Imagine un mundo en el que pueda demostrar el valor a largo plazo del marketing de contenidos de una manera que el director financiero pueda entender, aceptar y creer.
Avinash Kaushik está trabajando para hacerlo posible.
El dos veces autor de bestsellers (Web Analytics 2.0 y Web Analytics: An Hour A Day) comprende el mundo del contenido. Como director de estrategia de la agencia de marketing Croud, capta el ángulo del marketing. Y dado su período de 16 años en Google, donde formó parte del equipo de lanzamiento de Google Analytics, Avinash también entiende el lado de los datos.
Hoy en día, el experto en triple amenaza ayuda a equipos ejecutivos, especialistas en marketing y analistas de datos a utilizar estrategias digitales y tecnologías emergentes para burlar a sus competidores. Puede aprender de Avinash en persona en Content Marketing World en septiembre.
Recientemente, se unió a la transmisión en vivo Ask the Community de CMI, donde compartió cinco cosas que no se deben hacer (y sus correspondientes cosas que se deben hacer) para mejorar la medición del marketing de contenidos en la actualidad. Puedes verlo o seguir leyendo para conocer los aspectos más destacados:
Estas palabras provienen de Avinash con una ligera edición y condensación. Los títulos vienen de mí.
1. No mida el rendimiento del contenido con objetivos inapropiados
El marketing alcanza su máximo esplendor cuando puedes descubrir las cosas que haces a corto, mediano y largo plazo que generan valor.
¿Cómo se juntan todas estas cosas? Requiere aunar el arte y la ciencia.
Quiere hacer el tipo de marketing que le permita alcanzar cifras de ingresos y ganancias trimestrales. Pero al mismo tiempo, desea construir esta relación expansiva con consumidores que podrían considerar comprar en el futuro, o con personas que tal vez nunca compren sus productos y servicios pero que influyen en un grupo mucho mayor de clientes.
Lo difícil está relacionado con la determinación, como por ejemplo: “Si publico un montón de anuncios en TikTok, ¿debería pensar si están generando ingresos ahora? ¿O debería considerarlos una extensión de mi marca que nos permitiría crear valor para la empresa durante un período más largo?
Lo que va mal en nuestro espacio queda perfectamente captado en una de mis metáforas favoritas: nunca juzgues a un pez por su capacidad para trepar a un árbol.
Hacemos eso todo el tiempo. Y eso es lo que crea asco en nuestra vida. Porque diremos: “Si TikTok no genera ingresos, apesta”. O “Si la búsqueda paga sólo genera ingresos pero no aumenta el número de nuevos clientes, entonces apesta”. Ambas preguntas implican juzgar a un pez por su capacidad para trepar a un árbol. Así que dedica tiempo a descubrir qué tipo de pez y qué hace mejor, y luego juzga su capacidad para nadar.
No se juzga a un pez por su capacidad para trepar a un árbol. Sin embargo, eso es lo que hacen muchos especialistas en marketing con su análisis de #contenido, dice @avinash a través de @KMoutsos @CMIContent. Haz clic para twittear
2. No realices un seguimiento de demasiados KPI
No piense en los vómitos de datos como una solución al problema. La mayoría de las herramientas que existen simplemente vomitan muchísimos datos.
Soy un gran admirador de un enfoque que llamo “modelo de medición y marketing digital”. Es un marco simple que pregunta: ¿Cuál es el propósito del marketing que estás haciendo? Luego, “si este es el propósito, entonces deberíamos centrarnos en este tipo de datos. Y eso significa que deberíamos utilizar estos KPI”.
Recomiendo (ya sea que haga marketing propio, ganado o pago) que se fusionen en torno a dos KPI: un KPI de eficiencia y un KPI de efectividad.
Por ejemplo, si realiza marketing pago, el KPI de eficacia suele ser los ingresos o las ganancias, y el KPI de eficiencia es el costo por pedido. Entre estos dos KPI, puedes encontrar y centrar tu atención. Puede tener otras métricas debajo, pero solo dos KPI.
Utilice dos KPI (uno para eficiencia y otro para eficacia) para su #ContentMarketing, dice @avinash a través de @KMoutsos @CMIContent. Haz clic para twittear
Ahora, digamos que estás produciendo mucho contenido en YouTube. Para su contenido de YouTube, la cantidad de suscriptores nuevos netos por video es el KPI de efectividad porque muestra que pudo lograr que la gente prestara atención. Desde el punto de vista de la eficiencia, puedes medir las acciones compartidas porque si alguien las comparte, pasas de la red de primer nivel a la red de segundo nivel y luego a una red de tercer nivel, y expandes tu audiencia.
3. No pierdas el tiempo con datos inútiles
Analytics solía ser un mundo en el que tener más datos significaba ser más inteligente. Eso fue hace 20 años. Ahora tenemos más datos de los que Dios quiere que nadie tenga. Ser inteligente consiste en descubrir qué datos ignorar.
Creo que deberíamos formar opiniones firmes. Odio las impresiones métricas. Es inútil. No vale ni un centavo. Si me cuentas impresiones me voy a enojar contigo.
