Introducción: ¡Bienvenidos a nuestro blog sobre Data Analytics! Aquí exploraremos el emocionante mundo de la analítica de datos y su impacto en diversos sectores. Descubriremos cómo esta disciplina transforma cantidades masivas de información en conocimientos valiosos y acciones estratégicas. Ya sea que seas un profesional en busca de consejos prácticos o simplemente te interese aprender más sobre este tema fascinante, ¡estás en el lugar correcto!
¿Qué es la analítica de datos?
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En esta sección, exploraremos los conceptos fundamentales de la analítica de datos. Definiremos el proceso de análisis, discutiremos las diferentes formas de datos (estructurados y no estructurados) y examinaremos las técnicas y herramientas utilizadas en la analítica de datos. La analítica de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos grandes y complejos con el objetivo de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas que ayuden a tomar decisiones informadas y a obtener conocimientos valiosos. Consiste en aplicar técnicas estadísticas y matemáticas, así como herramientas y algoritmos de procesamiento de datos, para extraer información relevante y significativa de los datos. La analítica de datos implica varias etapas, que van desde la recopilación y preparación de los datos hasta el análisis y la interpretación de los resultados. Este proceso puede involucrar diferentes técnicas, como minería de datos, aprendizaje automático (machine learning), visualización de datos y modelado estadístico, entre otros. El objetivo principal de la analítica de datos es tomar decisiones basadas en evidencia, identificar oportunidades de mejora, resolver problemas complejos y predecir resultados futuros. Se utiliza en una amplia gama de sectores y disciplinas, como negocios, marketing, ciencias de la salud, finanzas, gobierno, investigación científica y muchas otras áreas en las que se generan grandes cantidades de datos.
Importancia de la analítica de datos
Aquí destacaremos la importancia de la analítica de datos en el mundo actual. Veremos cómo las organizaciones utilizan los datos para tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia operativa, identificar oportunidades de crecimiento y aumentar la ventaja competitiva. Además, exploraremos casos de estudio y ejemplos del mundo real que demuestran el valor de la analítica de datos.
La analítica de datos desempeña un papel fundamental en el mundo actual, y su importancia radica en varios aspectos clave:
Toma de decisiones informadas: La analítica de datos permite tomar decisiones basadas en evidencia y hechos concretos en lugar de depender únicamente de intuiciones o suposiciones. Al analizar los datos disponibles, se pueden identificar patrones, tendencias y relaciones que brindan información valiosa para respaldar la toma de decisiones estratégicas.
Ventaja competitiva: En un entorno empresarial altamente competitivo, las organizaciones que utilizan la analítica de datos de manera efectiva pueden obtener una ventaja competitiva significativa. Al comprender mejor a los clientes, los mercados y las tendencias, las empresas pueden ajustar sus estrategias, mejorar la eficiencia operativa, identificar nuevas oportunidades de negocio y anticiparse a los cambios en el mercado.
Mejora de la eficiencia y la productividad: La analítica de datos permite identificar áreas de mejora y optimizar los procesos internos de una organización. Al analizar los datos operativos, se pueden identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mayor rendimiento, lo que permite tomar medidas correctivas y aumentar la eficiencia y la productividad.
Personalización y experiencia del cliente: La analítica de datos ayuda a comprender mejor a los clientes y sus necesidades individuales. Al analizar los datos de comportamiento, preferencias y retroalimentación de los clientes, las organizaciones pueden ofrecer experiencias personalizadas, productos y servicios adaptados a las necesidades de cada cliente. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también aumenta las tasas de retención y fidelización.
Detección de fraudes y seguridad: La analítica de datos desempeña un papel crucial en la detección y prevención de fraudes y actividades maliciosas. Al analizar patrones y anomalías en los datos, es posible identificar comportamientos sospechosos y tomar medidas preventivas para proteger los activos de una organización y garantizar la seguridad de los sistemas y la información.
Innovación y descubrimiento: La analítica de datos puede impulsar la innovación al revelar ideas y conocimientos nuevos. Al explorar los datos de manera creativa, es posible descubrir patrones inesperados, tendencias emergentes y oportunidades no anticipadas. Esto puede abrir nuevas posibilidades de negocio, permitiendo el desarrollo de productos y servicios innovadores.
La analítica de datos es de vital importancia en la actualidad, ya que ayuda a tomar decisiones más informadas, obtener una ventaja competitiva, mejorar la eficiencia operativa, ofrecer experiencias personalizadas, detectar fraudes y fomentar la innovación. A medida que la cantidad de datos disponibles continúa creciendo, la capacidad de analizarlos y obtener información valiosa se vuelve cada vez más crucial para el éxito de las organizaciones en diversos sectores.
Proceso de analítica de datos
En esta sección, nos sumergiremos en el proceso de analítica de datos paso a paso. Desde la identificación del problema hasta la comunicación de los resultados, analizaremos cada etapa del proceso. También discutiremos las mejores prácticas y consejos para asegurar un análisis efectivo y de alta calidad.
El proceso de analítica de datos sigue una serie de etapas que se interconectan para convertir los datos en información valiosa. A continuación, se presenta una descripción general de las etapas típicas del proceso de analítica de datos:
Definición del problema y objetivos: En esta etapa inicial, se debe identificar claramente el problema o la pregunta que se quiere responder con el análisis de datos. También se establecen los objetivos que se pretenden alcanzar con el proceso de analítica.
