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Cómo utilizar la analítica de datos de marketing para tomar mejores decisiones empresariales

Los datos son los reyes. Pero el verdadero poder reside en procesar y analizar los datos para generar perspectivas que, en última instancia, conduzcan a mejores decisiones sobre estrategias futuras.

Esta entrada del blog explica qué es el análisis de datos de marketing, sus retos, pasos y herramientas. También exploraremos cómo funciona y cómo utilizarla para mejorar los resultados de tu negocio.

Lo que se mide, se mejora.

¿Cómo puede la analítica de datos mejorar la estrategia de marketing?

Este principio también es válido para el análisis de datos de marketing. Ayuda a las empresas a analizar enormes cantidades de datos y a obtener información que puede hacer que las estrategias de marketing sean más eficaces, específicas y receptivas.

Veamos ahora cómo la analítica de datos ayuda realmente a mejorar tu estrategia de marketing.

  • Aumenta las tasas de conversión con la personalización: La mayoría de las campañas de marketing tienen como objetivo aumentar las conversiones. Una forma de hacerlo es creando contenido personalizado que se ajuste a los intereses del público objetivo. El 90% de los profesionales del marketing atribuyen mayores beneficios empresariales al marketing personalizado a.

Utilizando los datos de los clientes, la analítica de marketing aporta información única sobre preferencias, comportamientos y hábitos de compra. Por ejemplo, si un cliente busca una crema hidratante e inmediatamente después ve un anuncio de una, la probabilidad de que realice una compra aumenta significativamente.

  • Mayor productividad en marketing: Al aprovechar la analítica de datos en marketing, las empresas pueden agilizar sus procesos de marketing y hacerlos más eficientes. Las herramientas analíticas pueden automatizar la recopilación y el análisis de datos, liberando a los equipos de marketing para que se centren en la estrategia y las tareas creativas, en lugar de en el manejo manual de los datos.

Por ejemplo, Clarityseed, una agencia de marketing digital, utilizó Coupler.io para automatizar su integración de datos y sus informes. Ahora ahorran 40 valiosas horas al mes en informes de marketing.

  • Mejora de la retención de clientes: Las investigaciones demuestran que un aumento del 5% en las tasas de retención de clientes puede aumentar los beneficios del 25% al 95%. El análisis de datos ayuda a reconocer lo que impulsa la fidelidad del cliente y a identificar posibles riesgos de abandono. Analizando las interacciones, los comentarios y el historial de compras de los clientes, puedes identificar áreas de mejora en tus productos, servicios y en la experiencia general del cliente. En última instancia, la analítica de datos aumenta los beneficios al mejorar la retención de clientes.
  • Medición del ROI: Una de las principales ventajas de la analítica de datos es medir con precisión el retorno de la inversión (ROI) de las campañas de marketing. Mediante el seguimiento de métricas como tasas de clics, tasas de conversión y costes de adquisición de clientes, las empresas pueden comprender claramente qué esfuerzos de marketing están dando sus frutos.

Cómo utilizar la analítica de datos en marketing

Aunque la analítica de marketing suene complicada, sólo tiene 3 pasos principales que dar con tus datos: recopilar, organizar y visualizar. En esta sección, conoceremos estos pasos y te mostraremos cómo puedes implementarlos todos con una única solución de automatización de informes: Coupler.io.

Paso 1: Recopilar datos

Recopilar datos de distintas fuentes puede ser una tarea ingente y lenta para muchas empresas. Y esto es sólo el principio, ya que luego necesitas consolidarlos, compararlos y realizar otras transformaciones. Lo más eficaz que puedes hacer es automatizar este proceso con Coupler.io. Te permite recopilar datos de fuentes de marketing, incluidas herramientas de análisis de sitios web, como Google Analytics, aplicaciones CRM, herramientas de automatización del marketing y otras.

Sólo tienes que elegir el origen y el destino en el siguiente formulario y hacer clic en Continuar. Tendrás que crear una cuenta en Coupler.io: puedes empezar gratis. Si no tienes una, regístrate gratis.

Esto creará un importador para recoger datos desde la fuente de marketing elegida hasta el destino, como una hoja de cálculo, un almacén de datos o una herramienta de BI.

