Media, Mediana y Más para los KPIs de Marketing Online

¿Qué estadísticas estás usando para hacer seguimiento de los KPIs de marketing online?

Una de las estadísticas más comunes que se utilizan es el promedio, también conocido como la media. Pero ¿sabías que el promedio podría estar dándote una impresión equivocada sobre los resultados de tus campañas de marketing? ¿Has probado la mediana?

Hoy hablaré sobre cuándo usar y cuándo no usar la media o la mediana al analizar tu estrategia de marketing online.

Media, Mediana y Más para los KPIs de Marketing Online

Media

También conocida como media aritmética o promedio, la media se calcula sumando todos los valores que tienes y dividiendo esa suma total entre la cantidad de valores. Supongamos que 10 apostadores apostaron en tu casa de apuestas online, o que estás calculando el ingreso promedio por usuario, un KPI importante, o que vendes accesorios deportivos y 10 personas hicieron pedidos en tu tienda. Estos apostadores gastaron las siguientes cantidades de dinero: $20, $35, $50, $100, $150, $20, $70, $80, $55 y $85.

La media implicará obtener la suma de todo el dinero, lo que da $665, y cuando divides eso entre 10, obtienes $66.5. Al presupuestar tu próxima campaña de marketing, este valor te ayudará a saber cuánto necesitas gastar para mantener un ROI sostenible.

El único problema con este enfoque aparece cuando hay valores atípicos. Estos son valores que son demasiado altos o demasiado bajos. En los valores que acabo de dar, supongamos que una persona llegó y gastó $1000. Cuando agregas eso a los $665, obtienes $1665. Y cuando divides eso entre 11, obtienes $151.

Esto significa que el gasto promedio por persona es de $151, lo cual no es cierto, ya que muy pocos clientes gastaron más de $100. En ese caso, la media estaría dándote una imagen equivocada de tu negocio. Y ahí es donde la mediana salva el día.

Mediana

Por otro lado, la mediana se calcula ordenando los números en orden ascendente y eligiendo el valor que aparece en el medio. En la lista de valores que acabo de dar, tenemos una lista con 10 números y una lista con 11 números. Comencemos con la lista de 11 números, es decir, una cantidad impar.

La fórmula para obtener la mediana = (n+1)/2 = 11+1 = 12/2 = 6

Nuestra mediana será el número en la sexta posición.

Ordenemos los valores:

$20, $20, $35, $50, $55, $70, $80, $85, $100, $150, $1000

Mediana = $70

Ahora para los valores pares, es decir, 10 números:

Fórmula = (n+1)/2 = 10+1 = 11 = 11/2 = 5.5

Pero no podemos tener una posición 5.5, así que tendremos que interpolar entre la quinta y la sexta posición.

Ordenemos los valores:

$20, $20, $35, $50, $55, $70, $80, $85, $100, $150

Obtengamos la media de estos dos valores = 55+70 = 125/2 = 62.5

Mediana = 62.5

Como puedes ver, agregar el valor extremadamente grande, $1000, no distorsionó tanto los datos, y ahora tenemos una mejor perspectiva de los datos que tenemos. Francesco Mascadri y Christopher Penn, ambos consultores de marketing, coinciden en que la mediana puede ayudar a presupuestar tus campañas o analizar datos de una mejor manera en comparación con la media.

Así que, cuando analices algunos aspectos de tu campaña de marketing online y tengas que calcular la media, no olvides la mediana.

Moda

La moda es otra medida de tendencia central que puede ayudar a analizar tus datos. Es simplemente el valor que aparece con mayor frecuencia. En nuestros valores anteriores, $20 aparece dos veces, por lo que es nuestra moda. Pero para una compañía de apuestas deportivas con millones de clientes, calcular la moda será más complejo que eso. Al igual que la mediana, la moda no se ve afectada significativamente por los valores atípicos. El único problema con la moda es que no siempre es práctica, ya que no representa todo el conjunto de datos.

Desviación Estándar

Esta es otra estadística que puedes usar junto con la media. La desviación estándar mide el grado de variabilidad con respecto a la media o promedio. Por ejemplo, en los valores que acabamos de usar, la media era $66.5 antes de agregar el valor de $1000. Como se mencionó antes, la media puede representar mal los datos cuando hay valores atípicos importantes.

Pero la desviación estándar puede pintar una imagen más clara al decir que el gasto promedio por usuario en un día es de $70, con una variabilidad, o desviación estándar, de aproximadamente $50. Esto significa que algunos días las personas gastan más y otros días gastan menos. Una desviación estándar alta hace necesaria una investigación para entender qué está sucediendo.

Por ejemplo, si administras un sitio web de noticias deportivas y en algunas páginas algunas personas encuentran tu contenido interesante y pasan horas allí, mientras que otras solo pasan unos segundos y abandonan la página, necesitas investigar. Tal vez tu contenido apunta solo a un grupo demográfico, pero aun así necesitas abordar más grupos demográficos con el contenido.

El mismo caso aplica al calcular la tasa de conversión de varios canales de marketing. Puedes calcular un promedio de las tasas de conversión. Sin embargo, algunas pueden tener una tasa de conversión muy alta, mientras que otras pueden tener una tasa de conversión muy baja. La desviación estándar te ayuda a entender la variabilidad entre los distintos canales.

Análisis de Correlación

Este es el estudio de la relación entre dos variables. La correlación se mide en una escala entre +1 y -1; los valores cercanos a +1 muestran que las variables tienen una correlación positiva. Esto significa que si aumentas el valor de una variable, la otra variable también aumentará. Pero si los valores están cerca de -1, muestra una correlación negativa. Y si mejoras el valor de una variable, es probable que la otra variable disminuya.

Puedes usar el análisis de correlación para analizar lo siguiente:

• La efectividad de una función o diseño específico en tu sitio web.
• El formato o configuración de un anuncio.
• La longitud del contenido, ya sea web o de redes sociales.
• La tasa de clics con o sin imágenes en tus campañas, y tantas variables como puedas encontrar relacionadas con tu negocio.

El análisis de correlación suele realizarse mediante encuestas, donde los especialistas en marketing intentan encontrar las variables con el valor de correlación positiva más alto. Los dos métodos para realizar análisis de correlación son el rango de Spearman y el coeficiente de Pearson.

Recuerda, si los valores están cerca de 0, entonces las variables tienen poca o ninguna relación.

Conclusión

En esta era del marketing digital, los datos lo son todo. Los KPIs son ejemplos de diferentes grupos de datos que puedes usar para medir el rendimiento de tu negocio. Pero los datos no servirían de nada si no hubiera una forma de analizarlos. Ahí es donde estadísticas o parámetros como la media, la mediana, el análisis de correlación, la moda y la desviación estándar pueden ayudar. Eliminan las conjeturas del marketing y mejoran tu ROI a largo plazo. La media es la más común y ayuda a dar una imagen general de los datos.

Pero la desviación estándar, la correlación y la mediana ayudan a pintar una imagen más clara.

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