Los grandes portales como Google, Facebook, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok, LinkedIn o XING son gratuitos. Sí que ofrecen servicios adicionales, que luego están sujetos a una tarifa. Sin embargo, puedes utilizar las plataformas de forma gratuita. 

Porque el producto eres tú. Todas estas grandes plataformas y otras como Apple, Amazon o Netflix han dominado una cosa en particular: la recopilación y el uso de datos. La cuestión ahora es cómo utilizar esos datos para tu beneficio.

¿Por qué son tan importantes los datos?

En esta época, generamos una cantidad de datos extremadamente grande. Incluso un coche genera muchos datos(fuente). El uso de varias plataformas como Google, Facebook, Amazon, Apple, Netflix, YouTube, Pinterest y otras redes sociales conocidas genera aún más datos. 

Quienes dominan la recopilación y el uso de datos son especialmente buenos/as en una cosa: entender mejor a sus propios/as clientes/as, hacerles mejores ofertas y responder con mucha más precisión a sus necesidades.

Así que para nosotros/as, publicistas, los datos también son extremadamente importantes. Los datos pueden marcar la diferencia entre una campaña rentable y una muy rentable. Porque con los datos, tú, como vendedor/a en línea, sabes exactamente qué prefiere la clientela en un área específica, cómo reaccionan a ciertas cosas y qué les gusta en particular.

La particularidad del marketing digital es que cada visita al sitio web, cada consulta y cada compra pueden ser objeto de un seguimiento preciso y utilizarse para el marketing posterior. El punto culminante: todos/as los/as participantes en internet, tú también, suelen tener ya muchos datos que podrían utilizarse.

¿Qué es el Data Driven Marketing?

Los datos son importantes porque pueden utilizarse para alcanzar diferentes objetivos de forma especialmente eficaz. Existen diferentes variaciones y niveles de detalle en el significado y la definición de este marketing basado en datos. Básicamente, el data driven marketing significa que se recopilan datos. Esto debería servir para entender mucho mejor las necesidades de los/as clientes/as potenciales (normalmente el propio grupo objetivo). Si se da esta comprensión, se puede abordar a estas personas inmediatamente o con mayor facilidad y eficacia en un segundo paso.

Los datos pueden proceder de distintos ámbitos. Puede ser estructurado, pero también desestructurado. Todo ello se resume en el término técnico ya habitual de"Big Data". 

Sin embargo, el Big Data se utiliza sobre todo en las grandes empresas como Amazon, Google y Netflix. La mayoría de las empresas más pequeñas utilizan entonces el "producto acabado", en el sentido de que los datos ya han sido ordenados, filtrados y estructurados.

El marketing basado en datos permite predecir el comportamiento futuro de los/as interesados/as a partir de los numerosos datos, interacciones y compromisos, comportamientos de compra y otras informaciones, o al menos interpretarlos mucho mejor. 

Es importante no solo recoger los datos, sino también evaluarlos y estructurarlos correctamente. Solo cuando los datos están bien estructurados y puestos en forma pueden leerse e interpretarse mucho mejor. Cada escenario puede requerir datos diferentes.

¿Dónde se pueden recoger los datos?

En caso de que los datos se recojan para su propio uso en marketing, hay numerosas formas de hacerlo. Las posibilidades de recogida de datos pueden variar en función del tamaño de la empresa.  

Ya sea de forma limitada o casi ilimitada, en cualquier caso hay que definir un objetivo para lo que se necesitan los datos. Esto simplificará la recogida de datos, la estructura y las posibilidades. Una vez definido el objetivo -y, por tanto, claro para qué se necesitan los datos-, se trata de definir los canales de recogida de datos.

Buyer persona 

Pero antes de que esto ocurra, hay que crear el buyer persona. Los buyer personas son la imagen de los/as clientes/as ideales, también conocidos como avatares. 

Un buyer persona incluye, entre otros, los siguientes componentes:

• edad
• género
• educación
• situación familiar
• ingresos
• dificultades
• necesidades
• deseos
• Dirección

Es aconsejable crear dicho avatar de cliente con mucho detalle y dar a esta persona un nombre que incluya una imagen. Cuanto más detallada sea la investigación, más fácil te resultará dirigirte a tu clientela ideal, independientemente de la plataforma.