Para recopilar datos de varias fuentes, puedes crear importadores independientes para cada aplicación de marketing o incluso combinar datos de varias en un único informe.

múltiples fuentes Coupler.io

Paso 2: Organizar y transformar los datos

Una vez recopilados todos los datos, tienes que prepararlos para el análisis. Este paso puede incluir diferentes enfoques para la preparación de datos, como la limpieza de datos, la transformación de datos y otros. He aquí cómo puedes organizar tus datos de marketing en Coupler.io:

  • Gestión de columnas: oculta las columnas innecesarias para tener una vista clara de los datos
  • Ordenar y filtrar – elige ordenar y filtrar en función de determinados criterios
  • Columnas calculadas: crea nuevas columnas añadiendo cálculos a las columnas existentes. Por ejemplo, los datos de Facebook Ads tienen el número total de impresiones y el total de clics. Ahora puedes crear una nueva columna para la Tasa de clics (CTR)

CTR = Número de clics / Número de impresiones

transformación de datos Coupler.io

Paso 3: Cargar datos y visualizar

Ahora los datos listos para el análisis pueden cargarse en el destino, donde se presentarán en forma de informe. Puede ser un informe común de hoja de cálculo o un cuadro de mando con métricas visualizadas para obtener correlación y conocimiento.

El cuadro de mandos que visualiza las métricas de marketing proporciona una visión a vuelo de pájaro de la salud y el rendimiento de tu equipo de marketing. Con los cuadros y gráficos adecuados, puedes comunicar eficazmente lo que va bien y las áreas que necesitan mejoras. Te presentaremos algunos ejemplos de cuadros de mando en la siguiente sección.

También es esencial hacer que tu informe o cuadro de mando se actualice automáticamente. Para ello, puedes automatizar el flujo de datos desde tus aplicaciones de marketing. Coupler.io te permite establecer un calendario de actualización de datos para tu importador, de modo que los datos fluyan automáticamente a tus informes cuando sea necesario.

Programa Coupler.io

Con datos actualizados en los informes de marketing, siempre estarás preparado para tomar decisiones basadas en datos.

Análisis de datos en marketing: ejemplos de cuadros de mando e informes

Crear un cuadro de mando o un informe desde cero puede llevar mucho tiempo. Utilizar las plantillas de cuadros de mando de Coupler.io puede facilitar la creación de un cuadro de mando personalizado según tus necesidades.

Para analizar los datos globales de marketing, necesitas hacer un seguimiento de los datos de diferentes canales de marketing, como Google Ads, Facebook Ads, GA4, Google Search Console, etc. Puedes utilizar diferentes paneles para cada fuente de marketing o un panel PPC completo para profundizar en los datos de marketing.

Plantilla del panel de control de Web Analytics

El panel de control de Web Analytics proporciona una visión clara de cómo interactúan los visitantes con tu sitio web, incluidos sus datos demográficos y su comportamiento, para una mejor comprensión y optimización de las estrategias de marketing. Simplifica el seguimiento de las métricas clave y el análisis de las tasas de conversión, lo que ayuda a identificar áreas de mejora. Este panel de control te brinda información para convertir a los visitantes en clientes de forma más eficaz.

Panel de análisis web

Plantilla del panel de control de Google Ads

Realiza un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento y garantiza que el gasto en publicidad se mantiene dentro del presupuesto. El panel de control de Google Ads ayuda a maximizar la eficacia de las campañas y las tasas de conversión. También ayuda a identificar las campañas más rentables para una asignación más inteligente del presupuesto, lo que lo convierte en un valioso panel de análisis para una gestión eficaz de los anuncios.

Plantilla del panel de control de Google Ads

La plantilla del cuadro de mando está disponible para Looker Studio y Power BI.

Plantilla del panel de control de Facebook Ads

El Panel de anuncios de Facebook se centra en el análisis en profundidad de campañas individuales para revelar puntos fuertes y débiles. Al supervisar de cerca los indicadores clave de rendimiento, ofrece información sobre la resonancia de cada anuncio en el público. Con el panel de control, puedes ajustar las estrategias publicitarias para que sean rentables, y asegurarte de que tu presupuesto se gasta en anuncios de alto rendimiento.

Plantilla del panel de control de Facebook Ads

La plantilla del cuadro de mando está disponible para Looker Studio y Power BI.

Plantilla del panel de LinkedIn Ads

El panel de anuncios de LinkedIn facilita la gestión de las campañas de LinkedIn. Muestra lo bien que tus anuncios conectan con un público profesional, centrándose en la eficacia B2B. Puedes ver qué anuncios consiguen clics, generan clientes potenciales y captan a los profesionales adecuados. Es genial para ajustar tu segmentación y llegar a los responsables de la toma de decisiones. Esta herramienta te ayuda a aprovechar al máximo la red de LinkedIn.

