"Investigar es ver lo que todo el mundo ha visto, y pensar lo que nadie más ha pensado"
Albert Szent-Györgyi
Seguimos buceando en la metodología del analista digital, y llegamos al paso 4 del MAMBO: la (B) de Buscar en los datos.
Casi hemos terminado. Llega el momento de la verdad, el paso decisivo. Con los datos disponibles, vamos a proceder a analizarlos para entender bien lo que nos dicen.
Somos conscientes de que adquirir un conocimiento accionable que permita la toma de decisiones, es clave para generar un impacto positivo en los resultados de negocio.
El proceso de análisis es un concepto complejo de explicar, puesto que existen muy diversos enfoques. Es por ello que lo primero será comenzar con una primera clasificación. El analista puede identificar hasta tres tipos de análisis.
1 – Análisis Descriptivo: describe el pasado y el presente, el qué pasó y qué ha pasado.
2 – Análisis Predictivo: Busca realizar predicciones en base a lo que ha pasado.
3 - Análisis Prescriptivo: Se refiere a la transformación del conocimiento en acción.
Si recordamos el modelo de madurez de la Analítica que comentamos en un post anterior, tendríamos el análisis descriptivo en los primeros niveles de madurez, relativos a las técnicas de análisis digitales, mientras que el análisis Predictivo se concentra especialmente en la etapa de Análisis Competitivo mediante el uso de Modelos Estadísticos.
Por eso es interesante entrar en detalle de cada uno de los tipos.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO
Es un tipo de análisis que nos ayuda a comprender la situación actual, a interpretar la historia que cuentan los datos. Se basa en el Business Intelligence que ya conocéis. Es una forma de mirar el dato, y analizar los eventos pasados en busca de conocimiento, para saber así como acercarse al futuro.
A través de las técnicas de análisis digitales, buscamos dar respuesta a muchas de las preguntas que cualquier departamento de una empresa digital se puede hacer.
La clave está en saber poner el foco en aquello que es importante para el negocio, teniendo en cuenta la etapa de madurez en el mercado en el que se encuentre.
Este tipo de técnicas se caracterizan por seguir una metodología común basada en los siguientes dos pasos:
1- Identificación de los KPIs claves del negocio (explica el qué)
2- Segmentación de los KPIs identificados (explica el por qué)
Un ejemplo sencillo sería empezar un análisis por la KPI de USUARIOS. La segmentación de esta KPI, es por ejemplo, Usuarios que muestran interés por un producto, Usuarios que inician compra y Usuarios que finalizan compra. De esta forma, es posible saber qué es lo que han hecho los usuarios al llegar a nuestro sitio web. De todos los que nos han visitado, cuántos de ellos:
1. han llegado y se han informado, pero luego se han ido
2. han llegado, se han informado, y han comprado
Y a partir de aquí, poder empezar a trabajar. De hecho, las posibles preguntas cuya respuesta ayudarían a alcanzar los objetivos propuestos de negocio, se pueden agrupar en 3 grandes categorías:
Primera categoría: CAPTACIÓN:
Segmentando métricas de cantidad y calidad por tipo de canal y/o campaña, es posible dar respuesta a las siguientes preguntas...
• ¿A través de qué canal estoy captando mayor cantidad de tráfico? y, ¿dicho tráfico muestra interés por el contenido ofrecido en mi sitio web?
• ¿Qué canales logran un mayor rendimiento? y, ¿cuánto de eficientes son respecto a la cantidad de tráfico captado?
• ¿Qué campañas son las que logran atraer tráfico verdaderamente cualificado, de tal forma que podamos continuar potenciándolas?
Es decir, puedo profundizar por el origen de los usuarios, y estudiar mis esfuerzos en marketing y comunicación para ser más eficiente.
Segunda categoría: COMPORTAMIENTO:
Si segmentamos cada una de las secciones que componen el sitio web por métricas de comportamiento, podremos responder a preguntas como:
• ¿Qué sección está atrayendo un mayor número de usuarios nuevos?, ¿cuáles son las secciones que mayor interés generan?, ¿y un mayor rechazo?, ¿por qué sección se produce una mayor salida de usuarios?
• ¿Cuáles son los principales flujos por los que los usuarios discurren?
• Segmentando por tipo de dispositivo, ¿puedo adquirir algún tipo de conocimiento que me ayude a comprender posibles problemas en la experiencia de usuario (UX)?
