Categoría: Informes

13 Sep 2017 | Informes

De vez en cuando la vida toma conmigo café y está tan bonita que da gusto verla.

Como ya he comentado en otras entradas, cualquier filtrado o procesado de la información ha de ir siempre acompañado de una buena transmisión del conocimiento, una representación visual que ayude al destinatario, no solo a que comprenda lo que ya ha tenido lugar, sino sobre todo, a entender lo que realmente significa toda esa información y dónde se puede accionar.

La visualización ayuda por tanto a comprender la historia completa. Necesitamos que explique dónde está la oportunidad, dónde está la repercusión del cambio que se ha hecho, y que logre además un buen insight, cosa que agradecen mucho nuestros clientes. Podemos decir por tanto, que es la tangibilización del análisis que se ha realizado.

Herramientas de visualización

En cuanto a las herramientas que podemos usar para una buena visualización y su evolución en los últimos años, os podemos contar que empezamos utilizando hace años Excel, y aunque a día de hoy se nos queda obsoleta en algunos aspectos, también hay que resaltar que cada día permite cada vez más funcionalidades.

Podemos hablar también sobre PowerBI, un conjunto de herramientas de análisis de Microsoft, que está constituyendo un medio muy potente a nivel de visualización y que ofrece también muchas posibilidades.

Se puede utilizar asímismo Tableau, con la que podemos generar cualquier tipo de visualización y de grafo.

Es verdad que cada día con más facilidad, podemos contar con herramientas específicas que nos ofrecen algunas webs para hacer una visualización específica; este es el caso por ejemplo de Sankey Diagram, o diagrama de flujo de navegación, que Google Analytics hizo popular, y que también debemos tener muy en cuenta.

Sea cual sea la herramienta elegida, el proceso es siempre el mismo: lo primero, debemos plantearnos y tener muy claro qué queremos transmitir, y posteriormente, buscar la herramienta que nos ayude de la manera más rápida y más sencilla posible a generar la visualización que necesito.

Es verdad que puesto que muchas herramientas son caras, quizá como primera opción, podemos elegir una gratuita como es Data Studio. Pero la opinión que los analistas tenemos en general al respecto, es que es una herramienta que va evolucionando, tuvo una primera versión bastante limitada, ahora ya está mejorando bastante aunque la usabilidad también es mejorable.

También podemos resaltar de esta herramienta que ofrece algunas funcionalidades muy buenas, como por ejemplo la conexión directa con Google Analytics. Por esta razón, cuando un cliente que trabaja con Google Analytics nos pide un Dashboard sobre lo que está pasando en la web, con Data Studio es posible construir un cuadro de mando en poco tiempo, haciendo que tengamos de forma rápida y fiable un entregable, una primera tangibilización y ayudando por tanto en un espacio breve de tiempo al cliente a consultar su contenido.

Además esta herramienta te permite poder conectarte también a BigQuery y a diversas fuentes de datos, permitiendo de igual manera hacer un cuadro de mando de manera rápida y siendo la integración muy fácil.

Trabajo Analista-Marketing

No debemos olvidar que el analista debe centrarse en el proceso comunicativo, e involucrarse en el negocio y en la cultura de la empresa.

Cada vez nos damos más cuenta de la importancia de los intangibles, es decir, de no centrarnos solo en hacer ejercicios desde el dato puro y duro, sino de enriquecer el proceso mucho más y formar parte de la solución; para ello, deberíamos consultar directamente con un experto en marketing y conseguir que ambos trabajemos mano a mano, departamento de marketing-analista. Esto nos permite que se generen las preguntas adecuadas y concretas a las cuales el analista debe responder, y las cuales serán las que aporten soluciones útiles para el negocio. Concretando, saber realmente qué es lo importante para responder a las preguntas de negocio, y que son las que realmente dan sentido al dato.

