El marketing reside en la intersección entre arte y ciencia, entre cifras, tendencias, gráficos, ratios, estadísticas y sentimientos, opiniones, instinto o buen gusto.
Para algunos, se trata solo de lo que sienten, para otros, solo de lo que se puede medir.
Tienes que equilibrar ambos mundos, porque las opiniones sin fundamento analítico son solo eso, opiniones.
Así que en esta guía de marketing analytics vamos a adentrarnos en la importancia de los datos, la tecnología y su contexto.
Como decíamos hace un momento:
Marketing Analytics es el proceso de medir, analizar y convertir en conocimiento los datos procedentes de campañas, canales y puntos de contacto con clientes y públicos objetivo, con el fin de optimizar decisiones, identificar oportunidades, mejorar el rendimiento de marketing y maximizar el impacto en el negocio.
Vamos a verlo por partes:
Medir, analizar y convertir en conocimiento. Buscamos convertir datos sueltos en información e información en conocimiento. Pasar de datos sueltos, a información y de ahí a conocimiento.
Un ejemplo:
- Datos: “372 usuarios se han registrado en la versión de prueba en el mes de julio”.
- Información: “372 usuarios se han registrado en la versión de prueba, un 57% más que en julio del año pasado. El 85% de los registros proviene de LinkedIn”.
- Conocimiento: “372 usuarios se han registrado en la versión de prueba, un crecimiento del 57% respecto al año pasado.La campaña de influencers que lanzamos en junio en LinkedIn ha generado más del 40% de los nuevos registros, validamos así la eficacia del canal para este tipo de adquisición”.
Pasamos de datos sueltos a conocer el contexto y saber qué tenemos que hacer.
Datos provenientes de campañas, canales y puntos de contacto. Algo que incrementa la complejidad de la analítica en marketing es la enorme cantidad de fuentes de datos. En una campaña “normal”, podemos tener datos de SEO, de email marketing, de publicidad de pago por clic… Sin contar con todas las métricas transaccionales.
Optimizar la toma de decisiones, identificar oportunidades, incrementar el rendimiento. En función del objetivo que persigamos, tendrá más sentido fijarse en unas u otras métricas.
La idea de fondo es simple, que no sencilla: entender qué estamos consiguiendo con nuestras acciones de marketing, qué canales de marketing funcionan mejor, qué perfiles de cliente son los más rentables, qué acciones son las que generan mayor rendimiento.
Para eso, tenemos distintos tipos de análisis que podemos realizar.
Tipos de análisis
Existen distintos tipos de análisis, en función de lo que queramos conseguir. Los más habituales son:
Análisis descriptivo. Cuando queremos entender qué ha pasado. Observamos datos históricos para resumir el rendimiento de campañas, canales o comportamientos del usuario.
- Ejemplo de análisis descriptivo aplicado a marketing: “En el mes de junio, el 72% del tráfico web provino de campañas de email marketing, con una tasa de conversión del 3,1%.”
Análisis predictivo. Cuando queremos anticipar qué podría pasar. Utiliza modelos estadísticos y algoritmos para identificar patrones y hacer previsiones futuras.
- Ejemplo de análisis predictivo aplicado a marketing: “Según el comportamiento de compra de los últimos 12 meses, los clientes que abren más de tres newsletters al mes tienen un 40% más de probabilidad de comprar durante el Black Friday.”
Análisis prescriptivo. Cuando queremos saber qué deberíamos hacer. Va un paso más allá del análisis predictivo y sugiere acciones concretas para optimizar resultados.
- Ejemplo de análisis prescriptivo aplicado a marketing: “Para maximizar las conversiones en la campaña de otoño, se recomienda pasar el 30% del presupuesto de Facebook Ads a Google Ads, donde el coste por adquisición es un 25% más bajo.”
Otros tipos de análisis y técnicas
Aunque son los más habituales, no son los únicos:
- Análisis de diagnóstico. Para entender por qué ha ocurrido algo. Ejemplo: “¿Por qué bajaron las conversiones en abril?”
- Análisis exploratorio. Se usa en fases iniciales, para detectar patrones, tendencias o relaciones sin una hipótesis previa. Ejemplo: “Los usuarios que visitan más de 4 páginas tienden a registrarse para probar la herramienta”.
- Análisis de sentimiento. Muy usado en redes sociales, busca entender si la opinión de los clientes o el público objetivo es positiva, negativa o neutra. Ejemplo: “El 77% de los comentarios sobre la nueva película de Marvel fueron positivos”.