En los siguientes capítulos veremos los diferentes canales y lo que significan en la práctica los datos de estos canales.

Datos en la optimización de motores de búsqueda (SEO)

La optimización de los motores de búsqueda es muy importante hoy en día. En este país, esto suele entenderse sólo como optimización para Google, pero el SEO tiene un alcance mayor. Sin embargo, también nos centramos aquí en el motor de búsqueda Google. 

Si alguien llega al sitio web y navega a otras subpáginas, esto -y mucho más- puede ser rastreado. En primer lugar, por supuesto, el sitio web debe estar optimizado para que los/as visitantes puedan encontrar el sitio web en el motor de búsqueda y llegar a este. 

Hay realmente muchos factores de clasificación para esto. Por nombrar solo algunos aspectos:

• funcionamiento general del sitio web, áreas rotas así como enlaces
• velocidad de carga del sitio web (PageSpeed), debe ser lo más baja posible
• facilidad de uso y experiencia del usuario (por ejemplo, la navegación)
• calidad del texto
• número de enlaces, incluido el texto del enlace

Mediante el uso de herramientas de SEO, puedes averiguar si el sitio web aún necesita ser optimizado, y dónde. Puedes averiguar cómo son los sitios web tus de tus competidores, qué enlaces tienen desde qué sitios web y mucho más. 

El uso de herramientas SEO puede aportar mucha claridad y ahorrar mucho trabajo (equivocado). También es importante analizar el comportamiento de los/as usuarios/as en el sitio web. Si el sitio web ha sido optimizado -y muchos/as usuarios/as visitan el sitio- es bueno saber cómo se comportan.

Por ejemplo, las diferentes herramientas de seguimiento como Google Analytics, Matomo y otras pueden revelar mucho sobre el/la usuario/a individual así como sobre el grupo objetivo. 

Entre otras cosas, se descubre lo siguiente:

• origen/lugar/región (país)
• resolución
• sistema operativo y dispositivo utilizado
• sitio(s) visitado(s) incl. acciones
• duración total de la estancia en el sitio web
• lugar en el que el sitio web se abandonó

Si además utilizas una herramienta de mapa de calor, podrás analizar el comportamiento de desplazamiento de los/as usuarios/as. De este modo, podrás saber hasta dónde se desplazan los/as usuarios/as en el sitio, dónde hacen clic y mucha más información valiosa. A partir de esta información, se podrán realizar otras optimizaciones.

Pude optimizar una de mis páginas de aterrizaje (landingpage) utilizando el mapa de calor porque los/as usuarios/as hacían clic en un campo donde no había ningún botón, pero pensaban que sí lo había. Luego hice que se pudiera hacer clic en este lugar y así aumenté significativamente mi conversión. 

Publicidad en buscadores (SEA) y datos

A partir de estos términos de búsqueda, se pueden crear diferentes campañas con distintos formatos de contenido, así como titulares o descripciones. Incluso puede ampliarse y dotarse de imágenes adecuadas o apoyarse en los vídeos correspondientes. 

Sin embargo, lo más interesante es que, gracias al diferente diseño de los anuncios, es posible dirigirse a diferentes usuarios/as. Una prueba de división puede servir para averiguar qué grupo objetivo, o qué parte de este, reacciona mejor a qué tipo y variante de anuncio. 

En una prueba dividida, solo se debe cambiar un componente y luego probarlo. Esto ayuda a que el anuncio sea aún mejor y más lucrativo. Por ejemplo, la palabra clave puede ser la misma, pero el titular, la descripción y posiblemente incluso la imagen pueden ser diferentes. 

Pero no solo se puede probar el anuncio, sino también la página de destino. Esto te permite crear la mejor combinación posible de anuncio y página de destino y dirigirte mejor a tus visitantes. 

Hay tantas posibilidades y combinaciones que se pueden probar que no se puede enumerar todo en este artículo. Lo que sin duda debes llevarte es el realizar numerosas pruebas para abordar mejor a tu grupo objetivo. Esto puede aumentar muy bien la rentabilidad.

