Cómo hacer una investigación de mercado con los datos de tus usuarios

Hacer una investigación de mercado sobre los datos de tus propios usuarios suele ser una tarea tediosa aunque tremendamente útil. Pero la tecnología (y algunas metodologías) se han convertido en una gran ayuda para hacerlas de manera rápida y sencilla, pudiendo incluso integrarlas en el día a día de tu empresa sin mucho esfuerzo.

Este artículo es parte de una serie de posts escritos por Sonia García, que ha estado realizando sus prácticas con nosotros durante el verano.

Pero primero y antes siquiera de revisar un solo dato, hay que tener muy claro para qué vas a realizar esa investigación de mercado. Y es que para poder hacer un buen análisis de los datos hay que tener muy claro que es lo que se busca, los objetivos y la información que se desea obtener de tus usuarios. En esta serie de posts vamos a ver cómo poder hacer no sólo una investigación más o menos eficiente, sino también cómo hemos hecho una investigación interna.

El proceso de investigación

Empieza siempre por el principio, que no es otra cosa que plantear una descripción del problema. Esto es crítico, porque puede ayudar tanto tarde a la realización del análisis como a la interpretación de los resultados obtenidos. ¿Qué estoy buscando? es la primera pregunta que deberás plantearte.

Porque una investigación de mercado es como cualquier otra investigación y, por lo tanto, deberás hacerte una serie de preguntas para llevarlo todo a buen término. Esas preguntas, además deberían estar alineadas con tus objetivos de negocio. Es decir, si quieres saber más sobre tu competencia, deberás hacerte preguntas comparativas. Es probable que tus usuarios ya hayan probado otras soluciones, con lo que vas a obtener datos de uso de terceros que podrás completar con los datos que obtengas de las acciones directas de tus usuarios.

Es más esas preguntas pueden ser hasta las mismas.

Y una vez tengas todo esto claro, a por el proceso en sí mismo, y el proceso tiene una serie de pasos que prácticamente son obligatorios. Te los cuento.

Preparación de los datos

La preparación de los datos será probablemente la parte más costosa y larga del análisis, pues es la parte que requiere una persona (no un programa), las ideas claras y un cierto (avanzado) manejo de herramientas como Excel o Google Sheets.

Primero, tendrás que descargar todos los datos que vayas a necesitar. Si puedes acceder a la fuente original, mejor que mejor, ya que eso te va a garantizar la integridad de todos los datos. No obstante, ten en cuenta que muchas veces no será posible acceder de primera mano a los mismos y que, además, podrán estar en diferentes formatos (pagina web, encuesta, base de datos…). Una vez descargados deberás aplicar un filtro para quedarnos con los datos que sean más importantes: nosotros para el estudio de mercado que hemos realizado, tomamos los comentarios de los usuarios en nuestra oferta de AppSumo.

En muchas ocsasiones, además, te encontrarás otro problema adicional: la base de datos puede ser no sólo grande en datos, sino que también conste de un gran numero de variables, con lo que tendrás que tener muy claro cuáles son las variables concretas que te interesará analizar.

Una vez las tengas definidas, nuestra recomendación es separar esas variables a una nueva hoja o en un nuevo documento, es decir, limpiar los datos para quedarte con los que verdaderamente te interesan.

Si aún sí siguen siendo demasiadas para poder dar un primer vistazo de todas a la vez, nuestro consejo es echar otro rato separando en grupos aquellas variables que pueden dar una información significativa juntas. Y, claro está, mantener todo ordenado: si vas a etiquetar los usuarios usando el nombre de empresa, evita que los datos se desordenen, pues esto podría alterar los resultados finales.

Para poder entender los resultados que se van a obtener hay que entender bien que es cada variable y que es lo que nos dice.

Por último, si vas a procesar los datos en una herramienta como SPSS, antes hay que codificar los datos. ¿Qué es esto?

Si llevas tiempo trabajando con datos, habrás visto que cualquier aplicación suele trabajar mejor con números que con letras: que si aquí falta una tilde, que si allá una mayúscula y obtenemos datos por ahí sueltos. Si conviertes la información a números, podrás hacer que el cruce de datos y variables sea menos costoso. Te ponemos un ejemplo.

Si conviertes datos como el género a 0=hombre y 1=mujer, SPSS será capaz capaz de obtener más información al transformarla en un variable dicotómica numérica. No sólo eso, sino que cruzarla con otras variables será menos costoso.

¿Letras o números? La experiencia te ayudará a elegir cómo transformar la inforamción, pero hay variables que es mejor dejar como variables de escala (letras) ya que de otra manera no tendrían sentido (ej.: si hay más de 7 variables diferentes).

La codificación suele ser una tarea bastante simple, aunque se puede volver tediosa si hemos de revisar previamente variaciones tipográficas como España-Espagna-Spain, pero todo es echar un rato más usando la función de buscar y reemplazar en la base de datos con la que estés trabajando, para tener todos los datos bien tiene que estar todo escrito igual), pues solo hay que utilizar una función de remplazo en Excel, pones que quieres remplazar, por quien lo quieres remplazar y donde.

Procesamiento de los datos

EL procesamiento de datos es algo muy simple si conoces tus variables: cuáles son, qué información te ofrecen, qué te pueden aportar en cuanto a conclusiones y de qué tipo son: dicotómicas, escala…

Y si sabes utilizar la herramienta con la que vas a procesar tus datos, esta tarea será pan comido ya que es la máquina la que va a realizar el trabajo por ti. Tú sólo tendrás que decidir qué variables quieres cruzar entre sí y, una vez obtenido el resultado, obtener las conclusiones pertinentes.

SPSS es sólo una herramienta más de las que obtener información estadística cuando trabajas sobre un conjunto de datos. Si utilizas herramientas de este tipo, seguramente ya sepas cómo funciona un análisis o te vas a formar para realizarlos. Y es que no todas las variables que tengas a mano serán válidas para cada análisis, aunque los datos más básicos seguramente ya te ofrezcan información importante.

Ahora bien, si obtienes los descriptivos de las variables en que sea posible, quizá no te dé información significativa sobre las medias, medianas y cuartiles/percentiles, pero sí información muy valiosa cualitativamente. Y, claro está, si vas a hacer un análisis no puedes olvidar aquellos en los que se trabaja sobre porcentajes de los grupos de usuarios, como los usuarios que hay por continente, algo que en Quoters es muy importante ya que afecta a cuestiones como marketing (envío de newsletters), soporte (evitar umbrales de primera respuesta antes de 24 horas) o técnicas (despliegue de novedades).

Análisis y presentación de los datos de tu investigación de mercado

Finalmente, si vas a presentar los datos al resto del equipo, es más que recomendable hacer una última revisión.

Esta revisión te permitirá ver si hay errores, identificar potenciales datos que no cuadren y, claro está, para conocer de antemano los resultados y poder explicarlos de forma clara y confiada. Ten en cuenta que los resultados, con amigos, son mucho mejor que decían en Barrio Sésamo.

Y eso es todo: observa los resultados, interpreta qué te dicen, cómo lo dicen y qué conclusiones puedes sacar de ellos. Así ese análisis podrá utilizarse para la toma de decisiones razonadas.

En nuestro siguiente post te contaremos todo el proceso de investigación de mercado que hemos realizado durante los meses de agosto y septiembre para obtener datos con los que tomar decisiones de cara al futuro de Quoters. Léelo ya.