Los mejores equipos de marketing utilizan los datos para generar resultados. A continuación, presentamos cinco análisis que tu equipo puede utilizar para comprender el comportamiento del usuario y el rendimiento de la campaña.
El marketing ha experimentado una evolución en los últimos años con el crecimiento de las plataformas publicitarias. La inversión publicitaria es cada vez más cara y el acceso a los datos es cada vez más fácil, lo que lleva al surgimiento de una variedad de herramientas de automatización de marketing y softwares de análisis para ayudar a los equipos de marketing a ejecutar más campañas basadas en datos.
Pero, ¿qué separa a los grandes equipos de marketing de los buenos equipos de marketing?
Un buen equipo de marketing prueba el texto y las imágenes, utiliza datos como la página vista, apertura y unsubscribes y realiza un seguimiento UTM para comprender y optimizar mejor sus campañas. Optimizan la parte superior de su funnel para generar más visitas y suscripciones.
Un gran marketing hace todas esas cosas y TAMBIÉN aprovecha el producto, los datos y la ingeniería para transformar la experiencia del cliente a través de la personalización. No solo miden la conversión, sino que comprenden qué impulsa la conversión y la retención del funnel. Los grandes equipos de marketing rastrean las métricas de comportamiento a lo largo del tiempo para mejorar el ROI de sus campañas.
La reciente campaña “Whopper Detour” de Burger King es un gran ejemplo de lo que es posible hoy en día para los grandes equipos de marketing que aprovechan las tecnologías modernas de productos y análisis para crear campañas que generan un impacto a largo plazo. La campaña desbloqueó una oferta especial de Whopper para los usuarios que se acercan a menos de 200 metros de McDonalds, generó 1 millón de descargas de la app de Burger King y provocó el mayor aumento de visitas a BK en los últimos 5 años. El CMO de Burger King, Fernando Machado, compartió en este artículo detrás de escena cómo usaron un tech stack de tecnología completo para lograr esto. Utilizaron Amplitude para medir el comportamiento y los mensajes de destino, Braze para enviar notificaciones automáticas, Radar para geofencing, mParticle para enviar datos a todas estas plataformas y Branch para deep linking.
Estas son solo algunas de las muchas oportunidades que tienen los equipos de marketing para utilizar datos de comportamiento para aumentar el ROI de sus campañas y crear un impacto comercial real.
Con cada caso de uso a continuación, destacaremos cómo los especialistas en marketing pueden obtener estos conocimientos profundos y de comportamiento con Amplitude. También puede ver todos estos casos de uso en Amplitude aquí.
Los buenos equipos de marketing se enfocan en optimizar la parte superior de su funnel y crear hábitos a través de descuentos para aumentar el LTV, pero cuando no logran generar resultados, no saben por qué fallan. Los grandes equipos de marketing utilizan la analítica para comprender los bottlenecks en su funnel y para comprender POR QUÉ ciertos grupos de nuevos usuarios se están convirtiendo y por qué otros abandonan.
Esto permite que un gran equipo de marketing se dé cuenta de que a veces el bottleneck es el producto y no pueden crear un hábito porque los usuarios no tienen una manera fácil de realizar una determinada acción. Por ejemplo, un equipo de marketing de comercio electrónico intenta crear compradores habituales mediante la entrega de descuentos para aumentar el LTV, pero no puede crear un hábito. A través del análisis de productos, descubren que el bottleneck es que no existe una manera fácil de crear un pedido repetido. Luego, prueban su hipotesis enviando por correo electrónico el último pedido a los usuarios y utilizando los datos para influir en el equipo del producto para mejorar la experiencia del cliente, haciendo que las campañas futuras sean más efectivas.
Si bien los buenos equipos de marketing utilizan la atribución web para comprender qué canales se han convertido mejor, los grandes equipos de marketing no solo miran qué canales llevaron a nuevos usuarios, sino que también van un paso más allá al preguntarse qué canal atrajo a los usuarios que terminaron quedándose y reteniendo durante mucho tiempo, aportando más LTV para la empresa.
Si bien los buenos equipos de marketing aprovecharán la potente orientación de Facebook y las audiencias similares en función de los clics/signups, los grandes equipos de marketing utilizan Amplitude para descubrir usuarios avanzados adquiridos a través de campañas y exportar estos usuarios a través de cohorts a sus herramientas de marketing como audiencias similares a Facebook para optimizar su gasto publicitario.
Si bien los buenos equipos de marketing ejecutan campañas de lifecycle engagement para volver a involucrar a los usuarios activos e inactivos en función de las propiedades del usuario, como la edad y la ubicación, los grandes equipos de marketing utilizan Amplitude para orientar a los usuarios en función no solo de las propiedades del usuario, sino también de las acciones clave que han realizado en el producto.
Por ejemplo, una empresa puede enviar una notificación de inserción a través de Braze (u otra herramienta de marketing engagement) para enviar mensajes a los usuarios que se registraron en su aplicación en la última hora pero se fueron antes de tomar una acción clave (reproducir una canción o hacer su primera publicación, por ejemplo). Con Amplitude +, una herramienta de marketing engagement, los grandes especialistas en marketing pueden crear una cohort en Amplitude y hacer que ese grupo específico de usuarios reciba automáticamente un correo electrónico o una notificación push que les incentive que reproduzcan esa primera canción o creen esa primera publicación.
Ya sea una campaña de adquisición, lifecycle o engagement; Amplitude permite a los especialistas de growth marketing ejecutar fácilmente pruebas A / B para ver el impacto de sus campañas contra un grupo de control o comparar diferentes versiones de una campaña. El análisis de funnel de Amplitude ayuda a los especialistas en marketing a saber si el impacto de su prueba es estadísticamente significativo y les permite ver rápidamente cómo una campaña experimental puede afectar no solo la conversión de un grupo de usuarios, sino también su rigidez y retención.
