Por qué Google Analytics no es suficiente?
. . . y es que no solo en Digital Marketing, sino en la misma vida, es crucial saber que sucede desde el principio hasta el final, y por supuesto en cada momento para poder entender el porqué de las cosas y estar mejor preparado de cara a afrontar los cambios que van surgiendo o puedan surgir. Por ello, cuando hablamos de Medición, es igualmente necesario conocer que sucede de fuera a dentro de nuestro Web Site, dentro de nuestro Sitio Web, y una vez los usuarios lo abandonan, es decir, que nuestra herramienta de Analítica web, dada las limitaciones que tiene en términos de medición, tiene que ser complementada con otras herramientas adicionales o metodologías complementarias que nos ayuden a entender el Path Comportamental (Customer Journey) de cada usuario, que nos permitan agrupar los usuarios con similitudes comportamentales en Clusters, y nos capaciten para entender la influencia ejercida y/o contribución de cada Acción Táctica de la Estrategia en los diferentes procesos hasta la conversión
Es cierto que en el caso de la versión Premium de Google Analytics existe una API que permite conectar dicha Herramienta de Analítica con DoubleClick Campaign Manager y DoubleClick Bid Manager, lo que ofrece la posibilidad de relacionar Dispositivos, Views y Conversions, y por tanto no solo medir Direct Conversions y Post Conversions, sino también Post-View Conversions. Pero cuando hablamos de la versión básica de Google Analytics esto aún no es una realidad, por lo que aquellos Anunciantes que trabajan con dicha versión, tienen que buscar otras alternativas para medir el Customer Journey
Diferencia entre Herramientas de Analítica Web y Herramientas dirigidas a medir el rendimiento de todas y cada una de las acciones tácticas de la Estrategia de forma aislada y de forma integrada
La centralización de Datos y su rol en la unificación de métricas
En «Procesos de Comunicación» dirigidos a potenciar la Conversión dentro de un Sitio Web – entendiendo esta como cumplimiento de un objetivo – y a generar/mejorar el nivel de Engagement con los distintos Target Audiences, necesitamos incorporar Herramientas complementarias a nuestra Web Analytics Tool, y la centralización de datos a través de Data Center es probablemente una de las soluciones más recomendables, ya que nos permite trabajar con IDs únicos, y data relacionado e intrínseco en el Modelo de Atribución
Eficiencia Estratégica: Histórico, Profiling, Personalización, y Marketing Predictivo
La Eficiencia Estratégica es la capacidad de conseguir el máximo rendimiento de los menores recursos posibles alcanzando el objetivo fijado, y los elementos clave para encontrar la eficiencia de la Estrategia Digital son: Histórico, Profiling, Personalización y Marketing Predictivo
– Histórico – Necesitamos entender el «Path Comportamental» de los diferentes Usuarios hasta la Conversión
– Profiling – Necesitamos Data relevante a Tiempo Real sobre cada Usuario en el momento previo al aterrizaje en un Landing Page o Página de un Sitio Web
– Personalización – Necesitamos presentar/mostrar el Mensaje/Contenido/Oferta adecuada a cada uno de los Usuarios en el momento preciso
– Predictive Marketing – Necesitamos dirigir la navegación de los Usuarios dentro de nuestro Sitio Web para construir o reforzar la predisposición por parte de estos en el escenario replicado
El resultado final de la Eficiencia Estratégica es la correcta distribución del Budget, escenario en cierto modo “utópico” en nuestros días, pero donde el Análisis es parte esencial para que esto se consiga. No tiene sentido ni sirve de nada el Big Data, ni el propio Data, si no existe Análisis Estratégico como paso previo a la toma de decisiones, y la acción
