Guía de marketing

Leer los datos sin dejarse engañar

Leer los datos de marketing

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Puntos clave

  • Una métrica es una cifra; una dimensión es el criterio con el que se desglosa.
  • Se compara con el periodo anterior, con el año anterior y con el objetivo.
  • La comparación con el año anterior elimina el efecto de la estacionalidad.
  • Con muestras pequeñas las tasas varían mucho: hace falta el intervalo de confianza.
  • Correlación no es causa; la mediana es más robusta que la media.

Métricas y dimensiones

Una métrica es una cifra (sesiones, clics, ingresos); una dimensión es el criterio con el que la desglosas (canal, página, dispositivo, mes). El valor está en el cruce: «los ingresos del canal email en el mes de octubre».

Compara siempre con algo

  • Con el periodo anterior, para ver la tendencia reciente.
  • Con el mismo periodo del año anterior, para eliminar el efecto de la estacionalidad.
  • Con el objetivo, para saber si vas en línea con el plan.

Cuidado con las muestras pequeñas

Una tasa calculada sobre veinte visitas puede cambiar mucho por un solo evento más. Por eso acompañamos las tasas con el intervalo de confianza: indica hasta qué punto el valor es fiable. Por debajo de los umbrales mínimos de datos, preferimos decirlo abiertamente.

Las trampas más habituales

  • Confundir correlación y causa: que dos cifras suban a la vez no significa que una cause la otra.
  • Fijarse solo en la media: unos pocos valores muy altos la elevan; la mediana es más robusta.
  • Cambiar la definición a mitad de camino (qué es una conversión, qué es un cliente activo).
  • Reaccionar a la variación de un día: fíjate en las tendencias en periodos más largos.

Una cifra es una pregunta

Cuando un valor cambia, el siguiente paso es entender por qué: un canal, una página, una campaña, un acontecimiento externo. Para eso sirven los informes mensuales.

Un ejemplo: agosto frente a julio

Un hotel ve que las reservas directas bajan un 30 % en septiembre respecto a agosto y se alarma. Al compararlas con septiembre del año pasado descubre que han crecido un 12 %: la caída era solo estacionalidad. Por eso se compara siempre con el mismo periodo del año anterior.

Preguntas frecuentes

¿Por qué comparar los datos con el mismo periodo del año anterior?

Para eliminar el efecto de la estacionalidad: una caída respecto al mes anterior puede ser normal si respecto al año anterior las cifras crecen.

¿Qué es el intervalo de confianza en un informe de marketing?

Es el rango de valores dentro del cual, con buena probabilidad, se encuentra el valor real de una tasa. Con pocos datos el rango es amplio y la tasa debe leerse con cautela.

¿Cuáles son los errores más habituales al leer los datos?

Confundir correlación y causa, fijarse solo en la media, cambiar la definición de conversión a mitad de camino y reaccionar a la variación de un solo día.

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