Una gran parte de su trabajo como vendedor o propietario de un negocio consiste en recopilar y analizar datos sobre su público objetivo para informar las decisiones de negocio.
Todos los datos que se recopilan pertenecen a una de estas cuatro categorías: datos nominales, datos ordinales, datos de intervalo y datos de razón. Cada uno de estos tipos de datos se recopila y analiza de formas diferentes.
En este artículo, nos centraremos en los datos nominales. Aprenderá:
- Qué son los datos nominales
- Cómo recoger y analizar datos nominales
- Ejemplos de datos nominales y cómo se utilizan en los negocios
- Diferencias entre datos nominales y otros tipos de datos
¿Qué son los datos nominales?
Los datos nominales son un tipo de datos cualitativos. Pueden etiquetarse y agruparse en categorías mutuamente excluyentes dentro de una variable. Estas categorías no tienen ningún valor numérico, no se miden y no pueden ordenarse o jerarquizarse. Dado que los datos nominales no pueden ordenarse, cambiar la ubicación de los valores no cambiará el significado de los datos.
A veces, se pueden representar variables nominales mediante números, pero estos números no tienen ningún impacto cuantitativo en los datos en sí.
Un ejemplo: está recopilando datos de cinco personas sobre sus colores favoritos y obtiene las siguientes respuestas: azul, rojo, magenta, verde azulado y amarillo. Puede que decida asignar a estas categorías de color un valor numérico: 1 para representar el azul, 2 para el rojo, 3 para el magenta, y así sucesivamente.
Aunque está utilizando números para etiquetar cada categoría de color, estos números no implican una jerarquía. Por lo tanto, el verde azulado representado por 4 no tiene más valor que el azul representado por 1 (y viceversa).
¿En qué se diferencian los datos nominales de otros tipos de datos?
Existen cuatro tipos principales de datos:
- Datos nominales
- Datos ordinales
- Datos de intervalo
- Datos racionales
Estos tipos de datos se dividen en dos categorías: datos cuantitativos (datos de intervalo y datos de relación) y datos cualitativos (datos nominales y datos ordinales). Los datos cuantitativos se basan en números, son medibles, contables y están sujetos a la mayoría de los operadores matemáticos. Los datos cualitativos, en cambio, son descriptivos y ayudan a comprender el qué, el por qué y el cómo de determinados comportamientos o elecciones. Además, la investigación descriptiva es un modelo de investigación que destaca por su capacidad única de combinar enfoques de investigación cuantitativos y cualitativos.
Dicho esto, tanto los datos nominales como los ordinales son datos cualitativos que pueden recopilarse mediante encuestas y evaluaciones. La diferencia es que los datos ordinales pueden medirse y ordenarse. También puedes recurrir a Google para obtener información adicional para tu análisis.
Los datos nominales suelen ser sustantivos, por ejemplo, nombres de personas, nacionalidades, colores de ojos, etc. No se pueden cuantificar ni ordenar. Los datos ordinales suelen medir emociones, como la felicidad, la satisfacción y la ira en términos de probabilidad. Este tipo de datos se utiliza en cosas como el Net Promoter Score (NPS).
Tomemos, por ejemplo, la pregunta "¿Qué probabilidad hay de que recomiende nuestro producto a sus amigos?".
Observe cómo las opciones no se pueden medir, sino que existen en un orden específico que se verá raro si se mezclan los valores. Un empresario no puede definir en qué medida Neutral difiere de Improbable, pero sabe que, por orden de grado, Neutral es una opción mejor que Improbable.
Los datos nominales ofrecen información sobre una población específica o una muestra de una población. Esto resulta útil en muchos sectores, como la sanidad, la psicología y la empresa, ya que conocer mejor a su público objetivo influirá en los productos u ofertas que lance. A continuación le ofrecemos cinco ejemplos de datos nominales aplicados a la empresa:
1. Encuesta demográfica
La información demográfica le ayuda a comprender mejor las características granulares de su público objetivo, ya sea su edad, sexo, nacionalidad, raza, ingresos, estado civil o religión. Al formular preguntas demográficas en las encuestas, puede recopilar estos datos sobre clientes actuales y potenciales a gran escala. También puedes utilizar herramientas de recopilación de datos como Apify para extraer datos demográficos públicos y basados en intereses de la web para apoyar un análisis de audiencia más amplio. Esto te ayuda a adaptar tu estrategia de marketing para atraer al grupo de personas que tienen más probabilidades de comprar tu producto o necesitar tus servicios.
