El análisis de datos es importante para mejorar la rentabilidad y los procesos organizativos. Así que ser una empresa basada en datos es importante, pero ¿qué significa eso exactamente? Pues bien, las compañías que se orientan a recopilar información toman decisiones basadas en ellos. Lo que significa que sus decisiones tendrán éxito con total seguridad, ya que disponen de datos que respaldan dichas decisiones.
Aunque el análisis de datos incluye algunos procesos de índole estadística, se ha convertido a lo largo del tiempo en procesos iterativos en los que se recopilan y se analizan datos de forma simultánea. De hecho, los investigadores suelen analizarlos en busca de patrones. Esto es cuando se hacen las observaciones a lo largo del procedimiento de recogida de datos. La forma del análisis viene determinada por el enfoque cualitativo específico que se adopte y la forma en la que estos se presentan.
Un factor importante a la hora de garantizar la integridad de los datos, es un análisis con absoluta precisión. Además, debe ser el adecuado en función de los resultados que ofrece realmente. Si pasa lo contrario, los resultados estarán algo distorsionados. Lo que logrará engañar el criterio de los lectores, influyendo de forma negativa en la percepción general de dichos datos. Estos criterios de integridad sirven también para analizar una agrupación de datos que no son de índole estadística.
¿Qué se entiende por el análisis de datos propiamente dicho?
El análisis de datos consiste en procesos en donde estos se recopilan y organizan con el fin de obtener conclusiones útiles. Para este proceso, se hace necesario razonar analíticamente y lógicamente. Esto con el fin de obtener información de los datos que son sometidos a procesos de análisis. Encontrar el significado de estos datos es la meta primordial, esto debido a que se puede utilizar como conocimiento en la toma de decisiones totalmente informadas y de manera rápida.
Este tipo de análisis se usa para servir de apoyo a las empresas para que ejecuten mejores decisiones de índole empresarial y de negocios. Más aún, si se tratase de un estudio de mercado, como de un estudio de producto, de un posicionamiento, de las opiniones de los clientes, de un análisis de sentimientos o de cualquier otra cuestión para la que existan datos. Es por ello que este análisis va a arrojar la información que necesitan las compañías para ejecutar acciones correctas y que sean de mucho beneficio.
El análisis de datos es vital para las organizaciones que son actores principales en la actualidad. Esto debido a que las decisiones basadas en datos son la única forma de tener una confianza sincera y objetiva con respecto a las decisiones que tu organización debe tomar. Algunas empresas de éxito pueden crearse a partir de emociones o corazonadas. Sin embargo, las decisiones que han impactado el futuro de las organizaciones, están basadas en datos.
Se utiliza el análisis descriptivo en las empresas
El análisis descriptivo de datos examina los datos pasados y dice lo que ha sucedido. Suele utilizarse cuando un seguimiento es elaborado a través de los KPI, contactos, de ventas, ingresos, entre otros factores.
Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico tiene como objetivo determinar por qué ha ocurrido algo. Una vez que muestra que ha ocurrido algo positivo o negativo, se puede realizar un análisis de diagnóstico para averiguar la razón. Por ejemplo, una compañía puede deducir que algunos clientes en potencia han aumentado en un mes determinado. Con esta información, podría usar este análisis y así establecer cuáles han sido los elementos del marketing que tuvieron éxito en este estudio.
Se aplica el análisis predictivo
Este tipo de análisis puede predecir lo que pueda ocurrir en un futuro próximo, en términos de probabilidad. Cuando se hace una investigación con el análisis predictivo como herramienta principal, algunas tendencias provienen de datos que se recopilaron en el pasado. Luego, pueden usarse para establecer algunas predicciones para el futuro de los negocios. Un claro ejemplo es la predicción de los ingresos del próximo año. Para lograrlo, se necesitan todos los datos de los años inmediatamente anteriores.
Si los ingresos han subido un 20% cada año durante muchos años, puedes predecir que los ingresos del próximo año serán 20% superiores a los de este año. Este es un ejemplo sencillo, pero el análisis predictivo puede aplicarse a cuestiones mucho más complicadas, como la evaluación de riesgos, la previsión de ventas o la calificación de clientes potenciales.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo de datos combina la información encontrada en los 3 tipos anteriores de análisis de datos y forma un plan de acción para que la organización afronte el problema o la decisión. Aquí es donde se toman las decisiones basadas en los datos. Estos cuatro tipos de análisis de datos pueden aplicarse a cualquier asunto con datos relacionados. Además, con el Internet se pueden encontrar datos sobre casi todo.
Algunas formas de aplicar el análisis de 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 de datos permiten a las empresas acceder a información que puede ayudarles a mejorar su rendimiento.
Además, mejora el conocimiento de los clientes, las campañas publicitarias, el presupuesto y mucho más. A medida que aumenta la importancia de este tipo de análisis en el mundo de los negocios. Se hace cada vez más imprescindible que tu empresa entienda cómo implementarla.
