Maximizando el valor de los datos: estrategias para una recopilación de datos estadísticos exitosa en 2024

En un panorama empresarial repleto de retos y desafíos, la recopilación de datos estadísticos es un aliado para las organizaciones. Conocer las estrategias para una recopilación de datos estadísticos exitosa, así como sus herramientas esenciales, es necesario para transformar los datos en acciones concretas y beneficiosas para las organizaciones.

¿Qué es una recopilación de datos estadísticos?

La recopilación de datos estadísticos es un proceso que se basa en recolectar y medir información de diversas fuentes sobre variables específicas en un sistema establecido. En este sentido, los resultados de los datos y su análisis permitirá responder preguntas relevantes y evaluar resultados.

De acuerdo con QuestionPro, la exactitud en la recopilación de datos estadísticos se vuelve esencial en función de garantizar la integridad de la investigación de mercado, las decisiones comerciales correctas y la garantía de calidad.

Ejemplificando, una investigación de mercados que busca conocer más sobre los clientes de una empresa de telecomunicaciones, puede realizar una recopilación de datos estadísticos mediante aplicaciones móviles, visitas web, programas de recompensas o encuestas en línea.

Técnicas de recopilación de datos estadísticos

Elegir la técnica o el método que se usará para la recopilación de datos estadísticos es fundamental para realizarla correctamente. Esto debido a que la técnica de recolección de datos marcará el diseño de la investigación. Por lo tanto, es menester saber si se utilizará un método de observación, entrevistas, encuestas online u otros métodos. 

Las principales técnicas usadas en la recopilación de datos estadísticos son entrevistas a profundidad, entrevistas telefónicas o encuestas. Esta primera, por ejemplo, se trata de un método de investigación cualitativa que tiene como objetivo principal explorar las perspectivas y experiencias de las personas en un contexto específico. 

Asimismo, otras técnicas de recopilación de datos estadísticos pueden ser el método de observación, encuestas en línea, encuestas telefónicas, así como focus group, datos secundarios, social listening o encuestas hechas por asistentes de inteligencia artificial.

Por otro lado, la integración de herramientas en estrategias para la recopilación de datos también es importante para realizarla de manera correcta. Una de estas herramientas son los paneles de investigación, los cuales se han convertido en una herramienta fundamental para recopilar datos y obtener información valiosa sobre diversas temáticas. 

Estos paneles permiten recopilar datos de una manera eficiente y confiable al utilizar una muestra representativa de individuos dispuestos a participar en estudios de investigación.

Análisis de datos y extracción de insights: una guía de recopilación estadística

La acción de recopilar datos, por sí sola, puede no resultar muy útil para las organizaciones. De hecho, recopilar datos sin un análisis y una extracción de insights, podría afectar los costos y la productividad. Al contrario, la extracción de conocimiento y la toma de decisiones a partir de datos analizados permitirá aprovechar el potencial de estos. 

Según EGOS BI, las empresas impulsadas por la información y el análisis de datos están creciendo a un promedio de más del 30% cada año. Eso significa que si realmente se desea adelantarse a la competencia y mantenerse relevante en la industria, extraer la información procesable de los datos ya no es una opción, sino una necesidad. 

Muchas empresas desconocen cuáles son los datos analizables, por lo que dependen de un analista de datos con capacidad analítica y conocimiento de herramientas de análisis de datos y que además, cuente con el conocimiento de la industria y de la compañía. 

Esto permitirá que las empresas tengan orientación de negocio y conozcan las tecnologías específicas para ser capaces de manipular la información de la que disponen, así como entender los datos y mejorar su situación actual a través de una ágil toma de decisiones basada en toda esta información.

Ante este escenario, resulta necesario conocer esta pequeña guía de 7 pasos para analizar los datos y extraer insights a partir de estos..

Recopilación de datos estadísticos brutos

Los datos vienen de diferentes formas, formatos y fuentes, por ejemplo, redes sociales, ads, plataformas de llamadas online, entre otras. No importa si provienen de una fuente estructurada como una encuesta o una no estructurada como las redes sociales. 

El primer paso para realizar una recopilación de datos estadísticos es extraer y compilar todos los datos existentes, incluidos los datos comerciales, científicos, métricas, así como datos de rendimiento o de plataformas de redes sociales.

Preprocesamiento y reformateo de datos

Los datos, que previamente se compilaron, aún no tienen un significado y ni siquiera están listos para procesarlos. En este segundo paso, se deben volver a formatear los datos de tal manera que sean adecuados para el procesamiento tecnológico. Para ello, es necesario realizar una descompresión, el filtrado o la normalización de los datos.

