Hemos escuchado mucho en los últimos años sobre los efectos revolucionarios de los BIgData y el Internet de las cosas (IoT). De hecho, han tenido grandes efectos en varias áreas, desde el (e)commerce retail hasta el marketing digital y la atención médica .
Sin embargo, con tantos datos a nuestra disposición, la dificultad está en saber cómo utilizarlos. Aquí es donde entra en juego el análisis de BigData.
El análisis de datos nos permite obtener información valiosa mientras ahorramos tiempo y esfuerzo. Sin él, nos quedaríamos buscando agujas en un pajar de datos no estructurados .
Sin embargo, gracias a la ciencia de datos y el análisis avanzado , la extracción de datos se simplifica enormemente, por lo que filtrar una gran cantidad de datos se hace relativamente simple. Esto, a su vez, tiene una amplia gama de beneficios para las empresas y los consumidores.
Un equipo dedicado a data analytics puede proporcionar una serie de beneficios para mejorar las ventas de un ecommerce, algunos de los cuales incluyen:
- Identificación de oportunidades de negocio: Un equipo de data analytics puede analizar los datos de ventas y de clientes para identificar patrones y tendencias que puedan indicar oportunidades de negocio. Por ejemplo, pueden detectar productos o categorías de productos que están teniendo un mayor éxito o segmentos de clientes que están haciendo compras más frecuentes.
- Optimización del proceso de compra: Los datos pueden ayudar a entender mejor el proceso de compra de los clientes y a identificar obstáculos o puntos de fricción que pueden estar impidiendo que los clientes completen sus compras. Esto puede permitir a la empresa tomar medidas para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las tasas de conversión.
- Personalización de la experiencia del cliente: Los datos también pueden ayudar a personalizar la experiencia del cliente ofreciendo recomendaciones personalizadas y mensajes publicitarios dirigidos a segmentos específicos de clientes. Esto puede aumentar la probabilidad de que los clientes realicen compras y fidelicen a la empresa.
- Diseño de estrategias de marketing más efectivas: Un equipo de data analytics puede analizar los datos de marketing y de ventas para determinar qué estrategias de marketing son más efectivas y cómo pueden ser mejoradas. Esto puede ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas sobre cómo invertir en marketing y a maximizar el rendimiento de sus esfuerzos de marketing.
- Toma de decisiones más informadas: En general, contar con un equipo de data analytics permite a la empresa tomar decisiones más informadas y estratégicas, ya que puede acceder a una amplia gama de datos y analizarlos de manera sistemática y rigurosa. Esto puede ayudar a la empresa a identificar oportunidades de crecimiento y a desarrollar estrategias más efectivas para aumentar las ventas.
¿Qué es el Data Analytics?
En resumen, el término se utiliza para denotar el proceso de profundizar en los datos sin procesar y extraer ideas y conclusiones a partir de ellos.
Obviamente, es difícil obtener algo coherente de los datos no estructurados . Sin embargo, el análisis de datos permite a las organizaciones explorar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias relevantes. Del mismo modo, el análisis de texto ayuda a descubrir información significativa a partir de texto no estructurado.
Los analistas de datos usan aplicaciones de análisis (con capacidades como aprendizaje automático y automatización ) para ayudarlos a obtener información útil. Las herramientas de análisis de datos de código abierto como Pandas , una herramienta creada con el lenguaje de programación Python , se utilizan cada vez más.
Incluso el software comparativamente cotidiano como Microsoft Excel también ofrece una gama de funciones de análisis de datos . También está Hadoop , una serie de programas de código abierto escritos en Java, que se pueden usar para procesar grandes conjuntos de datos .
Un análisis exploratorio de datos puede proporcionar una visión general y un resumen de las principales características de los conjuntos de datos . Luego, las empresas pueden usar métodos como la visualización de datos para presentar los conocimientos que han descubierto a audiencias más amplias, incluidos clientes y NO clientes, y sugerir los próximos pasos en función de esos conocimientos.
Armadas con la información obtenida de los análisis de negocios , las empresas pueden satisfacer mejor las necesidades y los deseos de sus clientes (y ganar nuevos).
Business Intelligence y Data Analytics
Los términos Business Intelligence y Data Analytics revisten gran relevancia en el ámbito empresarial. Se centran en cómo una empresa debe dirigir sus operaciones basándose en su historial de rendimiento. En este artículo, exploraremos en profundidad qué significan el BI y el DA, además de resaltar sus diferencias fundamentales. El BI se erige como la herramienta principal para brindar una visión general de los proyectos empresariales, mientras que el DA se enfoca en un enfoque basado en datos que proporciona análisis precisos y detallados. Asegurase de entender las diferencias entre el Business Intelligence y el Data Analytics
Tipos de Data Analytics
Hay cuatro tipos básicos de análisis de datos , y estos son los siguientes:
- Análisis descriptivo : describe lo que ha ocurrido durante un cierto período de tiempo. Por ejemplo, aumentos en las ventas o mayores vistas de página en un mes o trimestre en particular.
