¿Cómo usar la analítica de datos en marketing para fintech?

Gonza Pastorino12 enero

Cualquier empresa, ya sea financiera o de otro tipo, debe contar con una estrategia sólida de analítica de datos para triunfar en el marketing. ¿La razón? Hoy en día todas las plataformas de marketing operan con tecnologías avanzadas como machine learning e inteligencia artificial. Estas herramientas requieren un flujo constante de datos confiables para funcionar eficientemente. Sin un suministro adecuado de datos, su potencial queda sin explotar.

Esta cultura de datos en marketing, que antes quizás podía considerarse aspiracional, se ha convertido en un elemento vital en la actualidad. La capacidad de una empresa para recopilar, analizar e interpretar datos no solo mejora la eficiencia de sus esfuerzos de marketing, sino que también se ha convertido en un factor determinante entre el éxito y el fracaso empresarial. En el sector financiero, donde la competencia es feroz y la innovación es rápida, la analítica de datos en marketing es más que una herramienta; es un imperativo estratégico.

En este artículo, exploraremos cómo la analítica de datos se ha convertido en un pilar fundamental para las estrategias de marketing financiero digital, enfocándose en su importancia, las herramientas clave para su implementación, y cómo interpretar y aplicar estos datos para crear estrategias de marketing que no solo atraigan clientes, sino que también generen lealtad y crecimiento sostenido.

¿Qué es la analítica de datos en marketing aplicada al sector financiero? 

En el dinámico mundo fintech, la analítica de datos en marketing es una piedra angular para el éxito. Esta disciplina implica recopilar, procesar y analizar datos relevantes para tomar decisiones informadas y estratégicas en marketing. En el contexto financiero digital, esto significa entender cómo interactúan los clientes con tu plataforma, qué servicios utilizan más, y cómo llegaron a tu sitio o aplicación.

La analítica de datos permite a los profesionales del marketing identificar tendencias, predecir comportamientos y optimizar estrategias para atraer y retener clientes. En un sector donde la competencia es feroz y los productos a menudo son similares, la personalización y la eficiencia en el marketing pueden marcar una diferencia significativa.

Para las fintechs y las instituciones financieras digitales, esta analítica no es solo sobre números y gráficos; es una forma de entender el viaje del cliente, desde el primer clic hasta la conversión y más allá. Esto ayuda a crear experiencias más personalizadas y eficientes, aumentando la satisfacción del cliente y, por ende, la lealtad y el valor de vida del cliente (LTV).

La analítica de datos en marketing también juega un papel crucial en el cumplimiento de las normativas y en la protección contra el fraude, aspectos críticos en el sector financiero. Al analizar los patrones de uso y comportamiento, las instituciones pueden detectar actividades inusuales que podrían indicar intentos de fraude o vulnerabilidades en la seguridad.

En resumen, la analítica de datos en marketing dentro del sector financiero es esencial no solo para atraer y retener clientes, sino también para garantizar su seguridad y cumplir con las regulaciones del sector. Permite a las instituciones financieras ser más ágiles, innovadoras y, sobre todo, centradas en el cliente en un mercado cada vez más digitalizado.

¿Qué herramientas usar para el análisis de datos de marketing y cómo hacerlo? 

El universo del análisis de datos de marketing en el sector financiero es vasto y lleno de herramientas poderosas. La selección adecuada de estas herramientas es crucial para descifrar el comportamiento del cliente, optimizar campañas y maximizar el retorno de la inversión en publicidad.

Estas herramientas se dividen en dos categorías principales:

• Atribución: como los MMP, que te ayudan a entender dónde y cómo adquiriste a tus usuarios.
• Visualización y análisis de datos: como Power BI y Looker Studio, que te permiten interpretar esos datos y entender el panorama más amplio.

