Los seres humanos no se pueden medir con números simples: así es como se separan los datos de los verdaderos conocimientos prácticos

Las empresas y los especialistas en marketing tienen acceso a más datos que nunca, así como datos para respaldar los datos y datos para probar la precisión de los primeros datos... y así sucesivamente.

Si desea tomar decisiones basadas en datos para su negocio, la materia prima está ahí. Sin el elemento humano, sin embargo, los datos no tienen significado.

Datos vs. Insights: ¿Cuál es la diferencia?

Es importante comprender el papel de los datos y los conocimientos en el proceso de investigación y cómo pueden marcar la diferencia en el resultado final.

Los datos son información sin procesar y sin procesar que se captura de acuerdo con los estándares existentes. Puede ser en forma de números, imágenes, transcripciones u otros formatos. Los datos procesados, agregados y organizados se colocan en visualizaciones de datos, informes y tableros como información, que los humanos interpretan más fácilmente.

Se obtienen conocimientos a partir del análisis de la información para contextualizar las circunstancias y sacar conclusiones. Estas conclusiones se pueden usar para tomar decisiones procesables para respaldar un negocio.

"Basado en datos" a menudo se usa en negocios, marketing, etc., pero realmente se trata de los conocimientos que puede obtener de los datos. Las empresas modernas tienen flujos de datos virtualmente interminables, pero sin análisis e información, es básicamente inútil.

Principios para obtener información a partir de los datos

Los responsables de la toma de decisiones de una empresa pueden no ser expertos en datos: el contexto claro y la conexión con la empresa se pierden entre las cifras y las estadísticas. Cuando faltan los conocimientos, hay una brecha en el flujo de toma de decisiones.

A medida que los datos se vuelven más abundantes y más complejos, esta brecha puede ampliarse.

Estos son los principios para obtener información a partir de los datos:

Colaboración

Las empresas establecidas a menudo tienen varios departamentos o equipos para manejar cada paso del proceso de datos. Aún así, esto puede crear silos de información que dejan vacíos, a menos que todos estén en la misma página.

La colaboración de todos los departamentos es necesaria para obtener una visión integral de los datos, las circunstancias y los objetivos. La comunicación y el apoyo permiten a los tomadores de decisiones clave obtener información valiosa de los datos y ver el "panorama general". Todos trabajan hacia el mismo objetivo y, por lo tanto, se comprometen a ayudarse mutuamente.

Transparencia

Con múltiples departamentos que manejan el análisis de datos y los procesos de toma de decisiones, cada uno de ellos está al tanto de diferentes aspectos. El analista conoce las fuentes de datos, los procesos, los tipos y las métricas, mientras que los responsables de la toma de decisiones conocen las preguntas que intentan responder y los objetivos que intentan alcanzar.

Todos los departamentos deben comunicarse de manera abierta y transparente para comprender las necesidades de los demás y garantizar que su parte de la tarea se complete al máximo.

especificidad

Al igual que la transparencia, todos los departamentos involucrados en el proceso de datos deben comprender el objetivo final y los objetivos comerciales más amplios. Los datos, la gestión, los responsables de la toma de decisiones y cualquier otra parte involucrada deben definir los requisitos, la intención y los objetivos.

Esto garantiza que se hagan las preguntas correctas y que se utilicen los conjuntos de datos correctos, en lugar de enturbiar aún más el problema.

Aplicación de los principios a las perspectivas de datos

Definir preguntas

Como se mencionó, la especificidad importa. Las preguntas vagas y amplias hacen que sea más difícil obtener respuestas procesables.

Por ejemplo, preguntar cómo recaudar más ingresos podría dar lugar a una gran cantidad de hipótesis. En su lugar, pregunte en qué canales debe centrarse para aumentar los ingresos sin aumentar los costos, lo que lleva a un margen de beneficio más amplio. O pregunte qué campaña de marketing generó el mejor ROI en el último trimestre y qué puede hacer para replicar sus resultados.

Y recuerda, si no te gusta la respuesta, haz otra pregunta.

aclarar el contexto

Comprender el contexto del análisis, las motivaciones, los resultados restringidos y deseados le permite a usted, o a sus científicos de datos, determinar las mejores métricas para monitorear. Si desea que los datos estén contextualizados, cada paso debe estar conectado con sus objetivos comerciales generales.

Establecer expectativas claras

Se pueden usar diferentes conjuntos de datos para responder diferentes preguntas. Es importante comprender qué tipo de información se puede obtener del conjunto de datos específico que está recopilando.

