Visualización de datos de marketing: informes y cuadros de mando para tomar decisiones acertadas
Los profesionales del marketing trabajan con montones de datos de marketing, como el rendimiento de las campañas publicitarias, información sobre los clientes, cifras de ventas, análisis de sitios web, etc. Estos datos proceden de múltiples fuentes y contienen diferentes perspectivas. La tarea de todo experto en marketing es extraer esta información para comprender los puntos fuertes y débiles de tu estrategia de marketing.
Una de las formas de llevar a cabo esta tarea es presentar los datos de forma visual mediante tablas y gráficos. En esta guía se explica cómo hacerlo, qué beneficios se pueden obtener y muchas otras cuestiones sobre la visualización de datos de marketing, así que ¡adelante!
Visualización de datos de marketing: ¿qué es y qué aspecto tiene?
La visualización de datos es el proceso de extraer información de los datos brutos y mostrarla de forma visualmente comprensible.
Por lo tanto, la visualización de datos en marketing digital es el proceso de obtener información y visualizarla a partir de los datos brutos de marketing. Los datos de marketing que se pueden representar en las diferentes formas de gráficos y diagramas incluyen:
- análisis del sitio web (páginas vistas, conversiones, porcentaje de rebote, etc.)
- marketing por correo electrónico (porcentaje de apertura, porcentaje de clics, bajas, etc.)
- redes sociales (acciones, suscriptores, índice de aprobación, etc.)
- publicidad (clics, impresiones, coste por clic, etc.)
- marketing de vIdeo (visitas, “me gusta”, suscripciones, etc.)
- Otras actividades de marketing
Ejemplo de visualización de datos para profesionales del marketing
Cuando se habla de visualización de datos para el análisis de marketing, lo primero que viene a la mente es un gráfico de cualquier forma: lineal, de columnas, de embudo, etc. Por ejemplo, aquí hay diferentes métricas de análisis de sitios web visualizadas con un gráfico de líneas en Tableau.
Sin embargo, la visualización de datos no es sólo cuestión de diagramas y gráficos. Las tablas dinámicas permiten obtener información valiosa sin necesidad de visualizar los datos. Por lo tanto, también podemos incluirlas en la visualización de datos en marketing digital. He aquí un ejemplo del rendimiento de un sitio web de marketing en forma de tabla dinámica en Google Sheets:
Y, por supuesto, la forma más avanzada de presentar visualmente tus datos de marketing es un cuadro de mando. Los cuadros de mando pueden acumular múltiples métricas de diferentes formas, e incluso permitir filtrar o agrupar los datos. Un cuadro de mando completo para directores de marketing puede incluir incluso varios informes visualizados. He aquí un ejemplo de una base de clientes creada por los expertos en datos de Coupler.io utilizando PowerBI.
Así que, como comprenderás, la visualización de datos de marketing puede ser muy diferente en función de tus objetivos. Pero, ¿es posible hacer analítica sin ningún tipo de visualización de datos? Vamos a profundizar en esto.
¿Por qué es importante la visualización de datos para el análisis de marketing?
Cuando los datos se visualizan, es mucho más fácil analizar la información que contienen para agilizar la toma de decisiones.
La representación visual de los datos permite convertir los números en conclusiones significativas y traducir las métricas en decisiones. Por ejemplo, este es el aspecto de los datos de marketing sin procesar exportados de Google Analytics 4 a Google Sheets.
Estos registros no captan tu atención. Además, si compartes este informe con algunas partes interesadas, es posible que ni siquiera se hagan una idea de lo buenas o malas que son estas métricas. La visualización de datos de marketing puede resolver este problema.
Esta vez incluso puedes prescindir de tablas o gráficos. Por ejemplo, el siguiente panel utiliza algunas fórmulas para obtener información y un poco de formato condicional de Google Sheets. El resultado es una visualización clara y comprensible de los datos de marketing.
Se nota la diferencia, ¿verdad? Los cuadros de mando de Google Sheets bien preparados pueden acelerar considerablemente el análisis de datos y permitir una toma de decisiones más rápida.
Ya que hemos mencionado que los gráficos no son un elemento indispensable de la visualización de datos para el marketing, veamos realmente por qué tipos de visualizaciones puedes optar.
Tipos de visualización de datos de marketing
Imagina que estás creando un panel de control de marketing en el que vas a mostrar diferentes métricas. Algunas de ellas se mostrarán como simples cifras, otras mostrarán una tendencia mensual mediante un gráfico de líneas, etc. Podría haber diferentes opciones de visualización de datos de marketing para elegir, y nos gustaría presentar las más populares a continuación.
