¿Por qué exportar datos de Google Analytics a BigQuery?
Uno de los grandes desafíos de quienes manejan datos digitales es comprender por qué pueden ser necesarias medidas adicionales para extraer el máximo valor de las herramientas disponibles. Exportar datos de Google Analytics a BigQuery puede parecer complejo, pero ofrece beneficios significativos. Cuando los datos se trasladan a BigQuery, se obtienen de manera desagregada, permitiendo un análisis profundo de las acciones del usuario a nivel de hit. Estas acciones incluyen hasta los clics más insignificantes, proporcionando una visión detallada del comportamiento del cliente en la plataforma.
¿Qué nos ofrece Google Analytics al conectarse con BigQuery?
Al conectar Google Analytics a BigQuery, se generan más de 300 columnas de actividad detallada por cliente, por sesión y por visita. Este tipo de integración no solo permite identificar sesiones recurrentes, sino que también se ajusta a normativas de privacidad como GDPR. La riqueza de estos datos nos otorga la capacidad de entender a fondo el comportamiento y la intención del usuario, similar a cómo un buen vendedor observa e interpreta las acciones del cliente en una tienda física.
¿Cómo podemos simular la atención personalizada en el mundo digital?
En un entorno físico, un vendedor experimentado no solo observa las acciones del cliente, sino que también puede ofrecer una atención personalizada saludando al cliente por su nombre y recordando sus compras anteriores. Llevar esta experiencia al mundo digital es posible combinando información del CRM con datos de Google Analytics. Al juntar esta información, se crea un perfil digital detallado del usuario, proporcionando una experiencia personalizada similar a la de una tienda VIP como Danielito.com.
¿Qué implicaciones tiene la personalización en la estrategia de marketing?
Cuando se personaliza la atención a los clientes, aumenta la posibilidad de generar campañas que realmente resuenen con sus intereses y necesidades. Sin embargo, personalizar implica segmentar la base de clientes adecuadamente. Con un millón de clientes, segmentar en demasiados grupos puede resultar en altos costos operativos y creativos para la empresa. Aquí es donde entra en juego un modelo de K Means, que optimiza el número de segmentos basados en la distribución de tus clientes y ayuda a decidir cuántas campañas de marketing lanzar eficientemente.
¿Cómo determinar la cantidad óptima de campañas de marketing?
Decidir cuántas campañas lanzar es esencial para maximizar la inversión en publicidad sin aumentar innecesariamente los costos operativos. El modelo de K Means sugiere un número óptimo de segmentos basados en la distribución de clientes, permitiendo a las empresas tomar decisiones estratégicas informadas. A través de esta eficiencia, las campañas resultan más relevantes para los clientes, optimizando la inversión en estrategias digitales con anuncios que realmente importen a cada segmento de audiencia.
¿Cuál es el siguiente paso en la integración de análisis digital?
Habiendo alineado la estrategia de segmentación, el siguiente paso es implementar modelos y análisis en BigQuery utilizando SQL. Esto facilitará la generación de segmentos efectivos para nuestra estrategia de marketing digital, asegurando que cada acción promocional se adapte a las necesidades y comportamientos específicos de los clientes. Con los conocimientos adquiridos, te invitamos a dar el paso siguiente en tu viaje de datos y marketing digital. ¡Te esperamos en la próxima clase!
