En el entorno empresarial actual, la analítica de datos ha ganado un impulso significativo debido a la creciente cantidad de datos disponibles y a las mejoras en las herramientas analíticas. La explosión del big data, junto con el avance en tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, han hecho que el análisis de datos sea cada vez más sofisticado, permitiendo análisis en tiempo real y pronósticos más precisos. Esto lo ha convertido en una competencia clave que toda empresa necesita para mantenerse competitiva en el mercado actual. Sin embargo, es importante comprender bien esta ciencia para poder aprovecharse de todos sus beneficios.
¿Qué es el Data Analytics y cuál es su propósito fundamental?
Es el proceso sistemático de recopilar, organizar e interpretar información para descubrir patrones y tendencias que guíen decisiones empresariales. No se trata de solo obtener información, sino de procesar, seleccionar y visualizar los datos para interpretarlos. 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. También puede incluir la representación visual de los datos mediante gráficos, tablas y diagramas para destacar patrones o tendencias.
Las empresas que implementan análisis de datos aumentan su ROI un 13 % anual promedio. 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.
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- Análisis descriptivo: informes en un periodo de tiempo específico.
- Análisis predictivo: ayudan a predecir situaciones que se van a producir en un futuro cercano.
- Análisis prescriptivo: analizan y cuentan cuáles son los pasos que deben dar las empresas para llegar al punto deseado en el que se quieren encontrar. Pongamos que queremos crecer en un +10k nuestra facturación anual.
- Diagnóstico analítico: buscan el origen de un suceso y ayudan a determinar el motivo por el que sucedió.
El análisis prescriptivo es una forma avanzada de data analytics que no solo se centra en predecir futuros eventos o tendencias, sino que también ofrece recomendaciones específicas para manejar posibles resultados futuros. En otras palabras, mientras que el análisis descriptivo muestra "lo que ha pasado" y el predictivo indica "lo que podría pasar". Este tipo utiliza técnicas complejas como la optimización, la simulación y el aprendizaje automático para encontrar la mejor solución entre diversas opciones.
El análisis diagnóstico es una forma de data analytics que busca entender las causas subyacentes que han contribuido a un determinado resultado. Este diagnóstico implica una exploración más profunda de los datos y, a menudo, el uso de técnicas estadísticas para identificar relaciones entre diferentes variables. Mejora del rendimiento: si una empresa identifica que las ventas han disminuido, puede ayudar a entender las razones detrás de esta caída.
¿Qué aporta la analítica de datos a tu negocio? ¿Por qué es importante el Big Data para las empresas?
Estos conjuntos de datos pueden provenir de diversas fuentes, como transacciones comerciales, redes sociales, etc. Sin embargo, el simple hecho de tener acceso a grandes cantidades de datos no es suficiente.
Imagina una cadena de tiendas minoristas que opera en varios lugares. Les permitiría optimizar el inventario. Analizando los patrones de compra, pueden predecir la demanda futura y ajustar sus niveles de inventario en consecuencia. Esto les permite evitar la escasez de productos populares o el exceso de stock de artículos menos solicitados, optimizando así sus operaciones y maximizando sus ingresos.Personalizaría la experiencia de los clientes. Al comprender mejor las preferencias individuales de los clientes, pueden ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y promociones específicas, mejorando así la satisfacción del cliente y fomentando la fidelidad a la marca.Optimizarían los precios.
¿Cuáles son las 6 fases del proceso del Data Analytics?
El análisis de datos es un proceso que llevan a cabo las empresas en función de su madurez de estrategia de datos.
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- Define tu objetivo. ¿Qué desafío de negocio estás intentando abordar con este análisis? Para responder a esta cuestión, es importante prestar atención a las métricas y KPIs del área concreto de estudio que nos interesa. 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. Todo proceso de Data Analytics nace con una pregunta: cuánto voy a facturar el próximo año, cuánto tengo que invertir para obtener beneficios, cuál es el mejor mes para lanzar un producto, etc.
- Recopila los datos. Una vez establecido el objetivo, hay que consolidar los datos necesarios. Identifica de qué tipo son (cualitativos o cuantitativos) y el origen de donde provienen. Estos datos, además, pueden ser estructurados o no, en función de si vienen en formatos definidos y están organizados. El siguiente paso es conseguir datos que puedan ayudarnos a responder a nuestras preguntas. Los datos pueden proceder de innumerables fuentes, como búsquedas en internet, sistemas y aplicaciones, datos de organizaciones y empresas o investigaciones e informes. Recopilar la información puede ser una tarea que precise mucho tiempo y esfuerzo.
