Los datos pueden ayudar a las empresas a conocer mejor a sus clientes, mejorar sus campañas publicitarias, personalizar sus contenidos y mejorar sus resultados.
Sin embargo, necesitará las herramientas y los procesos de análisis de datos adecuados antes de aprovechar las numerosas ventajas de disponer de esta información. Los datos en bruto pueden tener un enorme potencial, pero necesitará la analítica de datos para liberar el poder de hacer crecer su negocio. Sin tecnologías analíticas, su empresa no podrá tomar las decisiones más informadas y ventajosas para potenciar su futuro.
Desglosamos todo lo que necesita saber sobre el análisis de datos y cómo utilizarlo para optimizar y agilizar sus operaciones.
- ¿Qué es el análisis de datos?
- 4 formas de utilizar la analítica de datos
- Tecnología de análisis de datos
- Ejemplos de análisis de datos
El significado de la analítica de datos
¿Qué son los datos analíticos? Estos conjuntos de datos ayudan a extraer conclusiones mediante el análisis de datos. Con esta técnica, puedes tomar datos sin procesar y descubrir patrones para obtener información útil.
Los procesos de análisis de datos suelen implicar el uso de software especial con capacidades como algoritmos de aprendizaje automático y automatización.
Los científicos y analistas de datos utilizan la tecnología y las técnicas de análisis de datos en sus investigaciones, y las empresas también las emplean para fundamentar sus decisiones. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a conocer mejor a sus clientes, evaluar sus campañas publicitarias, personalizar contenidos, crear estrategias de contenidos y desarrollar productos. En última instancia, las empresas pueden utilizar la analítica de datos para impulsar el rendimiento empresarial y mejorar su cuenta de resultados.
Las empresas pueden adquirir datos de varias maneras. Algunas utilizan datos históricos o recopilan información de una iniciativa específica. También pueden obtener los datos directamente de sus clientes o de los visitantes de su sitio web. Muchas empresas optan también por adquirir datos de organizaciones profesionales.
Existen tres tipos principales de datos que las empresas pueden utilizar para optimizar sus operaciones:
- Datos de origen: Información sobre clientes que una empresa recopila por su cuenta
- Datos de segundas partes: Datos que una empresa compra a otra organización que es responsable de su recogida.
- Datos de terceros: Datos agregados que una empresa compra a un mercado.
El uso de la analítica de datos puede incluir información sobre los datos demográficos, los intereses y los comportamientos de la audiencia, entre otros.
Tipos de análisis de datos
La utilización de distintos tipos de análisis de datos permite a las empresas hacerse una idea completa de sus operaciones, utilizando información esencial del pasado, el presente y proyecciones precisas para el futuro.
Cada tipo de análisis es útil a su manera, y son aún más ventajosos para su negocio cuando trabajan juntos. Explore los principales tipos de análisis de datos y cómo pueden influir positivamente en su negocio:
Análisis descriptivo
La principal pregunta a la que responde el análisis descriptivo es qué ha ocurrido históricamente en su entorno de datos. El propósito de este tipo es describir el pasado en visualizaciones fáciles de digerir, como:
- Gráficos lineales
- Gráficos de barras
- Tablas
- Gráficos circulares
La información recopilada mediante el análisis descriptivo también puede adoptar la forma de una narración para describir lo que ha ocurrido. Disponer de una instantánea del historial de datos y de lo que está ocurriendo en ese momento permite a las empresas identificar patrones y tendencias entre sus clientes y procesos.
El análisis descriptivo ayuda a poner de relieve las relaciones causa-efecto en toda la empresa mediante la agregación y extracción de datos. En última instancia, este tipo de análisis ofrece a su empresa una visión histórica al condensar grandes conjuntos de datos en desgloses sencillos.
Análisis de diagnóstico
Mientras que el análisis descriptivo demuestra lo que ha ocurrido, el análisis de diagnóstico pretende responder por qué ha ocurrido algo. Su objetivo principal es identificar y explicar por qué se producen determinadas anomalías o situaciones.
Las técnicas utilizadas para el diagnóstico analítico incluyen:
- Perforación de datos
- Extracción de datos
- Descubrimiento de datos
- Correlación de datos
- Transformación de datos
Todos estos procesos ayudan a analizar los datos brutos y determinar las razones de los acontecimientos y resultados pasados para informar sobre el futuro.
