En el marketing digital, el análisis de datos es una de las etapas más importantes para planificar estrategias eficaces y ver si estás en el camino correcto para alcanzar tus objetivos.
Al ser una fase tan esencial, esto significa que también no es una tarea tan simple y, de hecho, es muy común que los profesionales del área se encuentren con obstáculos cada vez que generan un informe y lo van a interpretar.
Después de todo, algunas métricas pueden ser mucho más complejas que otras, y, por eso, recolectar los datos correctos de cada análisis exige bastante dedicación y el uso de herramientas específicas para ayudarlo en este proceso.
En este artículo, comprenderás con más detalles el concepto de análisis de datos, los principales tipos y consejos útiles para generar buenos resultados en marketing digital a través de él. ¡Continúa la lectura!
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos, en el contexto corporativo, se refiere al proceso de examinar, interpretar y extraer insights significativos de un conjunto de datos relacionados con una actividad específica del negocio.
Es a partir de él que el gestor o profesional responsable consigue descubrir información útil y trazar estrategias asertivas sobre un determinado tema o contexto para el logro de resultados.
En marketing, el análisis de datos involucra la evaluación de datos relacionados con campañas, interacciones del cliente, desempeño de productos y otros elementos relevantes.
4 tipos de análisis de datos
Entre los diversos tipos de análisis de datos, cuatro se destacan: predictivo, prescriptivo, descriptivo y diagnóstico.
¡Sigue los temas a continuación para entender mejor cada uno de ellos!
1.Análisis Predictivo
El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos para identificar patrones en datos históricos y, con base en esas tendencias, hacer predicciones sobre eventos futuros.
Aquí, la tecnología también es una verdadera aliada para posibilitar estudios cada vez más profundos.
De manera general, este tipo de análisis es crucial para empresas que buscan anticipar demandas del mercado, comportamiento del cliente y tendencias, permitiendo la toma de decisiones proactivas.
2.Análisis Prescriptivo
Mientras el análisis predictivo anticipa lo que puede suceder, el análisis prescriptivo va más allá, proporcionando recomendaciones accionables para optimizar resultados.
En otras palabras, el análisis prescriptivo busca evaluar las consecuencias que determinadas decisiones pueden traer. Este enfoque utiliza algoritmos avanzados para sugerir acciones específicas que maximicen el rendimiento.
El análisis prescriptivo es vital para orientar estrategias de negocios y marketing en la dirección más ventajosa.
3.Análisis Descriptivo
El análisis descriptivo suele ser el punto de partida para muchas organizaciones, ya que se enfoca en la descripción y resumen de los datos existentes.
En este caso, gráficos, tablas y estadísticas descriptivas se emplean para proporcionar una visión clara del estado actual de las operaciones y, por lo tanto, este análisis es esencial para comprender métricas clave, identificar patrones y evaluar el rendimiento actual.
4.Análisis Diagnóstico
Por último, el análisis diagnóstico se centra en comprender las causas detrás de determinados resultados o tendencias.
Al identificar los factores que contribuyen al éxito o fracaso de una campaña, por ejemplo, las empresas pueden ajustar sus estrategias de manera más precisa.
De esta forma, el análisis diagnóstico es crucial para aprender del pasado y evitar errores recurrentes.
Los principales desafíos del análisis de datos
Siendo una fase tan esencial, esto significa que el análisis de datos no es una tarea tan simple y, de hecho, es muy común que los profesionales de marketing se enfrenten a obstáculos cada vez que generan un informe y van a interpretarlo.
Después de todo, algunas métricas pueden ser mucho más complicadas que otras, la dedicación de tiempo para recogerlas puede ser enorme e incluso la comunicación de esa información puede ser un desafío.
¿Quieres saber más? A continuación, te presentamos cinco adversidades del análisis de datos en proyectos de marketing digital y consejos esenciales para sortearlas.
1.Tener dificultades a la hora de interpretar los datos
La verdad es que cada red social posee una serie de métricas que dicen mucho sobre los resultados de tus estrategias y acciones para esos canales, si estás logrando alcanzar tus metas y, consecuentemente, tus objetivos.
