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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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Categoría: Estrategia

01 Oct 2019 | Estrategia

Un proceso no puede ser comprendido al detenerlo. La comprensión debe moverse con el flujo del proceso, debe unirse y fluir con él

En los últimos años, la forma en la que se hace analítica ha evolucionado considerablemente y gran culpa de ello lo tienen las herramientas de automatización de procesos. ¿Por qué?

En mi día a día como analista digital, contar con herramientas capaces de automatizar procesos me sirve gran ayuda. Esto es así porque a la hora de realizar un análisis de datos, los insights o conclusiones que se obtienen de ellos son trasmitidos a la persona encargada de la toma de decisiones de negocio para poder accionarlos. Pero en ocasiones, algunas de estas recomendaciones no se pueden llevar a cabo por tener que priorizar en otras tareas. Esto sin duda es un problema ya que estas recomendaciones tienen fecha de caducidad para impactar en el negocio de manera efectiva. Esta situación suele repetirse en muchos entornos laborales y, aunque muchas recomendaciones tienen que pasar por el filtro de una persona, existen otras que se pueden accionar automáticamente. Son tareas donde la propia máquina es la que, dependiendo de unas variables previamente preestablecidas, determina qué resultados o recomendaciones son los mas óptimos de cara a un análisis.

Dar el paso hacia este cambio no siempre es sencillo. A veces es complicado convencer a una empresa que deje automatizado una serie de pasos que están acostumbrados a hacer de manera manual. Pero claro, son las propias empresas quiénes marcan el rumbo del desarrollo de estas soluciones, pero es un paso que es necesario dar para poder incluir al dato como un activo mas del negocio.

Automatización Inteligente

La evolución analítica digital en Latinoamérica

La irrupción del mercado latinoamericano en el desarrollo de la industria digital ya es una realidad. Y esto lo vemos desde la experiencia de Hebert Hernández, fundador de la consultora de marketing digital Ábaco, ubicada en México. Según su experiencia, esto está siendo posible también por iniciativas que vienen de la mano de IAB o Google Academy, las cuáles impulsan desde la formación a áreas como la analítica, el marketing y, sobre todo, el eCommerce. También es importante destacar que este despertar en el entorno digital se está viendo estimulado gracias a dos aspectos muy relevantes:

  1. La profesionalización de la industria a través de la formación tanto de profesionales ya asentados como de nuevos talentos. Con esta profesionalización, es más fácil trabajar en el alineamiento entre los objetivos de negocio de cara a la ejecución, planificación y medición de las acciones en las plataformas digitales.
  2. La publicidad programática, la cual está alcanzando una mayor relevancia en el mercado. Los datos están ahí, y si se hace un buen uso de la tecnología, se puede alcanzar a la audiencia correcta con el mensaje correcto y en el momento correcto. Pero siempre tomando como punto de partida al consumidor final.

Plataformas de automatización: Google Marketing Platform

Al igual que en España, en México la plataforma que más incursión tiene en el mercado digital es Google. En el caso de Ábaco, gracias a la integración por parte de Google de sus programas en Google Marketing Platform, es más fácil aprovechar todos sus beneficios para poder realizar un análisis más completo. Si a esto le añadimos el crecimiento acelerado del mercado Latinoamericano, la velocidad de evolución de nuevas soluciones de cara a los clientes es muy importante. Ahora es posible planificar y diseñar experiencias adecuadas a cada tipo de consumidor desde las diferentes fases del análisis de los datos: recolección, transformación, carga de datos y visualización.

Por ejemplo, otras plataformas como Salesforce también cuentan con herramientas con las que conectarse con Google Marketing Platform, lo que amplia la conectividad entre todas las plataformas y, sobre todo, la posibilidad de poder acceder a más fuentes de datos con las que poder medir. Y todo esto sin tener que invertir una gran parte del presupuesto. Y no hay que olvidar la integración de Google Marketing Platform con BigQuery, gracias a la cual ahora es posible aunar al equipo de ciencia de datos con otros como el de analítica digital, el digital media, el equipo creativo, etc. Gracias a esta integración, el flujo de trabajo es más ágil y también es más fácil automatizar e indagar a niveles más profundos utilizando técnicas de análisis estadístico. En definitiva, se está facilitando el sistema de trabajo con acceso a los tres pilares dentro de la gestión de proyectos: planificación, ejecución y resultados.

