8 errores que debe evitar al repensar su estrategia de análisis

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El desarrollo de una estrategia de analítica de datos es algo vivo. Con la campaña navideña a la vuelta de la esquina, es buen momento para hacer un ajuste en el análisis.

Antes de saltar a una actualización de análisis, hay aspectos que se deben  conocer y otros evitar.

1. Hacer preguntas de análisis demasiado amplias

Entrar en análisis haciendo preguntas generales conducirá a respuestas sin un llamado a la acción claro. Los especialistas en marketing deben hacer preguntas centradas en el problema comercial que desea que resuelvan los análisis en el sitio y la aplicación. Luego, puede planificar informes de análisis específicos, etiquetas y herramientas en consecuencia.

2. No establecer un cronograma claro para el desarrollo del análisis

Necesita un cronograma para análisis a corto y largo plazo. Los vínculos a corto plazo con las necesidades de la campaña, pero a largo plazo deben centrarse en desarrollar modelos avanzados y respaldar las conexiones a los datos. Aclarar un cronograma fomenta una evaluación de dónde se implementan mejor los recursos.

3. Probar todo lo que el cliente ve en línea

Tener una línea de tiempo clara simplifica la creación de un programa de pruebas A / B. Las pruebas estratégicas pueden enfocarse directamente en los elementos que realmente influyen en la experiencia del cliente, ayudándole a llegar a conclusiones más significativas.

4. Incorporación de nuevas soluciones demasiado pronto

A veces, añadir herramientas con expectativas poco claras de cómo la tecnología resolverá los problemas de datos genera una deuda técnica. Como resultado, las personas pueden dejar de usar la herramienta debido a la incertidumbre de su función en un flujo de trabajo. 

5. Dedicar demasiado tiempo a los éxitos rápidos

Invertir demasiado tiempo en los informes para explorar esos resultados rápidos reduce el tiempo y las discusiones dedicadas al análisis avanzado. Identificar una cohorte y determinar su valor para una empresa requiere más esfuerzo que informar las visitas y las métricas de la sesión. 

6. Sin relevancia para la actividad diaria

Quedar atrapado en análisis aislados que no se relacionan con el objetivo comercial resultará en una pérdida de tiempo en tareas de optimización inútiles. 

7. No discutir la gobernanza de datos con los proveedores

La gobernanza es algo de todos y es posible reducir parte de esa preocupación al revisar las políticas de datos de los proveedores. 

8. Considerar las malas noticias de Analytics como irremediablemente malas

Comunicar malas noticias es parte de la revisión de datos y sistemas de informes. Los datos revelan tendencias que necesitan una respuesta sistemática que requiere tiempo para desarrollarse. 

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