Plantilla del panel de LinkedIn Ads

Plantilla de cuadro de mando multicanal PPC

Un panel de control individual te ayudará a realizar un análisis en profundidad de cada canal PPC. Pero si necesitas una visión holística del rendimiento de todos tus anuncios digitales en un solo lugar, entonces el panel multicanal PPC es el adecuado para ti.

Aquí puedes comparar las métricas clave como CTR, CPC, Impresiones y más, para diferentes plataformas publicitarias.

Plantilla de cuadro de mando multicanal PPC

El panel multicanal PPC está disponible para diferentes plataformas de informes:

Plantilla de panel de control de YouTube

El panel de anuncios de YouTube realiza un seguimiento del rendimiento de campañas en YouTube. Te proporciona una imagen clara de qué anuncios están captando la atención de los espectadores y fomentando la participación. Con él puedes ver fácilmente las visualizaciones, los porcentajes de clics y las reacciones de la audiencia. Es perfecta para ajustar estrategias y asegurarte de que tus anuncios conectan con los espectadores de forma eficaz. Esta herramienta te ayuda a utilizar tu presupuesto de forma inteligente, centrándose en los anuncios de YouTube más impactantes.

Plantilla de panel de control de YouTube

Plantilla de panel de control SEO

El panel SEO realiza un seguimiento eficaz del rendimiento de tu sitio web en los motores de búsqueda. Supervisa la dinámica de clics, las páginas con mejores resultados y el rendimiento específico de cada dispositivo, incluido el CTR. También verás las páginas que no funcionan bien, lo que te ayudará a identificar áreas de mejora. El panel de control vigila tu posición media y las tendencias de impresión, y destaca las 10 páginas principales por clics o impresiones. Esta herramienta es vital para afinar esfuerzos de SEO e impulsar la visibilidad de tu sitio.

Plantilla de panel de control SEO

La plantilla del cuadro de mando está disponible para Looker Studio y Power BI.

Alternativamente, también puedes obtener ayuda de los expertos en análisis de datos de Coupler.io para agilizar el proceso de análisis y analizar mejor tus datos de marketing.

Consulte nuestro artículo sobre las 12 mejores plantillas de informes de marketing para saber qué más puede hacer para agilizar sus análisis de marketing.

Herramientas utilizadas en el análisis de datos de marketing

La analítica de marketing es un proceso complejo. Sin embargo, puede facilitarse con herramientas y tecnología adecuadas.

Las herramientas adecuadas pueden hacerte la vida más fácil y eficaz. Las herramientas pueden ayudar a:

  • Comprender mejor tus datos
  • Automatizar tareas
  • Segmentar y dirigir tu audiencia
  • Proporcionar información más precisa y en tiempo real
  • Mejorar la colaboración

Ahora, echemos un vistazo a algunas de las herramientas de análisis de marketing más populares (y útiles). Las hemos dividido en categorías para ti.

  • Herramientas de análisis web
    • Puedes utilizar herramientas de análisis web para capturar y realizar un seguimiento de diversas métricas del sitio web, como total de páginas vistas, visitantes únicos y tiempo en el sitio
    • Algunas herramientas populares de análisis web son Google Analytics, Adobe Analytics y Mixpanel
  • Inteligencia empresarial (BI) y herramientas de visualización de datos
    • Las herramientas de BI ayudan a extraer datos brutos de múltiples fuentes de datos, transformarlos y cargarlos en un destino. El destino suele ser un cuadro de mando u otras formas de visualización de datos
    • Se utilizan representaciones visuales de los datos (tablas y gráficos) para obtener información
    • Las herramientas de BI suelen incluir herramientas de visualización de datos. Algunas de las más populares son Tableau, Microsoft Power BI, Looker Studio, Oracle Business Intelligence y SAP Business Objects
  • Herramientas de análisis de cohortes
    • El objetivo del análisis de cohortes es ver cómo cambian las métricas a lo largo del tiempo. El resultado puede utilizarse para retener mejor a los clientes y estimar con precisión el valor vitalicio.
    • Las herramientas utilizadas para el análisis de cohortes incluyen las herramientas BI mencionadas anteriormente, KISSmetrics, Heap y otras.
  • Herramientas de análisis de redes sociales
    • Las herramientas de esta categoría pueden utilizarse para realizar un seguimiento de diversas métricas de redes sociales, como participación, alcance e impresiones.
    • Algunas de las herramientas de análisis de redes sociales más populares son Sprout Social y Hootsuite.
  • Herramientas de automatización del marketing
    • El software de automatización del marketing ayuda a las empresas a automatizar y medir las tareas y los flujos de trabajo de marketing.
    • Sus características comunes incluyen gestión de clientes potenciales, marketing por correo electrónico, gestión de campañas y análisis.
    • Ejemplos de herramientas de automatización del marketing: HubSpot, Marketo, Pardot, AWeber y MailChimp.
  • Herramientas de optimización para motores de búsqueda (SEO)
    • Existe una gran variedad de herramientas SEO que ayudan a los profesionales del marketing a mejorar la clasificación de su sitio web en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERPs).
    • Algunas de las más comunes son las herramientas de investigación de palabras clave y las herramientas de creación de enlaces.
    • Ejemplos de herramientas SEO populares: Ahrefs, SEMRush, Google Search Console y Moz.

