5 errores comunes al usar datos en marketing y cómo solucionarlos

Los datos son fundamentales para tomar decisiones informadas y optimizar las campañas de marketing dentro de las empresas. Sin embargo, incluso los profesionales más experimentados pueden cometer errores al manejar, analizar y visualizar los datos, lo que puede llevar a conclusiones erróneas y decisiones inefectivas. 

A continuación, explicaremos cinco errores comunes en el uso de datos en marketing y ofreceremos soluciones prácticas para evitarlos.

1. Sumar y agrupar métricas sin considerar su contexto

Es tentador agrupar todas las métricas que parecen similares, como impresiones, seguidores o clics, para obtener una visión general de tu campaña.

Sin embargo, este enfoque puede ser engañoso. No todas las impresiones o seguidores son iguales; la calidad del medio, el formato y el contexto donde se generan estas métricas es crucial. Por ejemplo, el estudio “Play Attention” (2024) de la agencia Dentsu mostró que los anuncios en Gaming generan más visibilidad y atención que otras categorías. 

Si sumas todas las impresiones de una campaña que incluye diferentes plataformas como TikTok, YouTube y compra programática, sin considerar la calidad de cada medio, podrías llegar a una conclusión equivocada sobre cuál es más eficiente para tu objetivo.

Un caso especial de este problema es la métrica de alcance. Esta métrica no se puede sumar pues el alcance determina un usuario único, el cuál podría haber sido expuesto a dos (o más) campañas o medios distintos y, al sumarla, no se considera esta superposición, la cual es imposible de medir a través de todos los medios, ya que muchos de ellos tienen sus datos en entornos cerrados.

Solución: Analiza cada medio por separado y contextualiza las métricas según su calidad y relevancia para tu campaña. Algunas empresas implementan un “Quality CPM” (qCPM) o “Attentive CPM” (aCPM), ajustando sus métricas por un factor de calidad para obtener una visión más precisa de la efectividad de sus campañas.

2. Ignorar la estacionalidad en los datos

Es un error común el celebrar resultados excepcionales o preocuparse por caídas inesperadas sin considerar el efecto de la estacionalidad en los resultados. Muchas veces, estas variaciones se deben al momento del año en que se ejecutó la campaña, más que a la efectividad de la misma.

Por ejemplo, las empresas B2B suelen experimentar caídas en períodos con muchos días festivos, mientras que las empresas B2C pueden ver incrementos en fechas icónicas como Navidad o Cyber.

Solución: Incluye variables estacionales en los análisis o considera intervalos de tiempo más largos que permitan suavizar estas variaciones. También puedes ir más allá que sólo describir los datos utilizando Excel, a través de utilizar técnicas más avanzadas - como el análisis predictivo usando Machine Learning - para capturar adecuadamente el efecto de estás variables en nuestros objetivos.

3. Subestimar el impacto del marketing offline

En marketing digital, es fácil centrarse únicamente en los canales online y olvidar el impacto e influencia de las acciones del marketing offline, como la radio o la televisión. Sin embargo, estos canales pueden influir significativamente en datos del tráfico web y las conversiones online. Por ejemplo, una campaña en televisión puede aumentar notablemente el tráfico hacia el sitio web de una marca. 

Solución: Coordina los esfuerzos entre los equipos de marketing online y offline y analiza los datos de ambos canales en conjunto. Usar herramientas como el análisis de atribución omnicanal y modelos MMM (Marketing Mix Modeling) puede ayudarte a obtener una visión más completa del rendimiento de tus campañas y su efecto global en la empresa.

4. Reportar datos sin extraer insights valiosos

No tiene sentido revisar informes o presentaciones que se limitan a describir los datos sin extraer de ellos insights valiosos. Gráficos como "impresiones en el tiempo" o "clics por edad" son útiles para describir lo que está ocurriendo, pero carecen de un análisis profundo que guíe las decisiones.

Como afirma Miro Kazakoff, profesor de la escuela de negocios del MIT, “Si quieres que las personas tomen las decisiones correctas con los datos, tienen que entrar en sus cabezas de una forma que los entiendan”. No basta con mostrar números o gráficos; es necesario interpretar lo que esos datos significan para el negocio.

Solución: Para hacer que los datos sean útiles, es importante interpretarlos y extraer insights de valor. 

En lugar de simplemente mostrar un gráfico de impresiones, se podría agregar una observación como "las impresiones aumentaron después de las optimizaciones", o en el caso de los clics, "la mayoría de los clics provienen de adultos jóvenes". Esto ayuda a los equipos a entender el "por qué" (o el también llamado “so what?”) detrás de los datos y a tomar decisiones más informadas.

5. Visualizar incorrectamente los datos

Uno de los errores más comunes en el uso de datos en marketing es la mala visualización de la información. Los dashboards con métricas irrelevantes, gráficos mal diseñados, o la falta de elementos visuales claves, como títulos o leyendas, pueden llevar a que los tomadores de decisiones interpreten incorrectamente los datos. 

Solución: Para una visualización efectiva, sigue estas recomendaciones:

• Uso del color: Utiliza paletas de colores contrastantes para destacar información diferente, y colores similares para elementos de igual jerarquía. Esto guía la atención del espectador hacia los puntos clave.
• Elementos visuales clave: Asegúrate de incluir títulos, ejes y leyendas en los gráficos para proporcionar contexto y claridad.
• Selección de gráficos adecuados: No te limites a los gráficos tradicionales de líneas, barras o circulares. Explora opciones como gráficos de cascada, barras divergentes, mapas de calor o diagramas de Sankey, que pueden ofrecer representaciones más precisas y relevantes de los datos.
• Enfoque en la audiencia: Considera quiénes serán los destinatarios de la información, para identificar lo que realmente necesitan ver y así asegurarse de que la visualización esté alineada con sus necesidades.

Conclusión

Evitar estos errores comunes en el uso de datos en marketing no solo mejorará la calidad de tus análisis, sino que también guiará a tu equipo a tomar decisiones más informadas y efectivas. Implementa estas prácticas en tu día a día y podrás mejorar tus campañas de marketing y la reportería de tu empresa.

Daniela Torrealba, Consultora asociada, EvoAcademy

Sebastián Cisterna, Gerente General, EvoAcademy