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Datos más análisis es el camino a la verdad

En un artículo anterior, discutimos la importancia de evitar sesgos y elegir las métricas correctas para el análisis de datos.En este informe de seguimiento, discutimos la importancia de enfrentar la “realidad analítica”.

El análisis de datos está diseñado para reemplazar suposiciones con hechos. Las marcas no quieren apostar millones de dólares de campaña en la intuición de alguien. Idealmente, el especialista en marketing tiene una meta, un umbral claro de éxito que debe cruzarse para obtener resultados. Entonces, ¿cómo llegas allí?

El análisis de datos es el "GPS". El objetivo del análisis de datos es comprender lo que está sucediendo y usar esa información para tomar la decisión correcta. Es "listo, apunta, dispara" (datos, análisis, Acción). Pero a veces el orden se confunde, lo que hace que las personas saquen conclusiones equivocadas y actúen, y el proceso se convierte en "Terminado, disparar, apuntar" o, lo que es aún más extraño, "Disparar, apuntar, listo".

"La mayor prueba de datos es el análisis”, dijo Mark Stouse, presidente y director ejecutivo de Proof Analytics. "Contextualiza los datos, lo que hace que sea extraordinariamente difícil sacar conclusiones, mientras que la visualización de datos por sí sola lo hace fácil".

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¿Pueden los datos decir qué está causando algo?

¿Se puede estimar la causalidad usando solo datos? Stuse no lo cree. Los especialistas en marketing pueden intentar extrapolar usando datos históricos y luego verificar que la extrapolación fue correcta. "Si todo es estable, la extrapolación puede funcionar. Pero si la variedad, la volatilidad y la velocidad de cambio es grande, la extrapolación no tiene valor.”

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"De hecho, los datos siempre se refieren al pasado y no tienen una capacidad innata para predecir. El pasado no es un prólogo", continuó. "Pero la regresión multivariable es el enfoque comprobado para tomar datos que representan los factores relevantes (los conocidos conocidos), también como cosas potencialmente importantes (conocidos desconocidos), y convertirlos en un retrato histórico calculado de la causalidad. Eso a su vez crea un pronóstico para ayudarlo a comprender la precisión del modelo frente a una comparación entre el pronóstico y los datos reales”.

Erica Magnotto, directora de SEM en Accelerated Digital Media, ve el valor de los datos históricos, pero solo cuando hay espacio para una perspectiva retrospectiva y una planificación anticipada: "La previsión del éxito de la campaña debe basarse en los datos de tendencias y el rendimiento anual de un mes a otro". -mes. Esto debería crear predicciones casi precisas del éxito futuro. Cuando los datos de pronóstico apuntan a un mes más lento o a una caída potencial del mercado, se pueden realizar optimizaciones en tiempo real para impulsar la eficiencia y la escala conservadora. Si el pronóstico es para un mes más sólido, entonces es hora de comenzar a planificar la ampliación, las pruebas y los lanzamientos de campañas adicionales".

Los especialistas en marketing también deben ser conscientes de los inconvenientes del modelo. Magnotto señaló que hay una diferencia entre los "flujos y reflujos" normales en el rendimiento y un choque/pico. “Los datos que ocurren fuera del rango normal de flujo y reflujo pueden indicar que se necesita una acción inmediata en la cuenta. Los especialistas en marketing tampoco deben asumir que el comportamiento del usuario es siempre el mismo, por lo que es importante comprender el rendimiento de referencia para que se pueda detectar el comportamiento anormal del usuario (o de la campaña), dijo.

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¿Qué pueden hacer los mercadólogos?

Los especialistas en marketing deben ser analíticos, de mente abierta y humildes al mismo tiempo, lo que puede ser un desafío en sí mismo cuando siempre hay personas que tienen exceso de confianza o se fijan en lo insignificante a expensas de lo sustancial. Hay enfoques para comprobar los errores antes de que sucedan.

Magnotto se centró en conocer los datos y el cliente y reconocer la realidad. Ofreció esta lista de verificación para las agencias, pero los puntos principales también se aplican a las marcas:

1. Comprender los principios básicos de Excel/Hojas de cálculo y cómo analizar grandes conjuntos de datos descargados desde cualquier plataforma.

2. Comprender las fórmulas básicas de comparación y los métodos estándar para observar las tendencias de los datos (mes por mes, año por año, período por período, semana por semana).

3. Haber acordado los KPI primarios y los KPI secundarios con el cliente.

4. Siempre hable el idioma del cliente e incluya la fuente de datos veraces del cliente en el informe. Esto garantiza conversaciones más productivas y ayuda a los especialistas en marketing a evitar cometer errores o malinterpretar el rendimiento.

5) Sepa cuándo admitir la derrota de una estrategia de campaña Cuando una “gran idea” no funciona, deje que los datos hablen por sí mismos y cambie de estrategia.

6) Informes siempre de control de calidad Aplique control de calidad a fórmulas, plazos, números, etc. Al analizar datos, si algo parece demasiado bueno para ser verdad, probablemente lo sea. QA para los errores que podrían causar esta anomalía.

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Stouse enfatizó evitar una mentalidad rígida: "La ceguera a la realidad analítica es elegir no ver, porque lo que hay presenta un desafío a lo que uno cree". Dijo: "Lo opuesto al análisis es una certeza que has elegido y justificado sin esa base real distinta de su propio interés. Se han cometido más errores en nombre de la certeza que cualquier otra cosa en la que pueda pensar”.

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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing.

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