La lista anterior es sólo la punta del iceberg de las herramientas de análisis de marketing. ¿Cómo elegir las herramientas adecuadas? Bueno, deberías empezar por saber qué quieres de ellas. Después, investigar sobre las posibles opciones y comparar sus características, priorizando al mismo tiempo la facilidad de uso. Por último, compáralas también respecto de los precios, y entonces estarás en condiciones de tomar la decisión más adecuada para ti.

Los retos del análisis de datos de marketing

Crear un proceso analítico que mida y realice un seguimiento de cosas significativas a veces resulta complicado para la mayoría de las empresas. Los retos para crear un proceso analítico eficaz son de amplio alcance. Veamos a continuación algunos de los retos más importantes.

  • El volumen y la variedad de los datos de marketing

El panorama del marketing moderno es diverso y complejo. La mayoría de los canales son digitales, y las campañas producen contenidos que la gente consume a través de muchos dispositivos. Aunque este gran volumen de datos es bueno, los profesionales del marketing se encuentran abrumados en una situación de sobrecarga de datos.

  • Falta de recursos

Otro reto común es que las empresas necesitan más recursos para utilizar adecuadamente la analítica de datos. La contratación de empleados formados en analítica es prioritaria. Además, la analítica de datos de marketing requiere tiempo y dinero, pero muchas empresas no tienen presupuesto ni personal para dedicarse a la analítica de datos, lo que puede limitar su utilidad.

  • Falta de conocimientos y habilidades.

Muchas organizaciones de marketing necesitan más competencias para utilizar eficazmente la analítica de datos. La analítica de datos de marketing requiere un conjunto específico de habilidades, como análisis estadístico, visualización de datos y habilidades técnicas. También es importante comprender bien a los clientes y los productos. Estas habilidades y conocimientos son necesarios para dar sentido a los datos y obtener perspectivas procesables.

  • Es difícil identificar y realizar un seguimiento analítico significativo

Éste es uno de los retos más difíciles para los profesionales del marketing. El proceso de identificación de las métricas suele comenzar con el examen de cualquier métrica disponible o simplemente siguiendo los procesos de marketing existentes. En lugar de eso, debe empezar por comprender los objetivos estratégicos que persigue el marketing.

Los profesionales del marketing se encuentran a menudo haciendo malabarismos con diferentes conjuntos de datos, mezclando y calculando cifras para llegar a algo que indique realmente cómo está funcionando un proceso. No suele haber un camino fácil y directo para obtener las mejores métricas para un proceso de análisis, excepto si utilizas plantillas de cuadros de mando interactivos para crear informes de marketing personalizados en cuestión de minutos. Esto último puede simplificar enormemente esta tarea, tanto si se trata de preparar un informe semanal de rendimiento como de crear un cuadro de mandos completo de CMO.

A pesar de todos estos retos, si los datos se rastrean, analizan y visualizan de la forma adecuada, la analítica de datos de marketing puede ayudarte a mejorar tu estrategia global de marketing.

Preguntas frecuentes sobre análisis de marketing

¿Qué es el análisis de datos de marketing?

