La importancia del uso de datos para la toma de decisiones está cada día más presente en las empresas que conquistan los mejores resultados de su mercado.
El uso inteligente de las inversiones en Marketing es el gran atractivo para los profesionales que utilizan la información procesada en el universo digital para dirigir sus acciones.
Medir el trabajo y el comportamiento del consumidor con cada vez más precisión aleja el uso de la adivinación en el día a día de los analistas de datos.
Esto hace que la estrategia de Web Analytics o analítica web sea esencial para una empresa que quiere alcanzar crecimientos considerables.
¡Descubre cómo en este post!
¿Qué es Web Analytics o Analítica web?
Cada día una cantidad enorme de datos es generada por los consumidores y sus acciones.
Tener un análisis bien hecho ayuda a comprender el comportamiento de tu audiencia y tomar acciones más concretas y certeras.
¡La analítica web se trata exactamente de eso!
Estructurar y recopilar datos del universo digital, ya sea en tu sitio, en tu plataforma o por herramientas externas de Big Data, para analizar y tomar decisiones con más seguridad y menos riesgo.
El objetivo es optimizar tu negocio basado en resultados anteriores.
Mejorar tu producto y mejorar a tu equipo pueden ser consecuencias si se adopta esta estrategia.
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La relevancia de la analítica web para tu estrategia
Web Analytics ayuda a los profesionales de Marketing a tomar mejores decisiones de Marketing.
Analiza datos del pasado y ayuda a crear una orientación predictiva para las acciones implementadas por el equipo de Marketing.
Todo el mundo que trabaja en el área se preocupa de poner el dinero donde realmente funciona, ¿verdad?
Desafortunadamente la estimación es que 200 mil millones de dólares al año podrían ser usados de una mejor manera en el Marketing.
Direccionar tus inversiones a través del análisis de datos ayudará a la ejecución de una estrategia aún más inteligente.
Muchas informaciones están esperando para ser analizadas.
El tamaño del mundo digital se dobla cada dos años y esto resulta en datos cada vez mejores sobre el comportamiento de los consumidores.
Cuanto más entiendes a tus clientes, mejor va a ser tu producto y venta.
El análisis de datos también puede ser responsable de los resultados de tus equipos.
De acuerdo con un estudio de Harvard sobre Big Data, las empresas que adoptan estrategias de analítica web consiguen ser un 5% más productivas y un 6% más previsibles cuando toman decisiones basadas en datos.
Pero sólo unirse a Web Analytics no es sinónimo de éxito. Debes aprender a usufructuar de él de la mejor manera posible.
Entender cuáles son las preguntas correctas que debes hacer para obtener los datos es el gran secreto de tu análisis.
¿Ya probaste tu conocimiento en Google Analytics? Con este quiz podrás ver cuánto ya sabes sobre la herramienta.
Análisis descriptivo para Web Analytics
Hay dos grupos principales de preguntas que debes utilizar.
El primero se enfoca en el análisis descriptivo y tiene como foco las preguntas basadas en “qué” y “cuál" para resultar en resúmenes simples sobre la información obtenida.
El objetivo es visualizar el significado de las informaciones en el presente para, así, encaminar estas informaciones para los análisis predictivos y prescriptivos y relacionarlas con futuras acciones.
¿Qué tal volver a la época de colegio para entender un poco más sobre esos análisis?
Cuando recibías tu boletín, tu nota era un ejemplo de dato descriptivo:
"¿Qué sucedió?"
Esta pregunta se hace para entender exactamente cuáles fueron los resultados de tus pruebas y trabajos.
Normalmente se da en porcentaje y nos entrega lo que llamamos informe estándar.
A partir de esto, puedes realizar otras preguntas y entender aún más sobre la información que se ha dado.
"¿Cuál fue mi nota en cada etapa?"
La respuesta a esto es lo que resulta en un informe ad hoc.
Son cuestionamientos hechos a partir de otros resultados ya analizados. No son informes periódicos y se realizan bajo demanda.
"¿Qué materia es la mayor responsable de mi nota baja?"
