¿Cuál es la diferencia entre datos, análisis e información?

Al igual que con cualquier mercado de rápido crecimiento, los términos asociados con las herramientas y las mejores prácticas de análisis de marketing se han vuelto menos diferenciados y, a menudo, confusos. Hablar de SEO, búsqueda, datos, análisis, información y recomendaciones indistintamente es confuso. Peor aún, puede ser engañoso cuando busca herramientas específicas o discute resultados particulares. Para ayudar a aclarar, a continuación hablaremos sobre algunos de los términos más comúnmente confusos o mal utilizados.

La diferencia entre SEO y búsqueda

A medida que el SEO entra en conversaciones sobre marketing de contenidos, una confusión común es la diferencia entre SEO y búsqueda. La búsqueda se refiere con mayor frecuencia a los datos relacionados con la búsqueda, y es importante distinguir si significa pago u orgánico. SEO es la metodología detrás de la optimización de sitios y su contenido para que los motores de búsqueda los encuentren. Estos términos a veces se confunden y pueden significar un uso inexacto o incompleto de los datos o la elección de una herramienta que no satisface completamente sus necesidades.
SEO abarca las técnicas, estrategias y tácticas utilizadas para aumentar la cantidad de visitantes orgánicos a un sitio al mejorar la capacidad de búsqueda de una marca. La capacidad de búsqueda mejora cuando el contenido creado por una marca se clasifica más alto en una página de resultados de búsqueda (SERP) y es más visible para los usuarios del motor de búsqueda. El SEO no incluye mejoras en los esfuerzos pagados y, a menudo, se centra en la estructura de la página, la capacidad de rastreo, las palabras clave y el contenido de las páginas de su sitio.

La diferencia entre datos y análisis

Hablemos un poco sobre cómo las personas pueden usar datos, análisis e información de manera intercambiable y por qué eso puede ser una fuente de confusión. Los datos son la recopilación de hechos y estadísticas para referencia o análisis. Es más fácil imaginar los datos como bloques de construcción o piezas individuales. Si piensa en los datos como Legos, puede ver cómo son las piezas individuales que se usan junto con otras piezas individuales para construir una imagen para mostrar resultados.
Los análisis son las herramientas que proporcionan el análisis de los datos o estadísticas. Usando la analogía de Legos, una vez que se han recopilado todas las piezas, el análisis observa la imagen que han creado para comprender la importancia de los datos.

La fase de análisis a menudo implica estudiar datos históricos para encontrar tendencias, encontrar la causalidad de las acciones o evaluar el desempeño de los esfuerzos de marketing. Los análisis se pueden usar para determinar la efectividad de una campaña de marketing, una estrategia de mensajería, un escenario particular o una herramienta. El análisis se utiliza para observar una variedad de datos para informar decisiones estratégicas. La mayoría de las veces, cuando alguien busca una plataforma, no busca simplemente datos, ya que a menudo se trata de un volumen tan alto que no se puede interpretar sin algún tipo de análisis primero.
A medida que continuamos escuchando el término "grandes datos", es importante comprender la diferencia entre "grandes" y "pequeños" datos y algunas condiciones para cumplir con cada uno.
Por lo general, las personas piensan que los grandes datos se refieren a los millones y miles de millones de datos que pueden tener, ya que se consideran puramente una cuestión de volumen. Si bien el volumen es un factor para determinar la "grandeza" de los datos, hay tres aspectos fundamentales a tener en cuenta para determinar si realmente tiene "grandes datos":

