Las agencias de publicidad se encargan de hacer que sus clientes ganen más dinero, alcance o posicionamiento a través de campañas. El analista de datos en una agencia de publicidad recolecta y analiza información de fuentes digitales para optimizar esas campañas y hacerlas más rentables.
En el proceso, solemos interactuar con otros equipos, entre ellos, los de Medios, Cuentas y Desarrollo. Por esa razón, necesitamos hablar el mismo idioma.
Esta colaboración no solo amplía el alcance y la influencia de Analytics, sino que también contribuye al desarrollo profesional y al aprendizaje continuo en el campo del marketing para Analistas Digitales.
¿Qué hacemos exactamente los Analistas De Datos en una agencia de publicidad?
Ten en cuenta que, dependiendo del tamaño de la agencia y de tu seniority (de los que te hablaré al final), tus responsabilidades pueden cubrir necesidades más amplias o más específicas que las detalladas en esta lista.
En este artículo te daré una idea general de lo que puedes esperar ocupando un cargo en Analytics y las diferentes especialidades en el área. Vamos por lo primero, las responsabilidades:
Diseñar y ejecutar estrategias de medición
Esto implica crear planes detallados para recopilar datos relevantes para el negocio.
Además, debemos implementar herramientas y técnicas adecuadas para garantizar que los datos se obtengan de manera precisa, confiable y en complicidad con las leyes de protección de datos personales que puedan afectar al negocio con el que trabajamos.
Recuerda, los datos son huellas que dejan personas como tú y como yo en internet, así que es importante tratarlos como tal. Sobre este tema te hablo en mi artículo sobre el Consent Mode de Google.
Recopilar y analizar datos
El primer paso para un Analista de Datos es recopilar datos relevantes de diferentes fuentes, como redes sociales, campañas publicitarias, herramientas de análisis web y bases de datos internas.
Estos datos se “limpian” * y analizan meticulosamente para identificar tendencias, patrones y oportunidades de mejora.
*Técnicas de normalización que usamos para minimizar inconsistencias en los registros con los que trabajamos , lo más común suele ser la eliminación de espacios, conversión de mayúsculas y transformación de formatos.
Interpretar resultados
Con la completación del paso anterior , como Analistas de Datos , debemos interpretar los resultados de manera clara y concisa.
Esto implica presentar los hallazgos de forma comprensible para nuestros equipos en la agencia y los clientes. La interpretación de los resultados permite tomar decisiones informadas y ajustar las estrategias de publicidad en consecuencia.
Generar informes y presentaciones
Como extensión del punto anterior, tenemos la responsabilidad de crear informes detallados y personalizados que comuniquen los hallazgos y recomendaciones clave.
Estos informes ayudan a los equipos de la agencia y a los clientes a comprender el rendimiento de las campañas publicitarias, el alcance de las metas establecidas y las áreas de mejora. Hay que hablarles en un lenguaje sencillos, traduciendo números y estadísticas a historias.
Mantener al tanto al equipo (y cliente) sobre las últimas tendencias digitales
Un Analista de Datos en una Agencia de Publicidad debe mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y tecnologías en el uso y tratamiento de datos digitales.
Esto incluye:
- Comprender los avances en herramientas de análisis.
- Técnicas de segmentación de audiencia.
- Tratamiento de los datos en internet y nuevas plataformas de publicidad digital.
Todo para garantizar que la agencia esté al tanto de las mejores prácticas y sea capaz de ofrecer resultados óptimos a sus clientes en sus campañas de marketing.
La Colaboración entre Analítica y Otros Departamentos
Tenemos que estar en constante contacto con otros departamentos porque todos trabajamos por un mismo fin: maximizar los resultados de la campaña.
Entonces, al reconocer cuáles son los diferentes equipos y qué van a necesitar de ti, la comunicación será más fluida y eficaz. Te nombraré los 3 más importantes:
Colaboración con el equipo de Medios
El equipo de medios de una agencia es el encargado de planificar y ejecutar campañas publicitarias en distintos canales digitales pagos.
La colaboración entre el equipo de analítica y el equipo de medios en una agencia de marketing digital es clave para el éxito de las campañas.
Veamos un ejemplo :
Imagina que se lanza una campaña publicitaria para la misma audiencia en YouTube, Facebook e Instagram. Muy probablemente, Medios necesitará la ayuda de Analytics para:
- Colocar los códigos necesarios para asegurar el correcto seguimiento de la campaña. Por ejemplo: El Píxel de Meta para correr publicidad en Instagram y Facebook.
- Analizar el comportamiento de los usuarios en el sitio, después de haber sido impactados por la campaña.
- Crear y mantener reportes que ayuden a identificar los resultados de la campaña.
