Cuadro de mando y panel de control: un buen comienzo

Todos los analistas hablamos siempre de cuadros de mando y paneles de control, de cómo éstos deben estar al servicio de los objetivos del negocio y de que van a ser diferentes en función de la empresa, el sector, y su ciclo de vida. También insistimos siempre en la importancia de saber interpretar adecuadamente sus valores, ver su progresión y como nos van a dirigir hacia los focos accionables de nuestras webs.

¿Pero queda realmente clara cuál es la diferencia entre un cuadro de mando y un panel de control? ¿Utilizamos correctamente las métricas e informes que nos proporcionan las herramientas de analítica web? ¿Están nuestros usuarios consumiendo la información adecuada? ¿O sólo les estamos enviando un listado de valores con nuestra opinión sobre ellos?

Tan importante es poder elaborar conclusiones a partir de valores numéricos como elegir qué es lo que tienen que representar estos valores y hasta dónde alcanzan.

Cuadro de mando

Un cuadro de mando o Scorecard es un elemento de reporting que nos permite ver de un sólo vistazo cuál es el desempeño del negocio, es decir, su rendimiento y el grado de cumplimiento de los objetivos marcados. Se compone de una serie de indicadores que resumen en valores numéricos los puntos clave de la estrategia de la empresa. Estos indicadores pueden ser de distinta índole y provenir de diferentes fuentes, normalmente compuestos por una combinación de varias.

La estrategia de un negocio suele consistir en una o más líneas de trabajo que se desarrollan en la dirección de un mismo objetivo. Estas líneas de trabajo se componen de muchas acciones que se complementan entre ellas para lograr su destino final. Así, los KPIs que formarán parte de un cuadro de mando no serán muchos, sino que serán tan pocos como líneas de trabajo diferenciadas se hayan definido en la estrategia. Y cada KPI deberá aglutinar en un sólo dato todos aquellos conceptos que lo puedan influenciar.

Muchas de las métricas que utilizamos como KPIs principales a veces no recogen este principio. Veamos por ejemplo la métrica páginas vistas, tantas veces utilizada como cabecera para abrir un cuadro de mando. Pensemos por un momento en qué tipo de negocio el objetivo último podría ser páginas vistas. Sigamos pensando. Ninguno. Ni siquiera un negocio cuyo modelo de rentabilidad esté basado en tráfico tiene como objetivo final páginas vistas. Su objetivo final es la rentabilidad de sus visitas, es decir, los ingresos generados por su real estate, cuyo valor vendrá determinado por el volumen. Pero el negocio no vende páginas vistas, vende espacio publicitario que podrá tener un precio más alto si tiene más visitas. ¿Cuál podría ser un KPI adecuado para el cuadro de mando? Cuota de mercado, precio medio del espacio, ROI por visita, y muchos más.

Panel de control

El objetivo último de un negocio puede desglosarse entre varios objetivos más concretos y acotados, diferenciados entre ellos por la índole de las actividades ejecutadas para conseguirlos. Unas actividades sujetas a control por parte de una serie de indicadores, que deben aglutinar bajo un mismo concepto todas aquellas actividades medibles formando un panel de control.

Los KPIs incluidos en un panel de control deben ser representativos de la ejecución efectiva de la estrategia, es decir, deben recoger las variaciones propiciadas por las acciones llevadas a cabo por los diferentes departamentos. En algunos casos se pueden encontrar métricas arrojadas por la herramienta de analítica web así como también métricas calculadas a partir de datos obtenidos de otras fuentes, siempre y cuando las acciones llevadas a cabo durante la ejecución de la estrategia puedan tener un impacto en la variación de su valor numérico.

Por seguir con el ejemplo anterior, se pueden encontrar como métricas que formen parte de un panel de control aquellos KPIs que muestren la variación en la calificación del tráfico: rebote por páginas, profundidad de la visita o coste de adquisición por fuente de tráfico pueden ser representativos de un mayor interés en el contenido por parte de los usuarios, elemento que influye en la política de precios de un modelo de negocio basado en tráfico y que puede formar parte del objetivo último del negocio, la rentabilización de las visitas.