- Análisis predictivo: predice lo que es probable que suceda en un plazo relativamente cercano en función de los datos anteriores.
- Analítica de diagnóstico: analiza por qué se ha producido un fenómeno particular (como un aumento o una disminución de las ventas).
- Análisis prescriptivo : sugiere un cierto curso de acción (por ejemplo, un aumento estacional en el inventario de un determinado producto) basado en datos anteriores.
- Análisis de regresión : este término cubre una serie de métodos estadísticos utilizados para estimar las relaciones entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Esto puede ayudar a proporcionar información sobre la fuerza de las relaciones entre las variables y modelar sus relaciones futuras.
Al analizar los datos históricos , podemos tomar mejores decisiones comerciales, ya que somos más capaces de anticipar las fluctuaciones en la demanda de los consumidores y comprender por qué ocurren. Esto, si se usa correctamente, debería traducirse en última instancia en una mejor rentabilidad y un resultado final más saludable.
Sin embargo, la calidad de los datos y la gestión eficiente de los mismos son muy importantes. Si sus datos son deficientes o de alguna manera poco confiables, no podrá optimizar sus decisiones comerciales como lo haría de otra manera. Los datos estructurados son indispensables.
Google Analytics Es Extremadamente útil para el comercio electrónico. Permite a los responsables de la tienda Online monitorear rendimientos de ventas por productos, marcas y categorías. CTR de Banners OnPage, Promociones internas. Cupones de descuento. Análisis de productos por posición y CTR, Análisis de Cross Selling y UpSelling… entre otros
¿Cómo usar Universal Analytics para aumentar las ventas ?
Y entre sus funciones más «ocultas» esta la de Alimentar Google Ads Search, realizar Smart Bidding, y campañas con merchant Center. En definitiva si no tenemos Google Analytics Correctamente implementado y configurado, difícilmente se puedan Ejecutar campañas de Performance Ads. Cualquier intento de realizar Performance sin Vincular Google Analytics + Google Ads es pura casualidad.
Beneficios del Data Analytics
Ahora que definimos el Data Analytics y describimos sus diferentes tipos, debemos analizar los beneficios potenciales que puede ofrecer a las empresas. Existen numerosas aplicaciones de datos , por lo que probablemente sea mejor si nos concentramos en algunas en particular aquí.
Algunos de los beneficios clave del análisis de datos incluyen:
- Marketing más preciso: con la ayuda del análisis de datos , puede conocer mejor a su público objetivo. Tiene una apreciación más clara de lo que están buscando y lo que necesitan. Esto le permite dirigirse a ellos de manera más precisa con campañas mejor diseñadas, incluso a través de las redes sociales .
- Mejor toma de decisiones: Siguiendo con nuestro punto anterior, el análisis de datos permite a las empresas mejorar sus habilidades para la toma de decisiones . Equipados con una comprensión más profunda de su base de clientes y su propio desempeño, pueden usar los conocimientos obtenidos a través del análisis de datos para tomar mejores decisiones y hacer que la gestión de proyectos sea más efectiva.
- Mejorar las Operaciones: gracias al análisis de datos , es posible que las empresas optimicen muchos de sus procesos, haciéndolos más eficientes y al mismo tiempo permitiéndoles reducir costos. Por lo tanto, también les ayuda con el análisis financiero , lo que les permite implementar sus recursos de manera más eficiente. Por ejemplo, con respecto a las campañas de marketing dirigidas.
- Mejorar los Servicio al cliente: por último, pero no menos importante, el análisis de datos también puede ayudar a las empresas a mejorar su estándar general de servicio al cliente. En primer lugar, proporciona información detallada sobre lo que quieren los clientes y sus preferencias. En segundo lugar, almacenar datos en una única ubicación central y permitir que todo su equipo de servicio al cliente acceda a ellos puede ayudar a garantizar una mejor consistencia en la calidad del servicio.
Cómo las empresas pueden usar Data Analytics
Hemos hablado sobre cómo los profesionales de datos (científicos e ingenieros de datos) hacen uso del análisis de datos , pero vale la pena detenerse para analizar cómo las empresas hacen un uso práctico y cotidiano de él. Esta es una tarea desafiante porque el volumen de datos involucrados es muy importante. Por lo tanto, es importante pensar detenidamente en las aplicaciones de análisis de datos .
Como hemos señalado, descubrir información genuina sin buenas técnicas de análisis de datos suele ser muy difícil. Aquí hay una mirada paso a paso sobre cómo las empresas usan el análisis de datos y las preguntas clave que deben considerar a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos :
- Estrategia y Planificación: antes de hacer cualquier otra cosa con respecto al análisis de datos , las empresas deben asegurarse de tener un plan a largo plazo y objetivos claros en mente. Deben hacerse preguntas sobre sus requisitos de datos : a saber, por qué quieren recopilar ciertos tipos de datos (para obtener más información sobre las interacciones con los clientes, por ejemplo) y qué esperan lograr.
