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Los datos no coinciden, ¿qué hago?

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A veces utilizar una sola herramienta de analítica no es suficiente y optamos por trabajar con otra en paralelo. El hecho de trabajar con más de una herramienta de analítica nos ayuda a sacar conclusiones más precisas si sabemos cruzar los datos entre las diferentes herramientas.

Pero muchas veces intentamos contrastar los datos de distintas herramientas de medición para poner a prueba la veracidad de los datos que nos ofrece y lo que nos encontramos no es lo que esperábamos, todo lo contrario, los datos no son exactamente iguales, y no sólo eso, a veces existen unas discrepancias excesivamente altas.

Y nos preguntamos el por qué, por qué el mismo dato no es igual en las dos herramientas si estamos midiendo exactamente lo mismo. Hace unos meses, Antonio explicaba las principales diferencias entre dos herramientas en concreto, DoubleClick y Google Analytics Premium (GAP), en este post, trataremos de justificar esa diferencia en los datos de forma genérica con algunas preguntas a las que tendremos que ir dando respuesta.

  1. ¿Estamos midiendo lo mismo?

Lo primero que tenemos que hacer es comprobar que realmente estamos midiendo lo mismo, que las huellas están incluida en las mismas páginas, todas y cada una de las páginas que contengan una huella deben contener la otra, además, un factor que puede influir, es la parte del código en la se incluye, por eso intentaremos que estén una a continuación de la otra siempre que el funcionamiento de la herramienta lo permita. Una vez hecho esto, comprobaremos que se lanza una llamada a cada herramienta desde cada una de las páginas etiquetadas.

  1. ¿Hay alguna incompatibilidad con alguna de las herramientas?

En nuestras pruebas pasaremos por distintos dispositivos, sistemas operativos, navegadores… y es necesario comprobar que siempre se lanzan las llamadas correspondientes. En caso de existir alguna incompatibilidad que impida el envío correcto de una petición estaremos perdiendo la medición en ese dispositivo, sistema operativo o navegador en la herramienta correspondiente.

  1. ¿Estamos visualizando lo mismo?

Una vez recogidos los datos es el momento de acceder a ellos y analizarlos. Para ello es muy común aplicar una serie de filtros, segmentos, búsquedas, etc, para llegar al dato que nos interesa, que es en una página concreta, en un rango de fechas específico y cuando toma un valor determinado y ahí es cuando vamos a nuestra segunda herramienta de medición y vemos que no coincide. Es muy importante tener en cuenta todos y cada uno de los filtros que estamos aplicando en una herramienta para hacer los mismo en la otra.

  1. ¿Las herramientas lo interpretan de la misma forma?

En cada herramienta nos podemos encontrar diferentes nombres para medir lo mismo, y lo contrario, el mismo nombre que mide cosas diferentes y eso puede llevarnos a malinterpretar los datos representados. Un ejemplo es, cuando se habla de visitantes, puede ser únicos o no, en el caso de visitantes únicos, nos podemos encontrar que se esté midiendo por ip o por pc, otro ejemplo es, cuando se habla de sesión, la sesión puede ser de 30 minutos o de 60. Tendremos que tener muy claro cómo se interpreta en cada herramienta.

  1. ¿Mismo periodo de tiempo?

Cuando analizamos los datos desde el primer día que comenzamos con la medición corremos el riesgo de encontrarnos datos inconsistentes, probablemente el momento exacto en el que se comienzan a recoger datos no es el mismo para las diferentes herramientas. Lo mismo ocurre cuando analizamos los datos del día actual, donde el problema será la última vez que se han procesado.

  1. ¿Se realiza muestreo?

Si una de las herramientas es Google Analytics tenemos que tener en cuenta que realiza muestreo o sampling de forma automática cuando procesa una gran cantidad de datos, consiste en generar informes basados en un subconjunto de datos, cuando la muestra de datos es suficientemente grande, los resultados de esa muestra son similares a los resultados totales. Eso puede hacer que existan variaciones en los datos cuando lo comparamos con otra herramienta que muestra los datos totales.

Lo que tenemos que tener claro es que estamos hablando de herramientas de analítica y no de bases de datos, se trata de herramientas estadísticas para analizar tendencias a lo largo del tiempo. No es tan importante el número de visitantes únicos en el último mes, como lo es, analizar si la tendencia a lo largo del mes ha sido ascendente o descendente, y en esa información, seguro, que coincidirán todas nuestras herramientas de analítica, y será esa información y no otra, la que nos ayude a tomar decisiones. Los datos no coincidirán y no por eso ninguna de ellas está midiendo mal, simplemente diferente.

Y tú, ¿te has encontrado alguna vez en esta situación?

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