El análisis de datos es fundamental para todos los empleados, independientemente del departamento o la función que desempeñen. Tanto si eres un comercializador que analiza el retorno de la inversión de tu última campaña como si eres un gestor de productos que revisa los datos de uso, la capacidad de identificar y explorar las tendencias y las fluctuaciones de tus datos es una habilidad esencial para la toma de decisiones.
Desgraciadamente, muchas empresas luchan hoy en día con la organización y el análisis de datos. Una encuesta mundial realizada por Splunk reveló que el 55% de todos los datos recogidos por las empresas son «datos oscuros»: información que se recoge pero que nunca se utiliza. A veces, una empresa ni siquiera sabe que ha recopilado la información. O bien, los datos se quedan ahí porque el equipo no sabe cómo analizarlos.
La misma encuesta reveló que el 76% de los ejecutivos cree que formar a los empleados actuales en ciencia de datos ayudará a resolver el problema de los datos oscuros de su empresa. Si los empleados entienden cómo analizar los diferentes tipos de datos, la empresa podrá hacer un mejor uso de la información que recoge.
Afortunadamente, el análisis de datos es una habilidad que se puede aprender. No es necesario ser una «persona de números», ni tener un título avanzado en estadística, ni pasar por horas de módulos de formación en profundidad para entender cómo analizar los datos. En su lugar, hemos elaborado esta guía para ayudarle a dominar algunas habilidades básicas de análisis de datos, desde la limpieza de los datos, la elección de las herramientas de análisis adecuadas y el análisis de patrones y tendencias para poder sacar conclusiones precisas y perspectivas procesables.
Defina sus objetivos
Antes de empezar a analizar sus datos, debe establecer unos objetivos claros. Si no tienes una idea clara de lo que buscas, te pasarás horas mirando una hoja de cálculo o revisando innumerables tickets de soporte, esperando ese momento de luz.
Tus objetivos variarán en función del equipo al que pertenezcas, de los datos que recojas y de tu función dentro de la empresa:
- El equipo de finanzas quiere identificar oportunidades de ahorro analizando los datos de los gastos del equipo
- El equipo de marketing busca formas de mejorar las conversiones de las pruebas gratuitas observando los cambios en la actividad de los clientes potenciales
- El equipo de ingeniería necesita saber cuántos clientes se vieron afectados por una reciente interrupción del servicio, el equipo de producto necesita priorizar las nuevas características y las correcciones de errores en la hoja de ruta del producto, por lo que analizará los tickets de soporte recientes para entender lo que es más importante para sus clientes
Estos objetivos informarán sobre los datos que se recopilan, las herramientas de análisis que se utilizan y los conocimientos que se obtienen de su conjunto de datos.
Limpia tus datos y elimina todo lo que no necesites
Tu análisis de datos es tan bueno como los datos con los que empiezas. Si la información que tienes es irregular, imprecisa o incoherente, la información que obtengas del análisis será incompleta o engañosa. Por eso, una vez que hayas recopilado los datos, tómate un tiempo para limpiarlos y asegurarte de que sean coherentes y no incluyan información duplicada.
Si sólo estás estudiando un conjunto de datos pequeño, puede que te resulte más fácil limpiar los datos manualmente en una hoja de cálculo. Como punto de partida, he aquí algunas cosas sencillas que puede hacer para limpiar sus datos antes de empezar a analizarlos:
- Añada filas con títulos para facilitar la comprensión de la información que tiene en su hoja de cálculo
- Elimine las filas o columnas duplicadas si ha terminado con varias copias del mismo registro dentro de su conjunto de datos
- Si ha exportado los datos, elimine las filas o columnas que no vaya a utilizar. Por ejemplo, muchas herramientas añaden una columna de «ID» o marcas de tiempo a las exportaciones de datos, que no vas a utilizar en tu análisis
- Estandariza tus datos para que los valores numéricos, como los números, las fechas o la moneda, se expresen de la misma manera
Si estás tratando con un conjunto de datos extenso, es más difícil (o, al menos, lleva mucho más tiempo) limpiar esos datos manualmente. En su lugar, considere el uso de herramientas de limpieza de datos como OpenRefine o Talend para acelerar el proceso. Las herramientas dedicadas a la limpieza de datos limpian rápidamente la información desordenada e incoherente para que esté lista para su uso.
