¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?
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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Ejemplo de Cuadro de Mando – copyright Gemma Muñoz de El Arte de Medir |
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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.
En el año 2008 creé un dashboard informativo de las KPIs más importantes en el caso del canal internet para la empresa para la que trabajaba en aquel momento:
A lo largo de estos años he conocido diversas variantes que otros analistas han creado adaptando el concepto de este dashboard a sus respectivas empresas. De eso se trata, de encontrar el dashboard perfecto para transmitir el conocimiento de un análisis en nuestro propio entorno: (dashboard copyright de Fernando Ortega y dashboard copyright de Raquel Madrigal)
Junto con la versión en inglés del libro de Avinash Kaushik Web Analytics: An Hour a Day, venía un DVD con un ejemplo de dashboard de la empresa americana Stratigent. Me llamó mucho la atención en su momento porque contenía mucha información en un formato limpio y muy muy claro. Este año en el Emetrics en Nueva York tuve la suerte de poder asistir a un workshop de dashboards de la responsable de este dashboard, Jennifer Veesenmeyer. Siguen utilizando este tipo de dashboard adaptado a la necesidad de cada cliente, es un modelo que se puede adaptar a distintos negocios y que únicamente conociendo las KPIs importantes para tu negocio y con un poquito de maña en excel puedes tener en una sola pantalla todo lo que necesitas para tomar decisiones.
¿Qué es lo que hemos aprendido a lo largo de estos años como analistas web en cuestión de dashboards? Que tenemos siempre demasiados datos, que al final no se toman decisiones por puro desbordamiento. Que para ser un mejor analista web hay que pasar por ser capaz de seleccionar lo que realmente importa y saber lo básico que necesita un negocio saber sobre su web. A partir de ahí hay que averiguar qué se debe customizar dependiendo de los objetivos de cada negocio y cada situación en particular.
Sobre todo hacer hincapie no tanto en lo que ha pasado sino dejar entrever lo que podría pasar de no llevar a cabo cambios. Evolucionar del “qué ha pasado” hacia el “qué puede pasar”. Hacer uso de gráficos visuales donde se recoja el pasado, el presente y el futuro de forma que no haga falta explicar lo importante de tomar cartas en el asunto.
Por ejemplo, si solamente analizamos el qué ha pasado en 2011 en un gráfico, podemos pensar que el éxito a nivel de conversión se lo lleva todo España:
Sin embargo, lo que realmente ha pasado es que el mercado español es muy maduro y no hemos crecido nada, sin embargo llama la atención la subida de países como Rusia, de cara a tomar acciones durante este año. Este es el gráfico que realmente importa lo suficiente como para mostrarlo en un dashboard:
Lo ideal es que se genere un dashboard para cada uno de los que trabajan en internet, adaptado a sus necesidades, por ejemplo, el responsable de las Redes Sociales o el responsable de los Blogs corporativos deberían tener los suyos propios que les permita saber si la estrategia que siguen es la adecuada o no:
Si carecemos de tiempo o no tenemos el suficiente conocimiento como para lograr resultados vistosos en excel, no es excusa para no crear dashboards más rudimentarios pero igual de efectivos, ya que lo importante es el contenido y el valor que pueden aportar para tomar decisiones en la estrategia:
Por el contrario, si queremos avanzar en nuestro camino de transmisión de datos y llamar la atención con informes espectaculares, hay que aprender de infografía y combinar con acierto colores e imágenes: (dashboard copyright BankinterLabs)
Existen herramientas especializadas en hacer buenos dashboards sobre excel y sobre todo en ir directamente contra las APIs de las distintas herramientas de medición y seleccionar los campos que necesitamos para monitorizarlos de manera automática. Son:
– Excellent Analytics:
– Nextanalytics:
Hay blogs que nos pueden ayudar a ir progresando en el arte de hacer buenos dashboards en excel.
El blog de Chandoo.org es un excelente recurso para sacarle el máximo partido:
Y ExcelCharts.com nos ayudará a crear dashboards efectivos con tablas y gráficos avanzados:
Hay que hacerlo bien, ¿por qué? Pues porque ser analista web es saber llegar a resultados que llamen a la acción… pero también saber comunicar los resultados y que se produzca dicha acción. ¿Para qué analizamos si luego no participamos en la toma de decisiones?
