¿Qué es el análisis estadístico y cómo ayuda a las empresas?

La práctica de la estadística proporciona a las empresas varios métodos para probar teorías y explorar ideas innovadoras mediante el análisis de datos. Cuando se utiliza correctamente, el análisis estadístico tiene como objetivo orientar las decisiones mediante la identificación y la respuesta a las tendencias y los patrones, y puede afectar a todos los departamentos de una empresa. Si desea obtener información sobre las operaciones actuales de su empresa y su posición en el mercado, puede ser beneficioso aprender más sobre el análisis estadístico. En este artículo, definimos el análisis estadístico, explicamos sus usos y le guiamos en la realización de su propio análisis.

Guía de estadísticas para empresas

¿Qué es el análisis estadístico en la empresa?

Un componente de la analítica de datos, el análisis estadístico, cuando es utilizado por las empresas, tiene como objetivo identificar las tendencias relacionadas con los patrones de compra o las preferencias de productos para adaptarse a la demanda cambiante de los consumidores. Este tipo de análisis selecciona muestras, o segmentos de una población, de conjuntos de datos y analiza cada muestra para compilar datos cuantitativos que representen los comportamientos de los consumidores.

El objetivo principal del análisis estadístico es hacer predicciones sobre futuras tendencias de compra o prepararse para los cambios en un mercado concreto. Varias fuentes de datos pueden contribuir a un análisis estadístico, entre ellas:

  • Datos de la encuesta
  • Datos de observación
  • Datos experimentales

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Usos del análisis estadístico

El análisis estadístico se basa en datos cuantitativos, o numéricos, para eliminar el sesgo al interpretar los resultados. Esto permite a una empresa crear una mejor experiencia de cliente, aumentar sus ventas y fundamentar sus decisiones. Al comprender cómo, cuándo y por qué los consumidores responden a las tendencias y patrones, las empresas desarrollan estrategias para satisfacer la demanda del mercado y cumplir con las exigencias de los consumidores. Para las empresas, el uso del análisis estadístico puede ser útil en muchos escenarios, entre ellos:

Investigación

Realizar análisis estadísticos con regularidad ayuda a las empresas a mejorar sus estrategias de investigación. Mediante el análisis de datos, las empresas pueden identificar patrones de compra, incluidas las tendencias de devolución y cambio, dentro de los datos de los clientes para mejorar sus experiencias. La presentación de los resultados clave mejora la forma en que una empresa se comunica internamente, al tiempo que mejora los elementos externos, como los departamentos de ventas y marketing, que apoyan a la empresa.

Modelado

El modelado de datos, que consiste en representar visualmente los datos a través de tablas o gráficos, proporciona relevancia a un tema, dejando claras las razones para realizar un análisis. También mejora la comunicación, ya que exige a los analistas que presenten los datos de forma que cualquiera pueda entenderlos.

La regresión y la clasificación son métodos de modelado habituales. El modelado de regresión analiza las relaciones entre las variables para determinar cómo una afecta a la otra, mientras que el modelado de clasificación busca clasificar los datos a través de puntos separados para identificar patrones. Dependiendo de las necesidades de una empresa en particular, uno o ambos métodos de modelado ofrecen una visión para hacer predicciones sobre las tendencias futuras.

Diseño de encuestas

Para crear un análisis estadístico exhaustivo y preciso, es importante reunir los datos adecuados. Las empresas lo consiguen mediante el diseño de encuestas que miden la satisfacción de los clientes y sus comentarios para mejorar. Al mejorar continuamente el proceso de recopilación de datos, las empresas pueden esperar que un análisis estadístico contenga información que ayude a los departamentos de marketing y ventas a mejorar su respuesta a las necesidades de los clientes y a generar ingresos.

Otros intereses empresariales

Además de desarrollar técnicas de recopilación y presentación de datos, un análisis estadístico eficaz proporciona a las empresas la capacidad de mejorar o mitigar:

  • Estrategias de captación de clientes
  • Riesgos
  • Estrategias publicitarias
  • Innovación
  • Métodos de la cadena de suministro

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Cómo realizar un análisis estadístico eficaz

Para realizar un análisis estadístico, es importante reunir, interpretar y presentar los resultados. Estos son los cuatro pasos principales para realizar un análisis estadístico:

