Categoría: Herramientas

07 Abr 2020 | Herramientas

Siempre estoy escuchando voces en la calle. Quiero gritar, pero apenas puedo hablar

Desde que las primeras redes sociales aterrizaran en España hace más de diez años, se han convertido en un canal de comunicación indispensable tanto para personas como para marcas. Pero, ¿están las empresas aprovechando los datos que ofrecen estos canales? Ana Aldea, responsable global de Datasocial, será quien me ayude a resolver esta pregunta.

En el ámbito de la medición, el área de social media es la que menos evolución ha experimentado. Por esta razón, Ana fundó Datasocial, una agencia de social media e Inbound Marketing con la que ayuda a sus clientes a analizar su impacto en redes sociales de cara a la mejora de su negocio. Para ello, una de sus herramientas es la monitorización de sus redes sociales o social listening, con la que miden y analizan las interacciones que tiene un usuario con una marca de cara a que esta pueda tomar decisiones basadas en estos datos.

Por qué y para qué del uso de redes sociales

Hasta hace relativamente poco tiempo, al pensar en una profesión relacionada con redes sociales, lo más cercano era la figura del community manager como alguien que usaba Twitter o Facebook, pero sin llegar a tomarlo como una profesión. Esto ya ha cambiado y existe una profesionalización.

Lo mismo pasa con la presencia de las empresas en redes sociales. Normalmente, cuando una marca tiene presencia en estos canales, lo hace para conectar con su audiencia o por estar, pero desconocen la información valiosa que pueden encontrar. Por ejemplo, con el social listening, se da respuesta a cuestiones tan importantes como:

Cómo conectan los usuarios con la marca.
Cuándo conectan.
Qué información lanzan estas interacciones útil para el negocio.

Si nos remontamos a hace unos años, para conocer este tipo de información, los departamentos de marketing solo disponían de encuestas, lo que conlleva un coste. Ahora, y gracias a esta escucha social, las marcas tienen feedback en directo y además, gratis.

Como se puede ver, y al igual que cuando hablamos en este blog sobre la voz del cliente, el social listening también es una gran ventaja competitiva, ya que sin tener que realizar ningún tipo de inversión, se obtiene un feedback directo. Sin olvidar que se convierte en una gran herramienta de autoaprendizaje de marca tanto a nivel de marketing como a nivel de producto y de análisis de la competencia.

El problema es que no todas las empresas aprovechan la cantidad de datos de negocio que arrojan las redes sociales. Para solucionarlo, es necesario incluir estos canales en una estrategia clara en la que pensar y entender qué preguntas de negocio son las que puede responder cada uno de ellos.

Influencers y medición

Hace unos meses que se habla de cómo algunas redes sociales están barajando la idea de esconder los likes. Esta decisión afecta directamente a mercados como el de los influencers, el cual mueve grandes cantidades de dinero y del que las plataformas de redes sociales han participado como canal, pero no de mediadores de las transacciones que se hacen.

Si nos centramos en este mercado, también es una rama que, aunque todavía no está asentada y que cuenta con el escollo de que no era fácil medir el retorno de la inversión. La buena noticia es que ya empieza a profesionalizarse gracias a que se está empezando a medir su alcance real.

Inbound Marketing

Por extraño que parezca, el Inbound Marketing no se trabaja tanto como se debería en España, por lo que aún queda mucho por hacer. En EEUU y Latinoamérica, sin embargo, es una técnica asentado y que sigue evolucionando. Por ejemplo, ya no sólo trabajan un Inbound Marketing para un público más general, sino que también existe otra versión para usuarios más específicos: el Account Based Marketing (ABM).

Para poder hacer un buen ABM, es imprescindible alinear los objetivos de marketing con los de ventas, pero para ello ambos departamentos necesitan ir de la mano y en España esta es una tarea pendiente. Pensándolo detenidamente, los objetivos de negocio de ambos departamentos son los mismos y el funnel es una responsabilidad compartida, por ello es importante hacer frente a estas diferencias. En definitiva, la finalidad de todo el equipo es conectar con la gente que pueda estar interesada en el producto.

