El análisis digital marketing consiste en la recopilación, tratamiento e interpretación de datos digitales para generar información útil y extraer conclusiones que permitan mejorar aspectos concretos del proyecto digital.
A través de la analítica aplicada al marketing digital podemos saber cómo son los usuarios de una página web, en qué momentos es mejor publicar en redes sociales, qué campañas publicitarias están funcionando mejor o qué tipo de usuarios son más propensos a comprar en determinados momentos del año, por ejemplo.
Todas nuestras acciones digitales dejan huella. Conexiones móviles, redes wifi, páginas web que visitamos, actividad en redes sociales, información de transacciones… casi todo queda almacenado en el entorno digital. Es “información pura”, que se almacena, se visualiza, se comparte y se transforma en cada momento. Esto, por un lado, genera una ingente cantidad de datos para analizar y por otro lado, toda esta información está disponible, es accesible casi en el momento que se produce.
Algunos ejemplos de nuevos desarrollos son: el área del Big Data, nuevos algoritmos con mayor capacidad de proceso y menores tiempos de respuesta, métodos de auto-aprendizaje y auto-ajuste de modelos predictivos, entornos digitales de alta disponibilidad… La analítica digital es un mundo vivo en el que cada día hay nuevos desarrollos y tecnologías disponibles.
Índice de contenidos
El análisis en marketing digital
La analítica es imprescindible para desarrollar el marketing digital. Aunque los usos y objetivos pueden ser muy diferentes entre proyectos, siempre es necesario conocer ciertos datos como el tipo de audiencia, sus gustos y aficiones o el posicionamiento en buscadores de la competencia.
A medida que se desarrolla el proyecto, la analítica digital proporciona una visión clara de su desarrollo, identificando sus puntos fuertes y débiles y permitiendo, en último término, optimizar la inversión publicitaria para alcanzar mejores resultados con una menor inversión.
A la hora de aplicar la analítica digital al marketing, la enorme disponibilidad de información analítica, herramientas, plataformas… puede resultar abrumadora a la hora de diseñar un plan de seguimiento analítico para un proyecto digital. Hay que tener siempre presente el objetivo del análisis y el proceso a seguir.
Objetivos de la analítica
Descriptivo
Primer paso en el conocimiento del objetivo de estudio, centrado en extraer información descriptiva de un periodo de tiempo determinado.
Ejemplos: comparativa mensual de ventas online, informes de tráfico web, actividad semanal en redes sociales…
Predictivo
Para realizar predicciones a futuro es necesario conocer los factores determinantes y que las relaciones encontradas se sigan cumpliendo en el tiempo.
La metodología cobra gran importancia para asegurar que el resultado obtenido es robusto en el tiempo y funciona en un entorno de uso real.
Explicativo
Explicar los factores que hay detrás de un hecho y su importancia relativa, para conocer mejor sus causas y efectos.
Ejemplos: ¿Cómo afecta el tiempo y las fechas sobre el número de pedidos de comida a domicilio? ¿Qué impacto tuvo la campaña publicitaria de Facebook sobre las ventas de la tienda online? ¿Qué diferencia a los usuarios con altos ratios de conversión del resto de visitantes de la página web?
Toma de decisiones
En un paso más allá del análisis predictivo, se integran las estimaciones a un sistema de toma de decisiones, generalmente en un único proceso automatizado, para sugerir acciones determinadas en base a los diferentes resultados estimados.
Ejemplos: personalización de ofertas de fidelización de clientes, selección de productos Next Best Offer para publicidad display.
La profundidad y complejidad del análisis de datos depende tanto del tipo de proyecto como de su objetivo. Así como una web informativa necesita analítica básica de tráfico, comportamiento y conversión en la web, un proyecto que incluya venta digital y campañas de publicidad pagada deberá conocer cómo impactan las acciones pagadas sobre las ventas, cuáles son las estimaciones futuras o el perfil de usuarios con mayor probabilidad de compra.
¿Cómo se hace?
Las áreas de aplicación del análisis de datos son muy variadas y diferentes entre sí y cada una de ellas tiene una serie de técnicas, metodologías, herramientas y objetivos diferentes.
Por ejemplo, el análisis de datos bio-médicos para el diagnóstico de enfermedades raras no tiene nada que ver en cuanto al tipo de datos, objetivos buscados, técnicas empleadas o tolerancia al error con la previsión de ventas de un comercio a través de su canal online.
Pese a esta variedad de aplicaciones, la metodología general de análisis de datos se puede agrupar en 5 grandes fases:
Definición
Definir el objetivo analítico: cómo define y mide el hecho a explicar y qué objetivo tiene el análisis (qué problema busca solucionar).
Aunque parece trivial, este paso genera habitualmente más problemas y dificultades que cualquiera de los siguientes.
Selección y acceso a datos
Selección de datos: generalmente es inviable usar toda la información disponible, hay que evaluar las fuentes de datos disponibles y su relación con el objetivo de estudio
Acceso a datos: hay que configurar y relacionar las conexiones con las fuentes de información seleccionadas
Limpieza y transformación de datos
Los datos obtenidos tienen que ser cruzados, limpiados, enriquecidos y transformados antes de empezar el análisis. Hay que calcular variables derivadas de los datos de origen, descartar otras por falta de información, seleccionar las que mayor importancia tengan sobre el objetivo de estudio.
Análisis y modelización
Esta parte es la más importante del proceso. Las tareas previas sirven de preparación para esta fase, en la que se extrae la información objetivo.
El desarrollo técnico depende del objetivo analítico (describir, explicar, predecir o actuar) y de los datos a utilizar.
Mantenimiento y optimización
Los resultados obtenidos parten de unos datos concretos, definidos en un momento dado del tiempo. Sin embargo, la realidad es dinámica, así que estos resultados dejarán de ser válidos en algún momento*.
Es necesario validar constantemente los resultados y comprobar que las predicciones siguen siendo acertadas en cada momento.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el análisis de datos?
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.
¿Por qué es importante el análisis digital de marketing?
La analítica digital nos permite, por medio de distintas herramientas, medir el comportamiento de los usuarios en nuestra web y redes sociales. Desde el número de visitas e interacciones, hasta desde qué tipo de dispositivo nos ven.