Estandarización de datos: Cómo mantener la eficacia de tus análisis

En esta era de marketing de aplicaciones con niveles altos de competitividad, donde surgen aplicaciones nuevas todos los días y el nivel de conocimiento entre los marketers es cada vez mayor, no hay lugar para el error. 

En la base de todo, está la necesidad de estandarización de datos en todas tus fuentes. Los marketers deben hacerse responsables por los datos enviados por las redes de publicidad en links de atribución y asegurarse de que los datos estén en consonancia con sus necesidades analíticas y la granularidad deseada. Además, deben garantizar que las macros imputadas (marcadores de posición dinámicos del lado de la red) coincidan con los parámetros del enlace de atribución (marcadores de posición dinámicos del lado de MMP), o que el MMP pueda reconocer los datos en primer lugar. 

Sin uniformidad en las convenciones de denominación y coincidencias entre macros y parámetros, sólo se pueden obtener resultados poco confiables. 

¿Qué puedes hacer para prevenir las discrepancias en tus datos y mantener la precisión de tus mediciones? Aquí tienes cuatro recomendaciones importantes. 

1. Siempre usa ID de red; no codifiques tus valores de parámetros

La realidad al trabajar con redes de publicidad es que la redsiempre envía datos con sus propias convenciones de denominación y macros, sin importar la configuración de tu propio panel de control. Por lo tanto, en vez de codificar tus propias macros y, posiblemente, crear muchas discrepancias entre los datos de la red y los tuyos, quédate con las macros ofrecidas. 

Esta brecha en los datos provoca un no emparejamiento, dado que, si la red reporta los datos según su ID mientras que tú usas tus propios ID, no podrás unificar los datos de atribución, rendimiento y gasto para nada.

2. Mantenlo simple

Para lograr determinados niveles de granularidad, puede ser tentador cargar los parámetros de los enlaces de atribución con muchas capas de macros. Sin embargo, cuando hay más de una sola macro por parámetro, la capacidad de emparejar datos con precisión disminuye de forma significativa. En vez de sobrecargar tus datos, coloca cada macro en su marcador de posición único para reducir la posibilidad de error en tus análisis.

Esta brecha de datos provoca un emparejamiento incorrecto o incompleto, en el mejor de los casos, dado que algunos o la mayoría de los parámetros complejos puede no ser reconocidos, o un no emparejamiento, en el peor de los casos.

3. Estandariza tus macros

De tu lado, también es importante usar la misma macro en todos los parámetros correspondientes en distintas redes. Dado que vemos que las redes, a menudo, envían distintas macros que otras redes, el conjunto dado de macros que puedes recibir de tus redes puede ser variado, incluso si están diseñadas para un parámetro único.

Si bien la estandarización exige una inversión de tiempo para filtrar las distintas macros y cambiar a tu propio nombre de macro, tus análisis serán mucho mejores como resultado de eso, y podrás obtener un análisis granular completo y unificado del rendimiento, el gasto y el ROI de tu marketing.

Esta brecha de resultados arroja un emparejamiento incorrecto, dado que el parámetro de tu enlace de atribución, af_ad, puede ser uniforme para las macros que envías, pero los nombres de las macros en sí difieren entre las redes y, por lo tanto, es posible que no siempre coincidan con tus parámetros.

4. Asegúrate del significado de las macros

Puede parecer simple, pero asegúrate de que tus macros signifiquen lo que piensas que significan. Como podemos ver en el ejemplo de arriba, las convenciones de nombres que usan las redes no siempre son las mismas, por lo que {adname} de la Red 1 puede no tener el mismo significado que {adname} de la Red 2, y debería mapearse a un parámetro de enlace de atribución distinto para mayor precisión.

Por ese motivo, siempre conviene verificar dos veces que hayas entendido la terminología de tu red antes de establecer los parámetros de tu enlace. 

Esta desalineación significa que verás un parámetro como una dimensión, cuando en realidad refleja dimensiones múltiples, por lo que tomarás decisiones en función de datos incorrectos o incompletos.

En resumen

Hicimos una lista con algunas recomendaciones que puedes integrar en tu rutina de análisis de datos, pero, en definitiva, depende de ti ponerlas en práctica. ¿Todavía no estás convencido? Piénsalo de esta forma: la estandarización de datos no solo te ayuda a organizar conjuntos de datos complejos, también facilita el análisis: desmenuza por dimensiones múltiples y, por encima de todo, transforma tu raw data en insights viables. 

Al final del día, mientras la industria móvil está fragmentada como un todo, y se realizan esfuerzos para estandarizar la complejidad, todavía los marketers son responsables de hacerse cargo de sus datos y asegurarse de que implementen la uniformidad necesaria para mantener la eficacia de sus análisis.