El éxito de una empresa o un negocio no ocurre porque sí. Aun cuando sus fundadores tengan un gran capital que los apoye, si no toman las decisiones correctas la suerte no les durará mucho.

El arma más importante que tienen es la información, y la forma en que la analizan para guiar su proyecto por el buen camino hace toda la diferencia. Para eso sirven las técnicas de análisis de datos.

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En este artículo te mencionaremos algunas de las más eficaces y los errores que debes evitar antes de implementarlas.

1. Análisis de correlaciones

Es un análisis estadístico que se utiliza para encontrar la relación que hay entre un par de variables categóricas o cuantitativas distintas al mismo tiempo, como el precio de un artículo y su volumen de ventas. Los datos que necesitas entonces son bivariados, porque tomas dos caracteres de una misma entidad. 

2. Análisis de regresión

Cuando se sospecha que una variable (llamada independiente) afecta el comportamiento de otra (o dependiente), el análisis de regresión es el que ayuda a identificarlo. El resultado será una relación matemática que ayuda a proyectar distintos escenarios o un promedio. Se puede tomar en una sola variable independiente y se le llama análisis de regresión lineal simple; si incluye más, es lineal múltiple. La puedes implementar si quieres saber la demanda que tiene un producto de tu negocio.

3. Visualización de datos

Este análisis muestra la información con gráficas, infografías e imágenes que explican de manera clara los patrones en los datos. Es el tipo de herramienta que pone en perspectiva números que son demasiado grandes y, por lo tanto, más difíciles de abstraer, como la cantidad de usuarios conectados en Facebook en el mundo.

4. Análisis de escenarios

Cuando es necesario tomar decisiones en la empresa, el análisis de escenarios ayuda a valorar el resultado de situaciones hipotéticas al darle una probabilidad diferente a cada una. Se recomienda usarlo cuando hay incertidumbre en el futuro de una empresa, por ejemplo, y es bastante simple de aplicar.

5. Análisis de sentimiento

Este análisis es más subjetivo, y se utiliza mucho cuando se revisan las interacciones en redes sociales o comentarios de blog. Mediante la clasificación de las palabras que las personas utilizan, se les da un valor determinado que después arrojaría un resultado positivo o negativo. Se basa más en la relación de estadísticas y asociación, no tanto en aspectos lingüísticos, pero es útil para comprender las emociones que una situación, producto o contenido provocan en la gente. Quizá de una forma simplista, pero es un buen ejemplo, las reacciones de Facebook son una manera de medirlo.

6. Análisis semánticos de textos

También conocido como minería de textos, consiste en analizar grandes volúmenes de documentos para extraer valor de la semántica, es decir, la relación entre los temas que se mencionan en su contenido. Existen diferentes tipos de análisis semánticos de textos, como el de núcleos, que inicia dividiendo el texto según su estructura tipográfica (títulos, párrafos) hasta crear un resumen que simplifica las ideas en su mínima expresión. Es también la base para programar chatbots.

7. Análisis de patentes y literatura científica

Para seguir el paso a las tendencias tecnológicas, este análisis es la herramienta perfecta. Usa los metadatos de publicaciones especializadas y de nuevas patentes para identificar patrones que surgen al comparar estudios, el trabajo de autores y anuncios de propiedad intelectual.

8. Simulación de Monte-Carlo

El nombre de este análisis proviene del casino de Mónaco al que hace referencia, porque ahí se juega a la ruleta, un mecanismo que es perfecto para generar números aleatorios. La idea principal de este método es la simulación, ya que al imitar el comportamiento de variables de esa forma, es posible observar los posibles resultados y su impacto. Se usa mucho en la bolsa de valores, que si bien no puede predecir con exactitud lo que ocurrirá con las acciones de una empresa, sí puede analizar diferentes caminos para estimar el riesgo que representa.

9. Predicción matemática

A diferencia de otras técnicas de análisis de datos que también pueden predecir escenarios futuros, la predicción matemática se basa en datos históricos. Es decir, toma en cuenta una base de datos de eventos que ya han sucedido para considerar la probabilidad de que se repitan.

10. Redes neuronales

Esta técnica es bastante compleja, y si en realidad todas las que mencionamos aquí se procesan mejor con herramientas de software, la de redes neuronales fue creada para implementarse en una computadora. Lo que hace este análisis es imitar la relación entre las neuronas de un cerebro humano para que un programa de inteligencia artificial aprenda y tome decisiones de manera más sencilla, y también para hacer análisis de regresión, predicción de series temporales, reconocimientos de patrones, juegos electrónicos, entre otros.