- Generar recomendaciones para optimizar los resultados de la campaña, según el comportamiento observado.
Algunas de estas responsabilidades ya te deben sonar conocidas.
Y si te interesa empezar en el mundo de Analytics pero no sabes cómo, tengo una guía con los primeros pasos esperando por ti.
Colaboración con el equipo de Desarrollo
El equipo de desarrollo de una agencia (o del cliente) es el encargado de gestionar los activos digitales (webs o apps) con los que trabajamos los Analistas.
El departamento de analítica y el equipo de desarrollo web trabajan en estrecha colaboración para implementar y rastrear códigos de seguimiento. Así como para medir el rendimiento de las páginas de destino y la experiencia del usuario.
Esta colaboración permite que, en ciertos casos, los miembros más técnicos del equipo de Analytics puedan encargarse de algunas tareas del equipo de desarrollo para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y la precisión en la ejecución del plan de medición.
En breve te hablaré de “los miembros más técnicos y los menos técnicos” de Analytics.
Colaboración con el equipo de Cuentas
El equipo de cuentas de una agencia es el encargado de mantener y afianzar la relación con los clientes, entendiendo sus necesidades y comunicándolo al equipo interno.
La combinación de datos analíticos con una comprensión profunda de las necesidades del cliente es el secreto para el éxito de un proyecto de marketing digital, y esta colaboración es la clave para desbloquear ese potencial.
Por un lado, es importante que el equipo de Analytics (equipo técnico) sepa comunicarse con el equipo de cuentas (equipo no técnico) de una manera fluida y clara, permitiéndole entender – al responsable de hablar con el cliente – la situación actual del sitio web o app que estemos trabajando.
Por otro lado, el equipo de cuentas debe tener conocimientos básicos del entorno digital para asimilar la información proporcionada por el equipo de Analítica y transmitirla eficazmente al cliente. Este enfoque colaborativo es fundamental para desbloquear todo el potencial del marketing digital.
Los Diferentes Tipos de Analista de Datos en una Agencia de Publicidad
Las personas que trabajamos como Analista de Datos en una Agencia de Publicidad debemos desarrollar múltiples habilidades para adaptarnos a los desafíos diarios.
¿Eso significa que debes saber todo de todo?
No exactamente, pero piensa en esto:
- Si comprendes cómo funciona la publicidad en internet, tus conclusiones sobre los resultados de una campaña serán más asertivas.
- Si entiendes de APIs, navegadores y servidores, es probable que tus soluciones a problemas técnicos sean más sólidas.
- Si sabes sobre transformación y limpieza de datos, tus análisis serán mucho más profundos y completos.
- Si te sientes cómodo con gráficos y visualizaciones, tus informes serán insuperables.
Aunque he trabajado con colegas que no siguen esta tendencia, la mayoría de nosotros aplicamos el modelo T del conocimiento:
Dependiendo de nuestra personalidad, preferencias e intereses, manejamos un conjunto de habilidades básicas y luego nos especializamos en una de las siguientes 3 categorías.
Técnico (Aquí estoy yo)
Un profesional en este campo debe tener un conocimiento sólido de herramientas y plataformas digitales, así como de programación y bases de datos.
Algunas tareas específicas para este puesto incluyen:
- La correcta aplicación de rastreadores para asegurar el seguimiento de una campaña.
- La construcción de Capas de Datos para recopilar información relevante sobre la actividad de un usuario.
- El desarrollo de un entorno de seguimiento a nivel de servidor o navegador.
Entre las habilidades específicas necesarias para este rol se encuentran:
- El dominio de Javascript, HTML, CSS, SQL.
- La planificación y documentación de Planes de medición.
- La comprensión del impacto que tienen los navegadores, servidores y APIs sobre campañas publicitarias.
El día a día de estas personas suele estar entre Google Tag Manager, BigQuery, Slack y las herramientas para desarrolladores del navegador.
Analytics
Suelen ser personas que vienen de un ámbito digital distinto y han desarrollado interés por el mundo de la Analítica. Este perfil no es tan técnico como el anterior y se enfoca más en interpretar los datos una vez recopilados, en lugar de recolectarlos en sí.
Disfrutan comunicar sus descubrimientos a otros a través de presentaciones efectivas y se esfuerzan por hacerse entender, incluso si eso significa ser menos específicos desde el punto de vista técnico.
Gracias a su experiencia en otro campo relacionado, tienen más contexto para tomar decisiones en ciertas situaciones y su colaboración con otros departamentos es más natural.
Entre sus habilidades se encuentra:
- Comprender el comportamiento de los usuarios en distintas fuentes.
- Interpretar tendencias y patrones de comportamiento de usuarios.