1. Definir el problema

Cuando empieces a realizar un análisis estadístico, es importante que identifiques su propósito. Por ejemplo, su análisis podría tratar de mejorar la retención de clientes, y los datos que recopile podrían reflejar comportamientos históricos y actuales de los clientes. En este caso, un analista de datos podría recoger muestras de datos que representen a la población de consumidores a la que se dirige su empresa y proporcionar una descripción detallada del problema. Normalmente, la representación visual ayuda a las partes interesadas a entender los conceptos de un análisis. Considere la posibilidad de presentar las conclusiones mediante:

  • Gráficos circulares
  • Gráficos de barras
  • Gráficos de líneas
  • Tablas de distribución de frecuencias
  • Gráficos de dispersión

2. Explicar las relaciones de los datos

A continuación, intente explicar cómo ha calculado sus mediciones y cómo ha encontrado la media, o promedio, de su población objetivo, ya que es importante definir cómo se relaciona la media con toda la población que pretende estudiar. Considere la posibilidad de identificar grupos de datos, lo que representan y si los grupos son aleatorios o relevantes. Por ejemplo, los resultados podrían indicar que el número de miembros del paquete de suscripción de su empresa disminuye justo antes de las vacaciones importantes y aumenta en primavera.

3. Demostrar o refutar su teoría

Probar su hipótesis es esencial para predecir las acciones futuras de su población objetivo. Lo ideal es que su análisis estadístico proporcione pruebas de que su predicción es correcta. Por ejemplo, puede desarrollar una teoría según la cual la afiliación al paquete de suscripción de su empresa fluctúa a lo largo de un año natural, y el análisis confirma que la afiliación disminuyó en septiembre y aumentó en enero.

4. Realice un análisis predictivo

Al formar y definir predicciones, las empresas pueden examinar los escenarios de las posibles acciones futuras de los consumidores. Esto beneficia a las empresas, especialmente a las industrias minoristas, al darles la capacidad de entender las tendencias de compra y sus influencias. Por ejemplo, si una empresa relaciona los días festivos con la disminución de socios en su paquete de suscripción y la primavera con el aumento, la empresa puede desarrollar promociones navideñas para mejorar la retención de clientes.

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Limitaciones del análisis estadístico

El análisis estadístico tiene limitaciones que dependen principalmente de los métodos de recogida o introducción de datos. En algunos casos, puedes interpretar o malinterpretar los datos, mientras que en otros, los datos pueden ser engañosos o incorrectos. He aquí algunos ejemplos de limitaciones y precauciones del análisis estadístico:

La paradoja de Simpson

La paradoja de Simpson es un fenómeno estadístico que implica la presencia de una tendencia en grupos de datos, pero que se invierte o desaparece cuando los grupos se combinan. Esto puede desvirtuar una predicción si el profesional que realiza el análisis estadístico no lo tiene en cuenta. Este es un ejemplo de la paradoja de Simpson:

Shelly completa 10 de 20 ventas intentadas un mes y 20 de 50 ventas el mes siguiente. Sus tasas de éxito en esos meses son del 50% y del 40%, respectivamente. Bob, que está en el mismo equipo de ventas que Shelly, realizó 120 de 250 ventas el primer mes y 60 de 160 ventas el mes siguiente. Sus tasas de éxito para los dos meses son del 48% y el 37,5%, respectivamente. Sin embargo, la tasa de éxito global de Shelly, de 30 ventas en 70 intentos, es de aproximadamente el 43%, mientras que la tasa de éxito de Bob, de 180 ventas en 410 intentos, es ligeramente superior, de aproximadamente el 44%. Aunque Shelly tuvo un mayor porcentaje de éxito cada mes, Bob tuvo el mayor porcentaje de éxito en general.

Datos incompletos

En algunos casos, las muestras de datos pueden estar ausentes, excluyendo un segmento de la población. Los datos completos de estos conjuntos podrían cambiar completamente la media o influir en las predicciones. Los datos ausentes o incompletos pueden dar lugar a errores de juicio y afectar a la empresa, sus empleados y sus clientes. Pensemos en un análisis estadístico de la industria automovilística en el que faltan datos clave sobre los conductores de 18 a 24 años. En el análisis pueden faltar datos relacionados con las características de seguridad o los hábitos de conducción. Esta falta de información puede impedir que la empresa desarrolle estrategias integrales, ya que no ha analizado completamente su base de clientes.

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Interpretaciones erróneas

Aunque esta no suele ser la intención del análisis estadístico, los resultados de los datos pueden ser manipulados para demostrar un punto que no es real o representativo de toda una población. Por ejemplo, un análisis estadístico que afirme que el 50% de los médicos están de acuerdo con un tema concreto podría haber encuestado sólo a 10 médicos que no son representativos de la mayoría de las opiniones de los médicos en su conjunto.

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