Tablas dinámicas
Ya hemos mencionado las tablas dinámicas al principio del texto e incluso hemos dedicado una publicación aparte al uso de tablas dinámicas en Google Sheets.
Una tabla dinámica es un tipo de visualización de datos mediante la reorganización de tus datos de una manera eficiente para extraer conclusiones. Las tablas dinámicas se utilizan habitualmente en aplicaciones de hojas de cálculo, como Google Sheets o Excel. Al mismo tiempo, también puedes “pivotar” datos en herramientas de BI más sofisticadas, como Tableau o Looker Studio (antiguo Data Studio). Aquí tienes un ejemplo de tabla pivotante en Google Sheets que muestra el reparto mensual del tráfico (por desgracia, no podemos mostrar las cifras exactas :)).
Puntuaciones e indicadores
Para algunas métricas, puede que sólo necesites mostrar un KPI o valor que se actualizará automáticamente. También es un tipo de visualización de datos que puede mostrarse mediante un bloque de puntuación o indicador. Sin embargo, es poco probable que sólo utilices indicadores para visualizar todos tus datos. En la mayoría de los casos, se trata de elementos complementarios para cuadros de mando avanzados. A continuación te mostramos el aspecto que pueden tener:
Gráficos lineales
Los diagramas de líneas o gráficos de líneas son el mejor tipo de visualización de datos en marketing para mostrar dinámicas o tendencias a lo largo del tiempo. Básicamente, este tipo de gráfico está representado por una línea que se extiende dentro de un espacio 2D entre las coordenadas X e y. En el gráfico, puedes colocar una o varias líneas que mostrarán la diferencia o relación entre varios puntos. He aquí un ejemplo de gráfico de líneas que muestra la dinámica mensual de los leads.
Asegúrate de no confundir un gráfico de líneas con un gráfico de áreas.
En el gráfico de líneas, hay líneas independientes para cada métrica.
En el gráfico de áreas, cada línea se añade sobre otra y el área entre ellas se colorea según el color de la métrica. En la parte superior del gráfico de áreas, puedes ver la suma de todas las métricas. He aquí un ejemplo de gráfico de áreas para la dinámica de creación de clientes potenciales por canal.
Gráficos de columnas y de barras
Ambos tipos de gráficos, de columnas y de barras, se utilizan para comparar varios valores uno al lado del otro. La diferencia entre ellos es la orientación. Los gráficos de columnas se representan mediante rectángulos situados verticalmente, es decir, columnas. He aquí un ejemplo de gráfico de columnas en el que se comparan algunas métricas (impresiones, conversiones, adquisiciones) según el tipo de dispositivo (ordenador de sobremesa, móvil y tableta).
Los gráficos de barras se representan mediante rectángulos situados horizontalmente.
Consejo: si tienes nombres de valores largos, como en la imagen anterior, utiliza la orientación horizontal. Facilitará la lectura de la visualización de datos.
Además, los gráficos de barras y columnas pueden mostrar una comparación a dos bandas: entre valores y comparación dentro de un valor. En este caso, contienen unas secciones codificadas por colores como estas:
Gráficos circulares
Un gráfico circular muestra partes más pequeñas de un valor total. Por ejemplo, tu pipeline consta de varias etapas, y el número de operaciones abiertas en cada etapa es diferente. Un gráfico circular será perfecto para mostrar esta diferencia:
Gráficos de embudo
Como tu nombre indica, un gráfico de embudo es un gráfico que muestra un recorrido entre las etapas de un embudo o canal de distribución y las métricas de cada etapa. Los gráficos de embudo son una representación perfecta de los embudos de ventas o marketing.
Mapas geográficos
Si estás analizando datos por su valor geográfico, puedes mostrarlos en un mapa real como éste:
Otros gráficos para la visualización de datos de marketing
Hemos presentado los tipos de gráficos más populares y utilizados. Sin embargo, hay muchas otras opciones que probablemente te gustaría elegir para la visualización de datos en marketing digital:
- Gráficos de dispersión: muestran la relación entre dos variables.
- Gráficos de burbujas: gráficos de dispersión modificados con una tercera dimensión añadida: el tamaño de las burbujas.
- Gráficos dispersos: muestra las secciones de datos por el color del círculo y el volumen de datos por el tamaño del círculo.
- Mapas de árbol: muestran jerarquías y comparaciones entre subcategorías y categorías.
