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Artículo 10 min read

¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos en 6 pasos?

Por Zendesk

Última actualización en 14 febrero 2023

Aprender cómo hacer un análisis estadístico de datos es fundamental para transformar un conjunto de números en insights valiosos para tu negocio. Sin embargo, el 60% de las organizaciones no tiene mucha confianza en sus datos y conocimientos analíticos.

Si deseas aprovechar la oportunidad de comprender mejor el comportamiento de tus clientes y empleados, ahora es el momento de actuar. En este artículo aprenderás:

  • ¿Qué es un análisis estadístico?
  • ¿Cuáles son los tipos de análisis estadísticos?
  • ¿Qué se necesita para hacer un análisis de datos?
  • ¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos?
  • ¿Cómo interpretar datos estadísticos en el servicio al cliente?

¡Adelante!

¿Qué es un análisis estadístico?

El concepto de análisis estadístico se refiere a la recopilación, sistematización e interpretación de datos para identificar patrones y tendencias. En una empresa, este proceso puede ser útil para comprender mejor a los clientes, identificar sus necesidades, anticipar sus expectativas y descubrir nuevas formas de proporcionar una excelente experiencia.

Por lo tanto, comprender qué es un análisis estadístico te brinda el poder de convertir los datos en una ventaja competitiva. Y esto es muy importante en un momento en que los clientes son cada vez más exigentes con el servicio que reciben y las empresas ganan cuatro competidores al año.

Quizás te interese leer: Análisis de la competencia: ¿cómo hacer en 6 pasos?

¿Cuáles son los tipos de análisis estadísticos?

Hay 7 tipos de análisis estadísticos: descriptivos, inferenciales, predictivos, prescriptivos, exploratorios, causales y mecanicistas.

Descriptivo

Como su nombre indica, el análisis estadístico descriptivo es el utilizado para describir las características de un conjunto de datos. La información suele ser sintetizada en tablas, cuadros y gráficos. Sin embargo, no permite hacer conclusiones ni hacer generalizaciones. 

  • Ejemplo: “El 42% de los clientes encuestados prefiere comprar online.”

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Inferencial

El análisis estadístico inferencial se utiliza para establecer relaciones entre variables y ayudarte a sacar conclusiones sobre un grupo de personas a las que se refiere el conjunto de datos. Entre los tipos de análisis estadísticos, el inferencial es aquel que estima las características de un grupo mayor (población) a partir de estudios de los individuos que forman parte de ella (muestra).

  • Ejemplo: “Del 42% de los clientes encuestados que prefiere comprar online, la mitad son mujeres” –aquí, has establecido una relación entre el formato de compra preferido (variable 1) y el género de tus clientes (variable 2).

Echa un vistazo: ¿Qué datos debo saber de mi cliente? 4 datos esenciales.

Predictivo

El tercer tipo de análisis estadístico es el predictivo. Este modelo se utiliza para describir la probabilidad de resultados, comportamientos y tendencias futuras en función de datos recientes o históricos. Se suele realizar mediante técnicas que combinan Big Data, aprendizaje automático y algoritmos.

Sin embargo, es importante señalar que ningún método estadístico es capaz de predecir el futuro con un 100% de precisión. La intención de esta técnica es simplemente responder a la pregunta “¿Qué podría pasar en base a la información que tenemos a mano?”

Te recomendamos leer: Deep Learning vs Machine Learning: ¿cuál es la diferencia?

Prescriptivo

Si te preguntas cómo hacer un análisis estadístico de datos que responda a la pregunta “lo que se debe hacer”, el modelo prescriptivo puede ayudarte. Su principal objetivo es facilitar el proceso de toma de decisiones.

Amplía tus conocimientos: ¿Qué es data driven? Crea un negocio impulsado por datos.

Exploratorio

El análisis exploratorio ofrece una vista previa de los datos y ayuda a obtener información clave sobre ellos, ya que se centra por completo en analizar patrones en los datos para reconocer posibles relaciones. A menudo se combina con otros tipos de análisis estadísticos.

