Juan Carlos Rivera, Marketing B2B Content & Industry Relations Manager de Fotocasa, nos habla esta semana sobre cómo aplicar las mejores prácticas para analizar datos en las agencias inmobiliarias. El objetivo es que se puedan sacar el máximo provecho de los datos y obtener insights valiosos. ¡Vamos a por ello!
1. Definir tus objetivos antes de empezar a analizar tus datos
Es importante que definas los objetivos, es decir, qué es lo que quieres lograr con este análisis de datos y qué preguntas necesitas responder.
2. Recopilar datos de calidad
Los insights que obtienes solo son tan buenos como los datos que usas, por lo tanto es importante recopilar datos de calidad. Asegúrate de que tus datos sean precisos, estén actualizados y sean relevantes para tus objetivos. Además, asegúrate de recopilar datos de diferentes fuentes para obtener una imagen mucho más completa.
3. Limpieza y procesamiento de datos antes de analizarlos
Es importante que los limpies y los pre proceses. Esto implica eliminar datos duplicados o incompletos, normalizar los datos para que estén en el mismo formato y, evidentemente, detectar y corregir valores atípicos o errores. Esto te ayudará a asegurarte de que tus insights sean precisos y confiables.
4. Análisis exploratorio de datos
Es una forma de explotar tus datos para encontrar patrones o tendencias interesantes. Esto puede incluir visualizaciones de datos, como gráficos o diagramas de dispersión, entre otros. El análisis exploratorio puede ayudarte a encontrar datos inesperados y a descubrir relaciones entre diferentes variables. Imagínate, por ejemplo, clientes con ciertos perfiles que compran en una época específica del año.
5. Análisis estadístico
El análisis estadístico es una forma de analizar datos para determinar si las relaciones observadas son significativas o aleatorias. Esto puede incluir al final pruebas de hipótesis, regresiones y análisis de correlación. El análisis estadístico puede ayudarte a confirmar o refutar las hipótesis que te hayas planteado para establecer los objetivos.
6. Modelos predictivos y de aprendizaje automático
Los modelos predictivos y de aprendizaje automático son formas avanzadas de análisis de datos, que al final pueden ayudarte a predecir el comportamiento futuro de tus clientes o usuarios.
En resumen, estas son algunas de las mejores prácticas en análisis de datos para agencias inmobiliarias, ya que puede ayudar a tomar decisiones mucho más objetivas y mejorar la eficiencia y rentabilidad en la propia agencia.