- Análisis de cohortes. Nos sirve para comparar grupos de usuarios según una característica común, generalmente, su fecha de registro (aunque no tiene por qué ser necesariamente esa).
- Análisis de atribución. Para determinar qué canales o puntos de contacto son los que tienen más o menos peso en la conversión.
- …
Y cuando hablamos de técnicas, generalmente tenemos dos:
- Análisis cuantitativo. En el que probablemente pienses por defecto. Se basa en datos numéricos y medibles. Utiliza estadística, matemáticas y modelos computacionales. El punto débil es que no capta matices cualitativos, por lo que a veces conviene usar también el siguiente tipo de análisis de datos.
- Análisis cualitativo. Se basa en el estudio de opiniones, percepciones, comportamientos y contextos. Algunas de las técnicas más conocidas son las entrevistas y los focus groups. Más subjetivo, menos escalable.
El gran problema del que nadie habla en marketing es que todo el mundo tiene una opinión. “El color verde es más bonito que el azul”, “ el logo me gusta más grande”, ese tipo de cosas. Los datos nos permiten validar y contrastar esas opiniones: quizá esa campaña que te gustó tanto, no consiguió vender nada.
Los datos y el análisis nos permiten ser más objetivos y precisos. Siempre existirá cierto grado de subjetividad, y es cierto que a medida que profundizamos, las cosas dejan de estar tan claras (atribuir las ventas a un canal u otro no es tan fácil como muchos nos quieren hacer creer), pero hay al menos 4 motivos clave que hacen que la analítica en marketing sea importante:
- Permite responder preguntas clave para cualquier negocio. ¿Funcionan nuestras campañas? ¿Estamos invirtiendo en los canales que debemos invertir? ¿Lo hacemos mejor o peor que los competidores?
- Nos permite adoptar medidas correctivas. Si, por ejemplo, detectamos que nuestro tráfico SEO ha caído, podemos actualizar nuestro contenido. O quizá descubramos que hay un motivo más profundo detrás, como “la Gran Desvinculación” y tengamos que pensar en otro tipo de medidas.
- Nos ayuda a fijar objetivos realistas. ¿Cómo saber si aumentar el tráfico web un 15% en un mes es razonable, si no tienes un punto de partida?
- Los datos nos dan la capacidad de influir en la toma de decisiones y argumentar con cierto sustento. Podemos demostrar el impacto real en negocio o hacer previsiones.
Prácticamente cualquier acción en marketing genera datos. Por ejemplo, si publicas un artículo en tu web:
- Tendrás datos SEO que podrás consultar en Search Console o en Ahrefs Webmaster Tools.
- También tendrás datos de tráfico web (que podrías consultar con Ahrefs Web Analytics o Google Analytics).
- Si además lo publicas en redes sociales, tendrás otros datos que consultar (datos de interacción, comentarios,…).
- Y quizá mandes una newsletter con ese artículo, lo que origina más datos.
La simple acción de publicar un artículo, publicarlo en redes sociales y enviarlo por email te ha generado datos de al menos 4 fuentes, cada una con sus métricas propias y que tendrás que consultar en distintas plataformas.
Un poco más abajo veremos las métricas más habituales de marketing. Ahora, vamos a ver de dónde vienen los datos que usamos en marketing analytics.
- Web / blog. Datos de comportamiento de los usuarios: qué contenido consultan, cuánto tiempo permanecen, desde dónde acceden o por qué se van.
- Buscadores. Reflejan el interés real de los usuarios, sus preguntas, cómo encuentran nuestro contenido y en qué contexto nos descubren.
- App. Proporciona datos sobre la interacción: uso real del producto, hábitos, frecuencia…
- Email. Permite observar la reacción del usuario ante nuestros mensajes: atención, interés y respuesta…
- Redes sociales. Generan datos sobre conversación y difusión. Nos dicen qué contenido conecta, se comparte o provoca reacciones. Ten en cuenta que pueden ser nuestras redes sociales, o también podemos analizar lo que se dice de nosotros en redes sociales.
- Publicidad. Qué canales impactan, a quién llegamos y con qué costes y resultado.
- CRM. Datos transaccionales y de relación. Nos conecta con el ciclo de vida del cliente, desde el primer contacto hasta la fidelización o abandono.
- Medios online / otras webs. Indican cómo se nos menciona, enlaza o referencia en el ecosistema digital. Reflejan autoridad, reputación y relaciones externas.
