Categoría: Herramientas

La base de la inteligencia de negocio es tanto la planificación como la estrategia. De ahí que tener la capa técnica como apoyo y no como finalidad es vital para poder tener éxito!

La estrategia surge de los objetivos de negocio, y esto ha supuesto un gran cambio en la manera de actuar en las empresas, se ha pasado de almacenar teras y teras de datos en diversos sistemas (la base del Big Data), a realmente entender qué necesito, para qué, e incluso cómo lo necesito. El partir de este punto podremos centrarnos y hacer las cosas bien.

Todo cambia muy deprisa, sobre todo en los negocios que tienen una parte (o son todo) online. Hace tiempo, los analistas nos basábamos unicamente en lo que hacía el usuario en el entorno que poníamos a su disposición. Esto ya es historia, hemos dado un paso adelante,y ahora la estrategia viene desde antes de que el usuario se interese en nosotros, hasta que nos ha dejado. Por lo que planificar de antemano qué necesito en cada etapa del funnel de conversión se convierte en una necesidad ANTES de medir y analizar .

Obviamente las herramientas también han evolucionado, la tecnología nos va marcando el camino. El problema es que cada herramienta está orientada a un objetivo, y no se puede ni se debe forzar a que sirvan para otro, por lo que la planificación ha de tener en cuenta, no solamente los datos, sino también la tecnología que vamos a utilizar, y que va a evolucionar con nosotros.

Como vemos día a día, las herramientas han evolucionado, empezando por las gratuitas como Google Analytics que, desde que sacó el UserID nos ofreció la posibilidad de identificar al usuario a través de los dispositivos. Pero hay que entender bien cómo funciona: en las webs que no tienen un login, no se puede recoger esta información. Se puede poner en marcha diversas técnicas para lograr que un usuario se loguee, con descuentos y demás, para poder recogerlo antes de que por ejemplo convierta, y así poder estudiar su comportamiento de antes de la compra. Pero no nos engañemos, no podemos (ni debemos) tener una base de datos de clientes en Google Analytics por ejemplo.

Pero sí podemos enriquecer lo que nos ofrece la herramienta con el Measure Protocol . Consiste en que, desde que se nos permite documentar cómo recoge los datos GA, podamos integrar datos offline en la herramienta. Lo que nos faltaba porque estaba en otros sistemas, ahora sí se puede meter todo en Google Analytics. Es interesante sobre todo por temas de cualificación para entender costes, margen, posibilidad de devolución de una conversión por ejemplo y enriquecer toda la información que nos proporciona actualmente la herramienta. Aquí dependemos mucho del departamento de IT.

La empresa ha entendido que los datos son un activo más, y ahora cualquier directivo sabe que la analítica digital puede auditar campañas, pero también que puede entender el comportamiento del cliente, por ejemplo. Y puede ayudar a todos los departamentos, no solamente al de marketing. De ahí que cada vez sea más y más importante que la información sea transversal a toda la compañía y que el analista sea pieza clave.

¿Y cómo lo hacemos? El ecosistema tiene 3 piezas muy claras:
– Carga e Integración
– Soporte y Agilidad
– Consumo: Reporting y Adhoc (perfiles más avanzados)

Cualquier proyecto de Inteligencia de Negocio ha de tener en cuenta las tres piezas para poder llegar a buen fin. No solamente las herramientas que van a formar parte de cada una de las etapas, (almacenamiento, modelo de datos y consumo o visualización), sino también la estrategia a seguir. Modelar el dato para que el entorno de trabajo lo tenga todo orientado al negocio, y que todas las piezas encajen convenientemente.

No ha de tener un coste muy alto, se puede empezar por una base de datos con los datos que se necesitan, y luego ya ir creciendo tanto en tecnología como en la parte de negocio. Las herramientas al final vienen solas, lo que necesitamos es, como comentaba al principio, una buena estrategia de qué quiero conseguir desde negocio para poder crecer y evolucionar.

De esto y mucho más hablo con Iñaki Huerta en el podcast de ONDACRO en PRNoticias, por si os quedáis con ganas de más 🙂

En esta semana hemos salido El Arte de Medir en la publicación Actualidad Económica de Expansión hablando sobre aplicar Inteligencia de Negocio en la empresa a través de los datos:

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Piwik es una herramienta de analítica digital de software libre, lo que significa que su código fuente está disponible para colaborar en su desarrollo, mejorarlo y adaptarlo a nuestras necesidades. Se trata además, de una solución gratuita que se puede aplicar a la inmensa mayoría de proyectos de analítica, no solamente como herramienta principal, sino también como herramienta de “backup” que puede servir para contrastar la calidad del dato, y comparar si la información que se recoge a través de dos sistemas es consistente y robusta.

