¿Cómo activar audiencias con Google Cloud para marketing digital?
El mundo del marketing digital es vasto, y con herramientas poderosas como Google Cloud, es posible optimizar cada estrategia que elaboremos. El propósito es unir datos dispares, analizar predicciones y activar audiencias efectivas basadas en estas observaciones. Así lo explica el instructor Daniel Sánchez, Cloud Customer Engineer para Google Cloud, ofreciendo una perspectiva detallada sobre cómo utilizar estas herramientas para fines de marketing.
¿Cuál es el punto de partida para usar datos en marketing?
El primer paso, fundamental para todo marketero digital, es el análisis de predicciones y comprensión de la finalidad de crear modelos de machine learning. En esencia, este proceso comienza:
- Recolectando datos desde múltiples fuentes, como Google Analytics a través de Tag Manager o información del CRM de la empresa.
- Llevando estos datos a plataformas de análisis como BigQuery.
- Analizando y limpiando estos datos para asegurar que la información utilizada en modelos de machine learning sea de la más alta calidad.
El proceso termina con la implementación de las predicciones realizadas para optimizar estrategias de marketing basadas en datos reales y relevantes.
¿Cómo integrar Google Analytics con BigQuery?
Para que el análisis de datos sea efectivo, es crucial conectar Google Analytics con BigQuery, permitiendo una exportación continua de datos. Algunos beneficios de esta conexión incluyen:
- Capacidad de analizar la actividad interna del sitio web a nivel detallado.
- Creación de tablas particionadas basadas en los datos que llegan en streaming.
Google proporciona documentación detallada para guiar a los usuarios a realizar esta conexión, asegurando un acceso constante a datos precisos y actualizados.
¿Cuál es la importancia de la limpieza de datos?
La limpieza de datos es uno de los pasos más críticos en el análisis de datos. Al proporcionar datos de calidad a un modelo, las predicciones resultantes también serán más precisas y valiosas. Un ejemplo mencionado es el cálculo del valor del tiempo de vida del cliente o "customer lifetime value", esencial para cualquier campaña de marketing direccionada.
¿Cómo personalizar campañas de marketing con herramientas de Google?
Existen varias maneras de adecuar las campañas de marketing, utilizando herramientas tales como:
- DB360 y Google Marketing Platform: Estas plataformas permiten activar audiencias basadas en comportamientos similares de consumidores actuales.
- Google Ads: Ofrece opciones para desarrollar ofertas usando palabras clave precisas que buscan los usuarios.
- YouTube Ads: Proposiciones basadas en el comportamiento de los usuarios, segmentando por intereses identificados a través de los datos de compra y navegación.
Estas herramientas optimizan la eficiencia y el enfoque de las campañas, asegurando que lleguen al público correcto con el mensaje adecuado.
¿Por qué Data Studio es valioso en el análisis y visualización de datos?
Una vez recopilados y analizados los datos, es fundamental presentar los resultados de manera comprensible. Aquí es donde entra en juego Google Data Studio, que permite crear tableros desde:
- Análisis detallados de datos provenientes de Google Analytics y el CRM.
- Predicciones de modelos de machine learning.
- Visualizaciones efectivas para establecer la mejor estrategia basada en datos.
Consejo: Platzi ofrece un curso específico de Data Studio para aquellos interesados en profundizar en sus capacidades.
En resumen, al integrar datos en múltiples plataformas, optimizando mediante el uso de herramientas de Google, y aplicando modelos de machine learning, cualquier negocio puede convertirse en un eCommerce data-driven. Con un enfoque en el cliente y estrategias impulsadas por datos, se optimizan no solo las decisiones de marketing, sino la relación con los clientes en el largo plazo.