- LLM / Chatbots. Incorporan datos conversacionales: qué preguntas hace la gente, cómo las formula, qué expectativas tiene, qué le preocupa. Es una nueva fuente de conocimiento, especialmente valiosa cuando se analiza a escala. Puedes usar Brand Radar de Ahrefs para saber qué dicen de ti las principales herramientas de IA, desde ChatGPT a Gemini.
- Fuentes offline. Aunque todas las fuentes que hemos citado son online, también tendríamos que tener en cuenta encuestas, datos de llamadas al call center, resultados de publicidad en televisión o prensa de papel…
Una manera de categorizar los datos es en función de si los generas o están bajo tu control o provienen de fuentes externas.
First-party data: datos de primera parte (es decir, nuestros propios datos)
Son los datos que recopilamos directamente desde nuestras plataformas, puntos de contacto y relaciones con el usuario. Son los más valiosos, fiables y sostenibles a largo plazo. Por ejemplo, los datos de nuestra aplicación, web o CRM serían first-party data.
Third-party data: datos de terceras partes (es decir, de otros)
Son datos que provienen de plataformas externas o intermediarios, y sobre los que tenemos menos control.Su uso se ha visto limitado por cambios normativos y de privacidad (como la eliminación de cookies de terceros en algunos navegadores). Los datos que sacamos de publicidad en redes sociales serían third-party data.
Lo bueno y lo malo del marketing en general y del marketing digital en particular es que… Prácticamente todo se puede medir. A veces, esas métricas aportan. Otras, confunden.
Para organizarnos, podemos usar el marketing funnel:
Vamos a ver algunas métricas habituales en cada fase, organizadas por canal y con algunas pistas de a qué tenemos que prestar atención.
Métricas de Atención
En esta fase la pregunta clave que queremos responder es: ¿estamos captando la atención? ¿nos ven? ¿nos conocen o empiezan a conocer?
El objetivo es pasar de ser desconocidos a conocidos.
| 🛣️ Canal | 📈Algunas métricas habituales | 👁️ A qué prestar atención |
|---|---|---|
| Buscadores | Impresiones en buscadores, métricas de visibilidad, volumen de búsqueda de marca / productos. | ¿Nos buscan por el nombre de nuestra marca o productos? ¿Aparecemos en búsquedas relevantes? |
| Web | Visitas, páginas vistas | ¿Consumen el contenido de nuestra web o nos visitan? |
| IA / LLM | Número de veces que apareces como fuente o sugerencia, consultas relacionadas con tu marca | ¿Nos citan o sugieren como fuente en la respuesta? |
| Redes Sociales | Alcance, impresiones, visualizaciones de publicaciones… | ¿Qué contenidos captan mejor la atención? |
| Publicidad | Impresiones | ¿Estamos llegando al público adecuado? |
| Plataformas de vídeo | Visualizaciones | ¿Alguien se ve nuestros vídeos? |
Métricas de Interés
Aquí queremos saber si despertamos interés, si pasamos de ser un mero conocido a alguien con el que querrán hacer negocios.
| 🛣️ Canal | 📈Algunas métricas habituales | 👁️ A qué prestar atención |
|---|---|---|
| Buscadores | Clics en resultados orgánicos, páginas por sesión desde tráfico orgánico | ¿Qué contenidos están atrayendo tráfico? ¿Qué intención de búsqueda tiene el usuario? |
| Web | Tiempo medio por visita, tasa de rebote, páginas vistas por visita | ¿Qué contenido hace que el usuario se quede y consuma el contenido? |
| Tasa de apertura, tasa de clic (también entraría en la fase de Deseo) | ¿Qué tipo de emails y asuntos generan más aperturas y clics? | |
| IA / LLM | Número de usuarios que hacen clic en tu enlace tras una sugerencia, seguimiento de prompts | ¿Qué tipo de preguntas llevan a que se mencione tu marca? ¿Con qué otras marcas se asocia? |
| Redes Sociales | Me gusta, comentarios, clics en el contenido | ¿Qué contenido genera interacción? |
| Publicidad | CTR (click through rate), tasa de rebote desde las visitas provenientes de publicidad | ¿Quién hace clic y se queda? |
| Plataformas de vídeo | Tiempo medio de visualización, me gusta, comentarios | ¿Cuántos usuarios ven más allá del 50%? ¿Dónde se pierde el interés? |
Métricas de Deseo
En esta fase pasamos de “me caes bien” a “me gustas y quiero algo más”. Nuestro objetivo es que conozcan soluciones concretas y cómo podemos resolver sus problemas.