Se aplica para mejorar las decisiones que debes tomar
En este sentido, las empresas pueden utilizar los conocimientos que obtienen de un análisis de datos profundo. Esto para fundamentar sus decisiones, lo que conduce a mejores resultados. Además, este análisis ayuda a eliminar gran parte de las hipótesis de la planificación de las campañas de marketing. Por ello, la elección de los contenidos que se van a crear, el desarrollo de productos, te proporciona una visión de 360 grados de tus clientes.
Esto significa que los entiendes mejor, lo que te permite satisfacer en mayor medida las necesidades de ellos. Además, con la moderna tecnología de análisis de datos, puedes recopilar y analizar nuevos datos de forma continua. De esta manera, podrás actualizar tu comprensión a medida que cambian las condiciones.
Pueden hacerse mejores campañas de marketing
Si entiendes mejor a tu público, podrás comercializar con él de forma eficaz. Por esta razón, el análisis de datos te proporciona información útil sobre el rendimiento de tus campañas. Esto para que puedas ajustarlas y así obtener resultados óptimos. Con diversas herramientas de análisis de campañas, podrás obtener información sobre qué segmentos de la audiencia tienen más probabilidades de interactuar con una campaña y proceder a su conversión.
Por otra parte, puedes utilizar dicha información para ajustar tus criterios de segmentación. Ya sea de forma manual o a través de procesos automatizados. Del mismo modo, podrás usar los resultados para crear diversos mensajes creativos para diferentes segmentos. La mejora de la segmentación se traduce en más conversiones y menos desperdicio publicitario.
Mejora el servicio al cliente considerablemente
Los análisis de datos te proporcionan más información sobre tus clientes, lo que permite que puedas adaptar el servicio al cliente a sus estrictas necesidades. Al mismo tiempo, tendrás la capacidad de ofrecer más personalización y establecer relaciones más sólidas con ellos. Del mismo modo, los datos que recopiles pueden revelar información sobre las preferencias de comunicación de tus clientes.
Así como también, revelaría información relevante acerca de sus intereses, sus preocupaciones y mucho más. Tener una ubicación central para estos datos garantiza de igual manera que todo tu equipo de servicio al cliente, tus equipos de ventas y marketing, estén en la misma página operativa.
Las operaciones se vuelven eficientes con el análisis de datos
Esta técnica puede ayudarte a agilizar tus procesos, ahorrar dinero y mejorar tus resultados. Cuando tienes una mejor comprensión de lo que quiere tu audiencia, pierdes menos tiempo en crear anuncios y contenidos que no les gusta a tu audiencia objetivo. Esto significa menos dinero desperdiciado, así como mejores resultados de tus campañas y estrategias de contenido. Además de reducir los costes, puedes aumentar tus ingresos mediante el incremento de las conversiones, los ingresos por publicidad o las suscripciones.
Pero, ¿cómo se pueden extraer esos datos de la web en un formato útil para que tu agrupación de trabajo pueda obtener información? Pues bien, para ello existen ciertos métodos de análisis de datos. Los cuales cumplen la función de darles sentido a los datos y convertirlos en formatos que se puedan utilizar de la mejor manera.
1. Análisis de clústeres
Se trata de la agrupación de diversos elementos de datos. De forma tal que estos componentes sean lo más parecidos entre sí, más que de otras agrupaciones. Esto en un sentido determinado. De ahí el término “cluster”. Al no existir una variable objetivo en la agrupación, el método suele utilizarse para encontrar patrones ocultos en los datos. Igualmente, este método también se utiliza para proporcionar un contexto adicional a una tendencia o agrupaciones de datos.
Tienes que ver este método desde una perspectiva empresarial. En un mundo ideal, los responsables de marketing podrían analizar a cada cliente por separado y ofrecerle el mejor servicio personalizado. Pero siendo sinceros, con una gran base de clientes, es casi imposible de hacer. Ahí es donde entra en juego el clustering.
Al agrupar a los clientes en clústeres basados en datos demográficos, comportamientos de compra, valor monetario o cualquier otro factor que pueda ser relevante para tu empresa. Podrás optimizar tus esfuerzos de inmediato y dar a tus clientes la mejor experiencia basada en sus necesidades.
2. Análisis de cohortes
Este tipo de método de análisis de datos utiliza los datos históricos para examinar y comparar el comportamiento de un determinado segmento de usuarios. Los cuales pueden ser agrupados con otros de características iguales o parecidas. Utilizando esta metodología, es posible obtener cantidades ingentes de información sobre las necesidades de las personas. Además de una comprensión sólida de un conjunto objetivo más amplio.
