En el mundo empresarial actual, las empresas dependen en gran medida del análisis de datos porque ayuda a la gerencia a tomar decisiones más informadas, mejora los esfuerzos de marketing y aumenta la eficiencia. El uso de análisis de datos brinda a las empresas una ventaja porque les permite implementar cambios más rápidamente, lo que a su vez aumenta las ganancias, reduce los gastos y fomenta la creatividad. Además, la toma de decisiones basada en datos y el desarrollo de estrategias basadas en análisis son esenciales en el mundo digital actual para los líderes en cualquier campo. En este artículo, discutiremos los datos y análisis de dodge.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos (DA) es el acto de evaluar recopilaciones de datos para identificar tendencias y desarrollar conclusiones sobre la información contenida en ellos. El análisis de datos ahora generalmente emplea el uso de hardware y software a la medida. Las empresas de todos los sectores confían cada vez más en herramientas y métodos de análisis de datos para ayudarlos a tomar decisiones de marketing más inteligentes y estratégicas. Las herramientas de análisis también son utilizadas por científicos e investigadores para probar la validez de hipótesis, teorías y modelos.
Además, el análisis de datos es una frase amplia que cubre una amplia gama de campos y técnicas, desde la inteligencia comercial tradicional (BI) y la generación de informes hasta OLAP avanzado y otros tipos de procesamiento analítico en línea (OLAP). El análisis empresarial, otro término general para los métodos de análisis de datos, es análogo en este sentido. Este último se concentra en las aplicaciones comerciales, mientras que el análisis de datos es más general. Sin embargo, no todos comparten esta amplia definición; en otros contextos, "análisis de datos" se refiere únicamente a "análisis avanzados", mientras que "inteligencia comercial" se considera una entidad separada.
Las empresas pueden aumentar sus resultados, eficiencias y marketing y servicio al cliente con la ayuda de iniciativas de análisis de datos. Además, los análisis ayudan a las empresas a anticipar y reaccionar mejor a los nuevos desarrollos en sus industrias. El análisis de datos puede implicar mirar información recopilada previamente o datos nuevos que se han procesado en tiempo real. Y puede provenir de una amplia variedad de fuentes de datos internas y externas.
¿Cómo funciona el análisis de datos?
Para llegar a una conclusión fiable, el análisis de datos requiere un proceso de varios pasos. Los científicos de datos y los ingenieros de datos, que trabajan con analistas de datos para crear canalizaciones de datos y ayudar con la configuración del modelo, realizan estas tareas. En los siguientes párrafos, repasaremos los procedimientos involucrados en el análisis de datos:
#1. Recopilación de datos
Hay dos métodos para poner en práctica la recopilación de datos. El primer paso es recopilar toda la información que necesitará para sus análisis en un solo lugar. Si los datos provienen de varios sistemas, el analista deberá utilizar procedimientos de integración de datos para reunirlos.
Sin embargo, una pequeña porción de un conjunto de datos más grande puede ser todo lo que se requiere en ciertas circunstancias. Como parte de su análisis, los científicos de datos diseñarán un plan para dividir el subconjunto de datos relevante. Esto permite un examen en profundidad del subconjunto sin necesidad de realizar ningún cambio en el conjunto de datos completo.
#2. Ajuste de la calidad de los datos
El siguiente paso es investigar y solucionar cualquier problema con la calidad de los datos recopilados. Los datos para el modelo analítico también deben prepararse de acuerdo con la política establecida por la empresa. Las inconsistencias, los errores y los duplicados son ejemplos de mala calidad de los datos. Los procedimientos de creación de perfiles y limpieza de datos ayudan a solucionar estos problemas.
Luego, los analistas de datos dan forma y organizan la información de acuerdo con las especificaciones del modelo analítico que planea emplear. La implementación de la política de gobierno de datos es el paso final en el proceso de calidad de datos. Estas normas garantizan que la información se utilice correctamente y de acuerdo con los procedimientos establecidos.
#3. Construcción de un modelo analítico
Luego, el analista de datos colabora con los científicos de datos para desarrollar modelos analíticos que puedan producir resultados confiables. Para construir estos modelos se utilizan programas analíticos como herramientas de modelado predictivo y lenguajes de programación como Python, Scala, R y el lenguaje de consulta estructurado (SQL).
Después de la construcción, el modelo se pone a prueba utilizando información del mundo real. Los datos de prueba se analizan y se realizan ajustes al modelo. El modelo se prueba repetidamente hasta que logra los resultados deseados. Finalmente, en el modo de producción, el modelo se prueba en datos reales.
#4. Presentación
La última etapa del análisis de datos es compartir los hallazgos de los modelos con los clientes y la alta dirección. Se recomienda que las presentaciones utilicen ayudas visuales como gráficos e infografías. Son fáciles de comprender y transmiten efectivamente los hallazgos.
