Por: Santiago Kahane, del equipo de DatosClaros (www.datosclaros.com).

Existen dos líneas bien definidas cuando se pretende entender el comportamiento, los pensamientos y las emociones de las personas, cada una de las cuales se nutre de diferentes metodologías o técnicas.

La primera es la discursiva. A partir de preguntas o consultas, las personas nos “dicen” qué hacen, piensan o sienten.

La segunda, comportamental, en la que se observa lo que las personas “hacen” para entender por qué lo hacen y tratar de deducir qué piensan o sienten a partir del análisis de esos comportamientos. Esta última adquiere gran importancia especialmente en el terreno online. No porque antes no existiera (las observaciones en puntos de venta llevan decenas de años), sino porque el medio digital facilita la observación y el análisis de los comportamientos, al poder registrarse todas las actividades.

Ante la maraña de datos existentes, la clave pasa por definir claramente para qué se necesita la información. Cualquier proyecto que busca construir conocimiento a partir del comportamiento requiere de un proceso previo de ordenamiento, limpieza y preparación de los datos, para que estos puedan ser analizados. Por otro lado, en algunos casos se podrá trabajar con el universo mientras que en otros sólo será posible hacerlo con muestras. La definición de los objetivos, los medios y el modo en que se van a usar los datos es clave para el éxito de un proyecto de este tipo: entender qué hacen los consumidores (e incluso, por qué lo hacen). Eso nos permitirá adelantarnos a lo que van a hacer, para poder brindar propuestas más ajustadas.

Aspectos para corregir

El enorme volumen de datos disponibles puede llegar a marear, por eso es esencial poner el foco en los objetivos del análisis. Los mayores errores suceden cuando nos abocamos a la recolección y el análisis de datos sin tener definido a priori qué es lo que vamos a buscar.

Entonces lo primero es determinar qué es lo que nos interesa. Por ejemplo, de donde provienen las personas que visitan un determinado sitio web, para, de esa manera, asignar una mayor parte del presupuesto de publicidad a los sitios que, de manera natural, traccionan más visitantes a la página analizada. Si esta simple definición no es previa al análisis, estaremos observando cientos de miles de datos (o millones) y no vamos a llegar a ninguna conclusión respecto de dónde conviene invertir una mayor porción de la pauta online.

Además, es preciso saber que cualquier proyecto de análisis de grandes volúmenes de datos requiere de un proceso de trabajo con los datos hasta dar con el modelo adecuado. Por eso es importante, ante una nueva iniciativa, asignar una parte suficiente del tiempo y del presupuesto a la etapa de set up.

Haciendo las cosas bien se pueden conseguir múltiples beneficios. Como darnos cuenta dónde se traban determinadas transacciones y así modificar el proceso de registro y de pago o qué porcentaje de quienes entran a un sitio se dirigen a la página que más nos interesa que vean y así modificar el camino por el cual se llega a esa página. Otro ejemplo: cuántas personas expuestas a un anuncio hacen clic versus cuántas lo hacen ante una variación del mismo aviso, para mejorar la técnica de comunicación.

Los datos están como nunca antes. Eso nos brinda grandes oportunidades si se asignan los recursos y el know how para “descubrir” la información que esconden.

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