Si quieres saber más sobre este tema, acompáñame en mi conversación con Ana en este episodio del podcast de El Arte de Medir:

¿Qué ha pasado en el último mes?

Desde la asociación EO Madrid, se ha creado la iniciativa ‘Respiradores Fighting Covid-19’, para comprar respiradores y llevarlos a los hospitales donde más hagan falta. Hasta ahora hay más de 400.000 € recaudado, pero el objetivos es seguir comprando. Para conocer más de la iniciativa, El Confidencial cuenta el proceso. Si quieres donar, puedes hacerlo aquí: https://www.gofundme.com/f/546pc3-fighting-corona-v

29 Oct 2019 | Herramientas

Nuestras vidas se definen por las oportunidades, incluso las que perdemos

Las métricas son el instrumento con el que el analista digital mide, compara y da respuesta a las preguntas de negocio. Gracias a ellas se puede conocer el rendimiento de una campaña de marketing o los visitantes mensuales de una web. Y cómo cualquier elemento dentro de la analítica digital, también son vulnerables a variaciones imprevistas. Cuando esto sucede, el analista digital no puede evitar hacerse una pregunta: ¿qué es lo que pasa alrededor de las métricas?

Iñaki Mediavilla lleva más de diez años como analista digital y conoce bien esta pregunta. Antes de co-fundar SweetLabs, consultora de analítica de optimización, Iñaki siempre había trabajado en el lado del cliente final con empresas 100% digitales. Fue durante estos años donde experimentó de primera mano que en relación con el negocio, existen muchos eventos que suceden a su alrededor donde se cree que la monitorización está controlada, pero se pueden perder de vista dos puntos claves que afectan directamente a las métricas:

Lo que hacemos nosotros.
Lo que están haciendo otros actores en torno a nosotros.

El problema: la desviación de las métricas

En las empresa se recoge mucha información y son los analistas los que deben traducir esa información en conocimiento para la toma de decisiones. Y esto conlleva una inversión importante en el dato como activo y pasivo del negocio. Por ello, cuando una métrica ‘se descontrola’, el deber del analista es saber qué es lo que ha pasado. Para encontrar respuestas, en la mayoría de los casos no es tanto bucear en la complejidad del análisis, como en conocer los factores, tanto internos como externos, que puedan estar afectando directamente a esa métrica. ¿Cuántas veces está relacionado el incremento o decremento de una métrica monitorizada de un deploy a producción con el lanzamiento de una campaña de email marketing que no ha sido notificada? ¿O cuántas otras puede ser causa de actores fuera de nuestra organización, como por ejemplo la actualización del algoritmo de Google?.

Sin duda, el ecosistema digital es muy complejo y hay muchas variables a tener en cuenta que no son controlables. Además, con la metodología Agile, la dependencia entre los equipos es menor por lo que existe mucha gente implicada en el proyecto que le llega al usuario final. Esto significa que existen múltiples causas que pueden estar afectando a las métricas. Por eso, una de las labores del analista es estar en contacto con estos equipos. Recopilar información es una forma de dar con la solución, aunque al haber tanta gente implicada, puede llevar mucho tiempo. Por eso, la mejor manera de tener un control es hacer uso de herramientas de anotación.

La solución: anotaciones automáticas

Existen procesos más o menos definidos para llevar el control de todo lo que sucede en el día a día de una organización. Anteriormente era con un CSV, pero ahora existen herramientas compartidas como Google Spreadsheets, las anotaciones de Google Analytics o Mixpanel. Todas estas anotaciones se hacen de forma manual pero, ¿y si se pudiera automatizar el proceso de recogida? Para poder resolver esto, desde SweetLabs crearon Context, la herramienta para automatizar directamente anotaciones de Google Analytics.

