Los datos se han convertido en el elemento vital de las empresas en la era digital actual. Tradicionalmente, analizar datos significaba mirar hacia atrás a las tendencias históricas para informar decisiones futuras. Sin embargo, la analítica de marketing ha evolucionado. Ahora, las empresas pretenden predecir tendencias y oportunidades futuras en lugar de limitarse a mirar al pasado.
Este artículo aborda el creciente poder del análisis predictivo, especialmente en el contexto de Google Analytics 4 (GA4). Exploraremos cómo GA4 está cambiando el juego: ofrece información más allá de los datos históricos y brinda a las empresas una ventaja competitiva con métricas predictivas.
Redefiniendo la analítica digital: más allá del rol de «reportero histórico»
¿Los expertos en análisis digital son como adivinos o historiadores? ¿Y qué pasa con quienes utilizan herramientas de análisis? En contraste con la creencia común, la realidad es que las herramientas estándar de análisis digital, como GA4 o Adobe listas para usar, ni siquiera sirven como referencias históricas.
La mayoría de los usuarios de análisis actuales operan como «reporteros», enfocándose en métricas como la cantidad de visitantes o sesiones de un canal específico durante un período reciente (ayer, el mes pasado, este año, etc.). Ocasionalmente pueden agregar detalles como el rendimiento de los anuncios. Sin embargo, sus informes rara vez profundizan en el “por qué” crucial detrás de los datos.
Aprovechar los datos analíticos históricos para esfuerzos futuros puede ser valioso, pero los datos pueden ser casi inútiles si no se comprende la verdadera causalidad.
¿Puede utilizar datos de 2020 y 2021 o incluso de 2022, que muestran una tasa de clics masiva en anuncios específicos con una alta tasa de conversión a su tienda en línea, como un predictor de qué campañas en línea impulsarán las ventas en 2024 y 2025 para pronosticar en línea? ¿ventas? ¿Qué pasa con los datos más recientes de 2023?
La respuesta simple es no.» Es crucial considerar el impacto histórico de los cierres relacionados con la pandemia. Quizás sepa lo suficiente como para descartar esos datos y elegir datos anteriores a 2020 (el mundo anterior a COVID-19). Tampoco debería confiar en estos datos porque han cambiado muchas cosas, lo que los hace prácticamente inútiles.
Entonces, ¿cuáles son los beneficios actuales de una solución de análisis digital más allá de medir los resultados a corto plazo de diversos esfuerzos de marketing? Para responder a esto, debemos reflexionar sobre los primeros días de la analítica digital.
Históricamente, el panorama del análisis digital estuvo dominado por métricas simples: visitas, páginas vistas y, si nos sentíamos aventureros, tasa de rebote. La evolución de la analítica ha transformado la forma en que entendemos y predecimos el comportamiento de los usuarios.
Al unificar la herramienta de análisis más común, Google Analytics 4, exploraremos cómo esto ahora es posible hasta cierto punto. Permítanme comenzar diciendo que si esperan una guía con un enfoque detallado paso a paso o una lista aburrida de las características de GA4, piénselo de nuevo. En lugar de ello, emprendamos este viaje juntos y aprendamos cómo aprovechar las capacidades de análisis predictivo para empresas, analistas y especialistas en marketing por igual.
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Una revisión del análisis predictivo
El análisis predictivo significa utilizar datos existentes para predecir el futuro. Desde una perspectiva de marketing, podría usarse para pronosticar quién es probable que realice una compra, la cancelación de suscripciones o quién se convertirá en un cliente de alto valor.
¿Cuándo pensaste por última vez: “Si tan solo pudiera predecir el futuro…”? El análisis predictivo (por ahora) es lo más parecido que se puede conseguir. Usar sus datos analíticos con su bola de cristal «algo confusa» será mucho más preciso que sondear o encuestar a sus clientes.