Tecnología y talento

Estamos viendo que el acceso a la tecnología y los productos conectados está siendo de gran ayuda para acceder a los datos, pero la verdadera clave es contar con profesionales que aprovechen todo su potencial. Anteriormente hemos visto la importancia de la automatización, pero si no hay un profesional del dato detrás que aproveche al máximo estas herramientas, es muy difícil obtener resultados. ¿Y cómo conseguirlo? Contando con profesionales que, independientemente de su background, se sientan atraídos por los datos y la medición a los cuáles poder ofrecer la posibilidad de evolucionar profesionalmente desarrollando su pasión por este mundo. Al final, no sólo es importante conocer la herramienta, sino saber como sacar el máximo provecho de cara al negocio.

Si quieres saber más sobre este tema, te invitamos a que me acompañes junto con Hebert en este episodio de El Arte de Medir Podcast:

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25 Jun 2019 | Estrategia

Aún nos quedan cosas por hacer si no das un paso te estancas. Aún nos quedan cosas por decir y no hablas

A la hora de afrontar la transformación digital, cada empresa vive este proceso de una forma diferente. No sólo dependiendo del momento de madurez en el que se encuentre, sino también del uso adecuado de los datos. ¿Cómo viven las empresas dicha transformación? Para responder a esta pregunta, cuento con la colaboración de Ana Santos, Head of Web Design Product en Bookassist; y nativa digital.

Lo repito mucho, pero es así: la transformación digital no sólo es un cambio dentro del modelo de negocio de una empresa, sino que también es un proceso que afecta a los trabajadores de la misma. En este aspecto, los datos son un gran aliado porque indican el mejor camino que hay que seguir dentro del negocio a las personas involucradas en él. En otras palabras, son la herramienta para poder tomar decisiones objetivas sobre temas que antes era imposible poder tratar desde el prisma de la medición. Los gustos y las opiniones no dicen que elemento va a convertir más. Los datos, en cambio, hablan el lenguaje del negocio y dirigen la atención a lo más importante.

Por ejemplo, cuando una empresa puramente offline decide ampliar su presencia en el entorno online, son los datos los que expresan si la estrategia que se está implementando, verdaderamente cumple con los valores y propósitos de la empresa. No sólo vale con elegir una estrategia e implementarla. Es un proceso cíclico y vivo donde hay que seguir unos pasos: probar, ver si funciona, demostrar o corregir, y volver a empezar.

Transformación Digital

Todo este proceso es complicado y la experiencia que se viva en cada empresa es muy diferente. Por esto, a la hora de afrontar el cambio, no sólo es importante el momento de madurez digital, sino que hay que tener en cuenta más factores como la concienciación de los trabajadores, las relaciones entre los equipos o el apoyo de los sponsors a esa transformación. Para poder realizar una transformación exitosa, es muy importante educar a la gente para afrontar este desafío y no obligarla a hacerlo.

El papel de la tecnología

La tecnología es un elemento vital dentro de la estrategia de transformación digital, pero para sacar su máximo potencial, ésta debe estar bajo manos expertas que conozcan bien la parte estratégica del negocio. Y si además se quiere hacer bajo los valores y el conocimiento del negocio, todo esto requiere de una gran inversión.  Por ello, educar y acompañar a todas las personas involucradas a que formen parte de dicha transformación es crucial. De esta manera, los nuevos conocimientos se irán incorporando en el ADN de la empresa poco a poco.

Este sería el escenario ideal, pero no siempre las condiciones son tan idóneas. Hay casos extremos en los que por la presión del mercado o los competidores, la transformación es mucho más abrupta. En estos casos, el trabajo se focaliza sobre todo en lo efectos secundarios y en la creación de medidas más agresivas.

Como podemos ver, hay que tomar muchas decisiones e ir evaluando constantemente el impacto en el negocio para poder llegar a una conclusión. Es un proceso que nunca termina.

Entendiendo el negocio  

Una estrategia de transformación digital no va a ser satisfactoria si no se entiende el negocio. Para ello es importante:

  • Conocer a tus clientes: (quiénes son, cuáles son los potenciales, quiénes son los clientes de la competencia).
  • Conocer tu presencia online: qué productos y qué clientes son los que van a facilitar la transformación.

Esta información se verá reflejada tanto en datos cuantitativos como cualitativos. Los datos cuantitativos son más fáciles de seleccionar, pero ¿cómo se extraen los cualitativos? Existen diferentes fuentes, pero una muy importante es la escucha activa de quién tiene contacto directo con el cliente, ya que puede localizar elementos de valor importantes que van a ayudar a priorizar a la hora de seleccionar los productos o servicios más adecuados.

