Cinco claves para elegir las métricas correctas

Muchos equipos de marketing se debaten entre la toma de decisiones sin contar con la información suficiente y la inacción por exceso de datos (analysis paralysis). La calidad de los datos sobre los que se toman decisiones puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso de una iniciativa. El mundo digital lleva la pulsión por los datos al extremo, ya que habilita la posibilidad de obtenerlos, incluso, en tiempo real y en cada punto de una campaña.

El verdadero reto no consiste en simplemente medir, sino en descubrir cuáles son los datos significativos que aportan información precisa para tomar decisiones. Las siguientes claves sirven como punto de partida sobre las características que deben adoptar las métricas:

1. Detecta a tiempo cuáles partes de la estrategia funcionan y no

Siguiendo el modelo de medición propuesto por el experto en analítica web Avinash Kaushik, toda empresa debe contar con tres tipos diferentes y complementarios de datos:

• Métricas de adquisición, que permitan entender qué tan exitosas son las iniciativas en atraer al conjunto más calificado de potenciales clientes hacia un negocio.
• Métricas de comportamiento, para determinar si la experiencia que se ofrece a los usuarios favorece los resultados deseados
• Métricas de resultados, que hagan posible analizar la rentabilidad alcanzada.
 

Un negocio que no toma en cuenta estas tres dimensiones está condenado a fallar en sus procesos de optimización ya que, frente a un problema, no podrá saber en dónde tiene que buscar soluciones y enfocar los esfuerzos del equipo.

2. Las métricas deben adaptarse al tamaño del negocio

Uno de los principales errores que cometen los equipos de marketing es no actualizar las métricas que analizan conforme va madurando y creciendo el negocio. Mientras que para uno pequeño, con bajo presupuesto, el principal objetivo será el de generar ingresos de corto plazo para mantenerse a flote, un negocio más maduro irá desarrollando necesidades más complejas de afianzamiento de marca y eficientización de operaciones que deben ser atendidas de manera independiente para maximizar resultados.

Es importante entonces desarrollar un modelo de medición basado en los objetivos concretos del negocio y suficientemente flexible como para crecer junto con la empresa e incorporar datos a medida que vayan siendo necesarios. Existen en la red videos de capacitación en el tema como éste, que aportan un buen punto de partida para crear un plan efectivo de medición.

3. Valorar la contribución de nuestras acciones a lo largo del ciclo de compra

El proceso de compra se vuelve más complejo: como atraviesa sólo múltiples puntos de contacto a lo largo de múltiples dispositivos, hay que saber utilizar las métricas correctas que permitan entender y analizar los patrones de los clientes para rentabilizarlos mejor. No hay que considerar sólo las acciones finales, sino todas las interacciones que ayudaron a que estas ocurran y asignarles valor por su función en el resultado final.

4. Tomar en cuenta el largo plazo

El avance de las herramientas de medición simplificó el seguimiento de métricas que permitan priorizar la adquisición de clientes rentables en el largo plazo. Muchas empresas, por desconocimiento, se concentran en acumular sólo datos de éxito a corto plazo, como el costo por adquisición (CPA), en lugar de buscar información más fructífera como el valor total de un cliente en términos de ganancia o de valor a lo largo del tiempo (customer lifetime value). Entender el valor que brinda un cliente de largo plazo puede representar la diferencia entre concentrar los esfuerzos de la empresa en adquirir nuevos o fortalecer la base de los actuales.

5. Las métricas permiten diseñar acciones ejecutables

Lo más importante para entender si se analizan las métricas correctas es si éstas pueden ser ejecutadas. Uno de los errores más comunes que cometen las empresas es el de seguir más métricas de las que tienen capacidad de analizar o accionar. Otro error común consiste en evaluar data agregada sin considerar los segmentos adecuados.

En términos generales, los datos agregados permiten encontrar tendencias, mientras que la segmentación de esta información permite detectar explicaciones. Por ejemplo, separar la data en base a la fuente de la que provino el cliente, el dispositivo que utilizó o la zona geográfica en la que se encuentra, brinda posibles explicaciones a patrones que los datos evidencian y permite planificar las acciones más adecuadas para mantener o remediar el comportamiento. Un conjunto sólido de métricas es útil si no cuenta con la segmentación necesaria para dar sentido a la información encontrada.

Un plan de medición, en definitiva, debe estar basado en el negocio, ser holístico para brindar explicaciones de todo el proceso, adaptarse a necesidades cambiantes y, fundamentalmente, resultar útil para entender y aprovechar el comportamiento de los potenciales clientes para fomentar la toma de decisiones en base a las acciones que generan mejores resultados en el largo plazo. La forma más fácil de saltar del análisis a la acción es confiar firmemente en la información que faculta decisiones rápidas, lógicas y lucrativas.

* Deb Reyes es gerente de Soluciones de Performance para Google Hispanoamérica