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Regístrate gratis______ los análisis se utilizan para comprender lo que ya ha ocurrido (mirando al pasado).
______ los análisis orientan sobre lo que debe hacer una organización en una situación concreta.
_____ los análisis se utilizan para comprender por qué ha ocurrido algo.
Una de las ventajas de utilizar la minería de textos es su capacidad para interpretar _______ (es decir, datos de texto) utilizando tecnología asistida por ordenador y transformarla en ideas de marketing procesables .
_______ muestra el número de personas que abandonan la página de destino sin realizar ninguna otra acción.
________ evaluar si el programa de marketing conduce realmente al resultado deseado
________ evaluar si las actividades de marketing son rentables o no
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Los análisis de marketing desempeñan un papel clave en la comprensión de las actividades de marketing. Sin embargo, si los profesionales del marketing no saben cómo interpretar los datos y las métricas de marketing, se quedan atascados con un vasto conjunto de datos cuantitativos y/o cualitativos potencialmente no correlacionados. Por eso es esencial convertir los datos brutos en información que pueda utilizarse como fuente de información procesable. El papel de los analistas de marketing no se limita a mirar números y fórmulas en una hoja de cálculo. Deben comprender cómo convertir esas métricas en perspectivas de gestión útiles para tomar decisiones de marketing eficaces. Sigue leyendo para saber cómo puedes transformar los datos en estrategias de marketing eficaces.
La analítica de marketing es una forma de investigación de mercado. Es un proceso utilizado para ayudar a los responsables de marketing y a la dirección a tomar decisiones de marketing con conocimiento de causa.
En pocas palabras, la analítica demarketing es la práctica de utilizar modelos y métricas para proporcionar a los responsables de marketing información útil que facilite la toma de decisiones.
Sin embargo, es esencial señalar que la analítica de marketing incluye la medición, el análisis y la gestión del rendimiento de marketing. Los conocimientos obtenidos de la analítica de marketing no surgen de la nada. Los analistas deben utilizar diversas herramientas estadísticas, métodos, métricas y software para analizar los datos, a fin de comprender el comportamiento de los clientes y mejorar las estrategias de marketing.
Como resultado, existen distintos grupos en los que se puede clasificar la analítica de marketing. Los cuatro tipos de análisis de marketing son
Análisis descriptivo: se utiliza para comprender lo que ya ha ocurrido (mirando al pasado). Es una técnica exploratoria utilizada para resumir y visualizar datos.
Análisispredictivo: se utiliza para comprender lo que podría ocurrir (mirando hacia el futuro). Es una técnica para predecir un resultado probable a partir de datos específicos.
Análisisprescriptivo: orienta sobre lo que debe hacer una organización en una situación concreta. Esta técnica analiza los datos disponibles para hacer recomendaciones y sugerir mejoras.
Análisis dediagnóstico: se utiliza para comprender por qué ha ocurrido algo. Utiliza distintos modelos estadísticos y pruebas de hipótesis para explorar las relaciones entre variables.
En general, la analítica de marketing pretende comprender las situaciones de marketing y utilizar la información obtenida para optimizar la estrategia de marketing. A nivel micro, los profesionales del marketing deben comprender el papel de las métricas. Las métricas son esenciales para evaluar el éxito y el rendimiento general de una organización. Algunos ejemplos de métricas pueden ser la retención de clientes, el compromiso, el retorno de la inversión (ROI), el retorno del gasto publicitario (ROAS), etc.
Losindicadores clave de rendimiento (KPI) son métricas específicas relacionadas con los objetivos de la organización.
En general, el objetivo de las métricas de análisis de marketing es:
Seguir la progresión de las campañas de marketing,
Mejorar el rendimiento de marketing,
Supervisar el proceso de marketing,
Detectar y comprender los problemas,
Evaluar si se han alcanzado los objetivos de marketing.
Además, el objetivo de la analítica de marketing es crear valor, no sólo para la organización, sino también para los clientes. Por tanto, el proceso de análisis de marketing puede verse como una cadena de valor, en la que los pasos (para crear valor) son los siguientes:
Recogida de datos,
Elaboración de informes (convertir los datos en información),
Análisis (convertir la información en ideas),
Decisión,
Acción (crear un plan de acción basado en las decisiones tomadas),
Valor (para la empresa y los clientes).
Como se ha indicado anteriormente, existen distintos tipos de análisis de marketing. La analítica de marketing se extiende por una amplia gama de sectores, y se pueden utilizar diversas tecnologías para recopilar información sobre el mercado. Veamos más detenidamente algunas de ellas.
Big Data se refiere a enormes conjuntos de datos que deben analizarse mediante software específico, ya que el software tradicional a menudo no puede hacer frente a su volumen y complejidad. Los Big Data se analizan para descubrir pautas, tendencias y perspectivas sobre el comportamiento del mercado y los consumidores.
Diversos sectores utilizan Big Data, desde la sanidad y la educación hasta el comercio minorista y la banca.
Por tanto, las organizaciones pueden utilizar los Big Data para:
Obtener información sobre el consumidor/mercado,
Mejorar los procesos de marketing,
Mejorar la eficacia operativa y la gestión de la cadena de suministro,
Mejorar la segmentación y la orientación,
Impulsar la innovación.
En consecuencia, el Big Data se caracteriza por los siete rasgos siguientes (7V):
Volumen - conjuntos de datos extremadamente grandes.
Variedad - el gran volumen de datos no sigue ningún orden/forma, es decir, es incoherente.
Velocidad - los datos nuevos y las actualizaciones de datos se producen a un ritmo elevado.
Veracidad - algunos datos pueden ser imprecisos y sesgados.
Variabilidad - los datos cambian constantemente.
Valor - hay que sistematizar los datos para que aporten valor a las organizaciones.
Visualización - los Big Data tienen que transformarse en una forma comprensible.
La minería de textos también ha desempeñado un papel importante en la analítica de marketing. La digitalización de los datos ha dado lugar recientemente a una afluencia de datos de texto digitales en forma de datos de texto de clientes (por ejemplo, reseñas en línea, chats de clientes con chatbots de IA incorporados, etc.) y datos de texto de organizaciones (por ejemplo, campañas de marketing en redes sociales, comunicaciones con clientes, etc.). Sin embargo, la empresa debe utilizar la minería de textos para traducir el vasto conjunto de datos en ideas útiles.
Una de las ventajas de utilizar la minería de textos es su capacidad para interpretar datos no estructurados (es decir, datos de texto) mediante tecnología asistida por ordenador y transformarlos en perspectivas de marketing procesables.
Midiendo la frecuencia de determinadas palabras o frases, el analista puede averiguar si hay similitudes entre miles de opiniones de clientes en línea y cuáles son esas similitudes.
El proceso utilizado para la minería de textos es el siguiente
Preprocesamiento de los datos
Extracción
Conversión del texto en métricas de texto
Evaluación de la validez de los resultados
La segmentación puede abordarse desde un punto de vista analítico. Antes de discutir cómo es posible, examinemos por qué es esencial la segmentación.
La segmentación del mercado es necesaria para dirigirse a grupos homogéneos de clientes con las actividades de marketing de la organización. Ayuda a las empresas a comprender qué clientes tienen deseos y necesidades similares y facilita así la creación de una mezcla de marketing a medida (incluido un programa de comunicación). La segmentación también permite a los responsables de marketing identificar las oportunidades y amenazas del mercado.
Los dos enfoques analíticos de la segmentación incluyen:
Análisis factorial: reduce un gran número de variables a un número menor de variables generales. Permite a los analistas reducir un gran conjunto de variables observables, a menudo muy correlacionadas, a un número menor de variables compuestas.
Análisis deconglomerados - utilizar los datos para encontrar sistemáticamente grupos de clientes clasificando los casos en grupos homogéneos (conglomerados).
Por tanto, el proceso de segmentación puede incluir un análisis factorial seguido de un análisis de conglomerados, que puede ayudar a los profesionales del marketing a encontrar grupos homogéneos de consumidores(segmentación), descubrir nuevas oportunidades de productos(posicionamiento) y comprender el comportamiento de los consumidores(orientación).
El análisis predictivo se utiliza en situaciones de marketing para predecir un resultado dados determinados factores (inputs). Se utiliza para predecir una variable concreta de interés para el vendedor. Hay dos tipos de modelos predictivos utilizados para la analítica:
Modelos deestimación: se utilizan para predecir el valor de una variable (por ejemplo, la regresión lineal). Por ejemplo, investigar si en un concesionario de coches existe una relación significativa entre la calidad del servicio y la satisfacción del cliente.
Modelos declasificación: se utilizan para comprender cómo contribuyen determinadas variables a los resultados (por ejemplo, regresión logística). Por ejemplo, investigar si una compra reciente de ropa de mujer es un predictor significativo de si un individuo responderá a una promoción en ropa.
La analítica de marketing digital es una valiosa herramienta para que los profesionales del marketing comprendan el comportamiento de los clientes.
La analítica de marketing digital consiste en analizar los datos digitales para comprender cómo se comportan los clientes en Internet y cómo experimentan los canales digitales (por ejemplo, el sitio web, las redes sociales, etc.).