1. Condición : esta es la limpieza de los datos. Un ejemplo de esto sería una lista de direcciones de correo electrónico de clientes actuales que se ha verificado para darse de baja, direcciones válidas y actuales, etc., se consideraría "limpia". Para ser datos pequeños, debe estar limpio. Por el contrario, una lista de correo electrónico comprada que aún no se ha validado (dirección correcta, objetivo, dispuesto a recibir mensajes suyos) puede considerarse "grandes datos" porque requiere tiempo y mano de obra o herramientas para verificar.
2. Ubicación : se refiere a la procedencia de los datos y su compatibilidad con el formato final en el que necesita que estén. Los datos que requieren la fusión de múltiples fuentes en una variedad de formatos o con diferentes variables son "grandes datos". Si toma nuestro ejemplo de correo electrónico, si tiene una lista de usuarios guardada en un programa de administración de correo electrónico, como MailChimp o Marketo, y está lista para enviar correos electrónicos de inmediato, eso se considera "datos pequeños", mientras que si tiene que fusionar múltiples fuentes juntas y reformatéelas para incluirlas en su herramienta de administración de correo electrónico, que puede hacer este "big data".
3. Población — Se refiere a los individuos que tienen cualidades en común a la necesidad en consideración. Siguiendo con el ejemplo del correo electrónico, los "pequeños datos" se componen de una población conocida que no se espera que tenga cambios en su composición a corto plazo. Esto permite a los especialistas en marketing usar estos datos para responder una pregunta o necesidad específica ahora. Por el contrario, "big data" representaría una gran lista de correo electrónico comprada que incluye direcciones desconocidas, posibles duplicaciones, cancelaciones de suscripción u objetivos irrelevantes. Esta lista no se puede utilizar para envíos de marketing por correo electrónico dirigidos en su forma actual (al menos no por un buen vendedor) y debe "limpiarse" primero.

Una buena manera de pensar en esto es que si tuviera una lista de un millón de clientes conocidos en una lista con información válida y actualizada, ya cargada en su sistema de administración de correo electrónico, enviarles un correo electrónico sería muy fácil. Por el contrario, tomaría más tiempo limpiar y trabajar con una lista de 100 personas con direcciones de correo electrónico no válidas, destinatarios desconocidos o problemas de formato que esa lista de un millón de personas condicionadas.

La diferencia entre análisis e información

Si bien la analítica o el análisis brindan los medios para observar los datos a lo largo del tiempo o por campaña, los conocimientos son las conclusiones que obtiene del análisis. Los conocimientos recopilados a través del análisis ayudan a formar una comprensión precisa de una situación, escenario o, en algunos casos, una persona. Ya sea que estemos hablando de información sobre su mercado objetivo, información sobre marketing o rendimiento de SEO, o información sobre contribuciones específicas a un esfuerzo general, la información es lo que obtiene del análisis de los datos.
Para la mayoría de las personas, las percepciones son realmente lo que buscan en una herramienta. Estos son los elementos procesables que incluye en su publicidad paga, redes sociales, relaciones públicas, correo electrónico, marketing de contenido y otros planes estratégicos. Las percepciones son las piezas específicas de información que puede usar para decidir qué contenido crear a continuación o para comprender por qué un competidor lo supera en los SERP o toma parte de la voz en las redes sociales.

Recomendaciones definidas

Las recomendaciones son sugerencias o propuestas sobre el mejor curso de acción. Las recomendaciones que aceptas en cualquier situación son las que hace alguien que crees que es una autoridad.
En el caso de las herramientas, las recomendaciones a menudo se presentan como una larga lista de tácticas que deben emplearse para mejorar los resultados de búsqueda. En plataformas más grandes, estas recomendaciones pueden clasificarse por dificultad, riesgo e importancia. También puede segmentarlos por palabra clave o grupos de contenido para ayudar a priorizar qué recomendaciones abordará primero.

La diferencia importante: datos, análisis e información

Si bien las diferencias entre análisis e información pueden parecer insignificantes, es importante enmarcar cualquier conversación que tenga sobre una plataforma y los resultados que puede esperar lograr. La mayoría de la gente probablemente no esté buscando una plataforma de datos o una plataforma de análisis. No quieren solo datos sin procesar o solo análisis. Lo que en realidad están buscando son ideas y recomendaciones, próximos pasos prácticos que los ayuden a mejorar los esfuerzos actuales y futuros e impactar positivamente en el resultado final. Es importante hacer la distinción entre datos, análisis, conocimientos y recomendaciones para asegurarse de que la persona con la que está hablando pueda guiarlo con precisión para encontrar la mejor opción para sus necesidades.
El uso preciso de términos para explicar a las partes interesadas mejorará su capacidad para explicar lo que su organización obtendrá de una nueva herramienta. Dependiendo de su organización, es posible que solo necesite datos sin procesar o algunos análisis porque tiene un departamento de inteligencia empresarial o un departamento estratégico o de análisis realmente grande que puede proporcionar información y recomendaciones.
Por otro lado, los equipos más pequeños pueden necesitar una herramienta que haga todo el trabajo pesado y proporcione información y recomendaciones junto con los próximos pasos. Sus objetivos para una plataforma pueden ser obtener recomendaciones específicas sobre los próximos pasos sin la necesidad de ver los datos granulares detrás de las recomendaciones.
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