Veamos algunas de las más importantes:

• Google Analytics: Esta herramienta es esencial para entender el comportamiento de los usuarios en tu sitio web o aplicación. Te permite rastrear conversiones, ver qué páginas son más populares, y entender cómo los usuarios navegan a través de tu sitio. Esto es vital para ajustar tu estrategia de contenido y optimizar la experiencia del usuario.
• Mobile Measurement Partners (MMP) como Appsflyer, Singular, y Adjust: Estas herramientas son fundamentales para las aplicaciones móviles. Permiten rastrear de dónde vienen los usuarios, qué campañas están generando instalaciones y cómo los usuarios interactúan con la aplicación. Esto es clave para entender el rendimiento de tus campañas en diferentes canales y dispositivos.
• Herramientas de visualización de datos como Power BI y Looker Studio: Estas plataformas te permiten crear dashboards personalizados para visualizar y analizar tus datos de marketing. Con ellas, puedes combinar datos de diferentes fuentes, lo que te da una visión más holística de tus esfuerzos de marketing. Poder ver los datos de manera clara y comprensible es esencial para tomar decisiones informadas.

El uso efectivo de estas herramientas comienza con una clara definición de tus objetivos de marketing. Una vez que sepas lo que quieres lograr, puedes configurarlas para rastrear los KPI que te importan. Esto podría incluir tasas de conversión, CPA, LTV, entre otros.

¿Cómo interpretar la información obtenida? 

Interpretar la información obtenida a través de herramientas de análisis de datos es un arte y una ciencia. No se trata solo de comprender números y gráficos; se trata de descifrar lo que estos datos significan para tu negocio y cómo puedes utilizarlos para impulsar el crecimiento y la eficiencia. Cada herramienta mencionada anteriormente ofrece una pieza del rompecabezas y al combinarlas sabiamente, puedes obtener una imagen completa del rendimiento de tu estrategia.

Aquí te muestro cómo puedes hacerlo:

• Identificar Tendencias y Patrones: Observa los datos para identificar tendencias y patrones. Por ejemplo, si una campaña de publicidad digital está generando un alto volumen de tráfico pero bajo en conversiones, esto podría indicar un problema con la relevancia o la calidad del contenido de la página de destino.
• Entender el Comportamiento del Usuario: Utiliza las herramientas para comprender cómo los usuarios interactúan con tu sitio o aplicación. ¿Dónde pasan más tiempo? ¿Qué caminos toman hacia la conversión? Estos insights pueden ayudarte a optimizar la experiencia del usuario y el recorrido del cliente.
• Evaluar el Rendimiento de las Campañas: Analiza el CPA, el ROAS, y otros KPIs para determinar la eficacia de tus campañas con herramientas de atribución.
• Utilizar la Visualización de Datos para Tomar Decisiones: Crea un dashboard de visualización de datos bien diseñado, puede mostrarte rápidamente qué productos son los más populares entre diferentes segmentos de clientes y hacerte más fácil la toma de decisiones.
• Pruebas y Optimización Continua: La interpretación de datos no es un evento único, sino un proceso continuo. Utiliza los datos para probar nuevas estrategias y optimizar las existentes. Por ejemplo, si los datos muestran que ciertos tipos de contenido generan más compromiso, podrías aumentar la producción de ese tipo de contenido.
• Comprender el Retorno sobre la Inversión: Finalmente, usa los datos para entender el ROI de tus esfuerzos de marketing. Esto no solo incluye los ingresos generados, sino también el valor del tiempo de vida del cliente y la lealtad de la marca.

Interpretar la información te permite no solo entender lo que está sucediendo, sino también por qué está sucediendo y cómo puedes influir en esos resultados. Al hacerlo, puedes tomar decisiones más inteligentes y estratégicas que te ayudarán a alcanzar tus objetivos de negocio.

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El sector financiero, conocido por su fuerte cultura analítica interna, a menudo no extiende esta misma meticulosidad al área de marketing. Una recomendación crucial es que, desde la creación del área de marketing, se considere esencial que todo esté medido de manera automática y completa. La estrecha colaboración entre los equipos de tecnología y marketing es fundamental para adaptarse y evolucionar continuamente.

Por ejemplo, imagina una campaña publicitaria digital que utiliza el machine learning de Google para atraer nuevos clientes que creen cuentas, validen su identidad y realicen un depósito. Si tienes un sistema automatizado y correctamente medido con las herramientas mencionadas, las posibilidades de éxito son significativamente mayores.

En Boomit, no solo entendemos esta necesidad, sino que la hacemos realidad. Ofrecemos soluciones de vanguardia en analítica de datos y medición para performance marketing, asegurando que cada aspecto de tu estrategia de marketing esté optimizado para el éxito.

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