Lecciones de empresas exitosas sobre cómo crear una mejor estrategia basada en datos
Como director global de Estadísticas de Clientes en Google, Neil Hoyne ha dedicado años a estudiar los aspectos técnicos de la medición y cómo afianzar las culturas analíticas en organizaciones líderes en el mundo. A continuación, comparte los aciertos de las empresas más importantes respecto de la medición.
Una y otra vez, veo que las compañías cometen errores demasiado comunes con los datos y que se niegan a darse espacio para experimentar y fracasar. Los datos empoderan a los especialistas en marketing para tomar mejores decisiones y asumir riesgos más inteligentes, pero, a veces, las mejores intenciones llevan a soluciones equivocadas. Interpretar datos no siempre es fácil, y he visto marketers que no alcanzan los resultados esperados por no darse espacio para aprender, crecer, fracasar y mejorar a partir de sus experiencias colectivas.
También he notado que los especialistas en marketing se han vuelto expertos en hacer lo incorrecto, porque están aferrados al pasado y a justificaciones del tipo “siempre lo hicimos así”. Sus organizaciones esperan que sean exitosos, incluso si ese éxito depende de la técnica o del canal de marketing incorrectos, o de perseguir clientes que son perjudiciales para el crecimiento a largo plazo de la compañía.
Pero también he visto lo que las empresas pueden hacer cuando se permiten dar pasos en la dirección correcta, incluso si al principio tropiezan. Una campaña que no haya cumplido con su objetivo puede enseñarnos tanto como una exitosa.
Aquí, algunos ejemplos de cómo piensan las organizaciones exitosas que se centran en los datos y cómo puedes aplicarlos a tu negocio.
1. Mira tus métricas como parte de una historia, no como un cuadro cerrado
Uno de los mayores errores que pueden cometer los especialistas en marketing es analizar los datos de forma aislada. Si simplificas demasiado tus datos, perderás toda la magia que está sucediendo a tu alrededor.
Algo que observé de las empresas exitosas es que no recopilan métricas porque sí. Para cada métrica que establecen y en función de la cual realizan optimizaciones, van un paso más allá al formularse preguntas clave.
¿Sé qué significa realmente esta métrica? Tomemos las conversiones como ejemplo. Son centrales para cualquier negocio, pero no todas se generan de la misma manera. Cuando consideramos a los usuarios de múltiples dispositivos, los usuarios que pasan del mundo online a las tiendas físicas y las conversiones post impresión, comenzamos a ver que surgen verdaderas diferencias entre las distintas plataformas. Y esas diferencias podrían determinar cómo interpretar la medición del rendimiento y las inversiones futuras. Es importante comprender los detalles específicos y las distinciones al calcular cada métrica.
¿Qué podría influir en esta métrica y cómo? Andy Grove, exdirector ejecutivo de Intel, dijo: “Para cada métrica, debería haber otra métrica ‘vinculada’ que aborde las consecuencias adversas de la primera”. Sugiero tomar en serio su consejo. Por ejemplo, si optimizas el uso de ofertas o cupones que están derivando toneladas de clientes a tu tienda, ¿estás haciéndolo en detrimento de los márgenes de ganancia y de la retención de clientes?
¿Estoy limitando lo que puedo aprender de mis métricas? No centres tu atención únicamente en lo que no está funcionando bien. Piensa en lo que puedes aprender de lo que estás haciendo correctamente, pero que podrías hacer mejor. Si tienes una zapatería y pudiste incentivar con éxito a que tus clientes compren varios pares de zapatos online, eso es un gran logro. ¿Pero cómo lo conseguiste? ¿Lo sabes? ¿Puedes replicar los resultados en otras actividades de marketing?
Noté que las empresas exitosas no miran a sus métricas como si fuesen meros números. Las ven como oportunidades para hacer más preguntas: ¿hacia dónde se dirige el mercado?, ¿qué aspectos deberíamos tener en cuenta? De esa manera, la métrica individual pasa a formar parte de un panorama más general, en vez de intentar representarlo en su totalidad.
2. Considera el factor humano
El machine learning está creciendo rápidamente y nos enseña muchísimo. Pero las personas no son máquinas y, como tales, no siempre son máquinas de comprar. No necesariamente responden de la forma en que tú piensas que podrían hacerlo. Como marketer, debes planificar ganando una mayor comprensión del factor humano que existe detrás de tus datos porque son esos comportamientos los que, probablemente, impulsen tu negocio.
Aquí, un ejemplo que ilustra lo que quiero decir, tomado de una reciente investigación sobre economía conductual.
Los riesgos de la proactividad. Para enfrentar el desafío de la deserción de clientes, muchas empresas de servicios comienzan a recomendar planes con precios más bajos a fin de demostrar que se preocupan por ellos y que pueden ofrecerles grandes beneficios.Los investigadores de las facultades de negocios de Columbia, IAE y Wharton descubrieron que esta táctica tenía el efecto opuesto: motivar a los clientes para que se pasen a planes de menor costo puede, en realidad, aumentar la deserción. En algunos casos, esto lleva a que los clientes consideren hacer un cambio y, por ende, a comienzan a buscar otros proveedores de servicios.
Con este ejemplo que muestra un comportamiento de los consumidores contrario a las expectativas, no te estoy sugiriendo que tires por la ventana tu sabiduría convencional. Pero creo que es importante saber que las empresas exitosas saben que no se puede predecir cada uno de los pasos del recorrido del cliente. No importa cuántos datos midas, no podrás captar todo. Si no hay seres humanos perfectos, no hay datos perfectos.
3. Aprende a valorar los fracasos
Cuando trabajamos con empresas más pequeñas o startups, solemos ver algunos intentos de marketing realmente lamentables. Todo eso es parte del crecimiento, ¿verdad? Pero hay mucho por aprender de la manera en que estas empresas tienden a responder a esos fracasos: miran hacia adentro. Consideran que quizá su marca aún no es lo suficientemente sólida o que no optimizaron sus campañas de forma adecuada en estas primeras etapas. Lo que no hacen es buscar otro aspecto o lugar donde depositar la culpa.
Hay muchos componentes para medir el rendimiento, y el fracaso es uno de ellos.
Esto es lo que observo una y otra vez en organizaciones más grandes: prueban algo y, si fracasa, se vuelcan de inmediato hacia una estrategia que les asegure el éxito, con la justificación de que los clientes simplemente no se encuentran allí o de que el canal no resulta adecuado para su negocio.
Aquí es donde hacer lo que corresponde, aunque sea de manera insuficiente, debe convertirse en tu nuevo manifiesto, sin importar el tamaño de tu organización. Hay muchos componentes para medir el rendimiento, y el fracaso es uno de ellos.
Date a ti y a tus equipos la oportunidad de fracasar, con la convicción de que es el primer paso para el crecimiento. Y ese crecimiento solo puede manifestarse si utilizas tus fracasos —y tus logros— para formular preguntas, de las cuales esta es la más importante: ¿qué corresponde que haga?
Incluso, si no puedes tomar medidas inmediatas en función de la respuesta, reconocerlo es el primer paso para hacer bien lo que corresponde.