- Recopilación de datos: una vez que las empresas tienen claro el propósito del análisis de datos , deben determinar qué fuentes de datos utilizarán, en qué puntos de datos se concentrarán y cómo recopilar esos datos. Algunos simplemente usan datos de transacciones y redes sociales, mientras que otros usan fuentes de alta tecnología que incluyen GPS y chips RFID.
- Garantizar que los datos sean relevantes : mencionamos anteriormente que los datos sin procesar nos dicen muy poco a primera vista. Las empresas deben asegurarse de que los datos cuantitativos que recopilan sean relevantes y que sepan cómo interpretarlos. El simple hecho de aspirar grandes cantidades de datos no sirve de nada y puede resultar activamente contraproducente.
- Hacer un uso eficaz de los datos : las empresas que pretendan implementar el análisis de datos deben pensar detenidamente cómo pretenden hacerlo y proporcionar recursos suficientes para tal fin. ¿Qué métricas planeas usar? Algunas empresas emplean analistas de datos internos, lo que les puede dar una ventaja sobre la competencia, pero para las empresas más pequeñas, es poco probable que sea viable emplear a sus propios especialistas en datos.
- Presentación de datos : Anteriormente, mencionamos la importancia de las visualizaciones de datos para presentar los hallazgos y hacerlos más comprensibles. Herramientas como Tableau pueden ayudar a las empresas a visualizar datos en forma de tablas y gráficos. Estos pueden entonces hacer ayudas de presentación de datos . Por ejemplo, en tutoriales en video y seminarios web , así como en infografías llamativas que resultan populares en sitios como LinkedIn .
- Actuar sobre nuevos conocimientos : una cosa es obtener todos estos conocimientos a través del análisis de datos , pero las empresas deben tener un plan de acción para ponerlos en práctica. ¿Cómo podrían ciertos hallazgos ayudar a su empresa a mejorar el servicio que brinda a los clientes? ¿Cómo podría usarlo para llegar a nuevos clientes?
Tecnologías de análisis de datos
Hay una amplia gama de herramientas de análisis de datos que las empresas pueden usar, y se están introduciendo más todo el tiempo. Algunas de las tecnologías de análisis de datos más utilizadas incluyen las siguientes:
- Análisis predictivo: anteriormente definimos brevemente el análisis predictivo , como el uso de datos antiguos para pronosticar resultados futuros. Basado en algoritmos estadísticos y aprendizaje automático (sobre el cual hablaremos más adelante), brinda a las empresas una idea más clara de qué esperar en un futuro relativamente cercano, lo que les permite prepararse y posicionarse en consecuencia.
- Gestión de datos: recopilar datos es una cosa, pero debe saber cómo administrarlos si va a hacer un uso efectivo de ellos. Los procesos y herramientas de análisis son, por lo tanto, indispensables para gestionar el flujo de datos y organizarlo. Pueden ayudar a su empresa a garantizar que tiene datos de alta calidad y que son fáciles de obtener cuando sus equipos los necesitan.
- Almacén de datos : un tipo de sistema de gestión utilizado para facilitar el análisis de datos y otros procesos de inteligencia comercial . Las empresas pueden utilizar los almacenes de datos para centralizar los datos extraídos de varias fuentes, lo que los hace más manejables y fáciles de extraer de ellos. También puede llegar a servir como un registro histórico útil que los analistas de datos pueden usar para hacer comparaciones a largo plazo.
- Aprendizaje automático : un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático implica esencialmente la simulación o aproximación de la inteligencia humana para completar tareas. Como su nombre lo indica, se trata de aplicaciones que pueden analizar datos y aprender de ellos con el tiempo, lo que garantiza que gradualmente se vuelva cada vez más preciso en la predicción de resultados.
¿Por qué es tan importante el análisis de datos?
Si aún se pregunta de qué se trata todo este lío cuando se trata de análisis de datos , tal vez esto lo convenza: solo mire lo que están haciendo algunas de las empresas más grandes del mundo y qué tan en serio lo están tomando. Empresas como Amazon están aprovechando con entusiasmo las oportunidades que brindan los grandes datos para ayudarlos a conocer a sus clientes de adentro hacia afuera.
El análisis de datos se usa ampliamente en Ecommerce tanto en comercio minorista como Mayorista hoy en día y en el sector de la salud y seguros. Las industrias de viajes y hotelería también han adoptado con entusiasmo el análisis de datos, ya que les permite desarrollar una comprensión mucho más detallada de lo que quieren sus clientes y cómo desarrollar producto más rentables y predecir problemas potenciales.
La cruda realidad es esta: si su negocio no está haciendo un buen uso del análisis de datos , entonces hay muchas posibilidades de que su competencia en el corto plazo, ganen más mercado. Esto podría dejarlo en una seria desventaja competitiva. Pero si aprovecha las oportunidades que le ofrece el análisis de datos , su empresa podría ser la que tome la delantera.