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¿Qué es el análisis de datos?

Los datos pueden ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, mejorar sus campañas publicitarias, personalizar sus contenidos y mejorar sus resultados. Las ventajas de los datos son muchas, pero no se puede acceder a estos beneficios de la analítica de datos sin las herramientas y los procesos de analítica de datos adecuados. Aunque los datos en bruto tienen un gran potencial, se necesita la analítica de datos para desbloquear el poder de hacer crecer su negocio. Esto es lo que vamos a repasar.

 

El significado de la analítica de datos

El término "análisis de datos" se refiere al proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen. Las técnicas de análisis de datos permiten tomar los datos en bruto y descubrir patrones para extraer de ellos información valiosa.

Hoy en día, muchas técnicas de análisis de datos utilizan sistemas y software especializados que integran algoritmos de aprendizaje automático, automatización y otras capacidades.

Los científicos y analistas de datos utilizan la tecnología y las técnicas de análisis de datos en sus investigaciones, y las empresas también las utilizan para fundamentar sus decisiones. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, evaluar sus campañas publicitarias, personalizar contenidos, crear estrategias de contenidos y desarrollar productos. En definitiva, las empresas pueden utilizar la analítica de datos para impulsar el rendimiento empresarial y mejorar sus resultados.

En el caso de las empresas, los datos que utilizan pueden incluir datos históricos o nueva información que recogen para una iniciativa concreta. También pueden recogerla de primera mano de sus clientes y visitantes del sitio o comprarla a otras organizaciones. Los datos que una empresa recoge sobre sus propios clientes se denominan datos de origenlos datos que una empresa obtiene de una organización conocida que los ha recogido se denominan datos de segunda parte, y los datos agregados que una empresa compra a un mercado se denominan datos de tercera parte. Los datos que utiliza una empresa pueden incluir información sobre los datos demográficos de la audiencia, sus intereses, comportamientos y otros.

Convierta los datos en información práctica

4 formas de utilizar la analítica de datos

Desbloquear el valor de los datos

Los datos tienen el potencial de proporcionar mucho valor a las empresas, pero para desbloquear ese valor, se necesita el componente de análisis. Las técnicas de análisis permiten a las empresas acceder a información que puede ayudarles a mejorar su rendimiento. Puede ayudarles a mejorar su conocimiento de los clientes, las campañas publicitarias, el presupuesto y mucho más.

A medida que aumenta la importancia de la analítica de datos en el mundo de los negocios, se hace más crítico que su empresa entienda cómo implementarla. Algunos de los beneficios de la analítica de datos son:

1. Mejora de la toma de decisiones

Las empresas pueden utilizar los conocimientos que obtienen de los análisis de datos para fundamentar sus decisiones, lo que les permite obtener mejores resultados.

El análisis de datos elimina gran parte de las conjeturas de la planificación de las campañas de marketing, la elección de los contenidos que se deben crear, el desarrollo de productos y mucho más. Le ofrece una visión de 360 grados de sus clienteslo que significa que los entenderá mejor, permitiéndole satisfacer mejor sus necesidades. Además, con la moderna tecnología de análisis de datos, puede recopilar y analizar continuamente nuevos datos para actualizar su conocimiento a medida que cambian las condiciones.

2. Un marketing más eficaz

Si conoce mejor a su público, podrá dirigirse a él con mayor eficacia. La analítica de datos también le proporciona información útil sobre el rendimiento de sus campañas para que pueda ajustarlas y obtener resultados óptimos.

Usando el Análisis de campañas de Lotame puede obtener información sobre qué segmentos de la audiencia tienen más probabilidades de interactuar con una campaña y convertir. Puede utilizar esta información para ajustar sus criterios de segmentación, ya sea manualmente o a través de la automatización, o utilizarla para desarrollar diferentes mensajes y creatividades para diferentes segmentos. La mejora de la segmentación se traduce en más conversiones y menos desperdicio publicitario.

3. Mejor servicio al cliente

Los análisis de datos le proporcionan más información sobre sus clientes, lo que le permite adaptar el servicio al cliente a sus necesidades, ofrecer una mayor personalización y establecer relaciones más sólidas con ellos. 

Los datos pueden revelar información

Sus datos pueden revelar información sobre las preferencias de comunicación de sus clientes, sus intereses, sus preocupaciones y mucho más. Disponer de una ubicación central para estos datos también garantiza que todo el equipo de atención al cliente, así como los equipos de ventas y marketing, estén en la misma línea.

4. Operaciones más eficientes

El análisis de datos puede ayudarle a agilizar sus procesos, ahorrar dinero y mejorar sus resultados. Si conoce mejor lo que quiere su público, perderá menos tiempo en crear anuncios y contenidos que no se ajusten a sus intereses.

