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. Todo eso podría estar ayudando a tu negocio a refinar sus esfuerzos de ventas o marketing, pero para aprovecharlo es necesario hacer un análisis de datos.

¿Por dónde empezar? No se trata de solo obtener información, sino de procesarla, seleccionarla e interpretarla, porque deberá mostrarte indicadores que quizá no hayas apreciado en su momento y que son clave para entender por qué tu empresa crece, se detiene o empieza a perder impulso. 

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Así que vamos paso por paso.

Por lo tanto, no es suficiente saber que el 96% de los usuarios de Facebook accede a su perfil desde un dispositivo móvil. Lo que importa es comprender cómo afecta eso a tus contenidos de marca, qué tanto necesitas optimizarlos y cuáles formatos son preferidos para las personas que acceden a tu página desde su celular; esto quiere decir que debes cuidar la calidad de tus datos.

¿Para qué sirve el análisis de datos en la empresa?

  • Conoces mejor el desempeño de tus esfuerzos de ventas.
  • Comprendes a mayor profundidad el comportamiento de tus clientes, lo que te permitirá hacer pronósticos inteligentes para crear productos atractivos.
  • Entiendes los riesgos que giran alrededor de tu industria y cuáles son los que afectan directamente a tu empresa.
  • Tomas mejores decisiones de inversión porque te basas en información histórica, real y medible que te ayuda a plantear panoramas más realistas.

Básicamente, el análisis de datos es una guía para planear y una base que comprueba si hay procesos que deben ajustarse o tenerse en cuenta para el futuro.

Y como los datos pueden provenir de distintas fuentes o analizarse para varios fines, también existen tipos de análisis que generan reportes empresariales diferentes para cada caso. A continuación te mencionamos los más importantes y que seguro utilizarás en alguna ocasión para tu empresa.

Los 7 tipos de análisis de datos

Podemos hacer una gran separación en el análisis de datos si los dividimos en dos grupos: cualitativos y cuantitativos. Te explicamos más estas dos categorías a continuación.

1. Cualitativos

Expresan en muchas ocasiones opiniones, por lo tanto no son numéricos, y puedes obtenerlos a través de encuestas de satisfacción, focus groups o entrevistas con usuarios, consumidores o clientes que comparten impresiones sobre un producto, servicio o necesidades.

2. Cuantitativos

Son los que se expresan con números, se basan en información medible y comprobable.

Pero según su función, se pueden clasificar en los siguientes grupos.

3. Descriptivos

Explican, por el ejemplo, el desempeño de las ventas de una organización o las ganancias obtenidas durante un periodo específico. Ayudan a responder lo que sucede dentro de un área, al finalizar un esfuerzo de marketing o en la empresa en general.

4. Diagnóstico

Son los que permiten comprender por qué sucede lo que acabas de concluir con un análisis descriptivo. Es más complejo de llevarse a cabo; de ahí la importancia de contar con herramientas que te ayuden a procesar tus datos y poner en evidencia dónde debes hacer ajustes para alcanzar tus objetivos la próxima vez.

5. Predictivos

Gracias a un modelo predictivo de análisis de datos es posible hacer proyecciones para el futuro de la empresa: cuánto sería necesario invertir para alcanzar la competencia, cuánto espera vender en los siguientes meses, cómo podría comportarse el mercado. Todo gracias al análisis e interpretación de datos históricos confiables. Es el que permite adelantarse a escenarios (favorables y no) y tomar medidas de prevención si es necesario. Lo que nos lleva al siguiente tipo de análisis de datos.

6. Prescriptivos

Cuando se llevan a cabo los tres anteriores, entonces es posible crear una estrategia para tomar decisiones futuras, porque se toma a consideración lo que ha sucedido, por qué ha sucedido, qué puede pasar y cuáles acciones deben tomarse en consecuencia. De esa forma, se crean modelos que utilizan mejor los recursos e integran los datos en información valiosa

7. Data driven

Finalmente, la clasificación data driven está basada en la forma en que la era digital obtiene una cantidad abrumadora de datos, por lo que es difícil seguirles el paso sin un software que los recolecte, clasifique y presente para que las personas expertas en análisis haga las interpretaciones oportunas. Aquí nos referimos a tres principales:

  • Business intelligence: que es básicamente lo que hace una empresa con los datos que recibe para mejorar su gestión y el impacto de su negocio.
  • Big data: que se centra en todos los datos que se obtienen acerca del mercado, la competencia y los clientes de una empresa en gran escala para predecir tendencias.
  • Small data: la contraparte del anterior, que tiene en cuenta las segmentaciones especializadas para conocer mejor los buyer persona de un negocio.