El análisis de datos de marketing consiste en analizar e interpretar los datos de campañas de marketing para comprender su eficacia. Ayuda a identificar qué estrategias funcionan y cuáles no. Sin este análisis, básicamente estás adivinando el éxito de tus esfuerzos. La analítica proporciona pruebas concretas del rendimiento, haciendo que tu marketing sea más eficaz y específico. Aunque algunas organizaciones pueden tener éxito sin ella, a menudo no pueden precisar por qué. Los análisis eliminan la suerte de la ecuación, ofreciendo información sobre éxitos y fracasos, y orientando mejor la toma de decisiones para futuras campañas.

¿Cuál es el papel de la analítica de datos en el marketing?

El análisis de datos en marketing desempeña un papel crucial en la comprensión del comportamiento, preferencias y tendencias de los clientes. Ayuda a tomar decisiones informadas analizando datos de los clientes, tendencias del mercado y rendimiento de las campañas. Aprovechando la analítica, los profesionales del marketing pueden adaptar sus estrategias para dirigirse mejor a su público, optimizar el gasto en marketing y mejorar la eficacia general de sus campañas. La analítica también permite a las empresas predecir tendencias futuras, medir el ROI de las actividades de marketing y mejorar continuamente sus tácticas de marketing basándose en datos en tiempo real. En resumen, la analítica de datos es esencial para crear estrategias de marketing más personalizadas, eficaces y exitosas.

¿Cuál es la importancia de la analítica de datos en marketing?

El análisis de datos en marketing es crucial para tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos. Ofrece información sobre cómo se utilizan los productos, lo que ayuda a adaptarlos mejor a las necesidades de los clientes. Analizar las tendencias y preferencias de los clientes permite una segmentación y personalización más eficaces de las campañas de marketing. También mejora la atención al cliente al identificar problemas comunes. Al comprender el impacto de los distintos mensajes y medios, los profesionales del marketing pueden optimizar sus comunicaciones. La analítica también proporciona una ventaja competitiva al controlar las tendencias del mercado y las estrategias de la competencia. La analítica predictiva ayuda a prever comportamientos futuros del mercado, lo que conduce a una asignación presupuestaria más eficiente y a mayores posibilidades de captar nuevos clientes.

¿Cuáles son las ventajas de la analítica de datos en marketing?

La analítica de datos es cada vez más importante en el mundo empresarial actual. He aquí algunas razones:

  • Mayor conocimiento del cliente: Permite conocer mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes.
  • Estrategias de marketing optimizadas: Mejora la orientación y la eficacia de las campañas.
  • Mayor ROI: Ayuda a asignar los recursos de forma más eficiente, maximizando los beneficios.
  • Ventaja competitiva: Proporciona información sobre las tendencias del mercado y las estrategias de la competencia.

¿Cómo analizar los datos de marketing?

El análisis de los datos de marketing puede simplificarse en tres pasos clave:

  • Recopilación de datos: Recopilar datos de diversas fuentes de marketing, utilizando plataformas como Coupler.io para consolidarlos en un solo lugar.
  • Organizar y transformar los datos: Limpia y organiza estos datos, gestionando columnas y creando métricas calculadas, como la Tasa de clics (CTR).
  • Visualizar y automatizar los informes: Utiliza herramientas de BI como Looker Studio o Google Sheets para visualizar los datos. Automatiza la actualización de datos para obtener informes actualizados que ayuden a tomar decisiones oportunas basadas en datos.

¿Cómo interpretar los datos de marketing?

La interpretación de los datos de marketing implica unos cuantos pasos clave:

  • Aclarar los objetivos: Empieza por alinear tu análisis con objetivos de marketing específicos.
  • Centrarse en las métricas clave: Céntrate en las métricas relevantes que estén directamente relacionadas con tus objetivos, como los índices de participación en las campañas de notoriedad de marca.
  • Detectar tendencias y patrones: Identifica comportamientos consistentes o cambios en los datos, como un pico en el tráfico de una fuente concreta.
  • Toma de decisiones: Utiliza estos conocimientos para tomar decisiones estratégicas y perfeccionar las tácticas de marketing.

Supervisión continua: Revisa regularmente los datos para mantenerte adaptado y receptivo a los cambios del mercado.

Análisis de datos para decisiones de marketing – palabras finales

El análisis de datos de marketing es vital para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Si entiendes qué es la analítica de datos de marketing y cómo utilizarla, podrás tomar mejores decisiones que conduzcan a un aumento de los ingresos.

Aunque recopilar y analizar datos de marketing plantea algunos retos, Coupler.io puede ayudarte a superarlos fácilmente. Al ser compatible con varias aplicaciones de marketing, resulta fácil combinar y transformar los datos en un único informe.

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