El arte de la medición y el análisis de datos

¿De qué hablamos cuando decimos "análisis de datos"? El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones. 

Este proceso involucra técnicas y herramientas variadas, desde estadísticas básicas hasta aprendizaje automático, y se utiliza en diversos campos como negocios, ciencia, ingeniería, etc., para obtener insights y mejorar la eficiencia y efectividad de las acciones.  

El análisis de datos nos permite extraer información útil de un conjunto de datos. A través de tablas, gráficos y estadísticas, se traduce el "caos" de los datos en conclusiones significativas. Este proceso es esencial para detectar riesgos, mejorar resultados y tomar decisiones informadas. Puede ofrecer insights valiosos y orientar decisiones estratégicas.

Un análisis de datos eficaz es crucial para la toma de decisiones en cualquier negocio. Permite mejorar productos, servicios y ser más competitivo en el mercado. Además, identifica puntos débiles y oportunidades de crecimiento.

La información es un ACTIVO invaluable para cualquier organización. En el mundo empresarial, el análisis de datos puede ser útil para comprender mejor a los clientes, identificar sus necesidades, anticipar sus expectativas y descubrir nuevas formas de proporcionar una excelente experiencia. 

La función del análisis de datos estadísticos radica en la recolección, interpretación y corroboración de la información. Su objetivo principal es transformar conjuntos de datos crudos en información estructurada y comprensible mediante técnicas estadísticas. 

El análisis también es clave para descubrir patrones de comportamiento que podrían ser imperceptibles mediante métodos de observación tradicionales. Nos ayuda a construir un modelo que resume nuestras conclusiones sobre los datos analizados, lo que a su vez orienta las decisiones y acciones futuras que podemos emprender en base a estos hallazgos. 

El tráfico es uno de los principales indicadores que se utilizan para medir los resultados de nuestras acciones de marketing digital.

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En general existe una obsesión por la generación de tráfico como un mecanismo fundamental para el éxito y muchos emprendedores online analizan el éxito o el fracaso de sus acciones de performance basándose en el nivel de tráfico logrado por estas acciones.

Basar únicamente el análisis del éxito de las acciones de marketing directo en el tráfico es erróneo. El tráfico es un indicador importante, pero de ninguna manera podrá ser aquel que defina la medida del éxito de las acciones. Para esto deberemos utilizar el concepto de “Conversiones”.

Conversiones

Cuando desarrollamos acciones de marketing digital basadas en performance es fundamental establecer cuáles serán los objetivos que nos permitirán evaluar si la acción ha sido exitosa.

Estos objetivos podrán tener la forma de:

• ·         Ventas Online.
• ·         Contactos a través de un formulario.
  
• ·         Suscripciones.
• ·         Descargas.
• ·         Visitas a una página específica de nuestro sitio web.
• ·         Etcétera.

 

El análisis de la evolución de la tasa de conversión en nuestra web nos permitirá saber cuan efectivo es nuestro sitio para aprovechar el tráfico, y cuál es la calidad de este tráfico.

El objetivo de toda acción de performance será la de intentar obtener la mayor cantidad de conversiones al menor precio posible, y para esto deberemos:

• ·         Comprender el proceso a través del cual se lograrán estas conversiones.
• ·         Optimizar los resultados que obtiene nuestro sitio web.
• ·         Mejorar la calidad del tráfico que ingresa en nuestro sitio Web. 

Pasos para hacer un análisis de datos efectivo

1- Definir el objetivo. Sin un objetivo claro, no hay dirección. El objetivo marca la dirección y el rumbo, y nos da un propósito, y establecerá qué datos e indicadores debemos medir, evitando poner atención en los que no sirven. Es la respuesta a "¿por qué hacemos el análisis de datos? ¿Qué queremos saber o resolver con el análisis?"

2- Establece qué indicadores medirás: KPIs (Key Performance Indicators). Nos permiten cuantificar el progreso hacia nuestros objetivos y evaluar el rendimiento de manera objetiva. 

