Independientemente del sector en el que se realice o el objetivo que se persiga, lo normal es tener que trabajar con una gran cantidad de datos. Sin embargo, no todos los datos recogidos son útiles o los valores ‘en crudo’ pueden no dar suficiente información o incluso nada de información. Es ahí, donde entra en juego el análisis de datos.

El análisis de datos es el proceso de extraer información de los datos con el fin de resolver problemas o mejorar la toma de decisiones. El análisis de datos se basa en disciplinas como las matemáticas o la estadística para realizar un tratamiento de los datos, que van desde limpieza de datos inútiles, minería o modelados. La actividad de análisis de datos engloba a las herramientas utilizadas, procesos y técnicas usadas en la gestión de datos.

Implementación del análisis de datos en empresas

Desde un punto de vista teórico, el primer paso es, naturalmente, qué datos deben recogerse y de qué manera se puede hacer esto. En función de la naturaleza de los datos, estos pueden obtenerse de fuentes como archivos, redes sociales, bases de datos o dispositivos recolectores de datos como sensores o GPS. Es muy importante evaluar si los datos obtenidos son correctos, así como su idoneidad para ayudar a solventar el problema en cuestión o perfilar la estrategia que se tiene en mente.

Una vez comprobado este punto, es cuando se realiza el análisis de datos. Los datos deben ser tratados de modo que sean fácilmente interpretables y tengan la capacidad de dar información que luego pueda aplicarse en los siguientes pasos hacia el éxito. Por ejemplo, en un análisis de datos en marketing, el resultado debe mostrar, entre otras cosas, el número de ventas en un periodo determinado de tiempo, qué productos son más populares, cantidad de nuevos clientes durante una campaña concreta de marketing, etc. El proceso puede ser complejo, pero con las herramientas adecuadas se vuelve mucho más sencillo.

Aplicando la teoría a la práctica, podemos evaluar el caso de la agricultura inteligente. En los últimos años, los agricultores cuentan con numerosos datos que permiten mejorar las actividades de campo y la gestión agrícola. Entre los datos que se utilizan en agricultura están las imágenes de satélite o de drones, macrodatos, información captada con sensores colocados en el campo, etc. Esos datos deben ser procesados en software específico.

EOS Data Analytics es una empresa que tiene como objetivo mejorar la gestión agrícola. Para ello, combina datos geoespaciales de diferentes satélites con los datos recogidos sobre el terreno para implementar la agricultura de precisión, optimizar el gasto en insumos y mejorar el rendimiento. Su software está dotado con múltiples funciones que facilitan la labor del agricultor, como índices de vegetación que muestran el estado real del campo, lo que facilita la creación de mapas de productividad y la aplicación de tasa variable de fertilizantes o agua, permitiendo un ahorro en los gastos y un mayor rendimiento. El programa cuenta, además, con una previsión meteorológica que ayuda a ajustar las tareas de campo y reaccionar anticipadamente o una app móvil para que los exploradores puedan rellenar informes en el propio campo, incluso sin conexión a Internet.

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¿Por qué los análisis de datos son importantes en marketing?

Cualquier empresa que quiera crecer, tanto en número de clientes como en volumen de ventas, debe recopilar y analizar datos relativos a estas cuestiones para poder atajar posibles problemas o simplemente mejorar su estrategia de venta. No se trata solo de promocionar y vender, también de medir el impacto de cada campaña y de los diferentes canales de venta en los números.

Al mismo tiempo, los datos permiten realizar un estudio de los clientes, de modo que se pueda conocer los intereses de cada persona, saber qué productos son de su interés y enfocar la publicidad y las campañas de acuerdo a ellos. Asimismo, un descenso inusual en el número de ventas y/o clientes puede explicarse con datos, si, por ejemplo, se han producido después de un periodo de ventas elevado (por ejemplo, Navidad) o hay alguna otra razón.

Implementación del análisis de datos en marketing

En general, los análisis de datos en marketing están orientados a crear modelos predictivos. En ellos, se evalúa el atractivo para captar nuevos clientes o cerrar nuevos acuerdos con otras empresas o proveedores.

Por ejemplo, identificar clientes con una mayor predisposición a realizar una compra próximamente. Esta información le da la posibilidad a la empresa de incrementar la fuerza de su estrategia de venta en torno a estos clientes, con correos electrónicos, mensajes de texto o incluso llamadas de los representantes de ventas.

Desarrollando análisis de datos

Los análisis de datos son, desde hace ya varios años, una parte indispensable de cualquier negocio que quiera crecer o seguir siendo competitivo en su sector. Debido a la alta competitividad generada con la globalización y a la dificultad para predecir el comportamiento de los consumidores actuales, los métodos tradicionales ya no son efectivos. Por ello, aquellas empresas que sepan adoptar y manejar los datos mejor se encontrarán con grandes oportunidades de negocio.