El reto real de la omnicanalidad en farma: cuando toca analizarla con datos

Cada vez más compañías farmacéuticas han dado el paso hacia la omnicanalidad. Han integrado canales, automatizado recorridos de cliente, alineado marketing con ventas y personalizado contenidos para conectar mejor con los profesionales de la salud.

Pero una vez que la estrategia está en marcha, aparece un reto que suele pasarse por alto: ¿cómo analizamos lo que está pasando realmente?

Porque lanzar una campaña multicanal es una cosa… entender con datos si funciona, por qué funciona, y cómo mejorarla, es otra muy distinta.

Ahí es donde comienza el verdadero desafío de la omnicanalidad.

¿Qué se analiza realmente en una estrategia omnicanal?
No se trata solo de mirar métricas básicas como tasas de apertura o clics. El verdadero valor está en ir más allá y responder preguntas clave, como:

* ¿Qué canales generan más interacción y para qué tipo de profesionales?
* ¿Qué combinación de puntos de contacto influye más en una acción importante, como la inscripción a un evento médico?
* ¿Cómo evoluciona el compromiso de un doctor a lo largo del tiempo?
* ¿Qué contenido es más relevante según el área terapéutica, el canal y el momento?

Para responder esto, necesitamos una visión completa y datos bien organizados desde el principio. Algo que, en la práctica, muchas veces no sucede.

El momento en que el análisis se complica
Muchas estrategias omnicanal se lanzan con mucha energía y buenas intenciones, pero sin contar con una arquitectura de datos sólida que las respalde.

Cuando llega el momento de analizar los resultados, surgen varios problemas que dificultan obtener conclusiones claras. Por un lado, los sistemas involucrados (como el CRM, la plataforma de email, el sitio web...) suelen funcionar de manera aislada, sin compartir información entre sí.

Además, los datos que se recopilan suelen ser inconsistentes: un mismo médico puede aparecer registrado con diferentes nombres o sin identificadores comunes que permitan unificar su información. Por si fuera poco, las interacciones que se miden, como clics, aperturas o formularios completados, se capturan sin un contexto claro, lo que dificulta vincularlas directamente con los objetivos reales del negocio. Todo esto hace que el análisis posterior sea un proceso lento, costoso y, en muchos casos, poco útil para tomar decisiones efectivas.

¿Qué se podría haber hecho mejor desde el principio?
Como consultores, normalmente llegamos cuando ya se lanzaron varias campañas y hay que analizar resultados. Y a menudo el problema no está en los datos en sí, sino en cómo se planificó su manejo desde el inicio.

Aquí algunos aprendizajes clave:

1. Diseñar con el final en mente: definir qué se quiere medir desde el principio ayuda a estructurar mejor los datos.

2. Unificar identificadores: el médico que abre un correo, navega el sitio y asiste a un evento debe verse como una única persona, no varias.

3. Crear una taxonomía común: campañas, contenidos y etiquetas deben tener un lenguaje uniforme para facilitar el análisis.

4. Conectar métricas con objetivos: medir solo lo que responde preguntas reales del negocio, no por acumular datos.

5. Pensar en escalabilidad: automatizar informes, centralizar datos y facilitar visualizaciones ahorra tiempo y recursos a futuro.

Analizar la omnicanalidad con datos ya no es opcional
En tu compañía, seguramente ya tienes varios canales en marcha: campañas de email segmentadas, eventos presenciales, webinars o materiales pensados para los MSLs. Inviertes tiempo, equipo y presupuesto en estar presente en los puntos de contacto clave con los profesionales de la salud. 

Pero… ¿tienes claro qué está funcionando realmente? 

Uno de los errores más comunes en entornos omnicanal es asumir que todos los médicos consumen contenido de la misma manera. En la práctica, cada especialidad tiene dinámicas muy distintas. Lo que capta la atención de un traumatólogo no es lo mismo que lo que valora un médico de atención primaria. 

En una misma campaña puedes estar comunicando bien… pero por el canal equivocado o con el formato menos efectivo. Y eso, en vez de sumar, resta. 