Entonces, ¿por qué no se escucha hablar tanto de Piwik como de sus rivales? El hecho de que sea gratis y accesible, no significa que sea tan conocida como las dos herramientas que prácticamente monopolizan el sector: Google Analytics y Adobe Analytics. Al estar soportada casi únicamente por la generosidad de la comunidad de desarrolladores, no cuenta con tantos recursos como puedan tener otras herramientas comerciales. Aunque con la última versión, han sacado ciertas funcionalidades de pago que desarrollan ciertos extras, lo que facilita mucho la vida al analista, y tienen como finalidad dar cierta independencia al proyecto. Hay que recordar que, pese a que la herramienta de analítica del gigante Google es a priori gratuita, la realidad es que tiene una versión que no lo es. Google Analytics 360, antiguamente conocida como Google Analytics Premium, tiene más capacidades, integraciones, y está orientada a empresas que hacen un uso intensivo de la analítica, superando un determinado volumen de datos al mes. El caso de Adobe es distinto, es una herramienta que prácticamente nadie utiliza en su limitada versión gratuita, y está orientada a empresas que buscan un software específico, con una complejidad más alta, y que requiere para implementarla y explotarla, de un equipo profesional muy especializado.

Otra de las barreras para la adopción de Piwik, es que precisa de unos conocimientos algo más avanzados para una implementación básica, lo que hace que un público algo más generalista y menos profesionalizado, no lo contemple como una opción. El hecho de tener que configurar una base de datos para que la información que se recoge quede almacenada en la misma, es algo que supone un sobreesfuerzo que no todo el mundo está dispuesto a asumir. En esto Google Analytics lleva mucha ventaja, puesto que es una solución que es prácticamente de “Plug & Play”, y que se considera un estándar en la práctica totalidad de gestores de contenido para web.

Sin embargo, este esfuerzo extra que hay que realizar para poner en marcha el sistema, tiene una justificación de peso. En Piwik, nosotros somos los dueños de los datos. Nosotros gestionamos los datos. Y nosotros somos los responsables de su custodia.

Para ciertas organizaciones, en las que el hecho de tener el control de los datos es una premisa, el hecho de que exista una herramienta como Piwik, es la mejor de las noticias. Organismos públicos y ONGs, por citar algunas empresas y organizaciones, son usuarios potenciales de Piwik. No solamente sabemos qué pasa en nuestra solución analítica porque tenemos acceso al código fuente, sino que además podemos almacenar los datos que queramos, y lo más importante, donde queramos. Mucha gente desconoce que el dueño de los datos cuando utilizamos Google Analytics no somos nosotros, sino el propio Google, de hecho cuando nos damos de alta en el servicio, en ese interminable contrato que ninguno de nosotros leemos, se detalla explícitamente.

Existe, además, cierta información sensible de los usuarios que en Piwik podemos querer guardar, y en Google Analytics, como sabemos, no se puede hacer. En Piwik, puesto que somos dueños de los datos y los almacenamos en nuestros servidores, podemos guardar y gestionar la información que queramos. Sin embargo, en el resto de herramientas no podemos. De hecho, no se puede almacenar ningún dato que permita identificar al usuario. El DNI o la dirección de correo electrónico son datos que actualmente muchas empresas desearían almacenar en la herramienta de analítica y no es posible. La razón no es otra que la propiedad de los datos. Los datos se almacenan en sus servidores, que pueden estar físicamente en países en los que la legislación no contemple ese intercambio de datos personales.

La implementación que posibilita la recolección de los datos es similar a la del resto de soluciones. Unas líneas de JavaScript en el código fuente de la página, bastan para recopilar la información básica sobre sesiones, páginas vistas, tiempos en página, etc. Con algo más de esfuerzo, se pueden medir fácilmente todo tipo de interacciones del usuario en la página, que podemos almacenar en forma de eventos. Y finalmente, se puede dotar de un contexto adicional a esta información a través de las dimensiones personalizadas. Además, Piwik cuenta también con un Tag Manager propio, que permite al analista cierta independencia del equipo de desarrollo a la hora de implementar la medición, sin necesidad de modificar el código fuente de la web. Eso sí, esta característica está pensada para empresas y tiene un coste adicional.

Una vez que tenemos los datos en Piwik, llega la hora de utilizarlos para analizarlos y, a través de decisiones apoyadas en los mismos, cumplir los objetivos de negocio. Para ello tenemos dos opciones: los informes predefinidos de la interfaz web de Piwik, o bien integrar los datos en un dashboard personalizado orientado específicamente a nuestras necesidades.

Los informes predefinidos de Piwik, al igual que en el resto de herramientas, son algo básicos, y no nos ayudan más que a rascar la superficie de todo el potencial que tienen los datos. Cuando nos presentan los datos en informes encapsulados, puede que nos resulte difícil responder a las preguntas de negocio con la información que se nos muestra y de la manera que lo hace.

Un dashboard personalizado y diseñado a partir de nuestros KPI´s de negocio, siempre resultará mucho más útil para tal propósito. En este punto, la desventaja de Piwik es que no cuenta con integraciones directas con los programas más utilizados para “dibujar” nuestros cuadros de mando. No obstante, cuenta con una API para acceder a los datos, aunque una vez más, se necesita de un esfuerzo extra para obtener los mismos.

