Caso de uso: seguimiento de marca
Seguimiento de marca con embudo, significación y drivers
Represente el embudo de marca como filas netas. Contraste la significación entre olas y competidores, suavice la tendencia y descubra con el análisis de drivers qué dimensiones de imagen mueven la preferencia. Alojamiento en centros de datos certificados ISO 27001, conforme al RGPD, hecho en Múnich.
DataLion representa el embudo de marca como filas netas y top box, desde la notoriedad espontánea y sugerida hasta la preferencia y la lealtad. Las diferencias entre olas y entre segmentos se contrastan con niveles de confianza del 80 % al 99 %. La tendencia se suaviza con SMA o EMA. Las baterías de imagen alimentan un análisis de importancia relativa en el motor R. Los datos se ponderan a su estructura objetivo.
Institutos de investigación, marcas y equipos de insights confían en DataLion
- espontánea + sugerida notoriedad medida
- 80–99 % niveles de significación
- SMA / EMA suavizado de tendencia
- ponderación a su estructura objetivo
Por qué el seguimiento de marca pierde fuerza
- Cada ola se vuelve a montar en SPSS, Excel y PowerPoint: lento y propenso a errores.
- Se celebran las subidas sin comprobar si son significativas.
- La imagen se mide, pero nunca se condensa en drivers claros de la preferencia.
El embudo como filas netas y top box
DataLion representa cada etapa del embudo como una fila neta o top box: notoriedad espontánea y sugerida, consideración, uso, preferencia y lealtad. Además ve los porcentajes por fila, por columna o sobre base, y la conversión entre etapas.
Varias marcas se colocan una junto a otra como subcolumnas. Su marca y la competencia quedan en la misma tabla y siguen la misma lógica en cada ola.
- Notoriedad espontánea y sugerida por separado
- Conversión del embudo mediante filas netas y top box
- Competidores como subcolumnas contiguas
- Porcentajes por fila, columna y base
Cada ola y cada segmento, contrastados
DataLion comprueba en la propia tabla si una subida es estadísticamente sólida. Las diferencias entre olas, marcas o públicos se contrastan al 80 %, 90 %, 95 % y 99 % y se marcan con estrellas o letras.
Por debajo trabajan la prueba z y la prueba chi² (por pares y contra el complemento, con corrección de Yates opcional), los procedimientos que hacen defendible un tracking de marca.
- Diferencias entre olas, marcas y segmentos contrastadas
- Confianza al 80/90/95/99 %, estrellas o letras
- Prueba z y prueba chi², por pares y contra el complemento
- Corrección de Yates opcional
Importación automática de olas, con suavizado
Configure el tracking una vez: las nuevas olas se importan y recodifican automáticamente, de modo que las variables se mantienen consistentes en todas las olas. Así desaparece la fuente de error más habitual del tracking manual.
Muestre la evolución como serie temporal y suavícela con SMA o EMA en la ventana que elija, para separar el ruido muestral de la tendencia real de la marca.
- Importación y recodificación automáticas de nuevas olas
- Variables consistentes en todas las olas
- Series temporales con suavizado SMA/EMA
- Más sobre estudios de tracking
Condensar las baterías de imagen en drivers
La imagen de marca se mide con baterías matriciales o de Likert y se muestra como perfil de polaridad, mapa de calor o gráfico apilado, por marca y por segmento.
Con el análisis de importancia relativa en el motor R averigua qué dimensiones de imagen impulsan con más fuerza la preferencia y la recomendación: la base para decisiones de marca claras.
- Imagen medida con baterías matriciales o de Likert
- Perfiles de polaridad, mapas de calor, gráficos apilados
- Importancia relativa: qué dimensiones impulsan la preferencia
- Complementado con regresiones en R
Ponderado a su estructura objetivo
El tracking de marca necesita una muestra representativa. En DataLion pondera a su estructura objetivo. Los pesos vienen del propio dataset, de una tabla de pesos separada (mediante join) o se calculan en DataLion para una distribución objetivo.
La ponderación se recalcula automáticamente al cambiar los filtros, de modo que cada subgrupo queda correctamente ponderado.
- Pesos del dataset, de una tabla separada o calculados
- Varias variables de ponderación por proyecto
- Recálculo al cambiar de filtro
- Bases ponderadas por pregunta y categoría
Esto es lo que construye con DataLion
-
Dashboard del embudo de marca
De la notoriedad a la lealtad en filas netas, contrastadas ola tras ola.
Ver cómo → -
Análisis de drivers de imagen
Importancia relativa en R: qué dimensiones impulsan la preferencia.
Ver cómo → -
Tracking ponderado
Pondere a su estructura objetivo, automáticamente en todas las olas.
Ver cómo →
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Lo que dicen los usuarios de DataLion
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Empresa muy profesional, atenta a las necesidades del cliente, con un software y un servicio excelentes.
Generoso M. · Analista de CRM, Automoción - via G2
Los interlocutores de DataLion están muy comprometidos. Ante cualquier problema se puede contar con su ayuda. DataLion responde rápido a las peticiones de nuevas funciones.
Robert Q. · Director general - via G2
La facilidad de uso, especialmente para temas de investigación de mercados. Un backend estructurado con muchas opciones de personalización.
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Con la función de integración generamos insights de nuestros datos para nuestra audiencia y nuestros clientes en menos de la mitad del tiempo que necesitábamos antes.
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Ahora trabajamos mucho más eficientemente, lo que nos deja más tiempo para extraer conclusiones e insights de los datos para nuestros clientes.
La plataforma en detalle
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Preguntas frecuentes sobre seguimiento de marca
¿Cómo representa DataLion el embudo de marca?
¿Se contrastan las diferencias entre olas y competidores?
¿Cómo funciona el tracking a lo largo de varias olas?
¿Puedo ver qué dimensiones de imagen impulsan la preferencia?
¿Puedo ponderar a mi estructura objetivo?
¿Listo para un seguimiento de marca defendible?
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