How to Use Data Analytics to Improve Your Digital Marketing / Cómo Utilizar el Análisis de Datos para Mejorar tu Marketing Digital

When it comes to digital marketing creativity often gets the spotlight. But there’s another less flashy but perhaps more important element that should go into every digital marketing campaign. 

That’s data analytics. 

Marketing success is no longer just about being loud, splashy, or everywhere. It’s about data and measurement to validate whether your marketing is being effective. Without data, even the most innovative campaigns can fall flat. 

“Why do any marketing if you can’t measure whether it’s working or not?” said Steve Wiideman, Chief Executive Officer of Wiideman Consulting Group and instructor for the UC San Diego Division of Extended Studies Digital Marketing Certificate Program.

Data analytics provides the foundation for campaigns that don’t just look good—they work. By tracking, interpreting, and acting on the data behind digital marketing campaigns, businesses can move beyond guesswork to make informed, measurable decisions about their marketing strategies. 

Analytics not only helps businesses track performance, but also adapt to changing platforms, customer behaviors, and new technologies.

“Data analytics for marketing is how you know if your campaign is achieving its goals,” said Jarazet Altamirano, Founder and Chief Marketing Officer at Innovationist Group and instructor for the UC San Diego Division of Extended Studies Digital Marketing Certificate Program. “It’s very important to set up the metrics that are relevant for each stage of the customer journey and conversion funnel, so you can determine whether your marketing efforts are driving you toward your overall goals or if you need to pivot to a different strategy.”

We spoke with Altamirano and Wiideman to learn more about the important dynamics of data analytics, how to align data with goals, avoiding common pitfalls, and understanding the humans behind the clicks.

Why Digital Marketing Analytics Matters

The core promise of digital marketing analytics is transforming marketing campaigns from hopeful experiments into measurable strategies that align with real business objectives. Marketing data analytics is the difference between marketing as guesswork and marketing as strategy.

According to Altamirano, running a campaign without tracking performance is like sailing without a compass. Analytics and key performance indicators (KPIs) are essential not only for measuring return-on-investement (ROI) but also for ensuring your campaigns are driving the results that matter most.

“If you launch a campaign and you don’t know what to measure, how are you going to know if it’s successful or not?” she asked. “You need certain key data points that will tell you, yes, this campaign is succeeding, so let’s invest more, or no, it’s not, so let’s pivot.”

The stakes are high because marketing is competitive and expensive. But if it’s done strategically by allocating resources to the initiatives that truly move the business forward, you not only will save a lot of money, you’ll get better results.

“You could be spending $5,000 in Google ads or $10,000 in content, but if you don’t know which is working better, you’ll never know how to reallocate your budget,” said Wiideman.

The Benefits of Marketing Data Analytics

When done well, marketing data analytics offers powerful advantages:

• Clarity – It allows companies to measure the true performance of their campaigns rather than relying on hunches.
• Efficiency – By knowing what works and what doesn’t, businesses can allocate resources more effectively.
• Customer understanding – Analytics reveals how customers actually behave and respond to messages, which helps refine targeting.
• Scalability – Successful campaigns can be identified and replicated, while underperforming ones can be cut or adjusted.

“Numbers speak for themselves,” Altamirano said. “Ideas sound good on paper, but customers always tell you through their behavior what really resonates or not.”

Start with Goals Before Data

According to both Altamirano and Wiideman, one of the most common failures of data analytics strategy is jumping straight into the numbers without first clarifying business objectives. Analytics should be in service of goals, not the other way around.

Altamirano stressed that return on investment isn’t always about dollars. Sometimes the value comes in the form of leads, awareness, or engagement. 

“If I’m running an awareness campaign, my goal might be to generate a thousand leads,” said Altamirano. “Even if those leads don’t convert to immediate sales, the campaign is still successful because it builds the foundation for future conversions.”

Likewise, Wiideman also recommends working backward from what matters most to help inform the approach to analytics. He shared an example from the pandemic, when Applebee’s and IHOP had to pivot quickly to off-premises and delivery sales. 

“The business objective was to drive more revenue in the form of takeout and delivery,” Wiideman recalled. “So we asked: What search volume is out there? What can we rank for? How do we build content around those needs?”

