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Técnicas Avanzadas de Análisis

Técnicas Avanzadas de Análisis

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Esta secuencia de valores que se observan por un período de tiempo determinado y se ordenan cronológicamente sirven para, entre muchas otras cosas, estimar valores futuros de una variable específica en función de su comportamiento histórico.

Este tipo de técnica es ampliamente utilizada, como modelo matemático de predicción, por equipos de Marketing y Ventas para prever tendencias, aprovechar oportunidades de todo tipo y ajustar estrategias de, por ejemplo:.

Evidentemente, los valores que resultan del análisis de series temporales no son totalmente exactos, pero siguiendo una regularidad en la serie y, las fórmulas correctas, es posible modelar y, con ello, prever los resultados.

Este modelo es muy interesante para el manejo de un blog, por ejemplo. Al definir las metas de crecimiento de ese canal en los próximos meses, hay que tomar por referencia su comportamiento en los anteriores. En meses de alta temporada muchos profesionales suelen salir de vacaciones, por lo tanto el volumen de accesos en tu blog puede ser menor.

Esa variable y otras deben tenerse en cuenta para que el análisis no se contamine. Ahora bien, es importante aclarar que, si bien recolectar información es parte fundamental del proceso de las técnicas de análisis de datos, el qué hacer con esto es el otro pilar. Si quieres saber más, ¡sigue leyendo!

Una vez que tengas todos los datos ordenados y limpios — parte de las habilidades que favorecen al buen análisis de datos — lo más crítico es que entiendas qué significan y que tipo de información tienes tras todos los números y comportamientos.

Saber interpretar los datos es uno de los retos más cruciales a los que se enfrentan los equipos de Marketing en la búsqueda de tomar decisiones precisas y relevantes, permitiendo que cada miembro pueda alcanzar más autonomía. Un profesional de Marketing debe recolectar los datos de todas las herramientas que utilice , registrarlos bien en forma de documentos y combinar las variables que muestren el nivel de interpretación, lo que es la antesala a la toma de decisiones o, al menos, una lluvia de ideas de acciones a realizar.

Por ejemplo, en el caso del análisis de desempeño de un blog, herramientas como Google Analytics y SEMRush, son las preferidas por los marketeros. Te contamos por qué. Esta herramienta de Google permite que cualquier equipo o persona, pueda analizar la receptividad de su audiencia ante los materiales que le ofrece y, por supuesto, la efectividad en cuanto a las técnicas de atracción.

Además de todo esto, lo hace mediante una interfaz intuitiva y muy práctica. Sin importar tu nivel de conocimiento sobre ella, podrás dominarla en poco tiempo.

Es una herramienta popularmente utilizada para monitorear palabras clave, procesar análisis de datos para SEO y SEM, además de proveer la optimización general para las estrategias de Marketing de Contenidos.

Con estas herramientas podrás conseguir una observación mucho más profunda del entorno de tu empresa y, entregar mejores análisis y predicciones para generar los resultados que espera tu equipo.

Recopilar datos solo tiene sentido si existe un equipo entrenado y capaz de analizarlos a través de procesos y herramientas para generar oportunidades de negocio y ganar autoridad en el giro.

En muchas empresas existen años de datos que se van acumulando sin ningún propósito, por ejemplo, el histórico de ventas o los análisis de pérdidas y beneficios. Proponer una nueva cultura organizacional donde las decisiones se basen en los datos, es el mejor primer paso para alejarse de este error.

Sin objetivos y metas claras, es imposible entender qué datos servirán. Ninguna herramienta, software o equipo de Marketing puede elevar a una empresa que no sabe lo que quiere. Muchos gerentes y dueños se asustan con los costos de plataformas de gestión y análisis de datos.

Es fundamental entender que, hacer esfuerzos en capacitar al equipo, comprar softwares , instalar dispositivos y tener seguridad digital, son obligaciones para los que desean sobresalir. Integrar los diferentes procesos de la empresa para generar una fluidez de los datos y las tareas es un paso que muchos no dan.

