Análisis de Marketing

Definición de Análisis de Marketing

La analítica de marketing es una forma de investigación de mercado. Es un proceso utilizado para ayudar a los responsables de marketing y a la dirección a tomar decisiones de marketing con conocimiento de causa.

Sin embargo, es esencial señalar que la analítica de marketing incluye la medición, el análisis y la gestión del rendimiento de marketing. Los conocimientos obtenidos de la analítica de marketing no surgen de la nada. Los analistas deben utilizar diversas herramientas estadísticas, métodos, métricas y software para analizar los datos, a fin de comprender el comportamiento de los clientes y mejorar las estrategias de marketing.

Como resultado, existen distintos grupos en los que se puede clasificar la analítica de marketing. Los cuatro tipos de análisis de marketing son

1. Análisis descriptivo: se utiliza para comprender lo que ya ha ocurrido (mirando al pasado). Es una técnica exploratoria utilizada para resumir y visualizar datos.

2. Análisispredictivo: se utiliza para comprender lo que podría ocurrir (mirando hacia el futuro). Es una técnica para predecir un resultado probable a partir de datos específicos.

3. Análisisprescriptivo: orienta sobre lo que debe hacer una organización en una situación concreta. Esta técnica analiza los datos disponibles para hacer recomendaciones y sugerir mejoras.

4. Análisis dediagnóstico: se utiliza para comprender por qué ha ocurrido algo. Utiliza distintos modelos estadísticos y pruebas de hipótesis para explorar las relaciones entre variables.

Finalidad de la Analítica de Marketing

En general, la analítica de marketing pretende comprender las situaciones de marketing y utilizar la información obtenida para optimizar la estrategia de marketing. A nivel micro, los profesionales del marketing deben comprender el papel de las métricas. Las métricas son esenciales para evaluar el éxito y el rendimiento general de una organización. Algunos ejemplos de métricas pueden ser la retención de clientes, el compromiso, el retorno de la inversión (ROI), el retorno del gasto publicitario (ROAS), etc.

En general, el objetivo de las métricas de análisis de marketing es:

• Seguir la progresión de las campañas de marketing,

• Mejorar el rendimiento de marketing,

• Supervisar el proceso de marketing,

• Detectar y comprender los problemas,

• Evaluar si se han alcanzado los objetivos de marketing.

Además, el objetivo de la analítica de marketing es crear valor, no sólo para la organización, sino también para los clientes. Por tanto, el proceso de análisis de marketing puede verse como una cadena de valor, en la que los pasos (para crear valor) son los siguientes:

1. Recogida de datos,

2. Elaboración de informes (convertir los datos en información),

3. Análisis (convertir la información en ideas),

4. Decisión,

5. Acción (crear un plan de acción basado en las decisiones tomadas),

6. Valor (para la empresa y los clientes).

Diferentes tipos de análisis de marketing

Como se ha indicado anteriormente, existen distintos tipos de análisis de marketing. La analítica de marketing se extiende por una amplia gama de sectores, y se pueden utilizar diversas tecnologías para recopilar información sobre el mercado. Veamos más detenidamente algunas de ellas.

Análisis de Big Data

Big Data se refiere a enormes conjuntos de datos que deben analizarse mediante software específico, ya que el software tradicional a menudo no puede hacer frente a su volumen y complejidad. Los Big Data se analizan para descubrir pautas, tendencias y perspectivas sobre el comportamiento del mercado y los consumidores.

Por tanto, las organizaciones pueden utilizar los Big Data para:

• Obtener información sobre el consumidor/mercado,

• Mejorar los procesos de marketing,

• Mejorar la eficacia operativa y la gestión de la cadena de suministro,

• Mejorar la segmentación y la orientación,

• Impulsar la innovación.

En consecuencia, el Big Data se caracteriza por los siete rasgos siguientes (7V):

1. Volumen - conjuntos de datos extremadamente grandes.

2. Variedad - el gran volumen de datos no sigue ningún orden/forma, es decir, es incoherente.

3. Velocidad - los datos nuevos y las actualizaciones de datos se producen a un ritmo elevado.

4. Veracidad - algunos datos pueden ser imprecisos y sesgados.

5. Variabilidad - los datos cambian constantemente.

6. Valor - hay que sistematizar los datos para que aporten valor a las organizaciones.

7. Visualización - los Big Data tienen que transformarse en una forma comprensible.

Análisis de minería de textos

La minería de textos también ha desempeñado un papel importante en la analítica de marketing. La digitalización de los datos ha dado lugar recientemente a una afluencia de datos de texto digitales en forma de datos de texto de clientes (por ejemplo, reseñas en línea, chats de clientes con chatbots de IA incorporados, etc.) y datos de texto de organizaciones (por ejemplo, campañas de marketing en redes sociales, comunicaciones con clientes, etc.). Sin embargo, la empresa debe utilizar la minería de textos para traducir el vasto conjunto de datos en ideas útiles.

Una de las ventajas de utilizar la minería de textos es su capacidad para interpretar datos no estructurados (es decir, datos de texto) mediante tecnología asistida por ordenador y transformarlos en perspectivas de marketing procesables.

El proceso utilizado para la minería de textos es el siguiente

1. Preprocesamiento de los datos

2. Extracción

3. Conversión del texto en métricas de texto

4. Evaluación de la validez de los resultados

Segmentación y orientación mediante análisis de marketing

La segmentación puede abordarse desde un punto de vista analítico. Antes de discutir cómo es posible, examinemos por qué es esencial la segmentación.