The result was a set of location-based pages optimized for searches like “takeout near me” and “delivery near me.” Those pages shot to the top of Google, driving orders and keeping the restaurants afloat during a critical moment. It wasn’t about just getting any traffic to the website. It was about getting people with a specific interest to the right place at the right time. 

“That’s why analytics matters,” Wiideman emphasized. “If you know the goals and track the right metrics, you can reallocate resources where they’ll have the most impact.”

Choosing the Right Metrics

A big challenge of analytics is they can be overwhelming with so many options for what to track. Page views, bounce rates, conversion percentages, keyword rankings, click-through rates… What’s valuable and what’s noise? Wiideman recommends a framework of performance goals versus performance indicators. 

“Performance goals are things like revenue, traffic, or sign-ups. Those are the actual goals of the campaign,” said Wiideman. “Indicators tell us if we’re going in the right direction. Those would be things like share of voice or visibility compared to competitors.”

Altamirano takes it a step further and recommends focusing on different metrics depending on the type of campaign you’re running and the stage of the conversion funnel. 

“At the upper-funnel awareness stage, your goal isn’t immediate conversions,” she said. “If you’re a new brand and only looking at sales, you might think your campaign isn’t working. But at this stage, it’s about getting people to know your brand, which takes time and multiple touchpoints before leading to purchases."

Altamirano highlights the most important metrics for different types of campaigns: 

• Awareness campaigns: This is where you simply want potential customers to know who you are. The focus here should be on impressions, reach, and click-through rates
• Consideration campaigns: The customers are seeing you and considering making a purchase, but they want to know more about you and make sure they trust you first. The metrics for this stage include website visits, email open rates, and interactions with key content such as blog posts, product pages, or resource downloads.
• Conversion campaigns: The customers are ready to buy. The goal is to make that happen. The metrics to look for are sales, return on ad spend, and checkout completion rate.
• Advocacy campaigns: At this stage, the focus is on cultivating loyal customers. Key metrics include repeat purchases, referrals, and reviews.

“There’s no one-size-fits-all approach,” Altamirano emphasized. “The type of product, the maturity of your brand, and your customer’s stage in the conversion funnel all determine which metrics matter most.”

Common Challenges and Pitfalls

Despite its importance, many companies struggle to implement analytics effectively. Our experts share a couple common challenges and pitfalls. 

* Chasing shortcuts.

* Fixating on outdated measures.

* Not getting complete data.

* Tracking the wrong data.

* Ignoring Customer Realities.

* Building a Data-Driven Marketing Culture.

Whether small or large, every business can benefit from building a consistent framework for tracking and evaluating marketing efforts. Ultimately, the most successful companies treat analytics not as a chore but as a guiding principle. 

“If you’re putting something out there, you need to track it,” Altamirano stressed. “Even if you’re a small company, you don’t need every single data point, but you do need the minimum metrics that will tell you if you should keep going or pivot.”

Wiideman echoes this sentiment. “Marketing without measurement is just guessing. But when you have the right data, you can move from chasing hacks to building strategies that actually work.”

In the end, effective use of digital marketing analytics is about more than crunching numbers. It’s about aligning with business objectives, choosing the right mix of performance goals and indicators, and communicating insights in a way that stakeholders understand.

To learn more about how you can implement data analytics into your marketing, visit the UC San Diego Division of Extended Studies Digital Marketing Certificate Program webpage. 

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Cuando se trata de marketing digital, la creatividad suele acaparar la atención. Pero hay otro elemento menos llamativo, aunque quizá más importante, que debería estar presente en toda campaña de marketing digital.

Ese elemento es el análisis de datos.

El éxito en marketing ya no se trata solo de ser llamativo, ruidoso o estar en todas partes. Se trata de usar datos y metricas l para validar si tus esfuerzos realmente están siendo efectivos.

Sin datos, incluso las campañas más innovadoras pueden fracasar.

“¿Por qué hacer campañas marketing si no puedes medir si está funcionando o no?”, dijo Steve Wiideman, Director Ejecutivo de Wiideman Consulting Group e instructor en el Programa de Certificado en Marketing Digital de la División de Estudios Extendidos de UC San Diego.

El análisis de datos proporciona la base para campañas que no solo se ven bien, sino que funcionan. Al medir, interpretar y actuar en base a los datos que resultan de las campañas de marketing digital, las empresas pueden ir más allá de la intuición y tomar decisiones informadas y medibles sobre sus estrategias.