| 🛣️ Canal | 📈Algunas métricas habituales | 👁️ A qué prestar atención |
|---|---|---|
| Buscadores | Búsquedas transaccionales (“precio”, “opiniones”, “alternativas”), clics en landings de producto | ¿Estamos posicionando para búsquedas con intención de compra? |
| Web | Visitas a páginas transaccionales, leads, formularios de interés | ¿La gente que visita nuestra página se interesa en saber más? |
| Tasa de clics, respuestas | ¿Sirve el email para acercarnos a la venta? | |
| IA / LLM | Consultas tipo comparativa, menciones junto a competidores, clics en recomendaciones concretas | ¿Apareces cuando se preguntan cosas como “¿cuál es mejor…?” o “recomiéndame…”? ¿Con qué se te compara? |
| Redes Sociales | Comentarios preguntando por precios, DMs, clics en links a producto o servicios | ¿Generamos el deseo de saber más o de preguntar por productos o servicios concretos? |
| Publicidad | Clics en CTAs específicos, leads conseguidos desde publicidad | ¿Qué anuncios generan intención de compra? ¿Qué formatos convierten mejor? |
| Plataformas de vídeo | Clics en CTA al final del vídeo, visualización de vídeos de testimonios o comparativas | ¿Qué contenidos acercan al usuario a la decisión de compra? |
Métricas de Acción
Finalmente, buscamos que nos compren, avanzar en la relación para pasar de desconocidos a clientes.
| 🛣️ Canal | 📈Algunas métricas habituales | 👁️ A qué prestar atención |
|---|---|---|
| Buscadores | Conversiones desde tráfico orgánico, clics en rich snippets de productos | ¿Qué keywords generan más conversiones? |
| Web | Tasa de conversión | ¿Estamos midiendo correctamente la conversión? |
| Ventas desde email | ¿Estamos vendiendo más gracias a nuestra newsletter? | |
| IA / LLM | Conversiones atribuidas a clics desde respuestas, captación desde chatbots | ¿Gracias a la IA vendemos más? |
| Redes Sociales | Conversiones directas, clics en links con UTM de campaña | ¿Qué contenidos nos llevan a la venta? |
| Publicidad | Conversiones, CPA, ROAS, coste por lead o por adquisición | ¿Estamos vendiendo más gracias a la publicidad o atribuyendo ventas de otros canales a la publicidad? |
| Plataformas de vídeo | Clics en formularios o links post-vídeo, conversiones tras campañas de vídeo | ¿Qué rol juega el vídeo en la conversión? |
¿Te parecen muchas métricas?
El panorama es abrumador y esto es en el fondo una simplificación. Por eso, es importante tener el proceso clave y saber lo que queremos conseguir.
Que es justo lo que vamos a ver ahora.
Existen muchos enfoques y formas de abordar la medición en marketing. Aquí vamos a ver un enfoque flexible, ideal si estás empezando o quieres auditar tu proceso actual.
Definir objetivo y KPIs
Lo primero que tienes que tener claro es: ¿qué quieres medir y para qué? Esto va a determinar todo. Piensa al menos en algo concreto que quieres medir y entre 1-3 KPIs que usarás para medirlo.
Algunas ideas:
- Resultados de campaña. Has lanzado una campaña y quieres analizar los resultados. No solo las ventas, también cosas como, ¿qué creatividades funcionaron mejor? ¿qué canales generaron más conversiones?
- Comparativa entre canales. Puedes comparar el rendimiento de tus canales de marketing por coste de adquisición, para entender cuáles son los más rentables.
- Cumplimiento de objetivos de tu plan de marketing. Lo importante de un plan no es crearlo, es seguirlo. Establecer un proceso de análisis te ayudará a saber si vas bien (o mal).
Salvo excepciones, en cada caso, tendrás que extraer y analizar datos de distintas plataformas, por lo que es muy importante que tengas claro tu stack de marketing.
Audita tus datos y ten claro tu stack de marketing
Un paso que muchas veces se olvida es la calidad del dato: de nada nos sirve medir, si los datos están mal. Y no hay nada más triste que saber lo que quieres medir, pero darte cuenta a mitad de campaña que no estás recogiendo los datos que necesitas.