Tipos de análisis de datos
Hay cinco tipos diferentes de análisis de datos. El análisis completo de los datos puede requerir el uso de todos ellos, según el problema en cuestión, pero esto rara vez es esencial. Sin embargo, es crucial estar familiarizado con todos los tipos de análisis de datos.
#1. Análisis de datos descriptivos
Este tipo de análisis de datos analiza eventos pasados para determinar sus causas. Es el método más simple para analizar grandes cantidades de datos. Ciertos analistas de datos utilizan análisis descriptivos como un resumen para respaldar investigaciones y análisis de otras formas de análisis, según la situación. Podemos llamar a esto "mejor práctica" porque aclara los hallazgos de análisis anteriores sobre datos pasados.
Además, las empresas suelen realizar análisis descriptivos de datos utilizando métodos estadísticos. Al analizar los datos de esta manera, pueden ver cómo han cambiado las cosas con el tiempo, detectar valores atípicos, comparar y contrastar las fortalezas y las deficiencias, etc. Las empresas a menudo emplean análisis descriptivos para concentrarse en la fuente de un problema.
#2. Análisis de datos de diagnóstico
El objetivo del análisis de datos de diagnóstico es descubrir qué condujo a un suceso inesperado en el pasado. Usando un resultado de análisis descriptivo, este método intenta explicar "¿por qué sucedió esto?"
El análisis de datos de diagnóstico utiliza enfoques de desglose, descubrimiento, minería y correlación. Los analistas utilizan el método de descubrimiento de datos para localizar información que se puede utilizar para inferir el significado de la observación. La información se "extrae" de un tesoro masivo de datos sin procesar utilizando métodos computacionales. El análisis de diagnóstico tiene como objetivo producir conclusiones mediante la identificación de relaciones o patrones en los datos.
Además, las empresas pueden utilizar los conocimientos obtenidos de estos análisis para formular enfoques específicos para los desafíos, en lugar de depender de adivinanzas.
#3. Análisis predictivo de datos
Los datos del presente o del pasado se analizan para hacer predicciones sobre el futuro. Los individuos y las empresas realizan el análisis predictivo utilizando una combinación de aprendizaje automático, extracción de datos y modelado estadístico además de las bases de datos existentes de información pasada. Estos les ayudan a identificar tendencias y prever posibles problemas o posibilidades.
Además, los algoritmos y métodos (como un modelo de regresión lineal o logística) son las herramientas de este tipo de análisis. Hay varios algoritmos diseñados para varios contextos, y usar el incorrecto producirá resultados inexactos. Sin aplicarlos a un problema, los bits de datos externos y del cliente no tienen sentido. Las empresas correrían el riesgo de cometer errores de los que nunca se recuperarían si no se dispusiera de análisis predictivos.
#4. Análisis de datos prescriptivos
El objetivo del análisis de datos prescriptivo es identificar y prescribir la respuesta óptima a un problema. Este análisis de datos tiene en cuenta los resultados de análisis anteriores y proporciona orientación para llegar a la conclusión deseada.
Herramientas como motores de recomendación, motores de aprobación de préstamos, modelos de precios dinámicos y programas de reparación de máquinas utilizan análisis de datos prescriptivos para analizar todos los resultados potenciales y adaptar el proceso a las necesidades de cada usuario individual. Podrían presentarse como un par de sí/no o una lista con viñetas. Estos recursos detallan los resultados de cada opción y sugieren mejoras. El análisis prescriptivo permite a las empresas optimizar sus procesos de aprobación y automatizar la toma de decisiones.
#5. Análisis de datos en tiempo real
En el análisis de datos en tiempo real, la información se procesa tan pronto como se ingresa en una base de datos. Los nuevos datos de los consumidores o fuentes externas se analizan en tiempo real, a diferencia de otros métodos de análisis de datos que se basan en información del pasado (datos históricos).
Edge computing, análisis en base de datos, análisis en memoria, dispositivos para almacenamiento de datos, programación paralela, etc. son todas tecnologías utilizadas en el análisis de datos en tiempo real. El mejor caso de uso para este tipo de análisis de datos es en aplicaciones que requieren alta disponibilidad y un tiempo de respuesta corto. Ayuda a las empresas a detectar tendencias e indicadores de rendimiento antes que sus rivales. Las actividades de los competidores pueden ser monitoreadas y analizadas en tiempo real.
¿Cuál es el papel de los datos y el análisis en los negocios?
El propósito de los datos y el análisis es ayudar a las empresas, sus empleados y sus ejecutivos a tomar decisiones más informadas y aumentar la calidad de los juicios que hacen. Todas las decisiones, grandes o pequeñas, hechas con anticipación o en el momento, cíclicas o no, estratégicas, tácticas u operativas, se ven afectadas. D&A también puede revelar problemas que no se han planteado antes, junto con respuestas creativas y oportunidades que los ejecutivos de la empresa pueden haber pasado por alto.
