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Descubre 5 técnicas de análisis de datos para aumentar la precisión de tus informes de resultados

Decisiones acertadas y un alto impacto en los resultados, es lo que los gestores de marketing buscan. Para esto, es importante tener técnicas efectivas de análisis de datos, con las que lograrán conocer una estrategia minuciosamente.

Los equipos de marketing hoy en día, cuentan con tecnologías para realizar sus labores, especialmente, aquellas que forman parte de la transformación digital, como:

Big Data, la cual es un complemento de técnicas y análisis con grandes cantidades de información para conocer el comportamiento de los consumidores de Internet. 

Por su parte, la inteligencia artificial es utilizada para predicciones en base a patrones, identificar contextos y mejorar la toma de decisiones. Además, los dashboards  son aquellas interfaces que aportan información en forma de gráficas, con el que podrás analizar el proceso y rendimiento de tu estrategia. 

A continuación te presentamos las habilidades que favorecen a un equipo de análisis:

1.Orden

2.Conocimientos estadísticos

3.Pensamiento crítico

4.Resolución de problemas

Las mejores técnicas para el análisis de datos

Gracias a la aparición de nuevas fuentes para el análisis de datos, se ha potencializado el enfoque creativo de los equipos,  ya que se ha convertido en un valor fundamental a la hora de aprovechar y desarrollar nuevas ideas para utilizar la data.

Esto además, va acompañado de  técnicas que ayudan en el proceso, las más importantes son:

1.Modelo de Mezcla de Marketing (MMM)

Una técnica de análisis de datos avanzada que involucra al Big Data para medir la efectividad de difusión a través de un canal específico. Se utilizan vinculaciones entre las estadísticas de Marketing que se generan con otros métodos de venta.

Normalmente, se incluyen variables como factores de estacionalidad, actividades de competidores y campañas promocionales, para determinar los efectos interactivos y cambios en los segmentos e individuos. Puede ser utilizado para entender la participación de cada medio de comunicación en la generación de nuevos clientes dentro de un período determinado.

2.Alcance, costo y calidad (RCQ)

Es una forma de usar datos y juicios estructurados, reduciendo los canales hasta sus componentes, por ejemplo:

1.Calidad del engagement

2.Cantidad de clientes objetivos alcanzados

3.El costo para cada punto de contacto o conversión

Cuando la información es limitada, cuando existe una rutina consistente todo el año o cuando los efectos de las inversiones son difíciles de medir, son utilizadas las técnicas de análisis de datos cuando todo lo demás no se puede aplicar.  

3.Modelos predictivos

Es una representación de la realidad para encontrar la relación entre variables. Esta técnica requiere de tecnologías de la información, adicional de la transformación digital, Big Data y habilidades de gestión.  Gracias a esta herramienta, se pueden encontrar oportunidades de negocio,  identificar segmentos, y más.

Un gran archivo de información con el que podrás tomar decisiones basadas en datos que le generen la mayor rentabilidad y dividendos a las estrategias de marketing y ventas.

4.Modelo de atribución

Este es uno de los modelos más novedosos para la ejecución en Marketing Digital, ya que permite utilizar algoritmos y reglas para gestionar los recursos disponibles eficientemente en aras de convertir y vender. Por ejemplo, a la hora de comprar anuncios online, campañas de email, entre otros.

También, permite a los profesionales de marketing y programación decidir cuán útil es cada canal para el éxito de las conversiones. El uso de técnicas de regresiones, algoritmos avanzados y modelos estadísticos se generan mayores perspectivas de la realidad de la estrategia y se optimizan los canales.

5.Análisis de series temporales

La secuencia de valores que se ven en periodos de tiempo y que se ordenan cronológicamente sirven para estimar valores futuros de una variable específica en función de su comportamiento histórico.

Este tipo de técnica es ampliamente utilizada, como modelo matemático de predicción, por equipos de marketing y ventas para prever tendencias, aprovechar oportunidades de todo tipo y ajustar estrategias, por ejemplo:

1.Cantidad de visitas en un blog

2.Conversiones

3.Suscripciones

4.Cifras de ventas

5.Descargas de materiales ricos

 

Obtén una imagen completa sobre las conversaciones que son de interés para tu marca con paneles personalizables de Social Listening.
SYNTHESIO

Podemos observar que los valores que salen del análisis de series temporales no son totalmente exactos, pero  podemos seguir una regularidad en la serie y las fórmulas correctas, así podemos modelar y anticipar los resultados.

Esta técnica puede llegar a ser interesante, como por ejemplo en el manejo de un blog, ya que podemos definir las metas de crecimiento del canal y se puede tomar como referencia los meses anteriores.

En época de temporada de vacaciones muchos profesionales se desconectan y seguramente las visitas al blog van a disminuir, y esa variable debe tenerse en cuenta para que el análisis no se contamine. Ahora, es importante tener en cuenta que recolectar información es parte fundamental del proceso de las técnicas de análisis de datos, el qué hacer con esto es el otro pilar. Si quieres saber más, ¡sigue leyendo!

¿Qué hacer con la información generada con las técnicas?