Ahora es momento de hablar de un aspecto esencial del análisis de datos de cualquier empresa: el cómo. 

1. Define la razón de tu análisis

Si tienes definido el objetivo de tu análisis de datos también sabrás qué medir y cómo, por eso es un paso fundamental que afecta el resto del proceso. Te recomendamos que tu meta sea responder una pregunta cada vez que hagas un análisis de datos. Por ejemplo, por qué pocos usuarios hacen check-out en tu sitio de compras a pesar de llenar carritos. O por qué tu producto menos publicitado fue el más vendido en el trimestre pasado. Así evitarás poner atención a variables e información que no serán valiosas, pero que podrían ocupar mucho de tu tiempo.

2. Establece lo que medirás y cómo lo harás

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. Si tomas como ejemplo por qué tu producto menos publicitado fue el más vendido, podrías tener en cuenta el origen de las personas que compraron en línea (redes sociales, anuncios de Google, páginas destino), la ruta que tomaron para llegar a tu producto (las páginas que visitaron antes dentro de tu sitio, si hay artículos relacionados con él en tus anuncios pagados), si antes de adquirirlo compraron otro, etc. 

3. Obtén los datos

Recopilar la información puede ser una tarea que requiere de mucho tiempo y esfuerzo. Incluso si no tienes que tomar muchas variables es abrumador el solo hecho de vaciar datos en un documento. Por eso te recomendamos que tengas herramientas eficientes en tu equipo, como un CRM que permita automatizar procesos para conseguir información de tus usuarios, interacciones y clientes (o aprovechar las que se incluyen en plataformas, como Facebook, Twitter o Google). Sus analíticas te dan acceso a datos ya categorizados y en ocasiones hasta graficados; así podrás complementar tus fuentes.

Recuerda también (según lo que desees descubrir) acudir a lo que te puede compartir la industria a la que perteneces, ya sea generalidades del mercado o transparencia de tu competencia, así podrás hacer las comparaciones pertinentes.

4. Clasifica los datos

Una cosa es recopilar la información y otra muy distinta ordenarla. Es probable que cuando comiences a hacer esto te des cuenta de que hay información que no necesitas para el objetivo que ya planteaste, aunque tampoco quiere decir que no será útil en otra ocasión. Por lo tanto es importante que al hacer categorías realices una limpieza de datos y descubras si es necesario almacenar algunos de ellos en otras bases con potencial para consultarse en un futuro. Dependiendo de los resultados que busques, puedes valerte también de estrategias como la gestión de datos maestros o MDM para asegurar que la información que obtengas sea realmente valiosa.

5. Analiza los datos

Aquí es momento de sacar provecho de las herramientas digitales de análisis de datos (mencionaremos algunos ejemplos más adelante), para que lleven a cabo la metodología que mejor sirva para lo que quieres saber. Es decir, el tipo de análisis que debes aplicar. Así obtendrás gráficas, estadísticas, curvas de indiferencia y mediciones de diferentes variedades que explicarán de una forma más comprensible (incluso visual) los datos obtenidos.

6. Haz una interpretación de los datos

En este paso descubrirás si la información que tienes ha sido valiosa: ¿responde la pregunta que planteaste al inicio? No te sorprendas si durante este proceso descubres que hay uno o más problemas en el área que deseas optimizar o conocer mejor; es normal que un análisis de datos te muestre situaciones que antes no se habían notado. Recuerda que la información que tienes es valiosa porque puede demostrarse, medirse y respaldarse, tres características que te indican que tomaste un buen camino.