También puedes dividir el grupo objetivo y crear grupos de edad. Por ejemplo, 24 - 34, 35 - 44, 45 - 54, etc. Luego, los pruebas entre sí. Puedes hacer lo mismo con los/as usuarios/as casados/as, solteros/as, divorciados/as, solteros/as, según intereses, nivel de estudios y algunas otras cosas. 

Esto también permite dividir los anuncios y dirigirse al grupo objetivo con mayor precisión. De este modo, podrás ver qué grupo de personas responde mejor a qué anuncios y ofertas, para poder optimizarlos aún más.

En pocas palabras: al dirigirte de nuevo a la persona, es posible responderle de forma más específica. De este modo, el precio de una nueva consulta (lead) o también de nuevos/as clientes/as puede reducirse, a veces incluso de forma muy significativa. 

Publicidad de pago en Facebook e Instagram

Los datos son enormemente importantes, especialmente en las redes sociales, y por tanto también en Facebook e Instagram. La razón es muy sencilla: se puede dirigir a las personas que utilizan los medios sociales mucho mejor porque revelan intereses y mucho más sobre ellos mismos. 

Una correcta investigación del grupo objetivo, que incluya los intereses y las correspondientes imágenes, vídeos, textos, titulares, así como el idioma de los/as clientes/as, puede determinar el éxito o el fracaso de una campaña. Por supuesto, la página de aterrizaje correspondiente también debe ser adecuada y reflejar el mensaje y las palabras del anuncio. 

Cuanto más precisa sea la investigación del grupo objetivo, las pruebas, incluidos los análisis y las evaluaciones, mejores serán los resultados de la respectiva campaña de marketing. Este esfuerzo se reflejará en el precio por cliente potencial y, por tanto, también en los costes por cliente adquirido. 

Sin embargo, es importante que se pueda hacer un seguimiento de cada uno de los pasos del proceso, de modo que se pueda rastrear exactamente cuándo una persona hizo clic en el enlace, llegó a la página de destino y se inscribió. 

Toda esta información es muy importante para el remarketing y la ampliación del grupo objetivo(Custom Audience y Lookalike Audience). En consecuencia, a partir de estos datos, es posible lo siguiente:

• Dile al algoritmo de Facebook que quieres más sobre estas personas que hacen clic y visitan la página de destino.
• Dile al algoritmo de Facebook que te gustaría tener más de esas personas que están más dispuestas a reservar un meeting contigo.

Lo mismo puedes hacer si quieres llegar a más personas que hayan interactuado con tu perfil o sitio. Si utilizas un vídeo para tu anuncio, puedes volver a dirigirte a quienes hayan visto el 90% del vídeo, por ejemplo. 

Como puede ver, puedes utilizar los datos para saber más sobre el grupo objetivo y tu clientela y mostrarles ofertas aún más relevantes. Así es también como trabajamos en nuestra agencia, DIVA Consulting, para conseguir los resultados lo más rápido posible y sobre todo con alta calidad, al menor precio posible para el o la cliente/a. Lo especial: garantizamos los resultados, de lo contrario el servicio es gratuito.

¿Está justificado el elevado gasto?

Aunque eso no sea todo, puede parecer mucho esfuerzo pero, ¿está justificado? Podrías seguir adelante y seleccionar los intereses del grupo objetivo supuestamente conocido para la campaña. 

Por supuesto, el esfuerzo es relativamente alto, pero solo relativamente. Porque siempre hay que poner todo en perspectiva. Si solo se va a por ello, puede ocurrir rápidamente que se queme mucho dinero, lo que puede ocurrir fácilmente en el área de Pago por Clic (PPC).

Por ello, este esfuerzo está definitivamente justificado desde nuestro punto de vista. Lo especial de los datos es que son simplemente brutalmente honestos. Una tasa de clics (CTR) del 3% y una tasa de conversión del 10% son exactamente lo que son. Estos datos te ayudan a calcular cuánto dinero necesitas invertir en anuncios para obtener X retorno de la inversión (ROI).

