El análisis de datos se ha convertido en una herramienta esencial para las estrategias de marketing en la actualidad. Podemos decir que el análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental para la toma de decisiones de marketing efectivas. Las empresas que aprovechan esta herramienta pueden obtener una ventaja competitiva significativa al comprender mejor a sus clientes, adaptar sus estrategias y maximizar su retorno de inversión en marketing.
¿Qué es un Insight en Marketing?
El término 'insight' se ha hecho muy popular en el entorno empresarial y especialmente en los ámbitos de marketing, publicidad y business intelligence. Si trabajas en marketing, publicidad, comunicación, business intelligence o te dedicas al análisis de datos; es muy probable que ya sepas qué es un insight. El término 'insight' proviene del inglés y significa entendimiento, percepción o conocimiento.
La palabra tiene múltiples connotaciones que varían según el campo de estudio. En este campo, la connotación 'marketiniana' del término no se aleja demasiado de su significado original y es que existen diferentes tipos de insights. En el mundo empresarial, un insight es aquel conocimiento que aporta valor y que sirve para la creación o mejora de algo. También hablamos de insight cuando hallamos conocimiento que nos permite resolver un problema empresarial. No obstante, un dato no es un insight. De los datos, en cambio, podemos obtener insights a través del análisis, la contextualización, el enriquecimiento, etc.
Por otro lado, un marketing insight también está vinculado al análisis de datos y, por lo tanto, la estrategia de datos de una empresa.
Ejemplos de Campañas de Marketing Basadas en Insights
A continuación mostramos algunos ejemplos de campañas de marketing o publicidad magistrales que han surgido de un insight y que demuestran que el conocimiento es el motor de las ideas brillantes.
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- Nestlé (2016): La marca Nestlé realizó un estudio sobre cómo celebran la Navidad las personas encargadas de cocinar durante las celebraciones.
- Ikea (2018): Siguiendo con la temática navideña, en 2018 Ikea lanzó un spot publicitario que no dejó indiferente a nadie.
- Lego (Principios de los 90): La reconocida marca Lego pasó por una fase de estancamiento a principios de los años 90, tras años de crecimiento. A principios de los 2000, Lego intentó superar el golpe transformando por completo tu gamma de productos, ofreciendo piezas innovadoras y distintas a las que habían vendido hasta el momento. Entre 2004 y 2006 la marca llevó a cabo un proceso de design thinking para revertir la situación.
- Patek Philippe: Patek Philippe supo entender que los tiempos cambian y que las marcas deben adaptarse a los cambios culturales y sociales. En este sentido, la empresa realizó un estudio centrado en averiguar las principales características del 'nuevo hombre' del momento.
La Importancia del Análisis de Datos en la Era Digital
En la era de los datos, los insights surgen ahora del data analysis. Además... En un mundo cada vez más impulsado por los datos, reconocer la presencia de los números en nuestras decisiones diarias, es vital. Desde las recomendaciones de películas, hasta las sugerencias de compra en línea, los datos influyen en todos los aspectos de nuestras vidas.
Técnicas de Análisis de Datos
Existen diversas técnicas de análisis de datos, cada una con sus propias ventajas y aplicaciones. El análisis estadístico, lejos de ser un producto de la era informática, tiene una larga y rica historia que se remonta a siglos atrás. Representa los datos de forma gráfica para facilitar su comprensión e interpretación. La visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar información de forma clara y convincente.
- Análisis descriptivo: Resume y describe los datos.
- Análisis diagnóstico: Investiga las causas de un problema.
- Análisis prescriptivo: Recomienda acciones para optimizar resultados.
Herramientas de Análisis de Datos
Existen numerosas herramientas de análisis de datos disponibles en el mercado, tanto gratuitas como de pago.
- Excel: Ofrece funciones básicas de análisis de datos, con tablas y gráficos dinámicos.
- Power BI, Qliksense y Tableau: Tres herramientas de análisis y visualización interactiva de datos. Son consideradas líderes por los principales analistas, como Gartner y Forrester, por su precio y funcionalidades.
Ejemplos Prácticos de Análisis de Datos en Marketing
Imaginemos algunos escenarios donde el análisis de datos puede marcar la diferencia:
- Optimización de la Cadena de Suministro: Imaginemos a una empresa de producción que busca optimizar su cadena de suministro. A través de la analítica de datos, la empresa recopila información sobre el rendimiento de proveedores, tiempos de entrega y costos asociados.
