MAP. Empezando la analítica de Marketing por el principio

Este artículo nació en Londres. Yo soy de perderme en todas partes, de perderme mucho, de perderme fuerte. En l’Eixample porque es todo muy parecido y en Hospitalet porque es el señor del caos urbanístico.

Imaginaos cómo estaba en el metro de Londres, rodeada de cientos de personas que iban a todas partes. Sentí, como cualquiera ante una situación similar, la desorientación, la náusea de Sartre. Pero a poco que observes lo que te rodea (espera, respira, yogui style), todo empieza a cobrar sentido: el mogollón de gente tiene un objetivo, se dirigen hacia alguna parte y tú acabas encontrando tu camino.

Eso viene a ser la analítica web. La desesperación al principio ante la marabunta de datos… y la calma tras la tormenta una vez has encontrado tu centro.

En este artículo no voy a hablar de Google Analytics, ni tan siquiera de KPI (¡todo llegará!) sino que me voy a ir unos pasos para atrás para observar la imagen completa. Ahora estamos en ese metro de Londres, menos agobiados y justo delante de un gran mapa. Tomándonos un tiempo por mucho que la gente corra a nuestro alrededor. Pensando.

Pensando (lo repito porque mola y porque deberíamos ser conscientes de lo poco que reflexionamos).

Thinking

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Estamos delante de ese mapa, decía. En inglés, MAP: Marketing Analytics Process. Todo analista de marketing necesita seguir un proceso: planificar, recoger datos, analizar y presentar visualmente. De eso va el MAP y ahora estás delante de él. Veámoslo paso a paso:

    • Planificar: define un objetivo de marketing. Uno, no mil. Se trata, repito, de pensar, no de ir lanzando por el aire cien fuegos artificiales. Plantéate una pregunta que quieras resolver y algunas otras preguntas secundarias relacionadas. Déjalo todo por escrito, que siempre te será más fácil de entender, volver y rectificar en caso de que fuera necesario. En este punto también deberías identificar qué datos responden a esas preguntas y de qué fuentes necesitas sacarlos.
    • Recoger datos: según lo planificado, tomas los datos que necesites de las fuentes donde estén alojados. Es necesario comprender que, aunque los datos generalmente son números y nos han enseñado que las matemàticas son 100% fiables, ni las herramientas ni las personas que recolectan estos datos son infalibles. Los datos son el santo Grial, pero no te pongas a beber de él como si te fueran a dar la vida eterna.
    • Analizar: ¡por supuesto! Toma los datos, lím-pia-los, crúzalos, observa cómo evolucionan y responde a esas preguntas que te formulaste al inicio. No desesperes si los datos varían ligeramente según la fuente. A parte, yo recomendaría un curso de Excel, o unos vídeos en Youtube sobre el programa. Life-saving. Vale, has subido a la montaña, ahora disfruta de las vistas. ¡Ah! Hermosos datos convertidos en información

giphy

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  • Presentar: has ido de excursión, te lo has pasado genial. Pero si no lo compartes, no vale para nada (¡bienvenido al mundo actual!). Te toca subir esa foto a Instagram para que todo el mundo le dé al like. Mira qué historia cuentan los datos que has encontrado y dales un toque visual para enganchar a tu audiencia.

Perfecto, ya tienes cómo decidir dónde ir y qué pasos seguir. Pero te falta saber algo más de la ciudad: no existe sólo el centro, donde están los monumentos. ¡Eso es para guiris y tú eres una persona auténtica! El centro son los datos de clickstream (visitas, visitantes, tasa de conversión, tasa de rebote, páginas vistas…) pero hay un maravilloso mundo ahí fuera, con miles de datos que no estás considerando ni recogiendo. Es lo que Avinash llama Analítica web 2.0 (Avinash Kaushik, si no lo conoces, corre right now a su blog y a leerte su libro). De momento, visitemos la Westminster Abbey; más adelante iremos a Camden y a otras zonas menos conocidas.

 

Vet Robirosa

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