Por ejemplo, ¿estás buscando un promedio? ¿Una tasa de cambio? ¿Un total? Estos detalles son importantes e informan su proceso.

Definir KPI medibles

Sus métricas y KPI siempre deben ser medibles y estar conectados a objetivos SMART (Específicos, Medibles, Alcanzables, Relevantes, Con Límite de Tiempo).

Los datos no siempre son números, pueden ser palabras, medidas, observaciones, descripciones o hechos simples, pero sus KPI deben ser medibles para ver si está en camino de alcanzar sus objetivos.

Formular una hipótesis

La ciencia de datos es una ciencia, y una hipótesis es un componente clave del proceso científico. Una hipótesis es la explicación propuesta o suposición hecha sobre la base de evidencia limitada como punto de partida para la investigación.

Por ejemplo, una hipótesis podría ser que mejorar la claridad de su página de destino reducirá la confusión y mejorará sus conversiones. Si los resultados son negativos, podría analizar otras barreras que pueden estar afectando el comportamiento del cliente. Si los resultados son positivos, puede trabajar para refinar la claridad de la página y hacer pruebas para ver qué es más efectivo.

Recopile los datos correctos

Como se mencionó, es importante observar los conjuntos de datos correctos al hacer preguntas. Elija los datos y las métricas que probablemente le muestren la información deseada e influyan en el resultado deseado.

Es posible que deba examinar varias medidas y formular un plan para determinar cómo obtener los resultados que conducen a las respuestas que está buscando.

Segmentación de apalancamiento

La segmentación de sus datos le brinda más especificidad y una vista granular de la información. Dependiendo de la pregunta, es posible que desee centrarse en un subconjunto elegido de un conjunto de datos más grande, como la industria, la audiencia o el segmento del sitio web, y luego buscar una vista más granular del comportamiento.

Integrar y correlacionar datos

Múltiples fuentes de datos ofrecen una vista más completa de la información de su negocio. integre sus fuentes de datos y elija los datos de la más alta calidad para respaldar la pregunta que está haciendo.

Los datos también deben estar correlacionados. Considere las métricas que pueden afectarse entre sí, como mirar la tasa de rebote para obtener la perspectiva correcta sobre las métricas de tráfico.

Descubre el contexto

A veces, los puntos de datos específicos deben ponerse en contexto para ver cómo encajan en la vista más grande.

Un punto de referencia es un estándar por el cual se miden todos los demás, como una novela que es la primera en su género. Del mismo modo, sus datos deben ser relativos a otros datos, como el estándar de la industria, su objetivo o sus competidores.

Tener puntos de referencia como estos lo ayuda a identificar patrones, comportamientos y tasas de crecimiento, así como a identificar tendencias, anomalías e inconsistencias. Esto también le mostrará dónde se encuentra en el panorama competitivo.

Identificar patrones

Todas las métricas tienen patrones, que es cómo puede determinar la relevancia de un punto de datos. Es crucial reconocer los patrones y cómo ilustran el comportamiento del usuario, como las fluctuaciones estacionales en el comportamiento de compra o las búsquedas en línea.

Por ejemplo, notamos que nuestra página de estudio de creación de contenido experimentaría un aumento en el tráfico en línea justo antes de la temporada navideña. Nuestro equipo comenzó de inmediato a elaborar estrategias sobre cómo capitalizar este tipo de aumento de tráfico.

Cuando puede ver los patrones, puede identificar rápidamente el comportamiento inusual y evaluarlo de manera más efectiva.

Desarrollar un proceso repetible

El análisis de datos no es una situación de "configúrelo y olvídese". Recopilará y analizará datos constantemente a lo largo de la vida de su negocio, y es mejor tener un proceso estándar y repetible para hacerlo.

Convertir los datos en información es un proceso científico, y así es exactamente como debe abordarlo. Configure un flujo de trabajo estructurado para el análisis de datos basado en los pasos que sigue, convirtiendo el análisis de datos en un proceso repetible impulsado por humanos.

Adopte el análisis de datos impulsado por humanos

Los datos son increíblemente valiosos para una empresa, pero no pueden valerse por sí mismos. Los datos solo pueden llevarlo hasta cierto punto: los conocimientos procesables provienen de la investigación y la interpretación humanas.

Biografía del autor

Kyle Johnston es socio fundador y presidente de la galardonada marca, creación de contenido y agencia creativa, Gigasavvy. Después de pasar más de 20 años en el sur de California, Kyle se mudó recientemente con su familia a Boise, ID, donde continúa al frente de la agencia en su próxima fase de crecimiento.