TEMA 3: TÉCNICAS DEL MUNDO DIGITAL (PARTE 2)

TEMA 3: TÉCNICAS DEL MUNDO DIGITAL (PARTE 2)

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1. Datos de comportamiento observado

Las ventajas e inconvenientes de los dos tipos de acercamiento a los datos de comportamiento online.

1. Reflexiones sobre los datos de comportamiento

LOS TIPOS DE DATOS

Hay que tener en cuenta que cuando hablamos de datos de comportamiento nos referimos a uno de los tipos de datos que maneja el conocido como “Big Data”. Un estudio publicado por Fundación BBVA en 2015 estima que en el año 2020 el volumen total de datos analizados mediante tecnologías Big Data crecerá hasta los 100,2 Zetabytes, es decir, 100,2 trillones de gigabytes, lo que supone un crecimiento anual a un ritmo del 40%.

Podemos definir Big Data como todo conjunto de datos que exhibe tres características fundamentales.

1. Volumen

Lo referente al tamaño de los datos. Se puede considerar big data como los conjuntos masivos de datos que exceden la capacidad de almacenamiento de un solo computador.

Por eso, se suelen necesitar un sistema distribuido de computación con múltiples nodos en los que podamos repartir todos esos datos.

1. Velocidad

Se refiere al ritmo en el que se procesan y envían todos los datos. Muchos problemas de big data precisan del tratamiento de grandes cantidades de datos que llegan muy rápidamente, a una velocidad tan alta, que impide que se puedan almacenar para procesarlos posteriormente, lo que obliga a analizarlos en tiempo real.

Por otro lado, en muchas ocasiones, los resultados del análisis se deben ofrecer también a gran velocidad.

1. Variedad

Se refiere al tipo de datos y a la naturaleza de los mismos. En proyectos con Big Data, suelen aparecer mezclados datos con una estructura muy determinada, por ejemplo bases de datos, con otros cuya estructura es más flexible, como archivos documentales o datos de interfaces, por ejemplo.

También aparecen datos de información textual o trascripciones del lenguaje natural, con una estructura libre que debemos interpretar.

Por tanto, los datos de comportamiento son muy diferentes a los datos que recogemos en una encuesta. La cantidad de datos es mucho mayor y su estructura es completamente diferente. Por ejemplo, si quieres analizar la experiencia de cliente de los consumidores que han comprado al menos un ticket de avión en los últimos 3 meses, los tipos de datos con los que puedes trabajar, según su nivel de procesado, son:

• Datos sin tratar (raw data). Los datos recogidos varían por tipo de dispositivo, por lo que no se puede usar para su análisis directamente. Se suele procesar en un archivo de flujo de clicks.
• Datos de flujos de clics. Los datos recogidos varían por tipo de dispositivo, por lo que no se puede usar para su análisis directamente. Se suele procesar en un archivo de flujo de clicks.

Los ficheros básicos tienen al menos información sobre: o ID: un código alfanumérico único por individuo que permite relacionar actividades de ese mismo individuo y crear segmentos de consumidores o Acciones: Por ejemplo, de URL domain visitados, apps utilizadas, términos de búsqueda utilizados. o Timestamp: Datos de cuándo se ha realizado exactamente cada acción. 1

• Datos procesados. Es convertir el archivo de flujo de clics en datos tabulados. Esto significa agregar la información obtenida para conseguir unos resultados más comprensibles y sencillos de entender.
• Datos visuales. Después de realizar la tabulación, se pasaría a la realización de cuadros de mando, que son una manera visual de presentar los resultados, principalmente de los indicadores clave de tu proyecto. También se pueden realizar infografías, gráficos…etc.

Estos datos van a variar del tipo de dispositivo utilizado. Los datos podemos clasificarlos según dos variables:

1. Datos por tipo de dispositivo:

• Ordenador de mesa
• Android
• iOS.

1. Datos por su tipo de capacidad de seguimiento:

• Url tracking: Tráfico de HTTP, HTTPS y buscadores de incógnito
• App tracking: Nombre, momento de inicio de uso, duración de uso, aplicaciones offline, comportamiento en el uso de la app
• Términos de búsqueda

LOS DATOS DE COMPORTAMIENTO

Para analizar los datos recogidos, es importante entender los conceptos básicos de este tipo de datos de comportamiento online:

• Alcance: El número de personas que han realizado una acción específica (visitar una página web o utilizar una app)
• Duración: El tiempo dedicado a realizar una acción específica.
• Nº de veces que se visita la página: Las veces que se solicita cargar una página web en concreto.
• Visitas: El número de vistas de cada página dentro de un dominio (por ejemplo, Facebook) o una dirección (por ejemplo Facebook.com/events) por el mismo individuo en un periodo de tiempo determinado.

LA ESTRATEGIA DE CAPTURA DE DATOS

Para capturar la actividad online de los consumidores, hay 3 estrategias:

• Plug-in: Añadiendo un plug-in en el buscador, las URL visitadas y algunos contenidos de páginas web pueden capturarse y ser enviados al servidor central. El problema es que los buscadores de los dispositivos móviles no aceptan plug-ins de momento.
• VPN Virtual Private Networks o Intranet son conexiones seguras establecidas en una red menos segura, como internet. Se puede crear una Intranet para desviar el tráfico online de un dispositivo, recoger la información y permitir el regreso del tráfico a Internet. Este proceso ocurre en el dispositivo. Problema: No disponible en iOS.
• Proxy: Para algunos dispositivos muy restringidos, en términos de seguridad, el tráfico de internet se puede desviar a través de un proxi. Los datos son inspeccionados en el servidor y redirigidos a internet.

HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS

El tamaño medio de un mes de navegación de 1000 individuos es 1 giga. Este tipo de archivos es difícil de analizar con los programas habituales, como Excel o SPSS o Stata. Además, se necesitan programas que permitan la programación de nuevos análisis que no hayan sido preestablecidos por el programa.

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