Cuando tengas todos los datos ordenados y limpios, lo más crítico es entender qué significan y qué tipo de información tienes tras todos los números y comportamientos. Saber interpretar los datos es uno de los retos a los que se enfrentan los equipos de marketing a la hora de buscar decisiones precisas y relevantes, permitiendo que cada miembro pueda alcanzar más autonomía.

Un marketero debe recolectar todos los datos de la herramienta o herramientas que use para este ejercicio, registrarlos bien en forma de documentos y combinar las variables que muestran el nivel de interpretación, lo que es la antesala a la toma de decisiones o una lluvia de ideas de acciones a realizar.

¿Cómo hacerlo eficientemente? Herramientas como Synthesio, Google Analytics y SEMRush, son las preferidas por los marketeros. Te contamos por qué.

Synthesio

Con esta poderosa solución de escucha social las áreas de marketing podrán rastrear las conversaciones en tiempo real en todo el mundo. Además, tendrán calidad y cantidad de información:

1.Obtén datos de escucha social en más de 80 idiomas diferentes.

2.Todas las menciones en la Plataforma de Social Listening de Synthesio se enriquecen de sólidos metadatos sobre el contenido, el autor, el tono y se pueden filtrar fácilmente.

3.Los Dashboard de Synthesio tienen capacidades de reconocimiento de logotipos y grandes cantidades de reseñas de consumidores.

Google Analytics

Permite que cualquier persona pueda analizar la receptividad de su audiencia ante los materiales que ofrece y la efectividad en cuanto a las técnicas de atracción. Dentro de sus funcionalidades podrás:

1.Conocer la cantidad de usuarios únicos

2.Rastrear el tráfico

3.Saber el porcentaje de rebote y tiempo de permanencia en la página

4.Rastrear a los visitantes y conocer sus ubicaciones

5.Estar al tanto de los dispositivos preferidos por la audiencia para navegar

6.Conocer los sistemas operativos y navegadores preferidos

7.Monitorear el tráfico en tiempo real

Además de todo esto, lo hace mediante una interfaz intuitiva y muy práctica. Sin importar tu nivel de conocimiento sobre ella, podrás dominarla en poco tiempo.

SEMRush

Por último tenemos a una herramienta popularmente utilizada para monitorear palabras clave, procesar análisis de datos para SEO y SEM, y proveer la optimización general para las estrategias de Marketing de Contenidos.

También puede utilizarse como parte de la interpretación de los datos. Con distintas herramientas podrás lograr una observación mucho más profunda del entorno de tu empresa y entregar mejores análisis y predicciones para generar los resultados que espera tu equipo.

Mayores dificultades que puedes experimentar al analizar datos

Recopilar datos solo tiene sentido si existe un equipo entrenado y capaz de analizarlos a través de procesos y herramientas para generar oportunidades de negocio y ganar autoridad en el giro.

A continuación, te enseñaremos aquellos errores en los que debes evitar caer.

1.Menospreciar los datos

2.Proponer una nueva cultura organizacional donde las decisiones se basen en los datos, es el mejor primer paso para alejarse de este error.

3. No saber para qué se recopilan los datos

4.No invertir en el análisis de datos

5. Separar los departamentos

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Recomendaciones finales

Ya tienes material suficiente para entender cómo las técnicas de análisis de datos son utilizadas en la actualidad. Ahora, te queremos dar unas recomendaciones con preguntas que debes hacerte en cada paso.

¿Estás utilizando un tamaño de muestra adecuado?:  Muchas veces, empresas con prestigio, cometen el error de dar resultados de “estudios” sin garantizar que obtienen una respuesta real del público. Cuando estés analizando datos, procura que la muestra te pueda dar una visión genuina de la realidad.

¿Qué tanto dependes del azar?: Si tus investigaciones y datos recopilados no pueden darte, al menos, 90% de confianza de que estás en lo correcto, entonces no deberías creer en ella. Un plan flojo puede conducir a un desastre, si es necesario contratar personal capacitado para darte información veraz.

¿Estás detenido en el análisis? : El Big Data es una maravilla, pero no debes olvidar tu instinto y sentido común. Usar información obtenida por las técnicas antes mencionadas es sumamente recomendable, pero usar tu lógica y experiencia también es necesaria para empezar a accionar.

Esperamos que este contenido sea de gran valor para que lo comiences a implementar en tu organización. En Interlat somos partners de Synthesio, una de las soluciones de escucha digital má importantes del mundo

Contenido extraído de Rockcontent

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3 comentarios

  1. Excelente articulo para comenzar a crear cultura en la organización acerca de la toma de decisiones basada en los datos. Si lo leen y lo comparten entre los miembros de los diferentes equipos de la empresa, van a contribuir a que le den valor a esta nueva cultura organizacional digital. Felicitaciones

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  2. Me gusta la idea de los datos orientados a resolver problemas. Muchas gracias. Excelente artículo.

    Responder

    1. Gracias por el comentario Héctor, queremos que nuestra comunidad comprenda la relevancia de un buen análisis de datos, un saludo!

      Responder

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