Los errores más comunes al analizar audiencias y cómo evitarlos

Un análisis de audiencias preciso es la columna vertebral de cualquier estrategia de marketing exitosa. Sin embargo, muchos especialistas en marketing cometen errores comunes que pueden llevar a conclusiones incorrectas y campañas ineficaces. A continuación, te detallamos los errores más frecuentes en análisis de audiencias y cómo evitarlos.

1. Comenzar con una definición errónea de la audiencia

Error: No aplicar ningún filtro al definir tu audiencia.

Explicación: El primer paso en cualquier análisis de audiencia es definir la audiencia. Si bien no existe una definición de audiencia "incorrecta" en sí, es esencial tener plena conciencia de lo que estás analizando. Cada dato que recopiles dependerá completamente de tu input, así que ten siempre en cuenta los posibles sesgos.

Ejemplo: Si estás analizando a los fans de Tesla, simplemente seleccionar el interés "Tesla" puede generar una gran cantidad de datos irrelevantes debido a la amplia calificación de intereses en plataformas como META.

Solución: Refina siempre tu definición de audiencia. Por ejemplo, añade un segundo nivel de interés como "automóvil eléctrico O vehículos eléctricos" para asegurarte de que estás capturando a personas realmente interesadas en Tesla como empresa. De manera similar, cuando uses herramientas como Audiense Insights, considera agregar filtros como seguidores del CEO, otras cuentas relacionadas con automóviles eléctricos o palabras clave en las bios como "Tesla" o "EV".

Aprende cómo crear segmentos de audiencias precisos utilizando Audiense.

2. Establecer un ‘benchmark’ o ‘baseline’ incorrecto 

Error: Utilizar un benchmark incorrecto que distorsiona los resultados.

Explicación: La importancia de los benchmarks en el análisis de audiencias no se puede subestimar. En las herramientas que utilizan análisis comparativos, el benchmark dicta qué información va a destacar. Establecer un benchmark incorrecto puede generar malentendidos.

Ejemplo: Si analizas una audiencia objetivo de aficionados al fútbol que son del Reino Unido y estableces el baseline en todo el mundo, tus resultados representarán a la población del Reino Unido más que a los aficionados al fútbol.

Solución: Alinea el benchmark con tu objetivo de análisis. Para conocer el comportamiento de los fans británicos del fútbol, establece el baseline en la población del Reino Unido. Para comparar a los aficionados al fútbol británicos y estadounidenses, establece el baseline en los aficionados al fútbol estadounidenses.

Consulta nuestra guía sobre cómo establecer benchmarks efectivos en el análisis de audiencias.

3. Confundir la jerarquía de la información

Error: empezar con tipos de datos de menor prioridad.

Explicación: en las herramientas de análisis de audiencias, los distintos tipos de información, como la segmentación, los intereses y los temas, no son todos iguales. Es fundamental empezar con el tipo de datos adecuado para evitar generalizar a partir de valores atípicos.

Ejemplo: en Soprism, empieza con la segmentación para comprender a la audiencia en su conjunto. La segmentación incluye perfiles creados para proporcionar una comprensión amplia, como insights de personalidad y estilos de vida.

Solución: comienza con la segmentación para comprender a la audiencia como un todo y, a continuación, profundiza en los criterios de interés para obtener más detalles. Usar en primer lugar criterios y temas puede llevar a generalizar a partir de puntos de datos atípicos. En Audiense Insights, empieza con las palabras clave de la bio y las pestañas de influencers, ya que la segmentación y otra información suelen inferirse de estas fuentes. Las palabras clave de las bios representan datos de alta calidad, ya que son definidas por los miembros de la audiencia.

Descubre cómo las palabras clave de las bios pueden mejorar tus insights de audiencias.

4. No mirar el cuadro completo

Error: centrarse en criterios o segmentos individuales.

Explicación: para obtener el mejor análisis de audiencias, considera los resultados como un todo en lugar de hacerlo de manera aislada. Un error común es centrarse en un único criterio, segmento o cuenta, lo que genera una visión monolítica de la audiencia.

Ejemplo: analizar una audiencia de EE. UU. podría revelar intereses como "cursos de inglés", "enseñanza de idiomas" y "exámenes de inglés", junto con canales de televisión de España y un segmento de "amantes de la cultura latina". Estos datos sugieren que la audiencia objetivo podría haberse mudado recientemente a EE. UU., incluso si no se indica explícitamente.

Solución: considera los resultados de manera holística. Agrupa diferentes datos para comprender a la audiencia de manera integral. Evita suponer que un único conjunto de datos define a toda la audiencia. Por ejemplo, un único político de izquierdas en la lista de seguidores no necesariamente indica una audiencia de izquierdas.

5. No actualizar tus datos

Error: Confiar en datos obsoletos.

Explicación: Los datos clave de la audiencia pueden cambiar significativamente con el tiempo. No es recomendable ejecutar campañas basadas en un informe de hace un año. Las tendencias dentro de un mercado pueden cambiar drásticamente incluso de un trimestre a otro.

Solución: Actualiza periódicamente tu análisis de audiencias, idealmente una vez al mes. Esto te permite realizar un seguimiento del impacto de tus campañas, comprender los elementos centrales de la audiencia que se mantienen constantes y anticipar cambios significativos en el mercado.

6. No tener una mirada crítica sobre los datos

Error: Descartar datos que contradicen tu conocimiento.

Explicación: A veces los datos que recibes pueden no coincidir con tu conocimiento del mercado. Un error sería descartar esos datos por completo o ignorar tus insights. Es fundamental investigar las discrepancias.

Solución: Investiga las discrepancias entre los datos y el conocimiento del mercado. Pregúntate:

¿Es precisa tu definición de audiencia o se puede mejorar?

¿Se trata de un único dato que difiere o todo es distinto?

¿Ha habido algún evento o noticia reciente que pueda haber influido en los datos?

Confía en los datos, pero también confía en tu conocimiento. Busca explicaciones para los resultados inesperados y no dudes en hacer preguntas si tienes dificultades con tu análisis.

Si evitas estos errores comunes en el análisis de audiencias, podrás garantizar insights más precisos y estrategias de marketing más efectivas. Recuerda que comprender a tu audiencia es un proceso continuo que requiere una definición cuidadosa, una evaluación comparativa, un análisis holístico, actualizaciones periódicas y un pensamiento crítico.

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