Artículos interesantes que te pueden servir de inspiración:
– NY TIMES
– EDUCAUSE
Y si te apetece leer libros sobre el tema a tener en cuenta (Stephen Few):
•Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten
•Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data
•Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis
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Desde Google Analytics, si no hay tiempo para cruzar datos en Excel o te resulta demasiado pesado exportar los datos y luego trastear con ellos, desde hace un tiempo hay una funcionalidad que nos facilita mucho la vida.
Se trata de las tablas dinámicas o pivot tables. Se encuentran en cada informe, con las demás opciones de vistas situadas arriba a la derecha:
Permite usar una segunda dimensión en el informe, por lo que nos ahorramos pasar a una segunda pantalla, podemos comparar múltiples combinaciones de datos en un mismo sitio.
Muchas veces, vemos los datos de manera agregada y no nos damos cuenta de que pueden estar escondiendo algo grave: Mientras que las visitas de una determinada campaña pueden mostrar un rendimiento bueno, incluso por encima de la media, si profundizamos podemos darnos cuenta de dónde podemos mejorar. Antes había que llevarse los datos a Excel y combinarlos allí, en ese oscuro lugar 🙂 Pero ahora el análisis es mucho más sencillo.
Veámoslo con un ejemplo. Partimos del informe de Motores de Búsqueda dentro de Fuentes de Tráfico. Veremos algo así:
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Es decir, vemos los datos ordenados por la dimensión Fuente combinado con las métricas de tráfico (visitas, páginas por visita, tiempo, visitas nuevas y porcentaje de rebote). Interesante. Bien, ¿y si quiero saber cómo ha funcionado una keyword dentro de cada buscador?
Si cambiamos la vista a tablas dinámicas y seleccionamos como dimensión “palabra clave”, podemos comprobar cómo está funcionando cada palabra clave en cada fuente de entrada a nivel de visitas:
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Voilá, tenemos una visión mucho más interesante, en una dimensión tenemos las fuentes y en otra las palabras clave. En el análisis usaremos dos métricas, visitas y el porcentaje de visitas nuevas. Así podremos comparar qué keywords nos traen tráfico, si es tráfico que vuelve y detectar posibilidades para nuestro trabajo SEO.
Las tablas dinámicas funcionan como en Excel; es decir, permiten agrupar los datos por dimensiones de manera eficaz y fácil. Podemos combinar dimensiones y métricas en base al análisis que queramos obtener.
En este otro ejemplo partimos de la dimensión Fuente y profundizamos por Origen/Medio y por Ciudad. Comparamos las métricas Visitas y Porcentaje de Rebote:
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De esta manera podremos sacar conclusiones en segundos: En Tarragona, desde tráfico directo no se suele pasar de la primera página y desde Twitter viene más gente de Madrid que de Barcelona y además tienen mejor tasa de rebote. Quizás sea momento de dar un empujoncito a los lectores catalanes 🙂
Las ventajas de usar este tipo de tablas es que son interactivas, se pueden cambiar en segundos las dimensiones y las métricas utilizadas según los datos que se quieran tratar, se actualizan automáticamente y el tratar cantidades indecentes de datos se convierte en algo limpio, rápido e indoloro.
Es más, si utilizamos el Filtro avanzado (la opción aparece justo debajo de la tabla) y segmentamos la información en base a lo que realmente nos interesa, las posibilidades son infinitas.
Por ejemplo, si seleccionamos en el ejemplo anterior solamente aquellos datos que queramos mejorar, los que tienen el porcentaje de rebote mayor del 90%:
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Nos encontramos que, además de a las visitas de Tarragona, a las visitas de Logroño no les gustamos demasiado ni a las de Valladolid. Es el momento para ver qué keywords están utilizando las visitas procedentes de Bogotá, Caracas, Mendelín, Santo Domingo o Quito para intentar averiguar por qué no se quedaron lo suficiente como para saber lo geniales que somos 🙂 O sea, por qué no cumplimos sus expectativas.
Un “pero” a las tablas dinámicas… no permiten trabajar con segmentos avanzados, por lo que será interesante disponer de perfiles con los segmentos más importantes que tengamos en el negocio para poder sacarle todo el jugo a este tipo de análisis.