Sin embargo, en muchos casos, los profesionales de marketing tienen dificultades para interpretar esos datos, individualmente o en grupo, y saber en cuáles enfocarse al realizar sus análisis.
El primer punto a considerar es que individualmente cada métrica tendrá su significado, pero sola no dice mucho sobre el rendimiento del proyecto.
Por lo tanto, antes de sacar conclusiones precipitadas al ver un dato aislado, es necesario conocer el conjunto de la obra.
En Instagram, esto significa ver cómo el alcance te ha impactado en el engagement, qué contenidos lograron destacar para atraer a tu público y cómo las inversiones en anuncios influenciaron en las interacciones, por ejemplo.
Además, es necesario tener una visión macro del proyecto. Supongamos que tu principal meta sea generar 50 oportunidades de negocio, a través de RD Station, para tu cliente o empresa cada mes.
Claro que seguirás de cerca esa métrica, la generación de leads y todos los demás resultados de la plataforma que estén asociados a tu éxito o no.
Pero, para que los leads y oportunidades se generen, es necesario que lleves personas al sitio web de tu cliente, divulgar Landing Pages, hacer anuncios, entre otras acciones que involucran diferentes canales.
Entonces, independientemente de si se alcanza la meta o no en un mes, es esencial ampliar la visión y entender cómo los esfuerzos en cada medio condujeron a ese resultado para empezar a trazar los próximos pasos del proyecto.
2.Enfocarse solo en el pasado y no en el futuro
Cuando iniciamos un análisis de datos de redes sociales, es normal — y también muy importante — dar bastante énfasis a lo que ocurrió y lo que llevó al proyecto a esos resultados.
Sin embargo, tu interpretación no debe detenerse ahí. Las métricas son una base importante no solo para entender el pasado, sino también para construir el futuro de cada canal.
Si una determinada acción no resultó en éxito en una red social, eso no tiene que ser visto como un problema, porque el marketing digital está ahí para permitirnos probar, fallar, recalcular la ruta y acertar.
Pero para que ese ciclo tenga sentido, es necesario usar los datos analizados como base para nuevas estrategias que se aplicarán.
Por eso, en tu informe o en la reunión con el cliente, siempre deja espacio para hablar de los planes futuros y haz que tus resultados realmente sean útiles para ellos.
3.No saber contar una historia con tus datos
Y si el análisis de datos ayuda a crear esa relación entre pasado y futuro, eso significa que también existe para contar la historia de tu proyecto.
Muchos profesionales de marketing, al enfrentarse a informes de redes sociales, tienen dificultad para salir de esa visión técnica que los números y gráficos presentan, y sumergirse en las posibilidades del storytelling.
Pero la verdad es que ese punto está directamente vinculado a lo que hablamos en el primer consejo: ninguna red social se trabaja de forma aislada y todas cooperan para un objetivo mayor de marketing.
Así, al desarrollar tu informe, piensa en la historia que estás contando, cuál es tu propósito final, qué canales están involucrados para alcanzarlo y cómo cada uno de esos “personajes” contribuyó y contribuirá a tus estrategias.
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4.No conseguir comunicar los resultados al cliente
Pensando ahora en cómo el análisis de datos impacta en la relación con los clientes, es importante recordar que cada decisor tiene una manera diferente de absorber esa información y participar en el avance del proyecto.
Mientras algunos tendrán una visión más técnica, aferrándose a todos los detalles de cada canal, otros podrán ser más objetivos y tal vez ni entender con tanta profundidad lo que significan las métricas.
De esta manera, es esencial que aproveches los pasos anteriores (como tener una visión macro del proyecto y contar una historia a partir de él) para adaptar tus análisis a los perfiles de los decisores.
Si el cliente no entiende tanto de métricas, lo ideal es explicar punto por punto de la manera más didáctica posible, enfocarse en lo que realmente es importante para el proyecto y abrir espacio para que él haga preguntas y aprenda contigo. Por otro lado, si es más técnico y tiene conocimiento sobre marketing digital, la presentación necesitará ser más profunda y tendrás que dominar cada detalle para involucrarlo en ese momento.
Al adaptar tu forma de comunicar los datos a cada perfil de cliente, tendrás mucha más facilidad para generar confianza en tu trabajo y desarrollar una relación de colaboración.
5.Dedicar más tiempo a la recolección de datos que al análisis
En el último punto de nuestra lista, no podríamos dejar de hablar de la dificultad al recolectar los datos y construir el informe desde cero para luego empezar el análisis.
La verdad es que muchos analistas todavía trabajan con la recolección manual de métricas, yendo de medio en medio, tomando capturas de pantalla para crear sus presentaciones e incluso estructurando dashboards en hojas de Excel.
A pesar de ser una forma bastante tradicional para muchas agencias y empresas, siempre demanda una gran dedicación de tiempo, que podría ser invertido en el propio análisis de la información y en el perfeccionamiento de estrategias.
Cuando la recolección de resultados se vuelve automática, el equipo puede ser más productivo en esta etapa del proceso y enfocarse en lo que realmente importa: la planificación de acciones efectivas para el cliente.
Las herramientas de análisis de datos más utilizadas
En el mercado, existen diversas herramientas de análisis de datos disponibles, cada una con sus propios recursos y especializaciones.
En muchos casos, la elección de la opción adecuada depende de las necesidades específicas del proyecto, la preferencia del usuario y el tipo de análisis a realizar. ¡Sigue leyendo para conocer algunos ejemplos!
Microsoft Excel
Microsoft Excel es una herramienta de hoja de cálculo que se ha vuelto omnipresente en oficinas y agencias en todo el mundo.
Con su interfaz familiar y funcionalidades robustas, Excel ofrece recursos poderosos para el análisis de datos. Permite la creación de tablas dinámicas, gráficos y fórmulas complejas, proporcionando flexibilidad para usuarios de todos los niveles de habilidad.
Google Data Studio
Google Data Studio es una plataforma de visualización de datos que permite crear informes interactivos y personalizados.
Integrado con productos de Google, como Google Analytics y Google Sheets, por ejemplo, Data Studio simplifica la creación de dashboards virtuales.
Power BI
Desarrollado por Microsoft, Power BI es una herramienta poderosa para el análisis de datos y la visualización de información.
Con la capacidad de conectarse a diversas fuentes de datos, Power BI permite la creación de dashboards interactivos y informes dinámicos.
Reportei
Reportei es una plataforma desarrollada para la creación simplificada de informes y dashboards, ofreciendo una interfaz intuitiva que permite a los usuarios crear informes personalizados de manera eficiente.
¿Por qué invertir en una solución de análisis de datos de marketing digital?
Invertir en estas herramientas es un paso fundamental para todos los negocios que buscan mantenerse competitivos en el mercado.
- Eficiencia operacional: las herramientas especializadas proporcionan eficiencia en la recolección, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, ahorrando tiempo y recursos.
- Mayor precisión: las soluciones dedicadas ofrecen funcionalidades avanzadas que aumentan la precisión de los análisis, resultando en insights más confiables.
- Seguimiento en tiempo real: además, las soluciones de análisis de datos de marketing digital permiten el seguimiento de las métricas en tiempo real, posibilitando ajustes inmediatos en campañas para maximizar resultados.
Lee también: ¿Por qué creemos tanto en la Cultura Data Driven?
¿Cómo generar resultados en marketing con análisis de datos?
El primer paso para generar resultados con análisis de datos es implementar una cultura de datos en la empresa, a través de la capacitación del equipo, integración de herramientas y estímulo a la curiosidad y búsqueda de insights, por ejemplo.
A partir de ahí, es posible poner en práctica planes de acción a partir de los resultados obtenidos en cada análisis.
- Segmentación de audiencia: utiliza el análisis de datos para identificar segmentos de audiencia más receptivos y, luego, personalizar estrategias para atender a diferentes perfiles.
- Optimización de campañas: sigue métricas clave para evaluar el rendimiento de las campañas y ajústalas en tiempo real para maximizar el impacto.
- Personalización del contenido: analiza los datos para comprender las preferencias de los clientes y personaliza el contenido de marketing de acuerdo. Genera resultados en estrategias mucho más asertivas, impulsando así el crecimiento de tu marca.
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