A mí me pasó hace poco: en una campaña de lanzamiento no estábamos recogiendo correctamente la fuente, así que no sabíamos de dónde venía parte del tráfico. Pudimos trazar las ventas en parte gracias al uso que hicimos de códigos descuento, pero nos quedamos sin la foto completa. ¿Qué pasó? Pues que lanzamos rápido y dimos algunas cosas por hecho que luego no se cumplieron.
Para evitar esto: asegúrate de que recoges los datos que necesitas, ten claro cómo vas a tagear tus URL, dónde vas a lanzar la campaña y qué herramientas (más sobre esto en breve) vas a usar.
Analizar y visualizar (dashboards)
Sabes lo que quieres medir, sabes lo que estás midiendo… Y ahora te queda analizarlo y visualizarlo.
Aunque hay gente que lanza la campaña y mide al acabar, creo que es un enfoque demasiado “años 2000”: no soy partidario de sobrerreaccionar y hacer cambios cada minuto, pero sí creo que tiene sentido establecer puntos de control y hacer ajustes cada pocos días.
El contar con algún dashboard o informe automatizado te permitirá realizar el seguimiento en el día a día de forma más fácil.
Poner en práctica, experimentar, iterar
Muy relacionado con el paso anterior: a medida que evoluciones en marketing analytics usarás lo aprendido para cosas como:
- Hacer cambios en creatividades
- Optimizar tu SEO
- Actualizar el contenido de tus páginas landing
- …
La idea es pasar de tomar decisiones basadas en opiniones a tomar decisiones basadas en datos.
El número de herramientas para marketing está descontrolado, con más de 15.300 soluciones a tu disposición, según ChiefMartec.
Cientos de estas herramientas entrarían en categorías de análisis o visualización de datos:
Fuente: MartechMap
Así que, ¿por dónde empezar?
Aquí te dejamos una serie de herramientas básicas que te ayudarán. Por supuesto, cada caso es único y en muchas empresas te encontrarás con que tienes que trabajar con el software que tengan ya elegido.
Ahrefs: todo en uno, más allá del SEO
Con Ahrefs tienes decenas de herramientas bajo el mismo techo:
- Marketing de búsqueda. Puedes hacer un completo seguimiento de tu presencia en buscadores, tus esfuerzos en SEO y de las respuestas que las principales plataformas de IA (como ChatGPT o Gemini) dan sobre tu marca.
- Marketing de contenido. Todas las herramientas necesarias para crear contenido que dé resultados, apoyado con herramientas de IA como AI Content Helper.
- Rendimiento del sitio web. Todo lo necesario para mejorar tu presencia en buscadores o medir tu tráfico web, con Ahrefs Analytics, la alternativa a Google Analytics respetuosa con la privacidad y sin estar basada en cookies.
- Marketing de marca. Supervisa las menciones de marca y sigue tu visibilidad en toda la web y los LLM.
- Informes. Puedes crear informes SEO listos para compartir.
Y mucho más. Aquí puedes echar un vistazo.
¿Qué más podrías necesitar? Las necesidades pueden ser casi ilimitadas. Además de una herramienta todo en uno como Ahrefs, es probable que necesites otras en función del tipo de marketing que hagas.
Vamos a hacer un recorrido rápido por algunas de ellas.
Herramientas de medición en buscadores
Con Google Search Console puedes supervisar y solucionar problemas relacionados con la visibilidad de tu sitio web en los resultados de búsqueda. Puedes utilizarla para detectar y corregir errores técnicos, enviar sitemaps, consultar los enlaces entrantes (backlinks) y mucho más.
También puedes usar Ahrefs Webmaster Tools, gratuita y con algunas funciones adicionales.
Herramientas de analítica web
La medición del tráfico (fuentes de tráfico, visitas, páginas vistas, etc.) y la conversión es una de las partes más importantes.
El estándar de mercado en analítica web es Google Analytics:
Con Google Analytics podrás saber de dónde vienen las visitas de tu web, qué hacen los usuarios una vez en ella, qué páginas convierten más…
Es un mundo en sí mismo, si quieres aprender a usar Google Analytics, puedes empezar por nuestra guía para principiantes.
Ahrefs Web Analytics. Es una alternativa a GA que funciona sin cookies, con datos históricos ilimitados y más sencilla. Puedes empezar a usarla, gratis, aquí.
Hotjar. Cuando necesitas entender por qué pasan ciertas cosas (cambios en la tasa de conversión, usuarios que se atascan en algún punto) puede que necesites profundizar en el comportamiento detrás de los datos. Hotjar te permite grabar sesiones de navegación y generar mapas de calor para entender mejor qué está pasando.