Para tomar mejores decisiones comerciales, las empresas modernas dependen en gran medida de los datos, y estos datos a menudo provienen de fuentes fuera de la esfera de influencia inmediata de la organización.
La capacidad de tomar decisiones comerciales mejores y más oportunas en entornos dinámicos y complejos es un factor clave de la transformación digital.
La decisión de comprar un producto o servicio la toma un individuo, mientras que la decisión de brindar el mayor servicio posible a un cliente o ciudadano la toma un equipo dentro de una organización.
Sin embargo, el término “toma de decisiones basada en datos” se refiere a la práctica de analizar datos para determinar cómo tomar mejores decisiones. Esto lleva al concepto de un modelo de decisión, que puede incorporar enfoques analíticos prescriptivos para producir resultados que prescriben qué pasos se deben tomar. Aparte de los modelos dilucidados, también existen los diagnósticos y los prescriptivos. Cada uno es útil para hacer ciertos tipos de elecciones.
Es importante destacar que las decisiones no solo determinan cuándo actuar sino también cuándo abstenerse de actuar.
Los resultados comerciales se pueden medir y comunicar, y las mejoras comerciales impulsadas por datos se fomentan a medida que las empresas con visión de futuro incorporan datos y análisis en su estrategia comercial y transformación digital.
Técnicas de análisis de datos
Los analistas de datos pueden procesar datos y extraer información utilizando una variedad de metodologías y técnicas analíticas. Estos son algunos de los enfoques más comunes.
- Monte Carlo. La probabilidad de eventos se modela usando simulaciones de Monte Carlo. Estas simulaciones ofrecen más poder predictivo que otros métodos de análisis de datos porque tienen en cuenta una gama más amplia de valores y factores, lo que es útil para reducir el riesgo y prevenir pérdidas.
- Análisis de regresión. El objetivo del análisis de regresión es identificar el impacto potencial de un cambio en una variable dependiente sobre las otras variables dependientes.
- Análisis de series temporales. El análisis de series de tiempo es un método para estudiar datos durante un período de tiempo y establecer un vínculo causal entre el valor de un punto de datos y la frecuencia con la que ocurre. Los mercados financieros y los ciclos económicos son aplicaciones comunes de este método de análisis de datos.
- Análisis factorial. Con el análisis factorial, puede reducir un conjunto de datos masivo a un tamaño más manejable. Se espera que al emplear esta estrategia, se puedan descubrir tendencias previamente oscurecidas.
- Análisis de cohortes. El análisis de cohortes es el proceso de segmentar un conjunto de datos en subconjuntos con características comparables, generalmente en función del perfil de un cliente. Esto allana el camino para un examen estadístico aún más profundo de una muestra seleccionada de datos por parte de analistas de datos y otros usuarios de análisis de datos.
Herramientas de análisis de datos
El análisis de datos ha avanzado rápidamente en capacidades tecnológicas y emplea una amplia variedad de enfoques matemáticos y estadísticos para procesar números. En estos días, los analistas de datos pueden elegir entre una amplia variedad de programas que ayudan a recopilar datos, archivarlos, procesarlos y presentar resultados.
El análisis de datos nunca ha dependido particularmente de hojas de cálculo o programas como Microsoft Excel. Los analistas de datos actuales utilizan con frecuencia lenguajes de programación sin filtrar para modificar y manipular bases de datos. Python, un lenguaje de programación de código abierto, tiene mucho uso. Para el análisis estadístico o el modelado gráfico, se pueden utilizar programas de análisis de datos más especializados, como R.
A la hora de informar o comunicar conclusiones, los analistas de datos también cuentan con apoyo. Tableau y Power BI son aplicaciones de visualización y análisis de datos que se utilizan para recopilar datos, realizar análisis y compartir hallazgos a través de paneles e informes.
También hay nuevas herramientas en el horizonte que pueden ayudar a los analistas de datos. Si bien Apache Spark es una plataforma de código abierto útil para procesar grandes volúmenes de datos, SAS es una herramienta de análisis que puede ayudar en la extracción de datos. Los analistas de datos hoy en día tienen acceso a una amplia variedad de herramientas tecnológicas, lo que les permite aumentar el valor que aportan a su organización. Además, lee Las mejores herramientas de análisis de datos: actualizado
¿Por qué es importante el análisis de datos?
La mayoría de las divisiones de las empresas modernas se basan en el análisis de datos para analizar los eventos actuales y planificar el futuro. Muchos resultados positivos son posibles como resultado de tomar estas medidas. Entre estas ventajas se encuentran:
#1. Reducir los gastos operativos
A pesar de las preocupaciones iniciales sobre los costos, en última instancia, tiene sentido financiero invertir en un analista de datos. El ahorro de dinero se puede lograr evitando el riesgo financiero, el fortalecimiento de la seguridad de los datos y otras medidas posibles a través del análisis exhaustivo de los datos. Las empresas también utilizan el análisis de datos para ver qué departamentos están gastando demasiado dinero y cuáles requieren mayores inyecciones de efectivo. Esto da como resultado ahorros, particularmente en las áreas de operaciones y producción, y finalmente reduce la necesidad de mano de obra humana.