Veamos algunas de las principales métricas de marketing digital utilizadas para analizar el comportamiento de los clientes en una página web:
Métricas detráfico - qué fuentes están trayendo visitantes a tu sitio web.
Métricas de tráfico web - cuántos usuarios han visitado la página, el tiempo que han pasado en ella, de dónde procede el tráfico (por ejemplo, móvil o escritorio), etc.
Métricas de anuncios web - impresiones, porcentaje de clics (CTR), impresiones, etc.
Métricas decomportamiento: cómo utilizan los visitantes tu página web. Puede incluir métricas como
Tasa de rebote - número de personas que abandonan la página de destino sin realizar ninguna otra acción.
Tasa de abandono de la compra: cuántas personas han abandonado su carro de la compra digital sin llegar a realizar la compra.
Métricas de fidelidad: cuántas veces ha visitado una persona una página durante un periodo determinado.
Métricas deconversión: evalúan si el programa de marketing conduce al resultado deseado (por ejemplo, el número de clientes potenciales generados o el número de nuevos pedidos realizados).
Métricas deeficiencia: evalúan si las actividades de marketing son rentables o no (por ejemplo, se podría utilizar el retorno de la inversión (ROI) o el retorno del gasto publicitario (ROAS)).
Otra herramienta vital para la analítica del marketing digital es el análisis de redes sociales.
El análisis de redes sociales (ARS) estudia la estructura, las características y las relaciones entre los individuos en los sistemas sociales.
Por tanto, esta forma de análisis puede aplicarse a los canales de las redes sociales. Por ejemplo, puede utilizarse para comprender cómo influyen las opiniones de los clientes en las decisiones de compra o cómo se conectan las estructuras sociales en Internet.
Por ejemplo, LinkedIn se basa en algoritmos que detectan conexiones y estructuras sociales entre usuarios.
El ANS también puede utilizarse para el marketing de influencias. El análisis de redes sociales puede ayudar a las organizaciones a predecir qué persona influyente en Instagram sería más eficaz para una campaña o promoción de marketing específica, identificando qué individuo tiene más influencia dentro de la red social.
Chiptole se ha asociado con personas influyentes en las redes sociales como David Dobrik, el cantante Shawn Mendes y la estrella drag Trixie Mattel para promocionar sus productos. La empresa incluso lanzó una "Chiptole Creator Class", en la que participaron 15 influencers de TikTok para promocionar los distintos alimentos de su menú.¹ Al asociarse con influencers virales de TikTok, Chipotle atrae a una amplia gama de audiencias y anima a todos los usuarios de TikTok a publicar sobre los platos virales y las combinaciones de alimentos que han probado, lo que conduce a un mayor compromiso y exposición de la cadena de restaurantes en Internet.
Como ejemplo de analítica de marketing, veamos la analítica de la tienda de productos de Google.
Puedes probarlo buscando la cuenta de demostración de Google Analytics.
Desde el punto de vista demográfico, la mayoría de los usuarios pertenecen al grupo de edad de 25 a 34 años (33,80%), seguidos del grupo de 18 a 24 años (29,53%), y el grupo de más de 65 años constituye el segmento más pequeño de usuarios (3,04%).
Demostración de Google Analytics (Edad), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics
La mayoría de los usuarios (58,95%) son hombres, y los usuarios se interesan principalmente por la tecnología, los medios de comunicación y el entretenimiento, y los viajes.
Demostración de Google Analytics (Género), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta Demo de Google Analytics
Geográficamente, la mayoría de los usuarios están en Estados Unidos (50,10%) -con un 46,67% de los nuevos usuarios procedentes de Estados Unidos-, seguidos de India (8,23%), Reino Unido (4,86%), Canadá (4,37%) y Japón (2,32%).
Demostración de Google Analytics (Ubicación), Originales de StudySmarter. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics
Estas métricas demográficas y geográficas podrían utilizarse paraidentificar segmentos de clientes.
Por otro lado, si nos fijamos en el tráfico de conversión, el tráfico procede principalmente del canal directo, seguido de los canales de búsqueda de pago, display y afiliación.
Demostración de Google Analytics (Tráfico), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics
La página tiene unas 56.200 visitas únicas . El tiempo medio de permanencia en la página es de 49 segundos, que es relativamente bajo. La tasa de rebote (número de personas que abandonan la página de destino sin realizar ninguna otra acción) es del 46,55%, y la tasa de abandono (número de personas que abandonan el carrito de la compra) es del 40,91%.
Demostración de Google Analytics (Páginas vistas), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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