¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?

Soy Gemma Muñoz (@sorprendida). Avinash Kaushik es mi ídolo. Y este es mi blog de analítica digital, mi trabajo y mi pasión.

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18 Nov 2016 | Estrategia

No se extrañan los sitios, sino los tiempos y la época que corresponde a esos lugares.

Una vez tenemos la herramienta elegida e implementada, normalmente nos emocionamos y empezamos a sacar datos y más datos. Error. Porque si nos limitamos a almacenar y sacar datos como locos al final no nos paramos a pensar en preguntas de negocio que queremos resolver, por lo que nos ataca lo que los analistas llamamos la «Parálisis postAnálisis».

Necesitamos entender qué metodología hemos de aplicar para poder implementar una buena cultura de datos en la empresa. ¿Cuál es la metodología que necesito implementar? Quizás la primera pregunta debería ser… ¿En qué nivel me encuentro yo? ¿En qué nivel se encuentra nuestra empresa? ¿Qué necesitamos para pasar de nivel?

Desde mi punto de vista, los analistas digitales tenemos claros los objetivos que perseguimos para nuestro entorno digital. ¿La mala noticia? Que vamos queriendo más y más. No sabía muy bien cómo definirlo hasta que que generamos en la empresa un nuevo modelo de madurez orientado al crecimiento de la cultura de medición dentro de cada organización. Del mismo modo, tenemos dos tipos de técnicas bien diferenciadas: la de análisis digitales y la de ‘data science’ o ciencia de datos.

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La primera se refiere a los primeros pasos que debe hacer una empresa para tener control sobre sus datos. Los análisis se basan en su mayor parte en los datos de las herramientas propias de analítica. Creo bastante acertado lo que engloba cada nivel y cómo el pasar de un nivel a otro significa ir madurando hasta llegar a controlar el negocio por completo:
Primera Fase – Gestión de los datos: Un analista web se inicia por las métricas de la web. Empieza a medir los datos más relevantes de tráfico, las páginas vistas, las visitas, los visitantes, los contenidos más visitados, procedencia, por donde entran, por donde salen, lo que hacen. Creo que en este nivel uno dura poco, es breve pero intenso, es donde empieza a surgir la pasión, cuando se empieza a indagar en qué está pasando en el site.

Segunda Fase – Optimización del canal online: Una vez tenemos la primera fase cubierta, hay que ir más allá y empezar a optimizar nuestro canal online en todo su esplendor. Es entonces cuando de repente empiezas a analizar patrones de comportamiento, siguiendo las rutas de navegación, analizando los embudos de conversión, definiendo KPIs más sofisticados y buscando patrones y causalidades. Incluso eres un afortunado que puede intentar hacer un test A/B. Preparas unos ‘dashboards’ que maravillan al personal. El resultado está claro, mucho más orientado al negocio, datos más precisos e informes mucho más enriquecedores para la toma de decisiones.

Tercera Fase – Conocimiento del cliente: Mides con eficiencia las campañas sobre tu site, haces de la segmentación tu razón de ser, te empiezas a empapar de otras disciplinas por medio de blogs porque no tienes tiempo casi ni de leer un libro, pero sobre todo empiezas a pensar en los usuarios como personas, no como meros visitantes. Tus análisis ahora tienen un valor añadido y los informes los realizas mucho más personalizados y completos dependiendo de quien reciba la información. Es en esta fase donde analizaremos y daremos valor estratégico a los datos de nuestros clientes, incorporando todo lo necesario para entender qué pasa en las interacciones de los clientes tanto en nuestros sistemas como fuera de ellos y estudiar cómo los patrones de comportamiento evolucionan a lo largo del tiempo, entre otras muchas cosas.

Cuarta Fase – Modelos estadísticos (La ciencia de los datos): Tienes la sabiduría, tienes una red montada de datos cruzados donde solamente te falta el número de pie del usuario. Sabes cómo se comporta en la web, fuera de la web y casi, casi, en su casa. Sabes cómo interpretar los resultados, preparas una estrategia puesto que sabiendo el pasado y contando con una herramienta de análisis predictivo más enfocada a las matemáticas eres capaz de basar decisiones futuras en datos.

Y lo más importante, en el camino has forjado una muy buena experiencia y has inculcado un proceso de cambio en tu organización, puesto que ahora no funciona cada canal por separado, cada departamento por su lado, no, se piensa en global, en mejorar la web pero lo offline también. Y tu trabajo es vital.

Si quieres ahondar en el modelo de madurez, te invito a escuchar este podcast:

Además, la gente de Kschool  me ha hecho una entrevista donde hablo de la figura del analista web, por si os resulta interesante 🙂

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Gemma Muñoz   |  

Para mí la analítica web es mi trabajo y mi hobby. Hace poco descubrí que los japoneses a este tipo de pasión la llaman Ikigai. Mi ikigai es seguir aprendiendo, y disfrutar cada día con las métricas, las campañas, la estrategia, los resultados… poder seguir trabajando en lo que me gusta y motivar a quienes me rodean. Eso es lo especial, que me hace pensar y sentir viva. ¡Y sólo es trabajo!

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Comentarios

  1. Javi says

    22/11/2016 at 09:36

    Gracias Gemma por estructurarlo de esta manera!.

    Simplemente me encanta.

    Responder

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