Imagínese cuánto más eficaces serían sus esfuerzos de marketing si supiera que la mayoría de las personas de su público objetivo son madres solteras que trabajan de 9 a 5 y tienen un negocio paralelo al mismo tiempo, en lugar de mujeres recién casadas con ingresos elevados. ¿Y si se dirigiera a mujeres de mediana edad que llevan una vida sedentaria en lugar de a mujeres de treinta y tantos que van al gimnasio tres o cuatro veces por semana?
Conocer la demografía de su público objetivo puede ayudarle:
- Desarrollar productos de tendencia u ofrecer los servicios adecuados
- Medir la eficacia de los anuncios
- Identifique tendencias y nuevas oportunidades de negocio en su sector
- Entender la opinión pública sobre su marca
La recopilación de datos demográficos también es beneficiosa a la hora de contratar o reclutar personal. Le ayuda a asegurarse de que su plantilla es diversa, equitativa e inclusiva.
Una evaluación empresarial es un análisis transparente de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de su empresa que está diseñado para mostrarle en qué punto se encuentra su negocio, las nuevas oportunidades de negocio, los factores que están obstaculizando el crecimiento y las estrategias que pueden ayudarle a alcanzar los objetivos que aún no ha logrado.
Se aconseja realizar evaluaciones empresariales periódicas porque le ayudan:
- Identifique las lagunas de su estrategia empresarial
- Conozca la salud (o la insalubridad) de su empresa
- Tome decisiones informadas sobre dónde invertir su tiempo y sus recursos
- Conozca las áreas en las que su empresa puede mejorar
- Fortalezca su relación con clientes, empleados y partes interesadas clave
- Lograr el crecimiento y el éxito a largo plazo
Los comentarios de los clientes son la clave del éxito de cualquier negocio, especialmente en el sector de los servicios y la hostelería, donde las opiniones de los clientes influyen directamente en si una persona visitará o no el negocio.
Sin clientes satisfechos, los hoteles y restaurantes no pueden crecer. Por eso es importante que los empresarios de este sector empiecen a recoger las opiniones de los clientes desde el principio, para que puedan hacerse una idea de lo que la gente piensa de su establecimiento y tengan la oportunidad de aplicar mejoras cuando sea necesario.
De hecho, el informe Diner Insights Report de OpenTable de febrero de 2023 muestra que el 92% de las personas leen las reseñas de los restaurantes antes de visitar un sitio nuevo, y lo hacen antes de mirar el menú o pedir indicaciones para llegar al restaurante.
La mejor manera de solicitar la opinión de los clientes es enviar encuestas de satisfacción sencillas en las que se pregunte a los clientes sobre la calidad del servicio, lo que les ha gustado, lo que no les ha gustado y, posiblemente, algunas ideas que le ayuden a mejorar.
Si recibe principalmente comentarios positivos, puede publicarlos en su sitio web para ayudar a los clientes potenciales a ver que probablemente disfrutarán de su experiencia con usted si deciden pasar por allí. Si ocurre lo contrario, podrá resolver los problemas de los que se quejaron y ofrecer una mejor experiencia al cliente. Para ayudarte a gestionar estos comentarios de forma eficaz, considera la posibilidad de utilizar un sistema de tickets de atención al cliente como Freshdesk o Zendesk. Ambas son opciones populares con pros y contras a tener en cuenta en función de sus necesidades específicas.
Asegúrese de añadir preguntas abiertas en la encuesta de su restaurante para dar a los encuestados la libertad de explayarse o decir lo que piensan. Añade valor a tu investigación cualitativa sobre atención al cliente.
Si juegas a juegos o usas diferentes aplicaciones, es probable que te hayan pedido in-app o por correo electrónico que votes sobre una característica que el juego o los desarrolladores de la aplicación están pensando en poner en marcha.
Los responsables de marketing de productos utilizan la votación de características para obtener información sobre lo que sus usuarios desean ver en las actualizaciones de productos. Obtener información directamente de sus usuarios puede ayudarle:
- Crear funciones que los usuarios realmente utilicen
- Cíñase a su presupuesto de desarrollo
- Gestione las expectativas de sus clientes mostrándoles en qué está trabajando
Alguna vez has hecho un test de personalidad tipo Buzzfeed en el que te hacen preguntas como:
- ¿A qué casa de Harry Potter pertenecerías?
- ¿Qué género de libros es tu favorito?
- ¿Cuál es tu mascota favorita?
Si lo ha hecho, sabrá que las evaluaciones de personalidad pueden ser divertidas. También pueden tener un valor incalculable para su empresa si se profesionalizan.