Recopilación de datos: En esta etapa, se recopilan los datos necesarios para el análisis. Pueden provenir de diferentes fuentes, como bases de datos, archivos, sensores, redes sociales, entre otros. Es importante asegurarse de que los datos sean relevantes y estén en un formato adecuado para su procesamiento.
Preparación de datos: Los datos recopilados a menudo requieren un proceso de limpieza y transformación antes de poder ser analizados. En esta etapa, se realiza la limpieza de datos, lo que implica eliminar valores atípicos, manejar datos faltantes y corregir errores. Además, se pueden realizar tareas como la integración de datos, la normalización y la selección de características relevantes.
Análisis exploratorio de datos: En esta etapa, se lleva a cabo un análisis inicial de los datos para comprender su estructura, identificar patrones y tendencias, y obtener ideas iniciales. Se utilizan técnicas de visualización de datos y resúmenes estadísticos para explorar y comprender mejor los datos.
Aplicación de técnicas de análisis: En esta etapa, se aplican técnicas y algoritmos específicos según los objetivos y el tipo de datos. Esto puede incluir técnicas de minería de datos, aprendizaje automático, estadísticas descriptivas, modelado predictivo u otras metodologías analíticas relevantes.
Interpretación de resultados: Una vez que se han aplicado las técnicas de análisis, se interpretan los resultados obtenidos. Se busca comprender las relaciones entre las variables, extraer conocimientos relevantes y responder a la pregunta o problema inicial planteado. Es fundamental analizar los resultados en contexto y asegurarse de que sean válidos y confiables.
Comunicación de resultados: Los resultados y las conclusiones del análisis deben comunicarse de manera clara y efectiva a las partes interesadas. Esto puede incluir informes, presentaciones, visualizaciones de datos y otros medios para transmitir la información de manera comprensible y accionable.
Toma de decisiones y acción: Finalmente, los resultados del análisis de datos se utilizan para tomar decisiones informadas y llevar a cabo acciones estratégicas. Los insights obtenidos pueden influir en políticas, estrategias empresariales, mejoras operativas, lanzamientos de productos, entre otros aspectos relevantes para la organización.
Es importante destacar que el proceso de analítica de datos no es lineal y puede implicar iteraciones y ajustes en cada etapa a medida que se obtienen nuevos conocimientos y se refinan las preguntas y los enfoques. Además, el uso de herramientas y tecnologías adecuadas puede facilitar y agilizar el proceso de analítica de datos.
Técnicas y herramientas de analítica de datos
Aquí exploraremos las diversas técnicas y herramientas utilizadas en la analítica de datos. Cubriremos áreas como minería de datos, aprendizaje automático, visualización de datos y estadísticas. Presentaremos ejemplos de casos de uso para cada técnica y proporcionaremos recomendaciones de herramientas populares en el campo.
Existen diversas técnicas y herramientas utilizadas en la analítica de datos para procesar, analizar y obtener conocimientos valiosos a partir de conjuntos de datos. A continuación, se presentan algunas de las técnicas y herramientas más comunes:
Técnicas de análisis de datos:
Minería de datos: Permite descubrir patrones, relaciones y estructuras ocultas en conjuntos de datos grandes y complejos.
Aprendizaje automático (Machine Learning): Se utiliza para desarrollar modelos y algoritmos que permiten a las máquinas aprender y tomar decisiones basadas en los datos.
Análisis estadístico: Involucra la aplicación de técnicas estadísticas para analizar y comprender los datos, incluyendo pruebas de hipótesis, análisis de regresión, análisis de varianza, entre otros.
Análisis de redes: Se enfoca en el estudio de las relaciones y conexiones entre entidades, utilizando técnicas como el análisis de grafos y la detección de comunidades.
Herramientas de análisis de datos:
Python: Lenguaje de programación ampliamente utilizado en análisis de datos. Cuenta con bibliotecas populares como NumPy, Pandas, Scikit-learn y TensorFlow.
R: Otro lenguaje de programación orientado al análisis de datos y estadísticas. Ofrece una amplia gama de paquetes y librerías especializadas en análisis estadístico y visualización de datos.
SQL: Lenguaje utilizado para la gestión y consulta de bases de datos relacionales. Es esencial para extraer datos de bases de datos y realizar consultas para el análisis.
Tableau: Herramienta de visualización de datos que permite crear tableros interactivos y presentaciones visuales de manera intuitiva.
Power BI: Plataforma de análisis de datos de Microsoft que facilita la visualización de datos, la creación de paneles interactivos y la generación de informes.
Apache Hadoop: Framework de procesamiento distribuido que permite el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos utilizando un clúster de servidores.
Apache Spark: Framework de procesamiento de datos rápido y distribuido que proporciona capacidades de procesamiento en memoria y procesamiento en tiempo real.
Estas son solo algunas de las técnicas y herramientas utilizadas en la analítica de datos. El conjunto de técnicas y herramientas seleccionadas dependerá de los requisitos del proyecto, los tipos de datos y los objetivos del análisis. Además, es importante tener en cuenta que el campo de la analítica de datos está en constante evolución, y continuamente surgen nuevas técnicas y herramientas que pueden ser relevantes para diferentes casos de uso.