- Mejora de la Retención de Empleados: Consideremos a un Director de Recursos Humanos que quiere mejorar la retención de los empleados. Al examinar datos relacionados con la satisfacción laboral, el desempeño laboral y los patrones de rotación, el director puede identificar áreas de mejora. Implementando cambios basados en estos datos, como programas de desarrollo profesional o ajustes en la estructura organizativa.
- Evaluación del Rendimiento Financiero: Supongamos que un Director Financiero utiliza analítica de datos para evaluar el rendimiento financiero de la empresa. Al analizar métricas como el flujo de efectivo, el rendimiento de inversiones y los costos operativos, el director financiero puede identificar áreas de oportunidad y riesgos.
Pasos para Implementar un Proyecto de Analítica de Datos
Lanza un proyecto interno de analítica de datos. El análisis de datos permite tener información valiosa de la empresa, tomar decisiones informadas y realizar un seguimiento continuo del rendimiento empresarial.
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- Definir los objetivos.
- Recolectar datos.
- Transformar los datos en un formato adecuado para el análisis.
- Explorar los datos.
- Seleccionar y aplicar las técnicas de análisis.
- Interpretar los resultados.
- Comunicar los resultados.
- Tomar decisiones.
Power BI: Un Ejemplo de Herramienta de Análisis de Datos
Power BI es un servicio de análisis de datos de Microsoft que sirve para transformar grandes volúmenes de datos en potentes insights que ayudan a las empresas a tomar decisiones estratégicas basadas en la evidencia. Power BI es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas de todos los tamaños a transformar sus datos en información útil que puede utilizarse para tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad.
Análisis de Datos de Marketing: Una Visión General
Los responsables de marketing de todas las empresas, confían en el análisis de datos para impulsar la toma de decisiones, prever resultados, evaluar la eficacia de las campañas de marketing, identificar oportunidades de mercado, así como nuevos públicos potenciales, entre otros. El análisis de datos de marketing es una técnica en la que la empresa toma toda la información disponible sobre el mercado y elabora un plan de marketing. Es una actividad muy importante para cualquier tipo de empresa, independientemente de su tamaño y sector. El análisis de datos de marketing también se centra en los factores externos e internos. Tiene en cuenta los puntos fuertes y débiles de la empresa y cómo se desenvuelven en el mercado en el que vas a competir.
Cuando uno es inversor, empresario o incluso trabajador, es importante que conozca todos los datos que respalden su objetivo o visión de la empresa. Comprueba la rentabilidad. Si el mercado muestra signos de la misma, te animarás a invertir con fuerza. Por contrapartida, si el mercado no es rentable, dudarás en perder tu tiempo y tus recursos. Intenta comprender a los clientes y averiguar qué es lo que quieren para poder ofrecerles exactamente ese producto o servicio. Por todas estas razones, el análisis de datos de marketing es muy importante. Te da una visión del mercado en el que vas a participar, y no sólo eso.
El análisis de datos de marketing también es importante para las personas que ya están trabajando en el mercado. Para ellos, ofrece un informe general sobre los resultados de su empresa. Para sacar el máximo provecho del análisis de datos de marketing, hay que hacer el análisis de tres etapas diferentes del mercado.
Las Tres Etapas del Análisis de Datos de Marketing
Se analiza la información del pasado, del presente y del futuro.
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- Informes del pasado: utilizando el análisis del pasado, consigues saber qué proyecto funcionó mejor que los demás. Se descubre qué estrategia ayudó a generar más dinero para la empresa, así como las cosas no tuvieron el éxito que debían.
- Analizar el mercado actual: El análisis de los datos de marketing del presente te permite entender mejor el mercado actual. Te ayuda a entender qué métodos están funcionando bien y responde a preguntas como la respuesta de los clientes a tu plan de marketing.
- Predicción del futuro: el análisis de datos de marketing puede ayudarte a hacerte una idea sobre el futuro. Examina las tendencias y el crecimiento del mercado actual y hace suposiciones basadas en ello. Esto, a su vez, permite a la empresa establecer planes de marketing para el futuro. Incluso puede afectar al mercado actual para garantizar que el futuro se mantenga intacto.