Las evaluaciones de personalidad muestran a sus clientes que interactuar con usted es divertido y fácil. Les demuestra que le interesa saber más de ellos. Y en el proceso de responder a las preguntas, sus clientes pueden descubrirse a sí mismos y comprender por qué toman las decisiones que toman.
El atractivo de las evaluaciones de personalidad en relación con los negocios es que le ayudan a elaborar piezas únicas de contenido para cada tipo de personalidad o persona compradora. Puede ofrecer este contenido para su descarga al final de la evaluación o enviarlo por correo electrónico. Esto abre un diálogo entre usted y el cliente. Además, obtendrá datos de contacto como nombres y direcciones de correo electrónico a cambio del valor añadido que ofrece a través de los comentarios de la evaluación. Su equipo de ventas se lo agradecerá.
Conocer la personalidad de su público también le ayudará a crear ofertas y eventos adecuados para ellos. Por ejemplo, es posible que un cliente introvertido no quiera asistir a un evento físico, pero sí a un seminario web.
Cómo recoger datos nominales
Los datos nominales suelen recopilarse mediante encuestas o cuestionarios, a menudo enviados a través de una campaña de marketing por correo electrónico. Estas encuestas contienen preguntas abiertas, de opción múltiple o sí/no.
- Las preguntas abiertas dan a los encuestados la libertad de describir sus opiniones o pensamientos con sus propias palabras sin ninguna restricción. Por ejemplo, "¿Qué le gusta de vivir en Nueva York?" es una pregunta abierta. Es probable que la respuesta difiera de un encuestado a otro, pero usted podrá obtener una amplia variedad de puntos de vista que le ayudarán a tomar decisiones.
Las preguntas de opción múltiple se plantean para que los encuestados puedan elegir entre varias opciones. Un buen ejemplo es esta ilustración sobre marisco: Si tuviera que elegir uno de estos platos de marisco para pedir en un restaurante, ¿cuál elegiría?
- Vieiras al curry
- Pasteles de cangrejo
- Paella
- Gambas a la plancha
- Tacos de pescado
Este formato le ayuda a obtener respuestas específicas que afectan directamente a sus decisiones, lo que facilita su trabajo en el análisis de datos. Las preguntas de opción múltiple son más fáciles de verter en un informe de análisis que las preguntas abiertas.
Las preguntas Sí/No son simplemente preguntas que requieren una respuesta Sí o No. Por ejemplo, ¿Tiene más de 18 años? es una pregunta Sí/No.
Cómo analizar datos nominales
Debido a que no tienen valor numérico y no se pueden ordenar, los datos nominales pueden ser confusos, especialmente cuando se recopilan datos de un grupo grande de personas. Afortunadamente, hay formas de analizar y dar sentido a los datos nominales. Entre ellas se incluyen:
- Estadística descriptiva
- Visualización de datos
- Análisis estadístico no paramétrico
Estadística descriptiva
Los estadísticos descriptivos son coeficientes informativos que resumen un conjunto de datos encontrados en un estudio.
Un conjunto de datos es una recopilación de respuestas y observaciones de toda la población o de una muestra de la población. Las estadísticas descriptivas describen las características de un conjunto de datos y facilitan su comprensión.
Existen tres tipos principales de estadísticas descriptivas:
- Distribución de frecuencias
- Tendencia central (media, mediana y moda)
- Variabilidad (desviación estándar, variables mínima y máxima, varianza, curtosis y asimetría)
En el caso de los datos nominales, sólo puede utilizar la distribución de frecuencias y la tendencia central (sólo la moda) para analizar los datos nominales. No puede utilizar la variabilidad porque los datos nominales no son cuantitativos y no están sujetos a operadores matemáticos.
Distribución de frecuencias
Imagínese esto: Estás planeando abrir una nueva marisquería y estás elaborando tu menú de comida. Tienes cinco opciones de comida: vieiras al curry, pasteles de cangrejo, paella, langostinos y tacos de pescado. Así que pides a 15 personas que te digan qué comida elegirían si tuvieran que elegir sólo una.
Después de recopilar sus respuestas, es posible que note que los datos están desorganizados y no hay manera de ver cuántas personas eligieron un plato específico sobre los demás.
Para analizar estos datos, necesitará crear una tabla de distribución de frecuencias que le permita ver cuántas respuestas obtiene para cada categoría de alimentos. Una buena manera de hacer esto en Excel o Sheets es crear una tabla de distribución de frecuencias:
Otro ejemplo: Una consultora de marketing quiere saber más sobre la madurez de la presencia online de su público. Crea una evaluación de la presencia en línea y espera a que lleguen las respuestas.