- Elaborar informes y presentar hallazgos.
El día a día de estas personas suele transcurrir entre Google Analytics 4, Looker Studio, Redes Sociales, SuperMetrics, Google Sheets y llamadas con el cliente.
DataViz
En mi opinión, este perfil es el más creativo de los tres.
A través de gráficos, mapas y paneles interactivos, esta persona logra integrar y comunicar de manera efectiva los resultados obtenidos de diferentes fuentes.
Su habilidad para convertir datos en narrativas visuales aporta claridad y coherencia a los informes, facilitando la comprensión de datos complejos tanto para los equipos internos de la agencia como para los clientes.
Los especialistas en esta área no solo generan informes atractivos (muy atractivos, por cierto), sino que presentan la información de tal manera que tienen la capacidad de influir en la toma de decisiones y conversaciones que se generan gracias a su trabajo.
El día a día de estas personas suele transcurrir entre Looker Studio, Tableau, PowerBi y Excel.
Responsabilidades de un Analista de Datos por Seniority
Arriba te comentaba que las responsabilidades en Analytics iban a variar según cómo te especialices y tu seniority.
Sé que te vas a tropezar en internet con una cantidad de vacantes ridículas , por eso quiero comentarte las responsabilidades mínimas que debes dominar para tener un perfil competitivo (según mi experiencia).
Junior
En este nivel te recomiendo que como mínimo domines:
Google Analytics 4
- Realizar auditorías básicas.
- Preparar reportes exploratorios sencillos.
- Usar el DebugView para depurar errores.
Visualización
- Hacer informes básicos en Looker Studio usando gráficos y fuentes nativas de la herramienta.
BigQuery
- Entender la jerarquía de los elementos en un proyecto.
- Saber cómo vincular BigQuery con GA4.
Google Tag Manager
- Entender la interfaz y la vista previa de la herramienta.
- Gestionar etiquetas con mínima configuración.
- Comprender el concepto del Datalayer.
Planificación
- Leer e interpretar planes de medición de terceros.
Documentación
- Ubicar la documentación de las soluciones que usa.
Semi Senior
Debes dominar los atributos del Junior, más lo siguiente:
Google Analytics 4
- Mejorar auditorías y monitorear los cambios.
- Identificar problemas de atribución y seguimiento.
- Usar extensiones específicas para depurar errores.
Visualización
- Hacer informes avanzados en Looker Studio usando fuentes combinadas, dimensiones y métricas personalizadas, y proyecciones sencillas.
BigQuery
- Crear y actualizar tablas con consultas básicas en SQL.
Google Tag Manager
- Gestionar etiquetas con activadores y variables predefinidas.
- Gestionar eventos en web y app.
- Documentar los Datalayers que otros implementan.
Planificación
- Identificar errores en planes de medición.
- Crear planes de medición básicos.
Documentación
- Interpretar correctamente una documentación técnica.
- Gestionar tickets con soporte de forma autónoma.
Senior
Aquí igual debes dominar los anteriores más:
Google Analytics 4
- Crear tus propios procesos de seguimiento.
- Solucionar problemas de atribución y seguimiento.
- Usar el navegador para depurar errores.
Visualización
- Crear informes en Tableau y/o PowerBI.
BigQuery
- Crear esquemas de datos de distintas fuentes.
- Entender la estructura de costos de la herramienta.
Google Tag Manager
- Usar HTML, selectores CSS y Javascript para gestionar etiquetas.
- Gestionar eventos con servidores y APIs.
- Crear, modificar y documentar tus propios Datalayers.
Planificación
- Crear planes de medición complejos en web y app.
Documentación
- Desarrollar y explicar tu propia documentación.
Para Cerrar
- Como Analista de Datos en una Agencia de Publicidad recopilamos, analizamos e interpretamos datos de múltiples fuentes para generar informes detallados sobre los resultados de campañas .
- El equipo de Analytics informa a Medios sobre resultados y comportamiento de usuarios para optimizar estrategias. Apoya al equipo de desarrollo y se comunica con Cuentas para mantenerse alineado a las necesidades del cliente.
- No es necesario que sepas todo, sobre todo, solo identifica tus habilidades e intereses y especialízate en una de las tres áreas mencionadas. Cada una tiene habilidades específicas para tareas como programación, interpretación de datos y visualización.
- Nadie empieza desde lo más alto. Ve por lo básico y consigue ese primer trabajo que te va a permitir ir adquiriendo nuevas herramientas.
- Si dudas por donde comenzar , te recomiendo leer mi Guía para futuros Analistas Digitales y si aún no estás convencido de que esto es para ti , mi artículo sobre las características de los Analistas Digitales te sacará de dudas.