- Haz limpieza de los datos. La depuración de los datos recopilados es un paso fundamental para garantizar su calidad. Debes eliminar errores, descartar datos irrelevantes, corregirlos y organizarlos. La limpieza, estandarización y organización de las informaciones recolectadas son imprescindibles para que el análisis sea un éxito.
- Analiza los datos. En esta fase, existen diferentes métodos de análisis, ya sea para explorar eventos pasados, prever tendencias futuras o conseguir recomendaciones basadas en análisis previos. Una vez tenemos los datos procesados y correctamente organizados, podemos proceder a su análisis. En ocasiones, analizar datos puede resultar muy complejo. Por ejemplo, cuando tenemos que analizar miles de variables en el comportamiento de los usuarios. O cuando no conseguimos ver estándares o patrones en nuestros datos. Cuando esto ocurre, la alternativa suele ser el desarrollo de modelos estadísticos y algoritmos. 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.
- Transforma los resultados en informes. Interpretar los resultados y presentarlos de una forma más comprensible es clave para que altos cargos y otras partes responsables puedan tomar decisiones. Para la visualización de estos datos, la mayoría de las analistas recurre a herramientas como Power BI. Con tal de garantizar que las conclusiones del análisis estén alineadas con el objetivo de nuestro estudio, es necesario examinar visualmente los resultados. 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.
- Transforma los insights en acciones. Esta es la última etapa debes convertir la información obtenida en oportunidades de negocio. Una vez tenemos los datos, podemos empezar a tomar acción. Con los estándares encontrados seremos capaces de decidir estratégicamente los próximos pasos para nuestro negocio. En este paso descubrirás si la información que tienes ha sido valiosa: ¿responde la pregunta que planteaste al inicio? 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.
Retos en la Analítica de Datos
- Volumen de datos. Es necesaria una abundante cantidad de información para obtener resultados confiables, y la creciente cantidad de datos generada puede llegar a ser abrumadora.
- Diversidad de fuentes. Integrar datos de distintas fuentes de manera coherente es un desafío. Unificar información de sistemas internos de la empresa, redes sociales, dispositivos IoT y más es una tarea compleja y laboriosa.
- Gestión de la calidad de los datos. Asegurar la precisión e integridad de los datos es fundamental para obtener resultados confiables. Cualquier error puede llevar al negocio a tomar decisiones erróneas.
- Actualización continua.
SQL y su importancia en el marketing digital
¿Sabes qué es SQL? ¿Quieres entenderlo? ¿Las funcionalidades que tiene y potenciar las estrategias de marketing en tu sitio web? SQL, acrónimo de Structured Query Language, es un lenguaje de programación diseñado para gestionar bases de datos relacionales. Se trata por tanto de un lenguaje que te permitirá realizar distintas funciones dentro del marketing digital y facilitar la interacción con sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Se trata, por tanto, de un lenguaje que puede aplicarse en distintos sectores y es especialmente útil en marketing digital gracias a las funcionalidades que ofrece. Gracias a ello es posible administrar y utilizar un gran volumen de datos de forma estructurada gracias a sus características.
- Consultar datos almacenados en bases de datos para poder encontrar aquello que se adecúen a los criterios proporcionados para lograr un análisis más exhaustivo. Contar con SQL en tu estrategia de marketing digital tiene muchos beneficios ya que puedes aprovechar los datos proporcionados para conseguir mejores resultados al tomar mejores decisiones para tu negocio. Por otro lado, es posible segmentar a los clientes de forma muy precisa aplicando distintos criterios para crear campañas de marketing personalizadas, con contenidos relevantes para el público objetivo y efectivas a nivel de comunicación. Esto hace posible crear una buena base de datos para gestionar las relaciones con los usuarios y diseñar estrategias, campañas y planes personalizados que puedan ayudar a cubrir las demandas específicas de los clientes. La integración de datos procedentes de distintos canales permite obtener información de manera transversal para proporcionar una visión completa de la estrategia y hacer que esta sea más efectiva. SQL es un lenguaje muy útil que te puede ayudar a mejorar tus estrategias de marketing ya que tiene multitud de beneficios para lograr conseguir información importante de los datos que es capaz de analizar.