Como podemos ver, la transformación digital es un acuerdo en el que hay que apostar por lo que sabes que va a funcionar, y a la vez ser respetuoso en el medio en el que te mueves y con la gente que tiene experiencia. Pero al final, todas las decisiones están basadas en los datos.

Nuevas metodologías

Por último, al implementar la estrategia de transformación digital, la metodología escogida va a ser muy importante y vendrá marcada por los medios que se tengan y el conocimiento del ecosistema de la empresa para poder involucrar al equipo.

Con la llegada de la metodología agile, por ejemplo, el planteamiento de los proyectos ha cambiado. Antes un proyecto se planteaba a años vista, con unos requisitos escritos en la fase inicial. A día de hoy, plantear un proyecto a cinco años ya no es posible. Ahora se trabaja de manera diferente, con una tecnología que innova cada día y con nuevos términos como Mínimo Producto Viable (MVP), sprints semanales, etc. Gracias a estas nuevas metodologías, es posible incorporar ideas en todo momento, creando así un trabajo colaborativo de equipo donde todo el mundo pone su granito de arena. Se ha demostrado que esta forma de trabajar funciona, y por eso cada vez hay más empresas que destinan un porcentaje del tiempo de su equipo a innovación.

A continuación, te invito a que nos acompañes a Ana y a mi en este episodio de El Arte de Medir podcast:

04 Jun 2019 | Estrategia

Qué importante es poder contar en la vida con buenos amigos

SEO y analítica digital han crecido de la mano, y la una no existe sin la otra. Por esto, hoy me gustaría seguir aprendiendo más acerca de esta disciplina y, en este caso conocer, cómo trabajar el SEO de una web que ofrece servicios a países en diferentes idiomas, o en otras palabras, el SEO Internacional. Para ello hoy cuento con la experiencia de mi gran amigo Gianluca Fiorelli, consultor SEO estratégico y fundador de The Inbounder.

No podemos empezar a trabajar el SEO sin tener clara la estrategia. Para poder realizar una estrategia sólida y fiable, es inevitable contar con los datos, la gran fuente de conocimiento del negocio. A la hora de construir dicha estrategia, ésta no puede estar basada únicamente en el beneficio, sino que hay que tener en cuenta muchos más factores. En el caso de abrir un sitio web al mercado internacional, uno de los objetivos finales es tener mayor presencia, y para alcanzarlo, lo más óptimo es ir cumpliéndolo en diferentes fases, acompañando cada decisión con el respaldo de los datos.

SEO Nacional vs SEO Internacional

Cuando hablamos de SEO Internacional, nos referimos a la optimización de un sitio web para diferentes países e idiomas. El trabajo del SEO internacional no difiere del SEO nacional ya que tiene que conocer bien el mercado. Es más, en el momento de auditar el SEO de una página internacional, el primer paso siempre es optimizar la página de origen. Cuando este paso ya está completado, entonces es el momento de trabajar en el SEO de la página internacional. Para ello, y al igual que el analista digital, toca equiparse con las herramientas de trabajo, el mejor amigo del SEO.

Una de las partes más importantes a la hora de trabajar el SEO internacional es la localización, y en este caso Google Trends es muy útil ya que ayuda a analizar los mercados y las tendencias principales del país. Localizar las oportunidades y el contenido específico de cada sitio es la clave del éxito dentro de la estrategia de marketing digital.

Otra herramienta indispensable para medir el rendimiento y el tráfico de búsqueda del sitio web es Google Search Console. Además, su nueva versión ofrece información muy interesante, como la nueva función de segmentación de datos, que revela datos muy relevantes de cara al negocio. Además, no nos podemos olvidar de las herramientas de análisis de datos y de palabras clave como Sixtrix o Stat.

Seo Internacional

Todas estas herramientas no sólo valen para conocer el origen de las fuentes de tráfico de una página, sino que ofrecen mucha más información. Pero, ¿cómo se realiza un análisis de SEO Internacional? Una página alojada únicamente en España, por ejemplo, sabe que su tráfico no sólo vendrá del mismo país, sino que también lo hará de países hispanoparlantes. En este caso el análisis es simple: de dónde viene el tráfico, cuánto tráfico entra y cuál es el tráfico que convierte.

La combinación entre tráfico orgánico y conversión asistida a través del orgánico es la clave para empezar a priorizar cuál es el que rinde mejor. Este mismo análisis es el que hay que realizar para el SEO Internacional. En realidad, el 90% de las acciones que se realizan en ambos son las mismas. Dónde mayor diferencia hay es en el trabajo de localización para poder desarrollar una estrategia de marketing digital acorde con las tendencias de la zona. Al final tanto en SEO nacional como en internacional lo importante es conocer el mercado al que está dirigido para encontrar la oportunidad.

Auditoría SEO

Dentro del análisis de campañas SEO/SEM, son estas últimas las que antes se analizan ya que el rendimiento se ve más rápidamente. Pero, ¿cómo se mide el rendimiento en las campañas de SEO? En la experiencia de un auditor estratégico externo, identificar los quick wins que se han podido pasar por alto es uno de los primeros pasos que se realizan. Hay que tener en cuenta que dentro de los equipos SEO de cada empresa, su principal objetivo es transformar. El consultor externo, en cambio, llega con una visión ajena a la empresa y sin contaminar. Y eso es de gran ayuda, ya no sólo para medir diferentes métricas, como el tráfico; sino también para descubrir esos quick wins que a lo mejor sus competidores no han sabido identificar y los cuales ofrecen una mayor visibilidad y potencialidad de conversión.

Las búsquedas por voz

Con la llegada de los asistentes de voz como Alexa o Siri y los dispositivos como Google Home o Amazon Echo, se habla de una nueva forma de medir el posicionamiento: el Answer Engine Optimization (AEO). Algunos ya dan por finalizada la era del SEO, pero en realidad no es así. La búsqueda por voz no sustituye a la búsqueda en texto ni la búsqueda de imágenes, sino que todas ellas se complementan; y así lo publicó Google en un post celebrando su 20 aniversario.

La finalidad de los asistentes es que llegue el día en el que nos guíen con un lenguaje conversacional, pero el uso que hacemos por el momento es más de consulta y respuesta. El objetivo final es que texto, imágenes y voz se unan, y ya lo estamos viendo en los nuevos dispositivos Google Display, que ya vienen con pantalla incluida. El SEO no ha muerto, sino que se está transformando.

Si deseas conocer más sobre el SEO Internacional, no dejes de escuchar a Gemma y a Gianluca en este episodio de El Arte de Medir Podcast a continuación:

02 Jul 2018 | Estrategia

No es nada fácil cuando estás perdido, escuchar la música entre tanto ruido

A la hora de medir el branding y la estrategia de una marca, el storytelling es una herramienta que ayuda a traducir la historia que se quiere contar a cada cliente para conectar con ellos. Y por supuesto, medirlo en consecuencia.

Si la estrategia que se quiere medir es en redes, ¿cómo puede el storytelling ayudar al analista a conectar con los stakeholders; es decir, con las personas a las que puede ayudar a tomar decisiones, en base a contar dicha historia?

¿Quién soy? Comienzo del storytelling

Para poder hacerlo, el punto de partida es definir quién eres como marca. O en otras palabras, lo que vas a aportar a los demás en el foco emocional. Cuando esto lo tienes claro, lo siguiente es preguntar a tu cliente potencial quién es y dónde se encuentra. Es importante no hacerlo de una manera superficial, ya que es imprescindible conocer la historia que el cliente te cuenta. Cuando esté bien definido, es fácil conocer en qué puntos de contacto te vas a encontrar con él.

conocer, conectar y medir

Aquí es cuando entra en juego el storytelling. Esta es la herramienta que te ayudará a diseñar la estrategia en cada uno de esos puntos de conexión. Para entenderlo mejor, es cómo poner a tu cliente en un tablero donde tú como marca, eres el guía. Tu misión es impactarle por diferentes vías: campañas offline, internet, redes sociales, etc; y la finalidad del tablero es facilitarte la narración de tu historia en cada uno de los puntos de conexión.

¿Y en qué momento necesitamos a la figura del analista? Justo ahora. Pero dependiendo de lo que precise el proyecto, hay dos vías por las que guiarse: verificar el comportamiento del cliente final; y contar el storytelling que la marca tiene con el stakeholder.

1.Todo lo que conecta tu marca con tu cliente, verifica que el comportamiento del éste está vinculado con lo que esperas.

Cuando hablamos de vinculación con un cliente, nos referimos a preestablecer cómo será el comportamiento de éste cuando llega a tu plataforma. Es importante verificar que navega por los caminos que le facilitas, para que así haga lo que quieres que haga.

Recopilada toda esta información, es el momento de trazar la estrategia. Ésta tiene que estar definida para todas las áreas implicadas. Por un lado el departamento creativo, quiénes centran la estrategia en buscar el lenguaje para conectar con las personas; y por otro el departamento analista, quienes construyen la estrategia a partir de los datos. Esto servirá para actuar en el tablero que estableciste previamente.

diseño de la estrategia

Cuando el analista le pasa la información al creativo, éste tiene que construir una historia con la que dar solución a sus necesidades. Y sin una estrategia, esto no es posible. Y no nos podemos olvidar de as métricas, cuantitativas y cualitativas. Éstas también juegan un papel fundamental dentro de la estrategia. Es muy importante observarlas, ya que muestran comportamientos que en muchas ocasiones no son verbalizados por los clientes; (como, por ejemplo, leer un diario o ver un programa de televisión que les da vergüenza reconocer).

Toda esta información es muy importante. Por eso, hay que contar con las herramientas adecuadas para medir tanto lo que dicen cómo lo que no. Por ejemplo, si necesitas saber quién habla con quién, Twitter es muy útil ya que tiene herramientas que se conectan entre sí como si fueran un mapa neuronal.

También existen herramientas que analizan como se distribuye la información en grupos más cerrados que usan lenguajes encriptados, como en casos de redes pro anorexia y bulimia. En este ejemplo, y gracias a la combinación de herramientas, se pudo indagar en el sentimiento real de un tweet que previamente parecía inofensivo. En este punto no hay que olvidar que, aunque se cuente con muchas herramientas, siempre tiene que haber una mente detrás que sepa lo que hay que analizar para poder realizar acciones. Si ponemos como ejemplo un análisis semántico de comentarios, como en el caso anterior, no hay ninguna herramienta a día de hoy 100% fiable.

Storytelling

Y es que la semántica es un punto clave en todo proceso de branding. Siempre hay que contar con alguien que monitorice, no sólo la cantidad de veces que hablan de una marca, sino también lo que se dice de ella. La clave de la creatividad es unir puntos inconexos, y a día de hoy eso es imposible automatizarlo. Otro factor a tener muy en cuenta es el Real Time. Un gran ejemplo se puede ver en los analistas de medios. En su trabajo necesitan ver lo que está sucediendo en el mismo momento de la acción. Esto es vital en la toma de decisiones sobre la estrategia que están analizando. Por esto, siempre es preciso contar con una tecnología capaz de ayudar a la estrategia.

2.Storytelling de mi marca con el stakeholder.

Cómo analistas, nosotros vemos al cliente de la marca como un stakeholder al que facilitarle la información que necesite para hacer su trabajo. Y esa información se la tengo que entregar de forma que la entienda. Para facilitar el trabajo al resto del equipo, tenemos que transformar los datos y extrapolarlos a un lenguaje que cuente las historias de las personas que están detrás de esos datos. En otras palabras: hablar un mismo idioma de negocio y de análisis. 

Para ello es necesario que todos las implicados en el proyecto conozcan su rol.  Así será más fácil llegar juntos a un fin común. Y en el caso del storytelling hay que entender:

  • El proyecto.
  • A tu cliente.
  • Al potencial cliente de este cliente.

El storytelling sirve para dar vida a esos números dentro de una historia que es lo que la gente recuerda.

A continuación, puedes escuchar la conversación que mantuve con Ana Álvarez, consultora creativa.

06 Sep 2017 | Análisis Predictivo, Estrategia

Ahora que las tormentas son tan breves. Y los duelos no se atreven… A dolernos demasiado.

Todos sabemos que la analítica digital tiene como objetivo principal servir de ayuda en la toma de decisiones en la empresa, pero poca gente sabe aún la potencia real que puede tener sacarle partido a una herramienta, como por ejemplo, Google Analytics.

Solamente hay que fijarse en la evolución que ha tenido Google Analytics en los últimos años. Empezamos midiendo la conversión y sabiendo cúal era el único canal que nos generaba más conversiones; ahora ha entrado en juego todo lo que tiene que ver con modelos de atribución, que lo que intentan es ayudarnos a tomar una decisión basada en lo que dicen los datos sobre el peso de cada canal de origen, y poder saber así optimizar todas las campañas.