Aquí es donde el análisis de datos empieza a marcar la diferencia. Cuando logras cruzar información de interacciones —como emails abiertos, clics, visitas a la web—, empiezas a ver patrones que antes no eran visibles. Imagina que descubres que en medicina general, los webinars breves con enfoque práctico generan tres veces más engagement que otros formatos, en oncología, los estudios clínicos descargables son los que activan una solicitud de contacto comercial y que, curiosamente, los eventos presenciales funcionan mejor cuando van precedidos por una secuencia específica de emails y contenidos científicos enviados por MSLs. 

Estos hallazgos no aparecen por casualidad. Surgen cuando empiezas a analizar la omnicanalidad con una mirada estratégica y basada en datos. 

Porque no se trata solo de captar atención, se trata de convertir ese interés en acciones concretas: que un médico se registre en un evento, solicite más información, o abra la puerta a una visita comercial. Para lograrlo, necesitas entender el recorrido completo que hace ese profesional. 

Muchas estrategias omnicanal se lanzan con entusiasmo, pero sin una arquitectura de datos sólida. ¿El resultado? Cuando toca analizar, todo se complica: 

* Sistemas como CRM, email marketing o landing pages funcionan en silos. 
* Los datos no están unificados: un mismo médico puede aparecer con múltiples registros. 
* Las interacciones no tienen contexto: clics y aperturas están desconectados de objetivos reales del negocio. 

Y así, el análisis se vuelve lento, costoso… y a veces, simplemente no sirve para tomar decisiones útiles. 

¿Qué se pudo haber hecho mejor desde el principio? 

Desde nuestra experiencia en BertIA, estos son los aprendizajes clave: 

1. Diseñar con el final en mente: define desde el inicio qué quieres medir. Eso guía cómo estructurar datos. 

2. Unificar identificadores: un médico debe ser uno solo, sin importar cuántos canales use. 

3. Crear una taxonomía común: campañas, contenidos y audiencias deben hablar el mismo idioma. 

4. Conectar métricas con objetivos reales: mide solo lo que te ayuda a responder preguntas de negocio. 

5. Pensar en escalabilidad: centralizar datos, automatizar informes y facilitar visualizaciones ahorra dolores de cabeza (y presupuesto). 

Cuando una compañía quiere dar el siguiente paso y explotar todo el potencial del Business Intelligence, el problema no suele ser conceptual. Todos saben lo que es BI. Todos tienen claro qué KPIs quieren analizar. 

Lo que ocurre, más bien, es esto: cuando llega el momento de encender la luz, no hay cableado. Se quiere analizar journeys, conversiones o engagement … pero no hay datos integrados, los identificadores no coinciden, y lo que se captura no refleja el contexto necesario para tomar decisiones. 

En teoría, BI debería ofrecer segmentación avanzada, visualización en tiempo real, modelos de atribución, diseño de journeys…  Pero en la práctica, no hay base para construir nada de eso. 

Por eso insistimos en que el análisis no empieza con un dashboard. Empieza mucho antes. 

Empieza cuando se definen los datos que se van a necesitar, cómo se van a capturar, con qué estructura, y cómo se van a conectar entre sí. 

Y aquí es donde esos cinco puntos clave que mencionábamos antes marcan la diferencia. 

No porque sean “buenas prácticas”, sino porque son el puente entre la estrategia omnicanal que imaginaste… y los datos que realmente puedes analizar. 

En definitiva, el reto no es solo técnico. Es estratégico. 

No se trata de si puedes medir, sino de si estás midiendo algo que realmente tenga valor. 

Es la diferencia entre medir lo que se puede… y medir lo que importa. 

La omnicanalidad no se trata de estar en muchos canales. Se trata de orquestarlos con inteligencia, basándose en datos confiables y estructurados. Y eso requiere más que tecnología: requiere una estrategia analítica clara, compartida y bien implementada. 

Así que, si ya tienes campañas omnicanal en marcha, te dejamos una pregunta incómoda pero necesaria: 

¿Estás midiendo lo que realmente importa?