El análisis de datos en el marketing digital implica varias actividades de investigación que revelan información clave sobre lo que es más importante para el público al que se intenta llegar, de la misma manera que lo hace Google.

Actualmente, tenemos la capacidad de ir más allá de datos demográficos básicos y aumentar esa caracterización con fuentes adicionales, tales como datos psicográficos, de comportamiento, e incluso de interacción del usuario en base a las actividades que realiza en las redes sociales.

El análisis de datos en el marketing digital reúne varias de las diferentes herramientas de marketing digital y combina sus resultados para formular una visión integral de un determinado grupo de usuarios.

Existen técnicas que se pueden aplicar a los datos conseguidos de las herramientas existentes y combinarlos con metadatos suplementarios para mejorar el conocimiento y la comprensión de la audiencia.

El enfoque del análisis de datos en el marketing digital es amplio, y si se sigue en su totalidad, puede requerir una cantidad significativa de esfuerzo.

Afortunadamente, esto no significa que se tenga que hacer todo al mismo tiempo.

Como la mayoría de las acciones de marketing, todo comienza con metas y objetivos y el análisis de datos puede ser rápido y borroso o más riguroso y formal, dependiendo de las expectativas generadas por los mismos.

Análisis de datos en el marketing digital

Beneficios del análisis de datos

Estudio de la opinión del cliente, voice of the customer. El instrumento preferido en este tipo de análisis de datos es la encuesta.

Mediante el mismo podrás averiguar los datos demográficos básicos de las personas que consumen o compran tus productos o servicios, la frecuencia y su intención de recomendar el producto a familiares o amigos.

La segmentación de clientes. La segmentación de clientes por datos demográficos, comportamientos y rentabilidad te dará mejores ideas sobre cómo servir mejor la demografía de clientes actuales.

Mediante este tipo de análisis de datos podrás descubrir las necesidades no satisfechas y ofrecer mejores productos y servicios en el futuro.

Desarrollo del Buyer Persona. El Buyer Persona encarna las características clave de un segmento de clientes, poniendo de relieve los datos demográficos sobresalientes, los objetivos y las tareas principales que realizan.

Los Buyer Personas representan clientes ficticios pero su creación debe basarse en datos reales obtenidos del análisis de datos mediante la segmentación de clientes, la investigación etnográfica, encuestas y entrevistas.

Viaje del usuario, customer journey. Un mapa del viaje o recorrido de los clientes ayuda a identificar las áreas problemáticas que los clientes encuentran durante la interacción con el producto o servicio que ofreces y también ayuda a localizar las oportunidades de mejora.

También puede ayudar a unificar esfuerzos, a menudo distintos y en competencia dentro de la misma organización, proporcionando a diferentes departamentos un documento único que recorre toda la experiencia del cliente con el producto, servicio o empresa.

Análisis de las tareas críticas. Un análisis de tareas por importancia ayuda a separar las pocas tareas críticas de las muchas triviales, dejando escoger a los clientes o usuarios las tareas que les resultan más esenciales.

Por medio del análisis de datos proveniente del seguimiento de las tareas o funcionalidades podrás orientar tus esfuerzos en las características importantes de tu producto o servicio y ofrecer una experiencia sólida en las que tienen un mayor impacto para los clientes, lo que resultará, a cambio, en clientes más satisfechos y más dispuestos a repetir compra y recomendar a los amigos.

Estudio de usabilidad. En este caso el análisis de datos se dirige a encontrar lo que los clientes encuentran difícil o complicado respecto a tu producto o sitio web.

Observar cómo unos pocos clientes utilizan tu producto puede dejar al descubierto la mayor parte de los problemas comunes con una interfaz.

Estudio de la facilidad de la búsqueda y localización. En el análisis de datos del cliente, un estudio de la facilidad de búsqueda, findability, es un estudio de usabilidad especializado que se centra en la taxonomía (etiquetas y jerarquía) e ignora las distracciones tales como el diseño, la disposición y capacidades de búsqueda.

Análisis Conjoint. Un análisis conjoint produce una visión precisa de las valoraciones de los clientes mediante el aislamiento de las funciones que tienen el mayor impacto en su preferencia.

Este tipo de análisis de datos se utiliza normalmente en las etapas de desarrollo de productos para comprender las funciones que se deben incluir o cómo el cambio de precio o de opciones afectan el comportamiento futuro de los clientes o usuarios.

Análisis de factores clave. En el análisis de datos del cliente, el análisis de factores clave ayuda a identificar qué funciones o características contribuyen mejor a la satisfacción del cliente, lealtad del cliente, o cualquier otra variable clave de interés.

Te interesa conseguir que los clientes den su calificación de satisfacción respecto a las características más importantes o áreas funcionales de una experiencia.

Análisis de las deficiencias. En el análisis de datos respecto a las deficiencias los clientes valoran y clasifican las características y aspectos más importantes de un producto o servicio.

Posteriormente, los clientes valoran el grado de satisfacción respecto a cada una de dichas características.