La segmentación del mercado es necesaria para dirigirse a grupos homogéneos de clientes con las actividades de marketing de la organización. Ayuda a las empresas a comprender qué clientes tienen deseos y necesidades similares y facilita así la creación de una mezcla de marketing a medida (incluido un programa de comunicación). La segmentación también permite a los responsables de marketing identificar las oportunidades y amenazas del mercado.

Los dos enfoques analíticos de la segmentación incluyen:

1. Análisis factorial: reduce un gran número de variables a un número menor de variables generales. Permite a los analistas reducir un gran conjunto de variables observables, a menudo muy correlacionadas, a un número menor de variables compuestas.

2. Análisis deconglomerados - utilizar los datos para encontrar sistemáticamente grupos de clientes clasificando los casos en grupos homogéneos (conglomerados).

Por tanto, el proceso de segmentación puede incluir un análisis factorial seguido de un análisis de conglomerados, que puede ayudar a los profesionales del marketing a encontrar grupos homogéneos de consumidores(segmentación), descubrir nuevas oportunidades de productos(posicionamiento) y comprender el comportamiento de los consumidores(orientación).

Análisis predictivo del marketing

El análisis predictivo se utiliza en situaciones de marketing para predecir un resultado dados determinados factores (inputs). Se utiliza para predecir una variable concreta de interés para el vendedor. Hay dos tipos de modelos predictivos utilizados para la analítica:

1. Modelos deestimación: se utilizan para predecir el valor de una variable (por ejemplo, la regresión lineal). Por ejemplo, investigar si en un concesionario de coches existe una relación significativa entre la calidad del servicio y la satisfacción del cliente.

2. Modelos declasificación: se utilizan para comprender cómo contribuyen determinadas variables a los resultados (por ejemplo, regresión logística). Por ejemplo, investigar si una compra reciente de ropa de mujer es un predictor significativo de si un individuo responderá a una promoción en ropa.

Análisis de marketing digital

La analítica de marketing digital es una valiosa herramienta para que los profesionales del marketing comprendan el comportamiento de los clientes.

Veamos algunas de las principales métricas de marketing digital utilizadas para analizar el comportamiento de los clientes en una página web:

• Métricas detráfico - qué fuentes están trayendo visitantes a tu sitio web.

  • Métricas de tráfico web - cuántos usuarios han visitado la página, el tiempo que han pasado en ella, de dónde procede el tráfico (por ejemplo, móvil o escritorio), etc.

  • Métricas de anuncios web - impresiones, porcentaje de clics (CTR), impresiones, etc.

• Métricas decomportamiento: cómo utilizan los visitantes tu página web. Puede incluir métricas como

  • Tasa de rebote - número de personas que abandonan la página de destino sin realizar ninguna otra acción.

  • Tasa de abandono de la compra: cuántas personas han abandonado su carro de la compra digital sin llegar a realizar la compra.

  • Métricas de fidelidad: cuántas veces ha visitado una persona una página durante un periodo determinado.

• Métricas deconversión: evalúan si el programa de marketing conduce al resultado deseado (por ejemplo, el número de clientes potenciales generados o el número de nuevos pedidos realizados).

• Métricas deeficiencia: evalúan si las actividades de marketing son rentables o no (por ejemplo, se podría utilizar el retorno de la inversión (ROI) o el retorno del gasto publicitario (ROAS)).

Otra herramienta vital para la analítica del marketing digital es el análisis de redes sociales.

Por tanto, esta forma de análisis puede aplicarse a los canales de las redes sociales. Por ejemplo, puede utilizarse para comprender cómo influyen las opiniones de los clientes en las decisiones de compra o cómo se conectan las estructuras sociales en Internet.

El ANS también puede utilizarse para el marketing de influencias. El análisis de redes sociales puede ayudar a las organizaciones a predecir qué persona influyente en Instagram sería más eficaz para una campaña o promoción de marketing específica, identificando qué individuo tiene más influencia dentro de la red social.

Ejemplos de análisis de marketing

Como ejemplo de analítica de marketing, veamos la analítica de la tienda de productos de Google.

Desde el punto de vista demográfico, la mayoría de los usuarios pertenecen al grupo de edad de 25 a 34 años (33,80%), seguidos del grupo de 18 a 24 años (29,53%), y el grupo de más de 65 años constituye el segmento más pequeño de usuarios (3,04%).

Demostración de Google Analytics (Edad), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics

La mayoría de los usuarios (58,95%) son hombres, y los usuarios se interesan principalmente por la tecnología, los medios de comunicación y el entretenimiento, y los viajes.

Demostración de Google Analytics (Género), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta Demo de Google Analytics

Geográficamente, la mayoría de los usuarios están en Estados Unidos (50,10%) -con un 46,67% de los nuevos usuarios procedentes de Estados Unidos-, seguidos de India (8,23%), Reino Unido (4,86%), Canadá (4,37%) y Japón (2,32%).

Demostración de Google Analytics (Ubicación), Originales de StudySmarter. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics

Estas métricas demográficas y geográficas podrían utilizarse paraidentificar segmentos de clientes.

Por otro lado, si nos fijamos en el tráfico de conversión, el tráfico procede principalmente del canal directo, seguido de los canales de búsqueda de pago, display y afiliación.

Demostración de Google Analytics (Tráfico), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics

La página tiene unas 56.200 visitas únicas . El tiempo medio de permanencia en la página es de 49 segundos, que es relativamente bajo. La tasa de rebote (número de personas que abandonan la página de destino sin realizar ninguna otra acción) es del 46,55%, y la tasa de abandono (número de personas que abandonan el carrito de la compra) es del 40,91%.

Demostración de Google Analytics (Páginas vistas), StudySmarter Originals. Fuente: Cuenta de demostración de Google Analytics