La unificación de la información es una forma para que cada departamento pueda generar mayores beneficios a los requerimientos del mercado. Para esto, se pueden adoptar arquitecturas basadas en la nube, inteligencia de negocios y centros de datos. Con todo lo que hemos explicado en este material, ya tienes material suficiente para entender cómo las técnicas de análisis de datos son utilizadas en la actualidad.

Para culminar, te queremos dar unas recomendaciones finales con algunas preguntas que debes hacerte en cada etapa. Cuando estés analizando datos, procura que la muestra te pueda dar una visión genuina de la realidad.

Un plan flojo puede conducir a un desastre. Si es necesario contrata personal capacitado para darte información veraz.

El Big Data es una maravilla, pero no debes olvidar tu instinto y sentido común. Usar información obtenida por las técnicas antes mencionadas es sumamente recomendable, pero usar tu lógica y experiencia también es necesaria para empezar a accionar.

Queremos regalarte algo antes de que te vayas. En esta oportunidad es nuestro ebook Métricas y Metas de Marketing y Ventas , es un material muy importante para aquellos que desean acompañar estos departamentos hacia un mismo objetivo.

Descubre 5 técnicas de análisis de datos para aumentar la precisión de tus informes de resultados. Jesús Cárdenas. Hoy en día, los equipos de Marketing Digital cuentan con muchas tecnologías para realizar sus tareas, sobre todo aquellas que forman parte de la transformación digital, por ejemplo: Big Data : son un compendio de técnicas y procesos para análisis de grandes cantidades de información en la red, para determinar aspectos como el comportamiento de los compradores y sus hábitos en Internet.

Inteligencia Artificial : es una tecnología que se permite "aprender" mientras funciona. Es utilizada para elaborar predicciones, en base a patrones, identificar contextos y mejorar la toma de decisiones.

Dashboards : son interfaces que aportan información clave, en forma de gráficas, para analizar el progreso y rendimiento de una estrategia.

Aptitudes necesarias para el análisis de datos No seremos muy extensos en esta parte, solo hablaremos de las competencias que consideramos son las más importantes y por qué.

Orden Parte del proceso de análisis requiere de ordenamiento de todos los datos en limpio para determinar patrones e insights. Conocimientos estadísticos Gran parte del trabajo de un analista de datos es determinar, a través de modelos matemáticos y estadísticos, desviaciones estándar, regresiones, media aritmética y otras fórmulas para la toma de decisiones.

Pensamiento crítico Analizar objetivamente las preguntas, hipótesis y los resultados que se obtienen es una habilidad imprescindible en el medio. Resolución de problemas Identificar oportunidades, encontrar problemas e idear soluciones también es tarea del que analice datos. Las mejores técnicas para el análisis de datos El análisis de datos ha mejorado gracias a las fuentes que proporcionan esta información, donde el enfoque creativo de los equipos es valor fundamental para aprovechar y desarrollar nuevas ideas para utilizar la data.

Ahora bien, esto va acompañado de ciertas técnicas que facilitan mucho el proceso, dentro de las más importantes están: 1. Modelo de Mezcla de Marketing MMM Es una técnica de análisis de datos avanzada que involucra al Big Data para medir la efectividad de difusión a través de un canal específico.

Alcance, costo y calidad RCQ El Reach, Cost and Quality es una forma de usar datos y juicios estructurados, reduciendo los canales hasta sus componentes, por ejemplo: la calidad del engagement , cantidad de clientes objetivos alcanzados, y el costo para cada punto de contacto o conversión.

Modelos predictivos Esta es una representación de la realidad para encontrar la relación entre algunas variables. Modelo de atribución Para la ejecución del Marketing Digital, la atribución forma parte de los métodos de acercamiento más novedosos. La analogía que se hace más clara para comprender este análisis es con el fútbol.

En el ámbito del Marketing pasa lo mismo. Análisis de series temporales Esta secuencia de valores que se observan por un período de tiempo determinado y se ordenan cronológicamente sirven para, entre muchas otras cosas, estimar valores futuros de una variable específica en función de su comportamiento histórico.