Para cada característica, aspecto o funcionalidad, entonces, se encuentra la brecha restando la media de puntuación de satisfacción de la calificación promedio de importancia.

El análisis de datos es un esfuerzo multidisciplinario

El ámbito del análisis de datos cruza los departamentos, las habilidades y los roles tradicionales. Es multidisciplinario y típicamente involucra aportes de y salidas a:

Marketing. Esto abarca los mensajes, publicidad y la demografía de los clientes y segmentos.

Tecnología de la Información (TI). El departamento de TI por lo general tiene acceso a las bases de datos donde se encuentran los datos y transacciones de los clientes.

Ventas / CRM. Son el contacto de primera línea con los clientes, el conocimiento de los precios, los ingresos, las transacciones, y las razones de la pérdida de clientes se incluyen aquí.

Desarrollo / selección de productos. Esto incluye las características del producto, funciones y usabilidad.

Estrategias de marketing basadas en el análisis de datos

Estrategia Digital

Además de tener los objetivos de negocio claramente definidos, el desarrollo de una estrategia robusta digital requiere tener una clara comprensión del mercado, sus competidores, y su público.

Te interesa encontrar clientes, pero primero tienes que haber identificado sus necesidades, deseos y expectativas.

Si los identificas tendrás éxito, si los ignoras, tu estrategia digital no pasará de la entrega de contenidos y experiencias que ofrecen poco o ningún valor. Conseguir claridad a través del análisis de datos es clave para asegurar el éxito.

Las tecnologías sociales y los dispositivos móviles han acelerado la fragmentación de Internet. El público se encuentra disperso a lo largo de una vasta red de sitios y plataformas. Esto significa que necesitas datos de más plataformas y de varios tipos diferentes.

Estrategia de contenidos

El contenido optimizado permite que las interacciones digitales alcancen su mayor potencial. Los estrategas de contenidos ven los contenidos, independientemente del tipo (texto, imágenes, audio, vídeo, etc.), como productos.

Por lo tanto, planifican, diseñan, investigan y ponen a prueba contenido, al igual que si se tratara de un producto, para asegurar que el contenido tiene valor para el destinatario.

Para crear una estrategia de contenidos eficaz se requiere tanta información sobre el público como sea posible.

Los estrategas de contenido trabajan con diferentes entradas de información integradas en el proceso de análisis de datos para entender a los usuarios antes de tomar la decisión de seguir adelante.

La investigación del usuario incluye información demográfica, de comportamiento y psicográfica, valoración de la experiencia del usuario, entre otras.

El análisis de datos proporciona esta información de forma coherente y accionable.

Estrategia de interacción y participación

Una vez la empresa ha tomado la decisión de utilizar una plataforma social y crear una presencia de marca, sobreviene la necesidad de tener una estrategia de interacción con el usuario.

Las marcas desarrollan dichas estrategias para maximizar el número de resultados deseados producidos en las plataformas sociales.

Sin embargo, incluso los mejores planes pueden salir mal y requieren de la corrección del rumbo. ¡Es el momento de analizar los datos de interacción!

El análisis de datos correspondientes a la interacción revela una visión sobre lo que le gusta a tu público, lo que piensa y sus necesidades.

Casi todas las plataformas  sociales importantes tiene una herramienta nativa para el análisis de la interacción.

También existe un rico ecosistema de herramientas de terceros para llevar a cabo dicho análisis.

El problema no es la falta de herramientas de análisis para medir y optimizar la interacción del usuario, sino la gran variedad de las mismas y acertar en la que te conviene.

Estrategia de optimización SEO

El posicionamiento en buscadores (SEO) no es algo nuevo en el marketing digital. Nunca ha sido más fácil obtener el contenido publicado y distribuido, pero, por desgracia y asimismo, nunca ha sido más difícil ser descubierto a través de búsquedas orgánicas.

Una tendencia creciente que afecta el SEO es la inclusión también de señales de datos sociales en el algoritmo del motor búsqueda.

De acuerdo con lo anterior, no es suficiente optimizar el contenido del sitio web para maximizar el descubrimiento, debes también difundir el contenido en tus actualizaciones de estado, mensajes de twitter, blogs, comentarios, etc.

El análisis de datos en este sentido puede ayudarte a descubrir las palabras clave, canales y plataformas que te convienen.

Estrategia UX

El paisaje en línea está lleno de sistemas complejos. El diseño de la experiencia del usuario es importante para simplificar a los usuarios las cosas lo suficiente para que puedan completar las tareas que le interesan y tener una experiencia digital satisfactoria.

La analítica digital juega un papel muy importante al informar a los diseñadores de la experiencia del mismo durante los pasos a lo largo del viaje (consumer journey) que se ajustan a lo que buscan o esperan y los pasos que fallan, causando insatisfacción y abandono.

Por otro lado, el análisis de datos web, estudios de campo y análisis sociales pueden revelar una combinación de lo que la gente está haciendo y diciendo acerca de su experiencia.