Context da un valor añadido a equipos que trabajan directamente con Google Analytics y que habitualmente se encuentren con variaciones en métricas de las cuáles no saben muy bien el por qué. Para poder crear este proceso, el primer paso que siguió el equipo de SweetLabs fue conectar los datos y automatizar su recogida para centralizarlos en un único lugar. Con esto lo que consigue es que cada vez que un ingeniero despliegue algo en producción, quede registrado con metainformación relevante para todos los equipos.

El segundo paso fue vincular la automatización a las métricas. En un primer momento, el equipo planteó la posibilidad de montar una interfaz para relacionar las anotaciones con las métricas, conectándose vía API con Google Analytics. Pero esto suponía contar con más herramientas, así que al final se optó por desarrollar una extensión para Google Chrome, la cual se conecta con el repositorio de anotaciones que luego son insertadas dentro de Google Analytics. Así se puede ir navegando por la Suite de reports o hacer análisis más en profundidad.

La cadena de valor del dato dentro de una organización es larga. Todo empieza en la recogida del dato y sigue con su procesamiento, limpieza, calidad y visualización para que llegue al consumidor final. Desde SweetLabs son conscientes de que con Context solucionan una parte muy específica dentro de la cadena de valor del dato. Pero para seguir avanzando, es importante incorporar en el ADN de las empresas la necesidad de tener un histórico registrado, ya que para el analista digital, todo cuenta. Un buen ejemplo se puede ver en empresas donde tienen el proceso de desarrollo externalizado. Para estos casos, contar con un proceso donde dejar todo registrado es vital. Y como no, en lo concerniente a las subidas de producción. En definitiva, es necesario invertir recursos en transformar procesos que son relevantes dentro de la cadena de valor del dato y adaptarlo a los tiempos que corren para generar eficiencias que permitan trabajar el dato más a escala.

¿Quieres que continuemos la conversación? Acompáñanos a Iñaki y a mi en este episodio de El Arte de Medir Podcast:

17 Sep 2019 | Herramientas

El mejor de los pecados: el haberte conocido. Tú no eres sin mí… yo sólo soy contigo

En entradas anteriores os he hablado de cómo medir la experiencia y satisfacción del cliente, pero en esta ocasión quiero dar un paso más allá y conocer cómo podemos ser capaces de detectar problemas y oportunidades con clientes y potenciales clientes de forma automática. Para ello, cuento con la experiencia de Israel Martis, Director Comercial para España, Italia y Portugal de Usabilla.

Usabilla es una herramienta de voz de cliente que facilita la comunicación del usuario con una marca, preguntando directamente a este mismo su feedback en el preciso momento en el que está navegando por la web o la app. Su finalidad es simplificar las cosas tanto a usuarios como a marcas.

A lo largo de estos años, el funcionamiento de webs y apps ha experimentado una gran transformación, al igual que lo ha hecho la implementación de herramientas de Tag Management. Y aunque toda esta evolución ha mejorado mucho la experiencia de cliente, tener acceso a información cualitativa proveniente del propio usuario es sin duda un valor añadido. Desde este punto parte Usabilla, dando a conocer a los desarrolladores y a las personas que se encuentran detrás de estas webs, las claves de lo que está sucediendo durante la navegación. Pero su labor no es solo la de informar de lo qué pasa, sino que además añaden otro canal de contacto directo con los usuarios en tiempo real. Y es que no hay mejor momento para saber la opinión de tus clientes que justamente cuando están navegando por tu aplicación o web. Poder saber que estaba haciendo el usuario a la hora de encontrarse un problema, es una fuente de información muy valiosa.

¿Cómo funciona Usabilla?

Al igual que está pasando con la analítica digital y el usuario, las herramientas de voz del cliente también están experimentado una gran transformación. Desde el punto de vista del analista digital, con estas herramientas podemos obtener los datos cuantitativos, pero necesitamos saber el por qué. Y como hemos comentado antes, Usabilla tiene la respuesta, ya que es el mismo usuario el que reporta esa información. Pero cuidado, la herramienta no se basa en estar preguntando continuamente al usuario, ya que entonces la experiencia de cliente se vería afectada. Se tienen que hacer las preguntas adecuadas en el momento preciso. Y para conseguir esto, la empresa tiene que tener en cuenta esta información e incorporarla dentro de su estrategia.