#2. Mejore su capacidad para tomar decisiones
El análisis de datos también permite a las empresas tomar decisiones más rápidas y sabias, ahorrando tiempo y dinero que, de otro modo, se desperdiciaría en tácticas inútiles, procedimientos ineficaces, publicidad errónea e ideas no probadas para nuevos productos y servicios. Los líderes que adoptan un enfoque basado en datos para la toma de decisiones capacitan a sus equipos para que sean más proactivos al ver posibilidades, ya que pueden basar sus acciones en evidencia empírica en lugar de sus propias preferencias personales o las opiniones de quienes los rodean. Un error en el método de análisis o recopilación podría potencialmente hacer que los datos sean erróneos o engañosos, pero aún es crucial que los tomadores de decisiones reconozcan que los datos pueden revelar una cierta tendencia o predecir un resultado.
Además, debe tomar DATA 2100: análisis de datos intermedio una vez que haya terminado el curso inicial de análisis de datos. Este curso le enseñará cómo realizar encuestas e investigaciones experimentales. Aprenderá los entresijos de la investigación de encuestas, desde el diseño del cuestionario hasta la selección de muestras y el análisis e interpretación de datos. Este curso en línea a su propio ritmo perfeccionará sus habilidades de programación R mientras le enseña cómo diseñar y analizar un experimento aleatorio.
#3. Reducir las ineficiencias y aumentar la seguridad en las operaciones
La capacidad de aplicar conocimientos para mejorar la eficiencia operativa es otra ventaja importante del análisis de datos. Las empresas pueden mejorar sus ofertas aprendiendo de los comentarios de los clientes y de los datos que recopilan en grandes cantidades. Las oportunidades para optimizar procesos, reducir costos o aumentar los ingresos se pueden descubrir con el uso de análisis de datos. Mediante el análisis de datos, las empresas pueden identificar rápidamente qué procesos producen los mejores resultados y cuáles tienen un rendimiento inferior. Los tomadores de decisiones pueden entonces adaptar sus tácticas para anticipar y prevenir mejor los problemas, así como gestionar los riesgos y realizar cambios.
Además, los científicos de datos con experiencia en modelos predictivos tienen una gran demanda, ya que esta experiencia se utiliza en una amplia variedad de campos, desde estrategias comerciales y sin fines de lucro hasta planificación de campañas políticas. Comenzando con una mirada en profundidad al análisis de regresión simple, DATA 4010: Temas avanzados en análisis de datos de Penn LPS Online continúa para cubrir temas más complejos en R como mapeo, análisis textual, web scraping y trabajo con variables de cadena. Además de los fundamentos de la visualización de datos, también aprenderá técnicas avanzadas, como el uso del paquete Shiny R para crear representaciones de datos interactivas.
#4. Encuentre oportunidades de nuevos productos/servicios
Al obtener información sobre su base de clientes actual mediante el análisis de datos, las empresas pueden innovar mejor al llenar los vacíos en el mercado de los productos y servicios que ya ofrecen. Con los datos, las empresas pueden monitorear no solo qué tan bien se venden sus productos y qué tan satisfechos están los clientes, sino también cómo les está yendo a sus competidores. Las organizaciones pueden utilizar los conocimientos adquiridos a partir del análisis de datos para mejorar el servicio al cliente, ajustar sus estrategias de marketing para satisfacer las necesidades de su grupo demográfico objetivo y actualizar sus líneas de productos para satisfacer las preferencias cambiantes de su clientela. El éxito o el fracaso de una empresa puede depender de su capacidad para hacer uso de los conocimientos proporcionados por la mayor flexibilidad de Big Data.
#5. Adquirir una comprensión más profunda de los mercados específicos
Las empresas pueden obtener una gran cantidad de información sobre los gustos, deseos y hábitos de navegación/compra de los clientes mediante el análisis de sus huellas digitales. Las empresas pueden descubrir más rápidamente tendencias y patrones en áreas objetivo mediante el análisis de datos adquiridos de estos mercados y la adaptación de sus productos y servicios en consecuencia. Cuanto más aprenda una empresa sobre quiénes son sus consumidores y qué quieren, mejor podrá desarrollar la lealtad de los clientes, asegurarse de que estén satisfechos y mejorar las ventas. Si los líderes no prestan atención, pueden ver que sus clientes se pasan a un rival que sí lo está.