Esto significa menos dinero desperdiciado, así como mejores resultados de sus campañas y estrategias de contenido. Además de reducir sus costes, la analítica también puede aumentar sus ingresos mediante el incremento de las conversiones, los ingresos por publicidad o las suscripciones.

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¿Qué información se puede obtener de la analítica de datos?

Predecir el comportamiento de los usuarios

Al recopilar varios tipos de datos de numerosas fuentes, puede obtener información sobre sus audiencias y campañas que le ayuden a mejorar su orientación y a predecir mejor el comportamiento futuro de los clientes.

Un tipo de datos valioso es la información sobre el comportamiento de los clientes. Esto se refiere a los datos sobre las acciones específicas que realiza un usuario. Por ejemplo, pueden hacer clic en un anuncio, realizar una compra, comentar un artículo de prensa o dar un "me gusta" a una publicación en las redes sociales.

Este y otros tipos de datos pueden revelar información sobre las afinidades de los clientes, es decir, el interés expresado o sugerido por actividades, productos, marcas y temas. Un cliente puede expresar su interés por su marca inscribiéndose en su lista de correo electrónico. También puede expresar indirectamente su interés por un tema leyendo sobre él en su sitio web. Puede expresar su interés por un producto haciendo clic en uno de sus anuncios. Otras posibles fuentes de datos de afinidad de los clientes son las respuestas a encuestas, los gustos en las redes sociales y las visualizaciones de vídeos.

Al combinar estos datos con la información sobre los datos demográficos de sus clientes actuales, puede obtener información sobre los segmentos de clientes con más probabilidades de estar interesados en su marca, contenido o productos. La información demográfica incluye datos sobre la edad, el sexo, los ingresos, el estado civil y otras características de los clientes. Por ejemplo, puede descubrir, mediante el análisis de datos, que las personas de entre 18 y 35 años son las más propensas a comprar su producto. También puede descubrir que las personas casadas constituyen la mayor parte de la audiencia de su sitio web. Al dirigirse a múltiples características, puede crear audiencias más específicas con altas probabilidades de conversión.

A continuación, puede utilizar esta información para predecir los comportamientos de los distintos tipos de usuarios y orientar sus anuncios y contenidos de forma más eficaz. 

Tecnología de análisis de datos

El análisis de datos no es nada nuevo. Sin embargo, hoy en día, el creciente volumen de datos y las tecnologías analíticas avanzadas disponibles permiten obtener una visión mucho más profunda de los datos con mayor rapidez. Los conocimientos que permiten el big data y las tecnologías modernas son más precisos y detallados. Además de utilizar los datos para tomar decisiones futuras, también puede utilizar los datos actuales para tomar decisiones inmediatas.

Aprendizaje automático y gestión de datos

Algunas de las tecnologías que hacen que la analítica de datos moderna sea tan potente son:

  • Aprendizaje automático: La inteligencia artificial (IA) es el campo del desarrollo y el uso de sistemas informáticos que pueden simular la inteligencia humana para completar tareas. El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA que es importante para el análisis de datos e implica algoritmos que pueden aprender por sí mismos. El ML permite que las aplicaciones tomen datos y los analicen para predecir resultados sin que alguien programe explícitamente el sistema para llegar a esa conclusión. Se puede entrenar un algoritmo de aprendizaje automático con una pequeña muestra de datos, y el sistema seguirá aprendiendo a medida que recopile más datos, haciéndose más preciso con el paso del tiempo.
  • Gestión de datos: Antes de poder analizar los datos, hay que contar con procedimientos para gestionar el flujo de datos que entran y salen de los sistemas y mantenerlos organizados. También tiene que asegurarse de que sus datos son de alta calidad y de que los recoge en una plataforma de gestión de datos (DMP) donde estén disponibles para su uso cuando se necesiten. Establecer un programa de gestión de datos puede ayudar a garantizar que su organización esté en la misma línea en cuanto a la organización y el manejo de los datos.
  • La minería de datos: El término minería de datos se refiere al proceso de clasificación de grandes cantidades de datos para identificar patrones y descubrir relaciones entre puntos de datos. Permite cribar grandes conjuntos de datos y descubrir lo que es relevante. A continuación, puede utilizar esta información para realizar análisis y fundamentar sus decisiones. Las tecnologías de minería de datos actuales le permiten realizar estas tareas con una rapidez excepcional.
  • Análisis predictivo: La tecnología de análisis predictivo le ayuda a analizar datos históricos para predecir resultados futuros y la probabilidad de que se produzcan varios resultados. Estas tecnologías suelen utilizar algoritmos estadísticos y aprendizaje automático. Unas predicciones más precisas significan que las empresas pueden tomar mejores decisiones en el futuro y posicionarse para tener éxito. Les permite anticiparse a las necesidades y preocupaciones de sus clientes, predecir las tendencias futuras y adelantarse a la competencia.

