¿Qué es Data Science y cómo utilizar el análisis de datos para ampliar tu negocio?

Si te mantienes actualizado sobre el mundo digital es muy probable que ya hayas oído hablar de Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Big Data o algún otro término relacionado. Estas palabras clave han ganado fuerza y notoriedad en los noticieros cada vez que las empresas de tecnología lanzan una novedad en el mercado.

La inteligencia artificial está presente en varias de esas novedades, como en los coches autónomos, que logran realizar viajes sin la necesidad de un conductor, o incluso en los robots de limpieza que aspiran y limpian las casas sin ayuda humana.

Lo que pocos saben es que los mismos principios de tecnología que ayudan a desarrollar coches autónomos también se pueden utilizar para optimizar los negocios, principalmente los digitales.

Otro punto que muy pocas personas logran comprender es que el uso de esas tecnologías ya es mucho más simple de lo que parece, pero antes de partir a ejemplos prácticos, es importante entender más a fondo lo que es Data Science.

De hecho, ¿qué es Data Science?

Data Science (término en inglés para Ciencia de Datos) es un área de estudio que utiliza métodos científicos para obtener conocimientos a partir de los datos existentes y apoyar la toma de decisiones.

De manera más general, las empresas utilizan técnicas de Data Science para analizar los datos y tomar decisiones que ayuden a expandir tus negocios.

Es sabido que la toma de la mejor decisión no siempre es algo fácil y, justamente por eso,  Data Science es un área de estudio multidisciplinario que engloba conocimientos de Matemáticas, Estadística, Computación y Negocios.

Lo bueno es que los avances de la tecnología ayudaron a democratizar los procesos de Data Science y hoy en día ya existen muchas herramientas que pueden ayudar a las personas comunes a utilizarlo en los negocios, incluso sin tener el dominio de técnicas de estadística y matemáticas.

En este post vamos a darte algunos ejemplos prácticos de cómo se están utilizando estas técnicas para mejorar la toma de decisiones, aumentar las ventas y ampliar los negocios.

En la práctica, ¿cómo funciona el proceso de Data Science?

Dejando la teoría a un lado, el primer paso para empezar a utilizar Data Science en cualquier negocio es entender, de manera práctica, cómo funciona un proceso de Data Science y cuáles son las etapas que se hacen necesarias llevar a cabo para tomar las mejores decisiones.

No existe un consenso acerca de la forma más adecuada de trabajar haciendo uso de Data Science, pero generalmente el proceso pasa por 7 etapas:

1. Inventario de preguntas

Normalmente, el proceso de Data Science comienza con una pregunta a ser respondida. A continuación, se enumeran 10 dudas muy comunes de quienes manejan productos digitales:

1. ¿Cuál será mi facturación en los próximos meses?
2. ¿Qué sucedería si cambio completamente el diseño de la página de mi producto?
3. ¿Cuál es el momento adecuado para abordar al cliente ofreciéndole mi producto?
4. ¿Qué características definen que un Afiliado va a tener éxito vendiendo mi producto?
5. ¿Cuánto necesito invertir en tráfico para obtener el resultado X?
6. ¿Cuál es el precio ideal para poner a la venta mi producto?
7. ¿Cuándo ofrecerle un nuevo producto a mi cliente?
8. ¿Cuántos mensajes de correo electrónico tengo que enviarle al lead antes de ofrecerle mi producto?
9. ¿Cuál es el mejor formato para promocionar mis contenidos: posts o vídeos?
10. ¿Cuál es el mejor mes para hacer el lanzamiento de mi producto? ¿Cuál es el horario ideal para comenzar las ventas?

2. Recopilación de datos

A continuación, es necesario buscar datos que puedan ayudarnos a responder a las preguntas. Estos datos pueden provenir de diferentes fuentes, por ejemplo:

• Sistemas y aplicaciones,
• Búsquedas en Internet:
• Datos de organizaciones y empresas,
• Investigaciones.

La verdad es que son innumerables fuentes de datos, por eso es muy importante encontrar una fuente que presente la información de manera confiable y estructurada. Veamos algunos ejemplos:

• Para prever tu facturación en los próximos meses, puede ser interesante analizar cómo viene siendo la misma hasta el momento. Para ello, necesitarás extraer tu historial de ventas. Por otro lado, si entiendes que el resultado de tus ventas está directamente relacionado con el volumen de tráfico en tu sitio, es posible que encuentres los datos necesarios para responder a esta pregunta en una herramienta de análisis de datos, como Hotmart Analytics.
• Una de las maneras de descubrir el momento ideal de abordar al cliente y ofrecerle tu producto es analizar todas las acciones que ya has hecho con los clientes antiguos. Esta tarea la puedes hacer tanto con los que compraron tu producto como con los que no lo hicieron, tratando de comprender los motivos que llevaron a los clientes a comprar o no.
• Si tu duda tiene relación con el formato de contenido que te proporciona los mejores resultados, posts o vídeos, necesitarás cruzar los datos referentes al engagement de los leads que leyeron tus posts, los cuales se pueden obtener con Google Analytics, por ejemplo, utilizando los datos de engagement de los leads que vieron tus vídeos, obtenidos en Youtube Analytics.

