Sabemos que los datos son el oro de esta era de la información. Cada vez que las personas navegan, compran e interactúan en el mundo digital e incluso en el físico, van dejando un rastro valiosísimo para los negocios y el marketing.

Se trata de un océano de información, pero es completamente inútil si no se hace un análisis de datos, que es lo que te explicaremos a continuación. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el análisis de datos?

Analizar los datos de que disponemos significa hacer un estudio profundo de ellos, de tal manera de obtener conclusiones valiosas sobre ciertos aspectos que interesen al negocio.

Por ejemplo, del total de visitas a tu web, saber cuáles se hacen con dispositivos móviles y cuántas desde desktop te ayudará a construir mejores estrategias de comunicación con tus audiencias y optimizar el formato de tu sitio.

Beneficios del análisis de datos

Obviamente, tener información útil para tu negocio es mil veces mejor que navegar a ciegas. En estos tiempos, puede ser la diferencia entre el éxito o el fracaso.

Trabajar el análisis de datos te permitirá:

• Conocer mejor el desempeño de tus esfuerzos de ventas.
• Comprender con mayor profundidad el comportamiento de tus clientes, lo que te permitirá tomar mejores decisiones sobre tus productos, comunicaciones, puntos de venta y otros aspectos.
• Entender las brechas de mejora en tu negocio y con respecto a tu competencia.
• Tomar mejores decisiones de inversión porque te basas en información histórica, real y medible.

Tipos de análisis de datos

Podemos hacer una gran separación en el análisis de datos si los dividimos en dos grupos: cualitativos y cuantitativos.

1. Cualitativos

No son datos numéricos, sino que expresan opiniones y percepciones. Más que centrarse en lo cuantitativo, se enfocan en la calidad. Se obtienen a través de encuestas de satisfacción, focus groups o entrevistas con usuarios, consumidores o clientes que comparten impresiones sobre un producto, servicio o necesidades.

2. Cuantitativos

Son los que se expresan con números y se basan en información medible y comprobable.

Según su función, se pueden clasificar en los siguientes grupos.

• Descriptivos: Describen o muestran el estado de un aspecto del negocio, por ejemplo, el desempeño de las ventas o las ganancias obtenidas durante un periodo específico.
• De diagnóstico: Son los que permiten comprender por qué sucede lo que acabas de concluir con un análisis descriptivo. Es más complejo de llevarse a cabo; de ahí la importancia de contar con herramientas que ayuden a procesar los datos y hacer evidente dónde hay que hacer ajustes.
• Predictivos: Gracias a un modelo predictivo de análisis de datos es posible hacer proyecciones para el futuro de la empresa: cuánto sería necesario invertir para alcanzar la competencia, cuánto espera vender en los siguientes meses, cómo podría comportarse el mercado. Todo gracias al análisis e interpretación de datos históricos confiables. Este análisis permite adelantarse a escenarios y tomar medidas de prevención si es necesario. Lo que nos lleva al siguiente tipo de análisis de datos.
• Prescriptivos: Cuando se ejecutan los tres anteriores, es posible crear una estrategia para tomar decisiones futuras, que debe tener en cuenta lo que ha sucedido, por qué ha sucedido, qué puede pasar y qué acciones deben tomarse en consecuencia. De esa forma, se crean modelos que utilizan mejor los recursos e integran los datos en información valiosa. 
• Data driven: Finalmente, la clasificación data driven está basada en la forma en que la era digital obtiene una cantidad abrumadora de datos. Es difícil seguirles el paso sin un software que los recolecte, clasifique y presente. De esta manera, las personas expertas en análisis pueden hacer las interpretaciones oportunas.

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