Mantenga la basura fuera de sus datos para que pueda tomar mejores decisiones de marketing con Dan McGaw de McGaw.io [AMP 223]

Los problemas de datos probablemente estén al acecho en algún lugar dentro de su pila de marketing. No te asustes, todavía. La mayoría de los paquetes de análisis y los servicios de software de marketing que se ocupan de los datos tienen algunas lagunas o imprecisiones. El invitado de hoy es Dan McGaw, director ejecutivo y fundador de McGaw.io, una empresa de consultoría de tecnología de marketing y análisis de marketing. Dan habla sobre cómo tomar mejores decisiones de marketing: identificar y solucionar problemas más profundos para evitar desastres de datos. Explica todo lo que necesita saber para mantener sus datos limpios y las métricas en movimiento. Algunos de los aspectos más destacados del espectáculo incluyen:

• ¿Por qué es importante la limpieza de datos? Análisis + Datos Malos = Malas Decisiones
• Direccional: los datos no están destinados a ser perfectos, el objetivo es crecer y actuar
• Espectros de datos: todo el mundo tiene datos poco fiables, ¿qué tan malos son?
• Pilas de marketing: diferentes problemas se derivan de problemas de datos
• Taxonomía: el problema común es no tener nombres consistentes o conectados
• Sea intencional: Instale y configure la tecnología de marketing, o prepárese para el fracaso
• Auditoría: sabe que hay un problema, pero no sabe qué es, por dónde empezar
• Solución: Planifique y sea más proactivo entendiendo cómo fluyen los datos
• Prácticas recomendadas: los parámetros de seguimiento de Urchin (UTM) son los culpables de los datos incorrectos
• Cómo construir Cool Sh * t: tómatelo con calma, tómate tu tiempo, no intentes apresurar los proyectos

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Transcripción:

Ben: Hola Dan, ¿cómo te va esta tarde? Dan: Estoy bien. Muchas gracias por recibirme. Ben: Absolutamente. Es posible que lo estés haciendo un poco mejor que yo en este momento con tus 73 grados allá en Orlando. Dan: Eso es frío para mí. No sé de qué estás hablando. Sé que hace más frío donde estás ahora, pero voy a usar una chaqueta cuando salga más tarde. Ben: Yo también voy a usar una chaqueta. Puede que sea un poco más pesado, pero es una chaqueta, no obstante. Antes de que nos desviemos demasiado, ¿te importaría tomarte un momento para presentarte a nuestros oyentes y explicar lo que haces en McGaw.io? Dan: Soy Dan McGaw, director ejecutivo, fundador de una empresa llamada McGaw.io. He estado en el espacio de la tecnología de marketing durante más de 20 años. Comencé en 1998, enviando correos electrónicos masivos antes de que existiera el correo electrónico masivo. Simplemente me gusta redondear eso y decir que he visto algunos [...]. Algunas personas me reconocen de cuando era el jefe de marketing de Kissmetrics. Ayudé a dirigir ese cohete espacial para hacer cosas realmente geniales. Antes de eso, fui jefe de crecimiento en otra empresa llamada codeschool.com, a la que ayudé a adquirir en Pluralsight. Acabo de estar presente cuando se trata de nuevas empresas y he visto todo tipo de cosas diferentes. En McGaw.io, eran una empresa de consultoría de tecnología de marketing y análisis de marketing. ¿Qué significa eso? Naturalmente, ayudamos a las empresas a obtener visibilidad del recorrido del cliente o las ayudamos a optimizar el recorrido del cliente para las conversiones. Pero lo hacemos aprovechando la tecnología de marketing. Por lo general, integramos herramientas, operamos herramientas, aceleramos el crecimiento, las usamos, y nuestra columna vertebral siempre ha sido la analítica. Accidentalmente comencé esta empresa cuando dejé Kissmetrics. Como comprenderá, cuando dejé Kissmetrics, tenía una gran cartera de amigos que necesitaban ayuda con los análisis. Naturalmente, nuestra columna vertebral siempre ha sido el análisis aquí. Ben: Muy bueno. Su experiencia se relaciona muy bien con el tema de este episodio, que es la limpieza de datos, la confiabilidad de los datos, hablando en términos generales sobre cómo mantener sus datos limpios y confiables para que pueda tomar buenas decisiones basadas en sus datos. En un alto nivel, en su opinión, ¿por qué la limpieza de datos es importante desde el principio y por qué es algo por lo que los especialistas en marketing deberían preocuparse? Dan: Una muy buena pregunta. Debe comprender que si tiene análisis y sus análisis tienen datos incorrectos, eso significa que sus análisis son incorrectos, lo que significa