Analítica web
Reflexiones desde el mercado español de Analítica Web

Soluciones óptimas para la analítica web

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El principal éxito o buen hacer del analista digital consiste en proporcionar datos e insights de calidad a su equipo de negocio que permitan optimizar los procesos y sacar el máximo beneficio dentro de la web. Para ello es necesario una buena estrategia de recopilación de datos que, además, tenga en cuenta la parte offline de los procesos para que ambas partes vayan de la mano.

Existen diferentes planteamientos a la hora de la recopilación de datos, pero en mi opinión la mejor estrategia es ser preciso. Con que me refiero a ser preciso, me explico. Uno puede estar más seguro tomando medidas con insights a partir de datos precisos. Si se dónde se encontrará el fallo en mi funnel cada vez que surjan cambios, sabré predecir lo que sucederá cuando se vuelvan a producir nuevos. En el día a día contamos con numerosas variables en nuestras decisiones y cada vez tenemos que tomar estas decisiones más rápidamente debido a la competitividad existente por lo que la precisión en nuestros datos es clave para el éxito del negocio.

Para llegar a este modelo de recopilación establecería 5 pasos fundamentales para poder gestionar nuestros datos de la manera más efectiva posible:

  • Recopilación de datos limpios: hay que seguir las mejores prácticas para la recopilación de datos y dejar de lado las cosas sin sentido. Utilizar cookies de origen y asegurar de que todas las páginas están bien etiquetadas y que las opciones de administración de la herramienta de analítica web están bien configuradas.
  • Ser selectivo: hay que recopilar los datos que se necesiten ahora y en el futuro inmediato. Planificar implementaciones a corto o medio plazo que nos den flexibilidad a la hora de empezar a utilizar datos. Implementar funciones a medida que se vayan necesitando.
  • Aislar métricas de pocos factores críticos: como analista hay que pasar bastante tiempo determinando las mediciones en torno a los factores críticos que intervienen en los resultados del negocio. Esto hará efectiva la construcción de cuadros de mando para potenciar la toma de decisiones.
  • Construir los cuadros de mando con inteligencia: los cambios en la web y en los procesos son rápidos y constantes, por lo que debemos construir nuestros cuadros de mando de acorde a ellos para dar repuesta con rapidez a los requerimientos del negocio en función de estos cambios. También debemos tener en cuenta en su construcción los procesos offline, de tal manera que entre ambas partes haya una coherencia en todo momento.
  • Auditar los datos: conviene llevar un control de forma periódica sobre la exactitud del dato recopilado. Para ello además de comprobar los datos de la herramienta de analítica podemos basarnos en fuentes de datos externas para comprobar las discrepancias entre diferentes fuentes y no perder credibilidad.

Con estos cinco pasos, y siendo recurrentes, se puede llegar a alcanzar la calidad en el dato necesaria para encontrar esa precisión en el dato que nos hará siempre estar un paso por delante y anticiparnos a los cambios. Ahora bien, toda esta metodología debe ir enfocada a conseguir un conjunto de insights coherentes que resuman el rendimiento de los procesos y que nos ayuden a recomendar nuevas acciones a tomar.

Los cuadros de mando proporcionan mucha información, pero esta información sin insights carece de las ventajas del análisis que se utiliza para crearlos. Por lo tanto, el penúltimo paso que debe dar el analista será el dar acciones recomendadas, revertir una caída en el funnel o indicar como aprovechar una nueva oportunidad que pueda aparecer.

Para acabar, no me gustaría que el hecho de proponer acciones sea el último paso dentro del proceso de optimización de una web. El analista debe proporcionar ideas a la hora de personalizar la web en base al comportamiento del usuario mediante su implicación directa en test A/B o la hora de dar recomendaciones de personalización de campañas de pago o de email marketing.

Finalmente, la analítica predictiva puede ser la guinda a la hora de optimizar. Como analítica predictiva me refiero al intento por conseguir contenido u oferta a clientes mediante inteligencia automatizada o reglas creadas por el propio negocio. Este tipo de análisis se ha desarrollado de manera amplia y exitosa en el mundo offline pero aún tiene recorrido en el online, siendo, en mi opinión, el campo en el que deberán especializarse los analistas digitales en un futuro próximo.

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