Herramientas de medición para email marketing
Prácticamente cualquier herramienta que uses para enviar emails incluirá un módulo de medición que podrás consultar una vez hayas enviado tu campaña.
Algunas herramientas habituales para email marketing son:
Mailchimp. Quizá una de las más conocidas. Nos permite automatizar emails, crear formularios y, por supuesto, generar informes de resultados.
Kit (antes ConvertKit). Especializada en creadores, es una plataforma sólida y muy fácil de usar (personalmente es la que más he usado).
AcumbaMail. Una plataforma de emailing española, que tiene todo lo indispensable y que no es tan conocida es AcumbaMail. También genera informes de resultados.
Herramientas de medición para redes sociales
Aquí depende: si usamos un gestor de redes sociales como MetriCool, HootSuite o Buffer, tendremos un módulo de analítica integrado:
En caso contrario, siempre podrás consultar los datos que te ofrece cada red social (como Instagram o Facebook).
Herramientas de visualización de datos
Finalmente, ante tanta herramienta y datos dispersos, es posible que necesites usar herramientas para crear dashboards que integren datos de distintas fuentes.
Looker Studio (antes Google Data Studio) es una de las más conocidas: aquí podrás crear tus dashboards con datos de fuentes como Ahrefs, Google Analytics, YouTube y muchos otros.
La IA está redefiniendo todos los aspectos de marketing, desde la creación de contenido, a cómo las personas interactúan con las marcas, a las operaciones. Y el análisis de datos no iba a ser menos.
En lugar de una reflexión abstracta sobre cómo la IA puede cambiar como entendemos marketing analytics, me gustaría dejar algún ejemplo concreto de cómo puede cambiar marketing analytics gracias a la inteligencia artificial.
MCP: integración de herramientas
Las siglas de MCP son Model Context Protocol. En resumen: es un protocolo abierto creado por Anthropic que permite conectar herramientas a LLMs. ¿Qué aporta al mundo de los datos? Pues la posibilidad de interactuar usando un chatbot con toda la base de conocimientos y funciones de la herramienta que se integre.
Por ejemplo, Ryan Law, director de Contenido en Ahrefs, compartía hace poco cómo usaba la integración por MCP de Ahrefs en Claude, lo que le daba la posibilidad de trabajar con datos reales de Ahrefs:
A medida que esto se generalice, es posible que dejemos de usar tantos filtros y extracciones para simplemente escribir algo como “dime qué tal fue la campaña de Black Friday, dame todas las métricas relevantes e integra todas las fuentes de datos que tengas”. Sí, ahora mismo podemos decir que exagero, pero estamos cada vez más cerca de algo así.
Automatización del análisis
La IA permite procesar volúmenes de datos masivos y detectar patrones que se nos pasarían a las personas de carne y hueso.
Un ejemplo: hace años la clasificación automática del sentimiento era muy limitada. Cualquier matiz irónico se perdía, y era necesario incorporar a personas en la revisión. Ahora, cualquier LLM puede hacerlo con una precisión muy elevada.
¿La democratización de marketing analytics?
Aunque no necesitemos IA para esto, creo que vamos a ver en los próximos años (meses) una gran democratización en técnicas avanzadas de datos que solo estaban al alcance de grandes empresas y perfiles especializados.
Reflexiones finales
He hecho todo lo posible para que esta guía no sea abrumadora, pero el tema da para mucho.
Así que si has hecho un scroll rápido en busca de un resumen, aquí lo tienes (y, si has leído todo el artículo, ¡enhorabuena y gracias!)
- Medir lo que hacemos en marketing es esencial, para que no todo sean opiniones.
- Aunque en la teoría todo parece fácilmente medible, la realidad es que el panorama de herramientas, canales y puntos de contacto es tan amplio que tenemos que pensar bien en lo que queremos medir para no acabar enterrados en datos.
- Hay que asumir que ninguna medición será perfecta ni nos dará la foto completa, pero sí una parte del relato que nos ayudará a tomar mejores decisiones.
- Aunque existen perfiles especializados en analítica, todos debemos conocer las bases de la medición.
- La IA es a la vez un nuevo canal de marketing que debes tener en cuenta y un apoyo para procesar, analizar y visualizar datos.
Acabamos por hoy. Espero que lo hayas disfrutado y, si tienes alguna duda o comentario te esperamos en X o en LinkedIn.
