Cómo abordé el estudio de caso de Bellabeat – Parte 2 | de Danguyen | enero, 2024

Comencé la reflexión comparando mis métodos y resultados con otros que analizaron el mismo estudio de caso. A continuación, identifiqué posibles razones de las diferencias. Finalmente, decidí lo que había aprendido y qué haría en el futuro para mejorar mis habilidades de análisis de datos.

A continuación se detallan los principales resultados de este proceso:

• La mayoría de la gente usaba R como herramienta de análisis de datos, mientras que yo usaba hojas de cálculo.
• igual: Hasta ahora, me siento más cómodo con los esparcidores anchos porque he estado practicando su uso por más tiempo. R es el más nuevo para mí. Cuando vi el conjunto de datos, mi primer instinto fue que los datos podían analizarse mediante hojas de cálculo.
• Transferencia personal: Necesito salir de mi zona de confort y utilizar una herramienta más nueva en mi próximo proyecto de análisis de datos, específicamente R, debido a lo flexible y versátil que es la herramienta.
• Hice menos análisis de los datos que otros.
• Declaración:

Realicé cuatro (4) análisis principales en el conjunto de datos: para ver las métricas menos populares/más populares, para ver si las personas se volvieron más activas con el tiempo, para ver si había una relación entre los informes manuales de datos de salud y la frecuencia de uso, y ver la frecuencia tendencial del seguimiento a lo largo del tiempo. La mayoría de estos análisis son muy detallados.

Mis colegas realizaron análisis adicionales, más detallados y profundos, que revelaron las características de los usuarios de rastreadores inteligentes (por ejemplo, número promedio de pasos dados, porcentaje de horas que pasan sentado/activo, si el tiempo en la cama es más largo que el tiempo que pasan durmiendo, hora más activa del día, día más activo de la semana, etc.)

• igual: Me concentré mucho en las instrucciones de la guía de estudio de caso (“Ella (CEO) le pidió al equipo de análisis de marketing que se concentrara en un producto Bellabeat y analizara los datos de uso de dispositivos inteligentes para obtener información sobre cómo funcionan las personas. ya están usando sus dispositivos inteligentes. «) en lugar de centrarse en el objetivo en sí, que es proponer una estrategia de marketing que pueda ayudar a incrementar las ventas.
• Transferencia personal: ver último punto.
• Di sugerencias generales, menos específicas.
• Declaración:

Sugerí que Bellabeat «se centre en el fitness y la comodidad» añadiendo nuevas funciones a la aplicación que puedan motivar a los usuarios a alcanzar sus objetivos y aumentar la comodidad del seguimiento. Sin embargo, no he detallado cómo Bellabeat puede diseñar estas funciones.

Mis colegas pudieron hacer recomendaciones más específicas, como «añadir un temporizador para recordar al usuario que dé algunos pasos después de un período sedentario» (Ukegbu V., 2022), «desafío de fitness los fines de semana» cuando los usuarios están menos activos ( Ukegbu V., 2022), o «obtener un descuento de membresía de Bellabeat quemando calorías» (Liu X., 2023).

• Razones: esto tiene que ver con mi falta de análisis porque me centré demasiado en las direcciones y no en los objetivos. Fui muy estricto con mi enfoque. También puede deberse a mi falta de experiencia en análisis de datos: no he desarrollado la intuición para reconocer la posible aplicación de un análisis. Por ejemplo, encontrar el momento del día más activo del usuario parecía irrelevante para el negocio, pero mi amigo pudo aplicarlo a una táctica de marketing.
• Transferencia personal: centrarse en el objetivo final. Sea abierto y flexible con la posible aplicación de los datos.