Análisis de Datos y Toma de Decisiones en Marketing

Análisis de Datos
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El análisis de datos es una parte crucial del proceso de toma de decisiones. Para ayudarle a tomar mejores decisiones, le ofrecemos una sencilla guía de análisis de datos y le explicamos cómo utilizarla cuando intente averiguar qué canal de marketing funciona mejor para su negocio.

Tabla de Contenido
  1. Aprenda sobre el análisis de datos.
  2. Definir el problema a resolver.
  3. Reunir y definir los datos.
  4. Analizar los datos.
  5. Presentar y discutir los resultados del análisis de datos.
  6. Hacer y aplicar recomendaciones basadas en los resultados del análisis.
  7. El análisis de datos y la toma de decisiones son dos caras de la misma moneda.

Aprenda sobre el análisis de datos.

El análisis de datos es un proceso que implica la recopilación, organización e interpretación de datos. Los datos pueden recogerse de muchas maneras diferentes, como encuestas, entrevistas y grupos de discusión.

Una vez recogidos los datos, es importante organizarlos en un formato más utilizable. Esto puede implicar la clasificación de las respuestas por temas o la agrupación de respuestas similares en categorías.

Para que alguien entienda el significado que hay detrás de ciertos números, primero debe saber lo significativos que son estos hallazgos en comparación con otros resultados de estudios anteriores sobre temas o asuntos similares.

Mediante el uso de técnicas estadísticas como medidas de tendencia central (media), medidas de dispersión (desviación estándar), medidas de asociación (coeficiente de correlación) o modelos de regresión

Definir el problema a resolver.

El primer paso en cualquier análisis de datos es definir el problema a resolver. Esto significa que hay que empezar con una idea clara de lo que se quiere conseguir y, a continuación, averiguar cómo pueden ayudar los datos a conseguirlo.

Si te saltas este paso, es probable que tu solución sea demasiado amplia o demasiado vaga, lo que significa que no es lo suficientemente útil para nadie de tu equipo.

Entonces, ¿cómo se define un buen objetivo? En primer lugar, asegúrese de que es específico: no diga simplemente "aumentar las ventas", porque ¿qué significa eso exactamente? En su lugar, diga algo como "aumentar las ventas un 15% en 6 meses".

De este modo, todos los miembros del equipo recibirán una orientación y se asegurarán de que todos trabajen para conseguir algo factible.

Tenga en cuenta que no se trata sólo de entusiasmar a la gente, sino que también les ayuda a ver cómo sus esfuerzos encajan en la estrategia general de la empresa en su conjunto.

Un objetivo bien definido debe alinearse con otras metas establecidas por la dirección y la gerencia, de modo que todos sepan exactamente lo que tienen que hacer para alcanzarlas (y por qué).

Reunir y definir los datos.

La recogida de datos es el primer paso del análisis de datos. Puede hacerse manualmente o con programas informáticos; sin embargo, los resultados deben registrarse de forma que permitan un fácil análisis e interpretación.

Puede ser necesaria una combinación de ambos métodos para todos los tipos de recogida de información, ya que algunos tipos de información se adaptan mejor a la recogida manual, mientras que otros son mejores utilizando programas informáticos automatizados.

Cuando se recogen datos de diversas fuentes, es importante asegurarse de que cada una de ellas proporciona resultados de calidad similar para que las incoherencias entre las fuentes no afecten negativamente a su análisis.

Por ejemplo, si una fuente proporciona información más detallada sobre la satisfacción del cliente que otra fuente, tendrá sentido incluir respuestas más detalladas de esta fuente como parte de su análisis general, ya que proporciona una valiosa visión de cómo los clientes se sienten acerca de los productos o servicios específicos ofrecidos por su empresa.

Analizar los datos.

El análisis de datos puede ser un poco intimidante, por lo que a continuación le explicamos lo que significa y cómo funciona.

El análisis de datos es el proceso de convertir los datos en información. Implica muchos pasos, como la organización de los datos, la limpieza de los datos desordenados o incompletos y su conversión en información útil para la toma de decisiones.

