AI analytics: Guía sobre cómo transformar métricas y datos en insights e ingresos

Profesionales del marketing, leads de UX, responsables de producto o analistas de datos: todos sienten la misma presión por actuar con rapidez, optimizar de forma más inteligente y demostrar el impacto. El problema es que las herramientas de analítica tradicionales no se diseñaron para la complejidad actual.

La AI analytics o analítica con IA está transformando la forma en que los equipos recogen, analizan y aplican datos sobre las usuarias y los usuarios, lo que les ayuda a responder más rápido a la pregunta más importante: ¿qué debemos hacer a continuación?

Con esta guía descubrirás qué es AI analytics, por qué es importante y cómo permite a los equipos aplicar los insights de forma más rápida, sencilla e inteligente.

Insights más importantes

• La IA aporta contexto emocional al análisis de datos. Mientras que la analítica tradicional solo te muestra qué ocurre, AI analytics te explica también por qué. Esto te permite obtener insights sobre comportamientos de los clientes, como qué les provoca fricción, confusión o satisfacción.

• AI analytics te permite tomar decisiones empresariales en función de comportamientos de los usuarios. Te revela cómo la frustración, los tiempos de carga lentos o los errores en la interfaz de usuario (UI) afectan directamente a las tasas de rebote, la conversión y la fidelización a largo plazo, para que tengas una panorámica completa de todo el proceso, desde la adquisición hasta la retención.

• La automatización inteligente se encarga del trabajo pesado. La IA te proporciona resúmenes de reproducciones de sesiones, alertas de frustración e insights predictivos para que no tengas que pasarte semanas haciendo análisis manuales y puedas tomar medidas específicas en cuestión de minutos.

Qué es AI analytics

La AI analytics o analítica con IA es el proceso de recoger y analizar grandes conjuntos de datos utilizando aprendizaje automático y automatización para conocer fácilmente cómo se comportan las usuarias y los usuarios y qué recorridos siguen, detectar patrones y conseguir los insights más importantes.

La inteligencia artificial escanea los clics, los desplazamientos y las vacilaciones que se registran en tu sitio o aplicación y te revela aquellos aspectos a los que debes prestar atención, como puntos de fricción, frustraciones o comportamientos inesperados que podrían estar minando tus indicadores clave de rendimiento (KPI) sin que te estuvieras dando cuenta.

Lo mejor de todo es que AI analytics te informa del contexto de las métricas.

A diferencia de la analítica tradicional, la analítica con IA no se limita a reportar qué ocurre, sino que también te ayuda a averiguar por qué y qué debes hacer a continuación.

Por ejemplo, el asistente de IA de Contentsquare, Sense, no solo te ayuda a conocer cómo responden tus usuarias y usuarios a las notificaciones móviles, sino también por qué lo hacen. Para ello, detecta patrones de comportamiento, descubre fricciones y, además, te sugiere acciones para mejorar la interacción. Y todo en tiempo real.

Sense utiliza la IA para ayudar a las usuarias y los usuarios a que obtengan insights más inteligentes y a una mayor velocidad a partir de los datos de Contentsquare.

Por qué la analítica tradicional ya no es suficiente

Tienes dashboards repletos de datos, pero sigues teniendo que hacer de detective cada vez que algo sale mal. Tus analistas de datos se pasan horas ejecutando consultas, los científicos de datos crean modelos que tardan semanas en implementarse y las herramientas de inteligencia empresarial ofrecen métricas obsoletas en lugar de insights en tiempo real.

Las soluciones de analítica tradicionales se diseñaron en una época más sencilla: cuando los recorridos de los usuarios eran predecibles y bastaba con insights "suficientemente buenos" para generar resultados.

En cambio, las experiencias actuales son complejas, multidispositivo y dinámicas. Las expectativas de las usuarias y los usuarios son cada vez más altas, pero las herramientas tradicionales no pueden seguirles el ritmo.

Por ejemplo, supongamos que notas una caída en las conversiones móviles:

• La analítica tradicional te revela que la conversión en la página de pago cayó en un 15 %, pero no te dice por qué.

• La analítica con IA te muestra al instante que los usuarios hacen clic con rabia en un campo del formulario de pago que no funciona en los dispositivos iOS. Además, te indica el patrón de error exacto, los segmentos de usuarios afectados y las soluciones recomendadas.