De cara al cliente, el funcionamiento de la herramienta es el siguiente: tenemos un usuario navegando por una web, y en el momento en el que va a salir de ella, aparece un Pop Up preguntando por qué abandona. Con esta sencilla pregunta, la cantidad de información a la que accede la empresa es vital de cara a la experiencia de cliente. Con este feedback, ya es trabajo de la compañía gestionar los cambios oportunos de los cuáles han sido informados, y así poder analizar el retorno a la inversión de la herramienta.

Es importante tener en cuenta que la labor de las herramientas de voz de cliente no es únicamente la de dar a conocer qué es lo que piensa el usuario de la web, sino que además da un valor añadido al hacer que su opinión se sienta valorada por las compañías a las que sigue. Así es cómo se gana la lealtad y el tan ansiado engagement. La analítica cualitativa de este tipo de herramientas es muy necesaria ya que, junto a la cuantitativa, se accede a una visión completa con la que tomar decisiones más acertadas.

Por eso es tan importante que las empresas tengan contemplado los datos dentro de su estrategia. Ante esta, o cualquier otra herramienta, es de gran ayuda partir de las preguntas de negocio como disparador para que cuando nos lleguen los insights, poder realmente cambiar las cosas con un impacto real en el negocio. En nuestro caso, a la hora de implementar esta herramienta de voz del cliente, el primer paso es trazar la estrategia donde se vean marcados los objetivos a conseguir, ya que hay una inversión por delante. Con los objetivos marcados y los equipos involucrados, el retorno será positivo. Es más, en el momento que al usuario le ofreces una herramienta en la que poder exponer sus inquietudes, la opinión que tiene este de la marca, también cambia.

La experiencia de usuario como telón de fondo

La toma de decisiones ante la inversión de cualquier herramienta está en manos de un mínimo de cinco responsables. Es muy importante que todos estos departamentos estén involucrados, ya que es una decisión en conjunto. Pero al final quién impulsa esta inversión es el departamento de UX (User Experience), ya que si tienes la oportunidad de hacer experiencia de usuario directamente a la fuente, es mucho más efectivo que realizar acciones basadas en suposiciones. Un buen ejemplo lo podemos encontrar en aquellas empresas que lanzan una aplicación móvil en un App Store. Ante cualquier fallo, el único canal de comunicación con el que cuentan los usuarios es esa misma App Store. Y si están descontentos con el funcionamiento, será ahí donde expresen su descontento, repercutiendo negativamente en la marca. Con Usabilla, lo que se busca es ayudar a los clientes a ser más eficientes, más productivos y, sobre todo, más proactivos. Así, las empresas ofrecen a sus usuarios una plataforma en la que cada uno tenga la oportunidad de informar a la compañía de los problemas que están teniendo y a través de la cual ofrecer soluciones. En otras palabras, ayuda a las empresas a poder anticiparse a que las malas reseñas se queden dentro de su entorno y no reflejados en las Apps Store.

Si quieres conocer más sobre esta herramienta o la voz del cliente, a continuación puedes escuchar la charla que mantuve con Israel:

21 May 2018 | Herramientas

Deslízate dentro del ojo de tu mente, no sabes si podrías encontrar un mejor lugar para jugar

A raíz de los podcast en lo que hablé de data viz, muchos oyentes me han hecho llegar sus dudas a la hora de saber la diferencia entre las herramientas de visualización a la hora de crear un cuadro de mando.

En este programa, conté con la presencia de Jorge Llorente, analista digital en El Arte de Medir, para hablar de las diferentes herramientas de visualización que hay en el mercado para crear nuestro cuadro de mando y el potencial de cada una.