Análisis ad-hoc

Una vez definidos los indicadores representativos del negocio que formarán parte de un cuadro de mando o de un panel de control ya tenemos una guía que nos dirigirá hacia los puntos relevantes sobre los que hacer un análisis más profundo.

Un análisis ad-hoc siempre consistirá en la elaboración de una hipótesis que deberá ser validada con el estudio del comportamiento de los datos. Este puede estar motivado por diferentes situaciones: evaluación de una acción realizada en el pasado, detección de acciones de mejora en puntos concretos, búsqueda de elementos que han impactado en una variación de un KPI de alto nivel, realización de modelos predictivos ante futuras acciones sobre el sitio, etc.

En un análisis ad-hoc no se puede determinar a priori exactamente qué métricas van a ser relevantes, sino que la habilidad del analista para enfocar el análisis en función del motivo que lo propicia, será tan importante como el estudio detallado de muchas métricas disponibles para detectar aquellas que realmente tengan alguna influencia en el elemento analizado.

Y, sobre todo, sobre todo, sobre todo, nunca olvidemos: los datos en sí mismos no dicen nada, el análisis de los mismos es lo que nos aportará el conocimiento, así que cualquier tipo de informe deberá ir siempre acompañado de los comentarios del analista con sus conclusiones.

Extracto de eMetrics London 2011

Después de asistir a sendas jornadas maratonianas los días 30 de Noviembre y 1 de Diciembre en el eMetrics de Londres, resulta imposible argumentar que nuestra industria no avanza por un buen camino ni está sentando las bases de un futuro plácido y prometedor. Tras complejos años de lucha y entrega, de conferencias, eventos y charlas en las que compañeros de todo el mundo han intentado inculcar (y aún lo intentan) las bases de esta disciplina a la que pertenecemos, la analítica web es ya una realidad en los entornos corporativos, probablemente debido a que el mercado online está cada vez más asentado, y ninguna empresa quiere ni debe obviar un nuevo canal de ventas. Y como en el mercado offline, también es codiciada la curva de beneficios, es decir cuáles son los resultados que se obtienen. Pero aún más importante se plantean cuestiones del tipo , qué es lo que está fallando, dónde estamos perdiendo clientes potenciales, ventas, fidelizaciones, etc… Con la idea de establecer un punto de inflexión y a partir de ahí, prosperar.  Y esta mejora constante que cualquier entorno online debe efectuar en su estrategia es denominada Optimización del Canal Web.

Sin embargo, la figura del analista web continúa sin salir a flote como debiera, viéndose relegada  en la mayoría de los casos a un mero reportador de informes. Ya sea por falta de recursos, de entendimiento o de organización, muchos de los considerados analistas web se ven incapaces de desarrollar realmente su trabajo (analizar datos, proponer acciones, comprobar resultados,etc). Se ven rebasados debido a la cantidad de documentos que deben presentar. De ahí que desde la Asociación de Analítica Web (Web Analytics Association), como bien ha argumentado en el evento su propio fundador Jim Sterne, se esté intentando orientar todos los componentes que engloban esta disciplina hacia la palabra Optimización (Optimization). De ahí el nuevo emblema adquirido por el evento: Marketing Optimization Summit.

