Sin lugar a dudas, uno de los grandes problemas a los que se enfrenta habitualmente cualquier estrategia o acción digital, especialmente dentro del ámbito del Marketing Digital, es la comprensión y evaluación de cuál ha sido su eficacia, entendiendo este término como la consecución de los objetivos planteados inicialmente.

Valga como ejemplo, las siguientes preguntas en torno a un planteamiento SEO habitual: ¿Ha influenciado el aumento de tráfico orgánico en la consecución de más pedidos? Si desagregamos este tráfico por la tipología de nuestras keywords, ¿son palabras clave de marca o no-marca?, dentro del modelo de atribución de mi negocio ¿cuál es la posición prevalente asociada al tráfico de búsqueda orgánico? ¿First-click, Last-click, …?. Al igual que estas cuestiones, nos podemos hacer un sinfín de preguntas, que en muchos casos serán difícilmente resueltas.

Aquí es donde entra en juego la experiencia de quien interpreta estos tipos de datos, por lo general un especialista SEO con mentalidad analítica. Para ello, quienes nos dedicamos desde hace años a la analítica avanzada de datos especializándonos en el negocio digital, hemos intentado mejorar, evolucionar y vincular nuestros procesos en busca de análisis que puedan convertirse en información valiosa. De poco sirve interpretar los datos si no se están extrayendo y cargando correctamente (Data Processing), al igual que tampoco ayuda mostrar los datos si no somos capaces de convertirlos en información (Data Analysis).

Para resolver este dilema existen varias metodologías ampliamente instauradas. En mi caso utilizo la conocida como CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining), añadiéndole además técnicas de análisis avanzado (Data Science) al final de cada ciclo. Esto lo analizo en profundidad en uno de mis libros, aunque se puede resumir de la siguiente forma:

Metodología CRISP-DM y Análisis avanzado de datos de un negocio

Fases de las metodologías CRISP-DM y Data Science aplicadas a un negocio.

  1. Business & Data Understanding. Qué tipos de datos se van a utilizar y de dónde se van a obtener. Para ello hay que entender a la perfección qué se quería obtener (objetivos) con la estrategia y acciones SEO planteadas previamente. Visión de negocio.
  2. Data Processing. Conjunto de fases donde se han de preparar, transformar, modelar, evaluar, etc. los datos. Se trata de estructurar, optimizar y simplificar los datos para poder ser consumidos.
  3. Data Analysis. Estudio de los datos. Dependiendo de lo que se quiera analizar se aplicarán diferentes tipos de metodologías. Por ejemplo, no se usarán las mismas técnicas para analizar el comportamiento del tráfico de búsqueda orgánico de un segmento de población específico que para determinar la influencia de haber publicado un determinado contenido según la estacionalidad predicha. Además, en esta etapa se intentará representar todo de manera gráfica con el objetivo de simplificar e interiorizar los resultados así como para involucrar al resto de la organización.

Este artículo sienta las bases de una metodología sencilla que con pequeñas modificaciones puede aplicarse a cualquier tipo de negocio digital. Las metodologías están para plantear y simplificar procesos, sin embargo, no deben ser tomadas nunca como algo inamovible. Sino todo lo contrario, algo que debe evolucionar cíclicamente con mejoras constantes. Me despido como siempre hasta la semana que viene. ¡Gracias por leerme! Y recuerda, si quieres saber más sobre Analítica de datos, Marketing Digital o Negocio te invito a que profundices en otros artículos de mi Blog.

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