El análisis de cohortes puede ser realmente útil para realizar análisis en marketing, ya que te permitirá comprender el impacto de tus campañas en grupos específicos de clientes. Para ponerte un ejemplo: imagina que envías una campaña de correo electrónico para animar a los clientes a registrarse en tu sitio web. Para ello creas dos versiones de la campaña con diferentes diseños, CTA (Llamada a la Acción) y contenido de los anuncios.
Más adelante, puedes utilizar el análisis de cohortes para realizar un seguimiento del rendimiento de la campaña durante un período de tiempo más largo y comprender qué tipo de contenido está impulsando a tus clientes a registrarse. Así como también, comprender el contenido que los impulsa a volver a comprar o participar de otras maneras.
3. Análisis de regresión
El análisis de regresión utiliza datos históricos para comprender cómo se ve afectado el valor de una variable dependiente cuando una o más variables independientes cambian o permanecen igual. Al comprender la relación de cada variable y su evolución en el pasado, se pueden anticipar posibles resultados y tomar mejores decisiones empresariales en el futuro.
Vamos simplificar este método con un sencillo ejemplo. Imagina que hiciste un análisis de regresión de tus ventas en el 2020 y descubriste que algunas variables como la calidad del producto, el diseño de la tienda, el servicio al cliente, las campañas de marketing y los canales de venta afectaban al resultado global. Ahora quieres utilizar la regresión para analizar cuáles de estas variables cambiaron o si apareció alguna nueva durante lo que va del 2021.
Por ejemplo, no pudiste vender tanto en tu tienda física debido a los cierres por la pandemia del COVID-19. Así pues, tus ventas podrían haber bajado en general o haber aumentado en tus canales online. De este modo, puedes entender qué variables independientes afectaron al rendimiento general de tu variable dependiente, las ventas anuales.
4. Redes neuronales
Las redes neuronales es la base de los algoritmos inteligentes del Machine Learning. Es una forma de análisis basado en datos que intenta, con una intervención mínima, entender cómo el cerebro humano procesaría los datos y predeciría los valores. De esta manera, las redes neuronales aprenden de todas y cada una de las transacciones de datos, lo que significa que evolucionan y avanzan con el tiempo.
Un área típica de aplicación de las redes neuronales es el análisis predictivo de datos. Hay herramientas de informes de Business Intelligence que tienen esta función implementada. Así pues, estas herramientas permiten a los usuarios generar rápida y fácilmente todo tipo de predicciones.
Lo único que hay que hacer es seleccionar los datos que se van a procesar en función de los KPI y calculan de forma automática las previsiones en función de los datos históricos y actuales. Gracias a estas plataformas sencillas de usar, cualquier persona de tu organización puede manejarlas. Así que no es necesario ser un científico de datos experimentado para ello.
5. Análisis factorial
El análisis factorial, también llamado “reducción de la dimensión”, es un tipo de análisis de datos que se utiliza para describir la variabilidad entre las variables observadas y correlacionadas. Esto en términos de un número potencialmente menor de variables no observadas. Las cuales se llaman factores. El objetivo de este método es descubrir variables latentes independientes, un procedimiento de análisis ideal para racionalizar segmentos de datos específicos.
Un buen ejemplo para entender este método de análisis de datos es la evaluación de un producto por parte de un cliente. La evaluación inicial se basa en diferentes variables como el color, la forma, la facilidad de uso, las tendencias actuales, los materiales, la comodidad, el lugar donde compraron el producto y la frecuencia de uso.
Así, la lista puede ser interminable, dependiendo de lo que se quiera rastrear. En este caso, el análisis factorial entra en escena resumiendo todas estas variables en grupos homogéneos. Por ejemplo, agrupando las variables color, materiales, calidad y tendencias en una variable latente relacionada con el diseño.
6. Data Mining
Es un método de análisis, que es el término “paraguas” para la ingeniería de métricas y conocimientos para obtener valor adicional, dirección y contexto. Mediante el uso de la evaluación estadística exploratoria, la Data Mining tiene como objetivo identificar las dependencias, relaciones, patrones de datos y las tendencias para generar y avanzar en el conocimiento. Al considerar cómo analizar los datos, la adopción de una mentalidad de Data Mining es esencial para el éxito.
Un excelente ejemplo de este método de análisis, son las alertas de datos inteligentes. Con la ayuda de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, proporcionan señales automatizadas basadas en comandos particulares u ocurrencias dentro de una agrupación de datos. De esta manera, si estás supervisando los KPI de la cadena de suministro, podrías configurar una alarma inteligente para que se active cuando aparezcan datos no válidos o de baja calidad. De este modo, profundizarás en el problema y lo solucionarás de forma rápida y eficaz.
Este tipo de técnicas para mejorar la rentabilidad del negocio se verán potenciadas con el Máster en Data Science. De esta manera, potenciarás los conocimientos en este campo de la analítica y podrás llevar a tu organización a un éxito seguro.