Aumente sus informes con información de datos 1st party

Todos ya sabemos qué son los datos 1st party, ¿verdad? (Si todavía tiene preguntas sobre esto, eche un vistazo a esta publicación de blog que le dará una buena idea de lo que son datos de 1st party)

Bueno, una vez que haya reunido a toda su 1st party, un dashboard super actualizado y un flujo de datos en constante crecimiento, hay una ligera desesperación: ¿qué voy a hacer con todo esto? ¿Por dónde voy a empezar?

Lo primero: cálmate. Lo segundo: mantén el enlace de esta publicación, que puede ayudarte mucho en la vida … 😉

Sepa que vencer esta desesperación es normal, hoy en día la cantidad de datos que genera una herramienta como Tail es muy grande, por lo que incluso nosotros a veces enfrentamos algunas dificultades para generar ideas, informes o extraer la información importante para el cliente. 

Por lo tanto, cada vez que vamos a hacer un análisis de datos, es importante tener en cuenta los siguientes conceptos para ayudarlo con la forma en que debe hacerlo, dónde buscar y qué tener en cuenta.

Vayamos a los conceptos:

– Reducción de datos

Reduce el volumen de datos. En un sentido más amplio, la reducción de datos puede ser la transformación de lo analógico a lo digital o algún concepto de programación para mejorar algún proceso de datos. Aquí estamos tratando con una resolución muy simple: ¡renunciar a algunos datos! Especialmente aquellos que te confunden más que ayuda.

Muchos clientes preguntan cómo su público objetivo puede ser de clase media y de altos ingresos … esto se debe a que la capacidad de identificar comportamientos en la actualidad es muy amplia, por lo que sus clientes pueden ser, según la ocasión, de clase media o de altos ingresos. ¿Qué hacer con esta información? Úselo según sus necesidades.

Esto es reducción de datos: no tener miedo de ignorar datos que no son importantes para su análisis.

– Clustering

En traducción literal, agrupación. Tail ya agrupa información diversa de los usuarios de su sitio web. Sin embargo, es importante para usted, como analista de datos, tener su propio sistema y agrupación estándar para identificar a los usuarios: ¿cómo fue la reacción del público en una campaña determinada? ¿Qué tipos de comportamientos puedo esperar de una base de datos determinada? ¿Cuáles son las intenciones de compra del grupo que abandonó mi carrito de compras?

Tail lo ayuda con sus propios grupos que vienen con la herramienta, pero tener sus propios grupos de acuerdo con su público objetivo ayuda mucho a organizar sus acciones.

– Clasificación

Las clasificaciones son generalizaciones necesarias para traducir los fenómenos conductuales en los procesos cognitivos de nuestro cerebro.

Es importante destacar: generalizaciones pueden ser parciales, incluso prejuiciosas, hasta el punto de socavar la toma de decisiones. ¿Se asegura de conocer el comportamiento de todas las mujeres en su público objetivo? Identificar sesgos y crear segmentos más inclusivos es un proceso constante.

Trabaja con conceptos que van con la rutina. Ejemplo: si su empresa almacena bases de datos por nombres, direcciones y números de teléfono, cree grupos de cada uno e intente aplicarlos a los procesos de la empresa.

Tener un patrón ayudará en otro frente: detección de anomalías. Las anomalías no son más que desviaciones estándar notables en el análisis de datos. Cuanto antes se noten las anomalías, menos impacto tendrán en su plan original. Cuidado: no todas las anomalías son malas, tampoco eternas.

– Análisis de asociación

Contenido relacionado, timeline, Amazon. Cualquier dato de navegación que los algoritmos recojan y que los sentidos humanos tengan dificultades para relacionar: ¿por qué tantas personas cambian automóviles y apartamentos al mismo tiempo, están embarazadas o se separan? ¿Qué comportamientos de compra son estándar por grupo de edad?

El análisis de asociación permite mucha interpretación. Un dato combinado con un factor “A” significa una cosa. Los mismos datos combinados con un factor “x” pueden significar lo contrario. Los análisis de asociación son un grado adicional en la escala Richter de datos, lo que sacudirá positivamente la toma de decisiones empresariales.

– Patrones secuenciales

¿Recuerdas un poco más arriba que hablamos sobre la detección de anomalías y que no todas las anomalías son malas o eternas? Porque conocer patrones secuenciales te ayuda a predecir anomalías y la mejor manera de superarlas. O incluso mejor: ¡cómo optimizar las buenas anomalías!

Los patrones secuenciales requieren mucho tiempo o mucha información para tener un análisis más amplio. Los segundos pueden tener patrones secuenciales complejos que requieren mucha información simultánea, mientras que el análisis a largo plazo puede tener plazos de información mucho más largos.

¡Espero que les haya gustado!

Guilherme Maciel

Jefe de Negocios y Operaciones Tail Latino