• Relaciona con el objetivo: cada KPI debe tener correlación directa con el objetivo restablecido.
• Que sean medibles: debes tener la capacidad de recoger datos de manera consistente y confiable.
• Determinar una frecuencia de medición. Debe equilibrar la necesidad de información oportuna con la practicidad y los recursos disponibles para la recopilación de datos. 
• Define claridad en los KPIs: deben ser comprensibles para todos los miembros del equipo. Qué se mide y por qué es importante. Esto promueve la responsabilidad y la orientación hacia el objetivo común.
• Establece benchmarks: proporcionan un contexto para los KPIs y ayudan a establecer metas realistas y desafiantes.
• Considera la relevancia a largo plazo: los indicadores deben ser sostenibles y mantener su relevancia a largo plazo, para realizar un seguimiento y asegurar que los KPIs reflejen los cambios en las estrategias y condiciones del mercado. 

3- Obtener los datos: La calidad y la precisión de los datos recogidos son determinantes para la validez de cualquier conclusión posterior. Por ello, es crucial establecer un proceso riguroso y sistemático para la obtención de datos.

• Fuentes de datos: pueden ser internos, como encuestas, bases de datos o registros existentes, CRM, registros de ventas. Fuentes externas: publicaciones gubernamentales, bases de datos académicas, informes de la industria.
• Recopilación sistemática y objetiva. La eficiencia de este proceso se logra mediante la estandarización de procedimientos y el uso de tecnología adecuada, para minimizar errores y maximizar la cobertura de datos. 
• Verificación: es la limpieza de datos, que incluye la corrección de errores, el manejo de valores faltantes y la eliminación de duplicados. Hay que revisar la coherencia de los datos, confirmar su fuente y la comparación con bench marks o estándares de la industria.
• Integridad: es la exactitud y consistencia de los datos. Es importante establecer protocolos que aseguren que los datos no sean alterados de fama inapropiada y que se mantengan íntegros durante todo el proceso de análisis.
• Almacenamiento y gestión de datos: los datos deben almacenarse de forma segura y organizada para facilitar el acceso y el análisis. 
• Esto puede requerir ssitemas de gestión de bases de bases de datos, solución de almacenamiento en la nube o incluso sistemas de archivos locales, dependiendo de la escala y la naturaleza de los datos.
• Cumplimiento normativo: el cumplimiento de las normativas, no solo es legalmente obligatorio, sino que también asegura la ética y la responsabilidad en el manejo de la información.
• Preparación para el análisis: incluye la selección de los conjuntos de datos relevantes, transformación de los datos para el análisis y la creación de un marco de datos adecuado para la aplicación de ténicas estadísticas. 

4- Ordenar la información: Limpieza de datos, estructuración de datos, segmentación, normalización, visualización (tablas, gráficos, mapas de calor) es una forma de comunicar los hallazgos de manera intuitiva y accesible. 

Documentación: esto asegura que el proceso sea transparente y reproducible, lo cual es esencial para la integridad del análisis. 

Preparación para el análisis estadístico: incluye la creación de tablas de frecuencia, el cálculo de medidas descriptivas, o la preparación de los datos para técnicas estadísticas más complejas. 

5- Analizar y validar conclusiones:

• Aplica técnicas estadíticas, identifica patrones, puede proporcionar insight valiosos sobre el comportamiento subyacente de los fenómenos estudiados y puede ser la base para la formulación de nuevas hipótesis o estrategias.
• Confiabilidad y replicabilidad: las conclusiones de un análisis estadístico deben ser confiables y replicables.
• Aplicación práctica. 

6- Crear un informe final: un informe bien elaborado no solo presenta datos, cuenta una historia y ofrece una base para la acción futura.