Aplicaciones de la analítica de datos
En esta sección, nos enfocaremos en las aplicaciones prácticas de la analítica de datos en diferentes industrias. Exploraremos cómo se utiliza en marketing, salud, finanzas, logística, recursos humanos y más. También destacaremos los beneficios específicos que la analítica de datos puede aportar a cada sector.
La analítica de datos tiene aplicaciones en una amplia gama de industrias y disciplinas. A continuación, se presentan algunas de las aplicaciones más comunes:
Negocios y marketing: La analítica de datos se utiliza para comprender el comportamiento de los clientes, segmentar el mercado, predecir demanda, optimizar precios, realizar análisis de rentabilidad de productos y campañas de marketing, así como para mejorar la personalización de la experiencia del cliente.
Ciencias de la salud: En el campo de la salud, la analítica de datos se utiliza para el análisis de datos clínicos y biomédicos, el desarrollo de modelos predictivos para diagnóstico y pronóstico de enfermedades, la identificación de patrones en datos genómicos, el análisis de eficiencia en la atención médica y la gestión de la cadena de suministro farmacéutica, entre otros.
Finanzas y banca: La analítica de datos se aplica para detectar fraudes y actividades sospechosas, realizar análisis de riesgos crediticios, predecir el comportamiento del mercado financiero, optimizar carteras de inversión, realizar análisis de valoración y llevar a cabo análisis de satisfacción del cliente.
Gobierno y administración pública: En el sector público, la analítica de datos se utiliza para mejorar la eficiencia operativa, la gestión del tráfico y el transporte, el análisis de delitos y la seguridad pública, la planificación urbana, la optimización de recursos y la toma de decisiones basada en datos en diferentes áreas gubernamentales.
Investigación científica: La analítica de datos es esencial en la investigación científica, donde se utiliza para analizar datos experimentales, realizar modelado y simulaciones, identificar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos científicos y facilitar el descubrimiento de nuevos conocimientos.
Logística y cadena de suministro: La analítica de datos se aplica para optimizar la gestión de inventario, mejorar la eficiencia en la cadena de suministro, realizar pronósticos de demanda, identificar cuellos de botella y puntos de mejora en la logística, y optimizar rutas de transporte.
Redes sociales y análisis de sentimientos: La analítica de datos se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos generados en redes sociales, identificar tendencias, realizar análisis de sentimientos para comprender la opinión pública y mejorar la personalización de las interacciones en redes sociales.
Estas son solo algunas de las aplicaciones de la analítica de datos, y su uso se extiende a prácticamente todas las industrias y disciplinas en las que se generan y almacenan datos. La capacidad de extraer conocimientos significativos de los datos impulsa la toma de decisiones más informada, el descubrimiento de oportunidades y la mejora de procesos en diversos campos.
Tendencias y futuro de la analítica de datos
En esta sección, exploraremos las últimas tendencias en el campo de la analítica de datos. Discutiremos avances tecnológicos como el análisis en tiempo real, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas (IoT). También reflexionaremos sobre cómo la analítica de datos podría evolucionar en el futuro y cómo podría impactar nuestras vidas.
La analítica de datos está en constante evolución y se espera que siga creciendo en importancia en el futuro. A continuación, se presentan algunas tendencias y perspectivas para el futuro de la analítica de datos:
Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning): La integración de la IA y el aprendizaje automático en la analítica de datos permitirá el desarrollo de modelos más sofisticados y precisos. La IA y el aprendizaje automático permiten automatizar y agilizar el proceso de análisis, descubrir patrones más complejos y realizar predicciones más precisas.
Analítica en tiempo real: La capacidad de analizar datos en tiempo real permitirá a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y basadas en información actualizada. Esto será especialmente relevante en áreas como la detección de fraudes, la monitorización de la salud en tiempo real, la gestión de riesgos y la personalización en tiempo real.
Analítica de datos en la nube: La computación en la nube ofrece una mayor escalabilidad y flexibilidad para el análisis de grandes volúmenes de datos. La analítica de datos en la nube permite acceder a recursos de procesamiento y almacenamiento de datos de manera más ágil y eficiente, sin la necesidad de inversiones en infraestructura local.
Privacidad y ética en el análisis de datos: A medida que la cantidad de datos personales recopilados aumenta, se requiere una mayor atención a la privacidad y ética en el análisis de datos. Se espera que las regulaciones y normativas en torno a la privacidad de datos sean más estrictas, y las organizaciones deberán garantizar la protección de la privacidad de los individuos al realizar análisis de datos.
Visualización de datos interactiva: La visualización de datos será cada vez más interactiva y accesible, permitiendo a los usuarios explorar y comprender los datos de manera más intuitiva. Las herramientas de visualización de datos se volverán más sofisticadas, lo que facilitará la comunicación de resultados y hallazgos de manera más efectiva.
Integración de fuentes de datos diversas: Con el crecimiento de Internet de las Cosas (IoT) y la expansión de datos generados por diferentes fuentes, habrá una mayor necesidad de integrar y analizar datos de múltiples fuentes. La capacidad de combinar y analizar datos estructurados y no estructurados de manera eficiente se convertirá en un desafío importante.