El objetivo no es reemplazar el juicio humano, sino fortalecerlo.

La IA se encarga del trabajo pesado de reconocer patrones y tratar datos para que tu equipo pueda centrarse en la estrategia, la experimentación y la creación de experiencias que realmente encanten a la gente.

5 aplicaciones de AI analytics para transformar tu forma de trabajar

Los equipos que dependen de datos conocen el desafío que supone tener demasiados dashboards y poca claridad.

La analítica con IA permite que los diferentes equipos obtengan los insights que necesitan para que puedan actuar más rápido y tomar mejores decisiones. Cada equipo puede aprovechar estas herramientas y utilizarlas de forma que tengan un impacto directo en sus objetivos.

• Los equipos de marketing digital pueden ir más allá de los clics y las impresiones para medir el impacto real de las campañas en el comportamiento de los usuarios y las conversiones.

• Los equipos de productoy UX pueden priorizar ciertas correcciones en función de señales de frustración reales, no solo basándose en su instinto o en la voz dominante.

• Los equipos de ingresos y crecimiento por fin pueden relacionar las experiencias de los usuarios con resultados empresariales, como la retención, el valor medio de pedido y el valor del tiempo de vida del cliente (TVC).

No se trata solo de mejorar la visualización de datos y la generación de informes, sino de que todo el mundo tenga una visión clara y común del recorrido del cliente para que no tengan que hacer conjeturas, debatir ni duplicar el trabajo.

A continuación, descubrirás varias formas de aplicar la IA para transformar tu forma de trabajar.

1. Detecta los problemas antes de que afecten a los ingresos

La mayoría de las herramientas de analítica te avisan de los problemas cuando ya han afectado a las métricas. En cambio, la analítica con IA se anticipa monitorizando patrones de comportamiento de los usuarios para alertarte sobre posibles problemas cuando aún estés a tiempo de solucionarlos.

Cómo funciona:

La IA monitoriza el comportamiento de los usuarios y te alerta de patrones, como clics con rabia, vacilaciones prolongadas o interacciones repetidas que no terminan en nada.

Por ejemplo, en un caso como el anterior, en vez de descubrir que las conversiones cayeron en la página de pago, recibirías alertas en el momento en que las usuarias y los usuarios comenzaran a mostrar señales de frustración, lo que te daría un margen de días o semanas para solucionarlas antes de que afectasen a los ingresos.

Incluso existen sistemas avanzados, como las alertas de IA y las puntuaciones de frustración de Contentsquare, que tienen en cuenta la estacionalidad o los picos de tráfico para que solo recibas notificaciones sobre cambios realmente importantes.

Impacto real: Los equipos que usan alertas generadas con IA detectan y solucionan 4,5 veces más problemas antes de que se agraven, lo que genera una mayor interacción, recorridos más fluidos y tasas de conversión más altas.

2. Convierte el feedback de tus clientes en medidas claras

Los clientes suelen contestar a las encuestas con respuestas vagas, como "El sitio es confuso" o "El pago no funciona". La analítica de datos con IA conecta estas quejas con acciones específicas de los usuarios para que sepas exactamente qué debes optimizar.

Cómo funciona:

Las herramientas que utilizan IA generativa te escriben automáticamente preguntas para encuestas en función de los objetivos que les hayas indicado, categorizan las respuestas por sentimiento y conectan el feedback negativo con recorridos de usuario concretos.

Por ejemplo, el generador de encuestas con IA de Contentsquare crea preguntas específicas en segundos, mientras que el análisis de sentimiento categoriza automáticamente las respuestas. Además, los resúmenes de las encuestas vinculan el feedback con reproducciones de sesiones para que puedas revisar dónde y por qué se quedaron atascadas las personas encuestadas.

El análisis de sentimiento utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje profundo para etiquetar automáticamente las respuestas como positivas, neutras o negativas.

3. Permite que todo el mundo pueda obtener insights

Para sacar insights valiosos, no debería ser necesario analizar dashboards en profundidad ni depender del equipo de ciencia de datos. La analítica con IA permite que toda la organización pueda obtenerlos rápidamente para tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos.

Cómo funciona:

Cualquier persona de tu equipo puede hacerle preguntas a la IA utilizando un lenguaje natural y esta le ofrecerá respuestas inmediatas y útiles.

Por ejemplo, pueden chatear con Contentsquare Sense y hacerle preguntas, como "¿Por qué abandonan los usuarios nuestra página de pago?". Sense le responderá claramente dónde, cuándo y por qué abandonan, con ejemplos de sesiones reales. Y todo ello sin necesitar conocimientos de SQL ni formación en ciencia de datos.

Impacto real: El verdadero poder de la analítica con IA surge cuando se le plantean preguntas predictivas, como "¿Qué comportamientos auguran pérdida de clientes?" o "¿Qué patrones en el recorrido del cliente predicen un mayor valor del tiempo de vida del cliente?". La IA no solo te muestra datos, sino que también te indica qué acciones realmente influirán en tus métricas.

La analítica con IA de Contentsquare traduce el lenguaje natural en los eventos y los análisis adecuados para responder a tu pregunta.

4. Predice qué usuarios tienen probabilidades de abandonar

En vez de esperar a que tus usuarias o usuarios cancelen o abandonen tu producto, puedes tomar medidas para evitarlo gracias AI analytics. La IA predice la futura pérdida de clientes identificando anticipadamente posibles indicios en su comportamiento.

Cómo funciona:

Los modelos de aprendizaje automático buscan señales de alerta tempranas, como errores repetidos, picos de frustración o una caída repentina de la interacción. Luego, hacen pronósticos sobre qué usuarios tienes más probabilidades de perder basándose en datos históricos.

Con Data Connect de Contentsquare, puedes enviar automáticamente estos conjuntos de datos de la analítica predictiva directamente a tu almacén de datos y enriquecer los modelos de IA que utilices para predecir la pérdida de clientes con el contexto emocional que la analítica tradicional pasa por alto.

Consejo avanzado: Consulta nuestra guía sobre predicción y prevención de pérdida de clientes para averiguar cómo los insights sobre el comportamiento ayudan a los equipos a detectar a tiempo usuarios que corren el riesgo de perder y les dan un motivo para quedarse.

5. Averigua qué acciones promueven la fidelización y el valor del tiempo de vida del cliente

AI analytics no solo detecta problemas, sino que también te informa de qué funciona para que puedas replicarlo con vistas a generar valor a largo plazo.

Cómo funciona:

Analizando a tus usuarias y usuarios más fiales, la IA identifica patrones que tienen correlación con la retención, como páginas, flujos y microinteracciones que funcionan de maravilla.

Con funcionalidades avanzadas, como la combinación de Journey Analysis con IA y User Lifecycle Extension , ambas de Contentsquare, puedes averiguar cómo evolucionan estos comportamientos a lo largo de varias sesiones y en distintos dispositivos. Esta forma de usar modelos predictivos y predicciones no solo te permite hacer un seguimiento de la fidelización, sino también averiguar cómo promoverla.

Chatea con Sense para descubrir rápidamente cómo las personas navegan por tu sitio y cómo los diferentes recorridos afectan a tus resultados.

Siguiente paso: Utiliza AI analytics en tu organización

La analítica con IA es la herramienta que tu equipo no sabía que necesitara hasta que empiece a utilizarla. Les ayuda a actuar más rápido, descubrir lo realmente importante y ganar claridad, sin tener que esperar al siguiente informe o post mortem.

¿Quieres saber cómo integrarla en tus flujos de trabajo?

No te pierdas los siguientes capítulos para averiguar cómo los insights generados con IA ayudan a tomar decisiones basadas en datos en toda la empresa.

• IA aplicada a la experiencia del usuario: Averigua cómo los equipos de UX y optimización de la tasa de conversión (CRO) pueden reducir la frustración y aumentar las conversiones utilizando la IA.

• IA aplicada al marketing: Descubre cómo los profesionales del marketing pueden analizar la calidad del tráfico, segmentar audiencias y mejorar campañas con IA.

• IA para equipos: Averigua cómo los equipos de producto, diseño y analítica pueden colaborar eficazmente compartiendo una fuente única de la verdad.

• Herramientas de analítica con IA: Descubre herramientas y plataformas que te ayudan a analizar recorridos, detectar abandonos y obtener recomendaciones inteligentes para mejorar la interacción.

Preguntas frecuentes sobre AI analytics