Las conclusiones que obtengas, a pesar de que no siempre serán positivas, sí deben ser productivas. Lo sabrás porque ayudan a que se tomen decisiones y planeen estrategias que en verdad se conviertan en acciones bien definidas que resolverán un problema o mejorarán la situación de un área de tu empresa. Para mejorar esta lectura será bueno que te ayudes de alguna técnica de análisis de datos específica, así optimizarás el valor de tus datos.

¿Ya quieres conocer cuáles herramientas se convertirán en tus aliadas para esta valiosa tarea? Algunas muy populares pueden ser gratuitas (como Google Data Studio), pero para evitar que te abrumen todas opciones disponibles, lee nuestra selección de herramientas.

8 herramientas de análisis de datos destacadas

1. Generador de Informes y Paneles de HubSpot

Generador de informes y paneles de HubSpot como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Para que el análisis de datos sea sencillo para todos los miembros de tus equipos de marketing, en HubSpot creamos esta herramienta que te permite compartir gráficas y estadísticas con quien debe conocerlos. Crea informes personalizados vinculados a los datos que tienes de contactos, empresas y negocios del CRM con los de tus áreas de marketing, ventas y servicios. Además es fácil de usar.

2. Software de Marketing Analítico de HubSpot

Software de Marketing Analítico de HubSpot como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Tu equipo de marketing se va a enamorar de esta opción, porque podrán darle seguimiento a todo el ciclo de vida de tus consumidores, así que todas tus acciones se basarán en datos reales que el software recopila, clasifica y convierte en informes de rendimiento. Además puedes conectar los canales de marketing (sitio web, blog, correo electrónico, redes sociales, páginas destino, etc.) para que tengas siempre disponibles todos los datos que necesitas conocer.

3. Power BI

Power BI como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Imagen de Microsoft

Creada por Microsoft, Power BI se pensó para los que no son expertos en aspectos técnicos, pero quieren conocer el desempeño de su empresa, sin importar el tamaño que tenga. Se integra con Excel (de hecho con toda la suite de Office), otra herramienta que no falla para el análisis de datos y ofrece muchas maneras de visualizar los datos para comprenderlos mejor.

4. Grow

Grow como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Imagen de Grow

Importa los datos de las principales fuentes de analítica (como Google Ads y Analytics, Facebook Ads, tu CRM, hojas de cálculo, etc.) para organizarlos y depurarlos fácilmente. Revisa el historial de tu información para que midas el desempeño de tu empresa a lo largo del tiempo y almacénala en un solo lugar. Compártela con tus equipos (por correo o Slack, si lo deseas) y gestiona los datos según periodos personalizados para que siempre los tengas actualizados.

5. Minitab

Minitab como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Imagen de Minitab

Esta opción es buena idea para micro o pequeñas empresas, que no almacenan grandes cantidades de datos, pero aun así desean conocer su desempeño y las oportunidades que tienen de crecer. Tiene soluciones para aplicar análisis con objetivos de negocios, desarrollo de producto, calidad, entre otros, que permiten analizar, pronosticar y alcanzar metas.

6. Tableau

Tableau como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Imagen de Tableau

Esta herramienta se creó con analistas, el equipo de TI y ejecutivos en mente. Es decir: para todos. La plataforma tiene tres productos clave: Tableau Prep que se encarga de limpiar los datos obtenidos de distintas fuentes, Tableau Desktop (en donde puedes explorar la información que tienes con paneles de control interactivos) y Tableau Online/Server para compartir la información con tus equipos.

Existe una versión gratuita, Tableau Public, que comparte datos públicos que ayudan a obtener información valiosa acerca de temas de interés general: desde cuál personaje habla más en la trilogía de El Señor de los Anillos hasta la migración de elefantes; puedes explorar su galería de datos según industria, departamento, tema o capacidad.

7. Sisense

Sisense como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Imagen de Sisense

Para la gestión de big data, Sisense es uno de los favoritos. Gracias a su plataforma con integración de inteligencia artificial, ayuda a comprender mejor el impacto de sus analíticas. Además, tiene funciones que serán bienvenidas por la gente que ya maneja código y también para la que no conoce ese lenguaje, pues la intención es que se puedan crear aplicaciones analíticas a modo.