Analítica de datos para la sostenibilidad y el bien social: Se espera que la analítica de datos juegue un papel clave en la búsqueda de soluciones para desafíos globales, como la sostenibilidad ambiental, la atención médica accesible, la seguridad alimentaria y otros problemas sociales. La analítica de datos se utilizará para identificar patrones y tendencias, predecir escenarios futuros y desarrollar estrategias para abordar estos desafíos.
La analítica de datos continuará evolucionando y desempeñando un papel cada vez más importante en diversas industrias y áreas de aplicación. La integración de tecnologías como la IA y el aprendizaje automático, el enfoque en la privacidad y ética, y la capacidad de análisis en tiempo real serán aspectos clave en el futuro de la analítica de
Conclusión: En nuestro blog de Analítica de Datos, hemos explorado los conceptos fundamentales, las aplicaciones prácticas y los desafíos éticos de este apasionante campo. Esperamos haberte proporcionado una visión clara de cómo la analítica de datos impulsa la toma de decisiones informadas y el crecimiento empresarial. Te invitamos a seguir explorando este fascinante mundo y a descubrir el poder de la información. ¡Únete a nosotros en nuestro próximo artículo para seguir aprendiendo sobre Data Analytics!
Mg. Ing Pablo Páez
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En algún momento de tu vida, lo más probable es que hayas hecho algunas compras en línea. Después de buscar disfraces de Halloween para tu perro (o gato, no juzgamos), ¿has notado que esos mismos anuncios te siguen a otros sitios web? Por espeluznante que suene al principio, está experimentando el remarketing en tiempo real. El remarketing se ha convertido en una herramienta muy útil para los especialistas en marketing digital porque la tecnología nos permite personalizar los esfuerzos publicitarios más que nunca.
¿Cómo funciona el remarketing?
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El remarketing es una herramienta que permite a las empresas volver a conectarse con los clientes que han mostrado interés en sus productos o servicios y recomendarles lo que más les puede gustar. Funciona agregando un fragmento de código a un sitio web, que luego coloca una cookie en los navegadores de las personas que visitan el sitio. Cuando esos mismos usuarios navegan por otros sitios web, los anuncios pueden dirigirse a ellos en función de su historial de navegación anterior.
Ahora veamos el remarketing puesto en acción. Por ejemplo, supongamos que su empresa vende zapatillas para correr. Después de que alguien visita su sitio web y explora una colección, se coloca una cookie en los artículos que le interesan. Después de eso, puede mostrarle anuncios dirigidos a esos zapatos en otros sitios web.
La diferencia entre remarketing y retargeting
Si bien es posible que escuche que los dos términos se usan indistintamente, tienen algunas diferencias distinguibles y se pueden usar al mismo tiempo como parte de una estrategia más amplia. Ambos conceptos han demostrado ser efectivos en sí mismos, pero es una combinación de los dos lo que producirá los mejores resultados.
Remarketing
Basado en la recopilación de datos, el remarketing funciona al tomar información conocida de los consumidores que ya pueden haber realizado una compra en el pasado y usar esos datos para enviar correos electrónicos de ventas más adelante. Es posible que la persona también se haya registrado para recibir correos electrónicos de ventas y esté abierta a recibir más información sobre un servicio o producto. El correo electrónico se puede usar para vender productos adicionales, informar a alguien sobre el lanzamiento de un nuevo producto o como un recordatorio para renovar un servicio que ha usado anteriormente.
Retargeting
Si bien la reorientación comparte el mismo objetivo que el remarketing, este concepto es más técnico y gira en torno a la recopilación de datos de navegación a través de cookies de los visitantes del sitio web que aún no han realizado una compra. Esto funciona con un tercero como Google y Facebook, cuya configuración de destino de anuncios se puede personalizar fácilmente. Las cookies actúan como una herramienta que recopila el historial de navegación de Internet de un usuario y se pueden dividir en dos tipos de interacciones.
En el sitio: esta interacción reorienta a las personas después de que ya hayan visitado el sitio web de la marca, incluida la búsqueda de productos o servicios específicos. Este tipo de retargeting es el más efectivo, ya que la persona ya expresó interés en su marca y la buscó activamente.
Fuera del sitio: esta interacción reorienta a las personas que han expresado interés en su marca, pero no directamente a través del sitio web. Esto podría significar que otra parte está involucrada, como una red social . Un ejemplo podría ser la persona que visita la página de Facebook de la marca, y desde allí, los anuncios se reorientan.
Aunque Google hizo olas en 2020 al anunciar que dejaría de admitir cookies de terceros para 2022, la eliminación ha pasado por numerosas iteraciones y dejó a muchos especialistas en marketing preguntándose si tendrá tanto impacto en el gran esquema de las cosas. Después de todo, tanto Firefox como Safari han bloqueado muchos tipos de cookies desde 2014, por lo que hace tiempo que muchas estrategias han dado cuenta de los cambios propuestos .