que, naturalmente, tomará malas decisiones. Estoy trabajando con una empresa en este momento donde tienen muy mala atribución de marketing y lo saben. Básicamente, han detenido todos sus gastos de marketing. No estamos hablando de un pequeño gasto de 4 cifras, estamos hablando de gastos de 5-6 cifras. Lo han derribado todo porque no quieren perder más dinero porque tienen datos incorrectos. Puede tener un impacto masivo en su negocio. Incluso en mi propia profesión, en mi propia carrera, he estado en empresas en las que teníamos datos incorrectos y luego tomamos una buena decisión. Hemos llegado a descubrir que se tomó una buena decisión sobre datos incorrectos. Fue una gran decisión para los datos que teníamos, pero después de que descubrimos que eran datos incorrectos, el resultado fue una mierda. Realmente tienes que asegurarte de tener buenos datos. No creo que tenga que ser perfecto. Los datos no están destinados a ser perfectos. Internet no es perfecto. Si pensaste en algún lugar que está desordenado, es Internet. Eso significa que sus datos no van a ser perfectos, pero si al menos puede ser direccional, estará en un lugar mucho mejor. Si continúa limpiando los datos, le ayudará a asegurarse de no cometer más errores. Ben: Una palabra que mencionaste y que me gustaría ampliar un poco es direccional. Sé a lo que te refieres. Sé que internamente, incluso para nosotros en CoSchedule, muchas veces miramos los datos o las métricas en general y lo tratamos como una veleta que nos da una idea de hacia dónde sopla el viento en lugar de obsesionarse demasiado con obtener una lectura súper granular real sobre cómo van las cosas. ¿Es eso lo que quieres decir cuando usas ese término, o quisiste decir algo más con eso? Dan: Definitivamente lo digo en serio. Necesita saber de qué manera sopla el viento con seguridad. Pero definitivamente hay áreas donde los datos no pueden ser perfectos. Uno común será la atribución multitáctil o la atribución de marketing. En la atribución multitáctil, no hay forma de que los datos sean perfectos. El objetivo es ser direccional y decirle cómo hacerlo. Definitivamente, hay ciertas áreas en las que tienes que ser direccional, pero al mismo tiempo, personalmente, desde mi perspectiva, las empresas que normalmente crecen más rápido son las que están menos enfocadas en lo definitivo y más enfocadas en cómo nos direccionamos. datos que nos van a decir en qué dirección está el crecimiento, y comencemos a movernos, y tomemos medidas. ben: claro Me encanta ese énfasis en la acción allí. Por lo tanto, el podcast de marketing procesable. Estamos todos sobre la acción aquí. Hablando de la incapacidad de que estas cosas sean exactas, pero en su estimación, ¿qué tan comunes cree que son este tipo de problemas? ¿Qué tan extendidos cree que están los problemas relacionados con los vendedores que simplemente tienen datos poco confiables? Dan: Definitivamente diría que todos tienen una situación de datos poco confiable en alguna parte, todas las empresas. Somos una firma de consultoría de análisis y puedo prometerles esto, tenemos datos poco confiables en una de nuestras herramientas sobre algo. Definitivamente diría que tenemos cosas que no se rastrean, lo que probablemente debería hacerlo. Tenemos cosas mal rastreadas que deberían o no deberían estarlo. Todo el mundo tiene datos poco fiables en alguna parte. Una cosa de la que debe ser muy consciente es que cuando piensa en datos, no solo tiene datos que usó para análisis, sino que también tiene datos sobre las personas, de ellos haciendo cosas, y esos son dos espectros diferentes de datos. Cuando lo piensas como una configuración de análisis, estamos enviando eventos y propiedades con ese material que va a una herramienta de análisis y que puede almacenarse incorrectamente. Al mismo tiempo, cuando tiene cosas que van en su herramienta de automatización de marketing, es un tipo de datos totalmente diferente. Esas son llamadas de identificación o llamadas de rasgos, lo que quieran ser, y se guardan de diferentes maneras. Uno se utiliza para informar. El otro se usa para personalización o mensajería automatizada. En cualquier caso, las empresas tienen problemas en ambos lados de ese espectro y todos los tienen. Es lo malo de un problema que es. ¿Qué tan diseñado está? ¿Qué tan complejo es el problema? Esa es una de las razones por las que hace cuatro años, cuando miraba nuestra agencia, ¿qué vamos a hacer cuando crezcamos? ¿Qué es lo que no todos los demás hacen? Obviamente, lo primero que se me ocurrió