Aproveche el pulso del marketing con visualización de datos

Es probable que hayas escuchado la frase “una imagen vale más que mil palabras”. Lo que quizás no sepas es que, dependiendo del contexto, esta puede ser una declaración un tanto engañosa.

Escúchanos. El cerebro humano está programado para ingerir imágenes 60 000 veces más rápido que el texto, lo que representa que el 90 % de la información que procesamos todos los días es visual. Estos números son un ejemplo convincente de por qué una imagen merece un poco más de crédito que mil palabras.

Pero no hemos desenterrado un proverbio de siglos de antigüedad para ser exigente con sus deficiencias estadísticas. En cambio, queríamos resaltar cómo el sentimiento detrás de la frase nunca ha sido más apropiado para los especialistas en marketing que se quedan a flote en un mar de datos sin procesar en expansión cada día que pasa.

Refine los datos sin procesar con visualización

Clive Humby estaba en algo cuando presentó datos como aceite nuevo a sus compañeros ejecutivos de C-suite en la Cumbre de Maestría en Marketing de la Asociación de Anunciantes Nacionales (ANA) de 2006. Una década y media después, su predicción se consolidó. Los datos han reemplazado por completo la introspección y las conjeturas como el resultado final para el éxito del marketing.

Sin embargo, lo que hace que la predicción de Humby sea verdaderamente impresionante no es el eventual ascenso de los datos como rey en la publicidad. Más aún lo es el hecho de que los datos, al igual que los crudos, son prácticamente inútiles en su forma más cruda.

Para procesar, el aceite pasa por un proceso de refinación antes de llegar a las bombas. Lo mismo ocurre con los datos en bruto. Debe contextualizarse y primero debe dividirse en algo más estructurado y, en última instancia, viable.

Aquí es donde entra en juego la visualización. Una vez que los conjuntos de datos se han limpiado y estandarizado, la visualización se convierte en el último paso crítico en el proceso de refinamiento para remodelarlos en gráficos inteligibles que muestren información útil.

Aproveche el poder de la visualización de datos

Tómese un segundo para absorber el contraste entre la izquierda y la derecha. La diferencia debería ser bastante marcada a menos que seas una mente matemática secreta.

En serio, a los ojos del Joe promedio, la tabla de la izquierda parece una mezcla aleatoria de números que no dicen nada sustancial. Por otro lado, los diagramas de dispersión dejan clara la correlación positiva que une las variables desde el principio.

Este es el poder de la visualización. Aproveche la capacidad de desbloquear patrones ocultos, lo que hace posible conectar puntos entre puntos de datos dispares al mismo tiempo. Para los especialistas en marketing que tienen que hacer preguntas difíciles repetidamente, como qué embudos de adquisición conducen a la conversión, a qué hora del día son los prospectos más activos y similares, la visualización puede ayudar a eliminar la pila de datos sin procesar que se interponen en el camino de la respuesta. tales preguntas.

¿Y la mejor parte? La visualización no conoce fronteras. Ya sea su equipo, los miembros de la junta o las partes interesadas externas, la presentación de datos a través de gráficos prepara incluso los conjuntos de datos más aburridos para procesarlos y usarlos rápidamente sin importar quién los reciba.

Elija los gráficos adecuados para la visualización de datos

Por maravillosa que sea la visualización de datos, descubrir qué tipo de ayuda visual representaría mejor el conjunto de datos puede ser complicado. Y hacer una elección subóptima ciertamente no es una opción cuando conlleva el riesgo de confusión o, peor aún, malas interpretaciones.

Gracias al Dr. Andrew Abela, quien presentó un diagrama completo sobre cómo elegir el gráfico adecuado para diferentes tipos de datos, la elección de un gráfico se puede resumir en cuatro criterios básicos:

• Comparación. Dibuje una comparación entre conjuntos de datos durante un período específico para detectar altos y bajos.
  • Por ejemplo, el desglose del tráfico del sitio web por fuente.

• Relación. Establecer una correlación para ver si ciertas variables se afectan positiva o negativamente entre sí.
  • Por ejemplo, la influencia regional en el crecimiento de las ventas.

• Distribución. Mida el rango de un conjunto de datos para comprender mejor cómo interactúan las variables al buscar valores atípicos.
  • Por ejemplo, la fluctuación en la tasa de conversión mensual promedio de clientes potenciales durante un año fiscal.

• Composición. Rastree cómo las partes individuales forman un todo para crear jerarquías dentro de un conjunto de datos determinado.
  • Por ejemplo, el desglose de los gastos de marketing por prioridades estratégicas.

Con estos criterios en mente, utilice la siguiente descripción general como guía adicional para encontrar la ayuda visual que mejor se adapte a sus necesidades:

Gráfico de columnas

Un histograma se refiere a una pantalla gráfica en la que las barras verticales, la altura de cada una proporcional a la categoría que representa, se desplazan horizontalmente por el gráfico.

Nueve de cada diez veces, un histograma funcionará si está buscando una comparación lado a lado de 10 elementos o menos.

Gráfico de líneas

¿Qué sucede si tiene más de diez conjuntos de datos para apilar entre sí? Un gráfico de líneas es la mejor solución.

A diferencia del histograma, un gráfico lineal dibuja una línea a través de una serie de puntos.

Si bien es mejor conocido por resaltar los altibajos en varios puntos de datos, un gráfico de líneas también puede comparar tendencias entre diferentes métricas al trazar varias líneas en un solo gráfico.

Gráfico de dispersión

Un gráfico de dispersión se trata de mapear la correlación entre dos conjuntos de datos. También conocido como diagrama de causa y efecto, un diagrama de dispersión puede ayudarlo a ver si una variable determinada afecta a la otra y en qué dirección (positiva o negativa) se está ejecutando la correlación.

Gráfico circular

Se utiliza un gráfico circular para administrar variables categóricas para ver cómo se divide la cantidad total entre ellas. Proporciona un sentido general de la relación de parte a todo que es útil cuando desea descubrir los canales más y menos efectivos para atraer visitantes a su sitio web.

Nube de palabras

Quizás la última incorporación a la pila de visualización de datos, una nube de palabras se refiere a un grupo de palabras que se muestran en diferentes colores y tamaños. Es una herramienta ingeniosa para visualizar cómo piensa su audiencia sobre un tema determinado y descubrir las mejores y peores palabras clave en lo que respecta a la generación de tráfico.

Progrese con la visualización de datos

Con todo, la visualización es el presente y el futuro de la analítica de marketing. La buena noticia es que, con todo lo que ha visto y leído hasta ahora, está listo para aprovechar al máximo la visualización.

Pero si hay algo que espero que hayas aprendido de este artículo, es que las imágenes hablan mucho más que las palabras. Es hora de ver sus datos de marketing.

Sophie Eom es cofundadora y directora ejecutiva de adriel.com.