Guía para principiantes sobre análisis de datos para marketing

El análisis de datos es la aplicación sistemática de técnicas lógicas y estadísticas sobre datos sin procesar para obtener información útil. Mediante el análisis de datos, se puede separar el fenómeno de interés del "ruido" de los datos.

También puede utilizar el análisis de datos para describir, condensar y evaluar datos.

El proceso de análisis de datos se puede utilizar para guiar decisiones y acciones en todos los campos. Por ejemplo, en el campo de los bienes raíces, las herramientas con capacidades de análisis de datos pueden ayudar a automatizar la evaluación de bienes raíces, optimizar el proceso de selección de compradores, monitorear tendencias y aumentar el retorno de la inversión.

La IA (inteligencia artificial) acaba de aumentar el potencial y las posibilidades del análisis de datos.

El futuro del análisis de datos parece brillante debido al creciente énfasis en las decisiones y estrategias basadas en datos en las empresas y el avance de la inteligencia artificial y el big data. Se prevé que el mercado mundial de análisis de datos crezca a una tasa compuesta anual del 29,4% durante el período comprendido entre 2023 y 2032.

El análisis de datos puede ayudarlo a generar nuevas ideas de contenido y desbloquear oportunidades de marketing.

Razones para aprender análisis de datos

Aunque la alta demanda y las predicciones de alta demanda son razones suficientes para despertar la curiosidad, es posible que aún desee saber por qué debería aprender a analizar datos y cómo este conocimiento puede beneficiarlo.

Aquí hay algunas razones (entre muchas) para sumergirse en el análisis de datos:

• Al utilizar el análisis de datos, podrá comprender mejor las preferencias y la participación de la audiencia. Con este conocimiento, puede crear contenido que resonará más en su público objetivo y ejecutar campañas de marketing exitosas y altamente efectivas.
  
• Puede pronosticar el ROI de las campañas de marketing con análisis de datos. Estas previsiones le ayudarán a tomar mejores decisiones sobre su presupuesto de marketing. También puede optimizar las campañas de marketing para obtener un mejor retorno de la inversión con análisis de datos.
  
• Las empresas utilizan el análisis de datos para descubrir y seleccionar personas influyentes para sus campañas de marketing. El análisis de datos también ayuda a identificar personas influyentes genuinas.
  
• Puedes ser proactivo en lugar de reactivo; El análisis de datos se puede integrar con la escucha social y usted puede utilizar los conocimientos para guiar sus estrategias. Combinar la escucha social y el análisis de datos le ayudará a identificar, atraer y nutrir clientes potenciales de forma eficaz.

• Si aprovecha bien el análisis de datos, puede obtener una ventaja competitiva significativa.

Métodos primarios de análisis de datos

Los métodos de análisis de datos difieren según el tipo de datos recopilados. Estos métodos se pueden utilizar en combinación o solos, según los requisitos. Los dos métodos principales de análisis de datos son el análisis de datos cuantitativos y el análisis de datos cualitativos.

El análisis de datos cuantitativos involucra variables numéricas. En el contexto de las redes sociales, el análisis de datos cuantitativos puede girar en torno a métricas como base, alcance, participación y conversión.

La base y el alcance guiarán sus estrategias y tácticas, mientras que las métricas de participación y conversión le brindarán información sobre sus acciones y sus efectos.

El análisis de datos cualitativos es más matizado y difícil. Puede incluir el seguimiento y análisis de factores como la calidad de la participación y el sentimiento de la audiencia.

La mayor parte del análisis de datos cualitativos todavía se realiza manualmente, aunque el software fácil de usar y los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) están cambiando esto.

Recopilación y preparación de datos

Los datos ayudan a medir el desempeño pasado, pero también informan campañas futuras (y presentes).

Uno de los mayores beneficios de los avances tecnológicos para los especialistas en marketing es la capacidad de recopilar datos en tiempo real. A las pocas horas del lanzamiento de su campaña de marketing, podrá evaluar su éxito inicial.

Con el análisis de datos, podrá obtener una comprensión profunda del mercado que puede ayudarlo a girar si es necesario.

Fuentes de datos

Hoy en día, las campañas de marketing omnicanal son comunes. Esto significa múltiples fuentes de datos y muchos datos. Para estar al tanto de los eventos, los especialistas en marketing deben monitorear múltiples plataformas y recopilar datos de una variedad de fuentes.

Como especialista en marketing, tendrá que trabajar con Google Analytics, Google Search Console, plataformas publicitarias, plataformas de redes sociales y su herramienta CRM (gestión de relaciones con el cliente). El equipo de ventas y el equipo de soporte técnico también pueden proporcionarle datos vitales.

También debe aprovechar otras fuentes de datos públicos para adquirir datos que le ayudarán a comprender mejor a los consumidores, la geografía, la industria y la economía en su conjunto.

Limpieza de datos

Limpiar datos es eliminar o corregir cualquier dato que esté incompleto, incorrecto, duplicado, dañado o en el formato incorrecto. Cuando se combinan varias fuentes de datos, hay más posibilidades de que se dupliquen y dichos datos pueden ser engañosos.

Debido a datos incorrectos, los algoritmos y los resultados se vuelven poco confiables. El proceso de limpieza de datos variará según el conjunto de datos, por lo que deberá establecer una plantilla para un proceso de limpieza que se adapte a sus datos.