Los diseñadores pueden incorporar estos mecanismos de retroalimentación como entrada y optimizar la experiencia del usuario en consecuencia.

Segmentación del público

Tu público se compone de segmentos únicos, cada uno con un conjunto específico de comportamientos en línea.

Mediante una serie de herramientas de análisis de datos puedes comenzar a construir segmentos personalizados que revelen comportamientos y actividades clave que necesites alinear en tu estrategia de marketing.

Métricas en el análisis de datos

No hay una única métrica global en el estudio y seguimiento del análisis de datos. Se requiere una combinación de datos de comportamiento y de actitud. Entre los más comunes encontramos:

Ingresos. Bastante simple, esta es la primera línea y probablemente ya realizas el seguimiento de los mismos  por tu cuenta.

Transacciones. Te interesa estudiar el número de transacciones por períodos de tiempo. Profundizando en los datos, las transacciones se vuelven importantes para la búsqueda de patrones.

Ingresos en el tiempo de vida del cliente. El total de ingresos máximo que un cliente genera de acuerdo a al tiempo de vida del cliente, que puede ser de días, meses o años.

Intención futura. Te interesa saber o predecir si los clientes actuales realizarán nuevas transacciones contigo en el futuro.

Probabilidad de recomendar. ¿Cuál es la probabilidad de que tus clientes recomienden tu empresa, productos o servicios?

Uso del producto. ¿Qué características utilizan o valoran más realmente?

Visitas al sitio web. También te interesará saber si los clientes potenciales acceden a tu web en busca de información o compra de productos. También te interesará saber los canales, plataformas y dispositivos que utilizan.

Las tasas de retorno. ¿Cuántos productos son devueltos debido a la insatisfacción del cliente con el mismo?

Tasas de abandono. ¿suele pasar que un cliente inicia una transacción y luego la abandona antes de terminar?

Las tasas de conversión. ¿Cuántos clientes potenciales se pueden convertir en clientes reales?

Satisfacción. ¿Los clientes se sienten satisfechos con tu producto, empresa y servicio?

Usabilidad. También te interesa saber si los clientes tienen problemas para usar tus productos.

Facilidad de localización.  Necesitas saber si los clientes pueden encontrar las características que están buscando en tus productos, o, encontrar lo que están buscando en tu sitio web.

Técnicas del análisis de datos

Tampoco se puede encontrar un método concreto para el análisis de datos de los clientes o del tráfico. Algunos métodos comunes incluyen:

Análisis de encuestas. Se trata de la recopilación, análisis, y planteamiento de preguntas, las que afectan directamente a la decisión sobretodo, directamente a tus usuarios.

Segmentación de clientes. No todos los clientes tienen los mismos antecedentes, objetivos o patrones de compra; agruparlos según patrones similares ayuda a identificar las oportunidades para la mejora en la comercialización y desarrollo de productos.

Mapeo del viaje del cliente. La comprensión del proceso de interacción del cliente hasta que considera tu oferta y actúa revela puntos débiles y oportunidades de mejora.

Análisis transaccional. Aquí se trata de examinar la frecuencia de compra, la cantidad y el tipo de productos comprados juntos en busca de patrones y predicciones.

Análisis factorial. Esta técnica estadística ayuda a identificar grupos de clientes similares y patrones de respuesta similares a partir de los resultados de la encuesta.

Análisis de asociaciones. Similar al análisis factorial, esta técnica estadística agrupa a los clientes e identifica las mejores etiquetas para utilizar en la navegación web con el objetivo de que los clientes encuentren los artículos que busquen.

Análisis de regresión. Esta técnica estadística identifica las variables clave que tienen mayor impacto en la satisfacción del cliente y la lealtad del cliente.

Redes neurales / aprendizaje automático (Machine learning). Se trata de programas de software avanzados que pueden adaptarse a las pautas aprendidas desde la minería de datos y predecir mejor las necesidades del cliente.

Llévate esto

El principal beneficio en la realización de análisis de datos es tener la posibilidad de tomar decisiones respaldadas con datos objetivos. Estas decisiones conducen a una serie de beneficios tangibles, tales como las siguientes:

Campañas específicas. Puedes orientar los objetivos de tus esfuerzos de marketing, por lo tanto reducir costos.

Precios competitivos. Puedes afinar el precio de tus productos de acuerdo a la demanda y a lo que esperan los clientes.

Personalización. Los clientes pueden elegir entre una combinación de características o servicios que satisfaga sus necesidades.

Reducción del dispendio. Administrar el inventario mejor anticipando la demanda de los clientes.

Una entrega más rápida. Saber qué productos se venderán, cuando y donde, permite calibrar los movimientos de inventario para anticipar la demanda y evitar una pérdida de ventas.

Mayor rentabilidad. Los precios más competitivos, la reducción de costos y mayores ventas son el resultado de campañas de marketing focalizadas.

Clientes leales. Entregar las características adecuadas al precio justo aumenta la satisfacción del cliente y conduce a la obtención de clientes leales, esenciales para el crecimiento a largo plazo.