También puedes implementar una estrategia de gobierno de datos para establecer directrices claras sobre cómo gestiona y organiza los datos tu empresa y reducir la cantidad de tiempo que tienes que dedicar a la limpieza de datos en el futuro. Algunas de las mejores prácticas de gobierno de datos son:
- Crear un proceso estándar sobre cuándo y cómo recopilar los datos
- Adoptar convenciones de nomenclatura estandarizadas para reducir las incoherencias en los datos
- Si has automatizado alguno de tus procesos de recopilación de datos, estate atento a cualquier mensaje de error o dato incorrecto. Si ves algún mensaje de error, investiga tu configuración para diagnosticar la causa de esos errores
- Edita y actualiza los datos recogidos en el pasado para que cumplan con tus nuevos estándares de calidad
Limpiar y estandarizar tus datos es un paso preparatorio esencial para el análisis de tus datos. Así es menos probable que saque conclusiones incorrectas basadas en datos incoherentes y más probable que obtenga información útil y utilizable.
Muchas empresas confían en Excel u otras herramientas de hoja de cálculo para almacenar y analizar sus datos, pero hay muchas plataformas diferentes para ayudarle a analizar sus datos. El tipo de herramienta de análisis de datos que utilices dependerá de dos cosas:
- El tipo de datos que estés analizando. Los datos cuantitativos suelen ser numéricos, lo que es ideal para presentarlos en hojas de cálculo y herramientas de visualización. Pero los datos cualitativos -como las respuestas a los cuestionarios, las respuestas a las encuestas, los tickets de soporte o los mensajes de las redes sociales- no están estructurados, por lo que es difícil extraer información útil sólo en una hoja de cálculo. Para poder analizar los datos cualitativos de forma eficaz, es necesario categorizarlos o estructurarlos.
- La cantidad de datos que se analizan. Si sólo se analiza un pequeño conjunto de datos cada semana o cada mes, se puede analizar la información manualmente. Pero cuantos más datos maneje, más probable será que necesite invertir en herramientas que automaticen el proceso de recopilación y análisis de datos por usted. Estas plataformas reducirán la probabilidad de que se produzcan errores humanos y acelerarán el proceso de análisis.
A continuación se sugieren algunas herramientas que pueden ser un complemento útil para su conjunto de herramientas de análisis de datos. Por supuesto, es posible que no utilices todas ellas cada vez que analices datos, ya que cada una es mejor para un tipo de datos específico.
- Las hojas de cálculo como Excel o Google Sheets son la herramienta tradicional para examinar datos. Son ideales para analizar lotes de datos pequeños y medianos sin necesidad de conocimientos técnicos profundos para empezar a trabajar
- Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) son utilizadas por las empresas que necesitan recopilar y analizar grandes conjuntos de datos para detectar tendencias, patrones,
- Las herramientas de análisis predictivo utilizan los datos históricos de la empresa y el aprendizaje automático para anticipar cómo los cambios en el rendimiento afectarán a los resultados futuros
- Las herramientas de modelado de datos representan cómo fluye la información y cómo se conecta entre varios sistemas empresariales. Las empresas utilizan herramientas de modelado de datos para ver qué departamentos tienen qué datos y cómo interactúan esos conjuntos de datos
- Las herramientas de análisis específicas de cada departamento son utilizadas por los equipos de las distintas áreas de la empresa para analizar los datos específicos de sus funciones y responsabilidades. Por ejemplo, los departamentos de RRHH necesitan hacer un seguimiento de muchos datos de las personas, como la nómina, el rendimiento y los datos de compromiso, por lo que una herramienta de análisis de personas como ChartHop será más fácil de usar que una hoja de cálculo
- Las herramientas de visualización de datos representan la información en tablas, gráficos y otras gráficas para facilitar la detección de tendencias en su conjunto de datos
Te recomendamos la lectura de este articulo para crear una correcta visualización de datos.
