No te dejes engañar por los datos: Descubre las trampas en análisis de datos y cómo evitarlas

Enfocarse en las métricas incorrectas

Esto sucede sobre todo en compañías que comienzan. De repente para muchos marketeros es difícil saber exactamente qué deben medir, analizar e investigar.

Tomemos como ejemplo una marca de productos para bebé. Al iniciar una estrategia digital cuentan con un par de responsables de calcular y analizar datos. Sus enfoques no son siempre los correctos, tal como a continuación se menciona, así como las soluciones propuestas:

-Cantidad de seguidores en las redes sociales: Es un dato importante, especialmente para este tipo de productos. Sin embargo, se está prestando demasiada atención al número de followers sin contrastarlo con otros factores.

Solución: Es necesario saber e interpretar el nivel de engagement de los seguidores en el social media. Un ejemplo de ello es la cantidad de reacciones generadas por una publicación que tenga como objetivo la promoción de un nuevo producto, así como la cantidad y calidad de los comentarios, ya que de aquí surgirá importante retroalimentación para la compañía.

-Cantidad de leads generados: Efectivamente, es una métrica importante, pero el número por sí solo pierde sentido al no analizar e interpretar otro tipo de datos.

Solución: El comportamiento de los leads es más importante que el número en sí mismo y la mejor manera de medirlo es analizando el nivel de conversiones obtenidas. Es mucho más relevante captar 1000 leads de calidad a los que se les brinde el nurturing necesario, que 100 mil de ellos que generen el mínimo de conversiones.

-Visitas al sitio web: Para algunos expertos este dato es considerado una métrica de vanidad y esto tiene mucho de cierto. El tráfico es importante, pero hay más datos que arrojarán información aun más valiosa.

Solución: Si ya se cuenta con el tráfico necesario, entonces hay que analizar el tiempo de permanencia de los usuarios y la interacción con el contenido.

Olvidar el contexto de los datos, factores e información en general

Con frecuencia los números son engañosos. Es fácil de comprobar, tal como lo demuestra el siguiente ejemplo:

-Una compañía determinada ofrece su reporte bimestral sobre conversiones y utilidades netas. Los números que arroja indican que estos datos crecieron un promedio de 15% semanalmente, sin excepción, lo cual es excelente.

Sin embargo, al comparar estos números con el mismo bimestre del año anterior, se detecta una disminución en las conversiones de un 30% durante el mismo periodo.

Por lo tanto, si bien el incremento reciente habla de una recuperación, de igual forma es preciso realizar los ajustes necesarios para que los números sean igual o mejores a los de un año atrás.

La conclusión es: al analizar datos hay que tomar en cuenta el contexto de la información. Es decir: ¿cómo se comportaron en el periodo anterior? ¿La calidad de los datos está tomando en cuenta todos los factores y cada uno de ellos ha sido debidamente comparado entre sí?

Utilizar demasiadas plataformas para medir datos

Usar varios sistemas para analizar un mismo dato puede ser confuso y contraproducente, debido a que cada uno de ellos añadirá determinado valor a cada segmento de información. Es decir, aunque en términos generales el trabajo parece similar, algunas métricas pueden variar.

Por ejemplo, el acceso a una página específica de aterrizaje toma en cuenta algunos datos en Google Analytics, tales como los distintos inicios de sesión y el comportamiento de los ad-blockers. Por su parte en Search Console el tipo de muestra es diferente y por lo tanto los datos obtenidos varían al ser comparados con los de Analytics.

La solución para ello es, por lo menos al principio de la estrategia, basarse en un solo método y realizar un análisis de datos profundo utilizando la información que resulte de manera objetiva.

Confiar ciegamente en la tecnología moderna

Suena contradictorio, ya que es precisamente este factor el que permite conocer datos a gran escala y ahorrar tiempo y esfuerzo. Sin embargo, los programas automatizados no están exentos de error y múltiples circunstancias se combinan para que ofrezcan información inexacta en un momento determinado. Algunas de ellas son la forma como procesan las muestras, o bien, la posibilidad que puedan ser manipulados intencionalmente para alterar el resultado.

Para evitar ello hay que estar en constante contacto con el proveedor del servicio, actualizar frecuentemente la versión del sistema, así como realizar pruebas manuales periódicamente cuyas muestras serán comparadas con el big data para llegar a una mejor conclusión.

El análisis de datos en el Marketing Digital es esencial. Sin embargo, en ocasiones sus conclusiones suelen ser apresuradas debido a lo engañoso de los datos. Las soluciones anteriores contribuirán a optimizar el trabajo y a obtener resultados más pulcros y exactos en cada estrategia.