El Blog de Darwin Social Noise.

17/10/19

Tristán Elósegui. La importancia del dashboard en una estrategia de marketing

tristanelosegui.com

El pasado 11 de octubre tuve el honor de participar en los desayunos formativos que Darwin Social Noise ofrece a sus empleados cada viernes. 

Conozco la agencia desde hace muchos años y para mi es una gozada volver a entrar en contacto con ellos con este motivo.

El objetivo global de mi presentación era transmitir la importancia del uso del dato en la toma de decisiones en el contexto de una estrategia de marketing. Para ello utilicé el dashboard como vehículo de comunicación.

 

¿Qué es un dashboard?

Parece una pregunta obvia, ¿no? Todos manejamos cuadros de mando e informes para tomar decisiones (o al menos deberíamos), pero una cosa es tenerlo y otra muy diferente es que este sea el adecuado para las personas que tienen que tomar decisiones.

Resumido en tres puntos un dashboard es:

  1. Una representación gráfica de las principales métricas de negocio.
  2. Su objetivo es propiciar la toma de decisiones para optimizar la estrategia de la empresa.
  3. Debe transformar los datos en información y estos en conocimiento para el negocio.

Tres cosas sencillas, pero que pocos dashboards que haya visto cumplen. Con las métricas adecuadas tenemos una visión clara del contexto y podemos transformar los datos en conocimiento para la empresa. Un error en esto, y tenemos un conjunto de datos que no nos lleva demasiado lejos.

 

¿Qué necesitamos para hacer un buen análisis?

En las empresas se suele tratar de resolver los problemas con la analítica digital con una herramienta de medición potente. 

Yo siempre he apostado por empezar de menos a más. Lo primero es empezar por tener a personas cualificadas que sepan hacer las preguntas correctas. Y cuando hayamos llegado al límite de la herramienta inicial, es el momento de plantearse nuevos escenarios.

Del lado del negocio necesitamos tener claros:

  • Objetivos y KPIs por etapa del purchase funnel.
  • Macro y micro conversiones: macro (objetivo final) y micro conversiones (hechos objetivos medibles que nos hablen de la intención de compra de nuestra audiencia).
  • Información de contexto de la estrategia para realizar un análisis correcto.

Y desde el punto de vista más técnico:

  • Personal cualificado: la regla no escrita es que de cada 100€ invertidos en medición, 90 € sean en personas y 10 € en herramientas.
  • Debemos contar con datos de calidad. Entendida como datos fiables.
  • Cuadro de mando: definición, implementación técnica e integración de fuentes de datos.

Un cuadro de mando debe mostrarnos el camino a seguir, debe identificar los puntos fuertes y débiles de nuestra estrategia y ayudarnos a tomar decisiones al momento.

Además un cuadro de mando SIEMPRE, debe ir de lo global a lo específico. Debe contarnos una historia que, partiendo de las KPIs más importantes, nos lleve hasta el origen del problema o del éxito, para solucionar los primeros y potenciar los segundos.

 

¿Cómo podemos aportar valor con nuestro análisis?

Para conseguirlo nos basamos en tres puntos:

  1. Visualización correcta: la persona que tienes que tomar las decisiones tiene que saber interpretar los datos que está viendo. Si no hemos hecho todo el trabajo para fallar en el último momento.
  2. Correcta selección métricas: no solo debemos describir lo que ocurre en el área de análisis, sino que debemos hacer un puente entre la visión global y nuestra área de actividad. Además debemos buscar esas métricas que la persona a la que destinamos el cuadro de mando utiliza en su día a día. Es la forma de aportar un valor extra y asegurarnos de que va a consultar el dashboard.
  3. Analiza, no describas: el análisis debe explicar qué ha ocurrido, por qué, qué vamos a hacer para mejorar y cuáles son los resultados esperados si siguen nuestras indicaciones. Describir los datos, no aporta valor.

Siguiendo estos pasos básicos, nos permitirá conseguir el objetivo inicial: tomar las mejores decisiones posibles, transformando el dato en conocimiento,… en definitiva, aportando valor con nuestro análisis y no confusión por exceso de datos o errores en alguno de los puntos descritos.

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