¿Tu eCommerce está aprovechando al máximo el poder del big data? Puede ser que estés registrando muchos datos, pero solo con un buen proceso de análisis vas a sacarles todo el partido. En este artículo te mostramos 4 enfoques para el análisis de datos que te ayudarán a optimizar tus acciones de marketing. Si quieres tomar mejores decisiones estratégicas, comerciales, financieras y productivas, sigue leyendo.
¿Qué es el análisis de datos en marketing y para qué sirve?
Es el proceso de observación, estudio e interpretación de una cantidad determinada de datos registrados con el objetivo de extraer conclusiones válidas para optimizar el rendimiento de la estrategia de marketing. Sirve para:
- Comprender con mayor precisión y profundidad el comportamiento de los clientes.
- Hacer predicciones basadas en datos objetivos y no en la falible intuición.
- Descubrir tendencias o disponer de información clave para intentar crearlas desde tu eCommerce o marca.
- Tomar mejores decisiones de inversión basadas en información histórica, objetiva y medible que permite plantear escenarios realistas.
- Medir mejor la rentabilidad de cada una de las acciones de marketing desplegadas.
- Segmentar audiencias de forma inteligente y ganar precisión a la hora de clasificar a tus clientes según criterios estratégicos para la venta.
- Detectar puntos de mejora en la estrategia así como nuevas oportunidades de conversión.
El análisis de datos moderno, apoyado por inteligencia artificial o machine learning, permite alcanzar un nivel de comprensión y visión sin precedentes. Esa es la razón por la cual es prioritario para cualquier eCommerce que quiera competir en el mercado hoy en día.
Datos cualitativos vs datos cuantitativos
Antes de entrar a resumir los 4 principales enfoques que puedes usar a la hora de analizar tus datos, viene bien dejar clara una distinción fundamental. ¿Qué son datos cualitativos y qué son datos cuantitativos? Sea cual sea la situación que queramos analizar como marketers, manejar ambos tipos de datos ayudará a tener una visión más completa y a extraer conclusiones mejor fundamentadas.
A grandes rasgos, los datos cualitativos son descriptivos y hacen referencia a las cualidades del objeto de estudio, mientras que los datos cuantitativos son numéricos y tienen que ver con cantidades referentes a la muestra estudiada.
¿Para qué sirve el análisis cualitativo?
Fundamentalmente sirve para entender el comportamiento de nuestros clientes y conocer los motivos de un fenómeno en concreto. Por ejemplo, saber por qué un determinado segmento de audiencia compra más un producto que otro dentro de la misma categoría. Con esa información, luego será posible afinar mejor las acciones de marketing dirigidas tanto a ese segmento como a otros que queramos convertir en compradores del producto o la categoría.
¿Para qué sirve el análisis cuantitativo?
Es muy útil para identificar patrones, relaciones, proporciones y otras características numéricas en los datos.
El análisis cuantitativo permite llegar a conclusiones objetivas a través de datos precisos y estructurados que podemos emplear para medir infinitos fenómenos. Gracias al análisis cuantitativo podemos saber cuántos clientes visitan una categoría, un producto concreto dentro de ella, cuántos compran, cuántos abandonan su carrito, etc. Los análisis cuantitativos también son muy útiles, por ejemplo, para segmentar audiencias en función de su recencia, frecuencia y monto de compra. El modelo de segmentación RFM sería una buena muestra de ello.
Analizar correctamente los datos, sean cualitativos o cuantitativos, es lo que permite luego a los CMOs y sus equipos descubrir tendencias y hacer predicciones sobre el comportamiento futuro de los clientes. Además, hace posible presentar información relevante a los agentes interesados por medio de gráficos e infografías que faciliten la toma de decisiones y, por consiguiente, el crecimiento del negocio.
Tipos de enfoques útiles en marketing a la hora de analizar datos
Para poder convertir los datos en información valiosa, lo primero que tenemos que hacer es decidir qué enfoque vamos a aplicar al análisis. Existen diferentes tipos de análisis de datos y deberemos adoptar uno u otro dependiendo de la situación. Vamos a ver los 4 enfoques más útiles en marketing automation:
1- Análisis estadístico
El análisis estadístico trata de buscar patrones en grandes conjuntos de datos. El foco se pone en el pasado: se trata de averiguar qué ha ocurrido exactamente e interpretarlo mediante paneles de visualización de datos.
Entre las técnicas de análisis estadístico más utilizadas para optimizar el marketing digital, cabe destacar:
- Las medidas de tendencia central: como la media, la mediana y la moda.
- Las medidas de dispersión: si una variable se mueve mucho, poco, más o menos que otra.
- Los análisis de regresión: investiga las relaciones entre diferentes variables.
- La comparación de medias.
- Los análisis de cluster: que permiten organizar a los clientes analizados en grupos o segmentos según características similares.
2- Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es una manera de interpretar el mercado para tomar mejores decisiones, usando herramientas de agregación y minado de datos para obtener información sobre el pasado y poder explicar lo que ha ocurrido.
Las herramientas de minado de datos son aquellas que se utilizan para gestionar el big data e identificar las posibles tendencias y los patrones más significativos.
El análisis descriptivo busca responder a preguntas específicas, como las medias y los porcentajes de un conjunto de datos, a fin de resumir y aclarar la información. El objetivo es recopilar y ordenar la información por medio de gráficos o informes, extraer las características más representativas del conjunto de datos y describir las tendencias.
3- Análisis diagnóstico
El análisis diagnóstico está menos enfocado en qué ha ocurrido y más en por qué ha ocurrido algo. La idea es identificar un fenómeno o tendencia mediante el análisis descriptivo y desgranarlo mejor usando el análisis diagnóstico.
Este tipo de análisis podría usarse, por ejemplo, para tratar de entender la causa del aumento de carritos abandonados durante el mes X de este año respecto al mismo mes del año anterior.
Para aclarar las causas de las situaciones, siempre es necesario profundizar en los datos para identificar patrones, tendencias y correlaciones.
4- Análisis predictivo
Si los anteriores enfoques se centraban en el pasado, el análisis predictivo pone su foco en el futuro. Este tipo de análisis busca anticiparse y predecir cuál será el comportamiento de los clientes o cuáles serán los resultados de campañas de marketing que todavía no hemos llevado a cabo.
El análisis predictivo emplea métricas como las tasas de interacción con nuestros emails o contenido web, las visitas al eCommerce, los datos de interacción en cada uno de los canales (sms, email, push, web…), etc. Sobre estas métricas se aplican modelos estadísticos y técnicas de predicción para entender qué podría ocurrir en el futuro.
La inteligencia artificial y el machine learning han potenciado el análisis predictivo, algo vital a la hora de mejorar la rentabilidad de la estrategia de marketing digital ya que permite adelantarnos al comportamiento de los clientes.
Gracias al análisis predictivo, podemos prevenir abandonos de carrito, bajas en nuestra newsletter, descensos en la curva de conversión, etc. Igual que también podemos anticiparnos a tendencias de compra o consumo favorables y diseñar estrategias que permitan aprovechar al máximo las oportunidades de venta. Claramente, este análisis nos sirve para mostrar recomendaciones a los clientes con productos y servicios de su interés antes de que los soliciten.
Pasos para realizar un análisis de datos
Ahora que ya hemos repasado los 4 principales enfoques que puedes adoptar a la hora de analizar datos, vamos a recordar cuáles son los pasos básicos a seguir siempre que quieras iniciar un análisis:
- Define la razón de tu análisis: ¿qué objetivo tienes? ¿qué buscas conseguir con la investigación?
- Establece lo que medirás y cómo lo harás: define y acota muy bien el fenómeno que vas a estudiar, los KPIs que vas a medir porque son significativos para explicarlo y las herramientas de medición que vas a utilizar.
- Obtén los datos: sírvete de las herramientas tecnológicas adecuadas, capaces de registrar aquellos datos que realmente son claves para tu investigación.
- Clasifica los datos: establece criterios estratégicos para su clasificación.
- Analiza los datos: utiliza el enfoque más adecuado en cada caso.
- Haz una interpretación de los datos: recuerda que la visualización de datos mediante gráficos, diagramas, infografías, etc, te facilitará la interpretación.
¿Sabes cómo sacarle todo el partido a tus datos?
Analizar big data manualmente es algo inasumible. Cualquier eCommerce que quiera aprovechar al máximo la valiosa información que pueden brindarle los datos necesita contar con herramientas tecnológicas capaces de seguir la huella digital de sus clientes y registrar big data durante todo el customer journey. Pero no solo eso. Lo importante no es únicamente tener acceso a muchos datos sino que estos sean usables para el equipo de Marketing.
Cuando utilizas plataformas como Connectif, te aseguras de estar obteniendo first-party data de tus contactos, tanto anónimos como conocidos y, además, de disponer de una sección entera dentro de la herramienta dedicada al análisis de datos (sección Data Explorer). Allí puedes calcular, de forma automática, infinidad de métricas básicas y avanzadas, así como crear informes o exportarlos. Pero lo más importante es que esta sección te permite buscar tendencias y medir resultados de forma novedosa, flexible y potente, sin depender de otras apps o de otros perfiles más técnicos. Connectif da autonomía a los marketers.
Piensa que cada dato que no analizas es información que pierdes. No dejes escapar la oportunidad de sacarle todo el provecho al big data que generan tus clientes al pasar por tu web o interactuar con tu marca o eCommerce en cualquier canal. Si quieres impulsar tu estrategia de marketing y mejorar tus resultados, ahora puedes pedirnos una demo aquí.