Elija herramientas que le ayuden a analizar rápidamente su conjunto de datos y a obtener información difícil de encontrar.
Busca patrones y tendencias en los datos
Tus datos están limpios y tienes una variedad de herramientas. Ahora puedes empezar el proceso de análisis de datos.
Como punto de partida, busca tendencias en tu conjunto de datos. Si la mayoría de tus datos son numéricos, es relativamente fácil trazar patrones en gráficos y otras visualizaciones. Pero si tienes datos no estructurados, como correos electrónicos o tickets de soporte, puede que necesites un enfoque diferente. Aquí tienes algunos métodos de análisis de datos que puedes probar si tu información no encaja perfectamente en una hoja de cálculo:
- El análisis de texto utiliza el aprendizaje automático para extraer información de datos de texto no estructurados, como correos electrónicos, mensajes de redes sociales, tickets de soporte y reseñas de productos. Se trata de detectar e interpretar patrones dentro de estos datos no estructurados. Ejemplos de herramientas de análisis de texto: Thematic, Re:infer
- El análisis de sentimientos utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para detectar emociones positivas o negativas en datos de texto no estructurados. Las empresas suelen utilizar el análisis de sentimientos para medir la percepción de la marca en los mensajes de las redes sociales, los comentarios sobre los productos y las solicitudes de asistencia técnica. Ejemplos de herramientas de análisis de sentimientos: IBM Watson, MonkeyLearn
- El análisis de temas utiliza el procesamiento del lenguaje natural para asignar etiquetas predefinidas a los datos de texto libre. Es útil para organizar y estructurar los datos de texto. Por ejemplo, se puede utilizar el análisis de temas para clasificar los comentarios de los usuarios y entender qué áreas de la empresa o del producto están causando más problemas a los clientes. Ejemplos de herramientas de análisis temático: Datumbox, MonkeyLearn
- El análisis de cohortes implica el examen de los datos dentro de grupos de clientes similares en marcos temporales específicos. Se pueden examinar los cambios en el uso del producto por parte de los clientes que se han suscrito a su producto durante el mismo mes. Ejemplos de herramientas de análisis de cohortes: Hojas de cálculo, Looker
Cuando detecte patrones, no asuma que la correlación significa causalidad. Por ejemplo, si ves un gran aumento de seguidores en las redes sociales al mismo tiempo que has visto un gran aumento en las inscripciones de productos, podrías asumir que todos tus nuevos usuarios provienen de las redes sociales. Pero si miras los datos de seguimiento de la fuente en Google Analytics, verás que muy pocas personas visitan tu sitio web desde las redes sociales, y mucho menos se inscriben en tu producto.
Suponer que una correlación entre dos cosas significa que una causó la otra se llama falsa causalidad, y es uno de los errores más comunes que se cometen al analizar los datos. A menudo hay otro factor en juego que ha causado la tendencia que has detectado, así que tómate el tiempo necesario para reunir suficientes pruebas y asegurarte de que tus ideas son precisas.
Compara los datos actuales con las tendencias históricas
Si te resulta difícil identificar las tendencias y los patrones en tus datos, puede ser porque los estás mirando de forma aislada. No puedes detectar los cambios a lo largo del tiempo porque todo lo que ves es una única instantánea de tu rendimiento. Lo que te falta es el contexto: cómo se comparan tus datos actuales con los de periodos anteriores.
Compara tus datos actuales con el rendimiento pasado para poner tus hallazgos en contexto. Pero si eso no es posible -por ejemplo, si estás buscando datos de uso para una función de producto completamente nueva, o estás empezando a analizar el rendimiento de tu soporte-, entonces puede ser útil mirar los puntos de referencia de la industria.
Puedes encontrar puntos de referencia de rendimiento para diferentes empresas, departamentos e industrias. A menudo, una rápida búsqueda en Google de «[department] estadísticas de rendimiento» o «[industry] [department] estadísticas» descubrirá referencias de rendimiento útiles. También se pueden consultar las publicaciones del sector y las investigaciones presentadas en conferencias para encontrar datos de referencia.