3. Procesamiento y organización de los datos

Con los datos ya recolectados, es muy importante hacer todo el proceso de limpieza, estandarización, procesamiento y organización de las informaciones. Esto sucede porque, casi siempre, los datos generados cuentan con una serie de inconsistencias que pueden perjudicar el análisis y llevar a la toma de decisiones erróneas.

Cuando los datos están organizados y procesados, ya es posible comenzar el análisis.

4. Análisis de los datos

Hay varios tipos de análisis, desde los más simples hasta los sumamente complejos. Pero es importante recordar que, en la mayoría de los casos, un análisis básico ya puede reflejar un resultado de mucho valor para el negocio.

El motivo por el cual esto ocurre es muy sencillo: como muchas personas y empresas todavía no tienen el hábito de darle atención a los números, quien comienza a hacer análisis de datos (incluso análisis simples), generalmente está algunos pasos por delante de sus competidores.

5. Desarrollo de modelos y algoritmos

En los casos en que el análisis de datos resulta muy complejo, o plantea más preguntas nuevas que respuestas a la pregunta inicial, quizá sea el momento de desarrollar modelos estadísticos y algoritmos para encontrar la solución que va a traerle un valor superior al negocio.

Estos modelos y algoritmos, por lo general son necesarios cuando la “mente humana” ya no puede encontrar los mejores estándares para solucionar el problema, o cuando encontrarle una solución al problema podría tardar demasiado tiempo.

Un algoritmo puede ser utilizado para encontrar estándares que escapan de la percepción humana, o incluso para analizar millones de escenarios en pocos minutos, llevando a una decisión más asertiva en un corto intervalo de tiempo.

En el siguiente ejemplo podemos entender mejor cómo funciona.

Si tengo una base con 5.000 leads, y les envié 7 mensajes de correo electrónico por mes en los últimos 4 años, son más de 1,6 millones de eventos que tendría que analizar para tratar de encontrar un estándar de comportamiento de mis leads.

Por ese motivo, aunque concentrara todos mis esfuerzos en dicho análisis, probablemente me llevaría mucho tiempo encontrar estándares que un algoritmo podría identificar en segundos.

En caso de que yo quisiera entender la mejor forma de anunciar en Facebook, podría analizar más de 50 indicadores diferentes por cada uno de los anuncios que ya he hecho.

Pero ¿cómo averiguar cuáles de esos indicadores realmente son relevantes para mi audiencia?

Si deseo probar qué detalles del diseño de mi página aumentan las posibilidades de que el visitante compre mi producto, yo necesitaría:

• Generar varias páginas diferentes,
• Separar grupos de usuarios que ingresarían a cada una de estas páginas y,
• Encontrar una manera de garantizar que el usuario de un grupo determinado solo tenga acceso a una sola página hasta que termine de evaluar los resultados de las diferentes páginas.

Por supuesto, se trata de algo aparentemente muy complejo, pero que se puede hacer de manera sencilla con algunas aplicaciones.

6. Visualización de los datos

Después del uso de modelos y algoritmos, será necesario analizar visualmente los resultados para garantizar que las conclusiones del análisis están alineadas al objetivo de estudio.

Este análisis visual es realizado por gráficos que facilitan la detección de estándares y la toma de decisiones.

7. Toma de decisión

Con los datos listos para ser analizados, llega el momento más importante de todos: la toma de decisiones estratégicas para tu negocio.

Al verificar los estándares encontrados podrá notar lo que está funcionando y lo que necesita ser mejorado. Esto te permitirá poner en práctica nuevas acciones y realizar pruebas para aprovechar los resultados obtenidos.

Estas decisiones, por supuesto, dependerán de cuál es tu negocio y de qué aspecto deseas optimizar.

Lo importante es que, antes de definir alguna acción a ser tomada, analices los datos que ya posees, a fin de optar por la decisión más asertiva.

Pero, ¿cómo puedo aplicar Data Science para expandir mis negocios?

Por ser un área multidisciplinaria, Data Science puede ser aplicado en prácticamente todos los desafíos enfrentados por quienes realizan negocios digitales.

Algunos ejemplos comunes del uso de la ciencia de datos para generar resultados en negocios digitales son:

• Análisis de conversiones en los embudos de ventas;
• Análisis de datos del comportamiento de los visitantes de tus páginas;
• Fijación del precio de productos;
• Detección de comportamientos inusuales y fraudes;
• Análisis de sentimientos de los seguidores en las redes sociales;
• Sistemas de recomendación de productos destinados a clientes;
• Predicción de cuándo el cliente dejará de pagar una suscripción (predicción de churn);
• Enriquecimiento y clasificación de leads con el objetivo de realizar una priorización;
• Previsión de facturación;
• Clasificación de los clientes en lo que respecta al comportamiento de compra;
• Optimización del carrito de compras a través de la combinación de productos.