• Contextualización: comienza con una introducción clara que establezca el contexto del análisis. Explica el problema o la pregunta de investigación que motivó el estudio.
• Metodología: detalla el proceso que seguiste para recopilar y analizar los datos. Incluye la descripción de las fuentes de datos, los métodos de recopilación, las técnicas de análisis estadístico utilizadas y cualquier dificultad o limitación que hayas encontrado. 
• Hallazgos principales: presenta los resultados de manera clara y concisa. Utiliza visualizaciones de datos como gráficos, tablas y figuras para ilustrar tus puntos y ayudar a los lectores a entender rápidamente los patrones y conclusiones clave. 
• Interpretar los datos: explica cómo tus hallazgos se relacionan con el problema o pregunta de investigación y qué implicaciones tienen. La interpretación debe ser objetiva evitando exagerar o minimizar la importancia de los resultados. 
• Recomendaciones: basándote en tus hallazgos, ofrece recomendaciones claras y prácticas. Estas. Estas pueden ser estrategias a implementar, áreas para futuras investigaciones o cambios en las políticas  o prácticas existentes. Las recomendaciones deben ser accionables y basadas en evidencia sólida de tus análisis.
• Conclusión: finaliza con una conclusión que resuma los puntos más importantes del informe. Reitera la importancia de tus hallazgos y la contribución que hacen a la comprensión del problema estudiado. 
• Anexos y apéndices: incluye cualquier dato adicional, como tablas de datos completas, códigos de análisis estadístico, o detalles metodológicos extensos.
• Revisión y edición: antes de finalizar tu informe, realiza una revisión exhaustiva para corregir errores, mejorar la calidad y asegurar que el documento sea profesional y esté listo para su presentación o publicación.

Ventajas de realizar un análisis de datos estadísticos:

• Optimización de la toma de decisiones: al utilizar datos objetivos, los líderes y gestores pueden hacer elecciones informadas que están ress clientespaldadas por evidencia tangible, minimizando así la incertidumbre y el riesgo asociado con las decisiones basadas en la intuición o la experiencia no cuantificada.
• Mejora continua y control de calidad: en el ámbito empresarial y de produción, el análisis estadístico es crucial para el control de calidad y mejora continua. Permite monitorear procesos, identificar variaciones, y establecer acciones correctivas para mantener la calidad del producto o servicio. 
  
  
  
• Permite la personalización de productos y servicios al identificar segmentos específicos de mercado. Las empresas pueden dirigirse a grupos de clientes con mayor precisión, mejorando la experiencia de usuario y aumentando la efectividad de las campañas de marketing.
• Predicción y modelado de futuros escenarios: las técnicas estadísticas avanzadas, como el modelado predictivo, permiten a los analistas proyectar tendencias futuras y comportamientos basados en datos históricos. Esto es invaluable para la planificación estratégica y la preparación ante posibles cambios en el mercado o del entorno. 
• Conocer mejor el desempeño de tus esfuerzos de ventas.
• Comprender con mayor profundidad el comprotamiento de tus clientes, lo que te permitirá hacer pronósticos inteligentes para crear productos atractivos.
• Entender los riesgos que giran alrededor de tu industria y cuáles son los que afectan directamente a tu empresa.
• Tomar decisiones de inversión porque te basas en información histórica, real y medible, que te ayuda a plantear panoramas más realistas. 

Tipos de análisis de datos:

ANALISIS DESCRIPTIVO: describe y resume datos, estadísticas básicas, gráficos, tablas, resumen de datos históricos. 

ANALISIS EXPLORATORIO: descubre patrones y relaciones, visualización de datos, explora datos desconocidos.

ANALISIS PREDICTIVO: sirve para predecir resultados futuros, se usan modelos de predicci{on, algoritmos, regresiones, además de predecir tendencias y resultados. 

ANALISIS PRESCRIPTIVO: se realizan recomendaciones de acciones y soluciones, optimización, simulaciones. Sirven para tomar decisiones basados en recomendaciones. 

Herramientas de medición de resultados

Google Analytics

Con Google Analytics podemos medir y comparar resultados en porcentaje de conversiones, comparando antes y después de implementar nuestra estrategia de contenidos.

Si los resultados fueron negativos, hay que analizar qué es lo que ha fallado, qué contenidos han dejado mejores resultados en los KPIs definidos. 

Se hacen las modificaciones que se consideren oportunas, se impulsa o refuerza lo que ha servido, y se descarta lo que no ha aportado ningún resultado. 

Google Search Console

Permite visualizar métricas y poder mejorar el rendimiento de la web en los resultados de Google. 

