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Lo que necesitas saber sobre la administración de tus datos en marketing

Posted by Alejandro Durán on 9/25/20 10:30 AM
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¿Cómo invertir el presupuesto de marketing?

Ésta es la “bala dorada” de las preguntas por responder en el área de marketing e involucra muchas variables: qué estética, qué oferta, a qué público, a través de qué plataformas o canales de comunicación... ¿Qué combinación de variables dará el mayor retorno por sobre la inversión realizada?

Para responder esto, primero debes ser capaz de comprender qué está funcionando y qué no en tus esfuerzos de marketing actuales.

Y, aun antes, necesitas una retrospectiva de tus estrategias pasadas.

Se establece en orden jerárquico, en el que cada capa se construye sobre la anterior:

  1. ¿Qué hemos hecho antes? Confeccionar una lista de esfuerzos pasados y cómo se comportaron en relación con el contexto y los referentes del mercado (benchmark).
  2. ¿Qué estamos haciendo hoy? Analizar las acciones actuales y destacar aquellas que están funcionando bien por sobre las que no tienen buen desempeño.
  3. ¿Qué haremos en el futuro? Proyectar y establecer recomendaciones para invertir mejor los recursos destinados a marketing

Lo primero es reunir tus datos y hacerlos utilizables, accesibles y lo suficientemente confiables para el análisis y para derivar de ellos más información. Cada vez más personas parecen entender que resolver este "problema de los datos" es clave, pero también difícil. Un artículo del New York Times, ampliamente compartido hace unos años, destacó el desafío que ello significa.

"Los científicos de datos, según entrevistas y estimaciones de expertos, pasan entre el 50% y el 80% de su tiempo sumidos en esta labor rutinaria de recopilar y preparar datos digitales ingobernables, antes de poder dedicarse a explorar pepitas útiles".

Pero, ¿exactamente qué es lo difícil en este problema de los datos? ¿Qué trabajo está involucrado?

Atacar el problema de los datos

Hay una serie de pasos y desafíos involucrados en la recopilación y preparación de datos: moverlos desde ambientes dispares y estados heterogéneos e inconsistentes a un estado limpio, accesible, confiable y centralizado. Es complejo. Hacerlo bien demanda mucho trabajo y requiere de un analista de datos o un conjunto de habilidades de operaciones de datos; en ocasiones, incluso, de un conjunto de habilidades de ingeniería de software.

Paso a paso:

  1. Comienza con un plan
    Al igual que con cualquier tarea o proceso complejo, tus posibilidades de éxito son mayores si sabes hacia dónde te diriges. Si bien, antes de llegar a ellos, no se puede saber en detalle qué hay en los datos fuente, de igual modo necesitas un plan inicial con metas y objetivos claros, así como un consenso en torno a las definiciones de KPI,  a las dimensiones de los informes (geos, marcas, etc.), a las fuentes de datos y sus propietarios.

  2. Entender los datos fuente
    Esto también se conoce como "perfilar" los datos. Es cuando se determina qué tan desordenados están los datos, cómo están estructurados, su nivel de granularidad, las métricas y las dimensiones que contienen. Aquí también se resuelve qué datos extraer de la fuente, cómo extraerlos y qué mecanismos necesitarás para transformarlos en información utilizable.

  3. Obtener los datos
    Algunos datos viven en sistemas que tienen API (mecanismos claramente definidos que diferentes programas pueden usar para comunicarse entre sí) y se puede llegar a ellos y extraerlos utilizando un script computacional o una herramienta especializada.

    En otros casos, los datos residen en hojas de cálculo u otros archivos y formatos en una computadora, desde donde pueden ser enviados a otro lugar (por ejemplo, por correo electrónico) o alojados en un ambiente accesible, como un sitio FTP seguro o una carpeta de en la nube.

    Los datos fuente también pueden vivir en bases de datos o almacenes de datos y en una variedad de otros lugares. Recopilarlos significa descubrir cómo serán enviados o transmitidos y qué información específica se extraerá del dato fuente, porque no necesariamente la querrás toda.

  4. Transformar y enriquecer los datos

    Aquí es donde ocurre la verdadera magia. La transformación puede implicar muchas operaciones diferentes: limpieza, validación, integración, unión, clasificación, agregación, derivación y mapeo, por nombrar algunas.

    El enriquecimiento significa simplemente agregar información que no se encuentra en los datos fuente, como nombres de ciudades donde sólo hay códigos postales.

    El marketing es un ámbito de constante innovación y las fuentes y estructuras de datos están en permanente cambio, por lo que las soluciones de transformación de datos necesitan formas de adaptarse a cada cambio.

    Pero, además, los datos deben ser confiables. Un error de transformación de datos derivará en un análisis también erróneo o inexacto. Por lo tanto, cada cambio debe ser probado, gestionado y controlado por la versión correspondiente al ciclo de vida del desarrollo del software.

    En resumen, la transformación es el paso que concentra el trabajo más delicado: equilibrar adaptabilidad y cambio constante con precisión y responsabilidad en el manejo de data.

  5. Conseguir que los datos estén disponibles para su análisis

    Esto podría limitarse a dejar los datos en formatos .csv, excel, tableau u otra estructura que un analista de datos pueda abrir en su herramienta de análisis preferida. Pero una solución escalable generalmente implica cargar los datos en un repositorio central junto con los datos históricos y otros contextos útiles, asegurando que todos quienes necesitan acceder a ellos utilicen la misma estructura.

  6. Organizar y mantener todo el proceso

    En una organización basada en datos, esto no es un hecho aislado. Que los datos fluyan y alimenten sus decisiones de manera continua es, para grandes y medianas empresas, un objetivo, y todo este proceso debe ser recurrente (idealmente automatizado), escalable, seguro y bien administrado.


Resumen

Hay varios enfoques para el "problema de los datos", que involucran personas, procesos y tecnología, de diversas maneras. Una solución viable debería considerar todos los pasos descritos anteriormente, aunque existan diferencias en la ejecución.

El orden de los pasos no es inamovible, y las tareas y actividades detalladas pueden diferir, pero es importante entender que prescindir de cualquiera de estos pasos desarticulará el proceso completo, haciéndolo más lento, costoso y propenso a errores.

Atractivo o no, este plan para resolver el problema de los datos es lo que determinará, en última instancia, si tu organización puede compartir los datos para los informes y la información.

 

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Tags: Obtener

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