Es este trabajo conjunto, el que va a conseguir poner sentido a la historia y entender el contexto y el perfil del cliente; debemos tener en cuenta ademá,s que son los expertos de marketing los que accionan finalmente el análisis, el proceso de pasar los datos a acciones. Por eso, cada vez más, consideramos que es fundamental el trabajo en equipo, haciendo que nos aportemos unos a otros, y que sean nuestros compañeros de marketing los que nos ayuden al equipo de Data a orientar el ejercicio, y a saber el foco y el objetivo del mismo. También son ellos los primeros con los que contamos para validar si el entregable es fácilmente entendible, o si por el contrario, debemos modificar nuestra transmisión. No debemos olvidar, que no sirve de nada contar mucho, o hacer un buen trabajo, si a la hora de transmitirlo al cliente, el receptor de la información no nos está entendiendo. La comunicación debe ser clara y trabajarla con mucho mimo y cuidado.

Si quieres ahondar en la conversación que mantuvimos con Jaume Pérez sobre marketing de visualización, aquí dejo el podcast de OndaCRO:

En el último mes:

Con El Arte de Medir salimos en Alimarket hablando de medición en el sector de la distribución alimentaria.

19 Abr 2017 | Informes

La finalidad del arte es dar cuerpo a la esencia secreta de las cosas, no el copiar su apariencia.

La estrategia de visualización de datos es cómo relacionamos el análisis o proceso de datos con la comunicación. Lo hemos comentado muchas veces, no se puede fallar en la comunicación del resultado, es una oportunidad para sacarle realmente partido al análisis.

Ya hemos hablado por ejemplo de las distintas herramientas sobre las que podemos construir un dashboard. Pero hay que ir más allá de la parte técnica:

El conocimiento de negocio o de los datos, no se suele enseñar en la universidad. Cualquier visualización debe empezar por la comprensión de los datos . El problema suele venir porque se da la circunstancia de que el diseñador no entiende los números y el analista no entiende los colores.

Es un reto el poder tener una habilidad, en el caso del analista, de integrar la visualización en sus procesos. Cómo hacer que esa comunicación realmente funcione y sacar partido a los recursos que la visualización pone a disposición de uno. El receptor de los análisis debe ser capaz de tomar decisiones en base a esta transmisión de conocimiento. Y esto no es fácil transmitirlo adecuadamente.

Este receptor, con el tiempo y el volumen de datos que tenemos continuamente, se va volviendo cada vez más exigente en cuanto a estética en cualquier dispositivo, ya no vale con presentar un dato en un gráfico. La exigencia no es solamente en la comprensión, sino también la estética. No solamente el conocimiento sino también la forma de presentarlo.

El proceso de visualización debe empezar por entender qué se ha de comunicar y el contexto del mismo: cuánto de esa información es lo importante, quién lo recibe y para qué. Organizar la información es vital, detectar patrones, identificar los puntos que tenemos que comprender para esa toma de decisiones. Por lo que hay que filtrar la información, organizar la jerarquía (tipografía, color, espacios…) y aplicar una narración, porque sin historia o contexto, el análisis no funciona.

No es fácil atender algo que no nos interesa, de ahí que lo importante es que los receptores tengan la percepción de que lo que comunicamos es lo que realmente es importante. El branding visual de la marca es vital para que se sienta parte del resultado. También sirve para marcar el camino que tendremos que seguir para llegar a buen puerto. Todo tiene un propósito, de ahí que el objetivo de la visualización es generar una acción vinculada al análisis presentado.

En relación a una infografía o un dashboard, son diferentes en cuanto a la utilidad que le da el receptor. La infografía comunica unos datos y un análisis, pero un dashboard es más abierto y caben distintas formas de interpretación.

Los elementos están convenientemente estudiados para que aumente la velocidad de identificar la información, y sea más comprensible y evidente el resultado. Cualquier elemento que pongamos tiene su sentido. Los principios visuales son imprescindibles, son obvios pero no se suelen aplicar:

– Elementos conceptuales : lo que no es visible, el uso del punto, línea, plano, volumen y su asociación con imágenes que no están presentes.
– Elementos de relación : ubicación e interrelación de los elementos.
– Elementos visuales : gráficos, formas y cada elemento que colocamos en la visualización:
Colores: forma de utilizarlos, la combinación, la relación, la diferenciación de elementos en base a dichos colores.
Proporción: Uso del espacio, de tamaños, de tipología, etc…