Cada vez es más claro que la capacidad de evaluar datos y explicar los hallazgos de una manera que se entienda fácilmente es crucial para el éxito en el mercado laboral actual, ya sea que esté buscando un puesto de nivel inicial o uno de liderazgo. DATA 1010 de Penn LPS Online, Introducción al análisis de datos, le enseñará los fundamentos del análisis de datos en varios dominios a través del lenguaje de programación R. Después de completar este curso, podrá usar datos cuantitativos para diagnosticar problemas de manera rápida y precisa. formular conclusiones sólidas y diseñar soluciones efectivas.
¿Qué habilidades se necesitan para convertirse en analista de datos?
Para comenzar, es crucial comprender el papel que desempeña un analista de datos. Todos los analistas de datos, a riesgo de decir lo obvio, están interesados en los datos. Emplean instrumentos tecnológicos complejos para filtrar cantidades masivas de datos sin procesar y sacar conclusiones útiles. Los deberes de un analista de datos generalmente también incluyen limpiar información incorrecta, evaluar la calidad de los datos y redactar informes para la gerencia.
Todos estos deberes, como ya se habrá dado cuenta, requieren que los analistas de datos tengan un conjunto de herramientas bien desarrollado de habilidades técnicas. Considere los siguientes seleccionados.
#1. Limpieza y preparación de datos
Según los estudios, los limpiadores y preparadores de datos dedicarán alrededor del 80 % de su tiempo a estas tareas. Por lo tanto, esta habilidad es crucial.
Una parte integral del trabajo de un analista de datos es recopilar información de muchas fuentes y formatearla para un examen lógico y estadístico. También es parte de la limpieza de datos para llenar los espacios en blanco y corregir cualquier inconsistencia que pueda alterar un análisis.
Si bien la preparación de datos no es necesariamente la parte más fascinante del análisis de datos, puede serlo si lo aborda como una actividad de resolución de problemas divertida y desafiante.
#2. Conocimiento estadístico
Los analistas de datos deben tener un conocimiento firme de la probabilidad y las estadísticas. Esta comprensión dirigirá su investigación y análisis, permitiéndole dar sentido a los hallazgos.
Además, comprender las estadísticas también lo ayudará a garantizar que su análisis sea válido y lo ayudará a evitar falacias comunes y errores lógicos.
Su trabajo específico y sus datos asociados determinarán la naturaleza precisa y la profundidad de sus requisitos de experiencia estadística.
En el caso de una corporación que utiliza análisis probabilístico, por ejemplo, se requiere una familiaridad más profunda con los campos relevantes.
#3. Redacción y Comunicación
Una habilidad importante que debe tener un analista de datos es la capacidad de presentar información de diferentes maneras. El éxito en cualquier puesto de análisis de datos requiere excelentes habilidades de comunicación, que incluyen escribir, hablar, explicar y escuchar.
Cuando se trabaja con otros, la comunicación es esencial. En una reunión inicial con las partes interesadas del negocio, por ejemplo, escuchar atentamente puede ayudarlo a comprender los tipos de análisis que necesitan.
De manera similar, es importante poder comunicar ideas difíciles a compañeros de trabajo que no son expertos en el campo en el que estás trabajando.
Expresarse por escrito, ya sea un resumen de su investigación o una explicación de un hallazgo de su exploración de datos, es igualmente crucial.
Si quieres avanzar en el mundo digital, aprende a comunicarte de forma clara y directa. Es una habilidad "suave", pero no la descartes solo por eso.
La capacidad de comunicar la importancia de sus hallazgos y persuadir a otros para que implementen sus recomendaciones es tan importante como su destreza analítica.
#4. Resolución de problemas
Todos los días como analista de datos, se enfrentará a desafíos tales como fallas, errores e inconvenientes. Otra habilidad importante que debe tener un analista de datos es la capacidad de identificar problemas y encontrar soluciones creativas.
Algunos posibles resultados se enumeran a continuación:
- Es posible que necesite aprender sobre una peculiaridad en el programa o lenguaje de programación que está empleando.
- A veces es necesario pensar fuera de la caja debido a las limitaciones de los recursos de su empresa.
- Es posible que a sus datos les falten algunas piezas clave.
- Si se acaba el tiempo, es posible que deba hacer un análisis "suficientemente bueno".
En cualquier situación, la habilidad de un analista de datos para pensar creativamente y resolver problemas será invaluable.
# 5. Crear visualizaciones de datos
Las tendencias y los patrones en los datos se pueden comprender mejor cuando se visualizan. Dado que la mayoría de las personas están más sintonizadas con las señales visuales que con las numéricas, es lógico pensar que una tabla o un gráfico les resultará más fácil de comprender que una hoja de cálculo.
Es importante hacer gráficos que sean agradables a la vista para garantizar que sus hallazgos se comuniquen de manera efectiva. Además, manténgase alejado de cualquier cosa que pueda confundir a los lectores, como gráficos circulares o jugar con los valores de los ejes.
