Análisis de datos: una guía para profesionales del marketing

El análisis de datos te permite descubrir exactamente dónde, cuándo y por qué las personas interactúan con tu marca, para que puedas optimizar tus campañas de marketing y mejorar la experiencia de usuario (UX).

Pero seguramente te preguntes cómo puedes interpretar los miles de datos que recibes de montones de fuentes para que te ayude a elaborar o mejorar tu plan de marketing, ¿verdad?

Pues no necesitas tener conocimientos avanzados sobre modelos estadísticos. Unas nociones básicas sobre análisis de datos te bastarán para conocer a tus clientes y responder a sus necesidades.

En esta guía primero encontrarás una explicación sobre qué es el análisis de datos y para qué sirve en marketing. Luego, descubrirás cómo el análisis de datos te ayuda a desarrollar empatía por tus clientes objetivo y qué cuatro habilidades necesitan tener los responsables de marketing para hacer análisis de datos y, en última instancia, lograr la satisfacción del cliente.

Qué es el análisis de datos y para qué sirve en marketing

El marketing consiste básicamente en averiguar qué quieren y qué necesitan los clientes y, luego, crear campañas y experiencias que lo aborden.

¿Y cuál es la mejor manera de descubrir qué quieren y necesitan los prospectos? Pues recogiendo y analizando datos.

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, interpretar y modelar datos sin procesar para convertirlos en insights útiles.

Y son muchísimos los datos sin procesar que se pueden recoger e interpretar. Por ejemplo:

• Datos demográficos sobre los clientes, como edad, ingresos y ubicación geográfica.

• Datos de voz del cliente, que te ofrecen feedback directo a partir de herramientas como encuestas, entrevistas y pruebas de usuario.

• Datos de analítica de la experiencia, que te muestran el comportamiento de las usuarias y los usuarios en tu sitio o aplicación a través de elementos como mapas de calor, mapeo del recorrido del cliente y reproducciones de sesiones (grabaciones de las sesiones de los usuarios mientras hacen clic, pasan el cursor y se mueven por tu sitio).

• Datos de analítica de producto, que te muestran cómo se comportan las usuarias y los usuarios en todos tus sitios, aplicaciones y puntos de contacto con la marca a lo largo de recorridos multisesión, así como análisis del valor de vida del cliente.

• Datos de analítica web, como duración media de la sesión, tasa de rebote y número total de sesiones.

• Datos de analítica de cliente, como la interacción con el blog, las métricas de marketing por correo electrónico y el historial de compras.

Algunos datos clave de analítica web sobre el comportamiento de los usuarios en tu sitio que deberías plantearte monitorizar.

Analizando esta información con métodos como el análisis predictivo, conocerás mejor a tus prospectos y clientes y cómo puedes atenderles mejor.

3 maneras en que el análisis de datos te ayuda a empatizar con tus clientes objetivo

Cuando escuchas hablar de "análisis de datos", es más probable que pienses en datos objetivos y concretos que en sentimientos. Sin embargo, si analizas los datos de forma eficaz, podrás conocer las emociones y las motivaciones de tus clientes de una manera completamente nueva.

Te ayuda a empatizar con tus clientes, a ponerte en su piel, para que puedas crear una experiencia centrada en los usuarios que resuelva sus problemas y atraiga a nuevos compradores a tu producto y marca.

1. Identifica el recorrido del comprador

El recorrido que siguen tus clientes hasta que llegan a tu producto (o el que recorren dentro de él) puede ser corto y sencillo, pero también largo y gratificante. Mapear la ruta que siguen hasta que compran, con todos los puntos en los que interactúan con tu empresa, te ayudará a averiguar qué les decepciona y qué les encanta.

El análisis de datos proporciona una base sólida para crear un mapa del recorrido del cliente, que es una representación visual de cómo los clientes interactúan con tu marca. Consiste en analizar información de diversas fuentes, como analítica de producto (para averiguar cómo llegan los usuarios a tu sitio o aplicación y cómo regresan) o encuestas on-site (para descubrir cómo se sienten una vez que están allí).

Con un mapa del recorrido del cliente, obtienes una visión integral de cómo los prospectos perciben tu empresa, lo que te permite averiguar cómo comercializar tu producto o servicio en cada etapa.

Meghana Bowen creó un mapa del recorrido del cliente de Spotify en el que especifica las emociones de los usuarios en cada punto de contacto.

Consejo avanzado: Journey Analysis de Contentsquare representa automáticamente los recorridos de los clientes con visualizaciones de datos claras e intuitivas. Agrega datos de todas las experiencias de tus clientes y los convierte en un gráfico codificado por colores, que muestra cómo navegan por tu sitio, página por página, y dónde tienden a abandonarlo. Te permitirá identificar de un vistazo qué páginas necesitas optimizar y cuáles están contribuyendo a las conversiones.

Lo mejor de todo es que se integra con las demás herramientas de analítica de la experiencia de Contentsquare. Identifica una página donde los usuarios abandonan el embudo de ventas y haz clic para consultar datos sobre los clics con rabia y revisar las reproducciones de sesiones pertinentes.

