Un marketing que mide lo que importa
Métricas de vanidad, pruebas A/B mal leídas y atribuciones que cada herramienta cuenta a su manera. Qué debe saber cada perfil de marketing sobre datos, los errores más comunes y un plan de formación de 30 días.
Los 5 errores más comunes
Marketing tiene más datos que casi ninguna otra área. El riesgo no es la falta de datos, sino leerlos mal.
Medir lo fácil y no lo importante
Impresiones, clics y seguidores crecen, pero no se sabe si traen clientes.
Cómo evitarloLigar cada campaña a un indicador de negocio: leads cualificados, ventas o coste por cliente.
Dar por buena una prueba A/B demasiado pronto
Se declara ganadora una versión con pocos datos o tras dos días.
Cómo evitarloFijar antes el tamaño de muestra y la duración, y no parar la prueba al ver el primer resultado.
Creerse la atribución de cada herramienta
Cada plataforma se atribuye las mismas ventas y la suma supera el total.
Cómo evitarloUsar una fuente común (el CRM) y comparar canales con el mismo criterio.
Segmentar sin saber si el dato es fiable
Se crean audiencias con datos viejos o incompletos.
Cómo evitarloRevisar antes la completitud y la fecha de actualización de los campos que se usan.
Usar datos personales sin pensar en el permiso
Se cruzan datos o se suben listas a herramientas sin comprobar la base legal.
Cómo evitarloSaber qué datos se pueden usar, para qué y con qué permiso.
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Descargar la autoevaluación →Qué debe saber cada perfil
Los niveles son los del marco de data literacy: básico, uso, análisis y gestión. No todo el mundo necesita llegar al mismo.
| Perfil | Qué debe saber hacer | Nivel |
|---|---|---|
| Técnico de campañas | Configurar bien el seguimiento, etiquetar campañas y leer los resultados de cada acción | Básico / Uso |
| Responsable de canal | Comparar canales con el mismo criterio, leer pruebas A/B y optimizar con datos | Uso / Análisis |
| Analista de marketing | Atribución, segmentación y medición del impacto en ventas | Análisis |
| Dirección de marketing | Ligar la inversión a resultados de negocio y decidir el presupuesto con datos | Gestión |
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Un informe común con pocos indicadores de negocio, una convención de nombres y una persona de referencia.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una métrica de vanidad?
Una cifra que crece y queda bien, pero no indica si el negocio mejora: seguidores, impresiones o visitas sin relación con las ventas. No es que no sirvan; es que no deben guiar las decisiones solas.
¿Cuánto debe durar una prueba A/B?
Lo necesario para llegar al tamaño de muestra calculado antes de empezar, y al menos una semana completa. Pararla al ver el primer resultado favorable es el error más común.
¿Necesita el equipo saber estadística?
Lo básico: tamaño de muestra, variación normal y diferencia entre correlación y causa. El análisis avanzado puede quedar en manos de un analista.
¿Qué tiene que ver con el AI Act?
Si el equipo usa IA generativa para textos, imágenes o segmentación, el artículo 4 trata su alfabetización en IA: saber qué hace la herramienta, sus límites y qué datos no se deben introducir.
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