Sesión 2

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Licenciatura en Mercadotecnia DigitalSesión 2

Análisis y medición de la transformación digital

ANÁLISIS Y MEDICIÓN DE LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL. SESIÓN 2

Bienvenidos a la sesión 2 de nuestra materia Análisis y medición de la transformación digital.

Para comprender con más detalle los conceptos generales de la asignatura Análisis y medición de la transformación digital es necesario revisar los siguientes temas:2. Herramientas de Análisis de Datos 2.1. Introducción a herramientas de análisis de datos: 2.1.1. Google Analytics2.1.2. CRM2.1.3. Herramientas escucha social2.2. Recopilación y procesamiento de datos para análisis2.3. Interpretación de métricas clave para evaluar el rendimiento digital

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Las herramientas de análisis de datos son aplicaciones o software diseñados para procesar y analizar grandes volúmenes de datos con el fin de extraer información útil, descubrir patrones, tendencias y obtener conocimientos accionables.

Introducción a herramientas de análisis de datos

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Recopilación de datos

Visualización de datos

Funciones clave

Limpieza y preparación de datos

Análisis Estadístico

Modelo predictivo

Informes y dashboards

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Características principales:

• Paneles Personalizables: Permiten crear paneles con métricas específicas que sean relevantes para el análisis.
• Informes de Audiencia: Proveen datos demográficos y geográficos de los visitantes del sitio web.
• Informes de Adquisición: Muestran cómo los usuarios llegan al sitio, ya sea a través de búsqueda orgánica, pago por clic (PPC), redes sociales, correo electrónico, etc.
• Informes de Comportamiento: Ofrecen información sobre el comportamiento de los usuarios en el sitio web, como las páginas más visitadas, la duración de la sesión y la tasa de rebote.
• Informes de Conversiones: Permiten rastrear las acciones importantes que los usuarios realizan en el sitio, como completar formularios, realizar compras o suscribirse a boletines informativos.

Google Analytics es una herramienta esencial para el análisis de datos en el ámbito digital. Proporciona información detallada sobre el tráfico de un sitio web, el comportamiento de los usuarios y las conversiones.

Google Analytics

Desventajas

Ventajas

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Características principales:

• Gestión de Contactos: Permite almacenar y organizar información detallada sobre los clientes.
• Automatización de Marketing: Ayuda a automatizar las campañas de marketing y medir su efectividad.
• Automatización de Ventas: Facilita la gestión del ciclo de ventas desde la generación de leads hasta el cierre de la venta.
• Servicio al Cliente: Incluye funcionalidades para gestionar y resolver problemas de clientes de manera eficiente.
• Informes y Análisis: Proveen informes detallados sobre el rendimiento de ventas, la efectividad de las campañas de marketing y la satisfacción del cliente.

Es una herramienta utilizada para gestionar las interacciones con los clientes actuales y potenciales. Los sistemas CRM ayudan a las empresas a mejorar las relaciones con los clientes, aumentar la retención de clientes y conducir a un crecimiento en las ventas.

Customer Relationship Management (CRM)

Desventajas

Ventajas

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Características principales:

• Monitoreo en Tiempo Real: Permiten seguir las menciones de la marca en tiempo real en varias plataformas de redes sociales.
• Análisis de Sentimiento: Ayudan a determinar el tono de las menciones (positivo, negativo, neutral).
• Identificación de Tendencias: Detectan tendencias emergentes y temas de interés para la audiencia.
• Análisis de Competencia: Proveen datos sobre cómo se mencionan los competidores en las redes sociales.
• Informes Detallados: Generan informes que detallan el impacto de las campañas en redes sociales.

Las herramientas de escucha social permiten monitorear y analizar conversaciones y menciones en redes sociales sobre una marca, producto o tema específico.

Herramientas de escucha social

Desventajas

Ventajas

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La recopilación y procesamiento de datos son pasos críticos para el análisis de datos. Involucran la obtención de datos relevantes, su limpieza y preparación para el análisis.

Recopilación y procesamiento de datos para análisis

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Fuentes de datosLos datos se pueden recopilar de diversas fuentes, incluyendo:

• Datos internos: Transacciones, registros de clientes, datos operativos, etc.

• Datos externos: Encuestas, estudios de mercado, datos de redes sociales, etc.

• Datos generados por máquinas: Sensores, dispositivos IoT, etc.

• Datos abiertos: Datos disponibles gratuitamente por parte de gobiernos, organizaciones y otras entidades.

La recopilación y el procesamiento de datos son esenciales para:

• Toma de decisiones informadas: Los datos proporcionan información valiosa sobre el comportamiento del cliente,las tendencias del mercado, el rendimiento operativo y otros aspectos clave del negocio.
• Mejora de la eficiencia operativa: Los datos pueden identificar áreas de ineficiencia y oportunidades para optimizar procesos, reducir costos y mejorar la calidad del servicio.
• Generación de nuevas oportunidades de negocio: Los datos pueden revelar nuevas tendencias, necesidades del cliente y oportunidades de mercado que pueden ser explotadas para crear nuevos productos, servicios o modelos de negocio.

Importancia de la recopilación y el procesamiento de datos

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Existen diversas herramientas y técnicas para la recopilación y el procesamiento de datos, incluyendo:

• Herramientas de encuestas: Para recopilar datos de forma estructurada a partir de un grupo de personas.

• Herramientas de extracción de datos: Para extraer datos de fuentes no estructuradas, como sitios web y documentos.

• Herramientas de limpieza de datos: Para identificar y corregir errores, inconsistencias y valores atípicos en los datos.

• Herramientas de transformación de datos: Para transformar los datos en un formato adecuado para su análisis.

