Análisis de data: ¿Por qué sí importan los números?

Imagina varios números, solo como eso, números. ¿No desearíamos que nos conduzcan a algo más? El valor de los datos está justamente relacionado a eso.

Pasar los datos a información nos da fácil lectura y agrupación, y nos ayuda a responder a una pregunta o problemática. Cualquier tipo de data puede ser analizada mientras tenga un objetivo concreto y tenga claro el volumen de análisis: cantidades regulares o extensas desde panorama de la Big data. 

Esto incluye, por supuesto, distintas especialidades: economía, finanzas, marketing y ciencias humanas.

En este preciso momento, por ejemplo, la CERN está haciendo análisis de datos con más de 65.000 procesadores y ordenadores alrededor del mundo; cientos de marcas están leyendo los datos de sus consumidores para ofrecerles productos precisos; y asistentes digitales están esperando clientes en diferentes webs. 

Ahora que sabemos que todo se basa en la presencia, acumulación y análisis,  quiero enseñarte diferentes herramientas y espacios que hacen esta tarea posible.

Esta vez, los limones son los datos

Nunca creí utilizar esta frase, pero existe una buena oportunidad para exprimir la información a nuestro alrededor; con estos espacios y herramientas.

Machine Learning

Las máquinas inteligentes, tienen indicaciones -—algoritmos— en base a data; pueden ser anteriores a la creación de data o ya  ser información almacenada. 

Se aprovecha así, las acciones del usuario —del momento o anteriores— para crear procesos automáticos, optimización de ventas, atención al cliente, seguridad y lo que llamamos colaboración. Por ejemplo, Google Traductor forma parte de este último, tratando de imitar la capacidad humana de la traducción en texto y audio.

Este espacio es fundamental para la Big data y Data Analytics, pues nos ayuda a entender patrones o hacer proyecciones del consumidor. Por ejemplo, podemos prever cuántas ventas tendremos al mes por el comportamiento habitual del usuario, cuáles son las tendencias de de compra y sus gustos más frecuentes. 

La visualización y tratamiento de datos con métricas

¿Alguna vez trabajaste con métricas específicas para medir información en tu trabajo? Bueno, las métricas son un recurso para visualizar data y es un aspecto indispensable en el análisis del comportamiento, por ejemplo, el PBI en el sector económico o en Marketing, el CPC o engagement. Normalmente, estas métricas pueden llevarte a un gráfico o una visualización, que ayuda a comunicar el análisis y conduce a una toma de decisiones; sean ajustes o procesos similares a los que se generaron anteriormente.

Los testings o pruebas in situ

El A/B testing o los mapas de calor nos ayudan a entender la data que ingresa mediante acciones o no acciones del usuario, ya sea continuar un clic de compra o apuntar la mirada a un tipo de contenido en específico. Es muy útil para leer el comportamiento del usuario en una web.

El A/B testing, sobre todo, nos ayuda a ser más efectivos a la hora de proponer cambios en UX. Estas pruebas también se pueden realizar en redes sociales y cualquier tipo de contenido en el que tengamos dos caminos a probar, y queramos evaluar el efecto que tendrá para el usuario. 

Al final solo hay que preguntarse, ¿qué es más conveniente para mi proyecto o marca?

Entendimiento a través de data

Con este último punto seguimos estando muy cerca al centro de esta nota: El Marketing digital.

El análisis de data también está presente en las técnicas de entendimiento. Lo que más nos interesa son las reacciones y emociones del usuario en relación a nuestro producto, servicio o proceso. ¿Le gustó? ¿Pudo completar su compra? ¿Qué tal lleva la post compra? ¿Se sintió acompañado?

Para hacer este análisis de datos posible, utilizamos distintas acciones como:

- NPS: Net Promoter Score

- Valoraciones: con un margen de medición normalmente del 1 al 5.

- Encuestas con rangos concretos, que pueden ser digitales y post venta.