Análisis de Datos en Marketing Digital

Aprovechar el análisis de datos en el marketing digital permite a las empresas mejora sus resultados y fidelizar a los clientes. En este contenido proporcionamos consejos y explicamos las herramientas clave para maximizar el impacto de las estrategias de marketing digital.

Descubre cómo el análisis de datos en marketing digital puede impulsar tu estrategia.

Cualquier organización que tenga en el marketing una de las patas de su estrategia empresarial debe desarrollar una estrategia de análisis de datos en marketing digital. La capacidad que los departamentos de marketing tengan de recopilar, procesar y comprender datos supondrá una ventaja competitiva con respecto a las empresas de su competencia. Gracias al uso de aplicaciones y herramientas de análisis de datos como Digital Customer Engagement by aggity, es posible desarrollar contenidos más personalizados y optimizar las campañas.

La implementación de una estrategia de análisis de datos en marketing digital debe partir del establecimiento de un conjunto de objetivos claros que permita el desarrollo de métricas de marketing, la personalización de contenido o el desarrollo de la analítica predictiva para mejorar la toma de decisiones. Estas son algunas de las claves que posibilitan el desarrollo de una correcta estrategia de análisis de datos de marketing digital.

Establecer objetivos claros

¿Para qué se quiere implementar el análisis de datos en marketing digital en una compañía? Esta es la pregunta que es necesario responder. El enfoque será diferente si lo que se pretende es mejorar la analítica web, ejecutar una optimización de conversiones o llevar a cabo una segmentación de audiencia. Una vez que se tienen claros los objetivo que se quieren conseguir, los KPIs (Indicadores Clave de Rendimiento) proporcionarán la información necesaria para saber si se está cumpliendo con la hoja de ruta.

Recopilar datos relevantes

Para que cualquier estrategia tenga éxito es necesario recopilar los datos que estén directamente relacionados los objetivos y que garanticen, al mismo tiempo, un ROI (Retorno de la Inversión) más rápido. Se incluyen, entre otros, datos de sitios web, redes sociales, campañas por correo electrónico o ventas. El empleo de una plataforma como Digital Customer Engagement by aggity, que hace uso de tecnología de big data y de analítica avanzada, también aplicado al ROI de las redes sociales, permite obtener una completa visualización de datos, así como un informe completo de elementos clave como el tráfico del sitio web, el comportamiento del usuario y las conversiones.

Segmentar la audiencia

El data mining juega, en este caso, un papel fundamental al permitir a los departamentos de marketing dividir la audiencia en grupos más pequeños y específicos. Gracias a esta segmentación, se pueden determinar los comportamientos, las preferencias o las características demográficas de cada uno de los usuarios, lo que permite desarrollar una analítica completa para facilitar la adaptación de las acciones de la empresa a las necesidades de cada uno de los clientes y conseguir así su fidelización.

Monitorización en tiempo real

Se trata de uno de los elementos clave en el día a día de los departamentos de marketing. Conocer al instante las métricas de marketing que son clave resulta esencial en lo que al análisis de datos en marketing digital se refiere. Gracias a esa monitorización, las organizaciones tendrán la capacidad de ajustar sus estrategias en tiempo real y adaptarse por ejemplo a los picos de oferta y demanda, así como a las necesidades de los usuarios. De esta forma, también se pueden identificar de forma rápida oportunidades y realizar los ajustes oportunos en las campañas de marketing.

Analítica predictiva

Los análisis predictivos son fundamentales en una estrategia de marketing digital y la incorporación de Inteligencia Artificial (IA) promete que este apartado va a cobrar aún mayor importancia. Este elemento utiliza modelos estadísticos y algoritmos para prever resultados futuros y anticiparse al comportamiento que pueden tener los clientes. La analítica predictiva es esencial para comprender el recorrido del cliente. En este sentido, el denominado customer journey analytics permite conocer cuáles son las características de cada cliente y la relación que mantienen con la marca.