Limpieza para encontrar el sentido de los datos

Aún después del preprocesamiento, es muy probable que los datos tengan  lagunas o imperfecciones. En el tercer paso, es recomendable revisar manualmente los valores de datos en función de encontrar y ratificar inconsistencias. 

Este paso es, posiblemente, el que más tiempo y esfuerzo requiere, pero garantizará que los datos estén limpios para pasar a la fase de análisis.

Análisis de datos estratégicos

Ya con los datos limpios y orientados, este cuarto paso se trata de utilizar visualizaciones de datos y métodos estadísticos en función de identificar patrones. 

En este sentido, la agrupación en clústeres podría funcionar para el análisis de datos estadísticos, pues divide todos los puntos de datos en grupos distintos, según sus propiedades y características en común.

Encontrar algoritmos para el análisis predictivo

Dependiendo de las características de los grupos formados en el paso 4, se debe elegir un modelo de aprendizaje automático apropiado para hacer predicciones sobre conocimientos y tendencias futuras. 

El modelo correcto dependerá del tipo de entrada que tenga y de la salida que necesite. Después se podrán implementar algunos modelos seleccionados para ver cuál produce los resultados más precisos.

Validar las predicciones

El siguiente paso es validar las predicciones y asegurarse de que sean precisas. Para ello, es necesario hacer coincidir los datos observados con las predicciones en función de asegurar su alineación.

Es fundamental evaluar e identificar qué modelo produce los mejores resultados para el conjunto de datos dado. La evaluación del rendimiento de los diferentes modelos de aprendizaje automático también puede ayudar a identificar el modelo correcto para obtener información de datos más precisa. Al final de este paso, se debe tener el modelo de aprendizaje automático ideal y sus predicciones de datos precisas.

Tomar mejores decisiones basadas en datos

Se pueden transformar los resultados en modelos de pronóstico visual o incluso diagramas de decisiones para que los datos sean fácilmente comprensibles y así todas las partes interesadas involucradas tomen mejores decisiones comerciales.

Transformación de datos en acciones concretas: análisis de comportamiento del cliente en comercio electrónico

La transformación de datos en acciones concretas es un proceso fundamental para impulsar el crecimiento y la satisfacción del cliente. A través de la recopilación de datos estadísticos, su análisis y del comportamiento del cliente, las empresas pueden aprovechar los datos de navegación y compra para identificar patrones y preferencias clave. A continuación, se presentan ejemplos de cómo este análisis se traduce en acciones tangibles:

Personalización de la experiencia de compra

Mediante el análisis de los datos de navegación y compra de los usuarios, las empresas pueden comprender mejor las necesidades y preferencias individuales de cada cliente. Esta información se utiliza para ofrecer recomendaciones de productos altamente personalizadas, adaptadas a los intereses y comportamientos de compra de cada usuario. 

Por ejemplo, si un cliente muestra interés en ciertos tipos de productos o marcas específicas, el sistema puede recomendar productos similares o complementarios durante su visita al sitio web o aplicación móvil.

Desarrollo de nuevas líneas de productos

Los insights derivados del análisis del comportamiento del cliente también pueden guiar el desarrollo de nuevas líneas de productos. Al identificar las tendencias emergentes y las demandas no satisfechas en el mercado, las empresas pueden diseñar productos innovadores que se alineen con las necesidades y preferencias de su base de clientes. 

Por ejemplo, si el análisis revela una creciente demanda de productos ecológicos o sostenibles, la empresa puede lanzar una nueva línea de productos que cumpla con estos criterios, capturando así una mayor participación en el mercado.

Estrategias de marketing dirigidas

Los datos obtenidos del análisis del comportamiento del cliente también son valiosos para informar las estrategias de marketing. Las empresas pueden segmentar a su audiencia en función de sus hábitos de compra, preferencias de productos y comportamientos en línea, lo que permite la creación de campañas de marketing altamente dirigidas y relevantes. 

Por ejemplo, si un segmento específico de clientes muestra un interés particular en ciertos productos o categorías, la empresa puede diseñar campañas publicitarias específicas para ese grupo demográfico, aumentando así la efectividad de sus esfuerzos de marketing y generando un mayor retorno de la inversión.

El análisis de resultados en investigaciones de mercado y la recopilación de datos estadísticos son ejes angulares para el éxito empresarial. Más allá de simplemente recopilar datos, es crucial interpretarlos para extraer conocimientos que impulsen el crecimiento de las organizaciones.

Asimismo, el análisis de resultados y la recopilación de datos estadísticos permite a las empresas comprender mejor a sus clientes, identificar tendencias del mercado y anticiparse a las necesidades futuras. Además, proporciona una base sólida para la toma de decisiones estratégicas y la formulación de acciones concretas que generen valor añadido.