Extrayendo información tanto de la charla de Paul Francis como de la tertulia final que nos ofrecieron Dave Chaffey, Matthew Tod y Steve Jackson, ha quedado patente que dentro de la medición del canal web es fundamental la presencia del componente técnico. Resulta imprescindible el apoyo de especialistas técnicos que se encomienden en la completa implementación de la herramienta y en la posterior extracción y presentación de informes o reporting (siempre lógicamente en base a unos requerimientos y objetivos previos. De nada vale medir por medir). De esta forma quedarían sentadas las bases para que el analista web pueda ejercer su función. Paul Francis, Head of Commercial Systems in Domino’s Pizza Group, ha ampliado aún la magnitud de esta necesidad al sugerir e implantar la integración del equipo de IT dentro del departamento de Marketing Online. Según ha expuesto, no es necesario que ambos departamentos estén completamente independizados como en el modelo actual, existiendo figuras intermediadoras que velen por la comunicación. En su lugar, estando el equipo integrado, los miembros técnicos aprehenden del conocimiento empresarial de los miembros del Departamento de Marketing y lo aplicarán a los futuros diseños e implementaciones, que a la larga se traducirán en un beneficio global a toda la jerarquía.

Muy destacable también ha sido la discusión que ofrecieron Vicky Brock, Dave Evans y Brian Clifton, junto con la colaboración del  Dr. Simon Miller (Head of Telecoms Regulation and E-Privacy, Department for Culture, Media and Sport) sobre la Directiva Europea e-privacy que contempla la nueva ley de regulación de Cookies y que resulta aplicable en el Reino Unido desde el 26 de Mayo de este año. En ella se especifica que el uso de cookies debe  ser bajo consentimiento explícito del cliente, no pudiendo ser almacenadas en su navegador en caso de rechazarlas. Esto provoca la imposibilidad de identificar a dicho usuario en sus visitas sucesivas, que se contabilizarán como nuevos visitantes, dificultando (o impidiendo) la obtención del comportamiento del usuario. Ante la batalla de preguntas por parte del público asistente, mostrando cierta disconformidad con la decisión e intentando exponer los problemas que ésta acarrea, y las respuestas del Dr. Simon Miller, intentando defender la postura que han adoptado en base a las inminentes quejas por parte de asociaciones y a la privacidad, destacamos la frase que el Dr. Simon utiliza para aclarar que las cookies no son el único sistema de identificación de usuarios, sino que el consentimiento implícito es una forma perfectamente válida de consentimiento (“Implied consent is a perfectly valid form of consent“).

Por supuesto, ninguno de los ponentes desmerece una profunda reflexión sobre el contenido que nos han brindado. La lista encabezada por Jim Sterne, y seguida por ponentes de la talla de Tom Betts, Ross Jenkins, Bryan Eisenberg o Neil Mason, entre otros muchos, ha permitido al público apreciar de una forma más cercana sus conocimientos y experiencias, dotando a su vez a las conferencias de un entorno participativo, donde los asistentes tuvieron la oportunidad de resolver sus dudas por una parte, y aportar valor personal, por otro.

Por ello, no nos queda más que agradecer a todos los asistentes, tanto ponentes como público, por marcar un nuevo punto que permite continuar la trazada de una línea creada hace unos años por aquellos que creían que algo como la analítica web podría concebirse  y posteriormente consolidarse, formando una nueva disciplina.

Google Analytics se integra con las Redes Sociales

Tras la buena acogida de los informes sociales, donde se incluyen automáticamente las interacciones de los usuarios con el botón +1 de sus webs; Google ha decidido invitar a todos los sitios sociales a integrar sus datos con Google Analytics.

Google Analytics Redes Sociales

El objetivo es permitir a los usuarios de Google Analytics analizar el impacto que tienen sus contenidos en la red (Comentarios, Votos, Contenido destacado…), y analizar la rentabilidad que cada canal social aporta a su sitio web.

Para permitir la integración, Google pone a disposición de las diferentes redes el portal “social data hub”, donde podrán encontrar toda la información necesaria.

Redes como Delicious, Digg, Reddit, Diigo, Gigya, LiveFyre, ReaditLater, TypePad, Vkontakte, y por supuesto, Google+, Blogger y Google Groups, ya se han integrado. Este comunicado de Google pretende animar al resto de Redes Sociales a realizar la integración.

