Ux Research

Segmenta tus datos para una buena investigación

Experiencia de Usuario 4 min. de lectura

La segmentación de datos es parte del ejercicio de análisis en todo proceso de investigación y responde a la posibilidad de crear información a partir de conjuntos de datos. Los que sin un ejercicio de orden, filtrado y análisis nos impedirían revelar información relevante.

Diferentes usuarios en burbujas reflejan la importancia de la segmentación de datos.

Cuando nuestras plataformas digitales generan atracción y por lo tanto registran movimiento, nos vemos motivados a mejorarlas y hacerlas más efectivas. Con ello, queremos llevarlas a generar un mayor número de conversiones, transformándolas en canales más efectivos. Si eso es lo que deseas, la segmentación de datos es un ejercicio que debes realizar.

Estos procesos suelen ser motivados por medio de una de las técnicas más antiguas de investigación: el instinto. La que al mismo tiempo puede ser una de las más erradas. Si bien, en nuestra vida, repetir las acciones que hicimos bien o tuvieron buenos resultados, suena algo obvio; en investigación, es un gran desafío identificar qué es lo que efectivamente hicimos bien y merece ser replicado o potenciado en diferentes contextos. 

Si nos encontramos frente a este reto, la respuesta para superarlo la tienen los datos. 

Del dato a los insights

Cuando investigamos, una de las reglas más populares es que debemos intentar recopilar toda la información que podamos, ya que en algún minuto nos puede ser útil. Aunque esto eventualmente podría ser cierto, siempre debemos tener presente que hay que respetar algunos lineamientos para poder cumplir con este axioma. 

Aunque parezca obvio, la información que recopilemos debe estar ordenada. Recordemos que las herramientas analíticas de las que disponemos, no necesariamente organizan los datos que podamos obtener. Por lo tanto, debemos asegurarnos de guardarla de una forma en que podamos entenderla al volver a ella. 

Otro elemento relevante es que la información esté toda reunida en un mismo formato o plataforma. Si no lo hacemos, el trabajo de compatibilizar, tabular y traspasar información puede resultar significativamente más desgastante y complejo que el análisis mismo. 

Finalmente, los datos deben ser vinculables con información acerca de los usuarios; de lo contrario, los datos no serán posibles de analizar. Lo que nos impedirá generar información significativa respecto al comportamiento de nuestros usuarios.

¿Qué hacemos con los datos?

Una de las tareas más relevantes, significativas y que implican una mayor cantidad de tiempo, es el análisis de los datos. Esto se hace a través de cruces de información e identificando patrones de conducta o conjuntos de referencias relevantes que permitan extrapolar conductas o información significativa. 

El análisis cuantitativo y cualitativo de esta, nos permitirá inferir elementos específicos para cada segmento de usuarios, incluso pudiendo clasificarlos dentro de Personas o Arquetipos. Por lo tanto, podremos identificar las características propias de los usuarios pese a no poder medirlas por medio de analytics u otros datos. 

Una vez hemos podido analizar la información y construir conjuntos de usuarios, hemos logrado segmentarlos, lo que nos permite analizar de manera más profunda y efectiva la información.

¿De qué nos sirve la segmentación?

Generar una buena segmentación de datos nos permitirá generar más y mejores aprendizajes acerca de nuestros usuarios. Nos ayudará a identificar quienes son realmente, qué cosas son las más significativas para ellos y cómo volver a traerlos a nuestro sitio o plataforma. 

Sin una segmentación adecuada, es común ver errores en la vinculación entre acciones y sus gatillantes, o entre acciones y los usuarios. Queremos ser capaces de saber quiénes realizaron una acción y que actos similares realizan, de manera específica, no agregada. 

La segmentación o categorización de datos es un paso obligatorio en la investigación cuantitativa y en la exploración de información agregada de la cual podríamos extraer aprendizajes significativos. La identificación de los conjuntos adecuados de datos, sumado a un ejercicio generador de inferencias aterrizadas y basadas en evidencia deberían permitir una aproximación suficiente para la evaluación de cualquier proyecto en el que nos encontremos. 

 

Acerca del Autor

Juan Benítez - UX Researcher

Siempre me ha interesado comprender el comportamiento de los consumidores y desde la Psicología Social y la investigación he tenido la posibilidad de aproximarme a este dinámico y cautivador fenómeno. He tenido la suerte de trabajar en estudios de mercado, consultorías y diagnóstico de experiencia de clientes, lo que me ha permitido acercarme al cliente, a su contexto y sus múltiples formas de vincularse con el mundo.

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