Por último, siguen 2 consejos prácticos para empezar a utilizar Data Science en tus negocios hoy mismo:

Consejo 1 – Cómo utilizar Web Analytics para detectar estándares de comportamiento de los visitantes de tus páginas y vender más

Una de las principales ventajas de un negocio 100% digital, en comparación con un negocio fuera de Internet, es la cantidad de informaciones que se pueden obtener online.

Cuando instalas una herramienta de analytics en tu sitio, comienzas inmediatamente a capturar varias informaciones que pueden analizarse con el fin de generar mejores resultados para tu negocio.

Algunos ejemplos de informaciones relevantes obtenidas por estas herramientas son:

• El origen de la visita: la procedencia de tu visitante o en qué link hizo clicpara llegar a tu página;
• Tiempo promedio que los visitantes pasaron en tu página;
• Qué páginas y productos visitó;
• Tasa de abandono: porcentaje de visitantes que abandonaron tu página sin hacer clic en ningún otro link;
• Parámetros de los links en los que el visitante hizo clic: UTM, SRC, SCK (para entender mejor cómo utilizar los parámetros de la manera correcta en tus campañas, accede a nuestro post que explica cómo usar URL Builder.);
• Número de visitantes que realizaron alguna acción determinada en tu sitio (por ejemplo: hicieron clic en el link de checkout o iniciaron sesión. En estos casos tendrás que configurar estas acciones en la herramienta de analytics).

La herramienta de análisis más conocida y utilizada es Google Analytics, pero hay varias otras complementarias, y la elección de la mejor herramienta dependerá de las particularidades de cada negocio.

Hotmart Analytics, por ejemplo, tiene una serie de recursos dedicados a quienes trabajan con la venta de productos digitales en Internet.

Con la herramienta debidamente instalada, las métricas pasan a ser recolectadas y ya tienes los datos que necesitas para tomar mejores decisiones.

Consejo 2 – Cómo priorizar los leads basándose en el enriquecimiento de los datos y la clasificación de los leads

Una de las mejores formas de vender más en Internet es segmentar de qué modo se efectúa la comunicación con cada cliente.

En verdad, una de las mejores maneras de aumentar el resultado es ofrecer el producto solo en el momento exacto que el lead está propenso a comprar. La idea es no ser reconocido como un spammer que únicamente envía correos electrónicos vendiendo productos de forma permanente.

Para llevar a cabo este tipo de análisis y entender cuál es el momento correcto de promocionar tu producto, necesitarás básicamente 2 herramientas.

La primera de ellas es una herramienta de email marketing, como Infusionsoft, Benchmark, Mailchimp o otra.

A continuación tendrás que utilizar Listboss, una herramienta de Hotmart que permite la integración entre Hotmart y el servicio de email marketing elegido.

Tras la integración, podrás configurarlo para que tu servicio de email marketing reciba notificaciones siempre que un lead realice alguna de las siguientes acciones:

• Ticket de pago emitido;
• Abandono de carrito;
• Compra cancelada;
• Compra en chargeback;
• Compra aprobada;
• Compra reclamada;
• Compra reembolsada;
• Compra caducada;
• Compra completa;
• Descarga del producto;
• Registro en Hotmart Club;
• Evaluación del producto.

Este es el primer aspecto a ser tenido en cuenta en la decisión del momento adecuado para enviar un email de recuperación de ventas.

Un cliente que visitó tu checkout y abandonó el carrito de compras tiene mucho más probabilidades de comprar tu producto que un cliente que ni siquiera sabe que tienes un producto en venta.

Por lo tanto, estas informaciones serán cruciales para establecer el momento de enviar un nuevo email a este cliente.

Con toda estas informaciones registradas en tu servicio de email ya puedes empezar a definir acciones en cada uno de los casos.

Por ejemplo:

Puedes enviar un email de bienvenida tan pronto como tu cliente descargue tu producto, o de agradecimiento en el momento en que un cliente hace una evaluación de lo que compró.

Estas acciones te ayudan a construir una relación más cercana con tu cliente y aumentar la confianza de los compradores.

Analiza tus datos

Las sugerencias que hemos mencionado anteriormente enfocan algunas de las innumerables posibilidades de utilizar los números para expandir tus negocios.

La tendencia es que la complejidad de los análisis aumente desde el momento en que el negocio adquiere más madurez y, consecuentemente, un mayor volumen de informaciones.

Pero, lo más importante, es comenzar a recoger, organizar y analizar los datos de tu negocio. ¡Ese es el verdadero secreto del éxito!

Y si quieres más informaciones como estas, tenemos consejos muy interesantes de cómo los productores de contenido digital pueden utilizar métricas para obtener mejores resultados. ¡No dejes de verlos!