El valor de los KPI y de las métricas en la estrategia de Márketing

Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half ” (“Sé que la mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia, el problema es que no sé qué mitad es”). Esta famosa cita, atribuida a John Wanamaker, un comerciante, líder religioso y figura política relevante de Estados Unidos, considerado un pionero del márketing, ya advertía a principios del siglo xx sobre una problemática inherente a la medición: la dificultad de establecer una relación causaefecto entre la publicidad, principal herramienta de márketing de la época, y las ventas.

Un siglo más tarde, y tras toda la evolución que nuestra ciencia/disciplina/área de empresa/ profesión ha experimentado, hemos pasado de la cita anterior a otra: “Si no se puede medir, entonces no vale”.

Este vuelco, obviamente, viene derivado del impacto causado por Internet y demás tecnologías de la información en los últimos veinte años, impacto que se está acrecentando en los cinco últimos años a partir de la irrupción del Big Data y de la inteligencia artificial, con especial protagonismo en el márketing. Y es que la disrupción de las tecnologías de la información sobre la medición en márketing está siendo de una magnitud enorme. Se ha pasado, en un breve período de tiempo, de una situación en la que el acceso a la información y a los datos del mercado y de los clientes era complejo y, en muchos casos, caro e inaccesible, a una situación actual en la que se da justo el “problema” contrario: el acceso a cantidades enormes de datos, en muchos casos, inconexos.

La medición de los programas de márketing es compleja. Uno de los motivos es que, actualmente, en muchas compañías no existe una integración de datos, sino que estos provienen de diferentes fuentes. Estos diversos sistemas pueden estar desarticulados. Además, es habitual que tampoco se disponga del conocimiento necesario para acceder a herramientas que permitan crear lógicas de conexión de variables que ofrezcan datos explicativos de por qué están ocurriendo en el negocio determinados sucesos y que también ofrezcan modelos predictivos que ayuden a tomar decisiones sobre dichos sucesos. Una “certeza” de los tiempos que corren es que tenemos más datos que nunca, pero ello no nos da la “certeza” de que contamos con mejor información. Sin el correcto enfoque metodológico, y sin el desarrollo de una programación y de un tratamiento de datos adecuado, no convertiremos d...