¿Necesitas importar, transformar y exportar datos de un entorno a otro? Lee: ¿Qué es ETL?

Causal

El análisis causal ayuda a comprender y determinar las razones detrás del “por qué” ocurren las cosas o por qué las cosas son como parecen. Es un modelo útil para empresas que notan los “síntomas” de un problema, pero tienen dificultad para encontrar sus raíces.

Descubre 4 motivos que causan el decremento de clientes.

Mecanicista

Por último, el análisis mecanicista se utiliza para comprender los cambios exactos en la variable observada que puedan afectar otras variables. Esto significa que se supone que un sistema puede verse afectado por sus propios elementos. Sin embargo, este tipo de análisis estadístico no considera influencias externas.

Como puedes ver, existen varios modelos para interpretar datos estadísticos. Si tienes ganas de conocer el futuro y quieres saber cómo te ayudan los algoritmos en el camino, te encantará esta conferencia de Ted Talk:

¿Qué se necesita para hacer un análisis de datos?

Para hacer un análisis de datos, debes definir una pregunta para la que aún no tienes respuesta y una técnica para recopilar información de quienes pueden ayudarte a obtenerla.

También es importante tener una estrategia clara para organizar, almacenar y manejar las respuestas. Esto se puede hacer con una simple hoja de cálculo de Excel, con una base de datos sofisticada o con soluciones especializadas.

Si no estás muy familiarizado con el tema, no te preocupes. La mayoría del software de gestión de relaciones con los clientes tiene funciones de análisis que te ayudan a comprender todos los datos que maneja tu empresa.

Lee más: ¿Cómo hacer análisis para la toma de decisiones estratégicas?

¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos?

Si quieres aprender cómo hacer un análisis estadístico de datos de manera sencilla y práctica, sigue estos 6 pasos.

Define un problema

El primer paso es definir un problema que deseas resolver o una necesidad que quieres satisfacer. Es a partir de la identificación de este elemento que podrás enfocar tus esfuerzos, optimizar tus recursos y analizar datos de manera eficiente.

Si no estás seguro de cómo hacerlo, intenta formular una pregunta. Aquí te dejamos algunos ejemplos:

  • ¿Qué productos son los más comprados por los clientes?
  • ¿Por qué aumentó el número de tickets de soporte en el último mes?
  • ¿Cómo podemos mejorar la calidad del servicio al cliente?
  • ¿Hay momentos a lo largo del año en que las ventas suben o bajan? ¿Estos picos están relacionados con alguna fecha conmemorativa o estacionalidad del mercado?

Diseña la estrategia de recopilación de datos

Una vez que sepas qué pregunta deseas responder, el siguiente paso es diseñar una estrategia para obtener los datos. La forma más común de hacerlo en una empresa es a través de estudios de mercado, encuestas de satisfacción, grupos focales y entrevistas en profundidad.

Cualquiera que sea la técnica que elijas, ten en cuenta quiénes estarán involucrados y qué recursos están disponibles para llevar a cabo el proceso. Esto te dará una idea de la viabilidad del proyecto.

¿Quieres un ejemplo? Imagina que tienes una tienda física cuyo principal segmento de clientes son las personas mayores. Si deseas saber qué tan satisfechos están con el servicio de los empleados, puede que no sea la mejor idea usar cuestionarios en línea, ya que pueden tener dificultades para acceder y completarlos.

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Organiza los datos obtenidos

Al aprender cómo hacer un análisis estadístico de datos, una de las habilidades cruciales es la “limpieza”. Es decir, cómo organizar la información recopilada y hacerla homogénea en términos de forma. En esta etapa, tu enfoque es separar lo que es relevante para responder a la pregunta planteada al inicio del proyecto de lo que es complementario o superfluo.

