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Retos del análisis de datos. Parte I: análisis y medición

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Como analista de datos, debo confesarme loca de los mismos. En el día a día hablamos de cómo hacemos frente a nuevas formas de medición de terrenos hostiles, diseño y creación de atajos para conseguir datos. Los amados datos. Es aquí donde surgen batallas con grandes retos que estamos consiguiendo superar y que hemos englobado en cuatro etapas:

  • Medición eficiente
  • Análisis pertinentes
  • Pasar a la acción
  • Reconciliarnos con los datos

En este post veremos las dos primeras que tendrán su continuación mañana con el post “Retos del análisis de datos digitales. Parte II: acción y reconciliación”.

Medición eficiente.

Normalmente siempre hemos puesto el foco en qué medimos. Estrategias volcadas en capturar los datos de los macro y micro objetivos de los activos, conocer usuarios, clientes, sus interacciones… Una gran cantidad de información que tendremos que contener en una herramienta de análisis o en muchas, pero nos olvidamos de que la medición va más allá del despliegue de una herramienta: tiene que sobrevivir a la misma.

Hacer una medición que podamos soportar con nuestros medios actuales, esto es, teniendo en cuenta también la implicación de los equipos de marketing, negocio y desarrollo.

 Taxonomía de datos: nos permite crear una estructura sólida de captura y recolección de los datos con la intención de ponerlos en común en algún momento dado. Debe poder ser manejable, adaptarse a las necesidades del cliente, de tu negocio. No podemos desplegar una taxonomía demasiado exhaustiva si nos olvidamos del volumen de variables disponibles que manejamos o si tardaremos 3 años en terminar de realizar el despliegue.

Centrarnos en los elementos críticos y dotarlos de prioridad, debería ser una medida cautelar para no quedarnos sin variables disponibles en una primera fase de despliegue. Principal causa de remiendos que se realizan sobre la medición.

Como una regla, el hombre se preocupa más
por lo que no puede ver, que por lo que puede.

Julio César

Tecnología: tener en cuenta la tecnología que disponemos, tanto para sondear las debilidades como fortalezas de las mismas. Por ejemplo: páginas en AMP (Accelerated Mobile Pages), uso de chatbots, gestión de leads por Delio, etc.  ¿Es posible su medición e integración de datos con nuestra herramienta principal de análisis o, en su defecto, en una tercera? Y de ser así, ¿es necesario hacerla? Siendo honestos, el uso de tecnología avanzada también es indicio de medición avanzada y un largo recorrido en el análisis de datos. Así, un punto a favor de la misma es que es un terreno en el que nuestros interlocutores conocen que hay que realizar esfuerzos extra.

Medición Cross device, ¿dónde está mi usuario? Relacionado con la tecnología y la identificación única de usuarios. La medición multidispositivo es uno de los principales retos que requieren de la participación e implicación de los equipos de desarrollo y análisis. ¿Mi negocio lo necesita? ¿Soy consciente del partido que puedo sacarle? ¿Por qué es necesario realizar la medición cross device? ¿Cómo puedo realizarla? Dando ese paso y empezando a recoger datos más allá del dispositivo, avanzando poco a poco hacia el análisis de personas.

De lo digital a lo offline y viceversa. La tecnología avanza y la transformación digital es ya una realidad, el cruce de datos en estos dos mundos empieza a ser posible. Muchas empresas soportan el grueso de sus datos de una raíz tradicionalmente off, pero el peso del online no se puede ignorar.

Muchas veces desde la propia plataforma digital se impulsan las medidas necesarias para adoptar estándares de medición que pongan en común a una gran variedad de agentes externos no digitales implicados en el negocio.

Cambiar nuestra mentalidad para poder adentrarnos en el mundo offline, donde los tiempos son otros, donde literalmente tocamos a nuestro cliente.

Un túnel sin fin. La medición es un proceso que parece que no se acaba nunca. Cuando parece que vemos la luz, sale un nuevo desarrollo que hay que etiquetar, validar, comprender datos que integramos, puntos que mejorar… Paciencia. Es importante contar con sistemas que nos ayuden a garantizar una buena calidad del dato obtenido por la implementación realizada a empezar a construir informes sobre datos erróneos y sin sentido.

GDPR, regulaciones y retos de medición de datos encriptados. Tras todo el esfuerzo por conseguir la aceptación de cookies, por hacer un despliegue de medición correcta, ahora toca encriptar, dar la posibilidad de olvidar, borrar y corregir.

Bases de datos con menor histórico disponible, integraciones que empiezan a fallar, datos recopilados que no podemos atacar en la misma herramienta de análisis. Datos que no podemos explotar por disponibilidad de histórico, datos que dejan de estar disponibles. Un mundo lleno de retos se abre ante nosotros.

Análisis pertinentes

Generación de KPIs a conciencia. Mucho se ha escrito sobre el diseño eficiente de KPIs. Aquí sólo quiero hacer un pequeño énfasis. Un KPI no es más que un indicador que se construye sobre una métrica, un dato cuantitativo, por lo que es necesario dotarla de contexto para interpretarlo correctamente.

Decidir qué KPIs son importantes para mi negocio no puede ser baladí. Volvamos al método. Debo entender primero, por qué se ha construido ese activo, cuál es el objetivo que persigue el negocio, rescatemos a los KBR (Key Business Requirements) como primer objeto a considerar para posteriormente identificar KPIs por tipología, objetivos más aterrizados a tierra y medibles en nuestra estrategia digital.

Me quedo con 3 pautas para generar esos KPIs.

  • Esos KPIs deben ser accionables, o al menos aspirar a serlo. Si no, son una fuente de estrés y angustias, por lo que deben partir de los objetivos tácticos.
  • Esos KPIs deberían estar siempre presentes en nuestro análisis. Si existen análisis sin KPIs es que algo no estamos haciendo del todo bien. Quizá nos hemos sobresaturado de datos.
  • No tener miedo a crear métricas avanzadas, calculadas. Obtener un KPI que defina una parte de estructura táctica es muy importante, no nos estanquemos a lo que ofrece la herramienta, busquemos soluciones y mejoras constantes.

Saber qué es lo que quiere el cliente, lo que necesita, entenderle. Desde la consultoría, un papel muy importante –y también muy difícil– está relacionado más con los humanos que con las máquinas. Entendernos, comprendernos como personas. Mi papel es ser el traductor de esos dos mundos, humano y máquina. Llevándolo a otros terrenos, mi cliente puede ser mi jefe, el equipo de marketing, etc. ¿Cómo puedo ayudarle?

El campo de batalla es una escena de caos constante. El ganador será el que controla que el caos, tanto el propio como el de los enemigos. Napoleón Bonaparte.

¡Hasta aquí la primera parte de “Retos del análisis de datos digitales”!. Mañana continuaremos con la segunda y última parte, ¡ya falta poco!

*Fuente de la imagen principal: freepick

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