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Ejemplos de análisis de datos

Veamos algunos ejemplos rápidos de análisis de datos y cómo puede recopilarlos y analizarlos para ayudar a mejorar los resultados de su empresa.

Recoger y analizar datos

Supongamos que usted es un vendedor que está realizando una campaña publicitaria en línea para promocionar un nuevo teléfono inteligente. Puede empezar dirigiendo el anuncio a las personas que compraron la versión anterior del teléfono en cuestión. A medida que se desarrolla la campaña, se utilizan técnicas de análisis de datos para examinar los datos generados cuando los usuarios hacen clic en el anuncio. Al examinar los datos sobre los intereses de estos usuarios, quizás descubras que muchos de ellos están interesados en la fotografía. Tal vez esto se deba a que su nuevo teléfono tiene una cámara mejor que el modelo anterior. Con esta información, podría ajustar su anuncio para centrarse en los usuarios que compraron el teléfono anterior y les gusta la fotografía. También podría encontrar nuevas audiencias de personas que no compraron el teléfono anterior pero que están interesadas en la fotografía.

Como otro ejemplo de análisis de datos, digamos que usted publica un sitio que presenta vídeos sobre deportes. A medida que los usuarios visitan su sitio, puede recopilar datos sobre los vídeos que ven los distintos visitantes, así como la valoración que hacen de los vídeos, los que comentan y mucho más. También puede recopilar información sobre los datos demográficos de cada usuario. Puedes utilizar herramientas de análisis de datos para determinar qué segmentos de la audiencia son más propensos a ver determinados vídeos. A continuación, puedes sugerir vídeos a las personas en función de los segmentos en los que encajen mejor. Por ejemplo, puede descubrir que los hombres mayores son los más interesados en el golf, mientras que los más jóvenes lo son en el baloncesto.

Para ver algunos ejemplos reales de cómo las herramientas de análisis de datos de Lotame han ayudado a las empresas a obtener mejores resultados, consulte nuestros casos de estudio.

Desafíos del análisis de datos

Aunque la analítica de datos puede aportar muchos beneficios a las empresas que la utilizan, no está exenta de desafíos. Trabajar con los socios adecuados y utilizar las herramientas adecuadas puede ayudar a las empresas a superar estas dificultades.

Las herramientas adecuadas pueden ayudar a las empresas

Uno de los mayores retos relacionados con el análisis de datos es la recopilación de los mismos. Hay muchos datos que las empresas podrían recopilar, y tienen que determinar a qué dar prioridad. La recopilación de datos requiere herramientas que puedan recoger datos de las visitas al sitio web, los clics en los anuncios y otras interacciones y entregarlos en un formato utilizable.

Una vez que haya recopilado los datos, necesitará un lugar para almacenarlos. Esto puede ocupar una cantidad considerable de espacio y contener muchos tipos diferentes de información. Hay que integrar tanto los datos estructurados como los no estructurados procedentes de fuentes online y offline y de fuentes internas y externas.

También hay que garantizar la calidad de los datos para que los resultados sean precisos. Además, los datos deben ser accesibles y no estar aislados para que todos los miembros de la organización tengan el mismo repositorio.

Por último, hay que disponer de los conocimientos y las herramientas necesarias para dar sentido a los datos y proporcionar información.

Cómo puede ayudar Lotame

En Lotame, ofrecemos soluciones de datos no apilados que le permiten recopilar, organizar y activar datos para ayudarle a alcanzar sus objetivos empresariales. Además, nuestro equipo estará a tu lado en todo momento.

Lotame Analytics le ayuda a examinar los datos para desvelar información valiosa. Nuestra herramienta de análisis de audiencias le proporciona una visión de 360 grados de sus audiencias mediante el análisis de las señales de datos a través de los atributos y comportamientos de los usuarios. Esta información puede ayudarle a mejorar la segmentación, el rendimiento de la campaña y la personalización del contenido.

Nuestro Análisis de campañas proporciona información sobre los comportamientos que conforman las interacciones de la campaña y cómo esos atributos influyen en el camino hacia la conversión. Independientemente de las acciones que esté siguiendo, Campaign Analytics puede ayudarle a mejorar la orientación de las campañas y a encontrar nuevos públicos. Estas herramientas de análisis le ayudan a comprender mejor a su público y a aumentar el rendimiento de sus campañas.

¿Quiere saber más sobre cómo podemos ayudarle a convertir sus datos en información práctica que puede utilizar para mejorar sus campañas, personalizar sus contenidos y alcanzar sus objetivos empresariales? Rellene el siguiente formulario y póngase en contacto con nosotros hoy mismo.


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