Hemos notado que muchas agencias de marketing generan largos reportes para sus clientes que efectivamente son un montón de números que obtienen de facebook manager, los grafican en excel y después los pegan en google slides. Estos reportes tienen muchas láminas, pero no dicen nada respecto a cómo optimizar las campañas y generan una disconformidad tremenda para sus clientes.
Hace un año, teníamos a una agencia de marketing muy complicada con su cliente, ya que éste no estaba conforme con la información que le entregaban respecto a la optimización de sus campañas. Debían entregar algo mucho más concreto que entregara insights y accionables para cada una de sus campañas, pero sin tanto dato que no decía nada. Es por eso que nos pidieron ayuda y decidimos realizar un análisis más profundo de las campañas de anuncios con Python, que nos permitiera extraer los datos, pero analizarlos de una forma más granular, no sólo general como normalmente podemos ver en los gráficos que nos entrega facebook manager o la plataforma de google ads.
El objetivo era poder traducir preguntas de negocio en resultados medibles, como por ejemplo, conocer cómo funcionó una campaña específica, qué canal funcionó mejor y porqué determinado canal no está funcionando, pero esto analizado en relación a varios factores a la vez.
Cruzamos diversas variables, como presupuesto, grupos objetivos, frecuencias, formatos, plataformas, horarios, días de la semana, etc. Desarrollamos gráficos que permiten visualizar con facilidad hallazgos y accionables. Además observamos tendencias y conclusiones por grupos objetivos. Este profundo análisis, realizado por nuestros Data Scientists, facilitó al área de medios y creativos de la agencia en cuestión, poder tomar decisiones informadas para optimizar y continuar guiando la campaña. De esta forma su área de medios no perdió tiempo pensando qué más hacer para optimizar. Se logró una estructura más ordenada a la analítica de los datos de las campañas. Sólo leían las recomendaciones y las implementaban. La comunicación con el cliente cambió profundamente en adelante, porque ahora recibía un reporte que lo satisfacía y además le generó confianza que la agencia estaba haciendo un tremendo trabajo de optimización de su inversión.
Al ser realizado en Python, podemos hacerlo de una forma más rápida y eficiente, que si estuviéramos sacando la información de facebook manager y después digitando en Excel.Se extrae y concluye con rapidez información relevante de los datos.
No es posible imaginar hoy en día el Marketing Digital sin Data Science y Machine Learning. Este tipo de analítica permite a las agencias diferenciarse del resto, ya que son muy pocas las que utilizan estas metodologías en el análisis de sus campañas.
Si te interesa conocer en detalle este análisis y reporte de campañas digitales con python, no dudes en contactarnos en contacto@datainsights.cl.