Empezamos con un poco de historia. Excel ha estado con los analistas desde el principio de la profesión tanto a la hora de tratar los datos como a la hora de visualizarlos. Con el paso de los años han ido surgiendo otras herramientas cuyo potencial es mucho mayor, pero sin dejar de lado Excel, ya que su uso dependerá de los requerimientos del proyecto que tengamos entre manos. Si el proyecto es posible abarcarlo en Excel, contamos con Supermetrics, una API muy asequible con la que automatizar la extracción de datos en Google Analytics y con la que podemos montar unos dashboards muy atractivos y potentes.

Pero como muchos saben, Excel tiene limitaciones ya que es una herramienta local. En otras palabras, no todo el mundo puede tener acceso y no se puede poner a la disposición de muchos usuarios. A pesar de esto, Excel es una herramienta muy flexible que permite establecer la capa de datos al gusto. Ha mejorado mucho a nivel visual, es muy intuitiva y es una de las indicadas para alguien que empiece a realizar dashboards por primera vez.

En el siguiente escalón que tenemos de herramientas de visualización, existe una gratuita relativamente nueva: Google Data Studio. Es una apuesta de Google que acabará teniendo mucho potencial para sus clientes, sobre todo los que trabajan solo con datos online como Google Analytics. La capacidad de actualización de datos y de generación de gráficos es muy ágil, y la herramienta en sí es rápida e intuitiva.

A la hora de hacer una comparación Data Studio y Excel, ambas herramientas ofrecen gráficos preestablecidos. Sin embargo, el abanico de Data Studio es un poco más limitado. A pesar de ello, si Google apuesta por la herramienta, lo más probable es que la vaya desarrollando rápidamente a corto o medio plazo, como ha hecho con el resto de la Suite, lo que nos lleva al pro más importante de Data Studio: se conecta muy bien con todo el universo Google.

Esto es fundamental dado que existen muchas empresas en España que funcionan con Google Analytics en su versión 360. Además, y cómo hemos dicho antes, trabajar en Excel implica trabajar en local, lo que dificulta la interactuación con la herramienta y le vuelve más compleja. Esto no pasa con Google Data Studio, ya que al ser todo online, ofrece una mayor facilidad de colaboración e interactuación. También ofrece la posibilidad de filtrar los datos de un modo muy óptimo, e incluso de forma más flexible que si lo hiciéramos con Excel.

Otra herramienta de visualización (de pago, pero muy asequible, menos de 30€/mes) es Klipfolio.

Esta es una herramienta que requiere una buena estructuración mental como base para poder llevar a cabo todas las consultas que son necesarias para extraer los datos o representarlos. Es muy potente, ya que da la posibilidad de realizar visualizaciones más allá de lo que pueda ofrecer Excel o Data Studio.

Aunque es necesario realizar una programación previa antes del tratamiento de los datos para su visualización, uno de los puntos fuertes de Klipfolio es que se puede integrar los datos desde diversas fuentes de datos, incluso los obtenidos tanto de fuentes offline como online, y así visualizar dashboards que contengan información de ambos mundos. Pero es importante tener en cuenta que el complemento que debe tener el analista de programación y de poder ajustar bien las llamadas a un Klipfolio es infinitamente más complejo que hacerlo desde Data Studio, por ejemplo.

Le ha tocado el turno a unas de las herramientas de visualización más importante a día de hoy: Tableau. Es muy intuitiva y está orientada directamente a personas sin experiencia. Dispone de visualizaciones preestablecidas, pero si se adquieren algunos conocimientos, las composiciones que se pueden llegar a hacer son muy interesantes.

Uno de las grandes ventajas de Tableau es que cuenta con una comunidad muy grande, por lo que a la hora de buscar apoyo o ayuda online, es muy sencillo. Pero sin lugar a dudas, el gran potencial de esta herramienta es la posibilidad de poder bucear en los datos.

Al ofrecer más posibilidades, se convierte en una herramienta costosa, ya que las licencias tienen un precio considerablemente más elevado. Por eso hay que medir si merece la pena hacerse con ella o con Data Studio sería suficiente. Todo depende del modelo de madurez y del negocio en cuestión.