Cómo anunciar usando remarketing
Las grandes plataformas pueden generar grandes resultados al implementar el remarketing. Entonces, ¿cómo haces publicidad con él? Empieza por los más conocidos:
Red de Display de Google
La Red de Display de Google le permite colocar sus anuncios en miles de sitios web que son relevantes para sus productos y servicios. Al mostrar anuncios en computadoras de escritorio y dispositivos móviles, puede llegar a una gama más amplia de clientes potenciales. (¡Yay por más ventas!)
Youtube
Dado que YouTube ya es una plataforma poderosa para anuncios, es un excelente caldo de cultivo para el remarketing. Puede implementar anuncios en la red de YouTube, que se reproducirán antes de ciertos videos. Esto le da a su marca la oportunidad de estar frente a más clientes potenciales mostrándoles un anuncio de video más dinámico para su producto o servicio.
Publicidad en Facebook
Con Facebook, puedes ser un poco más personal que los otros dos. Dado que Facebook sabe tanto sobre sus usuarios, puede dirigir anuncios fácilmente a los visitantes que ya han visitado su sitio web o que han utilizado categorías de productos específicas.
Los beneficios simples pero significativos del remarketing
Aumenta el recuerdo de la marca: después de ver los anuncios varias veces, las personas que visitaron su sitio pero no realizaron una compra tendrán más posibilidades de recordar su marca una vez que estén listas para comprar.
Tasa de éxito: dado que el remarketing y la reorientación ofrecen un mensaje de marketing más personalizado, tienen un mayor potencial para la generación de clientes potenciales en comparación con los anuncios que no están orientados. Esto puede ayudar a aumentar las conversiones, o la velocidad a la que un cliente potencial interactúa con los anuncios, para ayudar a impulsar las ventas.
Rentable: el remarketing es una excelente estrategia debido a sus tarifas de bajo costo por impresión (CPM), que le permiten obtener el máximo valor de cada dólar gastado . También le permite realizar un seguimiento de las conversiones de cada campaña para que pueda ampliar las exitosas y eliminar las que no funcionan.
Cosas que NO se deben hacer al hacer remarketing
El remarketing realmente es un acto de equilibrio, así que aquí es donde se complica. El compromiso con un comprador potencial es importante para mantener su interés, pero el remarketing en exceso puede tener exactamente el efecto contrario. Demasiada exposición puede molestar a un cliente potencial y dejarlo con una impresión negativa de la marca. Entonces, cuando su marca decida adoptar el remarketing, aquí hay una lista de lo que no debe hacer:
Aplicaciones móviles de bombardeo
Cuando los usuarios abren un anuncio en su teléfono, generalmente tienen una misión. Pueden estar tratando de reproducir música, agregar filtros a una foto o crear una lista de tareas para el día. De cualquier manera, programar su anuncio para que aparezca en las aplicaciones móviles puede causar algunas quejas al usuario si no tiene la mentalidad de comprar. Dado que las pantallas de los teléfonos son más pequeñas que las de las computadoras tradicionales, el anuncio puede cubrir una gran parte de la aplicación móvil, lo que genera frustración y clics accidentales que no generan ventas.
Mostrar artículos que ya han comprado
El objetivo del remarketing es mantener el interés para realizar una venta. Si la venta ya se ha realizado, es probable que el comprador no haga clic en otro anuncio con los mismos artículos que ya tiene, lo que genera una pérdida de tiempo y dinero. El seguimiento de los artículos no comprados y comprados ayuda a asegurarse de que el cliente vea algo nuevo que tal vez quiera comprar.
Sea agresivo con los artículos del carrito
Empujar constantemente los artículos que alguien ha puesto en su carrito también tiene el poder de rechazarlos. Aunque está claro qué elementos le intrigan a la persona, ver demasiado esos elementos puede causar una pérdida de interés. Una cosa es tratar de recordárselo, pero otra cosa es si esos anuncios dirigidos comienzan a aparecer, lo que podría llamarse «acosador».
Error al excluir contenido sensible
Este “no hacer” de remarketing es quizás uno de los más importantes, ya que ayuda a garantizar que un anuncio reorientado para su marca no parezca insensible junto con cierto contenido. Internet es un lugar complicado lleno de temas, conversaciones y contextos delicados que pueden ser difíciles de medir solo con palabras clave. Por ejemplo, si su empresa vende herramientas de jardinería, una de sus palabras clave probablemente sea jardín. Pero, digamos que hay un artículo que explica un trágico accidente que ocurrió en un centro de jardinería, no querrá que su anuncio aparezca junto con ese mismo artículo. Esto podría parecer insensible a la persona que lo lee y dejar un impacto negativo en la forma en que ven la reputación de la marca.
¡Empecemos!
Internet es verdaderamente un lugar mágico. Puede comprar cualquier cosa con solo hacer clic en un botón, lo que significa que existe la oportunidad de influir. Al usar el remarketing, puede continuar conectándose con los visitantes del sitio web, hasta que se conviertan en clientes potenciales y los clientes potenciales se conviertan en ingresos.
En One Page Agency, lo sabemos mejor. Para obtener más información sobre cómo aumentar el conocimiento de la marca y las conversiones de su empresa, conéctese con nosotros.