Con este movimiento, Google da un golpe sobre la mesa importante, ofreciendo a sus usuarios no solo información onSite, sino un análisis de las interacciones offSite con los contenidos.

¿Qué os parece este nuevo avance de Google Analytics?

Pilas en vez de tartas

Hace unos meses hablábamos de las gráficas de tipo tarta, si recuerdas este artículo habíamos llegado a la conclusión de que este tipo de gráfica es compleja de interpretar, y que esto puede llevar a malos usos.

Hoy vamos a proponer una alternativa a las gráficas de tipo tarta: las gráficas de barras apiladas en porcentaje (o pilas por abreviar).

Como su nombre indica, una pila consiste en una serie de bloques apilados, representado cada uno un porcentaje del total. Por ejemplo, en la gráfica anterior tenemos las visitas a nuestro sitio divididas según fuente de origen (tráfico directo, buscadores, redes sociales). En este caso el todo (la pila) son nuestras visitas y cada bloque representa una fuente.
Como puedes comprobar una pila es equivalente a una tarta, o dicho de otra manera, es una tarta “desenrollada”, donde la información se transmite mediante la longitud de los bloques en vez de un área triangular, y como ya habíamos indicado en el anterior post ésto va a resultar más fácil de interpretar.

Una de las limitaciones que habíamos identificado en las gráficas de tarta es lo difícil que resulta compararlas, pues bien veamos que tal podemos hacer comparaciones con gráficas de tipo pila:

Como puedes ver es mucho más sencillo por la misma razón que expusimos antes, ya no estamos comparando áreas si no longitudes. De hecho, podríamos decir que es aquí donde realmente brillan las pilas respecto a las tartas.
Visto ésto, ¿debemos olvidarnos para siempre de las gráficas de tipo tarta? No exactamente, las gráficas de tipo tarta expresan mucho mejor la relación de todo y parte entre la tarta y la porción, por lo que si los datos son muy diferentes entre sí, de forma que las porciones sean de tamaños suficientemente distintos, la tarta nos dará una vista más inmediata de los datos.
¿Cuál se ajusta más a vuestras necesidades?

¿Del dato a la toma de decisiones?

Sí, siempre y cuando el paso intermedio sea el análisis.

Los datos de los que disponen las compañías aumentan de forma exponencial, mientras que su capacidad de asimilarlos para transformarlos en información útil no lo hace en la misma proporción. Y es que cada vez aparecen más fuentes de información, como por ejemplo los Social Media, haciendo que los datos disponibles por las empresas aumenten, pero por contra que disminuya su capacidad para comprenderlos debido a que los recursos de las empresas son limitados.

Como se observa en el gráfico anterior, a medida que aumenta la información disponible por una empresa se necesitan más recursos para poder analizar dicha información, ya sean empleados, horas, etc. Estos recursos son limitados en todas las compañías. Por ejemplo, en el caso del gráfico, a partir del tercer año de vida de la empresa Z, esta ya dispone de más información que de recursos para analizarla.

De ahí la importancia que cobra el análisis para poder localizar los datos más relevantes según los objetivos perseguidos por la organización, y poder estructurarlos y sintetizarlos en información útil para tomar decisiones.

Por otra parte, aunque el mundo de Internet evoluciona y cambia a una velocidad vertiginosa, no lo hace así ni mucho menos la forma de pensar y actuar de las empresas. Y es que hoy en día muchas compañías siguen obsesionadas con los datos, sin darse cuenta que un dato es sólo un simple número. Y sin embargo no le dan mucha importancia a lo más relevante, que es el análisis de información para tomar decisiones.

Y es que a pesar de las grandes posibilidades de métricas y ratios que herramientas como Google Analytics (versión gratuita) y Sitecatalyst de Omniture (versión de pago) ponen al alcance de cualquier organización, muchos de sus responsables se empeñan en usar métricas como “visitas” o “pedidos” para tomar decisiones, sin tener en cuenta que estas son simples contadores fuera de un contexto que no sirven para tomar decisiones. En el siguiente ejemplo se explica de forma clara por qué es un error fijarse en contadores para la toma de decisiones, en vez de en ratios que pongan los datos bajo un contexto.