8. Qlik

Qlik como ejemplo de herramientas de análisis de datos

Imagen de Qlik

Si quieres una herramienta para el business intelligence, busca Qlik Sense, un gestor de información con integración en la nube para tener la analítica de datos al alcance de toda la empresa. Crea automatización de tareas, alfabetiza los datos y permite la búsqueda de información con lenguaje natural. Además ofrece también QilkView, una solución más tradicional pero con muchas ventajas para la visualización de los datos.

5 ejemplos del análisis de datos en empresas reales (y una deportista de alto rendimiento)

1. Petco México

Las tiendas de productos para mascotas aprovechan la información que obtienen de sus clientes para cubrir sus necesidades por adelantado. Por ejemplo, tienen un registro de la frecuencia de compra de alimento, seguimiento a las citas de grooming para perro o atención con sus veterinarios para llamar a las personas que comparten sus datos de contacto (a cambio de formar parte de un programa de recompensas) y así programar citas o compras antes de que el cliente revise si ya es tiempo.

2. BBVA

Existen varios proyectos que BBVA ha realizado con el análisis de datos, pero hablaremos de una: Navidata. Gracias al estudio del uso de las tarjetas durante la época navideña, el banco pudo comprender mejor lo que hacen las personas a fin de año, cuando se acostumbra viajar y regalar a toda la familia durante Navidad, Nochevieja, Año Nuevo y Día de Reyes. Las conclusiones arrojan que se gasta más en ropa para los regalos y también muestran en cuáles ciudades se compra en línea en mayor cantidad y quién es más popular: Papá Noé o los Reyes Magos.

3. SAS Iberia y la Secretaría de Estado de Seguridad del Ministerio del Interior

Este caso es interesante: la empresa de software ha hecho mancuerna con el gobierno para utilizar el análisis de datos como una estrategia de prevención ante la violencia de género. Según explica el director de SAS Iberia, Christian Gardiner, la plataforma «combina los millones de datos de las denuncias con información de hasta 50 indicadores tales como las condiciones socioeconómicas del núcleo familiar o el grado de vulnerabilidad de las víctimas». Es una iniciativa que apenas comenzó a implementarse en febrero de este año, así que habrá que seguirle la pista para conocer su eficacia.

4. Inditex

En los últimos años, la empresa textil ha invertido millones de euros en mejorar su gestión de datos para no quedarse detrás de otros gigantes como Amazon. Ha contratado a una experta en videojuegos para manejar de manera eficiente los datos que ya tiene la empresa, que además ha creado un espacio dedicado a esa tarea en Laracha, que costó 8 millones de euros, y que se suma a la mejora de predicción de tendencias, compras de clientes y sus necesidades (aun antes de visitar tu sitio web).

5. Carolina Martín

Seguro habrás escuchado la historia de la película Moneyball (Bennett Miller, 2011): un experto en estadística se pone a analizar los datos históricos de un equipo de béisbol en decadencia, y logra reclutar a jugadores con bajo perfil, pero mucho potencial que le mejora la reputación al equipo. Carolina Martín (española campeona olímpica y tricampeona mundial de bádminton) ha utilizado la misma estrategia para mejorar su rendimiento al revisar cada partido que juega y a sus adversarias. Pone atención en todo: «quién saca, cómo saca, su posición en pista en ese instante, cómo se hace el pase», lo pasa a un Excel y luego hace tablas dinámicas para encontrar patrones. En 2014 Martín se convirtió en la primera española en ser campeona del mundo: ya utilizaba los datos como parte de su entrenamiento.

Como puedes ver, el análisis de datos es valioso para cualquier industria y mercado. Lo importante es que se haga con información relevante, medible, verdadera, relacionada con los objetivos que quieren alcanzarse. Empieza a implementarlo ya en tu empresa, mejora el rendimiento y si necesitas más herramientas para generar tus reportes, lee nuestro contenido sobre las mejores herramientas para reporting.

Introducción a análisis de datos
 Introducción análisis de datos

Publicado originalmente el 01 de junio de 2021, actualizado el 25 de octubre de 2021

Topics:

Análisis de datos