El análisis no solo ayuda a seguir el rendimiento, sino también a adaptarse a plataformas cambiantes, a los comportamientos de los clientes y a nuevas tecnologías.

“El análisis de datos para marketing es la forma de saber si tu campaña está logrando sus objetivos”, comentó Jarazet Altamirano, fundadora y directora de marketing en Innovationist Group e instructora en el Programa de Certificado en Marketing Digital de la División de Estudios Extendidos de UC San Diego. “Es muy importante establecer las métricas relevantes para cada etapa del recorrido del cliente y del embudo de conversión, para poder determinar si tus esfuerzos te están llevando hacia tus metas generales o si necesitas cambiar de estrategia.”

Hablamos con Altamirano y Wiideman para aprender más sobre la importancia del análisis de datos, cómo alinear los datos con los objetivos, evitar errores comunes y comprender a las personas detrás de los clics.

Por qué Importa el Análisis en Marketing Digital

La promesa principal del análisis de datos en marketing digital es transformar campañas de simples experimentos a estrategias medibles alineadas con objetivos reales de negocio.

El análisis de datos es la diferencia entre un marketing basado en suposiciones y un marketing basado en estrategia.

Según Altamirano, ejecutar una campaña sin medir su rendimiento es como navegar sin brújula. El análisis y los indicadores clave de rendimiento (KPIs) son esenciales no solo para calcular el retorno de inversión (ROI), sino también para garantizar que las campañas estén generando los resultados más relevantes.

“Si lanzas una campaña y no sabes qué medir, ¿cómo vas a saber si tuvo éxito o no?”, preguntó. “Necesitas ciertos puntos clave de datos que te indiquen: sí, esta campaña está funcionando, si debes invertir más, o debes de cambiar la estrategia.”

La competencia es alta y el marketing es costoso. Pero si se hace estratégicamente, asignando recursos a iniciativas que realmente hacen avanzar el negocio, no solo se ahorra dinero, también se obtienen mejores resultados.

“Podrías estar gastando $5,000 en anuncios de Google o $10,000 en contenido, pero si no sabes cuál está funcionando mejor, nunca sabrás cómo redistribuir tu presupuesto”, comentó Wiideman.

Los Beneficios del Análisis de Datos en Marketing

El aplicar correctamenteel análisis de datos en marketing ofrece ventajas poderosas:

• Claridad – Permite medir el verdadero desempeño de las campañas en lugar de depender de corazonadas.
   
• Eficiencia – Al saber qué funciona y qué no, se pueden asignar los recursos de manera más efectiva.
   
• Comprensión del cliente – Revela cómo se comportan y responden realmente los clientes, lo que ayuda a afinar la segmentación.
   
• Escalabilidad – Las campañas exitosas pueden identificarse y replicarse, mientras que las de bajo rendimiento pueden ajustarse o eliminarse.
   

“Los números hablan por sí mismos”, dijo Altamirano. “Las ideas suenan bien en papel, pero los clientes siempre te dicen, a través de su comportamiento, qué es lo que resuena con ellos realmente y qué no.”

Empieza con los Objetivos Antes que con los Datos

De acuerdo con Altamirano y Wiideman, uno de los errores más comunes es lanzarse directo a los números sin antes aclarar los objetivos de negocio.

El análisis debe estar al servicio de los objetivos, no al revés.

Altamirano enfatizó que el retorno de inversión no siempre se mide en dólares. A veces el valor se refleja en clientes potenciales, reconocimiento de marca, o interacción.

“Si estoy ejecutando una campaña de reconocimiento de marca, mi objetivo puede ser generar mil clientes potenciales”, explicó Altamirano. “Aunque esos clientes potenciales no se conviertan en ventas inmediatas, la campaña sigue siendo exitosa porque construye la base para futuras conversiones.”

Wiideman también recomienda trabajar hacia atrás desde lo que más importa. Compartió un ejemplo de la pandemia, cuando Applebee’s e IHOP tuvieron que adaptarse rápidamente a ventas fuera del local y entregas a domicilio.

“El objetivo era aumentar ingresos a través de pedidos para llevar y entregas”, recordó Wiideman. “Así que nos preguntamos: ¿Qué volumen de búsquedas existe? ¿Para qué podemos posicionarnos? ¿Cómo construimos contenido alrededor de esas necesidades?”

