En el ámbito del marketing digital abundan los gráficos, porcentajes y métricas. Muchas PYMEs canarias se sienten abrumadas y acaban ignorando los datos o tomando decisiones basadas en intuiciones. A pesar de que sí es recomendable, no hace falta ser un analista de big data para interpretar la información de manera útil para usarla a tu favor. En este artículo te daremos unas pinceladas para interpretar datos de marketing sin ser analista, usando un proceso de cinco pasos y consejos prácticos para aplicar en tu negocio.
¿Qué significa interpretar datos?
Empecemos por el principio… Interpretar datos no es simplemente recopilar números, sino examinar, comprender y convertir la información en insights accionables. Es el proceso de analizar cifras para responder preguntas concretas y tomar decisiones informadas. Estos 5 sencillos pasos son útiles para SEO, SEM, redes sociales y cualquier medio digital. Para una PYME, significa entender qué acciones ayudan a conseguir los objetivos o, dicho de otra manera, cuales generan más ventas, qué canales funcionan mejor y cómo optimizar el presupuesto con argumentos de peso.
Guía de 5 pasos para interpretar datos de marketing
Según varias fuentes que hemos analizado y nuestro propio aprendizaje, desde Kalyz confiamos en un método sencillo de cinco pasos para interpretar datos de marketing correctamente:
- Define tus preguntas. Antes de abrir Google Analytics o tu CRM, piensa qué necesitas averiguar. Las preguntas deben ser medibles, claras y concisas y estar conectadas con tus objetivos de negocio. No basta con “¿Cómo nos va?”; mejor cuestiona, por ejemplo: “¿Por qué bajó el tráfico orgánico a nuestra web en julio?” o “¿Qué canal genera más reservas en esta ubicación geográfica?”. Este planteamiento te ayudará a calificar o descalificar soluciones y a centrar el análisis en variables relevantes, evitando perderte entre métricas irrelevantes. Si ofreces excursiones de senderismo, podrías preguntarte si el descenso de visitas se debe a cambios en la temporada turística o a un algoritmo de Google. Ese nivel de detalle te permitirá buscar datos específicos más adelante.
- Recopila y limpia la información. Con las preguntas definidas, identifica qué datos necesitas y de dónde los obtendrás. Te sugerimos determinar qué información ya tienes en bases de datos existentes y establecer un sistema de almacenamiento y nomenclatura que facilite la colaboración. Al recopilar datos, no olvides la limpieza: eliminar duplicados, corregir incoherencias y estandarizar formatos. La limpieza garantiza calidad y fiabilidad y evita interpretaciones erróneas. Además, agiliza las operaciones y aumenta la productividad, ya que al eliminar información redundante se reducen tiempos de búsqueda y se minimizan los errores. Una etapa previa es el perfilado de datos, donde analizas la naturaleza de la información y detectas valores atípicos. Luego, unifica y estandariza las variables para que cada entidad tenga una única representación. Por ejemplo, si tu base de datos alterna “Las Palmas”, “LPA” y “Las Palmas de G.C.” refiriéndose a la ciudad, unifícalo para que el análisis no considere ciudades distintas.
- Analiza los resultados. Esta es la parte creativa: ordena, filtra y visualiza los datos para encontrar relaciones y tendencias. Empieza por las métricas clave (ventas totales, leads) y luego profundiza en segmentos (por canal, isla o franja horaria). Comparar períodos equivalentes es fundamental: mide enero contra enero del año anterior para evitar sesgos estacionales. Hazte preguntas concretas (“¿Por qué bajaron las reservas este mes?”), busca patrones y descarta causas externas (por ejemplo, ha venido una DANA o la pandemia). Recuerda que los datos nunca son perfectos: las cookies se borran y parte del tráfico se etiqueta como “directo” sin serlo. Si eres una escuela de surf, analiza si los días con mejor oleaje corresponden con más reservas y si la campaña de Instagram dirigida a turistas alemanes generó más consultas que la dirigida a españoles.
