La inteligencia artificial en marketing se puede utilizar cada vez más, superando la época en la que se decía: “La mitad de mi presupuesto publicitario se desperdicia; el problema es que no sé cuál es esa mitad”. Frase atribuida a John Wanamaker (1838-1922). Avanzando rápidamente a nuestros días, muchas empresas aún luchan con este obstáculo.
Dado el contexto organizacional, es normal que las pequeñas empresas no midan sus iniciativas de marketing más allá de los clics, impresiones y, a veces, ventas evidentes, ya que realizan campañas aisladas y de esta manera se las arreglan, pero no cuentan con procesos operativos para medir.
A pesar de este contexto de las pequeñas empresas, las compañías medianas y grandes se aseguran de configurar sus sistemas para recopilar datos y decidir con información más estructurada En este caso, no hay excusa, ya que Google Analytics 4 (la edición estándar gratuita) permite una configuración que, si se hace de manera profesional, posibilita mantenerse al día con estos nuevos tiempos (midiendo todas las campañas que interactúan en el sitio web y la app, tales como:
– Fuentes de tráfico y campañas
– Páginas más vistas e interactuadas
– Contexto de los artículos vistos y vendidos (usando comportamiento y más datos sobre el contexto de la acción, por ejemplo: tamaño, color, temperatura)
– Permitir ofrecer al cliente lo que busca a través de la integración con Google Marketing Platform (Google Ads)
– Análisis sofisticado del viaje del consumidor y la posibilidad de segmentar y crear audiencias. (Personas que compraron un tipo determinado de artículos)
Lamentablemente, al migrar de Google Analytics Universal Edition a Google Analytics 4, muchas configuraciones y funcionalidades se relegaron a un tercer plano y, a veces, se olvidaron, por otro lado, no se consideró la formación de los usuarios. Por esta razón, los usuarios no están familiarizados con el potencial de la herramienta, encuentran la plataforma extraña y, al no tener una configuración profesional, tienen problemas con los ajustes y se pierden.
Pero para avanzar hacia la madurez digital, necesitamos empezar con lo básico, es decir, una configuración sólida y documentada (usando dataLayer) que sea adecuada para la organización y los cambios y evoluciones que se necesiten en el futuro.
De esta manera, en lugar de solo usar lo que permite Google Analytics 4, y especialmente utilizando la predicción de abandono y la probabilidad de compra para sitios web de comercio electrónico (ver lo que proponemos en nuestro marco de marketing impulsado por datos) que permite evolucionar por etapas y con consistencia.
En una de estas etapas, utilizamos Google Analytics 4 para realizar una exportación directa a Google BigQuery, que es un almacén de datos que permite recopilar datos brutos de Google Analytics 4. Usando esta funcionalidad, podemos usar los datos integrados entre los datos del sitio web con el CRM y otras fuentes de datos. Podemos modelar los datos para diferentes objetivos comerciales permitiendo una mejor eficiencia de medios. Algunos de estos objetivos pueden ser:
– La puntuación de leads permite obtener valor a través de la interacción e interés en ciertas páginas y acciones.
– Análisis de cesta de mercado, permite unir artículos que se venden más juntos.
– Frecuencia de compra y la posibilidad de comprar el artículo sugerido.
– Por reglas de negocio (queja, lista de mal pagador)
– Clientes de alto valor con potencial de abandono.
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- Formación en Google Analytics 4
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