- Gráficos polares o diagramas de áreas polares: muestran relaciones entre varias variables.
Probablemente incluso haya más. Pero en la mayoría de los casos, los gráficos mencionados son suficientes para satisfacer tus necesidades de visualización de datos. Sin embargo, el punto principal aquí no es el tipo de visualización de datos para marketing a elegir. Lo más importante es visualizar tus datos de una manera eficiente. Hablemos de esto.
Visualización de datos para profesionales del marketing: cómo es el flujo
La visualización de datos en marketing es un proceso sofisticado que consta de unos cuantos pasos, desde la recopilación de datos hasta tu visualización real. Vamos a repasarlo para que entiendas mejor el esfuerzo que conlleva cada visualización de datos.
Definir el objetivo de la visualización de datos de marketing
Todo empieza con una visión: ¿qué tipo de visualización necesita crear? Puede ser un informe sencillo con unos cuantos diagramas cuya creación no requiera mucho esfuerzo. El objetivo de estos informes es compartir información específica con las partes interesadas.
Por otro lado, puedes crear un cuadro de mandos interactivo con múltiples filtros y gráficos. Esto no sólo requiere creatividad en términos de visualización, sino también conocimientos técnicos para automatizar el flujo de datos y hacer que el cuadro de mandos se actualice automáticamente. Estos cuadros de mando son valiosos para el análisis diario y la toma de decisiones importantes, como el cambio de modelo de facturación o incluso la ampliación de la empresa.
Recoger los datos que se van a visualizar
El siguiente paso es, probablemente, el más importante: la recopilación de datos. Tú ya sabes qué tipo de visualización de datos para los vendedores estas construyendo. Por lo tanto, es necesario obtener los datos de marketing para ser visualizados. Puedes encontrarlos en diferentes lugares, incluyendo herramientas de análisis, como Google Analytics; herramientas de marketing por correo electrónico, como ActiveCampaign o Mailchimp; herramientas de CRM, como HubSpot; y muchas otras fuentes.
Es un caso común cuando se necesita visualizar datos traídos de diferentes fuentes. La mejor práctica en este caso es cargar los datos en un único repositorio; por ejemplo, Google BigQuery. Almacenarás los datos en un único lugar y será más fácil visualizarlos o vincularlos a un cuadro de mando.
Este paso también cubre la configuración de un flujo de datos automatizado. Esto significa que no se limita a exportar datos de tus fuentes, sino que integra las fuentes con tu repositorio. Como resultado, los datos de tus aplicaciones de marketing fluyen a un único destino, ya sea en un horario o con un disparador. Es un elemento crucial para que tu futuro cuadro de mandos se actualice automáticamente.
Transformar los datos de marketing
La información que cargas desde tus aplicaciones de marketing suele contener un montón de registros sin sentido que no necesitarás al hacer una visualización de datos. Por ejemplo, estos son los datos sin procesar cargados desde LinkedIn Ads:
Por lo tanto, tendrás que limpiar o refinar tus datos antes de visualizarlos. Esto también puede abarcar la realización de diferentes cálculos o consultas para filtrar, agrupar u ordenar tus registros. Dependiendo de la herramienta que utilices para almacenar los datos, puedes realizar la transformación de los datos antes o después de cargarlos, lo que se denomina ETL o ELT. Sólo una vez depurados los datos, se puede pasar a la visualización.
Diseñar cómo visualizar los datos de marketing
En este paso, tendrás que responder a muchas preguntas sobre la visualización de datos que esperas, como, por ejemplo
- Qué color de fondo establecer
- Qué elementos de visualización elegir
- Cómo organizar gráficos y otras visualizaciones
- Qué filtros establecer y dónde ubicarlos
- Tamaño de la maqueta
- Y muchos otros
Todas estas preguntas te ayudarán a crear una visualización de datos para profesionales del marketing que resulte atractiva y comprensible. Una mala elección de un elemento de visualización o un diseño inadecuado pueden hacer que tu cuadro de mando o informe resulte poco claro, desconcertante o simplemente inútil. Por ejemplo, la siguiente visualización no es del todo intuitiva, y puede requerir una explicación adicional sobre cómo leerla:
En comparación, esta visualización es bastante clara y legible para casi todo el mundo, incluso para quienes no están relacionados con el proyecto.