Por ejemplo, el Zendesk Benchmark permite a las empresas comparar sus datos de rendimiento de atención al cliente con la media de su sector:
Zendesk Benchmark es un ejemplo de datos de referencia que puede comparar con los datos de rendimiento de su equipo de atención al cliente para poner su rendimiento en contexto en relación con su sector.
Una nota de precaución: Si utilizas datos de referencia, puede ser difícil encontrar empresas de tamaño o fase similar a la tuya. Así que recuerde utilizar estas cifras como punto de referencia en lugar de comparar directamente su rendimiento con esos puntos de referencia.
Busque los datos que van en contra de sus expectativas
Cuando comenzó a analizar sus datos, estableció objetivos y expectativas claras sobre lo que quería aprender y qué conocimientos esperaba encontrar. Pero esto puede llevar a un sesgo de confirmación, en el que es más probable que notes las tendencias que apoyan tus suposiciones o hipótesis existentes.
Mantén la mente abierta buscando tendencias o puntos de datos que vayan en contra de tus expectativas. También debes buscar valores atípicos en los datos brutos. Esta práctica te ayudará a evitar la selección de hallazgos que apoyen tus creencias existentes.
Si encuentras anomalías en tus datos, debes investigarlas más a fondo, ya que puede haber una explicación sencilla. Por ejemplo, si su equipo de marketing envió un boletín de noticias, pero no ve ningún tráfico del sitio web, podría ser que lo enviaron a una lista de prueba interna, o que se olvidaron de añadir parámetros UTM a los enlaces del boletín de noticias.
También debería observar en qué medida los valores atípicos de sus datos sesgan sus resultados. Los valores atípicos significativos pueden sesgar fácilmente los promedios de los datos, por lo que es posible que tenga que seguir la mediana en lugar de la media. La mediana utiliza el valor medio del conjunto de datos numéricos, por lo que está menos sesgado por los valores atípicos. Como alternativa, puede que tengas que descartar estos valores atípicos de tu análisis.
Visualiza tus datos e interpreta los resultados
A menudo es más fácil entender e interpretar tus datos cuando se presentan visualmente en lugar de en una hoja de cálculo. Utiliza herramientas como Google Data Studio o Tableau para representar tus datos en diagramas, gráficos u otras gráficas, de modo que puedas explicar claramente tus resultados a otros miembros del equipo.
Si trabajas con grandes conjuntos de datos, no intentes comunicar demasiada información a la vez en tus visualizaciones. Los gráficos sencillos facilitan la comprensión del mensaje y de las conclusiones de los datos. Hemos reunido una serie de consejos para la visualización de datos que te ayudarán a comunicar los resultados de tus datos con mayor claridad.
Al igual que la visualización de datos, la forma en que diseñe su cuadro de mando afectará a su utilidad para su equipo. Nuestra guía de diseño de cuadros de mando le ayudará a crear cuadros de mando que comuniquen claramente sus métricas clave y ofrezcan a su equipo una visión general de sus datos de rendimiento actuales.
Próximos pasos: Qué hacer después de analizar los datos
De nada sirve recopilar y analizar todos estos datos si no se hace nada con los conocimientos que se obtienen. Utiliza tus conclusiones para:
- Establecer objetivos realistas y KPIs basados en sus datos de rendimiento actuales
- Mejorar su experiencia como cliente, ya que su análisis le permite comprender mejor las necesidades y el comportamiento de los clientes
- Tome decisiones basadas en datos sobre la priorización de su hoja de ruta de productos en función de su análisis del uso del producto y de las solicitudes de asistencia
- Tome decisiones empresariales mejor informadas y más seguras, ya que tendrá una comprensión clara de lo que funciona y lo que no
Aunque el análisis de datos puede ser una tarea que requiere mucho tiempo, es importante recordar que no es el objetivo final. Se analizan los datos para poder tomar decisiones informadas en el futuro.