El analista puede estudiar diversos materiales para poder sacarle provecho a la visualización de datos, depende del perfil de la persona pero si empezamos de cero no podemos perdernos:

Lecturas para distintos perfiles:

Cómo detectar historias en los datos –> Alberto Cairo | The Functional Art | @albertocairo
Principios de percepción para optimizar el proceso visual –> Colin Ware | Information Visualization: Perception for Design
Cómo funcionan las técnicas de visualización de información –> Isabel Meirelles | La Información en el Diseño | @IsabelMeirelles
Comunicar datos de forma efectiva –> Cole Nussbaumer Knaflic | Storytelling with data | @storywithdata
Cultura de datos visuales en la empresa –> Lindy Ryan | The Imperative Visual | @Lindy_Ryan
Visualización científica –> Tamara Munzner | Visualization Analysis and Design | Talks | @tamaramunzner
Algoritmos avanzados de minería de datos y visualización con código abierto –> Katy Börner & David E. Polley | Visual Insight | @katycns

Si quieres saber más sobre visualización de datos, escucha el podcast que grabamos junto a Nadia Fankhauser en ONDACRO de PRNoticias:

Aparecimos en la publicación CINCO DÍAS tanto en la versión escrita como en la versión online en la última semana:

http://cincodias.elpais.com/cincodias/2017/04/04/companias/1491330003_397376.html

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20 Feb 2017 | Informes

La verdad rara vez es pura, y nunca simple

Hoy, llegamos al final del camino. Llegamos al último paso de nuestra metodología ‘MAMBO’. La O de ‘ordenar y visualizar‘. En todo proyecto de analítica digital existen una serie de fases cuyos eslabones deben estar firmemente fijados y asentados si queremos tener éxito y sacar el máximo partido posible de los datos.

Como ya vimos hace unas semanas, cuando hablamos del Modelo de Madurez en Analítica Digital, la fase inicial de definición de Objetivos y KPIs resulta básica para construir nuestro proyecto y escalar nuestra pirámide de analítica digital. De igual modo, una correcta implementación de nuestra herramienta nos permitirá ir más allá y obtener toda la información que necesitamos para extraer valor a los datos. Por este motivo, el último eslabón de nuestra pirámide de datos es vital si queremos transmitir de forma correcta todo el valor que hemos extraído.

Actualmente con el Big Data tenemos una cantidad ingente de datos, por lo que entender y transmitir lo que los datos nos cuentan es necesario de forma visual, para poder determinar qué es lo importante y lo que nos va a ayudar a tomar decisiones.

Da igual lo bueno que sea el análisis que acabamos de hacer. Si no sabemos transmitirlo convenientemente, acabará en el cubo de la basura virtual y no le hará nadie caso, ni a nuestro informe, ni a nosotros.

El problema radica en que nos empeñamos en contar lo que hemos analizado hasta el último detalle y hacemos informes o powerpoints de un montón de hojas con un montón de datos, gráficos, indicaciones, flechas, etc… cuando lo que realmente necesita el receptor de ese informe es saber qué está pasando, qué puede pasar y qué puede hacer al respecto. Empecemos por el principio: Necesitamos conocer los objetivos que tienen los receptores del análisis. Saber qué quieren y qué necesitan para hacer su trabajo. De esto dependerá la profundidad del análisis y sobre todo las KPIs o los indicadores que incluiremos en el informe final.

Una vez terminado el análisis y sabiendo exactamente qué es lo que produce un resultado final, las KPIs que están involucradas, iniciaremos la selección de éstas y el formato de presentación que se adapte mejor a lo que queremos transmitir. El resultado debe ser un dashboard o cuadro de mando o informe en el que las KPIs se complementen entre sí y nos lleven de la mano a tomar acciones.

Debe quedar claro por dónde habría que seguir profundizando en caso de necesitar más detalles y sobre todo debe incluir unas conclusiones y recomendaciones. Lo más importante en este punto es que el analista ha de ser parte de la solución posible, nunca limitarse a señalar el problema. Lo ideal es que el resultado del análisis quepa en una única pantalla, ya que así concentramos toda la información en un formato que cualquiera ve sin necesidad de hacer scroll en su pantalla.