Las visualizaciones también pueden ser un aspecto importante de su exploración de datos. Si solo mira los números, podría perderse cosas que saltan a la vista cuando visualiza los datos.
Es extremadamente difícil encontrar una función de ciencia de datos que no necesite visualización de datos, lo que la convierte en una habilidad clave del analista de datos.
#6. Análisis y exploración de datos
En una lista de habilidades críticas para un analista de datos, el "análisis de datos" puede parecer fuera de lugar, pero en realidad, esta es una habilidad esencial.
El análisis de datos para responder a una pregunta comercial o satisfacer un requisito es la función principal del análisis de datos.
El análisis exploratorio es otro método para examinar los datos. La exploración de datos es el proceso de excavar a través de los datos para encontrar patrones ocultos o correlaciones que podrían ayudar a una empresa.
La exploración puede estar dirigida por una pregunta comercial o puede no estar dirigida. Es posible que pueda ahorrar dinero o abrir nuevos mercados para su empresa si se toma el tiempo de buscar tendencias en los datos.
Datos de marketing y análisis
La aplicación de análisis de datos en marketing está evolucionando hacia un papel que es cada vez más crucial. A medida que ejecuta campañas, siempre hay cosas que puede aprender sobre sus clientes a partir de los clics que hacen, así como de los Me gusta, las aperturas y las acciones compartidas.
Los datos son el rey. Sin embargo, la fuerza real se basa en la capacidad de procesar y analizar los datos para obtener información que, en última instancia, conducirá a mejores juicios con respecto a futuras iniciativas.
El marketing no siempre es fácil. Es mucho más difícil si recién está comenzando con su nueva campaña publicitaria o si está experimentando con varios métodos para llegar a clientes potenciales.
Si no tiene análisis, no sabrá qué tan bien están funcionando sus estrategias de marketing en términos de qué funciona y qué no. Esto puede ser ineficiente y puede conducir a efectos graves.
Es posible que ciertas empresas puedan lograr resultados notables sin usar análisis. Es posible que no puedan explicar el éxito de sus iniciativas y simplemente digan: "Tuvimos suerte". Mientras tanto, cuando los esfuerzos de marketing fracasan por completo, nadie puede identificar la causa.
¿Qué es el análisis de datos de marketing?
El análisis de datos de marketing es la práctica de estudiar los datos de marketing para obtener información significativa. Esto incluye el establecimiento de indicadores de marketing críticos, la recopilación de datos confiables, el seguimiento de las métricas a lo largo del tiempo y la aplicación de los resultados a mejores tácticas futuras.
"Analítica de marketing" suena como solo estadísticas, pero es mucho más. Para lograr los objetivos de marketing, es un proceso que incorpora personas, herramientas y tecnología.
El análisis de datos de marketing le brinda la capacidad de descubrir qué funciona y por qué. Este procedimiento le ayudará a aprovechar al máximo de lo que es capaz.
¿Por qué el análisis de datos es importante en el marketing?
Las empresas utilizan el análisis de datos de marketing de diversas formas. Considere algunos ejemplos frecuentes:
#1. Pronosticar resultados potenciales
Usando datos actuales e históricos, se puede construir un modelo de pronóstico con análisis predictivo. Además, al utilizar este tipo de análisis, puede determinar el nivel de interés en un determinado contenido o marketing, así como el período de tiempo en el que puede esperar una compra de un cliente potencial determinado. Puede maximizar las ganancias, llegar a un grupo demográfico más amplio y atraer nuevos consumidores a través de una publicidad más enfocada si tiene una idea clara de cómo los diversos subconjuntos demográficos reciben sus descuentos y ofertas especiales, como los definidos por edad.
#2. Tendencias y preferencias de la clientela
Si comprende las tendencias y preferencias de sus clientes, podrá cambiar su combinación de marketing para que sea más atractivo para la población a la que intenta llegar.
Estos datos también pueden ayudarlo a dividir su base de consumidores en partes más manejables para esfuerzos publicitarios más enfocados.
#3. Difusión y envío de mensajes
Mediante el análisis de datos, puede determinar qué canales y medios son más productivos en términos de llegar y convertir a su público objetivo. Con estos datos, son posibles campañas de marketing más precisas y exitosas.
#4. Atención al cliente
El uso de análisis permite mejorar la atención al cliente al permitir la identificación de áreas en las que los consumidores están experimentando dificultades o requieren asistencia. Esta información se puede utilizar en la creación de materiales de capacitación, así como en la mejora de alternativas para el autoservicio.
Pros y contras del análisis de datos en marketing
El análisis de datos es cada vez más importante en el panorama económico actual. Te daré algunos ejemplos de por qué.