no hacer fue PPC, o SEO, o cualquiera de las cosas para las que había un millón de personas. Analizamos cuál era el área de marketing que era difícil y esa era la pila de tecnología de marketing. Ese fue el problema que nos propusimos resolver porque el problema de la confiabilidad de los datos está tanto en el lado del análisis como en el lado de la automatización del marketing. Pero si es una tienda especializada en análisis, no puede arreglar la pila. Si es un taller de automatización, no puede arreglar la pila. Elegimos estar justo en el medio. Funcionó bien. Ha sido muy divertido porque vemos muchos problemas de datos. Ha sido muy divertido. Ben: Diré que definitivamente es un área, no es que haya buscado particularmente, pero parece un área desatendida. En general, solo agencias como la suya que se enfocan en ese tipo de problemas, lo cual es interesante dado que este es un problema que literalmente todos nosotros como especialistas en marketing tenemos en alguna parte. Creo que eso es súper interesante. Desde tu perspectiva, como habías dicho, llevas mucho tiempo en el espacio. Has mirado muchos datos. Has mirado muchas pilas de tecnología de marketing. Has trabajado con muchos clientes diferentes y empresas diferentes. Estoy seguro de que ha visto todo tipo de problemas diferentes que se derivan de problemas de datos de una forma u otra. ¿Cuáles son algunos de los problemas más comunes que ha visto que enfrentan los especialistas en marketing cuando no administran adecuadamente sus datos? Dan: El mayor problema que tendemos a ver es que las personas simplemente comienzan a correr sin siquiera ponerse los zapatos en ese tipo de situación. En datos, ya sea análisis, pila o automatización de marketing, lo primero en lo que debe centrarse es en su taxonomía y cuál es su nomenclatura. ¿Cómo vas a llamar a las cosas? Lo más común que vemos es que la taxonomía está desordenada. Verá que en las empresas, para el equipo de marketing, se llama registro, para el equipo de desarrollo, se llama creado por el usuario, y para el equipo de éxito del cliente, se llama registro. Poner en orden su taxonomía es, con mucho, el problema número uno que vemos. Las cosas simples como el uso de mayúsculas, por supuesto, es lo que rompe todo tipo de herramientas diferentes y hace que, como lo llamaríamos la taxonomía de la pila, sea sinónimo en todos los productos. Una cosa común que la gente olvida es que todas estas herramientas deben estar conectadas. Su negocio es la plataforma. Todas estas herramientas finalmente se conectan a él y todas estas herramientas también deben estar conectadas entre sí. Si en una herramienta se llama nombre, otra herramienta se llama Fnombre y otra herramienta es F_nombre, esa taxonomía se vuelve cada vez más difícil de mapear y lo hace más difícil. Si primero se asegura de tener una buena taxonomía, eso asegurará que configure el resto de esto para el éxito. El noventa y cinco por ciento de las veces cuando vemos estos problemas, eso se debe a que nadie nunca se centró en la taxonomía primero, o cuando construyeron su taxonomía, simplemente se volvieron súper flojos, e hicieron lo mínimo viable y lo hicieron girar. Pero si se toma el tiempo de calidad para hacer correctamente la taxonomía, verá resultados realmente buenos, y tratar de asegurarse de que la taxonomía funcione en toda la pila es donde también obtiene los mejores resultados. Ben: Un tema recurrente que sustenta gran parte de esta conversación es la necesidad de ser intencional cuando se trata de establecer y configurar la tecnología de marketing. Si se apresura a hacer las cosas sin un plan, o si trata los sistemas complejos como simples soluciones listas para usar, entonces se está preparando para el fracaso de inmediato. Incluso en el mejor de los casos, si eso es lo que está haciendo, es poco probable que esté preparado para obtener el valor total de su inversión en tecnología de marketing. Ponga a una persona a cargo de supervisar cómo se administran los datos en su equipo, establezca algunas taxonomías básicas y algunas convenciones de nomenclatura para etiquetas, archivos y similares, y tómese el tiempo para planificar las cosas antes de avanzar demasiado. Esas pueden parecer cosas realmente simples, pero a veces, son suficientes para esquivar dolores de cabeza realmente grandes en el futuro. Ahora, volvamos a ellos. Si nuestros oyentes están preocupados por la confiabilidad de sus datos, tal vez porque saben que tienen un problema o porque no sabían que tenían un