334: Análisis de datos en crowdfunding

¡Hoy hablamos de análisis de datos en crowdfunding! Buenos días, os damos la bienvenida a una nueva entrega de Mecenas FM, el podcast en el que hablamos de crowdfunding. Como siempre, hablamos de noticias, campañas y estrategias. Hoy hablamos de cómo realizar análisis de datos en crowdfunding. Pero en primer lugar veremos algunas novedades del sector del crowdfunding. Hoy os traemos la noticia del nuevo récord en Kickstarter, del escritor Brandon Sanderson. En segundo lugar hablamos del récord de los videojuegos en Kickstarter durante el 2022. Y en tercer lugar hablamos de cómo la blockchain es más que criptomonedas. Y ahora pasamos al tema del día. ¡Vamos a ello! Análisis de datos en crowdfunding | Veamos 3 claves ¿Es el análisis de datos algo imprescindible? Cuando emprendemos debemos equilibrar el análisis con la acción. Hoy veremos 3 justificaciones para que los datos guíen vuestras decisiones, sin paralizad vuestras acciones. ¿Os interesa? ¡Pues vamos a ello! Conocer las herramientas de análisis de datos Tener prisa por lanzar nunca es bueno Google Analytics y sus plugins: Colocar el plugin en nuestro WordPress de precampaña. Crear una propiedad UA de la campaña. Usar la propiedad para enlazarla con la plataforma. En Kickstarter hay que pasar revisión antes. En Verkami se puede hacer antes de pasar revisión. Panel de control de Kickstarter: Nos da la contribución acumulada día a día. Nos da los mecenas acumulados día a día. No nos da las visitas. Imprescindible trabajar con Google Analytics. Panel de control de Verkami: Nos da visitas, mecenas y contribuciones por día. No es imprescindible Google Analytics. Otros paneles de control con los que trabajar: YouTube si hacemos video marketing. Facebook e Instagram para analizar resultados. Ejemplos: The Barber Artbook El arte de Lovecraft Buenas mediciones en precampaña y buenos resultados. Medir resultados de forma continuada y comparar Debemos usar los paneles de control y no olvidarlos. La potencia sin control no tiene sentido. ¿Me compensa seguir esforzándome? ¿Cómo estoy con respecto al año pasado y al mes pasado? Ejemplo: Evolución de mi canal de YouTube. Los datos vienen por un esfuerzo continuado. No medir lo irrelevante, evitando la parálisis por análisis Hay que evitar medir datos irrelevantes. Empacharse de datos nunca es bueno. Obsesionarse con ellos, tampoco. Si hay esfuerzo, hay que medir si compensa. Ejemplo: Mi LinkedIn, ¿calidad o cantidad? Hay que medir cantidad y calidad de los contactos. Enlaces del episodio Clase en vanacco.com para