La crianza de clientes potenciales es el proceso de educar y construir relaciones con clientes potenciales hasta que estén listos para comprar. Al prestar atención a las necesidades y preguntas, lidere los trabajos de crianza para generar confianza y conexión con compradores potenciales y puede ser una forma efectiva de aumentar el retorno de la inversión (ROI). El proceso de crianza de clientes potenciales generalmente comienza con una oferta de alto nivel, que destaca un incentivo de por qué el comprador potencial debería estar interesado. A partir de ahí, puede mover a los prospectos a través de los siguientes pasos que incluyen ofertas más personalizadas y relevantes.
Cómo funciona
Si alguna vez ha realizado una compra en línea, lo más probable es que haya investigado un poco antes de encontrar el ajuste perfecto. La mayoría de las ventas no ocurren después de la primera interacción de un comprador potencial con una marca. A medida que la crianza de prospectos continúa a lo largo del ciclo de vida del cliente, los especialistas en marketing pueden mantenerse conectados con los prospectos regularmente mientras monitorean sus intereses e historial de participación. Esto ayuda a los especialistas en marketing a recopilar información crítica sobre qué activos resuenan mejor con cada contacto para que puedan adaptar los mensajes futuros en consecuencia. Aquí hay una forma más sencilla de comenzar a abordar la crianza de clientes potenciales:
establecer una meta
Encuentra tu audiencia
Adapte el contenido al posible comprador
Medir el éxito del plan y ajustar
Mejores prácticas para la crianza de prospectos
La crianza de clientes potenciales es ideal para los especialistas en marketing B2B y B2C que buscan establecer relaciones con los clientes para influir en las decisiones de compra. Los especialistas en marketing que pueden comunicar de manera efectiva por qué su producto o servicio es importante para los clientes actuales y futuros tienen la mejor oportunidad de desarrollar relaciones duraderas con los clientes. Algunas mejores prácticas incluyen:
Puntaje de prospectos: consiste en crear un plan de puntaje único para ayudar a determinar qué tan fuerte es el prospecto. La puntuación de clientes potenciales consiste en asignar puntos a diferentes factores que son importantes para el éxito general del cliente potencial y/o de la empresa individual. Los ejemplos incluyen datos demográficos, presupuesto, cronograma y/o el interés general de un comprador.
Distribución multicanal: abrir más canales de comunicación entre usted y un comprador es una gran herramienta a la hora de construir relaciones. El contenido distribuido a través de correos electrónicos, sitios web y redes sociales amplía el potencial para nutrir a una audiencia y ganar compradores potenciales.
Personalización: adaptar el contenido a una determinada audiencia es otra forma de atraer compradores potenciales. Los correos electrónicos personalizados y otro contenido ayudan a construir conexiones más fuertes al intrigar al comprador y mantener el contenido memorable.
Seguimientos: Hacer seguimiento con una audiencia o comprador asegura que la relación no se olvide. Las necesidades o preguntas tranquilizadoras ayudan a mantener al cliente comprometido, interesado y confiado en la marca.
Sistema de automatización: la implementación de un sistema de automatización de marketing puede ayudar a que el proceso de nutrición de clientes potenciales sea más fácil y eficiente. Cosas como mensajes y correos electrónicos personalizados se pueden enviar automáticamente a un posible comprador o audiencia para continuar con la conexión.
Qué hace que la nutrición de leads sea una herramienta valiosa
Hay muchos beneficios asociados con la crianza de clientes potenciales, que incluyen un mayor retorno de la inversión, costos de marketing reducidos por venta, menor rotación de listas de distribución, mejores tasas de conversión de tráfico del sitio web a clientes potenciales y mejor posicionamiento para las ventas. También puede ayudarlo a recopilar información crítica sobre su mercado objetivo que lo ayudará a informar la hoja de ruta de su producto y la estrategia comercial general para avanzar.
La crianza de clientes potenciales también ayuda a educar a otros sobre sus ofertas, lo que puede ayudarlo a cerrar ventas en el futuro. Por ejemplo, una campaña de crianza de clientes potenciales adaptada a los intereses de un cliente potencial podría allanar el camino para una demostración formal o una prueba del producto. De esta manera, los especialistas en marketing pueden aumentar las tasas de conversión y las ventas al mantenerse en contacto con los prospectos a lo largo de su proceso de compra, no solo en la etapa inicial de conocimiento.
Superar obstáculos comunes
Con cada gran idea vienen los desafíos, ¿verdad? La crianza de clientes potenciales puede ser complicada, ya que el éxito con cada comprador potencial puede basarse en varios factores. Sin embargo, existen algunas estrategias para superar los obstáculos comunes en la crianza de prospectos.
Primero, investigar lo suficiente es clave
Si no está seguro de cuál es el mejor contenido para elegir para avanzar con la crianza de clientes potenciales, elabore una estrategia en torno a la información que puede recopilar. Elegir el mejor contenido requiere comprender verdaderamente a su público objetivo y qué es lo que más les interesa aprender. Además de hablar directamente con un comprador potencial, los estudios de casos son una forma maravillosa de obtener información sobre lo que pueden estar buscando.