Cómo visualizar los datos de marketing
Básicamente, hay tres formas de crear visualizaciones de datos de marketing:
- Hacerlo tú mismo con la ayuda de una herramienta de visualización de datos
- Contratar a un analista de datos
- Utilizar un servicio de expertos profesionales en análisis de datos
La visualización de datos DIY significa que puedes hacerla con tus propias manos o añadir un analista de datos a tu equipo. Lo primero no será muy eficiente, ya que tendrás que dominar la herramienta de BI elegida y aprender a utilizarla paso a paso. Como resultado, puedes acabar con algo como esto o mejor, por supuesto.
La contratación de un analista de datos requerirá esfuerzos y recursos adicionales para lanzar un puesto, encontrar y filtrar candidatos, realizar entrevistas y muchos otros pasos del proceso de contratación.
Por lo tanto, la forma más práctica de dar vida a tu deseado panel de análisis de marketing es recurrir a un proveedor profesional de servicios de análisis de datos como Coupler.io. Veamos qué ventajas puede ofrecerle.
Visualización de datos fiable y eficaz para profesionales del marketing
El servicio de consultoría de análisis de datos de Coupler.io está formado por un equipo de analistas de datos experimentados que pueden resolver cualquier tarea relacionada con los datos, desde la simple automatización de datos hasta la configuración de infraestructuras de datos. Estos entusiastas de los datos se ocupan con bastante frecuencia de la consultoría de visualización de datos de marketing. Echa un vistazo a uno de los muchos cuadros de mando de los que pueden presumir:
Este instrumento analítico contiene algunos elementos de visualización de datos que muestran el embudo de productos SaaS. Tiene un aspecto ordenado y claro: no necesitarás una guía adicional para aprender a leer este cuadro de mandos. Las métricas son comprensibles, los filtros son intuitivos y el diseño elegido resulta atractivo. Bueno, se puede discutir esto último ya que los gustos difieren ?.
Lo que es indiscutible es que este cuadro de mandos es una herramienta sólida para la toma de decisiones basada en datos. Con él, puedes identificar los puntos débiles de tu embudo de productos y reaccionar en consecuencia. Y este es probablemente el beneficio más valioso de la visualización de datos en su conjunto: tomar decisiones basadas en datos, no en la intuición.
Si crees que tus análisis de datos de marketing se beneficiarán de lo que hace el equipo de Coupler.io, no dudes en contratarlos.
Quienes prefieran utilizar sus propios poderes para la visualización de datos en marketing, presten atención a las siguientes prácticas recomendadas útiles.
Mejores prácticas de visualización de datos para marketing
Utiliza datos de calidad para la visualización de análisis de marketing
Estamos seguros de que no merece la pena seguir parloteando, pero vamos a refrescarte la memoria sobre cinco características clave de los datos de calidad:
- Preciso
- Completo
- Fiable
- Pertinente
- Actualizado
Se trata de una especie de lista de comprobación que hay que completar antes de realizar cualquier visualización con los datos de marketing.
Elegir la visualización adecuada para los conjuntos de datos
El tipo de visualización debe corresponder al conjunto de datos que se va a visualizar. Esto te permitirá transmitir el mensaje principal de tu visualización de datos de la manera más eficaz. Por ejemplo, utiliza gráficos de líneas para mostrar el progreso o la regresión, y gráficos de barras para mostrar la comparación.
Si una visualización de datos no se ajusta a los datos que presenta, la información puede malinterpretarse, causando confusión a las partes interesadas.
Simplifica el diseño de la visualización de datos
Lograrás la máxima eficacia de tus cuadros de mando e informes si son intuitivamente comprensibles. Por supuesto, no podrás revelar todo a través de la visualización, por ejemplo, qué variables hay en tu fórmula MRR. No obstante, la mejor visualización de datos es la que no requiere mucha carga cognitiva.
La regla general es evitar elementos de visualización que requieran un elevado tiempo de procesamiento del cerebro humano. Un interesado debería tardar sólo unos segundos en entender los gráficos. Utiliza formas, colores, fuentes y otros elementos de diseño coherentes que no sobrecarguen el proceso cognitivo del usuario.
Despeja tu visualización de datos
Las métricas que pongas en tu visualización deben estar lógicamente interrelacionadas para complementarse entre sí y crear una imagen completa del cuadro de mando. Por ejemplo, si tu visualización está dedicada al rendimiento de los canales de marketing, la información sobre la tasa de retención o LTV puede parecer fuera de lugar.
Además, es importante conservar sólo la información que aporte valor a las partes interesadas, permitiéndoles tomar decisiones basadas en los datos. Todas las métricas y gráficos innecesarios deben eliminarse para que el cuadro de mando y su visualización sean lo más eficientes posible.