Un ejemplo de cálculo

Me gustaría mostrar la rentabilidad y la justificación del esfuerzo con un ejemplo:

• 100.000 impresiones con un CPM (coste por mil / coste por 1.000 impresiones) = 25 euros => 2.500 euros de presupuesto publicitario
• De los cuales 1 % CTR = 1.000 personas hacen clic en tu sitio web
• De ellos, el 5% (= 50 personas) se apuntan a una entrevista
• La tasa de finalización de la entrevista es del 20 % y, por tanto, de 10 nuevos/as clientes/as.
• Valor del cliente = 2.500 euros, por lo que se generaron 25.000 euros en ventas y 2.500 euros en costes. Esto corresponde a un ROI de 10 y quedan 22.500 euros después de deducir los gastos de publicidad.

Si ahora optimizamos la visualización y aplicamos los siguientes resultados

• 100.000 impresiones con un CPM (coste por mil / coste por 1.000 impresiones) = 25 euros => 2.500 euros de presupuesto publicitario
• De los cuales un 3% de CTR = 3.000 personas hacen clic en tu sitio web
• De ellos, el 15% (= 450 personas) se apuntan a una entrevista
• La tasa de cierre se mantiene en el 20 %, lo que significa que se adquirieron 45 nuevos/as clientes/as.
• Cliente: valor interno = 2.500 euros, por lo que se generaron 112.500 euros de facturación y 2.500 euros de costes. Esto corresponde a un retorno de la inversión de 45 y 109.000 euros quedan después de deducir los gastos de publicidad.

Esto significa que, en este ejemplo, se facturaron 87.500 euros más, aunque los demás parámetros siguieran siendo los mismos. Solo la página de aterrizaje y el anuncio que incluye texto, imagen/vídeo contribuyeron a los mejores resultados. Si el presupuesto fuera mayor, probablemente se podrían registrar mayores ventas.

Lo mismo ocurre con una mejor tasa de finalización. Aunque este ejemplo se haya creado en un terreno virgen, las cifras muestran lo que puede hacer un análisis previo y una optimización. Así que te invitamos a responder por ti mismo/a a la pregunta de si este esfuerzo merece la pena.

¿Qué herramientas utilizar para el Data Driven Marketing?

Por lo general, las plataformas respectivas ya ofrecen buenas herramientas. Para el SEO, también puedes utilizar Google Analytics (o alternativamente: matomo) además de Google Search Console. Otras buenas herramientas SEO son Searchmetrics, Ryte y Sistrix. 

Para los sitios pequeños y principiantes, también hay herramientas SEO gratuitas aptas para los primeros pasos. Para los anuncios de pago en el motor de búsqueda (SEA), son muy adecuados Google Data Studio, Google Analytics y el Keyword Planner de Google. 

Para los anuncios de Facebook e Instagram, también puedes utilizar Audience Insights y la biblioteca de anuncios de Facebook. Estos son buenos puntos de partida para la investigación y la inspiración. Independientemente de la plataforma que utilices, el píxel de seguimiento y el código deben instalarse en cualquier caso para que todas las acciones se rastreen en consecuencia y se recopilen los datos.

Conclusión: No es posible un marketing online eficaz sin buenos datos

Después de la multitud de información, actualmente debería ser evidente que hoy en día no es posible un marketing online eficaz sin datos decentes. Como los anuncios de pago son cada vez más caros, la gente es cada vez más inmune a los anuncios y sabe que es un anuncio.

Por ello, hoy es imposible prescindir de los datos y no hacer uso de ellos. Por supuesto, esto puede ir mucho más allá con el Big Data (pero en este momento sería ir demasiado lejos). Luego, mediante el Big Data, se podría tener en cuenta más información, como los cambios hormonales en la influencia del clima, la acción en fines de semana o vacaciones, etc. Aquí mi consejo de película para ti: Cambridge Analytica.

Lo importante es que los datos sean increíblemente importantes y que definitivamente los utilices si quieres llegar a tu grupo objetivo y colocar anuncios lucrativos. Sin embargo, también hay que tener en cuenta la protección de datos y recopilarlos y analizarlos exhaustivamente y de forma correcta según el RGPD. Quienes no lo hacen están dejando un potencial sin explotar. 

Como he dicho, la recopilación, el análisis y el uso de los datos bien podría ir mucho más allá, como se muestra en la película Cambridge Analytica, sin embargo, muchos/as ya no están utilizando las posibilidades que se muestran en este artículo. ¿Es ignorancia, miedo o pereza? Probablemente sea una buena idea para una encuesta. ¿Qué te parece?