A medida que la producción de datos va en ascenso, las empresas se orientan en mayor medida a gestionar sus esfuerzos y tomar decisiones basadas en ellos. Cada like, cada descarga y cada click dejan un rastro que puede ser mensurado y convertido en información valiosa para hacer un negocio más eficiente.

Pese a que los datos son uno de los activos más preciados del siglo 21, es necesario contar con los skills adecuados para poder sacarles el jugo, algo que, según el informe anual de NewVantage Partners de 2021, aún escasea: solo el 39% de las empresas manejan los datos como un activo y solo un 24% ha desarrollado una cultura de datos dentro de sus organizaciones.

Sin dudas, hay una oportunidad de crecimiento y mejora. Después de todo, convertirse en una organización data-driven supone un proceso de transformación que no ocurre de un día para el otro. Ahora bien, ¿cómo pueden hacer las empresas para aprovechar los datos y tomar mejores decisiones?

Es fundamental conocer las técnicas de análisis de datos más efectivas que permitan conocer la eficiencia de una estrategia minuciosamente y anticiparse a las oportunidades.

Técnicas para análisis de datos

Big Data Marketing

También conocido como Modelo de Mezcla de Marketing (MMM), es una técnica avanzada de análisis de datos que se lleva a cabo para determinar, por ejemplo, el comportamiento de las personas usuarias y, de este modo, poder llevar a cabo estrategias que permiten atraerlas con el fin de incrementar las ventas.

El resultado de esta técnica de procesamiento y análisis de datos puede derivar en diversas aplicaciones:

  • Elaborar estrategias de marketing personalizado. Al ser una herramienta que ayuda a entender mejor a los clientes, es posible crear estrategias de comunicación adaptadas a los gustos, ubicación, el punto del funnel en el que se encuentra y otro tipo de información.
  • Detectar y evitar pérdidas de clientes. La conducta de los consumidores responde a patrones que pueden brindar información útil para averiguar qué elementos del camino de compra favorecen o no la conversión.
  • Segmentar clientes adecuadamente. Gracias al Big Data Marketing se pueden encontrar perfiles de consumidor mucho más precisos e ir más allá del lugar de residencia o su género. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos se pueden generar perfiles asociados a la actitud en la compra de un producto.
  • Analizar y medir los resultados de las acciones que se llevan a cabo. Ayuda a anticipar, medir y evaluar la evolución de las estrategias y el cumplimiento de objetivos para comprobar si las acciones son efectivas o establecer posibles áreas de mejora.
  • Identificar nuevas tendencias del mercado. La información provista por esta técnica permite medir el estado de salud de la marca y analizar a la competencia.

Además, es importante aclarar que para poder hacer uso efectivo del Big Data en Marketing es necesario hacer uso de programas especializados en BI (Business Intelligence) y una base de datos con información actualizada.

Alcance, Costo y Calidad (RCQ)

El Reach, Cost and Quality es una forma de usar datos y juicios estructurados cuando no hay mucha información para analizar y busca dar a conocer el impacto de una actividad puntual en un contexto específico. Se emplea para medir, por ejemplo:

  • La calidad del engagement
  • La cantidad de clientes alcanzados o conversiones logradas
  • El costo por lead

Modelos predictivos

Tal como su nombre lo indica, esta técnica de análisis ayuda a predecir resultados de forma más precisa, a planificar de cara a escenarios desconocidos y a identificar oportunidades de negocio. Gracias a ella puede obtenerse información con el fin de aplicarla en:

  • Prevención de fraudes. Los análisis predictivos evalúan las acciones de la red de una empresa para detectar irregularidades que puedan implicar un riesgo. En la medida en que la ciberseguridad se convierte en un factor de preocupación mayor para las compañías, esta analítica es cada vez más relevante.
  • Reducción de riesgos. Los resultados sirven de base para determinar, por ejemplo, la capacidad crediticia de un cliente y valorar la probabilidad de un comprador de realizar ciertas compras o de pagar una deuda.
  • Mejorar las operaciones. Los modelos predictivos tienen la capacidad de pronosticar el inventario y gestionar recursos en base a ello. Esta técnica es ampliamente utilizada en aerolíneas para fijar los precios o en hoteles para anticipar el nivel de ocupación.
  • Campañas de Marketing. A partir de datos que predicen la probabilidad de compra, las empresas pueden publicar anuncios online o llevar a cabo campañas de retargeting para incrementar el número de ventas.

¿Cómo lo hace? Básicamente, es un proceso que utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning para hacer predicciones con una gran precisión. Por lo general, los datos históricos se utilizan para construir un modelo matemático que captura tendencias y se utiliza luego con datos actuales para proyectar lo que sucederá a continuación.

Modelo de atribución

Este método para el análisis de datos está relacionado con la omnicanalidad, es decir, las múltiples vías a través de las cuales un cliente puede adquirir determinado producto.  Se trata de una regla o un conjunto de reglas que determina cómo se asigna un valor de ventas y conversiones a cada punto de contacto dentro del consumer journey.

Este tipo de análisis es un gran aliado para gestionar los recursos del marketing digital de forma eficiente y obtener una mayor tasa de conversión. 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.

Análisis de series temporales

El análisis de series temporales es un conjunto de técnicas estadísticas que permiten, además de estudiar y modelizar el comportamiento de un fenómeno que evoluciona a lo largo del tiempo, realizar previsiones de los valores que se alcanzarán en el futuro.

Esta técnica puede emplearse con diversos propósitos: prever cantidad de suscripciones, cifras de ventas, visitas a una web, entre otros, para, por ejemplo, poder plantear objetivos realistas de crecimiento.

Ahora bien, para tomar mejores decisiones basadas en datos, es indispensable tener en cuenta que la información obtenida de diferentes fuentes debería pasar por procesos de consolidación y validación con el objetivo de proporcionar mayor exactitud y veracidad. Plataformas como Conciliac EDM permite centralizar, automatizar y estandarizar todos los procesos que involucran el procesamiento de datos, tales como integraciones, conciliaciones, validaciones, consolidaciones, extracción y transformación entre otros, obteniendo una solución indispensable para la generación de estrategias varias basadas en datos.

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