Beneficios de la Analítica de Marketing
El análisis de datos de marketing es básicamente un efecto dominó. Primero, descubres la información y, posteriormente, se actúa sobre esa misma. La analítica en el marketing puede parecer una parte menos atractiva de esta fantástica área empresarial pero, sin embargo, es una de las más importantes. Este es uno de los principales beneficios de la analítica de marketing. Gracias a la misma, se puede monitorizar el rendimiento y saber qué está funcionando bien y qué se puede mejorar. Otra de las mediciones que puedes realizar está relacionada con el Retorno de la Inversión o ROI. Al poder cuantificarlo, se podrá determinar cuál es el impacto de las campañas de marketing y de las estrategias que se llevan a cabo. El análisis de datos en marketing también permite entender y conocer mucho mejor a los consumidores o público objetivo. Y es que gracias a la misma, se pueden recopilar datos sobre el perfil de estos en diferentes canales, y saber así cómo se comportan y cómo reaccionan a tus estrategias. Como hemos dicho, la analítica de marketing no se limita a mirar el pasado o el presente.
Recopilación y Análisis de Datos de Calidad
Recoger y analizar datos de calidad en una empresa refleja la relevancia y la corrección de la información, y se considera parte del valor de la misma. Es el proceso sistemático de recopilar, organizar e interpretar información para descubrir patrones y tendencias que guíen decisiones empresariales. Las empresas que implementan análisis de datos aumentan su ROI un 13 % anual promedio. Actualmente, existen tantas fuentes de información que damos por sentado el valor de los datos que la gente otorga cuando interactúa con un anuncio, cuando realiza una compra o cuando comparte una opinión sobre un producto. No se trata de solo obtener información, sino de procesar, seleccionar y visualizar los datos para interpretarlos.
El Proceso Sistemático del Análisis de Datos
El análisis de datos es un proceso sistemático que implica recopilar, organizar, interpretar y presentar datos con el objetivo de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas. Imagina una matriz de análisis de datos como una tabla donde cada fila representa una observación y cada columna una variable. Las empresas que dominan este proceso reportan decisiones 5x más rápidas que sus competidores.
Tipos de Análisis de Datos
Podemos hacer una gran separación en el análisis de datos si los dividimos en dos grupos: cualitativos y cuantitativos.
- Expresan en muchas ocasiones opiniones, por lo tanto no son numéricos.
- Son los que se expresan con números y se basan en información medible y comprobable.
- Explican el desempeño de las ventas de una organización o las ganancias obtenidas durante un periodo específico.
- Permiten comprender por qué sucede lo que acabas de concluir con un análisis descriptivo.
- Gracias a un modelo predictivo es posible hacer proyecciones para el futuro de la empresa. Los modelos predictivos aumentan la precisión de pronósticos de ventas en 73 %.
- Cuando se llevan a cabo los tres anteriores, entonces es posible crear una estrategia para tomar decisiones futuras.
- La clasificación data driven está basada en la forma en que la era digital obtiene una cantidad abrumadora de datos.
💡 Punto clave: los 7 tipos de análisis de datos cubren desde opiniones cualitativas hasta predicciones con IA.
Pasos Clave para un Análisis de Datos Efectivo
- Si tienes definido el objetivo de tu análisis de datos también sabrás qué medir y cómo. Te recomendamos que tu meta sea responder una pregunta cada vez que realices un análisis de datos.
- Una vez que sabes la razón de tu análisis, puedes establecer qué medir. Nos referimos a los datos que te ayudarán a responder la pregunta objetivo.
- Recopilar la información puede ser una tarea que precise mucho tiempo y esfuerzo.
- Una cosa es recopilar la información y otra muy distinta ordenarla.
- Aquí es momento de sacar provecho de las herramientas digitales de análisis de datos para que ejecuten la metodología que mejor sirva para lo que quieres saber.
- En este paso descubrirás si la información que tienes ha sido valiosa: ¿responde la pregunta que planteaste al inicio?
Herramientas de Marketing para el Análisis de Datos
- Esta herramienta te permite compartir gráficos y estadísticas con quien debe conocerlos. Crea informes personalizados vinculados a los datos de contactos, empresas y negocios en el CRM.
- Tu equipo de marketing podrá darle seguimiento a todo el ciclo de vida de tus consumidores.