Journey Analysis de Contentsquare representa de forma tan clara los datos del recorrido de los compradores que todo el equipo puede comprenderlos.

2. Crea una comunicación y unos contenidos claros y convincentes

La comunicación es fundamental en el marketing, y es crucial acertar con ella. El análisis de datos permite desarrollar una comunicación de marca personalizada, que constituye la base para crear anuncios y publicaciones en redes sociales que sean eficaces.

El contenido también se basa en datos. La optimización para motores de búsqueda (SEO) y los blogs son estrategias populares de inbound marketing que generan leads directamente para tu empresa. Pero, para conseguir resultados con el marketing de contenidos, necesitas analizar los datos para descubrir (y luego responder) las preguntas más importantes de los usuarios.

Por ejemplo, las encuestas te permiten preguntar a tu audiencia objetivo sobre qué necesitan más información, lo que evita que tengas que adivinarlo y te brinda una gran cantidad de datos cuantitativos (a partir de las respuestas a la escala de puntuación) y datos cualitativos (a partir de las respuestas a preguntas de texto abierto).

Con Contentsquare te resultará muy fácil hacer preguntas a tus usuarias y usuarios para conocerles mejor, ya sea utilizando una de las más de 40 plantillas de encuestas que te ofrece o pidiéndole a la IA que te genere preguntas automáticamente.

3. Mejora la experiencia de usuario (UX) de tu sitio web

El objetivo del marketing es atraer leads a un producto o marca. Una de las formas de conseguirlo es ofreciendo una experiencia de usuario agradable. Recogiendo y analizando datos sobre cómo interactúan las usuarias y los usuarios con tu sitio y qué opinan de él, descubrirás maneras de satisfacer mejor sus necesidades.

Por ejemplo, podrías usar Heatmaps de Contentsquare para visualizar hasta dónde se desplazan verticalmente por una página y con qué áreas interactúan más. También podrías añadir un botón de feedback a una página de destino para preguntarles qué les pareció su experiencia.

Luego, analizarías esos datos para identificar tendencias y patrones. Podrías descubrir que no les queda clara la tabla de precios o que desean más información sobre tus políticas ambientales, lo que te brindará los insights que necesitas para saber qué cambios debes hacer y ofrecerles exactamente lo que necesitan.

Los mapas de calor por zonas de Contentsquare te ayudan a visualizar métricas relacionadas con la UX, como la tasa de clics en cada "zona" de una página.

🚂 Cómo el operador ferroviario Thalys mejoró la UX aplicando una estrategia basada en datos

Thalys fue un operador de servicios ferroviarios internacionales líder en Europa central. Utilizaron la analítica de datos para conocer la experiencia de sus clientes y aumentar su tasa de conversión en un 500 %.

Este es el proceso que siguió Thalys:

1. Utilizaron Contentsquare para configurar mapas de calor por zonas y revisar reproducciones de sesiones, que son grabaciones de las sesiones de los usuarios que muestran cada movimiento que hacen con el ratón mientras navegan por tu sitio.

2. Analizaron conjuntos de datos e identificaron obstáculos de conversión. Por ejemplo, revisando reproducciones de sesiones se dieron cuenta de que algunos clientes se confundían en el checkout. Los usuarios creían que el icono de "métodos de pago" era clicable y que debían seleccionar uno, cuando en realidad solo mostraba una imagen con las diferentes opciones de pago. Los clientes hacían clic repetidamente en él y se frustraban. Algunos incluso abandonaban el proceso de pago por completo.

3. Plantearon una hipótesis sobre qué se podría mejorar e hicieron pruebas A/B con usuarios reales antes de implementar cambios importantes. Su teoría era que, si eliminaban el confuso icono de pago, podrían reducir el abandono del carrito. Hicieron pruebas A/B para comprobarlo y resultó que estaban en lo cierto, así que eliminaron la imagen y las conversiones aumentaron.

Gracias a un sólido proceso de análisis de datos y una mentalidad centrada en los usuarios, la empresa empatizó con sus usuarios y tomó medidas para mejorar su experiencia.

Thalys analizó reproducciones de sesiones de Contentsquare para optimizar el flujo de conversión en su sitio.

4 habilidades que todo profesional del marketing necesita para hacer análisis de datos

El análisis de datos puede parecer un incordio, pero te aseguramos que no lo es. Con tan solo cuatro habilidades básicas, cualquier profesional del marketing puede procesar datos numéricos y obtener insights a partir de información textual.

1. Pensamiento crítico

El pensamiento crítico es clave para el análisis de datos. Te permite identificar la mejor manera de recoger y organizar insights, para que obtengas datos precisos y útiles sobre tus clientes objetivo.

También te ayuda a evaluar qué información es importante —y cuál no— para que puedas sacar conclusiones de tus hallazgos. Por ejemplo, ¿te conviene eliminar esos valores atípicos (anomalías estadísticas) del conjunto de datos, o en realidad son indicios de un problema al que deberías prestar atención?

