Data Science

Análisis de datos: 7 enfoques para optimizar tu marketing digital

    Por Pep Canals, publicado en 19 noviembre 2020

    El data science es una parte fundamental del marketing actual. Extraer y analizar datos sobre los consumidores nos permite tomar decisiones racionales y optimizar mucho mejor los recursos.

    Para poder convertir los datos en información valiosa, lo primero que tenemos que hacer es decidir qué enfoque vamos a aplicar al análisis. Existen distintos tipos de análisis de datos y cada uno de ellos resulta apropiado en diferentes situaciones. ¡Veamos cuáles son!

    * Descubre las métricas de marketing digital más importantes. ¡Las 130 que no  debes perder de vista! Clica aquí y descárgate el ebook más completo.

    Analisis de datos 7 enfoques para optimizar tu marketing digital

     

    Los 7 tipos de análisis de datos para optimizar tu marketing digital

     

    1) Análisis de texto

    El análisis de texto o "text mining" se basa en aplicar algoritmos y técnicas informáticas para extraer información de un conjunto de datos en formato escrito, como reseñas de productos, datos de centros de llamadas, emails, etc.

    El análisis de texto se divide en tres grandes fases:

    • Extracción: identificar el texto que vamos a analizar. Por ejemplo, si el texto está en una base de datos, tendrás que identificar el campo específico que contiene el texto. Si está repartido en varios archivos, tendrás que unificarlos en una sola ubicación.

    • Categorización: para poder analizar los datos, necesitas elaborar modelos de conceptos y categorías que te ayuden a clasificarlos. Normalmente, lo que hacemos es centrarnos en los conceptos más populares y descartar el resto para no complicar innecesariamente el análisis.

    • Análisis de opiniones (“sentiment”): en esta etapa se utilizan técnicas de data mining para descubrir relaciones entre los conceptos identificados previamente.

     

    2) Análisis estadístico

    El análisis estadístico incluye la recopilación, análisis, interpretación, presentación y modelado de los datos. Se busca aprender más sobre los clientes para desarrollar estrategias de marketing efectivas utilizando programas informáticos para buscar patrones en grandes conjuntos de datos.

    El foco del análisis estadístico 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, los análisis de regresión, las herramientas de comparación de medias, el escalamiento multidimensional, el análisis factorial o los análisis de clúster (que permiten organizar a los individuos analizados en grupos).

     

    3) 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.

    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 y otros recursos visuales (elaboración de informes y paneles), extraer las características más representativas del conjunto de datos y describir las tendencias. Para ello, emplea técnicas de investigación de mercado descriptivas o cuantitativas.

     

    4) Análisis diagnóstico

    El análisis diagnóstico podría considerarse el siguiente paso al análisis descriptivo, ya que está menos enfocado en qué ha ocurrido y más en por qué ha ocurrido algo. Esto es, identificamos un posible problema o tendencia mediante análisis descriptivo y profundizamos en él mediante el análisis diagnóstico.

    El análisis diagnóstico utiliza como fuente los datos históricos de la empresa, procedentes de diferentes fuentes internas, y puede complementarlos con información sobre lo que estaba ocurriendo en el mercado en ese momento.

    Para identificar las causas de las situaciones, es necesario profundizar en los datos para identificar patrones, tendencias y correlaciones. Los analistas de datos emplean herramientas como el análisis de regresión, la detección de anomalías o el clustering a fin de elaborar sus diagnósticos de lo que ha ocurrido.

     

    5) Análisis predictivo

    Hasta ahora hemos visto tipos de análisis centrados en el pasado, esto es, que se centran en acotar y explicar lo que ha ocurrido. Con el análisis predictivo, en cambio, pasamos a centrarnos en el futuro, ya que buscamos predecir cuáles serán los resultados de campañas de marketing que todavía no hemos llevado a cabo.

    El análisis predictivo emplea métricas como las aperturas y respuestas a emails, las visitas a la web, los datos de interacción en los canales de la empresa, la participación en eventos, etc. Sobre estas métricas se aplican modelos estadísticos y técnicas de predicción para entender qué podría ocurrir en el futuro.

    El análisis predictivo es una herramienta tremendamente útil en marketing digital, ya que nos permite adelantarnos al comportamiento de los clientes. Por ejemplo, podemos utilizarlo para detectar posibles abandonos y prevenirlos, o para ofrecer productos y servicios de interés al usuario antes de que él mismo los solicite.

     

    6) Análisis prescriptivo

    El análisis prescriptivo también tiene la vista puesta en el futuro, pero en lugar de predecir lo que va a ocurrir, lo que busca es darnos pistas sobre la mejor manera de actuar.

    Este tipo de análisis utiliza una amplia variedad de datos, incluyendo datos históricos y de transacciones, big data o datos en tiempo real. Sobre ellos se aplican técnicas y herramientas como las reglas de negocio, los algoritmos o el machine learning.

    El análisis prescriptivo está muy relacionado con el marketing de atribución, ya que al aplicar estas técnicas avanzadas a los modelos de atribución, los marketers podemos entender de dónde vienen realmente las conversiones y qué pasos debemos tomar para incrementarlas.

     

    7) Análisis competitivo

    El análisis competitivo busca comparar la situación de una empresa con otras de la competencia, estudiando sus debilidades, fortalezas, oportunidades y amenazas.

    Este tipo de análisis toma en cuenta datos como las cifras de ventas, el reconocimiento de marca, las fuentes de tráfico a la web o el análisis de la publicidad online. El objetivo es ver las diferencias entre tu estrategia y la de tus competidores y aprender de ellos.

    Dentro del análisis competitivo, podemos distinguir dos grandes tipos:

    • Análisis interno: estructura organizativa, recursos y capacidades de nuestra propia empresa.

    • Análisis externo: entorno, competencia, mercado, intermediarios y proveedores.

    New Call-to-action

     

    Pep Canals

    ES. Data Scientists en Cyberclick. Responsable de las campañas de SEM y de los proyectos de Data Science. EN. Data Scientists at Cyberclick. Responsible for SEM campaigns and Data Science projects.