- Creada por Microsoft, Power BI se pensó para quienes no son expertos en aspectos técnicos.
- Esta herramienta diseñada por Google da un valioso panorama del recorrido de los clientes.
Comunicación Efectiva de los Resultados del Análisis de Datos
Un buen análisis de datos es solo el primer paso. El verdadero valor se encuentra en cómo comunicas tus descubrimientos para influir en las decisiones de negocio. En un mundo donde la atención es un recurso escaso, necesitas una manera de presentar tus hallazgos de forma rápida y convincente. El elevator pitch es una técnica perfecta para resumir tus ideas más importantes.
Ejemplos de Uso del Análisis de Datos por Tipo de Empresa
- Las empresas B2B con ciclos de venta largos necesitan visibilidad completa del journey del cliente y análisis predictivo para identificar señales de compra.
- Las PYMES retail con inventario estacional requieren análisis que combinen datos de ventas, comportamiento del cliente y tendencias estacionales. Dashboards de inventario vs.
- Las startups SaaS con equipos pequeños necesitan herramientas de análisis automatizadas y fáciles de configurar que no requieran expertise técnico.
- Las empresas de servicios profesionales gestionando múltiples proyectos requieren visibilidad instantánea para optimizar recursos y rentabilidad.
Análisis Descriptivo vs. Predictivo
Para empresas en crecimiento, el análisis descriptivo muestra qué sucedió (ventas del mes pasado, tráfico web), mientras que el análisis predictivo proyecta qué sucederá (forecast de ventas, predicción de churn).
Dashboards: Visualización de KPIs
Un dashboard o cuadro de mando es una herramienta muy útil a la hora de visualizar los KPIs o métricas importantes para la consecución de objetivos de cualquier empresa. Es un sistema de visualización que muestra los datos más relevantes de una manera visual e intuitiva. Una de las grandes ventajas de esta herramienta es su versatilidad, ya que hay infinitos tipos de dashboards, tantos como proyectos o áreas existan, porque son 100% personalizables y adaptables a cualquier industria, sector o departamento empresarial.
Beneficios del Dashboard para la Empresa
Un cuadro de mandos tiene muchos beneficios para la gestión empresarial, ya que permite conectar, visualizar y compartir información para maximizar la estrategia en la toma de decisiones. A continuación, exponemos los beneficios más importantes del dashboard.
- Organiza la información: El objetivo último de un dashboard es orientar las acciones de cada departamento o área de negocio. Para ello, muestra la toda la información necesaria para facilitar la toma de decisiones encaminadas a la consecución de los objetivos marcados. El cuadro de mando reúne múltiples KPIs y métricas en un mismo tablero, facilitando el seguimiento de los principales indicadores para su medición y análisis. En cualquier caso, para tomar decisiones acertadas, los KPIs deben ir alineados con la estrategia y los objetivos del negocio.
- Visual e intuitivo: Una de las características del dashboard es que presenta los indicadores de manera visual e intuitiva. En consecuencia, no se precisa de la ayuda de un experto en análisis de datos para comprender la información. El componente visual facilita la comparación e interpretación de los datos, de manera que es relativamente sencillo extraer conocimiento útil para reconducir desviaciones en los resultados. Las métricas se muestran en tableros con gráficos, colores, flechas o datos destacados. Es preciso marcar unos objetivos y monitorear los resultados con el objetivo de mejorar los aspectos que no están funcionando bien. El dashboard aporta el conocimiento necesario para medir los indicadores principales, de forma que en un golpe de vista es posible conocer qué parte debe corregirse para conseguir buenos resultados.
Ejemplos de KPIs para Dashboards de Ecommerce
Todos los ecommerce comparten el mismo objetivo, vender sus productos. Por tanto, hay una serie de características comunes a todos los tipos de dashboards para tiendas online. Estos son algunos ejemplos de KPIs para dashboards de ecommerce.
- Conocimiento de marca
- Seguidores en las diferentes redes sociales
- Interacciones o menciones en las redes sociales
- Tasa de menciones en medios de comunicación
- Enlaces externos
- Primeras visitas al ecommerce
- Número total de visitas
- Porcentaje de rebote
- Páginas vistas
- Tiempo de permanencia en la web
- Origen de las visitas
- Conversión
- Tasa de conversión
- Tasa de carritos abandonados
- Cesta media
- Ventas por segmento