La importancia de filtrar los datos por características demográficas

Ya sea que usted sea un estadista, un publicista, o el dueño de una empresa, los datos demográficos le permiten segmentar a las personas en grupos de manera que pueda conocer mejor sobre ellas y sus hábitos. Los datos demográficos incluyen un número de factores y características identificadoras como, edad, raza, sexo, empleo, educación, ingresos, tasas de natalidad, y más. 

La importancia de filtrar los datos con base demográfica

Las compañías usualmente utilizan la filtración de datos (segmentación) basadas en características demográficas cuando quieren entender lo que les  gusta a sus clientes y lo que no les gusta con el objetivo de promocionar sus productos y servicios. Ya que muchas compañías tienen como objetivo un perfil de cliente (el cual comprende un conjunto de características demográficas específicas), el filtrar los datos se vuelve algo esencial.

“Utilizar datos demográficos como criterio de filtrado es crucial para la segmentación de clientes o encuestados,” dice Michael Sena, director ejecutivo de SENACEA, la cual ofrece la consultoría de hojas de cálculo y entrenamiento.

“Cuándo se está desarrollando un perfil del cliente o clasificando encuestados, es esencial que seleccione y filtre por las características demográficas más apropiadas. Esto le ayuda a crear grupos relativamente homogéneos en términos de comportamiento que quiera investigar.”

Mary Brown, directora ejecutiva de marketing en un sitio de comparación llamado Merchant Maverick, advierte que si no filtra los datos por características demográficas, puede terminar con un subconjunto de personas que no sean parte de su audiencia objetivo. “Esto distorsiona sus datos, lo que llevaría a hacer que su equipo tome decisiones mal informadas de negocios”, explica. 

5 ejemplos de filtrado de datos por características demográficas

1. Orientación de anuncios

“Si formula la estrategia de segmentación correcta, será capaz de aprovechar los grupos de clientes ideales, los que más sean necesarios para sus objetivos,” dice Sena.

Por ejemplo, asuma que usted es un restaurante de comida rápida que ha creado recientemente una hamburguesa única. Pueden hacer su objetivo los estudiantes de las universidades aledañas con una publicidad que presente la hamburguesa, específicamente señalando su sabor y su asequibilidad.

Sin embargo, si es un minorista de relojes lujosos, los estudiantes universitarios no estarían calificados. Asumiendo que su publicidad va a tomar como objetivo todas las edades. El filtrado de datos a lo largo de una combinación de características lo más probable es que indique que los varones en sus 50s de altos ingresos o de alto patrimonio personal serían los más interesados en su producto.

2. Métodos de comunicación

“De mi experiencia, la filtración de datos basándose en características demográficas ha demostrado que la edad es un predictor genial para los medios preferidos de comunicación”, dice Sena.

Por ejemplo, los medios sociales y la mensajería instantánea son usualmente los mejores para interactuar con los millennials, pero con los emails se trabaja bien para comunicarse con los miembros de la Generación X. Y las llamadas telefónicas trabajan bien cuando se requiere comunicación con los Baby Boomers.

Los publicistas pueden descubrir y confirmar perspectivas similares con su proceso propio de filtrado. “Pueden también utilizar filtros demográficos y lluvia de ideas para determinar un tono apropiado y duración de las comunicaciones,” explica Sena.

3. Listados de productos

Brown llama la atención a los listados de productos como otro ejemplo donde el filtrado de datos basado en características demográficas es útil. “El filtrado de datos en este caso puede llevar a importantes preguntas: ¿Son el tipo de personas que están acercándose a las páginas de sus productos las personas que esperaba?¿se están convirtiendo de acuerdo con lo esperado? Si no es así, ¿Por qué?”

Tal vez sea un producto que ha creado y ha publicitado para las mujeres en el rango de edades de los 40s. “Sin embargo cuando filtra la página del producto por características demográficas, se da cuenta que los hombre del rango de los 60s son los que están visitando su página y se van sin comprar nada”, dice Brown.

“Situaciones como estas le dan una razón para investigar más a profundidad,” explica Brown. “¿Por qué el interés? ¿Habrá algo de este producto que casi es compatible con una necesidad de este grupo que podría adaptar o hacer remarket? O ¿estarán queriendo comprar para el mercado original (el grupo de mujeres en sus 40s) pero no se convencen con su página de inicio?”

4. Clientes y socios

John Bedford, el dueño del sitio web de guía de cocina Viva Flavor, dice que filtrar los datos basándose en características demográficas puede ayudar a identificar ambos, los clientes correctos y los socios correctos. Cuando hizo el lanzamiento de su negocio, originalmente tenía clientes en los Estados Unidos en mente, pero los datos tempranos mostraron más interés en las personas del Reino Unido.

“Esta información me llevó a establecer un socio en e-commerce de U.K mucho antes de lo anticipado, lo cual proporcionó ingresos más que necesarios en la etapa de lanzamiento,” reporta. 

5. Audiencia del Sitio

Para las publicaciones en línea, saber quién lee su contenido es crucial. En su vida anterior, Bedford era un estratega de contenido para una de estas publicaciones, el filtrado de datos le ayudó a determinar a los lectores más involucrados.

“Con esta perspectiva, pudimos adaptar nuestra estrategia de contenido correspondientemente, sin tener que esperar por los beneficios financieros a que nos pintaran el cuadro,” explica Bedford. “A ese punto, habríamos malgastado recursos en un mercado objetivo que simplemente no hubiera estado respondiendo a lo que estábamos ofreciendo.”

El filtrado por características demográficas tiene claramente varias ventajas. Los ejemplos anteriores presentan cómo los negocios pueden utilizarlo para informar sus decisiones, pero existen gran variedad de casos de uso que subrayan su relevancia.

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