Data Explorer en Connectif
Es fundamental reconocer que el Data Explorer en Connectif marca un punto crucial y muy interesante. Más allá de ser únicamente una herramienta de automatización mediante workflows, Connectif busca centralizar toda la información que recopila, ya sea de nuestros contactos conocidos o anónimos, así como de las actividades en nuestro sitio web. Esta acumulación de datos brinda la oportunidad de generar informes que guían nuestro negocio hacia direcciones específicas, impulsando decisiones informadas y estratégicas.
Gracias al Data First hemos podido desarrollar e investigar diferentes casos super interesantes donde lo aplicamos de manera integrada y beneficiosa para nuestras acciones en Connectif. Visitando el resto de entradas de nuestro blog puedes descubrir mucha información sobre el RFM y como simplificar los segmentos, que días y horas son las mejores para lanzar tus campañas, conocer más sobre la tasa de bajas, la importancia del CLV y el Lead Nurturing. Además, desde el canal de Youtube de Geotelecom, puedes ver videos explicativos dónde hacemos un recorrido dentro de la herramienta y te enseñamos workflows esenciales. ¡No te lo pierdas!
Informes esenciales en tu Data Explorer
Dentro de los informes que se pueden plantear, vamos a ver algunos que pueden ser clave a la hora de plantear la estrategia del ecommerce. La manera de generar informes en Connectif es muy sencillo, pues no deja de ser un “drag and drop” donde seleccionamos cuales son las dimensiones con las que queremos agrupar el informe y arrastraremos las métricas que mostrará el informe.
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Informe de compradores recurrentes vs. compradores primerizos
Este informe se enfocará en analizar la mejora en la recurrencia de nuestros compradores a lo largo del año. Organizaremos los datos por mes como dimensión principal, centrándonos en métricas específicas relacionadas con compradores primerizos y recurrentes. Seleccionaremos el número de compradores primerizos y recurrentes, así como el porcentaje correspondiente a cada grupo. Este enfoque en porcentajes es fundamental, ya que nos permitirá comprender mejor el peso relativo de los compradores recurrentes y primerizos. No es suficiente basarse únicamente en los números absolutos, ya que en ocasiones, incluso cuando el número total de compradores recurrentes aumenta, el porcentaje puede disminuir.
Esto podría deberse a la incorporación de nuevos clientes en ciertas campañas, lo que afecta la proporción de compradores recurrentes. Analizaremos el impacto de nuestras acciones dirigidas a mejorar la recurrencia de los compradores. La estrategia dependerá de si deseamos un análisis más amplio (considerando el último año de acciones) o más inmediato (limitado al último mes, por ejemplo). Al realizar este análisis en conjunto para ambos tipos de compradores, obtendremos una visión más completa y podremos planificar una estrategia más efectiva.
Un incremento gradual en el porcentaje de compradores recurrentes indica que estamos implementando una estrategia exitosa en nuestro comercio electrónico. En caso contrario, será necesario reevaluar el plan estratégico para los próximos meses y buscar formas de mejorar este porcentaje. Este informe resulta esencial, ya que ofrece una visión clara de los datos y nos permite trazar una estrategia sólida considerando ambas categorías de compradores. A través de su análisis, podemos ajustar nuestras acciones y aspirar a resultados más positivos en cuanto a la proporción de compradores recurrentes.
Informe de datos RFM en específico
Como vimos en el artículo anterior, el RFM es una herramienta de agrupación por tipo de clientes muy interesante. En esa parte simplificamos y posicionamos a cada grupo dentro de un estado en el proceso de compra. En cuanto a métricas, se priorizan los indicadores esenciales para comprender el rendimiento de la campaña:
- Número de envíos.
- Aperturas totales.
- Tasa de apertura.
- Número total de clics.
- Tasa de clics en relación con las aperturas (CTOR): nos interesa que sea un dato lo más fiel posible, y el CTOR calcula los clics basándose en las aperturas, no los envíos simplemente como hace el CTR.
Establecemos un período de tiempo pertinente para diseñar estrategias futuras. Para un análisis más completo, podemos exportar los datos y utilizarlos como fuente de datos en Data Studio. La ventaja de utilizar Data Studio es la capacidad de cruzar los datos de Connectif con los de Google Analytics, lo que permite entender el impacto de los envíos de correo electrónico en la actividad del sitio web. La analítica es un proceso esencial para convertir datos en conocimientos significativos. Permite tomar decisiones más informadas, identificar oportunidades y desafíos, y optimizar procesos.
Como ves, el Data Explorer es una herramienta muy potente que nos permite analizar datos de infinidad de maneras diferentes.