Luego de completar exitosamente la recolección de datos, es fundamental centrarse en su interpretación. Una mala jugada en este punto puede determinar un curso erróneo en el desarrollo de la empresa. Por ello, es imprescindible que aprendas a dominar las herramientas y algunas estrategias para un correcto análisis de datos.

Cabe destacar que este punto representa en sí mismo, una de las tareas que más exige de los especialistas en marketing. De hecho, aunque cualquiera puede aprender sobre el tema, lo mejor es dejarlo en manos de quien cuente con suficiente experiencia. A menos que prefieras que el curso de la empresa lo determine alguien que recién comienza a entender los fundamentos del mercado.

Análisis estadístico con bases tecnológicas

Algo que en definitiva debe apreciarse es que gracias a los avances en tecnologías de información, las tareas complejas como la interpretación de redes de variables tienden a ser más simples que hace unos años.

Si realmente quieres contar con un análisis de datos eficiente, lo mejor que puedes hacer es recurrir a la IA, Big data y excelentes Tableros Gráficos. Ciertamente, existen herramientas gratuitas que te permitirán avanzar mejor en tus análisis, pero personalmente creo que es un aspecto en el que no se puede escatimar.

Si buscas algo con qué comenzar, puedes recurrir a las mejores herramientas de Analytics. Donde por supuesto encontrarás detalles de Google Analytics en incluso el software competente de parte de Adobe.

Desde cierto punto de vista, el destinar recursos al análisis de datos se debe estructurar en dos aspectos:

  • Tecnología; tanto en softwares especializados como en la red de equipos que los soporten.
  • Especialistas; de nada sirve una excelente herramienta si no cuenta con excelente usuario. Y lo mismo ocurre con la interpretación de lo arrojado por el software.
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Estrategias para el análisis de datos

Por supuesto, cada estrategia depende del objetivo a alcanzar, y de manera paralela se pueden ejecutar varas de ellas sin caer en lo contraproducente. Sin embargo, una por una representa el manejo de un volumen interesante de variables y en palabras sencillas, muchos números.

Por lo tanto, primero se sugiere determinar la estrategia ideal según el caso a resolver y ejecutarla con prudencia.

Aclarado el punto, quiero compartirte dos de las mejores estrategias de análisis de datos más utilizadas en las grandes empresas.

La primera de ellas es la MMM, o Modelo de Mezcla de Marketing. La cual consiste en recurrir a la Big Data con la finalidad de analizar la efectividad de un canal específico considerando la relación estadística con otros canales.

Una de sus aplicaciones más comunes es cuando se determinan las actividades de mayor efectividad al momento de un acercamiento con los Leads.

Por otra parte, también puedes contar con el RCQ; el cual permite conocer el impacto de una actividad puntual en un contexto específico. Sus siglas en inglés hacen referencia al Alcance, Costo y Calidad.

Un ejemplo de ello es cuando se evalúan las métricas de una campaña publicitaria con intención de determinar el % de conversión.

Cabe destacar, que es una estrategia que por su naturaleza se aplica cuando se dispone de información cerrada. Y que por ende, estrategias como el MMM no pueden ser ejecutadas exitosamente.

Ahora bien, una vez pongas en marcha la estrategia y te apalanques de las herramientas necesarias, mantente siempre en modo control. Si ya has decidido invertir en ello, aprovecha al máximo el análisis de datos y te aseguro que estarás mucho más cerca de tus objetivos organizacionales.