¿Qué efecto tienen exactamente los esfuerzos de marketing y publicidad en tu empresa? Medir todas las acciones publicitarias es un proceso cada vez más preciso gracias a esta nueva era en la que disponemos de nuevos y sofisticados modelos de medición como el Marketing Mix Modeling (MMM).
Si te interesan ambos mundos -marketing y analítica-, no será la primera vez que oyes hablar de este modelo: un sistema que aúna todos los datos disponibles provenientes de las campañas de marketing. Y no solo lo hace para llegar a conclusiones útiles para el modelo de negocio, sino que también es capaz de predecir escenarios futuros.
Si tú también te has enamorado de la gran eficiencia del Marketing Mix Modeling (MMM), pero no sabes cómo aplicarlo con Analytics, sigue leyendo porque te lo contamos en el post de hoy.
¿Cómo aplicamos el MMM con Google Analytics?
Combinar el Marketing Mix Modeling (MMM) con Google Analytics es una gran idea y además, es más sencillo de lo que puede parecer. En este post te contamos tres claves esenciales a tener en cuenta para aplicar un modelo muy básico MMM con Analytics.
1. Conocer las fases del user journey y las partes de funnel
Lo primero que debemos tener en cuenta es que habrá que conocer muy bien el custumer journey del proyecto en el que vamos a implementar nuestro MMM.
Fuente Imagen: Question Pro
Estudiar el user journey nos permitirá conocer todas las fases por las que pasa una persona al hacer uso de nuestro servicio, en concreto desde su primera interacción con nuestra empresa- que suele ser a través de una palanca como una campaña publicitaria -. Esto, a su vez, es clave para plasmar este journey en un embudo, con todas sus fases bien definidas y diferenciadas.
Tener un embudo o funnel de ventas bien definido nos ayudará a entender qué procesos intervienen en el negocio y qué modelo de medición necesitaremos para medir de la forma más correcta y precisa posible.
Por lo que este análisis de nuestro customer journey es vital para poder desarrollar el resto de fases.
2. Recabado de información e interpretación de los datos
Una vez que el user journey y su correspondiente embudo de ventas están definidos, es el momento de recabar datos. Y no debemos dar por sentada esta fase, ya que cuanto mejor sea la calidad de los datos recabados, mejor funcionará nuestro modelo de medición y con más exactitud podremos hacer predicciones en el futuro. Tanto si vas a implementar un modelo de mezclado de marketing como si solo vas a empezar a usar Analytics, tener distintas fuentes de información te permitirá tener una base de datos optimizada de gran utilidad.
Una vez tengas estos datos, aplicaremos el popular sistema de tratamiento de datos ETL, que por sus siglas en inglés significa “extraer, transformar y cargar”. Este sistema consiste en unificar todos los datos disponibles en un solo lugar.
- Primero, se extraen los datos de su fuente.
- Después se transforman en cifras comprensibles.
- Por último, se cargan todos en una sola base de datos, de forma que sea sencillo poder interpretarlos. Esto nos lleva a la siguiente fase, ¡sigue leyendo!
3. Interpretar los datos: Unir KPIs con las palancas de crecimiento
Para interpretar los datos, también es indispensable que tengamos definidos unos indicadores de rendimiento y unos objetivos para cada una de las campañas de marketing o publicidad.
Lógicamente, todas estas campañas y esfuerzos tienen un objetivo: el de repercutir en el rendimiento general del negocio. Pero cada una de ellas tiene sus objetivos particulares y estos deben estar bien definidos. A su vez, los indicadores de rendimiento (o KPIs por sus siglas en inglés, key perfomance indicators), son quienes nos ayudarán a evaluar cómo rinden estas campañas. Dependiendo de tus objetivos y tus campañas, los KPIs pueden corresponderse con distintos conceptos: por ejemplo, ventas, visitas a página, seguidores en redes sociales, llamadas, contactos…
¿Por qué debemos tener esto claro? Porque el objetivo del Marketing Mix Modeling es dar una interpretación a cómo evolucionan estos KPIs en cada una de las campañas publicitarias y también en conjunto.
¿Cuál es el resultado de esta implementación del MMM con Google Analytics?
El resultado que obtenemos con el MMM es una ecuación qué revela cómo cambia la variable que estamos analizando cuando entran en juego las variables de crecimiento, es decir: las campañas de marketing.
Cuando ya tenemos este modelo en mano, podremos poner cifras concretas a cada una de las campañas o variables, además de predecir los resultados si cambiáramos algunos aspectos de dichas campañas. En otras palabras, el modelo es capaz de identificar qué aspectos influyen en los KPIs y cuantifica sus contribuciones con respecto a los objetivos fijados.
Kraz, tu consultora analítica experta en MMM
Como ves, el MMM es una forma de unir el conocimiento del negocio con la ciencia de datos y puede darte infinidad de claves sobre el rendimiento de tus campañas, para poder sacar el mayor provecho posible de ellas. Kraz es una agencia MMM que implementa modelos de Marketing Mix Modeling para empresas de distintos sectores. Si te interesa empezar a utilizar este modelo, contacta con nuestro equipo. Somos la consultora analítica que puede ayudarte con estos y muchos otros proyectos más para tu empresa.