Scoring_01

Últimamente, podemos constatar que en todas las herramientas se han empezado a incorporar nuevos tipos de métricas, que ya no son simplemente cuantitativas, sino indicadores que salen de la aplicación de métodos estadísticos y algoritmos que nos ayudan a tomar decisiones más acertadas y enriquecidas. La realidad es que estamos procesando gran cantidad de información, demasiado difícil de digerir para un departamento de marketing, por lo que debemos reducir toda esa dimensionalidad en unos indicadores estratégicos, los cuales requieren de la aplicación de técnicas estadísticas que nos ayuden a tomar decisiones más adecuadas para el negocio.

Es decir, debemos maximizar toda inversión que se haga en marketing, y poder saber qué es lo que realmente está funcionando y dando resultados. La analítica precisamente pretender dar luz, y poder ayudar a que el departamento de marketing tenga las pistas necesarias para saber qué se puede hacer, cómo lo puedo hacer, y sobre todo, para qué lo puedo hacer.

En este post os quiero contar un caso real, llevado a cabo por nuestro equipo de El Arte de Medir, y en el que voy explicando cómo combinando los datos de la navegación de los usuarios del entorno online de nuestro cliente en Google Analytics, pudimos ofrecer una valiosa información al departamento de Marketing sobre la probabilidad de conversión de cada usuario que se captó.

Qué hicimos

Esto es lo que en nuestro caso tomamos como punto de partida: ver cómo podíamos ayudar a nuestro cliente, no solo desde la parte de marketing, sino yendo un paso más allá: haciendo una analítica basada en el usuario. Lo que nos permite este enfoque, es comprender cúales son aquellas acciones que propician que el usuario esté más cercano a ese momento final de la conversión, sea cual sea esta conversión.

A través del análisis de usuario a usuario, es posible descubrir cúales son aquellos elementos o interacciones en la página web, que empujan al usuario a hacer la compra. No podemos olvidar, que muchas veces lo que tiene más probalidades de convertir no son los elementos vistos individualmente, sino la combinación de diferentes interacciones (p.ej ver un vídeo + que pasen por una determinada página + que consuman este determinado contenido).

Así que centrándonos en nuestro ejemplo, lo que hicimos es un scoring de los usuarios: es decir, nos centramos en medir la calidad del usuario en base a su probabilidad a convertir, y a cumplir nuestros objetivos de negocio.

Nos fijamos en este caso como objetivo ver si era viable el asignar a cada uno de los miles de usuarios que pasan por la web en un determinado periodo de tiempo, y poder estimar la probabilidad de que ese usuario estuviera más cercano a la conversión. Pero lo más enriquecedor de este proceso, fue descubrir que es el propio modelo el que identifica, no solo la calidad del usuario, sino también la calidad de los elementos que estás poniendo a su disposición, y que una vez identificados, los podemos optimizar para empujar a que precisamente cumplan dicho objetivo.

Con lo cual, a partir de aquí pudimos ayudar a organizar los contenidos de la web: elección de los mismos, apariencia, diseño, destacados, secciones….

Gracias a todo esto, hoy la analítica nos permite atribuir un peso real a cada paso en la conversión final. Obtenemos una forma de cuantificar, no solo a los usuarios, sino también a todos los contenidos.

Si además segmentamos estos miles de usuarios por el canal por el que han venido, podemos también ver el tipo de usuario que nos trae cada uno de los canales. Por eso hay que recordar, que la analítica no solo da servicio al departamento de marketing, sino también a los involucrados en diseño, en usabilidad, en los propios productos. Es una estrategia 360.

Scoring_02

Al realizar un ejercicio como éste, obtenemos un resultado que es muy fácil de interpretar, y nos da además una calidad de usuarios en función de lo lejos o cerca que se encuentran del momento de conversión o decisión final. Y procedemos ahora a clusterizar los datos en 4 grupos que sean muy manejables desde el negocio, de tal forma que alguien desde el departamenteo de márketing pueda accionar, podrán decidir centrarse en uno u otro segmento, y por tanto llevar a cabo acciones muy personalizadas por cada tipo de usuario.