Los resultados de este panel de encuestas le muestran inmediatamente cuántas respuestas ha recibido cada valor. Incluso puede elegir cómo se representa la frecuencia: en números absolutos o relativos, en forma de gráfico de barras, gráfico circular, ... Más sobre esto más adelante.
Tendencia central (moda)
La tendencia central se refiere al valor medio de un conjunto de datos. Hay tres formas de medir la tendencia central:
- Modo: El valor que aparece con más frecuencia en el conjunto de datos
- Mediana: El valor medio o central del conjunto de datos
- Media: El valor medio del conjunto de datos
Con los datos nominales, sólo se puede utilizar la moda para medir la tendencia central. Para identificar la moda, busque la categoría que más aparece en la tabla de distribución de frecuencias. En nuestro conjunto de datos de ejemplo, los langostinos tienen el mayor número de respuestas (6 de 15 personas, o el 40%). Esto convierte a los langostinos en la moda del conjunto de datos.
Visualización de datos
La visualización de datos es la representación de un conjunto de datos en forma de tabla, diagrama, gráfico o mapa. Visualizar y transformar sus datos puede ayudarle a ver fácilmente las tendencias, los patrones y los valores atípicos de los datos.
Los gráficos de columnas y los gráficos circulares son la forma habitual de visualizar datos. Puedes crearlos en Excel u hojas de cálculo haciendo clic en Insertar y seleccionando Gráfico en el menú. Con una aplicación de encuestas, la generación de representaciones visuales se automatiza para ti.
Análisis estadístico no paramétrico
La estadística descriptiva y la visualización de datos sólo resumen datos nominales. Las pruebas estadísticas, por otro lado, le permiten probar una hipótesis basada en los datos que ha recopilado.
Existen dos tipos de pruebas estadísticas:
- Pruebas paramétricas: Se utilizan para datos cuantificables (por ejemplo, datos de intervalos y proporciones, de los que hablaremos más adelante).
- Pruebas no paramétricas: Se utilizan para datos cualitativos (por ejemplo, datos nominales y ordinales).
Dado que trabajamos con datos nominales, utilizaremos pruebas estadísticas no paramétricas. Existen dos tipos de pruebas estadísticas no paramétricas:
Prueba de bondad de ajuste Chi-cuadrado
Si está analizando un conjunto de datos con una sola variable nominal, la prueba de bondad de ajuste Chi-cuadrado le ayudará a evaluar si su conjunto de datos es representativo de toda la población.
Utilicemos nuestro ejemplo de la marisquería. Imagine que, antes de enviar la encuesta, encontró un informe oficial que mostraba que la mayoría de la gente de su estado o país que come marisco elige una paella entre los cinco platos. Pero su conjunto de datos mostraba que la gente prefería los langostinos en general.
Como no es posible recopilar datos de todas las personas de tu estado, puedes utilizar la bondad de ajuste Chi-cuadrado para saber hasta qué punto tus conclusiones son aplicables a la población de personas que comen marisco y que viven en tu estado o país.
Prueba Chi-cuadrado de independencia
Si su conjunto de datos tiene dos variables nominales, puede utilizar la prueba Chi-cuadrado de independencia (o prueba de asociación Chi-cuadrado) para explorar la relación entre ambas variables.
Por ejemplo, supongamos que desea averiguar si existe una correlación significativa entre las posibles alergias de los encuestados y el plato de marisco que eligen. Tendrías que llevar a cabo una prueba Chi-cuadrado de independencia para comparar la frecuencia de cada elección de comida a través de las categorías de la segunda variable nominal alergias.
Si bien los creadores de formularios comunes son adecuados para crear encuestas en línea, necesitará una herramienta de evaluación especializada si desea enviar informes personalizados a los encuestados en función de sus respuestas.
Aquí es donde entra Pointerpro.
Pointerpro le ayuda a crear encuestas y evaluaciones en línea personalizadas para recopilar información de su público objetivo. Una vez que haya recopilado los datos, puede incluirlos en un informe autogenerado que contenga consejos o contenidos personalizados para cada encuestado. ¿Está interesado? Inicie una prueba gratuita.
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Sobre el autor:
Althea Storm
Althea Storm es una escritora de B2B SaaS especializada en la creación de contenido basado en datos que impulsa el tráfico y aumenta las conversiones para las empresas, tanto pequeñas como grandes. Ha trabajado con empresas líderes como AdEspresso, HubSpot, Thinkific y Zapier.