Tener la capacidad de recopilar y saber interpretar los datos es una parte increíblemente importante en cualquier proceso o método relacionado con la analítica web. Para ello, lo primero es aprender a distinguir entre los datos cualitativos y cuantitativos, uno de los primeros aspectos que hay que considerar.

Las tipologías y agrupaciones del análisis de los datos cualitativos y cuantitativos son muy útiles para que el analista llegue a conclusiones. Influyen en las decisiones estratégicas del negocio y en los procesos de diseño.

Cuando hablamos de datos en analítica web, la información que obtenemos a través de los canales digitales se divide inicialmente en dos grandes grupos. Vamos a verlo.

Datos cuantitativos

¿Qué son los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos son datos que vienen en forma de números, cantidades, porcentajes, proporciones o métricas. Suelen utilizarse en las primeras fases de la implementación al determinar los KPI y las métricas que servirán de muestra. Es este ámbito hablamos del volumen de datos generados en el tiempo para almacenarlos.

Gracias a este tipo de datos se pueden establecer hipótesis para realizar pruebas y experimentos. También se pueden utilizar test A/B y multivariante para extraer información y reportes de diferente índole.

¿Por qué son importantes los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos son importantes ya que nos ayudan a medir el rendimiento de las campañas, como la tasa de conversión, las sesiones, la finalización de tareas, etc. También para conocer cuántos usuarios llegan a cada etapa del customer journey para mejorar los procesos y conseguir más conversiones o ventas.

¿Cómo usar los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos son rápidos y económicos de recopilar, fáciles de analizar y se pueden visualizar en gráficos, diagramas y tablas. Facilitan que las partes interesadas conozcan los números asociados al negocio para hacer estimaciones. Con ellos se realizan conjeturas para entender realmente el valor que aportan.

Disponer de estas referencias ayudará en las fases de crecimiento o CRO, ya que ponen en evidencia posibles cambios y mejoras. La entrada de estos datos puede ser constante gracias a diferentes sistemas de analítica. Detectar las oportunidades es fundamental para justificar las acciones estableciendo prioridades.

¿Cómo recoger datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos se recogen habitualmente implementando sistemas de seguimiento en sitios y aplicaciones web. La información se envía gracias a las cookies que se almacenan a través del navegador o por medio de scripts incluidos en las páginas que conectan con servidores en segundo plano.

Entre otras muchas cosas que tendremos a nuestra disposición podremos conocer:

  • Datos analíticos de comportamiento como visitas, tiempo de permanencia o tasa de rebote.
  • Información asociada a las diferentes etapas del embudo de conversión.
  • Referencias estimativas basadas en métricas concretas o en dashboards más completos.

Datos cualitativos

¿Qué son los datos cualitativos?

Los datos cualitativos son datos que aprendemos a interpretar y dar sentido dentro de su contexto. Un ejemplo son las opiniones sobre la experiencia de usuario o los comportamientos que responden a sesgos cognitivos.

Las valoraciones, positivas o no, del público o los clientes en las páginas de producto de un ecommerce, son otro ejemplo. Estos datos están relacionados con los niveles de satisfacción de los usuarios y con sus emociones. Los números y las métricas también pueden delatar y poner en evidencia los sentimientos.

¿Por qué son importantes los datos cualitativos?

Los datos cualitativos de calidad son muy importantes, ya que nos ayudan a comprender el “¿por qué?” detrás del comportamiento de un usuario. Pueden ayudar a pintar una imagen completa de la buyer persona y nos ayudan a generar empatía con ella. Valoramos cómo razona o piensa, lo que siente y probablemente qué necesita.

Acudimos a ellos para conocer las preferencias y gustos de grupos de personas y definir segmentos focalizando en perfiles más concretos. Las acciones de marketing digital bien segmentadas gracias a estos datos son las que siempre logran un mayor porcentaje de éxito.

¿Cuándo usar datos cualitativos?

Estos datos cualitativos de calidad se utilizan para comprender las motivaciones del usuario o descubrir puntos débiles y oportunidades de mejora. Incluso para conceptualizar negocios online de éxito aprovechando la coyuntura. No hay mejor manera de satisfacer la demanda que conociendo las inquietudes, problemas o necesidades del consumidor. El número de clics en determinadas páginas o el nivel de profundidad al hacer scroll pueden confirmar su grado de interés por los contenidos.

La categorización de datos cualitativos también nos sirve para diagnosticar problemas relacionados con nuestros productos o servicios. Con ellos podremos saber cómo percibe nuestro público objetivo la propuesta de valor. Y lo más importante, descubrir nuevos puntos de dolor o quizás elementos de diferenciación con respecto a la competencia. ¿Por qué no hacer énfasis en aquello que somos mejores?.

¿Cómo recoger datos cualitativos?

Para recoger datos cualitativos lo más recomendable es preparar una página web, marco o entorno adecuado. Puede tratarse de una interfaz de usuario con formularios que incluyan campos de texto, casillas de verificación y botones de radio, diseñada expresamente para la ocasión.

También puede ser una encuesta online, una newsletter que incluya un enlace externo o un módulo en la web que solicite valoraciones. A continuación más ejemplos:

  • Interfaces o listas de preguntas para recoger información de encuestas.
  • Entrevistas a usuarios a través de canales online u offline.
  • Pruebas de usabilidad para validar diseños web o productos digitales.
  • Interfaces dirigidas a grupos de enfoque más específico para abrir mercado.

Consideraciones

Una buena base de datos cualitativos y cuantitativos en analítica web es más útil cuando estos se usan juntos. Los datos cualitativos como los de las encuestas online ayudan a descubrir problemas y oportunidades. Los datos cuantitativos pueden ayudar a validar puntos de vista y confirmar lo que pensamos.

La combinación de diferentes capas de datos debería responder a objetivos de negocio concretos. Medir aspectos o eventos seleccionados en base a hipótesis siempre será mejor que medir todo tipo de elementos sin establecer criterios. La gestión del tiempo, las metodologías y los recursos para analizar de los que dispongamos juegan un papel decisivo. Esto incluye, por supuesto, la elección de las herramientas adecuadas.

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