El análisis de diagnóstico ayuda a determinar dónde y por qué se producen los problemas, lo que facilita el perfeccionamiento de los procesos y la resolución de los problemas de los clientes. Desempeña un papel clave en la toma de decisiones y en la forma en que su empresa perfecciona sus operaciones para servir mejor a los consumidores y aumentar sus beneficios.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza datos históricos para anticipar tendencias futuras con precisión. Su objetivo es responder a las preguntas de qué es probable que ocurra en el futuro y por qué, basándose en lo que ha ocurrido en el pasado.
Entre las técnicas más utilizadas para fundamentar el análisis predictivo figuran las siguientes:
- Aprendizaje automático
- Modelización predictiva
- Concordancia de patrones
- Previsión
Las herramientas automatizadas peinan los conjuntos de datos para identificar causas y efectos y proyectar cómo se desarrollará probablemente el futuro. El análisis predictivo ayuda a las empresas a minimizar las conjeturas en sus operaciones para que puedan tomar decisiones mejores y más informadas sobre todo, desde anticiparse a las necesidades de personal hasta optimizar la gestión del inventario.
Análisis prescriptivo
Por último, el análisis prescriptivo pretende potenciar los datos predictivos llevándolos un paso más allá. Ayuda a la empresa a anticiparse a los posibles resultados futuros y sugiere cómo responder para optimizar los procesos.
El análisis prescriptivo analiza cómo pueden afectar a su empresa las distintas opciones y recomienda un curso de acción específico para ayudarla a prosperar. Utiliza el aprendizaje automático, algoritmos avanzados y simulaciones para ofrecer una hoja de ruta para sus futuras decisiones empresariales.
Trabajar con este tipo de análisis de datos puede proporcionar a su empresa una increíble ventaja competitiva. La combinación de estos análisis puede ayudar a elevar casi todos los aspectos de su negocio.
Convierta los datos en información práctica
4 formas de utilizar la analítica de datos
Los datos pueden aportar mucho valor a las empresas. Para desbloquear ese valor, se necesita el componente analítico. Las técnicas de análisis permiten a las empresas acceder a información que puede ayudarles a mejorar su rendimiento. Puede ayudarle 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 empresarial, se hace más crítico que su empresa entienda cómo aplicarla. Algunos usos de la analítica de datos son:
1. Mejora de la toma de decisiones
Las empresas pueden utilizar los conocimientos que obtienen del análisis de datos para fundamentar su toma de decisiones y obtener mejores resultados. la toma de decisiones y obtener mejores resultados.
Analítica elimina gran parte de las conjeturas de los siguientes procesos:
- Creación de nuevas campañas de marketing y publicidad.
- Generar ideas de contenidos.
- Desarrollo de nuevos productos.
Estas herramientas ofrecen una visión global de su base de clienteslo que significa que su empresa podrá atender y satisfacer adecuadamente sus necesidades. La tecnología actual también es beneficiosa para recopilar y analizar nuevos datos en tiempo real, lo que ofrece a su empresa la oportunidad de estar siempre al tanto de los cambios en las condiciones.
2. Un marketing más impactante
Comercializar eficazmente con su público objetivo es mucho más fácil cuando se tiene una visión de 360 grados de sus comportamientos.
El análisis de datos ofrece información muy valiosa sobre el rendimiento de las campañas de marketing, lo que permite a su equipo evaluar lo que funciona y lo que no para lograr los mejores resultados.
Con plataforma de datos de nueva generación de Lotame, Sphericalde Lotame, su empresa dispondrá de información valiosa sobre los segmentos de audiencia más comprometidos. Determine el grado de conversión de una campaña y ajuste los criterios de segmentación -mediante procesos automatizados o manuales- para personalizar el contenido para los distintos segmentos.
Su empresa puede ahorrar tiempo, dinero y energía mejorando su segmentación y aumentando las tasas de conversión.
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.
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. Mayor eficiencia operativa
El análisis de datos tiene muchas ventajas, entre ellas
- Agilice sus procesos.
- Ahorre dinero a su empresa.
- Aumente sus beneficios.
Con una mayor comprensión de quién es su público objetivo y lo que quieren, su empresa puede dedicar menos tiempo a crear campañas y contenidos que no se ajusten a los intereses de su mercado.
Además de malgastar menos dinero, puede disfrutar de las ventajas de unos mejores resultados de campaña y de un contenido más estratégico. Su empresa puede aprovechar los análisis para:
- Reducir costes.
- Aumente los ingresos con mejores tasas de conversión.
- Obtener mayores ingresos publicitarios.