Sabiendo tu nota en cada materia, puedes entender dónde debes enfocarte para mejorar tus resultados.
Es la hora en la que empezamos a detallar aún más nuestro informe. Esta parte se denomina Drill Down.
"¿Qué acciones debo tomar para mejorar mi nota?"
Con todas las preguntas anteriores respondidas, es la hora de empezar a pensar en las acciones.
Es el momento en el que creamos las primeras alertas y ya empezamos a llevar las informaciones para los análisis predictivos y prescriptivos.
Análisis Predictivo y Prescriptivo en la Analítica web
Después de conocer más sobre los datos que recibiste, llegó la hora de entender más sobre el funcionamiento, cuáles son tus estadísticas principales y cuáles son tus estándares.
Con estos análisis realizados, lograrás "prever" el futuro y conocer las consecuencias de cada acción.
Volviendo a tu boletín escolar, es interesante que reconozcas los estándares de tu nota.
"¿Por qué está sucediendo?"
Si has visto que tu nota de Matemáticas es lo que necesitas mejorar, tienes que entender más sobre ello.
En las primeras preguntas analizaste tu boletín como un todo y conseguiste detallar las informaciones.
Ahora es el momento de analizar cada uno de estos detalles.
Al reunir otros datos que tienes, es posible ver que en matemáticas siempre has tenido una nota inferior a las otras. Por lo tanto, este resultado es un estándar en tu vida escolar.
Para aumentar tu nota general, debes centrarte más en esta materia y así mejorar los próximos resultados.
"¿Y si yo estudiara más los fines de semana?"
Este es el momento en el que comienzas a entender más sobre los posibles resultados para tus acciones e intentos.
Sabiendo que necesitas mejorar tu resultado en Matemáticas, creas intentos – en este caso estudiar más los fines de semana – para entender la mejor manera de alcanzar lo que quieres.
"¿Qué pasa despúes?"
Ya sabes que cuando estudias realizas las pruebas más fácilmente.
¡Esta es una información que ya tienes! Entonces la oportunidad de conseguir mejores resultados estudiando más los fines de semana es grande.
Es lo que llamamos modelo predictivo.
Con la información que ya tienes y los patrones ya conocidos, puedes predecir algunos resultados o disminuir los riesgos de tus acciones.
"¿Qué es lo mejor que puede suceder?"
Analizando las cuestiones citadas anteriormente y las informaciones que conseguiste con las pruebas, darás un gran paso para optimizar tu estudio y aumentar cada vez más tu nota.
Con estos 8 estilos de preguntas, es posible realizar un análisis completo de tus datos, generar buenos informes y extraer bastante información relevante de ellos.
Vas a comprender tu presente y establecer las métricas prioritarias para mejorar tu negocio y tomar acciones cada vez más asertivas en el futuro.
Principales métricas de Web Analytics
Algunas métricas deben ser acompañadas de acuerdo con tu empresa y producto.
Pero hay números que debes analizar siempre, independientemente de tu seguimiento o modelo de trabajo.
Son fundamentales para la salud de tu negocio.
Entender cuánto gastas de inversión para convertir un cliente y también cuánto ese cliente ha traído de vuelta a tu empresa, va a dejar más clara la balanza de tus inversiones en Marketing.
Costo de Adquisición por Cliente (CAC)
El Costo de Adquisición por Cliente es el resultado de una cuenta simple de matemáticas que muestra con claridad el valor gastado para adquirir un nuevo cliente.
A partir de él es posible crear promociones de adquisición como las acciones de indicación que son bastante usadas hoy en día.
Cuando recibes una cantidad por indicar una aplicación para un amigo, ese valor de retorno se calculó sobre el costo de la adquisición de aquel cliente.
De esta forma la acción logra atraer nuevos clientes de una forma saludable.
El CAC se calcula de la siguiente manera:
CAC = Inversión en adquisición de clientes / Cantidad de nuevos clientes.
Este cálculo es importante también para medir la eficiencia de tus inversiones.
Atraer clientes con costos cada vez menores es siempre un objetivo de un profesional de Marketing.
¡Descubre el CAC de tu empresa con nuestra calculadora interactiva!