Cómo lo hicimos

Lo primero es aclarar, que aunque contamos con Google Analytics que nos aporta muchos datos, es imprescindible tener una buena implementación de la herramienta. En nuestro caso, teníamos todo correctamente implementado y contábamos con unos datos buenos y de calidad a nivel de usuario, así que nos centramos en hacer un buen tratamiento de ellos a la hora de extraerlos y cruzarlos de distintas fuentes. El proceso que seguimos para todo ello fué el siguiente:

1. Extrajimos todos los datos y las variables que necesitábamos a un conjunto de datos.
2. Los manejamos con un software estadístico, en este caso utilizamos R, pero se podría haber usado también por ejemplo Payton.
3. Procedimos a realizar un buen tratamiento de datos, siendo conscientes de que siempre encontraremos datos anómalos o datos extremos.
4. Llegados a este punto, nos toca enfrentarnos a las dificultades que fueron surgiendo, como puede ser por ejemplo, la gran variabilidad de los datos. Lo que hicimos aquí, fué aplicar algoritmos para crear usuarios ficticios que convirtieran, y a partir de ahí, pudimos aplicar modelos estadísticos y hacer distintas pruebas, hasta llegar a uno que nos sirviera para poder evaluar correctamente. El proceso para llegar a esto, se basa en recopilar todos los datos reales que tenemos, y dividirlos en dos grandes conjuntos de datos. A partir de aquí entrenamos los modelos con solo una parte.
5. Una vez identificado el modelo más fiable de todos, se procede a validar contra datos que no han pasado por el mismo, para poder verificar si son reales o no, y si se cumple que esos usuarios realmente han realizado el proceso de conversión o nó. Esto lo que nos da la clave de si el modelo es válido o no.

Continuando con nuestro caso real, terminamos con un modelo al cual le pasamos unas 80 variables, para finalmente acabar descartando aquellas que no eran significativas, y que no tenían sentido a la hora de explicar el comportamiento de los usuarios que realmente acababan convirtiendo; aun así, aunque nos quedamos con un gran volumen de datos, éstos eran fácilmente tratables.

Debemos saber que una vez tenido el modelo entrenado, y mientras no cambien las características de la web, podrá ser válido durante un tiempo hasta que haya que volver a entrenarlo.

6. Llega el momento de ponerlo en producción. Tenemos varias formas de hacerlo, pero la más sencilla es un proceso automatizado que extraiga semanalmente los datos de los nuevos usuarios que pasan por la página web, para detectar si realmente ha cambiado el comportamiento, o si sigue siendo válido nuestro modelo. A todos los usuarios que entran nuevos, los vamos a pasar por el modelo que hace el scoring, y se les va a asignar a todos ellos una probabilidad de conversión. Esto nos va a poder aportar información sobre qué tipo de usuarios estamos captando, por donde debemos captar más, y dar un poco de luz a este comportamiento de usuarios, conociéndolo en profundidad.

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Qué conseguimos

Mediante la aplicación de un proceso de ciencia de datos, conseguimos extraer información verdaderamente accionable a nivel de negocio.

Por una parte, hemos podido entender, gracias a un modelo estadístico, cuales son los contenidos, los productos y las acciones que marcan el camino a la conversión del usuario en cliente. Esto ha permitido a nuestro cliente entender cuales son los puntos en los que centrar sus estrategias de marketing en aspectos como posicionamiento, generación de contenidos, o realización de campañas.

Ha podido clasificar también a los usuarios según su probabilidad de conversión, permitiendo realizar segmentaciones en las que aplicar estrategias distintas y además, al incorporar estos datos de nuevo a una herramienta como Google Analytics, ha facilitado a los analistas web y a la empresa, información actualizada diaria sobre la calidad de su tráfico, el rendimiento de sus campañas y mensajes en redes sociales.

Pero lo más importante es que hemos logrado que los datos nos ayuden a tomar decisiones ágiles, y con alto grado de acierto en entornos muy complejos, algo que sin duda es lo que buscan la mayoría de nuestro clientes.

En definitiva, lo que queremos transmitir es cómo una herramienta como Google Analytics combinada con el tratamiento de datos que podemos hacer con otra herramienta Opensource también gratuita, como puede ser el lenguaje R, puede ayudarnos a entender mejor al cliente potencial, a descubrir los elementos de peso a la hora de convertir a un usuario, y en definitiva, a impactar en el negocio.

Si quieres más detalles, escucha el podcast que comparto con Jose R. Cajide al respecto del tema del scoring en OndaCRO:

En el último mes:

En El Arte de Medir hemos salido en El Mundo hablando sobre Data Science 🙂

Data Science

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