En el análisis de datos también intervienen muchas herramientas y personas, desde investigadores y estadísticos hasta directivos y ejecutivos que utilizan los resultados del análisis de datos en su trabajo diario.

Presentar y discutir los resultados del análisis de datos.

La presentación de los resultados es una parte fundamental del proceso de análisis. Proporciona una forma de comunicar lo que se ha aprendido y permite a otros hacer uso de los hallazgos. Las presentaciones pueden ser formales o informales, orales o escritas.

Una presentación formal suele tener lugar en una conferencia académica o ante un público numeroso, mientras que las presentaciones informales suelen realizarse en el entorno laboral cotidiano.

Si la presentación tiene lugar en una conferencia académica, puede considerar la posibilidad de crear diapositivas para su charla que ayuden al público a entender y recordar sus puntos clave.

Si no le resulta práctico crear diapositivas para cada presentación (por ejemplo, si hace una presentación oral), considere la posibilidad de escribir notas de antemano para que, cuando alguien pregunte sobre algo mencionado anteriormente en su charla, le resulte fácil volver a encontrar la respuesta más adelante.

Hacer y aplicar recomendaciones basadas en los resultados del análisis.

El propósito de esta fase es hacer recomendaciones basadas en los resultados de su análisis. Las recomendaciones que haga deben basarse en lo que ha aprendido y en lo bien que lo apoyan los datos.

En algunos casos, llevar a cabo estas recomendaciones será relativamente fácil; por ejemplo, si su análisis determinó que era necesario establecer un nuevo proceso para una tarea concreta con el fin de mejorar la eficiencia o la calidad, conseguir que todo el mundo participe en la aplicación de ese cambio puede no requerir mucho más que simplemente reunir a todo el mundo en una reunión y comunicárselo. Sin embargo, puede haber otras situaciones en las que hacer cambios no es tan sencillo. Por ejemplo:

  • Si el análisis revela que una persona determinada ha tomado malas decisiones a lo largo del tiempo porque está predispuesta a un área de especialización concreta (por ejemplo, el marketing).

Puede que sea necesario un esfuerzo adicional por su parte (o por la tuya) antes de que esté dispuesta a cambiar su forma de actuar; o quizás incluso una intervención de otro directivo o de un representante de RRHH.

  • Si la empresa ha tenido problemas financieros últimamente debido a los malos procesos de toma de decisiones en varios departamentos (por ejemplo, el de marketing), entonces la realización de nuevos análisis podría ayudar a identificar los factores clave que causan este problema.

lo que podría llevarnos de nuevo a este punto en algún momento posterior, después de haber realizado mejoras en otros lugares primero; pero finalmente necesitaremos algo más concreto que la mera intuición".

El análisis de datos y la toma de decisiones son dos caras de la misma moneda.

El análisis de datos y la toma de decisiones son dos caras de la misma moneda. Para tomar buenas decisiones, hay que analizar los datos.

Sin embargo, el análisis de datos no es una actividad aislada; es un proceso que comienza con la recopilación y organización de los datos para entender lo que está sucediendo y luego termina con la presentación de los resultados en un formato fácil de leer para que otros puedan ponerlos en práctica.

Cuando esté listo para empezar a analizar sus datos, tómese un tiempo para considerar qué método funcionará mejor para su industria o modelo de negocio, y siga con él.

Si no está seguro de cuál es la mejor manera de proceder o desea algunos consejos sobre cómo abordamos estas situaciones en Workfront, consulte nuestra publicación del blog "Cómo seleccionar la herramienta de análisis de datos adecuada para su empresa" para obtener más detalles sobre este tema.

Nuestra conclusión es que el análisis de datos y la toma de decisiones van de la mano. Son dos caras de la misma moneda. No se pueden tomar buenas decisiones sin hacer primero un análisis, y no se puede hacer un buen análisis sin utilizar el conocimiento del entorno empresarial como guía.

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