A continuación, conocer el momento (y la forma) adecuados para realizar el seguimiento
El método de seguimiento más efectivo depende en gran medida de la industria y la audiencia. Si un comprador potencial tiende a comunicarse mejor a través del correo electrónico, centrarse en esa línea de comunicación puede ayudar a conseguir la venta. Además, desea comunicarse de una manera que no rechace a los posibles clientes. Si la comunicación es demasiado frecuente, puede volverse abrumadora y llevarlos a otra parte. Si falta comunicación, puede romper la confianza y socavar el compromiso con el comprador potencial.
Por último, escribir contenido que no sea demasiado genérico.
Como se mencionó anteriormente, la personalización puede hacer maravillas para intrigar a un posible cliente. Si los materiales de marketing no están orientados hacia las necesidades individuales del comprador, es posible que no funcionen para mantener el interés y la posibilidad de la venta se desvanece.
¡Aquí en One Page Agency, somos los expertos en impulsar negocios! ¡Al ayudar a las organizaciones a implementar la crianza de clientes potenciales, hemos visto que las ideas se convierten en clientes potenciales y los clientes potenciales se convierten en clientes! Si está interesado en obtener más información sobre la crianza de clientes potenciales y cómo puede funcionar para su empresa, manténgase en contacto aquí.
El contenido es un elemento importante de toda campaña de marketing, ya sea el texto que transmite los elementos clave de la identidad y las ofertas de su marca o el diseño que capta la atención de la audiencia y mantiene su interés. Pero crear ese contenido es solo un componente de una campaña exitosa. Sin una llamada a la acción convincente, incluso el mejor contenido tendrá dificultades para ofrecer resultados significativos de marketing y ventas.
¿Qué es una llamada a la acción (CTA)?
Una llamada a la acción, también conocida como CTA, se utiliza para alentar a los visitantes del sitio web a tomar medidas sobre un elemento específico. Los CTA pueden tener la forma de un botón, enlace, gráfico o cualquier otro elemento visual que pueda crear movimiento y guiar a los visitantes para que realicen la acción deseada.
Un sitio web o correo electrónico a menudo incluye múltiples CTA, y cada uno tiene un propósito específico. Por ejemplo, una empresa puede tener una CTA de «Solicitar una cotización» para alentar a los visitantes a ponerse en contacto para obtener más información y una CTA de «Registrarse» para que los clientes potenciales se suscriban a su lista de correo.
4 razones para usar una llamada a la acción
Hay varios objetivos clave detrás del uso de CTA en un sitio web, publicación social o correo electrónico. El CTA representa una escalada en el viaje de un cliente potencial que lo acerca a una transacción de algún tipo. Idealmente, una CTA representa una inversión de riesgo relativamente bajo en el tiempo y la energía del usuario. Están lo suficientemente interesados como para mantener el compromiso, lo que le brinda la oportunidad de compartir más detalles sobre los beneficios que puede ofrecerles.
1. Crear clientes potenciales
La mayoría de las empresas utilizan las llamadas a la acción como herramienta de generación de leads. La conversión en una CTA incluida con un anuncio de búsqueda pagado o una página de sitio web solicita a la persona que proporcione su correo electrónico a cambio de algo de valor (generalmente una pieza de contenido o una demostración de producto). Luego, el correo electrónico se agrega a una lista de clientes potenciales potenciales, lo que le permite comunicarse con ellos directamente en el futuro con campañas de marketing más específicas . Dado que el correo electrónico sigue proporcionando el mejor ROI de cualquier herramienta de marketing (alrededor de $ 36 por cada $ 1 gastado), crear una lista sólida de posibles clientes potenciales es una de las mejores maneras de mantener su canal de ventas abastecido con prospectos calificados.
2. Haz una venta
La naturaleza directa de los CTA los hace ideales para incitar a los clientes a realizar una compra en ese mismo momento. Un simple clic en un enlace puede poner a los clientes potenciales en contacto directo con un representante de ventas o ayudarlos a realizar una compra al instante. Este enfoque es especialmente efectivo cuando se promocionan ofertas especiales u ofertas por tiempo limitado. Crear un anuncio que le cuente a alguien todo sobre el increíble descuento que ofreces es un gran comienzo, pero sin una llamada a la acción que los conecte con esa oferta, es probable que sigan adelante y se olviden de hacer un seguimiento más adelante.
3. Agilice el viaje del comprador
En una nota similar, los CTA son un medio efectivo para simplificar el viaje del comprador en general . Pueden conectar a alguien con su sitio web con un solo clic, lo que les permite pasar directamente de la fase de conocimiento de su viaje a la consideración. Esto puede ser especialmente útil cuando se trata del contenido de su sitio web. Si tiene una página pilar informativa que detalla todos los beneficios de un producto o servicio en particular, pero luego no proporciona una CTA que conecta a alguien a partir de la información que ha proporcionado a una página donde puede realizar una compra, las posibilidades de que distraerse en otra página o no poder determinar a dónde ir a continuación son mucho más altos.
4. Crear conciencia de marca
Las organizaciones gastan millones para desarrollar mensajes de marca convincentes que animen a los clientes a ver a la empresa bajo una luz particular y asociarla con valores específicos. Desafortunadamente, gran parte de ese dinero se desperdiciará si nadie ve ese mensaje. Si ha rediseñado su sitio web o ha generado contenido que se alinea con una identidad de marca nueva o actualizada, los CTA son una herramienta eficaz para llamar la atención sobre su nueva marca brillante .
