Las aventuras de un Data Explorer

Los Exploradores de Datos son intrépidos aventureros que están dando sus primeros pasos en la emocionante jungla del análisis de datos. En esta etapa de su travesía, las empresas se arman con herramientas básicas, trazando mapas rudimentarios para asignar presupuestos, medir campañas y generar reportes. Sin embargo, su brújula suele depender de las coordenadas predeterminadas de atribución que marcan las plataformas, y muchas veces la reportería manual es el único machete con el que pueden abrirse camino. Así también, las rutas hacia la integración con otros sistemas de la organización son aún senderos sin explorar.

A continuación, te ofrecemos un mapa con características esenciales, recomendaciones estratégicas y misiones clave que puedan guiar tus aventuras en 2025 para desbloquear nuevas fronteras en el análisis de datos. 🌍✨ Embárcate en esta expedición y descubre cómo convertirte en un verdadero pionero de la analítica. 🚀

Tus herramientas favoritas: la brújula y el machete

La brújula y el machete son las herramientas que mejor caracterizan la forma de trabajar de un explorador de datos:

1. Utilizas métodos básicos para distribuir presupuestos y medir campañas, como atribuciones por default (last-touch);
2. Utilizas mayormente reportes manuales;
3. La integración de tus datos con el resto de la organización es mínima;
4. El uso de inteligencia artificial es incipiente y empieza a moldear a la cultura de trabajo de tu equipo;

Tu enfoque: explorar nuevas fronteras

1. Centralizar los datos y adoptar herramientas de visualización: En esta etapa es un desafío común que haya silos de datos: esta centralización de datos contribuye a evitar este tipo de análisis más fragmentado. Integra todos los datos necesarios para auditar, analizar y optimizar el rendimiento en diversos canales, incluyendo medios pagos, sociales y propios. Bunker permite centralizar una cantidad ilimitada de datos provenientes de múltiples plataformas y dispositivos para que puedas transformarlas en insights accionables.
2. Familiarizarse con IA básica para automatizar procesos y análisis simples de tu equipo: Presenta a tu equipo todas las posibilidades que la IA permite resolver en la recolección, el análisis y los reportes de datos en los canales de marketing que más utilizan. Esto puede ahorrar tiempo, reducir errores y proporcionar información más detallada en comparación con los procesos manuales. Esto incluye análisis de redes sociales, análisis de medios pagos, análisis web, análisis de sentimiento y de competencia.

Bunker DB: una navaja multi-usos

En base a estas recomendaciones, a continuación te comentamos cómo Bunker DB pudiera asistirte en navegar esas aguas con un mix entre el producto de Bunker Analytics y auditoría de medios con Bunker Marketing Science:

• Centralización de datos: Consolida datos de campañas, Análisis de medios pagos, propios y redes sociales en Bunker DB para evitar silos de trabajo entre tus equipos y tus agencias de medios. Gestiona y audita la inversión en medios y analiza métricas clave de tu sitio web. Esto asegura una estrategia de medios alineada con las necesidades de cada canal​.
• Primeros pasos con IA: Introduce ADA AI en tu equipo para tareas simples como generación de gráficos, tablas y guarda los prompts que más utilicen. Analiza datos rápidamente, genera insights accionables y crea reportes generativamente que simplifiquen tu toma de decisiones. La flexibilidad de ADA permite adecuar tus prompts para obtener resultados personalizados​.
• Automatización inicial: Implementa procesos automatizados simples, como generación de reportes periódicos, y usa plantillas predefinidas para análisis básicos. En Análisis de sentimiento, utiliza nuestra solución de autotagging para identificar etiquetas que automaticen en gran medida tus análisis para ajustar tus mensajes.
• Capacitación y adopción tecnológica: Capacita a tu equipo en el uso de métricas clave y promueve el uso de modelos de atribución más avanzados como atribución multitáctil. Utiliza KPI Planner para facilitar la planificación y el seguimiento de KPIs, sea de forma manual (Alerts) o automatizada (Planner).
• Modelos de Marketing Mix (MMM). Un MMM puede determinar si un aumento en la inversión publicitaria en redes sociales realmente está generando ventas incrementales o simplemente desplazando compras entre canales. Estos modelos utilizan datos históricos para identificar patrones de compra y sugerir una optimización en la alocación de presupuestos.

Próximos pasos: exploremos juntos

• Para la ruta sugerida de marketing analytics, recomendamos una reunión con tu Sales Representative local y tu Customer Success Manager para que te ayuden a planificar juntos cómo sofisticar los análisis de datos de tu organización.
• Para la ruta sugerida de marketing science, recomendamos que concretes una primera reunión con marketingscience@bunkerdb.com