Este tipo de técnica es ampliamente utilizada, como modelo matemático de predicción, por equipos de Marketing y Ventas para prever tendencias, aprovechar oportunidades de todo tipo y ajustar estrategias de, por ejemplo: cantidad de visitas en un blog; conversiones; suscripciones; cifras de ventas; descargas de materiales ricos, entre otros.

No solo se trata de adoptar tecnología, sino de integrarla en todos los aspectos del negocio. Y para ello, la analítica del dato y la IA, son dos herramientas super potentes y totalmente necesarias, para conseguir este objetivo. Para las empresas que están considerando este camino, ¿cómo pueden empezar a adoptar técnicas y tecnologías para transformarse en «empresas inteligentes»?

El primer paso es realizar una autoevaluación para entender dónde se encuentra actualmente la empresa en términos de digitalización y análisis de datos. A partir de ahí, es muy importante, definir la estrategia, para así poder establecer objetivos claros y una hoja de ruta.

Hay que evitar empezar a hacer la casa por el tejado, comprar tecnología sin saber para qué. Otra recomendación es comenzar siempre con pequeños proyectos piloto para entender la tecnología y lo más importante, medir el impacto que tiene cada pequeño proyecto en el negocio.

No sirven de nada los grandes proyectos de implantación, si no medimos y comparamos y aquí volvemos de nuevo a la importancia de que los procesos de analítica del datos sean parte del ADN de las empresas.

Por último, la formación y capacitación del personal es crucial, ya que ellos serán los encargados de implementar y aprovechar estas tecnologías y no sería la primera empresa que tras comprar el Ferrari a nivel tecnológico, no lo utiliza porque no tiene quién lo pueda conducir en la empresa.

Algunos de los riesgos incluyen la dependencia excesiva en sistemas automatizados sin comprensión humana, posibles sesgos en los algoritmos de IA, preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos, y la necesidad de una inversión significativa en infraestructura y talento.

Es esencial que las empresas aborden estos desafíos con una planificación y gestión adecuada, alineada con los objetivos comerciales y que haya una revisión constante para adaptarse a las cambiantes necesidades del negocio, así como a las regulaciones en la materia.

Pero sobre todo, un riesgo del que no se habla tanto, pero que personalmente considero el mayor desafío a nivel empresarial, es la propia resistencia al cambio, tanto a nivel organizativo como individual. Es crucial contar con el compromiso de la alta dirección y asegurarse de que todos comprendan los beneficios a largo plazo de esta transformación.

En conclusión, las empresas deben invertir en soluciones tecnológicas robustas, alineadas con la estrategia de negocio, seguras y que garanticen el cumplimiento de las regulaciones.

A medida que avanzamos, ¿qué tendencias emergentes en análisis de datos e IA deberían tener en cuenta las empresas? Estamos viendo un auge en la adopción de tecnologías de la nube, lo que permite a las empresas escalar sus esfuerzos de análisis e IA sin grandes inversiones iniciales.

Además, el aprendizaje automático federado, que permite entrenar modelos de IA en dispositivos sin centralizar los datos, está ganando tracción. Otras tendencias incluyen el uso de IA en la cadena de suministro, la ética de la IA y la creación de sistemas de IA más transparentes y explicables.

Finalmente, para las empresas que apenas comienzan en este viaje, ¿cuáles serían sus tres principales recomendaciones? Primero, y como he comentado anteriormente, que comiencen con una estrategia claro y definida, que no adopten tecnología por el simple hecho de hacerlo y porque lo esté haciendo la competencia.

Segundo, que inviertan en formación para su equipo o bien que contraten a empresas o expertos reales, ya que el talento adecuado es esencial para aprovechar al máximo estas herramientas. Y tercero, que no dejen de tener en cuenta aspectos regulatorios, éticos y de transparencia; es vital construir sistemas que sean justos, transparentes y que tengan en cuenta la privacidad de los datos desde el principio.

Estamos ansiosos por ver cómo evoluciona el papel del análisis avanzado de datos e IA en el mundo empresarial. Te agradecemos que nos autorices a conectarte con , una de las empresas asociadas que apoyan a aslan en la divulgación de nuevas tecnologías en España.

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Author: Kijin

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