Pero hay que entender el panorama lo suficiente como para decir: voy a ignorar, ignorar, ignorar estos datos porque no tienen suficiente valor. Y eso es lo que hace que su enfoque de los datos sea más inteligente.
4. No priorices la psicografía y la demografía sobre la intención
Durante mucho tiempo, los especialistas en marketing no tuvieron suficientes datos. Entonces dijeron: “Está bien, vamos a pensar en esto como un embudo, y nuestro trabajo es simplemente empujar a la gente por el maldito embudo”.
El problema es que ninguno de nosotros se comporta de una manera que siga el embudo tradicional.
Pero al mismo tiempo necesitamos señales. Por ejemplo, un especialista en marketing del pasado podría mirar a Amanda y pensar: “Ella tiene 22 años, vive en el Medio Oeste y tiene una casa muy bonita, así que vendámosla, bla, bla, bla”.
La realidad es que tus datos demográficos y psicográficos revelan muy poco sobre lo que estás pensando, qué tipo de persona eres, cuáles son tus valores y todas esas cosas. Entonces obtienes publicidad idiota e irrelevante porque lo único que los especialistas en marketing saben sobre ti es que tienes 22 años, vives en el Medio Oeste y tienes una casa muy bonita. Y ahora, de cien cosas que te enviaron, tal vez una sea relevante para ti.
Pero los especialistas en marketing ya no tienen que hacer eso porque podemos discernir la intención a través del comportamiento del consumidor. El ejemplo más simple es escribir una consulta en Bing sobre un nuevo automóvil híbrido. Está expresando su intención y Bing la utilizará para ofrecerle la publicidad adecuada.
Los especialistas en marketing pueden utilizar datos de intención, no datos demográficos ni psicográficos, para evaluar el comportamiento de un consumidor, dice @avinash a través de @KMoutsos @CMIContent. Haz clic para twittear
O, si alguien sigue ciertas marcas en Facebook o escribe sobre algo determinado, podemos discernir la intención a partir de eso. Esa es una manera mucho mejor de ofrecerle publicidad o marketing, ya sea un anuncio pago o un contenido.
5. No temas a la IA en la analítica
Hablo mucho sobre datos: lo que debes ignorar y a qué debes prestar atención. Las soluciones de aprendizaje automático integradas en las herramientas de análisis ahora le permiten evitar buscar y picotear los datos para descubrir qué debe buscar. Simplemente recibirá un informe que muestra las cosas a las que debe prestar atención.
Si inicia sesión en herramientas como Google Analytics, por ejemplo, o muchas otras herramientas de análisis en el mercado, generalmente hay un informe llamado “inteligencia” que le brinda esta información más rápidamente. No es necesario analizar datos para descubrir qué es importante. Encuentra cosas ocultas dentro de sus datos y las saca a la luz.
Otro ejemplo es la intención. Es difícil descubrir cómo inferir la intención de alguien en un mar de datos. Y los algoritmos son fantásticos para analizar datos a escala automáticamente para ayudarlo a encontrar las incógnitas conocidas y las incógnitas.
Por lo tanto, cada anuncio pago o contenido que alguien ve puede ser relevante para ellos. Las soluciones de IA ahora nos ayudan a descubrir cómo hacer marketing uno a uno de una manera que era insondable hace unos años.
Estoy muy entusiasmado con el potencial de la IA para ayudar a las empresas a equilibrar la publicidad de marca y de rendimiento. ¿Cuánto dinero deberíamos asignar a cosas que generan ingresos en este momento en comparación con la marca (desarrollo)? ¿Y cómo medimos la marca con algo más que métricas sensibles como el conocimiento sin ayuda, la consideración, la intención o (no utilice este KPI) el amor por la marca?
El uso más vanguardista del aprendizaje automático en este momento es descubrir cómo comprender el impacto de la publicidad de marca. ¿Cómo funcionan juntos todos los correos electrónicos, anuncios de televisión, historias en catálogos, etc. para identificar la incrementalidad del marketing?
Para nuestros clientes, podemos acudir al director financiero y decirle que el marketing impulsó el 32 % de todas las ventas de forma incremental, lo que significa que si no le hubiera dado al equipo el presupuesto para hacer su marketing, (la marca) no habría obtenido estas ventas. A esto lo llamo el KPI de Dios para el director financiero.
Estoy utilizando el aprendizaje automático para identificar la incrementalidad del marketing y luego digo: “Este es el impacto a largo plazo del marketing por correo electrónico que no tiene nada que ver con las ventas. O este es el impacto a largo plazo del marketing de contenidos”.
Por el momento, es difícil justificar el marketing de contenidos a largo plazo. Pero si utilizas el aprendizaje automático, puedes hacerlo. El aprendizaje automático nos hace más inteligentes a la hora de encontrar datos y conocimientos que podemos activar y realizar un marketing increíblemente imaginativo que no era posible en el pasado.
Y es posible que podamos acudir al director financiero y decirle: “Aquí está la métrica de Dios. Ahora dame otros 20 millones de dólares”.
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Imagen de portada de Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute
