Analítica web
Reflexiones sobre madurez digital, datos y tecnología

La gran empresa y la analítica digital

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¿Se está usando correctamente la analítica digital dentro las grandes empresas? Todos hemos oído hablar sobre el nivel de madurez analítica que tienen las empresas, y vemos que cada vez se tienen más en cuenta cuando nos enfrentamos a un proyecto nuevo, aunque no siempre en el orden que quisiéramos o con el tiempo suficiente. Por ello, en este post, vamos a desgranar cada uno de los pasos a seguir dentro de un proceso de analítica digital.

Nos vamos a centrar en un gráfico que se debería seguir, para que la analítica digital tenga sentido y la toma de decisiones se pueda hacer en base a los datos. Se trata de un gráfico muy sencillo en el que se muestra el ciclo lógico de la vida de la analítica digital:

clico de vida de la anlitica digital

Ahora, os estaréis preguntando, ¿lo hemos hecho así? Seguramente, y desde mi experiencia, muchas veces no suele ser así y, de vez en cuando, nos saltamos o cambiamos de orden alguno de los puntos y luego nos decimos “¿ésto de dónde ha salido?” Vamos a ir paso a paso:

1. Requerimientos

Lo más importante de todo es la definición de la medición, es decir, la toma de requerimientos es uno de los puntos fundamentales que tenemos que tener en cuenta, ya que será la base, junto con la implementación, del resto del ciclo que tenemos arriba. En este punto es donde nos encontramos los errores más comunes, por ejemplo, no definir todos los objetivos del site. La toma de requisitos básica para un site de contenidos, sería por ejemplo:

  • Medición del tráfico del site (volumen de visitas, página vistas, visitantes)
  • Medición del buscador interno (keywords de búsqueda, nº de resultados, etc.)
  • Medición de las interacciones con los botones de las redes sociales

2. Implementación

Podréis pensar que resulta raro hacer una implementación sin una toma de requerimientos previa pero suele ser más común de lo que desearíamos; ésto es lo que comentaba, anteriormente, que en ocasiones cambiamos el orden de este ciclo o nos saltamos pasos 😉

En estos dos primeros pasos se encuentran los errores más comunes: definición tardía de objetivos, la implementación de la huella analítica sin tener en cuenta los requisitos iniciales sobre la medición y, como consecuencia, una implementación incompleta.

3. Reporting

El siguiente paso de este ciclo sería la fase del reporting. Una vez que tenemos nuestra definición e implementación, ya estaremos preparados para empezar a sacar nuestros datos, que ya tenemos recolectados, y dar un paso más. Un ejemplo de reporting sería programar un informe de nuestra herramienta analítica para que nos llegue al email todas las semanas de una tendencia de nuestras visitas a nuestro site. Algo más elaborado que descargar un informe tipo que nos da la herramienta, sería crear un cuadro de mando dentro de nuestra herramienta analítica con diferentes KPI’s, lo que nos permite hacernos una idea, en un solo vistazo, del rendimiento de nuestra web.

4. Análisis

En este punto, nos podemos encontrar alguna confusión entre el reporting y el análisis, es decir, entre la extracción de datos y el estudio de y del por qué de esos datos, ya que, en algún momento, la simple extracción de los datos se la considere análisis y, creédme, que ocurre de verdad! En muchas ocasiones la creación de un cuadro de mando o la tendencia de una métrica, se le considera un análisis. Lo principal en un análisis es aportar ideas y soluciones para mejorar y tomar decisiones. Tenemos que tener muy claros qué objetivos son los que persigue la web o la acción que estamos analizando. Por ejemplo, si queremos hacer un análisis de una web de contenidos que su objetivo es la captación de tráfico y generar tráfico hacia otra web, tendremos que centrar ese análisis en estos dos objetivos, y generar insights en base a los datos que podamos extraer tanto de la herramienta analítica como de otros datos relacionados que nos den contexto en nuestro análisis, como por ejemplo, un evento patrocinado.

5. Optimización

El siguiente paso es de optimización. Aquí tenemos que ser cautos, ya que en muchas ocasiones no tenemos en cuenta los análisis previos, es decir, en vez de basarnos en las hipótesis creadas en base a los datos que hemos ido recolectando en las fases anteriores, lo hacemos en base a intuiciones.

En este punto, también es muy necesario apoyarse en una herramienta de optimización y de testing. Es muy normal que en empresas de gran tamaño se empiecen a hacer toda clase de testing sin tener unas hipótesis 100% basadas en los datos y sí en intuiciones sobre el comportamiento de los usuarios. Ésto en muchas situaciones provoca conclusiones erróneas. Aquí os dejo un post de mi compañero Martin donde podemos ver las diferentes fases del testing y, también, otra referencia sobre personalización.

6. Innovación

Y por último, aunque no por eso menos importante, innovación. Es el momento de examinar nuevas ideas, lo más probable es que durante todo el proceso: reporting, análisis, optimización, etc. os habrán surgido ideas que aportarán más valor a la hora de sacar conclusiones, como por ejemplo, incluir una encuesta porque hemos detectado un problema o necesitamos más información sobre un punto más específico de la navegación, etc.

Como vemos en el gráfico este proceso se retroalimenta, es decir, es un ciclo constante en el que vamos añadiendo mejoras y enriqueciendo nuestro análisis para que la toma de decisiones de nuestro negocio esté basada 100% en datos.

¿Lo estamos haciendo correctamente? 😉

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