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En principio, la medición de rendimiento de una landing page se divide en tres bloques. El primero abarca a los usuarios que ven la landing page y se van. El segundo sería el formado por los usuarios que ven la landing page y siguen adelante. El tercero es el que comprende a los usuarios que ven la landing page, siguen adelante y llegan a convertir. Solamente así tendremos un contexto lo suficientemente completo como para tener la visión general del éxito o no de la landing page. Ya tratamos este tema hace unos meses, con este segundo post quiero abrir nuevas posibilidades de estrategia. En este caso nos vamos a centrar en la tasa de rebote para deducir dónde debemos meter mano 🙂
De poco nos servirá atraer mucho tráfico al site si luego no logramos interesarles. Y la métrica que mejor nos cuenta si interesamos o no a primera vista es la tasa de rebote. ¿Dónde deberemos actuar primero? En la landing page que atrae muchas visitas pero tiene una tasa de rebote lamentable. O en la keyword que nos atrae muchas visitas pero tiene una tasa de rebote indeseable. O en la campaña que nos atrae muchas visitas pero tiene una tasa de rebote muy muy alta. Este es el concepto, da igual lo que estemos analizando, si por un lado nos trae cantidad pero por otro no tiene calidad puesto que no pasan de la landing page… estamos perdiendo dinero.
Podemos empezar por el informe base, el que englobaría al primer grupo, los que llegan a la landing page y se van. Las variables contenidas en el informe deben abarcar la keyword, su landing page, su número de visitas y su tasa de rebote. Para esto nos servirá el informe de Palabras Clave contenido en el menú de Fuentes de Tráfico. Nos saltará mejor a la vista aquella landing page que necesite de nuestra ayuda si utilizamos la vista de Comparación, para que nos compare los datos de rebote en comparación a los del site:
Con estas cuatro variables seremos capaces de ordenar cada campaña según su importancia a la hora de atraer tráfico y a la hora de interesar y tomar decisiones del tipo “esta keyword es lo suficientemente importante porque nos atrae una cantidad de tráfico por encima de la media pero no logramos interesarles una vez hayan llegado al site: Hay que darle una vuelta a la landing page”
Aquí es donde saltarán esas landing pages genéricas, aquellas que no son personalizadas para el término de la búsqueda. Hay que tener en cuenta que para maximizar la tasa de conversión hay que encontrar el equilibrio perfecto entre la respuesta inicial que se produce en el momento en que el usuario llega a nuestro site a través de la landing page y la conversión final, nuestro objetivo.
Una vez hayamos comprobado si el primer vistazo ha interesado o no a los usuarios podemos centrarnos en las landing pages que seleccionemos como candidatas a cambiar, a un test A/B o incluso a una reestructuración completa. Al pasar a un análisis algo más profundo, necesitaremos crear un informe personalizado donde combinaremos las variables de entradas, tasa de rebote, páginas vistas, ingresos obtenidos, objetivos conseguidos, tasa de conversión, etc… para cada una de nuestras landing pages:
Aquí hemos obviado ya las keywords que nos han traído tráfico, para centrarnos en lo que nos interesa, profundizar en las landing pages que no están haciendo bien su trabajo. Y ahora hemos introducido las consecuciones de objetivos y el ingreso o beneficio ya que la combinación de tasa de rebote y beneficio generado es la mejor manera de llegar a determinar en qué landing page debemos centrar nuestros esfuerzos de optimización.
Es posible que una landing page con mucha tasa de rebote tenga mayor beneficio que una landing page con una tasa de rebote muy baja. Todo debe tenerse en cuenta, todo es susceptible de mejorar. Al igual que una landing page con una tasa de rebote descomunal y con una tasa de conversión igual a cero ha de ser aniquilada, una landing page con una tasa de rebote muy baja pero con una tasa de conversión mínima también nos está diciendo “Houston, tenemos un problema”. No a lo mejor con esta página pero sí con el proceso de conversión.
Será bienvenido todo aquel proceso de análisis que nos dé pistas sobre qué es lo que nuestro site necesita para mejorar nuestra tasa de conversión, para que nuestro site no se coma a las visitas 🙂