• Herramientas de análisis de datos: Para analizar los datos y extraer información útil.

Herramientas y técnicas para la recopilación y el procesamiento de datos

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Existen diversas metodologías para la recopilación y el procesamiento de datos, como:

• Metodología del ciclo de vida de la información: Define un proceso estructurado para gestionar los datos desde su recopilación hasta su eliminación.
• Metodología de minería de datos: Define un proceso para descubrir patrones y conocimientos útiles a partir de grandes conjuntos de datos.
• Metodología de análisis de Big Data: Define un proceso para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos complejos.

Metodologías para la recopilación y el procesamiento de datos

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La interpretación de métricas clave es esencial para evaluar el rendimiento digital y tomar decisiones informadas. Algunas métricas claves:

Interpretación de métricas clave para evaluar el rendimiento digital

MÉTRICASUna métrica es una medida cuantitativa utilizada para evaluar, comparar y rastrear el rendimiento o el progreso de una actividad, proceso, proyecto o cualquier otro aspecto que sea de interés.

Métricas de tráfico

Métricas de adquisición

Métricas de conversión

Métricas de ROI

Métricas de engagement en Redes Sociales

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Recursos bibliográficos

• Gorostiza Esquerdeiro, I. & Barainca Fontao, A. (2017). Google Analytics: mide y vencerás: ( ed.). Difusora Larousse - Anaya Multimedia. Consulta el tema 2, La recolección de datos en Google Analytics. Página 41-54.

Recuperado de: https://elibro.net/es/ereader/udibiblioteca/122927

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Recursos bibliográficos

• Espinoza, E. (2016, 19 de octubre). Métodos y Técnicas de recolección de la información. UICFMC.

Recuperado:http://www.bvs.hn/Honduras/UICFCM/SaludMental/Metodos.e.instrumentos.de.recoleccion.pdf

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TipsTV con Annel Cardenes. (2021, 15 de febrero). Herramientas de escucha social marketing. [video]

Recuperado de:YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=j9JkWIkH-jE

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Canales de Adquisición: Identifican las fuentes de tráfico, como búsqueda orgánica, pago por clic, redes sociales, y referencias.Costo por Adquisición (CPA): Mide el costo de adquirir un nuevo cliente a través de campañas de marketing.

• Mejora de la Reputación: Permiten gestionar la reputación en línea al responder rápidamente a menciones negativas.
• Identificación de Influencers: Ayudan a identificar influencers clave que pueden promover la marca.
• Comprensión del Cliente: Proveen una visión más profunda de las necesidades y percepciones de los clientes.

Ventajas

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Proporcionan formas de presentar los datos de manera visual mediante gráficos, tablas y otros formatos que facilitan la comprensión de la información.

Evaluación de Rentabilidad: El ROI proporciona una medida clara y cuantificable de la rentabilidad de una inversión.Comparación de Proyectos: Permite comparar la eficiencia de diferentes inversiones o proyectos, ayudando a priorizar aquellos que ofrecen mayores retornos.

• Gratuito: Es una herramienta gratuita que ofrece una amplia gama de funcionalidades.
• Integración: Se integra fácilmente con otras herramientas de Google como Google Ads y Google Search Console.
• Profundidad de Datos: Proporciona datos muy detallados y en tiempo real.

Ventajas

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Ofrecen métodos estadísticos para analizar los datos, identificar patrones y realizar predicciones.

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Permiten la recolección de datos de diversas fuentes como bases de datos, archivos, aplicaciones web, sensores, entre otros.

Menciones y Sentimiento: Monitorean cuántas veces se menciona la marca y el tono de esas menciones.Interacciones: Miden la cantidad de "me gusta", comentarios, compartidos y otras formas de interacción.

Tasa de Conversión: Porcentaje de visitantes que realizan una acción deseada, como completar un formulario o realizar una compra.Valor del Cliente de por Vida (CLV): Estima el valor total de un cliente a lo largo de su relación con la empresa.

Usuarios y Sesiones: Indican el número de visitantes y el número de veces que interactúan con el sitio.Duración de la Sesión: Mide el tiempo que un usuario pasa en el sitio durante una visita.Tasa de Rebote: Porcentaje de visitantes que abandonan el sitio después de ver solo una página.

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Generan informes detallados y cuadros de mando interactivos que resumen los hallazgos y permiten un seguimiento continuo de los indicadores clave de rendimiento (KPIs).

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Facilitan la limpieza, transformación y organización de los datos para asegurar su calidad y coherencia antes del análisis.

• Costo: Los sistemas CRM pueden ser costosos, especialmente para las pequeñas empresas.
• Implementación Compleja: La implementación y personalización del sistema pueden ser complicadas y requerir tiempo.

Desventajas

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Utilizan algoritmos y técnicas avanzadas para crear modelos que pueden prever futuros comportamientos o tendencias basados en datos históricos.

• Centralización de Información: Permite que toda la información relevante del cliente esté disponible en un solo lugar.
• Mejora de la Eficiencia: Automatiza tareas repetitivas y permite a los equipos centrarse en tareas más estratégicas.
• Análisis en Tiempo Real: Proporciona datos en tiempo real para una toma de decisiones más rápida.

Ventajas

• Curva de Aprendizaje: Puede ser complejo para los principiantes.
• Limitaciones en la Versión Gratuita: Aunque es muy completa, la versión gratuita tiene algunas limitaciones en términos de volumen de datos y funcionalidades avanzadas.

Desventajas

• Costo: Algunas herramientas pueden ser caras, especialmente aquellas con funcionalidades avanzadas.
• Privacidad: Puede haber preocupaciones sobre la privacidad y el uso de datos de los usuarios de redes sociales.

Desventajas