Usando el ejemplo anterior, de una tienda dirigida a personas mayores, es posible que obtengas una respuesta como “Me gustan mucho las galletas que vendes” o “La decoración de la tienda es excelente”. Sin embargo, no tienen nada que ver con tu interés en evaluar la calidad del servicio de los empleados. En ese contexto, puedes descartar estos datos.

Traduce los datos en insights

Este es el momento de la interpretación de datos estadísticos. ¿Qué te dicen los números? Trata de observar repeticiones, patrones y tendencias de respuestas en cada pregunta. ¿Existe alguna relación entre las respuestas y el perfil del cliente que las da?

Por ejemplo, imagina que de 100 encuestados, 50 dijeron que los empleados podrían ser más amigables. Esta es una información importante, pero debes analizarla con más cuidado. ¿Hay alguna característica común a estas 50 personas que hicieron este comentario?

Cuando empiezas a pensar así, conviertes un simple número en un campo de posibilidades analíticas.

Lee también: Clasificación de consumidores: 8 tipos de perfil de cliente.

Analiza lo que dice la muestra sobre la población

En estadística, una muestra es una colección de personas que representan un grupo más grande, llamado población. Como los recursos son limitados, los estudios suelen ser de muestreo, es decir, se selecciona de forma más o menos aleatoria un número de personas que forman parte de ese grupo que se quiere comprender mejor.

Cuando llegues a esta etapa del análisis, es hora de ver qué pueden decirte las respuestas de la muestra sobre la población. Dicho de otra manera, ¿qué indica esta pequeña parte sobre el todo?

Saca conclusiones

Ahora que ya sabes cómo hacer un análisis estadístico de datos, vuelve al problema planteado al inicio del estudio y observalo junto a la información analizada. Luego saca conclusiones e hipótesis sobre lo descubierto.

¿Cómo interpretar datos estadísticos en el servicio al cliente?

La interpretación de datos estadísticos en el servicio al cliente está muy relacionada con el estándar actual en tu empresa –ya sea el volumen de interacciones, puntaje de satisfacción, tasa de retención, entre otras métricas.

A la luz de este histórico de números, ¿qué te dicen los datos recién recopilados? ¿Algo permanece, disminuye o aumenta? ¿Qué eventos sucederán durante el período analizado pueden ayudarte a interpretarlos?

Imagina que tienes un restaurante que, en promedio, genera 50.000 pesos mexicanos de ganancia al mes. Esta es una tendencia que ha continuado durante los últimos tres años. De repente, notas que más personas frecuentan el espacio y los ingresos se han duplicado. Cuando miras de cerca, con la ayuda de un par de encuestas, notas que el flujo de clientes aumentó porque la gente quería reunirse para ver los partidos del Mundial.

¿Ves cómo el modelo de análisis elegido y los datos disponibles influyen en la interpretación?

Automatiza el análisis de datos con Zendesk

En este artículo aprendiste cómo hacer un análisis estadístico de datos para conocer mejor a tus clientes, identificar tendencias de comportamiento y anticiparte a tendencias del mercado. Sin embargo, si quieres sacar el máximo provecho de estos conocimientos, debes aliarte con la tecnología.

Con la solución completa de servicio al cliente de Zendesk tienes acceso instantáneo a información valiosa sobre tus clientes y agentes. Sin necesidad de aprender programación o estadística, generas informes automáticos a partir de modelos pre-diseñados con unos pocos clics. 

Además, la herramienta te permite:

  • Obtener datos históricos en tiempo real — Accede a datos cuantitativos y cualitativos para comprender el comportamiento pasado de los clientes y aprovechar las tendencias que se están formando.
  • Tomar decisiones estratégicas — Descubre áreas que necesitan más cuidado y realiza inversiones inteligentes impulsadas por números, no por intuición.
  • Personalizar tus análisis — Crea gráficos, filtros, paneles y métricas a medida para tu negocio y acompaña lo que es relevante para ti sin estrés.

¿Te animas? Solicita una demostración gratuita aquí.

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