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5 técnicas de análisis de datos que te ayudarán con la precisión de tus informes de resultados

Todos los gestores de marketing desean tomar decisiones acertadas y que estas generen alto impacto. Pero para que esto se logre, las técnicas del análisis de datos deben ser las más efectivas, que permitan conocer la eficiencia de la estrategia.

Los equipos de marketing hoy en día cuentan con herramientas o soluciones para realizar sus tareas, especialmente aquellas que forman parte de la transformación digital, por ejemplo: 

Big Data: un compendio de técnicas y procesos para análisis de grandes cantidades de información en la red, para determinar aspectos como el comportamiento de los compradores y sus hábitos en Internet.

Inteligencia Artificial: tecnología que se permite “aprender” mientras funciona. Es utilizada para elaborar predicciones, en base a patrones, identificar contextos y mejorar la toma de decisiones.

Dashboards: son interfaces que aportan información clave, en forma de gráficas, para analizar el progreso y rendimiento de una estrategia.

Conoce a continuación las habilidades fundamentales que favorecen a cualquier equipo de marketing.

Aptitudes necesarias para el análisis de datos

Conoces las competencias que consideramos importantes para realizar el análisis de datos.

1. Orden: Parte del proceso de análisis requiere de ordenamiento de todos los datos en limpio para determinar patrones e insights.

Asimismo, con la cantidad de información y herramientas que se manejan en esta tarea, el orden es el mejor aliado, incluso para evitar la tendencia de analizar un montón de números que no representan prioridades.

2.Conocimientos estadísticos: Gran parte del trabajo de un analista de datos es determinar, a través de modelos matemáticos y estadísticos, desviaciones estándar, regresiones, media aritmética y otras fórmulas para la toma de decisiones.

3.Pensamiento crítico: Analizar objetivamente las preguntas, hipótesis y los resultados que se obtienen es una habilidad imprescindible en el medio. De esta manera se obtienen datos más relevantes y se pueden relacionar entre sí.

4.Resolución de problemas: Identificar oportunidades, encontrar problemas e idear soluciones también es tarea del que analice datos.

Es crucial que puedas encontrar incluso aquellos problemas más complejos para pensar rápidamente en una forma de solucionarlos y aprovecharte de ello. Ahora bien, con esto presente, podemos explicar cuáles son esas técnicas de análisis de datos más eficaces del momento.

Las mejores técnicas para el análisis de datos

El análisis de datos ha mejorado gracias a las fuentes que proporcionan esta información, donde el enfoque creativo de los equipos es valor fundamental para aprovechar y desarrollar nuevas ideas para utilizar la data.

Ahora bien, esto va acompañado de ciertas técnicas que facilitan mucho el proceso, dentro de las más importantes están:

1. Modelo de Mezcla de Marketing (MMM)


Esta es una técnica de análisis de datos avanzada que involucra la Big Data, con la cual podrás medir la efectividad de difusión a través de un canal específico. Para ello, se utilizan vinculaciones entre las estadísticas de marketing que se generan con otros métodos de venta.


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

 

  1. Alcance, costo y calidad (RCQ)

El Reach, Cost and Quality es una forma de usar datos y juicios estructurados, reduciendo los canales hasta sus componentes, por ejemplo:

-La calidad del engagement

-Cantidad de clientes objetivos alcanzado

-Costo para cada punto de contacto o conversión.

Teniendo en cuentas estas técnicas de análisis de datos, estas son utilizadas en casi todo lo demás que no se puede aplicar, es decir, cuando la información es limitada y cuando existe una consistente todo el año o cuando los efectos marginales de las inversiones son difíciles de medir. 

3.Modelos predictivos

Esta es una representación de la realidad para encontrar la relación entre algunas variables. Los modelos predictivos requiere de tecnologías de la información, parte de la transformación digital, Big Data y habilidades de gestión.

Gracias a esta herramienta, se pueden encontrar oportunidades de negocio, conocer la cuota de mercado, identificar segmentos, y toda aquella  información para tomar decisiones basadas en datos que le generen la mayor rentabilidad y dividendos a las estrategias de marketing y ventas.

4.Modelo de atribución

Es uno de los métodos de acercamiento más novedosos para la ejecución del marketing digital. Con este modelo podrás 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.

Además, les permite a los profesionales de marketing y programación decidir cuán útil es cada canal para el éxito de las conversiones. Con 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

Con esta secuencia de valores que se observan por un período de tiempo determinado y se ordenan cronológicamente sirven para, estimar valores futuros de una variable específica en función de su comportamiento histórico.

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

-Cantidad de visitas en un blog

-Conversiones

-Suscripciones

-Cifras de ventas

-Descargas de materiales de valor

Claramente, los valores que resultan del análisis de series temporales no son totalmente exactos. Siguiendo una regularidad en la serie y, las fórmulas correctas, es posible modelar y, con ello, prever los resultados.

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.

-Menospreciar los datos

-No saber para qué se recopilan los datos

-No invertir en el análisis de datos

-Separar los departamentos

-Recomendaciones finales

Acá te dejamos algunas recomendaciones finales con preguntas que debes hacerte durante el proceso:

-¿Estás utilizando un tamaño de muestra adecuado?

-¿Qué tanto dependes del azar?

-¿Estás detenido en el análisis?

¡Esperamos que este contenido haya sido de alto valor y educativo para ti! Queremos que conozcas a nuestro partner Synthesio, una poderosa solución de Escucha Digital en el mundo. 

 

Contenido extraído de Rockcontent.

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