Establece una visualización en tiempo real de todas tus fuentes de datos de marketing
El informe o cuadro de mando debe autoactualizarse; es decir, los datos deben actualizarse automáticamente sin necesidad de copiar y pegar. Las herramientas de visualización de datos suelen admitir múltiples integraciones para que esto suceda, por ejemplo, BigQuery con Tableau.
Sin embargo, también puedes utilizar Coupler.io para automatizar las exportaciones de datos de tus fuentes a un almacén de datos de marketing (BigQuery), hojas de cálculo (Google Sheets o Excel) o herramientas de BI (Looker Studio o Power BI). Cada uno de estos destinos puede integrarse fácilmente con la mayoría de las herramientas de BI, por lo que actuarán como intermediarios para tu flujo de datos desde la fuente de marketing hasta la herramienta de visualización de datos.
Los conectores listos para usar de Coupler.io se basan en API. Al mismo tiempo, te permiten crear integraciones personalizadas con APIs de marketing y de ventas.
Recopila información sobre la visualización de tus datos de marketing
Tu informe con diferentes gráficos de fantasía puede parecerlt impresionante a ti como su creador. Sin embargo, esto es innecesario para otros miembros de tu equipo o partes interesadas. Por lo tanto, debes recabar la opinión de estas personas sobre tu visualización de datos y ajustarla en consecuencia.
Ya hemos hablado mucho sobre la visualización de datos, pero ¿en qué herramientas puedes apoyarte realmente para hacer realidad tu cuadro de mando o informe procesable? Echemos un vistazo a las 3 mejores herramientas para la visualización de datos en marketing.
Las mejores herramientas de visualización de datos en marketing
Tableau
Tableau está representado por un conjunto de herramientas de BI de escritorio y centradas en la nube, entre las que se incluyen Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau Cloud, Tableau Public y otras herramientas auxiliares. Es una solución avanzada para cargar datos de diferentes fuentes y construir visualizaciones de datos. La versión gratuita, Tableau Public, tiene un conjunto limitado de opciones de DataViz, que sigue siendo suficiente para crear maravillosos cuadros de mando como este:
Y si adquieres una versión de escritorio o en la nube, tendrás acceso a funciones y características más avanzadas.
Looker Studio (antiguo Data Studio)
Google Data Studio, que ahora se llama Looker Studio, es la herramienta de BI preferida por los expertos en datos de Coupler.io. Es gratuita pero potente en cuanto a opciones de visualización de datos. Incluso hemos comparado Looker Studio con Tableau para averiguar cuál es la mejor, pero no se ha detectado ningún ganador neto.
Dado que se trata de una herramienta gratuita, no esperes funciones de visualización de datos muy avanzadas. Sin embargo, incluso lo que tiene puede ser suficiente para crear un sólido panel de marketing Looker Studio profesional que puedes compartir fácilmente con las partes interesadas, por ejemplo, así:
Power BI
Microsoft Power BI es la tercera herramienta de visualización de datos más popular de nuestra caja de herramientas recomendadas. Se trata de un servicio de análisis empresarial y visualización de datos para crear cuadros de mando e informes interactivos. Su versión de escritorio es gratuita, pero, como habrás adivinado, es limitada. El precio de Power BI es a partir de 9,99 $/usuario/mes, y puedes probarlo gratis con una versión de prueba.
¿Qué cuadros de mando se pueden crear con Power BI? Algunos muy potentes como este:
Consulta nuestro artículo sobre los visuales de Power BI para obtener más información sobre este tema.
Utiliza la visualización de datos de marketing para tomar decisiones basadas en datos.
La conclusión clave de esta guía es que los profesionales del marketing necesitan visualizar los datos para tomar decisiones. ¿Por qué? La cuestión es que el reconocimiento de los datos en forma visual facilita los procesos cognitivos. Se puede comprender más rápidamente que algo ha ido mal con un gráfico con una línea de tendencia descendente que con una serie de números en orden descendente. Este es el principal valor de una visualización eficaz de los datos: te permite tomar una decisión ponderada en función de los datos. ¿Esta decisión puede ser errónea? Sí, pero si has realizado un análisis exhaustivo de los datos apoyado por un cuadro de mando avanzado que muestre los resultados, las posibilidades de equivocarse serán menores.
Consulta nuestro artículo sobre plantillas de informes de marketing para obtener más información sobre formas eficaces de visualizar tus datos.
¡Buena suerte con tus datos!
