Categoría: Analista Web

Esta semana pasada estuve en el Practitioner Web Analytics, donde tuve la oportunidad de compartir dos días con muchos analistas de aquí y de allá. Este tipo de eventos donde, además de disfrutar de buenas conferencias y aprender con las experiencias de otros colegas de profesión, tenemos oportunidad de hacer networking me ayudan a tener salud mental 🙂

Estuve hablando en petit commitée con unos compañeros sobre lo difícil de transmitir a las distintas personas de la organización lo mucho que podía ayudarles la analítica web. Y me quedé pensando en el tema, porque hace tiempo a mí me asaltaban las mismas dudas pero me he dado cuenta de que con un solo factor tenemos esto bajo control: el FACTOR SORPRESA.

Desde el principio y con cualquier análisis que hagamos, hemos de sorprender. Cuando yo con mis datos vengo a decir que las ventas no van bien, no descubro nada nuevo. Por mucho gráfico de colores que utilice, por muchas palabras inspiradoras que tenga el informe, no va a sorprender a nadie saber que las ventas van mal. Porque es algo que se sabe, los de finanzas, los de marketing, los jefes…

¿Entonces? Bienvenido a la analítica web. El “qué” pasa es importante. Pero el “por qué” puede estar pasando es aún más importante. Y el “qué c… podemos hacer para que no vuelva a pasar” o el “qué hacemos para sacarle todo el jugo a esto” es nuestra meta. Si cualquiera puede averiguar nuestro análisis con sólo mirar nuestra web o no damos más información que unos datos… es que no estamos haciendo algo bien.

Pongamos que este mes ha sido lamentable en cuestión de ventas. Es más, nuestro producto estrella se ha estrellado. Fuera caras de pena y gráficos todos en rojo. Invertiremos el 20% del tiempo del que dispongamos para este informe en saber qué ha pasado: dónde está realmente el problema del bajón, qué producto, qué fuente de entrada, qué keyword, qué campaña, qué país o provincia, qué paso del carrito de compra, qué landing page no está funcionando como debería…

Encontremos el punto que nos ayude a dar alguna teoría del “por qué” y tiremos del hilo, otro 20% del tiempo… ¿Hemos hecho alguna acción que haya repercutido negativamente en las ventas como aumentar los gastos de envío? ¿Los mails que enviamos no han tenido resultado positivo? ¿Hemos bajado en nuestra campaña de banners en ese medio especializado? ¿ya no se busca mi producto en SEO? ¿nuestro máximo competidor ha hecho una apuesta firme en Adwords que nos está quitando tráfico cualificado? ¿ha sido fiesta en Cataluña y hemos perdido ventas en ese día? ¿Se nos ha caído la página de compra durante nuestro prime time el jueves?

Puede que nada sea la causa aparente o que todo combinado lo sea. En este caso, mi experiencia me dice que no hay que volverse loco cruzando millones de datos a ver si encontramos el problema. Si no hay nada que nos indique por qué puede estar pasando, o sea, no hay datos en los que nos podamos basar, formularía hipótesis basadas en lo que me dice la experiencia y propondría tests o encuestas o cualquier otro método de recolección de datos que nos ilumine en el futuro.

Una vez tengamos más claro qué ha pasado y por qué ha podido pasar gastaremos el 50% de nuestro tiempo proponiendo acciones para mejorar. Aquí es donde debemos sorprender. Aquí es donde está realmente nuestro valor. Focalicémonos en saber qué nos indican los datos y en cómo podemos mejorar. Seguro que entre los datos encontramos nichos de mejora para lograr nuestros objetivos aunque no hayan resultado determinantes en el problema.

¿Podemos mejorar nuestras keywords en SEO? ¿Nuestros copys en Adwords? ¿Le damos una vuelta al diseño de las campañas de banners? ¿La landing de nuestro producto estrella ha dejado de dar resultados? Podemos proponer un test A/B pero dando ideas de cómo podemos mejorarla.

Visitemos a nuestros competidores para ver qué están haciendo y qué no estamos haciendo nosotros. Lancemos encuestas a los usuarios para ver en qué podemos mejorar, propongamos las preguntas que nos interesan. Indaguemos en las redes sociales… ¿se dice algo de nosotros? ¿podemos utilizarlo para mejorar?

¡Ojo! No se trata de mejorar el site o el negocio a lo bestia en un solo análisis, sino de dar recomendaciones concretas y basadas en datos para mejorar un determinado aspecto, muy concreto y dejándolo muy muy claro en el informe. Funcionan mucho mejor los análisis a pequeña escala con mejoras pequeñas que un análisis de 40 páginas con 100 recomendaciones por muy buenas que sean. Basémonos en los principios de causa-efecto. Causa: Algo pasa en el site. Efecto: Analizamos y Generamos recomendaciones (no más de 5).

Hemos dejado un 10% de tiempo para la elaboración del informe. Debemos sorprender también con el formato del análisis y las recomendaciones, un buen método para mejorar los diseños y gráficos es visitar regularmente los blogs de infografías, dan muchas ideas. Lo ideal en un informe sorprendente es que hable en un 10% de lo que pasó y en un 90% de lo que va a pasar 🙂

Cada vez es más importante para una empresa poder medir el beneficio de su canal online, actualmente se invierte mucho en campañas, en diseño de landing pages, usabilidad , en SEO… y hay que decidir cómo vamos a continuar nuestra estrategia online en base a datos, como bien sabemos en esta serie de Mide y Analiza.

El tráfico “en bruto” es importante, puesto que nos sirve como primer paso de información en base a evaluar nuestra web. Por aquí empezará nuestra labor como analistas web, en conceptos tales como “visitas”, “fuente de origen”, “usuario único”, “página vista”, “tasa de rebote”, “tasa de conversión” …

Pero, como hemos aprendido, para determinar la estrategia más adecuada tenemos que tener muy claros los objetivos de la web desde el punto del negocio. Cuando los hayamos identificado y convertido a métricas web sabremos exactamente lo que tenemos que medir para determinar la evolución de los objetivos.

Aunque nuestra web no sea de comercio electrónico, debemos tener objetivos que se puedan identificar y medir, si no, no servirá de nada sacar estadísticas que no estén asociadas a una optimización del site. Se pueden identificar claramente este tipo de estadísticas inservibles: son las que, al enseñarlas a alguien del negocio, se quedan en un simple “ummm, interesante..”.

Las herramientas nos proporcionan los datos, como ya sabemos. Pero a través de estos datos hay que pensar en cómo podemos ayudar a mejorar el negocio. Si reportamos solamente lo que ha pasado, serán datos, no conocimiento. Es decir, si reportamos solamente los datos seremos parte del problema, si reportamos conocimiento, seremos parte de la solución.

Es tarea del analista web el transformar los datos y las estadísticas en conceptos entendibles por el negocio. En este momento es cuando estos datos se convierten en conocimiento.

Y para esto es importante conocer a fondo quienes van a leer tus informes; es decir, quienes son tus stakeholders, a quien le va a importar tu análisis, quien debe seguir tus recomendaciones para optimizar el canal, la campaña o cualquier acción que se tome en la web. Solamente teniéndoles identificados seremos capaces de determinar qué necesitan, qué objetivos tienen, qué métricas estarán implicadas, etc…

Al igual que medimos la repercusión de un cambio en la web tenemos que medir el feedback que obtenemos de cada informe, para tener claro el que funciona y el que no, para saber si las conclusiones les sirven, si las KPIs les dan suficiente información para hacer su trabajo, si no ven claro qué ha pasado, si necesitan algo más, qué cambiarían, que no.

Por eso es tan importante saber qué necesita cada departamento para sacar beneficio de nuestro análisis, de nuestras conclusiones, cómo pueden aprender de las tendencias para saber qué medidas tomar y que se sientan involucrados en nuestro trabajo. De ahí depende nuestro éxito en la empresa.

Nuestro objetivo real como analista web es hacer ver en la empresa que la analítica web es menos herramienta tecnológica y más estrategia de negocio. Nadie dijo que la vida del analista web fuera fácil 🙂

El gran problema del analista web (y en estos tiempos de cualquiera) es cómo gestionar su tiempo. Hay tanto que hacer, tantas métricas y segmentos en los que profundizar, que parece que nunca se ha analizado lo suficiente . Y lo que es peor, resulta difícil saber dónde parar.

He leído varias opiniones sobre cómo invertir el tiempo eficazmente, y tras analizarme, creo que he optado por hacer un mix de todas ellas. Así, un 10% de mi tiempo lo dedico a ver las tendencias del site, las métricas que se relacionan con el tráfico (por si pasa algo grave) y los objetivos generales. Es decir, las métricas brutas:

• Número de Visitas
• Páginas vistas
• Tiempo pasado en site
• Tasa de Rebote
• Conversiones: incluir fuentes de tráfico, keywords involucradas…
• ROI (show me the money!)

Según lo que veamos que cambia, para bien o para mal, hay que profundizar más en los datos, segmentando por los perfiles que consideremos nos pueden ayudar en nuestro análisis.

Esta es la parte interesante, cuando la labor real del analista comienza, donde debemos utilizar el 50% de nuestro tiempo, con un límite marcado para no pasarnos de vueltas. Para ello utilizaremos todo lo que estamos aprendiendo en esta serie de Mide, Analiza y Corre.

Empezamos a pulir las métricas brutas. ¿Cómo? Buscando el contexto. Recordemos que, sin éste, la KPI no es nada.

• Efectividad de la Landing Page o la Home o la campaña de email: Determinar si funciona el mensaje, el copy, el SEO, el SEM. Aquí mediremos la tasa de rebote particular de cada entrada al site, utilizaremos el site overlay para ver dónde hacen click, propondremos test A/B o multivariante.
• Adquisición o retención de visitantes: ¿Atraemos? ¿Fidelizamos? ¿Qué hacen los potenciales en nuestro site? ¿Y los clientes? ¿Cuánto nos cuesta cada visita? ¿Cuánto nos cuesta un cliente? ¿Tenemos nuevos objetivos que necesiten de más potenciales para llevarse a cabo? ¿O queremos retener a nuestros clientes?
• Análisis del path: Para entender la conducta del usuario, profundizaremos en el ratio de abandono de cada proceso y cada una de sus partes. Es decir, mediremos la persuabilidad de cada fase del camino al objetivo (embudo de conversión) para ver dónde estamos fallando y qué habría que mejorar
• Saber qué interesa a nuestras visitas. ¿Para qué usan el buscador interno? ¿Qué buscan en internet, cuál es el motor que le empuja a venir a nuestro site? ¿Cuál es el contenido que más gusta? ¿Y el que menos?
• Estudiando los datos cualitativos disponibles para encontrar fallos de cara al usuario, de usabilidad, de diseño, de funcionalidades. Escuchar la voz de nuestros clientes y aprender de los que más nos conocen, para saber si están satisfechos con nuestro trabajo
• Convertimos… ¿Ha sido efectiva la campaña? ¿Cuánto nos ha costado cada conversión? ¿Qué beneficio real hemos tenido? ¿Es nuestra tasa de conversión óptima? ¿Qué hacen los que no convierten? ¿Van a otra campaña?
• Y lo más importante… Segmentar, segmentar y luego volver a segmentar. Da igual el análisis que hagamos, los datos agregados no sirven de nada por sí solos. Es básico saber qué funciona y qué no para cada segmento.

¿Quien? ¿Qué? ¿Cómo? ¿Por qué? ¿Cuándo? ¿Dónde? Estas preguntas nos servirán, como a un periodista, para profundizar en el análisis. Hay que tratar de responder al mayor número de preguntas posibles.

Cuando tengamos el análisis detallado de lo que ha pasado y nos aproximemos a una hipótesis de por qué ha podido pasar, entonces, es el momento de invertir el 40% del tiempo diseñando una estrategia de acciones para mejorar. Normalmente pasamos el 90% en las primeras dos fases y terminamos diseñando acciones en tan sólo un 10% del tiempo… y así nos va a veces. Tan importante es el análisis como el identificar los cambios que nos pueden ayudar a mejorar el diseñar una manera eficiente de mostrar la información.

La estrategia empieza por preguntarnos por los siguientes pasos a tomar, cómo afecta cada canal a los demás, estudiar el balance que vamos a considerar correcto entre nuestros objetivos y lo que hemos alcanzado para determinar por dónde podemos actuar… ¿Estamos progresando? ¿Qué factores pequeños hacen que el objetivo no tenga éxito? ¿Dónde se puede actuar? En las manos correctas, los datos permiten tomar decisiones valiosas.