- Responde “¿y ahora qué?”. Interpretar datos significa extraer conclusiones y plantear acciones concretas. Tras el análisis, pregúntate si los datos responden tu pregunta original y qué limitaciones existen. Si descubres que tus anuncios de Google no convierten en Gran Canaria, la acción podría ser optimizar las palabras clave o redirigir presupuesto a Meta Ads. Plantéate también objeciones: ¿los datos se ven influidos por una campaña de la competencia?, ¿has considerado todos los segmentos?. La clave está en traducir insights en tareas: crear contenido nuevo, ajustar ofertas, segmentar mejor tus listas de email o invertir en una red social emergente. Por ejemplo, un restaurante puede decidir participar en más ferias gastronómicas en enero tras descubrir que la caída de ventas se debe a la falta de conocimiento de sus nuevos platos.
- Presenta tus hallazgos. Finalmente, convierte tus descubrimientos en un informe o dashboard comprensible. El reporte debe ser honesto, claro y legible, y debe colocar los objetivos como hilo conductor. Esto es lo que ves cuando empiezas a trabajar con Kalyz, pero si lo quieres hacer tú mismo, procura emplear visualizaciones atractivas (gráficos de barras, líneas, tablas) porque una imagen vale más que 1.000 datos. Aunque lo leas tú mismo, la comprensión lectora es más sencilla si lo haces así. Adapta el lenguaje al público: el gerente querrá ver KPIs resumidos, mientras que el equipo de marketing agradecerá detalles técnicos. Empieza con un resumen general de la campaña en las primeras diapositivas y luego profundiza por canales o acciones. Por ejemplo, cuando nosotros presentamos los hitos a clientes nos centramos en KPIs claves bien explicados y la explicación de cómo eso influye en otros indicadores como, por ejemplo, evolución de reservas por canal (web, teléfono, terceros) y una tabla con los productos estrella de cada mes. Así, el equipo no solo comprenderá lo que ha pasado, sino qué hacer a continuación.
Consejos para no perderte en los números
Te recomendamos empezar por las métricas más relevantes (aquellas que se devienen de manera directa de los objetivos generales) y luego ir a los detalles. Antes de tomar decisiones, haz las preguntas correctas: ¿por qué bajaron las ventas?, ¿ha habido algún cambio estacional?, ¿se comparan periodos equivalentes?… También conviene excluir situaciones atípicas (como la pandemia o un cierre puntual) que distorsionan los resultados. Por último, recuerda que los datos nunca son perfectos: las cookies pueden borrarse, parte del tráfico se contabiliza como “directo” aunque proceda de otras fuentes y hay métricas que dependen de permisos de usuario. Sé crítico y complementa la información con tu conocimiento del negocio.
Algunos ejemplos reales
Cafetería en La Laguna: Hace unos meses, una cafetería notó que en enero sus ventas bajaron un 15 % respecto a diciembre. Ahí fue cuando nos contactaron y, utilizando el método de 5 pasos, bajamos la pregunta hacia donde necesitábamos para entender la problemática (“¿Por qué bajaron las ventas?”), posteriormente recopilamos los datos que requeríamos para dar respuesta (ventas diarias, campañas vigentes, días festivos), analizamos minuciosamente periodos equivalentes (enero vs. enero del año anterior) y logramos descubrir que la bajada se debe a que en enero se celebran menos eventos en la zona desde el cambio de gobierno municipal. A partir de ahí, sabemos cuales pueden ser las acciones para revertir la situación.
Academia de idiomas en Las Palmas: Una academia de idiomas nos contactó para lanzar campañas de Facebook Ads porque las que estaban lanzado ellos ya no estaban generando las reservas que sí se conseguían antes. Después de solicitar y limpiar los datos, comparamos el ROAS de los últimos tres meses y descubrimos que los cambios en el algoritmo de Meta han reducido el alcance de su público objetivo y que por lo tanto es necesario aumentar inversión o ser más creativo para captar la misma atención que se conseguía antes de manera más sencilla. Por esto, planteamos un servicio integral que empezó a conseguir resultados de manera inmediata.
En resumen…
Interpretar datos es una habilidad al alcance de cualquier empresario. Siguiendo un proceso ordenado y cuestionando la información, puedes transformar números en decisiones inteligentes. Repite la palabra clave “interpretar datos sin ser analista” a lo largo de tu contenido para optimizar su posicionamiento.
En Kalyz ayudamos a PYMEs canarias a traducir sus métricas en estrategias de éxito. Somos capaces de ayudar a sacarle jugo a tus datos sin la necesidad de convertirte en un científico.