En relación con el análisis de Big Data, CRM y almacenamiento y gestión de datos, tanto QlikView y Qlik Sense son las mejor posicionadas.

El uso de cada herramienta dependerá siempre de las necesidades del cliente. Cuando la integración es muy grande y la magnitud de datos desmesurada, cómo por ejemplo un proyecto de Business Intelligence, no podemos limitarnos al empleo de Data Studio, sino que tenemos que ir más allá. Uno de sus contras es que tanto QlikView como Qlik Sense no son tan intuitivas de manejar, pero al final lo que importa es que el receptor obtenga la información correctamente extraída y procesada.

Dentro de este grupo, Microsoft ha sacado Power BI: una herramienta multitarea cuyo uso va en continuo aumento. Es muy útil de cara a proyectos grandes, ya que permite integrarse con varias fuentes. Cómo comentábamos antes, la mayoría de los analistas están acostumbrados a integrar con Excel, y Power BI emplea un lenguaje de programación muy parecido llamado Dash.

Uno de los grandes pros de Power BI es que da la posibilidad de importar visualizaciones ya empaquetadas. Es decir, que tenemos la posibilidad de acudir a reposiciones en comunidades de esta herramienta online, escoger la visualización que más nos guste, importarla a local e instalarla en nuestro PowerBI. Además, también podemos importar una visualización que haya creado otra persona y poder emplearla como queramos.

Al igual que pasara con Tableau, en Power BI la comunidad es muy importante ya que es la base para poder evolucionar con la herramienta y saber sacarle el mejor partido posible.

¿Cuál es la mejor herramienta para mi negocio?

Pongamos un ejemplo: tenemos un cliente que lo que quiere es un dashboard estratégico acerca de lo que ha pasado en el entorno online, además de alguna métrica del offline (como puede ser un ecommerce) y así conocer si el crecimiento o decrecimiento de su negocio es de la parte online, offline o global. ¿Por cuál nos deberíamos decantar?

• En el caso de que el cliente se mueva sobre todo en el mundo online, la más apropiada sería Google Data Studio, siempre y cuando la magnitud de datos no sea excesivamente grande.

• En caso de que se entremezclen fuentes online y offline, de ventas, devoluciones o datos de marketing, podemos emplear otras herramientas, pero sin dejar de lado Data Studio. Tendemos a asociarla únicamente con Google Analytics, pero también da la posibilidad de conectar con otras fuentes e incluso bases de datos.

Al final todo depende de la magnitud de los datos. Si observamos que las necesidades van en aumento y que el negocio crece, nos podemos plantear la posibilidad de optar por otra herramienta de pago ya sea Klipfolio, Tableau, etc.

Hay que tener en cuenta que cuando se empieza una estrategia o cultura de medición en una empresa, muchas veces el hecho de invertir dinero en la visualización de datos es complicado. Esto nos lleva a emplear Data Studio como estrategia para lo que queremos mostrar. Con su uso podemos crear una necesidad en los stakeholders o personas dedicadas a la toma de decisiones a través de los datos, y a partir de ahí decantarnos por la que mejor nos convenga.¿Cuántas horas hace falta invertir para elaborar un buen Data Studio o uno normal?

Si la fuente de datos es solo de Google Analytics o alguna otra fuente de datos externa con poco volumen de datos, puede estar listo en un periodo de 10 a 15 horas, dependiendo de la complejidad. Y para dejarlo plenamente finalizado, alrededor de dos o tres días.

En algunas herramientas más complicadas, como Tableau por ejemplo, dependerá del nivel de aprendizaje que tengamos, pero deberemos necesitar bastante más tiempo. Ya no es solo quedarnos en la visualización, sino unir unas visualizaciones con otras, montar el dashboard, hacer que sea interactivo, incluirle filtros, parámetros, etc. De ahí que el proyecto sea de un ámbito mucho mayor.