Creación de una llamada a la acción
El botón CTA debe ser el último elemento que vean tus visitantes antes de completar una acción o aceptar tu oferta, por lo que es crucial asegurarse de que sea claro y se destaque. También deberá probar diferentes variantes para ver qué funciona mejor para su sitio. La combinación de colores y la ubicación de los botones también pueden marcar una gran diferencia en términos de cuán efectivas son tus llamadas a la acción.
Una buena regla general al crear CTA es mantenerlos concisos, procesables y fáciles de entender. Esto ayudará a aumentar la probabilidad de que los visitantes completen la acción deseada. En otras palabras, si desea que las personas den su dirección de correo electrónico a cambio de algo de valor, como un libro electrónico gratuito, asegúrese de que el CTA sea claro sobre lo que sucederá a continuación. La falta de claridad corre el riesgo de una alta tasa de rebote, lo que perjudica los esfuerzos de SEO con el tiempo.
Cuando se trata de llamadas a la acción, no existe una solución única para todos. Lo que funciona para un sitio web puede no ser tan efectivo para otro. Después de todo, no esperaría ver los mismos tipos de CTA utilizados en un sitio web B2B que en un sitio minorista de consumo. La mejor manera de determinar qué funcionará para su negocio es probar diferentes CTA y ver cómo responden los visitantes. Cuantos más datos tenga sobre lo que funciona mejor, más fácil será perfeccionar la combinación correcta que le proporcione resultados.
5 consejos para crear una fuerte llamada a la acción
Hay algunas prácticas recomendadas que debes tener en cuenta al escribir y diseñar tus CTA. Aunque constituyen solo un pequeño componente de sus esfuerzos de marketing, son los vínculos que mantienen unida toda la estrategia. Una campaña que de otro modo sería notable puede no cumplir con las expectativas si tus llamadas a la acción no están al mismo nivel.
1. Sea breve
Cuando alguien lee la CTA, ya sabe acerca de tu producto o servicio (o quiere saber más). La CTA no es el lugar para golpearlos con más información. Una llamada a la acción eficaz expresa su punto de forma sucinta y directa. Algo más que unas pocas palabras suele ser demasiado largo y es posible que ni siquiera se reconozca como un llamado a la acción.
2. Usa verbos de acción
Es una «llamada a la acción», no un «botón que se puede presionar si lo desea». El término en sí contiene un mensaje explícito (una «llamada») para hacer algo (una «acción»), por lo que debe comenzar sus CTA con verbos de acción siempre que sea posible. Comenzar la llamada a la acción con verbos de acción como «llamar», «unirse» o «comprar» alienta al lector a realizar una acción directa.
3. Sea claro (y honesto)
Si bien usar un verbo de acción es importante, no descuides el resto del texto de la llamada a la acción. Un buen CTA deja muy claro qué acción se supone que debe tomar el lector. Esto es especialmente importante cuando se utiliza más de un CTA. Tampoco querrás engañar a nadie dándoles una impresión equivocada sobre a dónde los llevará el enlace. Si alguien se convierte en una llamada a la acción en busca de más información y termina en una página aparentemente no relacionada con muchas ventas, es posible que se lleve una mala impresión de su marca.
4. Proporciona valor
Los CTA más efectivos brindan un alto valor con un bajo riesgo. Esto se debe a que es más probable que las personas hagan clic en un CTA cuando saben que obtendrán algo a cambio de nada más que unos momentos de su tiempo (y tal vez alguna información de contacto). El contenido asociado con la CTA debe dejar en claro este valor, pero asegúrese de que el mismo mensaje se transmita en la propia CTA. Una página web o un correo electrónico que promocione un libro electrónico, por ejemplo, debe terminar con una llamada a la acción del tipo «Lea las estadísticas», «Obtenga el libro electrónico» o «Descargue el informe», que les dice a los lectores lo que obtendrán cuando hagan clic. el enlace.
5. Hazlo estallar
La mejor redacción del mundo no servirá de mucho para una llamada a la acción si nadie se da cuenta. Un gran diseño es esencial para ayudar a diferenciar un CTA del resto del contenido para que llame la atención de la audiencia. Los colores brillantes y el uso creativo de espacios en blanco se utilizan con frecuencia para hacer que los CTA se destaquen y brinden indicaciones claras de dónde los lectores deben centrar su atención y tomar su próxima acción.
¿Tus CTA necesitan una actualización?
Las llamadas a la acción exitosas no ocurren por accidente. Son el resultado de una cuidadosa consideración y, a menudo, se desarrollan como parte de una estrategia de contenido mucho más amplia que piensa en cómo encajarán los diferentes elementos de la campaña. Como agencia de marketing de servicio completo , el equipo de One Page Agency tiene mucha experiencia en el desarrollo de potentes CTA que ayudan a generar resultados que impulsan el crecimiento empresarial.
¿Un poco demasiado? Tal vez sea así, pero notarás que seguimos muchas de las reglas descritas anteriormente con este pequeño CTA improvisado. Hay un verbo de acción, va directo al grano, y está claro lo que vas a obtener cuando hagas clic en él (lo que deberías hacer).
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