En marketing, ya aplicas el pensamiento crítico en casos como estos:

• Cuando evalúas si los indicadores clave de rendimiento (KPI) están progresando hacia los objetivos de tu campaña.

• Cuando analizas las métricas de las redes sociales para detectar problemas con tus anuncios de pago.

💡 Consejo avanzado: Aplica el pensamiento crítico para evitar introducir sesgos en tu análisis.

Con cada decisión que tomes durante el proceso de análisis de datos, corres el riesgo de distorsionar tus resultados. Y no puedes permitirte el lujo de basar tus decisiones de marketing en insights inexactos.

Estos son dos sesgos comunes que debes evitar:

1. El sesgo de selección, que se produce cuando la muestra utilizada no es aleatoria. Por ejemplo, si envías encuestas de Net Promoter Score® por correo electrónico, quienes tienen más probabilidades de abrirlos serán tus clientes fieles, lo que podría distorsionar los resultados a tu favor.

2. El sesgo de confirmación, que ocurre cuando solo prestas atención a información que confirma lo que ya crees. Por ejemplo, si sospechas que tus leads no generan conversiones debido a problemas con las llamadas a la acción (CTA), puede que inconscientemente te fijes en datos de comportamiento que apoyen esa teoría, pero ignores otras señales de alerta.

Analiza tus datos con detenimiento para obtener resultados precisos y equilibrados. Piensa en qué creencias tienes, mantén una mente abierta cuando hagas el análisis y cuestiona la validez de los datos en cada paso.

2. Competencia tecnológica básica

Las herramientas de analítica actuales hacen que recoger e interpretar información sobre los usuarios sea más fácil que nunca, pero se siguen necesitando algunas habilidades técnicas y disposición para experimentar y aprender. Si tienes habilidades técnicas, elegirás las mejores herramientas, porque sabrás qué hacen sus funciones y cómo se integran con las otras plataformas de tecnología de marketing que utilices, como las de gestión de redes sociales o gestión de relaciones con clientes (CRM).

Nota: Muchas aplicaciones de datos ofrecen una demostración gratuita o un recorrido interactivo por el producto, lo que te permitirá comprobar cómo es la interfaz de usuario (UI) y determinar si es fácil navegar por ella. También puedes consultar el centro de ayuda para confirmar si ofrecen artículos, videotutoriales o consejos sobre la herramienta, lo que te ayudará mucho para aprender a usarla.

3. Visualización e informes

Los datos sin procesar, como cientos de filas de números (cuantitativos) o una hoja de cálculo llena de texto (cualitativo), no suelen ser precisamente intuitivos. Presentar estos datos en un formato visual y fácil de leer te ayudará a ti —y a los demás— a interpretarlos.

Las herramientas tecnológicas se encargan del trabajo pesado, pero tú debes decidir el formato ideal para cada tipo de datos. Una visualización adecuada no solo es más atractiva, sino también más eficaz para tomar decisiones.

Estas son algunas visualizaciones de datos que te pueden ayudar:

• Gráficos circulares para resaltar partes de un todo y hacer comparaciones relativas (como desgloses de datos demográficos)

• Gráficos de barras para hacer comparaciones entre grupos a lo largo del tiempo (como el gasto medio por tipo de cliente por trimestre)

• Gráficos de líneas para mostrar cambios a lo largo del tiempo (como el coste por lead al año o el tiempo medio en la página durante una campaña)

💡 Consejo avanzado: Si Contentsquare es la plataforma de analítica que utilizas, puedes crear un número ilimitado de dashboards para obtener visualizaciones en tiempo real de datos específicos en cualquier área de tu sitio.

Por ejemplo, como profesional del marketing, podrías crear un dashboard específico para la página de destino de tu campaña actual, donde podrías consultar los detalles de su rendimiento, presentados con visualizaciones de datos claras.

4. Comunicación

Es habitual que se generen silos de datos, pero eso no significa que debas permitirlo. Con una buena comunicación, podrás presentar y contextualizar tus datos a otras personas de marketing, ventas o servicio al cliente, lo que fomentará debates y decisiones empresariales centrados en los usuarios.

Tu competencia tecnológica también te ayudará en este punto. Si sabes cómo integrar herramientas, podrás automatizar la comunicación. Por ejemplo, Contentsquare se integra con la plataforma de mensajería Slack, lo que te permite recibir los resultados directamente en un canal específico que fomente el debate entre los equipos.

Obtén insights valiosos de voz del cliente y envíalos directamente desde tu sitio web a un canal de Slack, gracias a la integración de Contentsquare con la plataforma de mensajería.

Obtén insights detallados para tomar decisiones de marketing centradas en los usuarios

En marketing digital, todo el mundo habla de datos. Y con razón. Gracias al análisis de datos, junto con algunas habilidades básicas de pensamiento crítico y comunicación, conocerás y valorarás más el recorrido del comprador.

Estos insights te permiten optimizar tu comunicación y eliminar fricciones en la UX para crear experiencias satisfactorias y atraer más clientes a tu sitio.

Preguntas frecuentes sobre análisis de datos