Si quieres ahondar más en el tema, aquí te dejo el podcast completo con la intervención de Jorge:

19 Mar 2018 | Herramientas

Del tiempo perdido en causas perdidas, nunca me he arrepentido, ni estando vencido

Contenido realizado con la colaboración de Ana Duato, Analista digital en El Arte de Medir; experta en análisis de la implementación técnica en Google Analytics, y en diseño de implementaciones estratégicas enfocadas a los objetivos de negocio.

La elaboración de una apropiada hoja de ruta a seguir sirve de base para ser capaces de realizar una correcta analítica digital con herramientas como Google Analytics. Esta hoja representa los pasos para garantizar que efectivamente sabemos lo que estamos haciendo, cómo lo estamos midiendo, y si tenemos todo lo necesario para afrontar una buena estrategia de datos.

Tanto las herramientas de implementación como de analítica deberían estar alineadas con los objetivos de negocio. Esto se debe a que las herramientas no vienen personalizadas por defecto, ya que pueden ser modificadas de forma que se adapten a la medición tanto de un blog, como un sitio de venta online, uno destinado a contenido…

Por lo tanto, ¿Dónde está realmente el potencial de estas herramientas?

En adaptarlas a nuestras necesidades dependiendo de los objetivos de negocio, para entender realmente qué está pasado, porqué, y como se puedo poner solución.

Por ese motivo, al igual que no podemos analizar los datos sin haber pasado antes por estudiar los objetivos, tenemos que conocer qué queremos hacer con esos datos.

Una buena implementación nos servirá de base para conseguir unos datos de calidad. La confianza en los datos es delicada y fácil de perder, por lo que es primordial realizar una auditoría para garantizar que la calidad del dato es la correcta.

Debemos especificar qué estamos midiendo y porqué lo estamos midiendo.

Pasos a seguir de cara a la auditoría:

1. Objetivos

Como hemos dicho, lo primero es cerciorarnos que conocemos los objetivos de negocio de un proyecto, concretar los KPIs que se van a emplear y sus respectivas métricas, además de cómo vas a ser dimensionadas.

Es necesario disponer de métricas muy agregadas para poder segmentar y ser capaces de convertir los datos en información útil.

2. Configuración de la herramienta

Con los objetivos fijados, debemos asegurarnos de que Google Analytics está bien configurando para el proyecto, cuando normalmente no lo está.
Por ello debemos conocer de primera mano la web, la funcionabilidad que ofrece y fijarse en los aspectos técnicos, así como los dominios que abarca. Por ejemplo, en un ecommerce, debemos conocer si el usuario se sale de la web y tiene que retroceder.

Dependiendo del comportamiento de la web, puede haber ciertas explicaciones a la hora de analizar los datos. Conociendo bien el entorno, se podrá diseñar la implementación estratégica a posteriori.

3. Implementación de la herramienta

A continuación, debemos asegurarnos de que se ha hecho la implementación con Google Analytics directamente en la página o se ha empleado un Tag Manager como podría ser Google Tag Manager; herramienta que aporta muchísima flexibilidad a la medición.

Nota: a más herramientas a configurar, mayor posibilidad de error.

Por lo tanto:

• Tag o código de Google Analytics directamente insertado en la página
• Tag de google Tag Manager insertado en la página

Para asegurarnos de dicha configuración de Google Tag Manager está bien hecha, debemos asegurarnos que todas las páginas tienen el código adecuado.

En caso de las webs modernas y los TMS de hoy en día, no hay problema ya que la programación se hace mediante plantillas, simplificando su inserción.

Sin embargo, en webs de desarrollo muy antiguo, es fácil tener deslices tales como olvidarse de insertar en código en alguna página.

¿Existe alguna herramienta que se pueda utilizar de manera fácil para saber si una página tiene la implementación de Google Analytics o de Tag Manager?

Existen herramientas de pago como sería el caso de InsertPoint, muy potentes, pero de coste muy elevado; por lo que solo están recomendadas para empresas de grandes dimensiones con entornos muy complicados.

A su vez existen otras herramientas que pueden ser empleadas por SEOs como Screaming Frog, las cuales también pueden detectar los tags que hay en las páginas.