- Aumentar las suscripciones.
Convierta los datos en información práctica
¿Qué información se puede obtener de la analítica de datos?
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 valioso de datos es la información sobre el comportamiento de los clientes. Se trata de datos sobre acciones concretas que realiza un usuario. Pueden, por ejemplo, hacer clic en un anuncio, realizar una compra, comentar una noticia o dar a "me gusta" en una publicación de 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/herramientas 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.
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 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.
Disponer de herramientas de ML es más importante que nunca, sobre todo porque los expertos prevén un tasa de crecimiento anual del 37,3 para las tecnologías de inteligencia artificial de 2023 a 2030.
Gestión de datos
Antes de poder analizar los datos, hay que disponer de procedimientos para gestionar el flujo de datos que entran y salen de los sistemas y mantenerlos organizados. También debe asegurarse de que sus datos son de alta calidad y de que los recopila en una plataforma central de gestión de datos (DMP). plataforma de gestión de datos donde estén disponibles cuando se necesiten. Establecer un programa de gestión de datos puede ayudar a garantizar que su organización esté de acuerdo en cómo organizar y gestionar los datos.
Minería de datos
El término minería de datos se refiere al proceso de clasificar grandes cantidades de datos para identificar patrones y descubrir relaciones entre puntos de datos. Permite cribar grandes conjuntos de datos y averiguar qué es relevante. A continuación, puede utilizar esta información para realizar análisis y fundamentar sus decisiones. Las tecnologías de minería de datos actuales permiten realizar estas tareas con una rapidez excepcional.
Análisis predictivo
De nuevo, la tecnología de análisis predictivo le ayuda a analizar datos históricos para predecir resultados futuros y la probabilidad de que se produzcan diversos resultados. Estas tecnologías suelen utilizar algoritmos estadísticos y aprendizaje automático. Con predicciones más precisas, las empresas pueden tomar mejores decisiones en el futuro y posicionarse para el éxito. Les permite anticiparse a las necesidades y preocupaciones de sus clientes, predecir tendencias futuras y mantenerse por delante de la competencia.
Algunas de las principales ventajas de contar con herramientas de análisis predictivo son:
- Obtener una ventaja competitiva.
- Optimización de procesos y rendimiento.
- Impulsar la utilización de los activos.
- Minimizar los riesgos.
- Anticiparse a las necesidades del consumidor.
Convierta los datos en información práctica
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.
Supongamos que usted es un vendedor que está realizando una campaña publicitaria en Internet para promocionar un nuevo teléfono inteligente. Puede empezar dirigiendo el anuncio a personas que compraron la versión anterior del teléfono en cuestión. A medida que se desarrolla la campaña, utiliza 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, quizá descubras que muchos de ellos están interesados en la fotografía. Esto puede deberse a que su nuevo teléfono tiene una cámara mejor que la del modelo anterior. Con esta información, puede ajustar su anuncio para que se centre en los usuarios que compraron el teléfono anterior y a los que les gusta la fotografía. También podría encontrar nuevas audiencias de personas que no compraron el teléfono anterior pero están interesadas en hacer fotos.
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 prácticos.
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.
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 recopilados los datos, necesita un lugar donde almacenarlos. Esto puede ocupar una cantidad considerable de espacio y contener muchos tipos diferentes de información. Hay que integrar datos estructurados y no estructurados procedentes de fuentes en línea, fuera de línea, 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, de modo que toda la organización disponga del mismo repositorio. Por último, hay que disponer de los conocimientos y las herramientas necesarias para dar sentido a los datos y proporcionar información.
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En Lotame, ayudamos a los profesionales del marketing y a las empresas de medios de comunicación a utilizar los datos para captar a los clientes existentes y atraer a los mejores. Creamos formas más inteligentes, rápidas y sencillas de impulsar el crecimiento y obtener valor de los datos de los clientes, tanto si los tiene como si los necesita.
Nuestra plataforma, Spherical, ofrece funciones de inteligencia de clientes a ayudar a examinar los datos y desvelar información valiosa. Obtenga 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 las campañas y la personalización de los contenidos.
También obtendrá información sobre los comportamientos que conforman las interacciones de la campaña y cómo afectan esos atributos al camino hacia la conversión. Sean cuales sean las acciones que esté siguiendo, Spherical puede ayudarle a mejorar la segmentación de sus campañas y a encontrar nuevos públicos. Estos procesos procesos le ayudarán a comprender mejor a su público y a aumentar el rendimiento de sus campañas.
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