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Retos del análisis de datos. Parte II: acción y reconciliación

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[Este post es una continuación de “Retos del análisis de datos. Parte I: análisis y medición“]

Si anteriormente habíamos visto la etapa de medición de datos y análisis pertinentes, ahora es el turno de las dos siguientes y últimas etapas en esta guía: pasar a la acción y reconciliarnos con los datos. ¡Vamos a ello!

Pasar a la acción

No podemos quedarnos estancados en la medición, ni empezar a crear informes a la virulé sin un plan de ataque. Debemos pasar a la acción. Es decir, al análisis y comprensión de los datos con el fin de obtener insights que me lleven a optimizar.

Mi estrategia debe contener una serie de tácticas que me ayuden a cumplir mis objetivos. Aplicar mejoras, ayudar a que esos KPIs se traduzcan en mejores resultados para el negocio, mejores experiencias de usuario, mayor consumo de contenido, etc.

Análisis de datos enfocados a cliente. Qué necesita, qué aporte de valor puedo hacer, cómo hacérselo saber… Debo hablar en términos de negocio qué supone para él.

Mientras estoy analizando, ¿cómo saber si lo hago sobre datos correctos? ¿Quién vigila el fuerte? Existe la necesidad de realizar una detección de anomalías tempranas tanto por factores internos –errores en la medición, problemas en sistemas– como por factores externos –campañas que no están convirtiendo–. Una de las preocupaciones constantes de todo analista es no disponer de una buena estrategia para hacer frente a este tipo de crisis. Así mismo, no debemos olvidarnos de realizar una correcta interpretación de los datos para construir hipótesis válidas.

Segmentación: divide y vencerás. Aquí, indiferente a los conceptos etimológicos, un conjunto de grandes datos debe ser atacado por partes. La base de todo análisis es la segmentación, pilar fundamental.

Dividir una ingente cantidad de datos para hacer que cobre sentido por sus partes más pequeñas. Aplicar el método inductivo, revisar esos componentes más pequeños que contienen información muy valiosa sobre el uso que se hace de mi activo, proceso, etc. Hay que atreverse a realizar zoom en los datos y bucear en los mismos.

Entender todas las posibilidades de la segmentación, tanto onsite como offsite, para hacer uso de ellas en la elaboración de estrategias de marketing, contenido, procesos web, definición de líneas de producto, etc.

Reconciliarnos con los datos

Disponibilidad del dato. Relacionado con la tecnología e integración de herramientas. La pasividad es un camino que nos lleva a la extinción. Pensar si los datos disponibles son todos necesarios y maneras nuevas de reencontrarnos con los datos perdidos.

Origen e Integración de datos. Hablamos de datos que tienen un procesamiento que parte de una herramienta distinta a la de nuestro trabajo habitual. Hay que ponerlos en común. ¿Cómo lo hacemos? ¿Qué condicionantes tenemos que conocer? La primera tarea consiste en validar datos, entender discrepancias, conocer cómo cada herramienta asigna valores y correspondencias, para pasar a realizar una puesta en común con sentido y no distorsionada.

Conoce a tu enemigo y conócete a ti mismo y saldrás triunfador de mil batallas. (Sun Tzu, el arte de la guerra)

La posibilidad de tener una visión 360 de algunos datos también lleva emparejado a la necesidad de poder representarlos en la plataforma correcta. El uso de herramientas de visualización datos avanzada es más que necesaria.

Transformación de ids en personas. Estamos como locos por obtener ids y  que los usuarios acepten nuestras cookies, con el fin de transformarlos en una serie de números y letras. Despersonalizamos para volver a personalizar en nuestra estrategia de marketing. Tratar a las personas como un número es un error. Usamos los datos para engordar nuestro CRM, pero, ¿realizamos un uso adecuado de los mismos?

Rescatar la psicología, tender la mano al Behavioral Economics, Behavioral marketing, reconciliarnos con nuestra parte humana y trabajar bajo la perspectiva de una persona. Somos humanos, no Ids. Su tratamiento debe ser el correspondiente.

Hasta aquí las reflexiones sobre estas etapas en el análisis de datos. ¿Te has sentido identificado en alguna? ¿Qué más incluirías? Puedes dejar tu feedback en un comentario aquí abajo 🙂

*Fuente de las imágenes: freepick

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