Es decir, puedo profundizar por el comportamiento en nuestro sitio web o aplicación de los usuarios, y estudiar los contenidos que pongo a su disposición para ser más persuasivo.
Tercera categoría: RENDIMIENTO:
Segmentando por métricas de objetivos cumplidos, conversión e ingresos, permite responder a preguntas como:
• ¿Qué productos obtienen mucho interés pero no logran convencer a los usuarios?
• ¿Qué canales tienen una mayor interacción al comienzo del proceso, y cuales son los que terminan rematando una venta?,y, ¿en qué canales debo destinar una mayor parte del presupuesto del departamento?
• ¿Qué elementos del sitio web parecen persuadir mejor, para que los usuarios hagan lo que queremos que hagan?
Es decir, puedo profundizar por la conversión en nuestro sitio web, para estudiar qué es lo que funciona mejor, y así poder optimizar la captación y el comportamiento.
ANÁLISIS PREDICTIVO
Como su propio nombre indica, es el que busca predecir el futuro, convertir el dato en favor de información accionable.
Este tipo de análisis está más relacionado con la minería de datos, y con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático. Es el que utiliza los datos para determinar el resultado probable de un evento futuro, o bien, una probabilidad de una situación que ya se produjo.
Abarca una amplia variedad de técnicas estadísticas: desde modelado, aprendizaje automático, teoría de juegos… que analizan hechos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros.
En definitiva, se trata de procesos que explotan los patrones que se encuentran en los datos históricos y transaccionales, para identificar los riesgos y oportunidades.
Este tipo de análisis permitiría conocer cuáles serían las sesiones que en un futuro y para un periodo dado, llegarían al sitio web, en función de la inversión que se destine en publicidad.
Mediante diversas técnicas estadísticas predictivas, también es posible anticiparse al comportamiento navegacional del usuario de tal forma, que sea posible adquirir ventaja conociendo cuáles serán sus siguientes movimientos durante la navegación del sitio web.
Podremos también calcular cuánto estamos perdiendo por no llevar a cabo unos cambios que permitirían aumentar nuestra tasa de conversión. Es decir, aplicar la monetización inversa.
El análisis predictivo no siempre se hace con herramientas complejas, podemos empezar de manera simple, pero los modelos predictivos pueden ser tan complejos como nosotros queramos.
ANÁLISIS PRESCRIPTIVO
El análisis prescriptivo se basa en la idea de modificar los entornos, el marketing, toda acción que esté en nuestra mano para que el resultado previsto mejore respecto a una predicción inicial.
Son las recomendaciones basadas en lo que ha pasado, que es precisamente lo que nos dice el análisis descriptivo, y en los modelos predictivos que construimos para saber qué tocar, cuándo y dónde, de forma que mejoremos el futuro.
Es decir, nos centraremos en este tipo de análisis, para identificar oportunidades de mejora en el resultado esperado, y aprendiendo de la experiencia de entender qué pasa y por qué.
Por lo tanto, tendremos que adaptar nuestro análisis, para ofrecer el mejor resultado que creamos posible en cada situación. Podremos actuar en la optimización de procesos, de campañas de marketing y en estrategias digitales.
Es el tipo de análisis que nos lleva a la acción, donde pasamos de la parte teórica a la parte práctica. Las recomendaciones surgen con el conocimiento de las dos fases anteriores, por eso la toma de decisiones es vital para acabar el proceso de buscar en los datos. Es el impacto en el negocio final producto del análisis.
En resumen:
Empezamos a buscar en los datos analizando qué ha pasado y por qué ha podido pasar. Es decir, empezamos a realizar un análisis descriptivo que nos permita entender el pasado y el presente.
Esta combinación del qué ha pasado y el por qué ha podido pasar nos dirige al análisis predictivo, que es el que nos permite, en base al diagnóstico, realizar hipótesis que predecirán futuras interacciones de cliente, y podamos actuar en consecuencia y adelantarnos a las necesidades de los clientes, en materia de marketing, de optimización del entorno, conversión, o cualquier otra disciplina relacionada.
Finalmente, el análisis prescriptivo ha de ser la culminación de la búsqueda en los datos. Cualquier análisis que no tenga un resultado accionable, y que lleve a la toma de decisiones, será incompleto y no provocará impacto en la empresa.
Si necesitas consultar algo más, no dejes de escuchar nuestro podcast al respecto: