medir todo lo que puedas. Pero no siempre tendrá una atribución perfecta y no siempre podrá determinar el ROI exacto de cada anuncio que publique.

Volviendo a los temas discutidos anteriormente en esta publicación, ¿puede correlacionar perfectamente exactamente cuánto han impactado nuestros recientes eventos mundiales dramáticos en las ventas de cualquier negocio en particular?

No, aunque ciertamente puede sacar conclusiones y encontrar correlaciones basadas en datos.

Con las continuas restricciones de los navegadores y los sistemas operativos que afectan el seguimiento, ¿se atribuirá cada conversión con precisión a la fuente correcta? No.

Si bien debe hacer todo lo posible para configurar el seguimiento correctamente, también debe darse cuenta de que ninguna infraestructura de análisis va a representar el rendimiento de una manera 100% precisa.

Al tomar decisiones basadas en datos, permita que los matices den un paso atrás y miren el panorama general, incluida una revisión de los resultados generales de marketing junto con los vinculados a canales específicos.

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Comprometerse con un mejor análisis de datos

Ahora que ha revisado estos 10 errores comunes, piense en sus propios procesos de evaluación e informes de datos.

¿Está mirando datos lo suficientemente significativos?

¿Está teniendo en cuenta eventos fuera de lo que se rastrea en sus plataformas de análisis y publicidad?

¿Proporciona suficiente contexto para sus informes?

Tenga en cuenta estos posibles errores cuando trabaje en la toma de decisiones para sus campañas, así como cuando prepare informes.

Como resultado, podrá crear mejores informes y tener conversaciones más efectivas con las partes interesadas sobre a dónde ir después de revisar los resultados.

Todas las capturas de pantalla fueron tomadas por el autor, mayo de 2021

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