PROS
#1.Una mejor estrategia de marketing
Data Analytics le brinda una mirada neutral a sus esfuerzos de marketing. Esto le permitirá tomar decisiones más informadas en lugar de confiar en conjeturas. La aplicación de análisis antes y después de tomar una decisión puede ayudarlo a lograr resultados óptimos. Esto ayudará a monitorear los resultados de sus campañas y hacer los ajustes necesarios.
#2. Ahorra tiempo y dinero
El análisis de datos permite determinar qué métodos de marketing son más productivos en la creación de resultados y elegir esas estrategias en consecuencia. Esto no solo le ayuda a ahorrar tiempo y dinero en iniciativas futuras, sino que también garantiza que no se gaste dinero en actividades que no den resultados.
#3. Impactos en otras áreas
La aplicación de análisis de marketing podría tener un efecto en otros campos. Por ejemplo, puede aumentar considerablemente el reconocimiento de su marca, así como la calidad de su contenido, la optimización de sus canales y la comprensión de sus clientes.
CONTRAS
Puede ser difícil para muchas empresas establecer un proceso de análisis que mida y rastree de manera confiable los KPI importantes. Desarrollar un método analítico confiable presenta una amplia gama de dificultades. Estos son algunos de los principales obstáculos que tendremos que superar.
#1. Los datos de marketing son extensos y variados
El entorno de marketing de hoy es vasto e intrincado. La mayor parte de la distribución ahora ocurre en línea, y la información que generan las campañas se lee en una amplia variedad de plataformas. Si bien esta gran cantidad de información es útil, a menudo resulta en una sobrecarga de datos para los departamentos de marketing.
#2. Medios inadecuados
Otra dificultad típica es que las empresas necesitan mayores recursos para emplear el análisis de datos de manera eficiente. Será un enfoque principal aumentar la cantidad de miembros del personal con experiencia en análisis. Muchas empresas carecen de los recursos para dedicarse al análisis de datos, y aún menos tienen el tiempo para dedicarse al análisis de datos de marketing.
#3. Educación y capacitación inadecuadas
Hay una falta de experiencia en el uso de análisis de datos en muchas empresas de marketing. El análisis estadístico, la visualización de datos y la experiencia técnica son necesarios para un análisis de datos de marketing efectivo. Es crucial tener una sólida comprensión del mercado y de los productos que se ofrecen. Estas habilidades son necesarias para interpretar datos y sacar conclusiones útiles.
¿Cómo puede ayudar el análisis de datos a la estrategia de marketing?
Incluso sin una estrategia de marketing o un proceso de análisis claros, las empresas pueden participar en actividades de marketing. Es posible que los análisis no formen parte de los presupuestos de marketing de las nuevas empresas y las empresas más pequeñas. ¿Podrían hacerlo sin él? Probablemente no, porque el análisis de marketing ayuda a mantener un enfoque uniforme. Sin un procedimiento de análisis implementado, es mejor que conduzca en la oscuridad.
Con el enfoque de análisis de datos correcto, puede ver cómo le está yendo a su marketing ahora y descubrir cómo mejorarlo. Además, lee SERVICIO DE ANÁLISIS: Guía del Servicio de Análisis de Datos
Los análisis también lo ayudan a ver qué tan bien está funcionando su estrategia para que pueda modificarla si es necesario. Podrá concentrarse en la tarea que tiene entre manos y así mejorar la productividad.
Cómo utilizar el análisis de datos en marketing
Hay una variedad de enfoques efectivos para incorporar el análisis de datos en el marketing que pueden adaptarse a las necesidades de su cliente o empresa y la industria en la que operan. Algunos fundamentos para aprovechar al máximo el análisis de datos de marketing son los siguientes:
#1. Piense en sus esfuerzos de marketing del pasado
Determinar si su empresa o cliente ha utilizado previamente análisis de datos para guiar las decisiones de marketing es un primer paso crucial. Por eso es importante saber qué tan exitosas han sido sus campañas de marketing. Los gráficos y otras representaciones visuales de datos pueden revelar las tendencias de ventas y la efectividad de las campañas de marketing.
#2. Examine la trayectoria reciente del mercado
Verificar la salud del mercado puede revelar detalles útiles sobre las personas a las que desea llegar con sus esfuerzos de marketing. Lo que es más importante, le permite ver si existe una oportunidad viable para los nuevos participantes en el mercado. Un método común para hacerlo es examinar la parte del mercado que tienen los productos de la competencia.
Al estudiar a sus competidores y observar los cambios en el mercado, puede ayudar a sus clientes a publicitar sus negocios. Para empresas como las que producen artículos de oficina, la publicidad para teletrabajadores es una opción viable. A medida que más empresas adoptan políticas de teletrabajo, los empleados buscan formas cómodas de realizar negocios desde casa.
#3. Supervise los patrones de los mercados emergentes
A veces, con la ayuda del análisis de datos, es posible prever movimientos de mercado que cambiarán las reglas del juego. Puede mejorar sus esfuerzos de marketing y la satisfacción de su público objetivo utilizando los conocimientos obtenidos del análisis de sus datos de marketing. Predecir las tendencias de marketing, tanto a corto como a largo plazo, requiere una comprensión de los factores que crean el interés del cliente.