problema. Pero ahora, después de escuchar esta conversación, sospechan que podrían tener un problema en alguna parte. ¿Dónde recomendaría que comiencen a evaluar su propia situación? Evaluar sus propios datos en su propia pila para que puedan comenzar a solucionar problemas potenciales con esa pila, o con cualquier proceso, herramienta o método que estén investigando. ¿Por dónde empiezas? Sabes que hay un problema en alguna parte, pero no sabes qué y no sabes dónde. ¿Dónde recomendaría que comenzaran tal vez simplemente haciendo una auditoría de las cosas solo para tener una idea del terreno, por así decirlo? Dan: Definitivamente, siempre intentaría comenzar primero con sus herramientas de análisis porque, por lo general, tendrán la información más sólida. Cuando pensamos en intentar auditar un sitio web, la mejor manera de hacerlo es comenzar en modo de incógnito, recorrer el sitio web y usar cualquier producto de análisis que tenga y su depurador. Hay muchos productos para Chrome como Segment, Amplitude y Mixpanel. Todos tienen extensiones de Chrome que puedes usar para depurar. Todos ellos vistas en vivo. Google Tag Manager tiene sus propios depuradores. Muchos de estos productos tienen eso. La forma más fácil de comenzar es, por supuesto, usar su propio sitio web en modo de incógnito, navegar por el sitio y comenzar a probarlo. Si desea avanzar más y desea comprender dónde entran en juego los problemas, le recomendamos que utilice una tecnología llamada BrowserStack. BrowserStack es útil porque puede probar diferentes dispositivos, diferentes navegadores, diferentes computadoras y aún así pasar por el mismo proceso y ver cómo fluyen los datos. Odio decir que la mejor manera de hacer la mayoría de estas pruebas es yendo y haciéndolo. Existen tecnologías que tienen algunas pruebas automatizadas y cosas por el estilo, pero todas son bastante nuevas y bastante caras. No siempre son los mejores. No lo llevarán al problema central. A veces, tienes que preguntarle a alguien que sabe dónde buscar. Me encanta segmento. Segment es una plataforma de datos de clientes, uno de mis productos favoritos. He usado Segment, mParticle y he conocido a muchos otros CDP. La forma intuitiva de configurar un CDP es absolutamente al revés. La forma en que crees que se supone que debes configurarlo si haces eso, te vas a arruinar. Eso es lo que todo el mundo hace y luego, seis meses después, tienen que volver a hacerlo. La persona promedio implementa su CDP al menos tres veces para finalmente descubrir cómo hacerlo correctamente. Odio decirlo, pero la mejor manera de auditar es desarrollar un buen rigor en torno a sus análisis, comprender cómo fluyen los datos y usar las herramientas de auditoría para poder hacerlo. La solución es tener más planificación y ser más proactivo en primer lugar. Ben: Parece que podría encontrarse con situaciones en las que las personas tratan estas herramientas como una solución lista para usar cuando en realidad no lo son. dan: si Creen que son inteligentes. Ben: Tienes que ser más estratégico, tal vez sobre la forma en que se configuran esas cosas, tal vez tener un poco más de comprensión incluso de los problemas que estás tratando de resolver. ¿Podría decir si eso es correcto? Dan: Definitivamente diría que eso es correcto. La mayoría de la gente piensa que estas herramientas son inteligentes y no lo son. Son básicamente herramientas de visualización tontas que tienen diferentes tipos de visualizaciones. La razón por la que elegiría Mixpanel en lugar de Amplitude es que hay algunas cosas de arquitectura de datos que son diferentes sobre ellos que son importantes. El noventa y nueve por ciento de las personas ni siquiera sabría que esas dos cosas son diferentes. Los elegirían porque uno tiene visualizaciones más bonitas que el otro. Ambos son productos de análisis tontos que solo le informan sus datos. Si pones datos tontos en él, te devolverá datos malos. Hay una herramienta, creo que se llama taginspector.com, que es genial, que puedes cargar en tu sitio web y te muestra cómo fluyen los datos desde tu sitio web, cómo fluyen hacia cada herramienta en sentido descendente. Esa herramienta es genial porque te muestra tu verdadera ruta de datos. De esa manera, puede comenzar a comprender que tal vez los datos están ingresando y están dañados porque pasan a través de esta otra herramienta para llegar allí. Hay algunas herramientas geniales que hacen que esto sea un poco más fácil. Ben: En términos generales, ¿cuáles son algunas de las mejores prácticas que los profesionales del marketing pueden seguir para garantizar que sus datos se mantengan limpios y que no estén llenando estos sistemas de basura en primer lugar? ¿Cómo pueden asegurarse de evitar el primer problema asegurándose de que los datos que ingresan a estas herramientas no se vean comprometidos de alguna manera? Dan: Un problema común que hemos visto durante años son los parámetros UTM. Los UTM son los culpables de muchos datos incorrectos. Creamos un producto gratuito llamado UTM.io que le facilita la creación básica de su taxonomía UTM y luego le brinda un generador en línea a su equipo que es Workspace. Tiene reglas Tiene plantillas. De esa manera no pueden romperlo. Cuando trabajas en una organización, lo que quieres intentar es idear procesos, herramientas y sistemas para que la gente no pueda romper las cosas. Ahí es donde diría que aprovechar un producto como UTM.io es muy fácil de hacer porque puede establecer su taxonomía, y luego el resto de su equipo de marketing básicamente puede construir sus enlaces. Los datos de su campaña UTM, que son algunos de sus datos más valiosos, llegan limpios. Lo mismo ocurre cuando piensa en tratar de asegurarse de tener buenos datos analíticos precisos o datos de automatización de marketing. Trate de averiguar cuáles son esos productos o servicios que puede poner como, en esencia, intermediarios, que protegen sus herramientas posteriores. Ahí es donde algunos productos como Segment tienen protocolos que le permitirán proteger su taxonomía. Amplitude tiene su propia característica de taxonomía llamada Schema. Muchas de estas herramientas tienen eso, pero cuando se trata de tratar de mantener los datos limpios. Comience con su taxonomía, no se apresure. Intenta tomarte tu tiempo. Si visitó McGaw.io, nuestro sitio web, y fue al pie de página, hay una sección de descargas y recursos. Tenemos todo tipo de seminarios web que decían, ¿cómo se diseña una taxonomía? ¿Cómo se crea una taxonomía para la personalización? El contenido y la educación están ahí para poder hacer esto, y no es tan complicado. No dejes que lo simplifique demasiado. No es fácil, pero su mejor práctica cuando se trata de obtener datos limpios es la preparación. Es la etapa de planificación de todo. Eso es lo que recomendaría encarecidamente. Ben: Eso tiene mucho sentido para mí. Si tiene varios miembros del equipo como si todos estuvieran haciendo las cosas mal con estas poderosas herramientas. Es bastante fácil ver cómo eso se convierte en un desastre muy rápido. Dan: Muchas empresas tienen una persona de operaciones de ventas y marketing que cubre estas cosas. Definitivamente recomendamos tratar de tener una persona que, como la llamamos el señor de los datos, la persona que finalmente recibe la ayuda para tomar las decisiones. En una empresa grande o incluso en una empresa pequeña, tiene productos de ventas, marketing y CS. Naturalmente, hay varias personas que están involucradas con estos datos, y usted necesita a alguien que discuta a todas estas personas y tal vez lo domine un poco mejor para que los datos funcionen para todos. Ben: Ese es un gran consejo y sirve para todas las preguntas que había preparado. Pero esta ha sido una gran conversación. Antes de dejarte ir, si hay algo más sobre este tema que crees que es importante que nuestros oyentes sepan, puedes dejarlo. Me doy cuenta de que esto no está expresado en forma de pregunta, pero si hay algo que le gustaría dejar a nuestros oyentes como nota de despedida, sería fantástico. Dan: Lo más importante que recomendaría con el análisis es tomarlo con calma. Tómese su tiempo con todo el material de datos. No lo aceleres. No te apresures. El problema número uno que la gente trata de hacer es intentar apresurarse. Definitivamente me tomaría tu tiempo. Todas las empresas que quieran acelerar su contrato con nosotros de seis a tres meses estamos, vaya, tenemos que reducir la velocidad. Incluso cuando lo aceleran, terminamos haciendo los mismos proyectos de seis meses porque solo lleva tiempo hacer estas cosas. Hay mucho de ida y vuelta. Hay mucha comunicación. Calcule un marco de tiempo más largo para poder hacer esto. Si está interesado en ordenar sus datos, le recomiendo que consulte mi libro gratuito. Si visita McGaw.io, puede solicitar una copia gratuita de mi libro en nuestro sitio web. Se llama Cómo construir una mierda genial. Tal vez eso sea algo que lo ayude a comenzar este camino y le brinde algunos estudios de casos reales y tácticas que puede usar en su empresa.