El resultado fue un conjunto de páginas optimizadas por ubicación con términos como “comida para llevar cerca de mí” o “entrega a domicilio cerca de mí.” Esas páginas llegaron al tope de Google, generando pedidos y manteniendo a los restaurantes en funcionamiento en un momento crítico.

No se trataba de obtener cualquier tráfico, sino de atraer a las personas adecuadas, en el lugar y momento correctos.

“Por eso importa el análisis”, recalcó Wiideman. “Si conoces los objetivos y sigues las métricas correctas, puedes reasignar recursos donde tendrán mayor impacto.”

Elegir las Métricas Correctas

Uno de los grandes retos del análisis es la abrumadora cantidad de métricas disponibles.

Visitas a la página, tasas de rebote, porcentajes de conversión, posiciones de palabras clave, tasas de clics… ¿Qué es valioso y qué es ruido?

Wiideman recomienda distinguir entre metas de rendimiento y indicadores de rendimiento.

“Las metas de rendimiento son cosas como ingresos, tráfico o registros. Esos son los objetivos reales de la campaña”, dijo. “Los indicadores nos dicen si vamos en la dirección correcta, como la visibilidad frente a competidores.”

Altamirano va más allá y sugiere enfocarse en distintas métricas según el tipo de campaña y la etapa del embudo de conversión:

• Campañas de reconocimiento: impresiones, alcance y tasa de clics.
   
• Campañas de consideración: visitas al sitio web, tasas de apertura de correos, interacciones con contenido clave como blogs o páginas de producto.
   
• Campañas de conversión: ventas, retorno de inversión en anuncios y tasas de finalización de compra.
   
• Campañas de fidelización/advocacy: compras repetidas, recomendaciones, y reseñas.

“No existe una fórmula única”, enfatizó. “El tipo de producto, la madurez de tu marca y la etapa del cliente en el embudo de conversióndeterminarán qué métricas importan más.”

Desafíos y Errores Comunes

Aunque es fundamental, muchas empresas luchan con la implementación eficaz del análisis. Nuestros expertos destacan algunos errores comunes:

• Buscar atajos – Con tantas herramientas y tendencias nuevas, es tentador buscar “hacks,” pero la estrategia y la consistencia siguen siendo clave.
   
• Obsesionarse con métricas obsoletas – Algunas medidas ya no son tan relevantes, como enfocarse solo en la posición de palabras clave sin ver el impacto real en ingresos.
   
• Datos incompletos – Es crucial configurar bien herramientas como Google Analytics, etiquetas UTM y de sitio web para capturar los datos correctos.
   
• Medir datos equivocados – No conectar métricas con los objetivos de la campaña puede llevar a conclusiones erróneas.
   
• Ignorar la perspectiva del cliente – Al final, el cliente decide. Si la campaña no resuena, hay que ajustar el mensaje.

“Marketing no se trata de lo que a nosotros nos parece atractivo, sino de lo que conecta con el cliente”, dijo Altamirano. “Cuando sienten que una marca los entiende, es ahí cuando surge la verdadera lealtad.”

Construyendo una Cultura de Marketing Basado en Datos

Ya sea grande o pequeña, toda empresa puede beneficiarse de establecer un marco consistente para medir y evaluar sus esfuerzos de marketing.

Las compañías más exitosas son las que tratan el análisis no como una tarea adicional, sino como un principio rector.

“Si publicas algo, necesitas medirlo”, subrayó Altamirano. “Incluso si eres una empresa pequeña, no necesitas cada dato, pero sí los mínimos que te digan si continuar o cambiar de estrategia.”

Wiideman coincide:
“El marketing sin medición es solo una suposición. Pero con los datos correctos, puedes dejar de perseguir atajos y empezar a construir estrategias que realmente funcionan.”

Al final, el uso eficaz del análisis de datos en el marketing digital va más allá de procesar números. Se trata de alinear con objetivos de negocio, elegir la mezcla correcta de metas e indicadores de rendimiento y comunicar hallazgos de una forma clara para los interesados.

Para aprender más sobre cómo implementar análisis de datos en tu marketing, visita la página web del Programa de Certificado en Marketing Digital de la División de Extended Studies de UC San Diego.