Cómo pueden hacer la diferencia los buenos datos

En lo que se refiere a datos y números, la sabiduría popular dicta que es posible que tomar muestras pequeñas sea más cansado. Y hay buenos motivos para esa creencia. Si usted lanza una campaña y en el primer día logra convertir un visitante en un cliente, no es realista pensar que eso sucederá con todas las personas que visiten su sitio web. ¡Es mero sentido común!

Sin embargo, la diferencia entre el tamaño de una muestra irrelevante y de una que es suficientemente grande para aportar valor es, irónicamente, pequeña. Hace poco vimos esto exactamente en una campaña de medios sociales que llevábamos para un cliente, y nos enseñó mucho sobre lo importante que es poner atención a los datos casi tan pronto como se empiece a rastrearlos.

Lo que compartimos a continuación es cómo nos dimos cuenta de que los datos correctos pueden hacer una diferencia para una estrategia de marketing.

Actividad existente en medios sociales

Con el objetivo de dejar en claro lo que quiero decir en esta publicación, debo darle un poco de contexto sobre la presencia de nuestro cliente en medios sociales antes de que lanzáramos campañas e implementásemos mediciones mejoradas y rastreo.

Antes de tomar una muestra relativamente pequeña que, según creo, nos dio mucha información, el cliente tenía una presencia extremadamente activa en medios como Twitter, Facebook y LinkedIn. Este cliente genera contenido regular para su blog y, por ende, tiene mucho material para compartir en medios sociales, además de contenido que cura diariamente.

En términos generales, tiene una presencia social buena y genera engagement y conciencia en forma regular; además, se ha convertido en una voz con autoridad dentro de su industria.

Las campañas

En primer lugar, la razón inicial para sugerir campañas específicas y mejorar el rastreo para este cliente fue tener una idea más clara de lo que estaba logrando con sus esfuerzos de marketing. Sabíamos que lograba engagement y exposición con su actividad social, pero luego buscamos un poco más a fondo para ver su verdadero significado, y ahí tuvimos algunas dificultades.

Con el fin de manejar sus resultados de mejor forma, recomendamos al cliente el uso del software de marketing de HubSpot para la creación de campañas y rastrear los URL mediante parámetros de UTM. Existen muchas aplicaciones que hacen esto, pero nos encanta HubSpot porque mantiene todo centralizado – e incluye una herramienta para publicaciones sociales – además de reportes que son fáciles de elaborar.

Después, y aquí nos dimos cuenta de algunas dificultades adicionales para nuestros esfuerzos de marketing, convencimos al cliente de que necesitábamos integrar una campaña específica en su plan de distribución de contenido en medios sociales y de curaduría. Las campañas podrían ser mensuales, trimestrales o de más duración. Lo que realmente importa es hacer un esfuerzo concentrado para lograr que una pieza de contenido excepcional logre tanto engagement – y que redireccione tantos leads – como sea posible. Este esfuerzo exige mucho rastreo y medición y, por ende, es el motivo por el cual se requiere de herramientas, tiempo y energía para empezar de cero.

Y muy pronto comprobamos que valía la pena.

Los resultados

Hay dos ideas útiles que consideramos que el cliente puede usar de inmediato, aunque sea sólo después de 3 o 4 semanas de rastreo mejorado. Hay muchas más tendencias y data points interesantes, pero en este momento, algunos de ellos requieren de más tiempo. Sin embargo, ¡lograr dos ideas que se puedan poner en acción en menos de dos meses es algo fantástico!

La primera parte de información útil fue de los datos para las interacciones del cliente en sus medios sociales. De los 10 clics de mayor engagement en sus publicaciones sociales, 50% son de LinkedIn, 30% de Facebook y 20% de tuits.

Esto no sorprendió mucho al cliente, quien publica una vez por día en Facebook y LinkedIn, y genera varios tuits por día. Para ser honesta, cuando vimos y analizamos el reporte, no recomendamos un cambio en la frecuencia dentro de las plataformas. LinkedIn es una plataforma para actividad una vez por día, y publicar con más frecuencia reduce el engagement. Y si bien dicho engagement es menor en Twitter – incluso con más actividad – ésa es la naturaleza efímera de Twitter. Consideramos que el cliente debe mantenerse activo en Twitter.

Sin embargo, lo que sí vemos es que las publicaciones en LinkedIn del cliente hacen un excelente trabajo para generar participación con su audiencia. ¡Ahora hablemos de conversiones!

Lo que aquí ve es una captura de pantalla de las landing pages de la campaña, y lo más importante es el número de nuevos contactos generados desde cada fuente. Como puede apreciar, el tráfico orgánico social es el mejor trabajo para enviar visitantes al sitio web, y para generar conversiones también. El número general de visitas no es el más alto pero la tasa de conversión de contactos está apenas detrás del correo electrónico, que ha contribuido únicamente con el 20% del tráfico.

Finalmente, lo último que nos dimos cuenta, y nos remitió a nuestra idea inicial, es que LinkedIn es la tercera mejor fuente de conversiones. Esto confirma que no sólo es LinkedIn un gran generador de engagement para el cliente sino que genera tráfico con alta tasa de conversión.

A partir de ahí, hemos recomendado al cliente que siga con sus campañas y mantenga perfiles activos en medios sociales, quizás tan sólo con un poco de mayor reflexión sobre lo que comparte en LinkedIn, además de que hemos iniciado una lluvia de ideas con él para campañas futuras específicas para LinkedIn.

Los datos correctos hacen la diferencia

Los profesionales del marketing (además de los nerds del baseball, y especialmente de los profesionales del marketing que son también nerds del baseball) comúnmente se centran en temas relacionados con el tamaño de las muestras. Algunas veces estos temas son importantes, pero otras veces no nos dejan ver datos y tendencias que podemos usar muy pronto. En estos casos, los datos correctos hacen toda la diferencia, independientemente de que se trate de una muestra pequeña.

Hemos compartido un ejemplo reciente de cómo aprendimos mucho a partir de poca información, ¡pero nos encantaría escuchar su opinión! ¿Tiene anécdotas sobre conjuntos pequeños de datos que le hayan dado lecciones importantes? De ser así, mándenos un tuit, porque siempre estamos hablando de este tema, en @wsiworld.