11. Experimentos A/B

Son uno de los grandes aliados de toda estrategia de marketing y quizá ya los conoces como pruebas A/B. Su finalidad es comprobar, a grandes rasgos, cuál mensaje funciona mejor con un grupo de personas entre dos opciones, ya sea para el lanzamiento de un producto, la implementación de una campaña o el tipo de mensaje que mejor resuena con la audiencia.

12. Modelo de mezcla de marketing (MMM)

Esta técnica es avanzada y se enfoca en la gestión de big data. Analiza datos que las estadísticas de marketing obtienen de varios métodos de venta, tomando en cuenta aspectos del negocio: producto, precio, plaza, promoción, que son los tradiciones, y los que se suman con el paso del tiempo y las innovaciones, como el empaquetado (packaging), posicionamiento, personas y políticas. El análisis de todo esto es lo que permite que un producto se lance oportunamente, a precio justo y en el lugar adecuado.

13. Modelo de atribución

Los modelos de atribución permiten crear reglas, o algoritmos, para gestionar los recursos del marketing digital de forma eficiente con el fin de obtener mayor tasa de conversión y un alcance óptimo de la estrategia. Este tipo de análisis se aplica, principalmente, a los puntos de contacto digitales, lo que permite conocer qué funciona y qué debe optimizarse, como los correos electrónicos, sitios web, anuncios en Google, etc.

14. Alcance, costo y calidad (RCQ)

Aquí se usan datos y juicios estructurados, y da a conocer el impacto de una actividad puntual en un contexto específico, razón por la que se recomienda cuando no hay mucha información para analizar. Sirve para medir, por ejemplo, la calidad del engagement, los clientes a los que se alcanzó o las conversiones logradas.

Las técnicas de análisis de datos más usadas

Cuando una organización desea aplicar algunas de estas técnicas, es posible que se enfrente a ciertos errores que contaminarán sus conclusiones, sobre todo si es la primera vez que lo hace. Así que te mencionamos los más comunes para que puedas evitarlos antes de que ocurran.

5 errores a evitar al analizar tus datos

1. Analizar sin objetivo

Para que los análisis de datos tengan efecto, debe existir un objetivo para realizarlo. De lo contrario, son solo pérdida de tiempo. Aunque cuentes con una serie de herramientas valiosas, si no hay una razón para utilizarlas no habrá tampoco preguntas puntuales, selección de información efectiva ni manera de predecir escenarios para tomar decisiones inteligentemente.

2. Evitar la integración de la información

Es hora de dejar atrás la actitud de secretismo con los datos de cada departamento. Son parte de la misma empresa, así que no tiene caso almacenar la información de marketing lejos de ventas, o de atención al cliente o de la administración. Ya existen muchas opciones de software para que en un solo sitio, con acceso a todos los equipos, se aprovechen los datos que la compañía recopila.

Esto te permitirá conocer las atribuciones, analizar el rendimiento de tus acciones de marketing y generar una experiencia satisfactoria en todos tus canales, entre muchos más beneficios.

3. Gestionar inadecuadamente los datos

Ahora, cuando un departamento obtiene información de clientes o datos de desempeño de sus productos, no puede solamente hacer clic en «guardar» y listo. Es crucial que exista un método de almacenaje que permita etiquetar, clasificar y organizar los datos para que sea sencillo encontrarlos, utilizarlos, analizarlos, actualizarlos o, si es necesario, eliminarlos. Esto es lo que permite distinguir lo valioso de la basura, y lo que se traduce en información que vale oro.

4. Ingresar datos incorrectos

Es el temor subyacente de todas las personas que se dedican a esta tarea. ¿Qué tal si no se consideran las variables adecuadas? Con tanto flujo de información, las probabilidades de cometer errores aumenta cada segundo. ¿La solución? Automatizar la entrada de datos. Las herramientas de gestión de información son las que se encargan de evitar que un número vaya a la columna incorrecta y que todo esté debidamente identificado.

5. Ignorar los datos

Este es el talón de Aquiles de las empresas y personas en puestos de dirección que no acostumbran a trabajar con análisis de datos. Estos sirven para muchos aspectos del funcionamiento de una empresa, mucho más allá de la simple descripción de cómo le fue en el último año. Sí, describen, pero también deben funcionar para predecir comportamientos, entender la situación —en tiempo real— del negocio y las acciones que deberán tomarse en el futuro. De lo contrario, en realidad no se aprovechan al máximo.

Una de las claves es contar con reportes que contengan información accionable. Recibe informes precisos acerca de tus clientes y las operaciones de tus equipos de marketing, ventas y servicio con ayuda del Generador de informes y paneles de HubSpot.

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Publicado originalmente el 18 de mayo de 2021, actualizado el 18 de mayo de 2021

Topics:

Análisis de datos