Lifetime Value (LTV)
Lifetime Value es la representación del valor que tu cliente trae a tu empresa en el período de relación que tienen.
Se calcula sobre el ticket promedio y el promedio de tiempo de tus planes.
Por ejemplo, el precio promedio de tu producto es de US$500 y tu cliente se queda en torno de 8 meses en tu empresa.
Por lo tanto, tienes un valor de contrato de 8 x US$500, que es de US$4.000.
Esto significa que cada cliente que se convierta, tendrá un valor de 4.000 dólares para tu empresa.
Junto con el CAC te mostrará si estás gastando más para traer a tus clientes que lo que ellos están trayendo de ingresos.
Estos dos datos son completamente importantes para que entiendas la salud de tu negocio y también para optimizar tus inversiones, disminuyendo el costo de adquisición y aumentando el LTV a través de acciones de tu equipo.
También tenemos una calculadora interactiva de Lifetime Value, revísala:
Principales herramientas de Analítica web
Hay varias herramientas que puedes utilizar para seguir tus datos.
Las mejores siempre van a ser las que entregan las métricas que deseas acompañar y de la manera que potencia tu trabajo.
Pero algunas de ellas son las principales del mercado y esenciales para que tu estrategia sobresalga.
Excel
Sí, para trabajar con análisis de datos es fundamental que conozcas esta herramienta.
El programa de hojas de cálculo de Microsoft te ayudará a estructurar la información y realizar cálculos rápidos y organizados.
Además, ofrece gráficos que van a facilitar la visión de los datos para el análisis y también para presentárselos al resto del equipo.
Google Sheets
Google Sheets es muy parecido a Excel, pero es una herramienta ofrecida por Google y trabaja en nube.
Esta función puede ser más interesante para quien comparte las hojas con otros miembros del equipo.
Con ella es posible compartir el documento con otras personas. También es posible que varias personas trabajen simultáneamente en la misma hoja de trabajo.
Como tus documentos se guardan en la nube, es posible abrirlos en cualquier lugar si estás conectado a una cuenta de Google.
Tableau
Una solución para tus datos internos.
Tableau es la herramienta más completa para una empresa que genera mucha información además de permitir integraciones con otros programas como Salesforce y Hadoop.
Su diseño es otro atractivo, crea gráficos y tablas con un aspecto impactante.
Google Analytics
Google Analytics es la herramienta más utilizada por los profesionales que acompañan los resultados de sus sitios web y campañas digitales.
El uso de la plataforma es muy simple y entrega datos muy completos sobre tu negocio online.
La información como visitas, nuevos usuarios y tiempo de permanencia en la página son sólo unas de las tantas que el programa ofrece.
Adobe Analytics
La solución es muy parecida a Google Analytics, pero también ofrece soluciones para minoristas y comerciantes que necesitan integrar su negocio con su información digital.
Adobe promete un conocimiento completo del cliente, ayudando al profesional a tener insights cada vez más objetivos, lo que puede influir positivamente en tus resultados.
Google Attribution
La más nueva herramienta del mercado y viene con una promesa de revolucionar el análisis de datos del Marketing.
Su gran jugada es unir toda la información obtenida por las otras plataformas de datos de Google y aún traer insights más claros que facilitarán la visualización a los profesionales del área.
También permite una segmentación de estas informaciones por el embudo de ventas de la empresa, lo que permite un detalle aún mayor de sus datos.
Usa y abusa de los datos en tu estrategia de Web Analytics
Ya no es una novedad la cantidad de información que tenemos de nuestros clientes, de los consumidores y del mercado.
Con una estrategia de Web Analytics bien estructurada conseguirás optimizar tu negocio todos los días.
La comprensión de tus clientes, que implica el entendimiento de la jornada de compra y su relación con tu empresa, es fundamental para ser competitivo.
Analizando las informaciones también es posible tener un entendimiento mucho mayor sobre el mercado y sus competidores.
Así, puedes prever acciones y estar siempre delante de los demás.
La estrategia de análisis de datos ya no es un diferencial, sino fundamental para el crecimiento de las empresas.
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