¿Esto quiere decir que no podemos obtener los datos que queremos y de la manera que deseamos? En absoluto, pero sí que es cierto que la inmediatez que tenemos con otras soluciones no la vamos a obtener con Piwik.

Si quieres saber un poco más en profundidad lo que nos aporta esta herramienta de analítica digital, te invito a escuchar la conversación junto a Gabriel Gallego  en PRNoticias (OndaCRO) :

El Site Overlay es un informe que considero imprescindible para quien empieza en la analítica web. Es imprescindible, pero puede llevar a equívocos. Voy a tratar de explicarlo de la manera más sencilla posible, y para evitar que se analicen los datos de forma incorrecta. Por tanto, estudiar este informe es la mejor metodología para entender qué está pasando en las páginas de nuestro site. Es muy visual, ya que se consiguen los datos en una sola página, y además, de un solo vistazo, podremos saber qué partes de la página son redundantes o cuáles, sencillamente, no se usan.

Consiste básicamente en ver sobre la misma página el número de clicks que se han hecho en cada enlace, y el porcentaje que representa del total de la página. Dependiendo de la herramienta, también muestra un mapa de calor o un resumen en el lateral, añadiendo contexto con otro tipo de métricas, como el tiempo medio de estancia en la página, o los visitantes que han entrado, o incluso, los que han salido después de ver esa página, todo para que el análisis sea aún más detallado.

Cuando tenemos páginas con, a nuestro juicio, un diseño espectacular, una llamada a la acción persuasiva, y que no termina de tener una tasa de conversión rentable, este informe nos puede dar una pista de donde estamos fallando. También, podemos usarlo para lo contrario, para saber lo que andan buscando los usuarios y donde lo encuentran. Lo ideal sería concentrarnos en las páginas más importantes y con más tráfico del site, para intentar introducirnos en la mente del usuario y ver cómo interactúan con nuestras páginas.

¿Coincide con lo que pensábamos que hacían en esta página? ¿Los usuarios siguen nuestras indicaciones? ¿Usan más el menú lateral? ¿Los links centrales? ¿Las imágenes? ¿Hay zonas ciegas en la página? ¿Los links que más usan son los que tienen mayor tasa de conversión?

Podemos seguir navegando y comparar lo que hacen los visitantes en cada página… ¿Funciona mejor la página de información del producto que el link que colocamos en la home? ¿Los usuarios navegan por el site de manera ordenada? Si tenemos links al exterior…, ¿cuáles son los que más utilizan para salir de nuestro site?

Por ejemplo, el informe de Google Analytics lo representa en barras con un color específico. Si paseamos el ratón por encima de la barra dará un informe un poco más detallado, enlazando con otra métrica los que han llegado al objetivo definido.

Es interesante también ir de página en página para ver donde se concentran los clicks, que no es más que otra manera distinta de ver un embudo de conversión. Podemos detectar si hay algún elemento de distracción en el camino hacia la conversión final. Nosotros lo utilizamos cuando detectamos en el embudo de conversión una página que no actúa como debiera, para ver si de un vistazo podemos ver qué ha podido pasar para que no siguieran al paso siguiente. Nos abre mucho los ojos ver sobre el “papel” donde han podido despistarse los usuarios.

Otro uso que nos puede ser de utilidad es utilizarlo para saber qué otros productos o servicios interesan al que está viendo la página. Si el 34% de los usuarios que ven el producto A se desvían a ver después el contenido B podemos tener más claro qué tipo de venta cruzada podemos insertar en la página. O para intentar determinar qué está pasando por la mente de los usuarios para no hacer click en la campaña en la que nos hemos gastado el mayor presupuesto de nuestra historia. Mirar la página y cómo han interactuado los usuarios nos puede ayudar a la hora de entender lo que ha pasado.

Si es posible (no todas las herramientas lo permiten) podemos segmentar los datos y saber qué hace un segmento de usuarios con respecto a otros, los que son clientes contra los que no lo son, qué les llama la atención a cada uno. O los que han convertido contra los que no lo han hecho. O los que vienen de la campaña de Adwords contra los que vienen de tráfico directo o los que vienen de buscadores.

Algunas herramientas tienen muy desarrollado este informe (ClickHeat, ClickDensity o CrazyEgg) mientras que otras (Google Analytics) no tanto.

El principal problema de este informe en Google Analytics es que si tenemos en la misma página dos enlaces apuntando a una tercera, no podremos saber cuantos clicks pertenecen a cada enlace, salen agrupados.

En definitiva, usar todos los informes a nuestra disposición, sobre todo aquellos que nos ayudan a meternos en la mente de nuestros usuarios recorriendo el camino que han hecho ellos, forma parte de la estrategia a seguir para sacarle el máximo rendimiento a nuestra web.