Se puede realizar un seguimiento de la visibilidad de un sitio en los resultados de búsqueda de Google, identificar problemas técnicos que puedan afectar el rendimiento, analizar las estadísticas de tráfico y los patrones de búsqueda de los usuarios, y recibir notificaciones sobre problemas técnicos.

También proporciona información valiosa sobre los enlaces entrantes a una web, lo que puede ayudar a comprender mejor cómo otros sitios están direccionados a un contenido propio y detectar posibles problemas con los enlaces no deseados o spam.

1. Informes de rendimiento: permite ver la cantidad de impresiones, clics, CTR y posición promedio de las palabras clave.
2. Cobertura: muestra información sobre los errores de rastreo y las páginas indexadas en Google.
3. Sitemaps: permite enviar el archivo sitemap del sitio web a Google para facilitar su indexación.
4. Enlaces: proporciona información sobre los enlaces entrantes a un sitio web, incluyendo quiénes enlazan y a qué página.
5. Experiencia de usuario en dispositivos móviles. Ofrece informes sobre la experiencia de usuario en dispositivos móviles, incluyendo problemas de usabilidad y velocidad de carga.
6. Seguridad y problemas manuales: proporciona información sobre fallas de seguridad y otras situaciones, como los spam y el contenido no deseado. 
7. Recursos del desarrollador: ofrece herramientas y recursos para ayudar a los desarrolladores a mejorar la visibilidad y el rendimiento del sitio web.

Datos de Analítica Web

• Usuarios activos: son las personas que acceden a tu sitio web. Un mismo usuario puede realizar varias sesiones.
• Sesiones: son las visitas totales registradas en tu sitio web en un determinado período de tiempo.
• Páginas vistas: indica el total de páginas que los usuarios han visitado durante sus sesiones de navegación en tu web.
• Páginas vistas únicas: representa el número de sesiones en que una página se ha visto al menos una vez.
• Porcentaje de rebote: indica el porcentaje de usuarios que han salido de tu web tras visitar una única página. 
• Tráfico orgánico: indica el tráfico que llega a tu web desde los buscadores (Google, Big, Yahoo).
• Tráfico social: indica el tráfico que te llega a tu sitio web procedente de las redes sociales.
• Tráfico de referencia: es el tráfico que te llega desde otros sitios web de referencia con enlaces.
• Tráfico directo: es el tráfico que recibes cuando los usuarios introducen directamentre una URL en sus navegadores.
• Not provided: son las palabras claves que Google no nos facilita y que afectan a la gran mayoría del tráfico orgánico.
• Objetivo: son los hitos o metas que puedes configurar para medir las conversiones en tu sitio web en relación al tráfico. 

El Sitio web será el corazón de nuestra estrategia de Marketing Digital y será casi siempre el lugar al que los navegantes serán redireccionados luego de hacer click en banners, enlaces, publicaciones, etc.

Un buen sitio web deberá cumplir con las siguientes características:

• Debe ser flexible permitiendo la incorporación de nuevos contenidos, Landing Pages, Micrositios, Formularios, etcétera.
• Deberá permitir optimizar cada una de sus páginas para las distintas palabras claves que requiramos.
• Debe incorporar mecanismos que permitan la medición de todo lo que ocurre en sitio (Por ejemplo: Google Analytics)
• Debe dar una excelente experiencia de usuario a la mayor cantidad de visitantes posibles. Para esto es fundamental considerar los dispositivos con los que se accede, los sistemas operativos y las particularidades de nuestro público objetivo.
• Deberá tener un diseño alineado con la imagen corporativa de la empresa. Se recomienda utilizar “Responsive Design”
• Deberá brindar contenidos y un proceso de conversión preestablecido para los distintos segmentos de nuestro público objetivo, considerando los distintos momentos del proceso de compra en el que se encuentren.

 

Muchos consideran que contar con un Blog o una Página en Facebook para nuestros negocios hace que el sitio web no sea imprescindible para nuestra estrategia de Marketing Digital. Esto es un error. El sitio web es clave para cualquier estrategia y nunca podrá ser reemplazado por este tipo de herramientas. 

¿Tu empresa ya cuenta con su itio web funcional para los usuarios? ¿Ya estás midiendo los resultados?

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