Si se trata únicamente de un dashboard que se realiza con cierta periodicidad, hay que dejar claro el “movimiento” de un periodo a otro, poner contexto en los datos para que el receptor sepa si el valor es el que debería tener o nos debería preocupar.

¿Qué tipo de herramientas podemos utilizar? La respuesta varía dependiendo del grado de complejidad de las visualizaciones que se ajusten a nuestros datos. Hemos realizado una selección de algunas herramientas disponibles en el mercado.

1. Herramientas gratuitas

Cuadros de mando en Excel: La principal utilidad de Excel a la hora utilizarla en nuestras visualizaciones radica en que permite establecer una estructura de extracción de datos flexible, y una automatización relativamente ágil y sencilla gracias a algunos softwares como Supermetrics.
Cuadros de mando en Google Spreadsheets: Se trata del homónimo de las hojas de cálculo de Excel, pero en la nube de Google. Si bien su flexibilidad y rapidez en lo que a extracción de datos se refiere es relativamente mayor a la de Excel.
Cuadros de mando en R: Si bien la verdadera utilidad de programar en R reside en su potencia a la hora de llevar a cabo profundos análisis matemáticos y estadísticos, no debemos olvidarnos de la gran variedad de paquetes disponibles que permiten visualizar todo tipo de análisis.

2. Herramientas de pago

Cuadros de mando en Tableau: Una de sus grandes bazas radica en su funcionamiento altamente intuitivo y visual, lo que facilita su uso independientemente de la base de programación que tengamos.
Cuadros de mando en Klipfolio: Se trata de una herramienta muy equilibrada en términos de diseño y flexibilidad. Es relativamente sencilla de utilizar, y al igual que en el caso de Tableau, se puede conectar a un gran número de fuentes de datos a través de su API.

Por último, ¿os pensabais que íbamos a terminar sin hablar de Google Data Studio? Ni mucho menos. Google Data Studio: Parece ser una herramienta que cuenta con los ingredientes necesarios para convertirse en uno de los grandes competidores dentro del mercado de la visualización: potencial y un margen de optimización tremendo. Su flexibilidad y el hecho de que resulte francamente intuitiva y fácil de utilizar, convierten a Google Data Studio en una herramienta a tener en cuenta de cara al futuro.

Una vez elegida la herramienta, vamos a diseñar la visualización:

Es interesante que siempre que partimos de un cuadro de mandos propio de la empresa o directamente de determinadas métricas en la herramienta, las personas se suelen centrar en KPIs relacionadas con el tráfico (visitas, rebote, tiempo en el sitio, páginas vistas…) y con la conversión (transacciones u objetivos alcanzados, ingresos, productos vendidos…). Los más avanzados incluso segmentan estas KPIs por distintos grupos de usuarios (relacionados con las fuentes de origen, el tipo de dispositivo, el lugar de procedencia, etc…).

Todo esto siempre es interesante como primer paso, sobre todo para que todo el mundo esté algo familiarizado con las distintas métricas que se pueden consultar, pero siempre se puede ir más allá, se debe ir más allá! Y por dónde empezamos? Por donde nunca nos equivocaremos: por la vinculación a negocio.

Por ejemplo, hagamos un test sobre nuestra propia web. Imaginemos que tenemos una tienda online. Sabemos el tráfico que atrae, el dinero que nos deja, los productos más vendidos, las páginas de aterrizaje más utilizadas y las que tienen más rechazo, disponemos de los detalles de cada campaña que hemos realizado online, hemos analizado el embudo de conversión para optimizar al máximo el formulario de compra, etc…

Es decir, sabemos qué está pasando y obramos en consecuencia. ¿Y ahora qué? Ahora vamos a entender el negocio y en qué puede ayudar la analítica digital. Lo más difícil no es construir el cuadro de mandos (bueno, el primero cuesta más que los siguientes jajaja) sino dar con la información necesaria para que sea efectivo. Esa es la cuestión: tiene que ser de utilidad.

Pongamos que el receptor es el equipo de marketing, que necesita saber por un lado su inversión en distintas campañas y ponerlo todo en un contexto de tráfico. También necesita saber el interés que se genera en cada categoría y luego en cada producto para detectar cuál destacar en distintos canales dependiendo de su rendimiento. Y finalmente, como la publicidad es distinta dependiendo de las ciudades donde se establecen las campañas, necesitamos saber cómo se distribuye el tráfico por dichas ciudades.

No podemos olvidar las métricas globales, que nos van a permitir saber cómo vamos en conjunto esa semana y por supuesto cuánto nos estamos desviando del objetivo de negocio a conseguir. Para ello necesitamos combinar datos online de la herramienta y datos offline (que pueden estar en una base de datos o en cualquier otro sistema que se puede automatizar igual que Google Analytics).

Todo esto nos lleva a proponer un cuadro de mando como éste, realizado en Excel con llamadas a la API de Google Analytics, a la base de datos propia con los datos offline y a la API de las distintas redes sociales:

Se empieza por la parte superior, con las métricas globales y su evolución tanto mensual como anual. En la parte central se empieza a segmentar estas métricas, a la vez que se da importancia al rendimiento en base al objetivo primordial del negocio. La parte inferior se dedica a otras segmentaciones importantes y se descarga la zona inferior derecha con gráficos evolutivos de los datos de la zona inferior izquierda. En este caso, el gráfico lo necesita un profesional del marketing con experiencia financiera y no hay problema en generar muchos datos en tablas. Si el receptor es alguien que ve mejor la información de manera visual, se cambiarían las tablas por gráficos.

La buena noticia es que en la fase final todo estará automatizado y solamente tenemos que cambiar la fecha para que todos los datos se actualicen y tengamos en nuestras manos un instrumento eficaz para tener claro qué está pasando y dónde podemos atacar.

Si los objetivos cambian, se modifica el dashboard. Normalmente lo que suele ocurrir es que a partir de este cuadro de mando detectemos un problema y entonces vayamos a bucear en la herramienta, ya con un objetivo claro en la mente, para hacer un informe especializado en lo que se detecte que se puede optimizar.

La idea es que este informe nos marque el camino, nos sirva para invertir nuestro tiempo en lo que realmente hace falta y nos permita crecer como analistas y al negocio a focalizar los esfuerzos.

Si quieres seguir profundizando en este tema, aquí tienes el podcast con Jorge Llorente donde hablamos sobre visualización de datos:

30 Dic 2014 | Informes

Si todavía estás hablando de lo que hiciste ayer, no has hecho mucho hoy

Un buen amigo mío me dijo el otro día mientras comentábamos cómo todavía teníamos la impresión de que se empleaba más tiempo en extraer y en cuadrar los datos que en analizarlos debidamente, que yo mucho bla bla bla pero no ponía casos prácticos en mi blog.

Y es cierto, suelo utilizar el blog como excusa para sentarme delante del ordenador y ordenar mis ideas. Escribir me ayuda a poner en palabras lo que hago y no lo suelo asociar a un proyecto o cliente en concreto. Así que pregunté a diversos clientes si podía contar sus cositas de medición en mi blog y conseguí que Cristina me diera su ok no solamente a contar su historia sino también a mostrar sus cuadros de mando.

Cuando la propietaria de Finca La Fronda, un hotel rural de lujo situado en el Parque Natural Sierra de Aracena (Huelva), fundada en 2008, se puso en contacto con nosotros, enseguida tuve claro que lo que necesitaba era un buen cuadro de mandos para poder optimizar al máximo su negocio.

En nuestra primera reunión comprobamos que se trata de una pyme que tiene muy claras sus ideas sobre el negocio, pero no tiene ni tiempo, ni los conocimientos necesarios para llevarlos a cabo. Es decir, está en la situación de muchas empresas, muchas buenas intenciones pero poco tiempo y dinero.

Si entramos en su web, podremos ver que no está nada mal para empezar. Tiene cosas que son mejorables, pero al tiempo tiene todo lo necesario para cumplir su objetivo: dar a conocer el hotel rural, su entorno y conseguir reservas:

– Tiene toda la información necesaria sobre el hotel y el entorno.

– Varias formas de contacto y reserva.

– Está disponible en varios idiomas.

– Tiene acuerdos con Rusticae (portal de hoteles rurales de lujo) y TripAdvisor entre otros.

Situación actual

El Hotel cuenta con un pequeño presupuesto para invertir en marketing, pero no saben cómo hacerlo. Solamente disponen de 7 habitaciones.

Han hecho varias pruebas, y ninguna les ha resultado del todo satisfactoria. No miden correctamente, y por lo tanto no tienen los datos suficientes como para tomar las decisiones correctas.

El resultado es que las ventas directas (reservas en la propia web) no están al nivel que deberían. Tienen claro que necesitan vender más, pero no saben como hacerlo.

El hotel lo regenta una mujer inglesa, descendiente del escritor William Wordsworth y por lo tanto muchos visitantes son de habla inglesa. La idea que tiene es promocionarse tanto en inglés como en español y que las reservas se produzcan directamente en su web para garantizar el mejor margen por reserva.

Un rápido vistazo a sus datos en Google Analytics nos revela que en cada etapa de nuestro embudo hay mucho camino que recorrer. Tenemos pocas visitas (bajo impacto de la marca) pero la calidad es interesante por su profundidad en la navegación, no terminan de convertir directamente en la web y la base de usuarios fidelizados va creciendo pero está costando.

¿Cómo solucionamos esto? Trabajando en construir una marca sólida. Necesitamos aumentar el volumen de personas que conocen el hotel, pero vigilando su calidad como lead (nivel de interés por el hotel). Al tiempo que trabajaremos en conseguir una mayor conversión directamente en la web del hotel. Este es el plan, ahora es momento de ponernos manos a la obra.

Lo primero es hacerse las preguntas de negocio que nos van a llevar a definir un buen cuadro de mandos estratégico para determinar cuan cerca o lejos estamos de llegar a cumplir nuestros objetivos:

– ¿Conseguimos cumplir los objetivos de negocio? ¿cuál es el punto de partida para el siguiente año? ¿qué números tenemos? ¿vino más gente a visitarnos que el año pasado? ¿vendimos más?

– ¿Qué canales aportaron más al cumplimiento de los objetivos? ¿fijamos correctamente nuestro presupuesto de marketing? ¿tenemos que hacer correcciones de cara al año siguiente?

– De los canales usados en la estrategia, ¿cuáles me trajeron mayor volumen de tráfico? ¿ese tráfico era de calidad? ¿cómo evolucionó la tasa de conversión por canal?

Para decidir la tecnología sobre la que construiríamos el dashboard, tuvimos en cuenta por una parte el poder enganchar distintas APIs para tener todo controlado y por otra la necesidad de autonomía de Cristina para lidiar con cada persona del equipo. Después de probar excel, klipfolio y sweetspot, nos decidimos por esta última ya que era mucho más visual y contenía funcionalidades dedicadas a asignar directamente tareas a personas o equipos. Estos cuadros de mando que hay a continuación salvo los detalles de KPIs, comentarios y la asignación de tareas se pueden replicar en excel, klipfolio, etc…

Empezamos entonces por el primer dashboard: datos globales del negociocon una segmentación importante dedicada a la parte del marketing :

Dashboard Global

Cada KPI general (sesiones, nuevas sesiones, tasa de rebote, páginas por sesión y páginas vistas) nos sirve para entender el tráfico que hemos tenido este mes. El siguiente paso es saber si estos datos son buenos o altamente optimizables 🙂 Esto lo sabremos por la segunda columna de la tabla, comparar el valor con los objetivos preestablecidos (más explicados en la cuarta columna). Completamos el entorno de cada KPI con la evolución de los últimos 6 meses.

Todo esto nos indica cómo este último mes estamos bajando en tráfico pero también en calidad (tasa de rebote). ¿Cuál sería nuestro siguiente paso? Segmentar las principales KPIs (sesiones, nuevas sesiones y tasa de rebote) por cada uno de nuestros esfuerzos en marketing para seguir nuestro análisis. En este caso manejamos SEO, tráfico directo, referencias y social media.

Para seguir profundizando debemos añadir a nuestro análisis las métricas propias del objetivo principal, las conversiones. Y pasando a la segunda pestaña tenemos toda la información a nivel global, con su objetivo por KPI y la evolución de cada una para entender bien dónde nos estamos desviando de nuestros objetivos.

Dashboard de Ventas por canal

Y segmentar las principales métricas de conversión por nuestros canales de métricas, para saber cuál nos funciona mejor a nivel de transacciones y de ingresos. Nos hace ver de un solo vistazo de dónde vienen nuestros ingresos.

Cristina estaba muy interesada en todos los esfuerzos que realiza en primera persona, en social media. Por eso en la siguiente pestaña profundizamos aún más en el canal de redes sociales, para saber qué medidas tomar en cada una de las redes 🙂

Dashboard Redes Sociales

Al mismo tiempo quería entender hacia dónde debía redirigir el tráfico y qué tipo de contenidos compartir y con quien, para poder tomar decisiones tácticas sobre la marcha.

Dashboard de Contenido

Finalmente, y para tener constancia de si la estrategia de contenidos fuera de España está dando resultado, la última pestaña refleja el tráfico, la tasa de rebote y las conversiones de cada uno de los países en los que se está realizando una labor de marketing.

Dashboard de Origen Geográfico

Como se trabaja con distintas personas tanto a nivel de diseño y usabilidad de la página como de marketing, para que todos entiendan la historia de cada uno de los indicadores al pinchar en cualquier KPI de las tablas del dashboard con indicadores de mejora, evoluciones, etc… se abrirá una ventana con la información histórica de ese KPI, comentarios, eventos importantes, etc… Por ejemplo, en el average order:

Detalle de KPI

También es interesante poder poner comentarios asociados a cada parte del cuadro de mandos, como el que hemos añadido a la métrica de sesiones para indicar que la estacionalidad nos está perjudicando y que solamente somos capaces de atraer tráfico en las llamadas ocasiones principales:

Detalle de comentario

Este tipo de comentarios ayudan a entender las fluctuaciones de cada una de las métricas a cualquier stakeholder que intente leer el cuadro de mandos.

Si se necesita crear un workflow, o un user story, para asignar tareas a quien corresponda y que realmente sirva el conocimiento que se genera con este tipo de cuadros de mando para cambiar la estrategia en cualquiera de sus vertientes (contenido, marketing, etc…), es posible hacerlo dentro de la propia herramienta y que sirva para gestionar correctamente los recursos de la empresa:

Detalle de asignación de tareas

Por lo que Cristina tiene una herramienta que le sirve para tomar decisiones, para entender qué está pasando en el negocio y sobre todo para gestionar sus esfuerzos de cara a conseguir sus objetivos con el hotel, que al fin y al cabo es lo que necesita en su día a día.

25 Feb 2014 | Informes

The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see

Parece que febrero ha sido en Madrid el mes de los eventos dedicados a la visualización de los datos. Y yo feliz, porque es uno de los temas más apasionantes de la analítica digital y me sirve para contar mi experiencia en dashboards.

Primero fueron las Madrid Geek Girls en su evento #MGGHub, que repasaron los principales errores a la hora de crear un dashboard. Principalmente quedó claro por parte de Gema, Paula y Ana que ha de ser simple, pero de simplicidad, no de simpleza.

También hablaron del paso a paso para realizar un buen dashboard. Hay que ser capaz de ver el conjunto de todo, la historia, las acciones… Destacar todo lo que huela a negocio! Aquí está la presentación por si os apetece profundizar en este tema.

Nadia Fankhauser, de Tinte Digital, en el evento de Open Analytics que se celebró la semana siguiente, comentó que hay que hacer los datos aptos para el consumo humano; es decir, hay que saber diseñarlos, sacarles el máximo partido a nivel visual para que cuenten la historia. El periodismo de datos es ya un presente. Y ella es una auténtica crack en temas de visualización.

Finalmente Pere Rovira en el Conversion Thursday de Madridestuvo defendiendo la importancia de que el analista debe convertir el análisis en información y conocimiento adaptado al receptor al que va dirigido. Me gustó el paseo por los gráficos de Google Analytics, treemaps y grafos, sobre todo con respecto a visualizar el comportamiento y relaciones entre datos.

Ejemplo de Grafo hecho con Netvizz + Gephi

Todo esto me lleva al mismo punto… En analítica digital tenemos que crecer más deprisa. Después de muchos dashboards sobre mis espaldas, lo que me he dado cuenta es que estamos creciendo, sí, cada vez más. Los dashboards a lo mejor no es de lo más valorado de un analista, pero son muy necesarios, sobre todo para mostrar a los que no son analistas cómo va el negocio y hacer más fácil el trabajo de cada uno de los receptores.

Lo importante es que muestren la parte estratégica y también la operativa, para que se puedan tomar decisiones tanto del día a día como estratégicas.

En su momento, todos empezamos y tuvimos nuestros más y nuestros menos con los dashboards en Google Analytics:

http://wurlwind.co.uk/wp-content/uploads/2012/06/Google-Analytics-Dashboard-Large.jpg

Hemos pasado de los dashboards en Google Analytics a los dashboards automatizados en Excel con cualquiera de las herramientas que conectan con las APIs:

– Supermetrics

– Next Analytics

– Excellent

– Analytics Kanvas

Esto ya es un paso, el poder ir más allá de los cuadros de mando de una herramienta y avanzar obteniendo un cuadro de mando más completo, con datos que cuentan una historia, que nos llevan a tomar decisiones de negocio, como dónde invertir mejor nuestro presupuesto en base al negocio generado.

Lo mejor es que, al estar automatizado, no hace falta más que cambiar la fecha para poder obtener lo que necesitamos para entender qué ha pasado y por qué puede estar pasando en nuestra estrategia online y offline.

Ejemplo de Dashboard en Excel: Este ejemplo se diseña y automatiza en 42 horas

Sin embargo no nos podemos quedar aquí. Tras hacer múltiples dashboards en Excel, me he dado cuenta de que uno de sus problemas es que hay que hacer las cosas una y otra vez. Cada cliente tiene sus propias KPIs, su estrategia que hay que mostrar de forma diferente y la construcción de cada uno de los dashboards conlleva un trabajo importante.

Y esto termina siendo un problema, de tiempo y de recursos. Porque no podemos asumir que el dashboard es igual para todo el mundo. Cada departamento, cada directivo, necesita datos diferentes y, obviamente, la visualización será diferente, incluso dentro de una misma compañía.

Por eso el trabajo se multiplica, cada receptor debería recibir un cuadro de mando personalizado, en la forma que necesita y con los comentarios de análisis de KPIs que le permita tener la foto completa y así detectar qué necesita ser optimizado en base a conseguir cumplir los objetivos de negocio.

En los clientes más desarrollados a nivel estratégico en internet hemos decidido ir un paso más allá y apostar por una solución de visualización de datos más flexible que el Excel, en la Web, más escalable y que nos permita llegar donde necesitamos llegar: a tener un workflow en el que todos los insights tengan un responsable y cada optimización tenga nombre y apellidos. Hay gente que esto lo llama ser chivato, yo prefiero llamarlo Involucración jajaja.

Dashboard en SweetSpot: este ejemplo se diseña y automatiza en 1 hora

¿Cuántas veces el analista ve un insight que se puede arreglar fácilmente y al final nadie de la organización se encarga y queda sin arreglar o se arregla tarde?

Esta comunicación eficaz de insights ayuda a que el analista hable el idioma de la empresa y se convierta en perfil imprescindible para la compañía. Sobre todo si la empresa no tiene un perfil analítico, para el consultor es vital llegar a todos los stakeholders del negocio. Por eso hemos investigado opciones y la que más nos convence es la de SweetSpot Intelligence.

Puede competir con las grandes herramientas americanas, lo mejor de todo es que es española y se ha desarrollado aquí. Por eso me quiero involucrar, así que colaboro con esta herramienta para hacerla crecer.

Este proyecto me ha enamorado… recordáis mi primer dashboard? Ojo que han pasado casi 6 años… y lo que ha llovido J

Pd. Echa un ojo a la chuleta para analistas de SweetSpot, buen comienzo para entender la conceptualización de un dashboard.