#4. Impulse el cambio de marketing utilizando datos
Es mucho más sencillo ver cómo cambian los gustos de los consumidores con el tiempo si realiza un seguimiento de su actividad actual con una marca determinada. Es posible que desee incluir más contenido de video en su estrategia de marketing cuando vea que menos personas ven el material escrito de su cliente, por ejemplo. Las empresas a menudo pueden mantener su cuota de mercado e incluso aumentarla adaptándose rápidamente a cambios menores en el comportamiento de los clientes, lo que conduce a un aumento de los ingresos y la adquisición de nuevos clientes.
Esquivar datos y análisis
Dodge Construction Network (DCN) es una empresa de tecnología de soluciones que proporciona un conjunto integral de datos, análisis y relaciones que trascienden el sector de la construcción comercial para crear la fuente más potente de información, conocimiento, perspectivas y conexiones en el campo. Además, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS y Principia son solo algunas de las soluciones de la industria impulsadas por esta organización. Estas soluciones existen desde hace mucho tiempo y se han ganado la confianza de la industria de la construcción comercial.
En general, estas opciones abren perspectivas distintas y viables para empresas de todos los tamaños, desde escuadrones locales hasta conglomerados multiestatales. Durante más de un siglo, Dodge Construction Network ha proporcionado a la industria los datos que necesita para seguir creciendo y prosperando.
Funciones de Dodge Data and Analytics
Para comprender mejor y capitalizar las perspectivas y relaciones de proyectos críticos, ayudan a las partes interesadas de la industria de la construcción, incluidos los fabricantes y distribuidores de materiales de construcción, contratistas generales, subcontratistas y oficios especializados, arquitectos, profesionales del diseño y proveedores de servicios de construcción. Brindamos servicios de investigación de mercado para ayudar a las empresas a formular planes de expansión a corto y largo plazo, así como soluciones de integración de flujo de trabajo de vanguardia para acelerar la fase previa a la construcción. Artículo relacionado: EMPRESAS DE ANÁLISIS DE DATOS: Principales empresas de análisis de datos de 2023
Estas opciones brindan a los profesionales de la construcción los datos que necesitan para hacer crecer sus negocios y hacen que las complicadas necesidades de los proyectos de construcción sean más manejables para empresas de todos los tamaños. Dodge Construction Network es la fuerza impulsora detrás de la construcción comercial actual debido a su siglo de experiencia en el campo.
¿El análisis de datos requiere codificación?
Sí. Al obtener un título en análisis de datos a través de Internet, la codificación es una necesidad absoluta. Sin embargo, no exige conocimientos de programación muy avanzados. Sin embargo, es necesario adquirir una comprensión fundamental de R y Python. Además de esto, una comprensión integral de los lenguajes de consulta como SQL es más que necesaria.
¿Puede un principiante convertirse en analista de datos?
Sí. Hoy en día, los empleadores buscan personas que hayan completado cursos de análisis de datos o campamentos de entrenamiento. Una cartera de su trabajo anterior también es útil cuando solicita puestos de analista de datos de nivel de entrada.
Conclusión
Hoy en día, el análisis de datos es uno de los campos de estudio más invertidos. Para 2025, dice Gartner, el análisis tradicional desaparecerá debido a métodos más nuevos como el análisis basado en contexto y la inteligencia artificial. Gartner también prevé desarrollos significativos en la gobernanza conectada, el intercambio de datos y la proliferación de estructuras de datos.
Sin embargo, las empresas deben dominar el análisis de datos y sus múltiples formas y usos si quieren aprovechar al máximo el potencial de estas herramientas. Incluso en una industria competitiva, la implementación de análisis que se hace correctamente puede promover el éxito de la empresa y acelerar los resultados.
Preguntas frecuentes
¿Se les paga bien a los analistas de datos?
Sí. Los salarios de los analistas de datos son altos. La Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) informa que el salario anual promedio en los Estados Unidos es de $58,260. El salario típico de un analista de datos es mucho más alto.
¿Cuántas horas trabajan los analistas de datos?
Los analistas de datos suelen trabajar entre 40 y 60 horas a la semana, de lunes a viernes. Este horario depende de las horas en que la empresa esté disponible para trabajar. Por lo general, implica trabajar los días de semana entre las 9 am y las 5 pm o entre las 8 am y las 6 pm.
¿Es la analítica de datos una buena carrera?
Sí. Los analistas de datos competentes se encuentran entre los especialistas más buscados del mundo. Los analistas de datos, incluso en el nivel de entrada, pueden esperar salarios y beneficios por encima del promedio debido a la alta demanda y la poca disponibilidad de solicitantes competentes.
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