Exploración de datos

La exploración de datos le ayudará a comprender la naturaleza de los datos. Se podría decir que es el primer paso del análisis de datos o análisis de datos inicial.

Para la exploración de datos, puede filtrar los datos en una hoja de cálculo manualmente o escribir guiones que cumplan ese propósito.

La tercera opción que tienes ante ti es utilizar herramientas automatizadas de exploración de datos. La exploración de datos le facilitará asignar y comunicar el significado de las filas y columnas de datos.

Tipos básicos de análisis de datos

Cada tipo de análisis de datos tiene un propósito específico y sigue un método diferente. A continuación se ofrece un resumen rápido de los tipos básicos de análisis de datos:

Análisis descriptivo

Con el análisis descriptivo, obtiene una descripción general completa de los datos, su estructura y propiedades. Podrás comprender las principales características de un conjunto de datos.

Análisis inferencial

En el análisis de datos inferencial, analizará datos de una muestra para hacer inferencias sobre la población en general. Implica hacer generalizaciones casi precisas basadas en evidencia.

Análisis predictivo

El análisis predictivo le ayuda a predecir eventos o resultados basándose en datos pasados. Podrás identificar patrones en datos históricos utilizando modelos y algoritmos estadísticos. Los algoritmos de aprendizaje automático también harán predicciones razonablemente precisas basadas en estos

Análisis prescriptivo

Basado en datos de marketing anteriores, el análisis prescriptivo puede recomendar las acciones más impactantes que puede realizar en el presente y en el futuro. Puede utilizar una herramienta de análisis prescriptivo junto con una herramienta de automatización de marketing para garantizar la implementación instantánea de las recomendaciones.

Análisis de texto

Con el análisis de texto, podrá adquirir información significativa a partir de datos de texto no estructurados. El análisis de texto implica el uso de técnicas como PNL (procesamiento del lenguaje natural), modelado de temas y minería de texto.

Herramientas para el análisis de datos

Microsoft Excel

Microsoft Excel todavía lleva la corona cuando se trata de análisis de datos. Sigue siendo la aplicación más buscada para el análisis de datos debido a su simplicidad y versatilidad.

Con Microsoft Excel, puede importar, limpiar, explorar y analizar sus datos fácilmente. Incluso si nunca antes ha trabajado con Excel, puede adquirir fácilmente las habilidades necesarias a través de cursos de formación de Excel en línea.

Pitón

Python es un lenguaje de programación relativamente fácil de aprender. Se utiliza comúnmente para análisis y visualización de datos debido a su escalabilidad, flexibilidad y bibliotecas impresionantes.

Una comprensión integral de Python puede resultar extremadamente beneficiosa para realizar análisis de datos.

Programación R

R es un lenguaje de programación de código abierto que puede utilizar para analizar datos. Los increíbles y potentes paquetes de R hacen que el cálculo, la manipulación y la visualización de datos sean más fáciles y rápidos.

Una vez que comience con R, encontrará que tiene un estilo de codificación bastante sencillo.

Software de análisis de datos

Actualmente se encuentra disponible una amplia variedad de herramientas de software de análisis de datos con diferentes capacidades y características. SAS, Jupyter Notebook y Tableau son algunos de los software de análisis de datos más populares.

En caso de que se quede atrapado con un sistema heredado, los servicios de Door3 pueden ayudarlo a modernizar el sistema, migrar los datos y crear la funcionalidad requerida en el nuevo sistema.

Consideraciones éticas en el análisis de datos

Privacidad de datos

Una de las principales preocupaciones en torno a los datos y el análisis es la protección de la privacidad. Debe garantizar la privacidad de los datos personales y sensibles durante la recopilación y el análisis. Es necesario que haya transparencia en la solicitud de datos. Comience con una política de privacidad sólida y garantice el cumplimiento normativo.

Sesgo y equidad

Aunque no podrá eliminar el sesgo en el análisis de datos, debe ser consciente de que existe (en los datos y en las personas que realizan el análisis) para tratar activamente de mitigar los problemas y evitar su impacto adverso en las decisiones. La equidad en el análisis de datos significa utilizar los datos de una manera que no refuerce ni cree sesgos.

Seguridad de datos

La seguridad de los datos no debe confundirse con la privacidad de los datos. Durante la recopilación, limpieza, almacenamiento y análisis de datos, debe asegurarse de que estén a salvo de piratas informáticos y ransomware. Los ataques a los datos podrían provocar una pérdida de ingresos, de confianza del cliente o ambas. Los datos son un activo para las empresas y deben protegerse en consecuencia.

Conclusión

Los datos se consideran, con razón, el "nuevo petróleo". Y, si los datos se consideran tan valiosos como el petróleo, entonces el análisis de datos puede compararse con la extracción, refinación y separación del petróleo para hacerlo adecuado para diferentes usos.

En el contexto del marketing, las empresas pueden ofrecer personalización de la experiencia gracias al análisis de datos. Esto supone beneficios tanto para las empresas como para los consumidores.

Para tomar decisiones comerciales más inteligentes, es necesario aprovechar el poder del análisis de datos. En este mundo impulsado por los datos, el análisis de datos se ha convertido en una habilidad crucial.