Ejemplo:

La empresa A tuvo el mes pasado 1.000 pedidos, y este mes ha tenido 1.200. Así que el gestor de dicha compañía, al ver que las ventas han aumentado, les dice a sus empleados que sigan realizando el mismo trabajo que hasta ahora para mantener o aumentar aún más las ventas.

Esto es un grave error porque a lo mejor el motivo de que hayan aumentado las ventas es que han bajado los precios un 50%, en cuyo caso, aunque las ventas hayan aumentado, los ingresos se han reducido, y esto no interesa a ninguna compañía. Otros motivos pueden ser que haya aumentado el tráfico a la web gracias a campañas online u offline, y muchos otros más, por lo que nunca se le debe dar más importancia de la que tiene a un contador, en este caso a la métrica “pedidos”.

Así que para poder llevar a cabo la toma de decisiones de forma correcta, es necesario que las empresas cuenten con una persona que sea capaz de discriminar la información irrelevante y sintetizar y plasmar de forma clara la relevante, y que identifique los ratios más importantes para según qué departamento o persona. En definitiva,  cada organización necesita la figura del Analista Web para hacer más sencilla y certera la toma de decisiones.

Dicho analista puede formar parte de la organización (empleado interno), o no (empleado externo). Pero sea cual sea el caso, esta persona debe tener los siguientes requisitos:

  • Dominar el negocio online.
  • Saber configurar las herramientas de analítica web para proporcionar informes a los gestores de las empresas (los que toman las decisiones en base a los paneles de control y cuadros de mandos).
  • Saber definir los indicadores más relevantes para dichos gestores.
  • Conocer las oportunidades y amenazas del mercado.
  • Conocer y entender la industria.
  • Tener capacidad de síntesis.

Dicho esto puede surgir la siguiente pregunta, ¿qué es mejor, un analista interno o externo?. La respuesta no es tan simple como decir uno u otro, sino que dependerá sobre todo de los recursos con los que cuente la empresa, tanto humanos como económicos. La ventaja de contar con un analista interno, es que probablemente conocerá mejor su industria y todo lo que afecte a su empresa que el analista externo. Sin embargo, el analista externo tendrá una visión más global sobre el mercado y la industria que beneficiará a la empresa en cuestión. Además, el analista externo suele tener un gran dominio sobre las herramientas de analítica web, y mucha experiencia a la hora de determinar que indicadores son los más apropiados para tomar decisiones, ya que cuenta con la experiencia de trabajar en otras empresas y sectores.

Tal vez por estas razones, y sobre todo por la falta de recursos cualificados para esta tarea dentro de las empresas, es mejor disponer de la ayuda de un analista externo. Y pasado un tiempo, cuando el personal interno se haya familiarizado con este trabajo, podrá empezar a realizarlo el mismo, sabiendo que siempre que lo necesite tendrá a su disposición un soporte externo para ayudarlo.

Por último, la empresa o persona que contrate a un Analista Web debe tener muy claro que la labor de este va más allá de facilitar informes bien estructurados o de decir a la empresa cuánto vende o deja de vender. Su objetivo principal es obtener de sus análisis información útil y relevante para que el gestor de una web pueda actuar y efectuar cambios en esta para mejorarla. Y esta es la clave, que el analista identifique dónde se pueden efectuar mejoras para que quien pueda hacerlo actúe y ejecute los cambios precisos en la web para que la empresa progrese.

En conclusión, efectuar cambios es imprescindible para que una empresa no se quede obsoleta en un mundo tan cambiante y en constante evolución como es el online. Pero la toma de decisiones nunca se debe basar en los datos, sino en el análisis de información.