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GA4 como bola de cristal: qué puede predecir y por qué es importante
Cuando se configura correctamente, GA4, a partir del 17 de agosto de 2023, puede emplear modelos de aprendizaje automático para rastrear sus datos, buscando patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Estos patrones ayudan a completar los datos faltantes de los usuarios que optaron por no recibir seguimiento mediante una cookie de análisis o una identificación de inicio de sesión. Al completar los datos que faltan (con una medida calculada), sus datos son mucho más completos y pueden usarse para predecir acciones futuras del usuario.
Google Analytics 4 «enriquece automáticamente sus datos al incorporar la experiencia de aprendizaje automático de Google en su conjunto de datos para predecir el comportamiento futuro de sus usuarios», según Google. «Con las métricas predictivas, aprendes más sobre tus clientes simplemente recopilando datos estructurados de eventos».
Actualmente, existen tres métricas predictivas, a saber:
- Probabilidad de compra. La probabilidad de que un usuario que estuvo activo en los últimos 28 días registre un evento de conversión específico dentro de los próximos siete días.
- Probabilidad de abandono. La probabilidad de que un usuario que estuvo activo en su aplicación o sitio en los últimos 7 días no esté activo en los próximos siete días.
- Ingresos previstos. Los ingresos esperados de todas las conversiones de compras dentro de los próximos 28 días de un usuario que estuvo activo en los últimos 28 días.
Si bien no es una bola de cristal mágica en toda regla para predecir los resultados del próximo año (o de los próximos años), proporciona algunas ideas sobre qué esperar en el corto plazo. Una vez que comience a utilizar sus datos analíticos para ver qué usuarios tienen una mayor probabilidad de compra o una menor probabilidad de abandono, podrá ajustar sus campañas.
Incluso con solo una ventana a los próximos siete días (o, en el caso del pronóstico de ingresos, 28 días) desde su bola de cristal de análisis, se puede poner en práctica en los esfuerzos de marketing diarios. Empiece a pensar en personalizar las campañas y en cómo se puede personalizar la experiencia del usuario para aumentar las conversiones. Todo esto se puede aplicar para ayudar a optimizar su presupuesto de marketing.
¿Es perfecto el camino que tenemos por delante?
No seamos ingenuos: ninguna herramienta puede predecir el futuro por completo. El panorama analítico está en continua evolución. Muchos profesionales de la analítica esperan que las capacidades predictivas combinadas con la IA sigan mejorando la precisión y el futuro en el que se realizarán estas predicciones. Nunca olvides que el comportamiento del usuario puede verse influenciado por innumerables factores externos (recuerda el COVID).
Lo que debemos implementar es combinar el análisis predictivo con una comprensión profunda de su audiencia y las tendencias actuales (y a corto plazo) del mercado. Son las capacidades de análisis predictivo las que pueden ofrecer una previsión invaluable.
Al igual que con cualquier herramienta de aprendizaje automático, la precisión de GA4 y otras herramientas de análisis mejora con más datos. Cuantos más puntos de datos tenga con los que trabajar, más precisas serán sus predicciones. Si recién estás comenzando con GA4 (o cualquier otra herramienta), ten paciencia. Asegúrate de que esté configurado 100% correctamente y comienza a recopilar datos. Déjalo aprender, adaptarse y crecer.
Tu próximo movimiento
Se acabó la era de esperar informes mensuales que guiaran su próximo paso. La toma de decisiones proactiva y basada en datos está aquí. Los tomadores de decisiones modernos quieren informes semanales, si no diarios, o ¿por qué no datos en tiempo real? Ya no quieren esperar a que el equipo de análisis y marketing digiera, regurgite y escupe los resultados del mes pasado antes del día 15 del mes o, si tienen suerte, al final de la primera semana.
Con GA4 y las herramientas de almacenamiento y visualización de datos, la predicción y los informes futuristas son la realidad actual. Para aprovechar el análisis predictivo, combine el rigor científico con el pensamiento creativo. Abrace los números, reconociendo las historias humanas que representan.
Transforme los datos en narrativas convincentes, entendiendo que detrás de cada dato se encuentra una persona con motivaciones, deseos y emociones. Hacerlo le dará una idea del futuro y el potencial de influir en él.
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