Cómo asegurar la calidad de datos para impulsar campañas de marketing eCommerce efectivas

El ecosistema eCommerce actual está sobresaturado con la competencia, por lo que las campañas de marketing se han convertido en la piedra angular para impulsar las ventas, mejorar la visibilidad de la marca y  fomentar la participación y fidelidad de los usuarios. Pero, hay que tener en claro que la calidad y la integridad de los datos es lo que asegura que las campañas sean exitosas.

Hoy queremos darte algunos tips que te ayudarán a evitar errores, garantizando así que tus próximas campañas de marketing se basen en datos de calidad. Para esto, puedes apoyarte en herramientas disponibles en el mercado, como el caso de Trackingplan, una solución de observabilidad automatizada que te permite identificar y corregir rápidamente cualquier problema en la atribución de tus campañas antes de que afecte tus conversiones.

Impacto en el rendimiento de campañas de marketing

El rendimiento de las campañas no se limita solo al performance, pues vivimos en un mundo donde es cada vez más difícil medir y atribuir los resultados del tráfico que llevan los diferentes canales a tu sitio web, así como configurar y contar con datos coherentes en Google Analytics. 

La efectividad y el éxito de nuestras campañas depende en gran medida de la calidad y la integridad de los datos subyacentes, ya que estos nos van a permitir atribuir de manera correcta y precisa el verdadero coste de adquisición (CPA) y el retorno de la inversión publicitaria (ROAS), y por otro lado nos van a dar insights fidedignos con los que optimizar y personalizar las experiencias de nuestros usuarios. Para ello, es necesario considerar:

Atribución

Una de las cosas más importantes que debe entender un marketer es cuales son los canales que generan tráfico más cualificado a nuestro sitio web.

En este sentido, los modelos de atribución son cruciales para determinar qué interacciones, canales y puntos de contacto son los más efectivos para generar más conversiones, lo que nos permite comprender que tan efectivas son nuestras estrategias. 

Una buena atribución nos permite asignar créditos de manera precisa, entender el impacto de cada campaña y canal, y tomar decisiones más informadas para mejorar la efectividad de nuestras siguientes campañas de marketing. Por el contrario, una mala atribución puede dar paso a interpretar erróneamente como los diferentes canales trabajan en conjunto para impulsar las conversiones, dejándonos ‘a ciegas’ sobre dónde invertir o en qué canales asignar nuestros recursos.

Y es que en un mundo digital multicanal, en el que los clientes pueden interactuar desde diversos puntos de contacto antes de la compra, es necesario tener una visión completa de su comportamiento para la opticanalidad.

Personalización

De la misma manera, la calidad de los datos es fundamental para ofrecer experiencias personalizadas a nuestros clientes. Esto está muy relacionado con el punto anterior, ya que sin datos de calidad, es imposible comprender de manera precisa el comportamiento del cliente y, por lo tanto, no se pueden crear experiencias personalizadas efectivas. 

Claro, cuando tienes datos precisos y completos, puedes segmentar fácil y efectivamente las audiencias y así crear campañas adaptadas para cada uno. De lo contrario, los datos de baja calidad resultan en mensajes que no conectan con el cliente, lo que disminuye las tasas de conversión y aumenta las tasas de abandono.

Errores más comunes en la atribución

Muchos de los píxeles de marketing, como los de Meta Pixel, Google Ads o TikTok, han evolucionado para ser también herramientas de analítica. Sin embargo, si hay algún fallo, se pueden perder datos cruciales, lo que afecta no solo a los informes, sino también al rendimiento de tus campañas. Además, cada plataforma digital (Google, Meta, etc.) procesa los datos según sus propios criterios, lo que puede hacer que la atribución no siempre sea 100% confiable. Por eso, adoptar un enfoque estandarizado para el seguimiento de tus campañas ayuda a obtener una atribución mucho más precisa.

Por otro lado, los errores en los parámetros de UTMs o un mal etiquetado de las campañas pueden lograr el efecto contrario, por lo que utilizar una correcta nomenclatura te permite tener varios modelos (first click, last click, etc.) y generar datos que puedas utilizar en tus próximos algoritmos de Marketing Mix Modeling.

Mejores prácticas para mantener la calidad del dato

1. Establecer un enfoque estandarizado para hacer el seguimiento de tus campañas.
2. Usar una nomenclatura correcta en los UTMs. Implementa mecanismos de monitorización o reglas de validación para asegurarte de que la información sobre el rendimiento de tus campañas sea fiable.
3. Utilizar herramientas que te permitan controlar todos los píxeles en tus frontends y recibir alertas si alguno desaparece en las landings a las que envías tráfico. No se trata solo de instalar el plugin correspondiente y dar por hecho que todo está correcto, sino que es fundamental asegurarse de que los píxeles se disparan a lo largo de todo el journey del usuario y que los campos se envían de manera correcta (por ejemplo, que el precio sea un valor numérico mayor a 0 y no incluya la moneda). Estos detalles son clave para que los algoritmos funcionen al máximo rendimiento, optimizando así los costes de las campañas.

Trackingplan es una plataforma que se ha especializado en garantizar datos íntegros y precisos dentro de la analítica y las campañas digitales. No solo te ayudan a detectar fácilmente los errores, sino que te notifica al instante de cualquier cambio en los datos se han recopilado y enviado a las herramientas de analítica en cualquier etapa del funnel, desde las vistas de productos hasta las compras.

Además, te notifica cada vez que uno de tus píxeles en las landing a las que envías tráfico desaparece, cuando hay una nomenclatura errada de los eventos, anomalías en el tráfico de los usuarios, errores en las atribuciones de las campañas e incluso cuando se recolectan datos sensibles que no deberían haber sido recopilados o enviados a las integraciones de terceros. Todo esto sin necesidad de tener conocimiento de SQL.