¿Existe alguna herramienta que muestre la parte interna de una web?

Existen diversos Pluggings, especialmente para Google Chrome que muestran toda la información que se envía a Analytics o a Google Tag Manager. Dichas pluggins son de uso muy sencillo e intuitivo, además de gratuitos. La diferencia de estos pluggis con respecto a herramientas más potentes de pago, es que es necesario ir navegando e interactuando con la página para que vaya mostrando los resultados. De esta forma logramos un barrido completo de toda la web.

Antes de realizar el estudio de lo que está pasando en la web, es necesario realizar métricas muy generales para detectar cualquier incoherencia (número de usuarios demasiado elevado, sesiones que solo dispongan de una página, rebotes muy bajos de páginas).

A partir de ahí, se elabora un documento que especifique lo que hay y lo que debería haber para sacar el mayor partido a la herramienta en base a los objetivos de negocio.

Sin embargo, en caso de Google Tag Manager, es necesario comprobar su configuración. En este caso no basta solo con poner el código de Tag Manager, sino exportar los datos a la herramienta y comprobar su configuración; ya que puede darse el caso de que los tags y los triggers estén mal configurados.

Por ello, la analítica es una labor muy procedimental: debe ser cerciorado de que los datos se están recogiendo, se están lanzado bien y a su vez estos están siendo recogidos.

¿Existe diferencia entre auditar un sitio pequeño y otro grande? ¿Hay diferencia en el tipo de implementación?

La diferencia de un site grande es que tiene muchos más dominios. El seguimiento de los usuarios y la medición en las herramientas están basadas en cookies, y estas están a su vez ligadas a los dominios de las páginas; por lo que cuantos más dominios tenga una web, más compleja es la configuración.

Recoger por qué páginas pasa el usuario es muy sencillo, pero lo que nos interesa es saber como analistas es saber qué está pensando el usuario, qué le ha llevado al usuario a hacer lo que hace. Esto es mucho más complicado de medir. Nos podemos basar para ello en la interacción que tiene el usuario con la página web, por lo que hay que implementar la herramienta de forma que registre toda la actividad del usuario.

¿Se puede tener una implementación básica y poder pasar después a los implementos personalizados? ¿Es mejor tenerlo todo ya medido desde el principio para poder entender bien esa navegación que realiza el usuario?

Tenerlo todo medido desde el principio es un error, ya que se complica la implementación o la inserción del código por parte de los desarrolladores y se alargan los tiempos de disposición de datos. Lo importante es centrarse en las KPIs de negocio y las métricas.

Está ocurriendo un cambio de mentalidad absoluto con los Quick Wins, ahora se tiende más a cumplir los KPIs a corto plazo que a medio o largo plazo como ocurría anteriormente, es decir, a ir cumpliendo objetivos día a día. Para eso es necesario ir trabajando con el analista técnico de modo que dispongamos en la herramienta todo lo que necesitamos para poder profundizar.

Este cambio de mentalidad se rige por centrarse en lo básico para tener las métricas generales de las cuales partiremos posteriormente e ir profundizando en una medición más focalizada.

Hoy en día hay empresas que tienden a analizar todo empleando una herramienta gratuita sin darse cuenta de las limitaciones de estas. No es la cantidad de datos recogida lo que importa, sino la precisión y la calidad de estos con respecto a los objetivos.

Estamos en una era de almacenamiento de información a lo grande, pero ocurre que en ocasiones la información que realmente nos hace falta es tan solo un 10% o 15% de lo que se está recogiendo.

Una medición focalizada es una medición flexible y mucho más productiva. Sobre todo, teniendo en cuenta que la web está viva, es decir, están en constante cambio, rediseño, con funcionalidades nuevas… Si se tiende a abarcar mucho al principio, se corre el riesgo de que en unos meses se rediseñe la web, volviendo a necesitar rehacer todo el trabajo realizado. Es pérdida de dinero, de tiempo y de recursos.

A continuación, puedes escuchar la conversación completa que mantuvimos Ana y yo: