La mayoría de áreas de marketing definen sus objetivos, pero pocas miden cómo llegarán allí.
Por ejemplo:
➡️ Muchas miden sus avances por resultados como las ventas
➡️ Pero esa métrica no predice qué cambios concretos puedes hacer hoy para alcanzar tu meta.
Tener un mapa de métricas de marketing te ayuda en este proceso, pero ¿has desarrollado una?
En este episodio te hablamos de esto y te damos más ejemplos para que comiences a hacerlo.
4:44 Todos los equipos tienen objetivos, no todos miden los indicadores que influencian los resultados
Todas las empresas tienen objetivos ambiciosos, pero no todas las empresas tienen un sistema para medir los resultados de negocio y además los indicadores que permiten si vamos por el camino correcto.
Usualmente los equipos caen en una de estos dos escenarios:
- Se encargan de medir y hacer seguimiento a los resultados más importantes como las ventas, pero si algún resultado no va como lo esperado, no saben qué palancas mover porque no han profundizado en su mapa de métricas e indicadores predictivos.
- Crean reportes donde se miden muchos indicadores, pero al final, no es relevante para tomar decisiones porque la cantidad de indicadores genera saturación de información y sin estructura, es difícil de analizar.
Por eso, es tan clave crear un sistema que permita medir los resultados, pero también profundizar en los datos para tomar decisiones más informadas.
12:34 Cómo crear el mapa de métricas con un análisis por capas
En este fragmento conversamos sobre cómo aplicar la metodología con ejemplos concretos donde partimos de lo general a lo particular.
Este es un resumen de la metodología:
1. Primera capa: objetivos y resultados esperados.
→Por ejemplo: aumentar las ventas en un 10%.
2. Segunda capa: entender qué influencia los resultados ¿qué tiene que pasar para que vendamos más?.
→Por ejemplo: en un producto de suscripción podría ser el número de personas que empiezan una prueba gratuita.
Otro ejemplo, puede ser el número de llamadas o cotizaciones del equipo de ventas.
3. Tercera capa: profundizar en qué genera los resultados de ese indicador predictivo y buscamos identificar tendencias para hacer hipótesis.
→Por ejemplo: puedes analizar por canal cómo está el tráfico, y la tasa de conversión específico.
4. Cuarta capa: profundizaciones específicas y granulares de un elemento específico para determinar, si está funcionando o no y generar acciones puntuales.
→Por ejemplo: si hago SEO puedo profundizar en artículos específicos de una categoría para la que quiero posicionarme porque tiene intención comercial.
20:25 ¿Cómo se aplica esto en otros casos como empresas que venden servicios y análisis de producto?
Cuestionamos ¿cómo podemos aplicar esto en diferentes casos de uso?
A veces no es tan sencillo encontrar la relación entre los resultados e indicadores predictivos.
Tenemos que partir de un entendimiento profundo del negocio y cómo es el proceso de compra de tus potenciales clientes.
Esto te va a permitir entender mejor qué acciones tienes que realizar (input metrics) para tener unos resultados específicos (output metrics)
Además, si alguna vez te has preguntado cómo alguien que vende servicios por LinkedIn puede estructurar sus métricas, profundizamos con Laurita con base en su experiencia cómo el contenido se relaciona con resultados de negocio.
26:32 ¿Todo se puede medir? La atribución no siempre es perfecta
Aquí discutimos sobre la situación típica de los negocios: la información no es perfecta y los caminos de compra de los usuarios, especialmente en B2B no son lineales.
Conversamos sobre la importancia del entendimiento del negocio y de saber qué es valioso para tus potenciales clientes.
De esta forma puedes estructurar acciones de negocio y de medición para poder llevar a los usuarios a través de todo el ciclo de compra.
30:41 Los datos te dicen qué, entender a tus clientes te dice el porqué
Cuestionamos ¿qué pasa cuando quieres tomar una decisión pero no tienes los datos suficientes?
Es importante investigar en profundizar no solo en los datos cuantitativos, sino, en los insights cualitativos que provienen de entrevistar y entender a los clientes.
Por eso, discutimos sobre la típica frase que dice ‘toma decisiones con base en tus datos’ que en realidad, para Daniela debería ser ‘tomar decisiones informadas en datos’.
La diferencia es que cuando tomas decisiones informadas estás reconociendo qué hay elementos más allá de las métricas que son relevantes como: el posicionamiento, la visión de la empresa, la experiencia que le quieres dar a tu cliente, el contexto de mercado, etc.