¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?

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:

07 May 2018 | Analista Web, Talento

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

Siempre he pensado que la capacidad de adaptación del analista digital ha de ser completa para poder llevar a cabo estrategias no solo en empresas distintas sino en los diferentes objetivos dentro de una misma compañía.

A la hora de comparar el trabajo de un analista en una consultora o en una empresa específica, destacaríamos que desde la consultora se realizan análisis más específicos, pero a veces, una vez comunicado al cliente, no se dispone del poder para ser capaz de influir en nada más. Le decimos al cliente lo que puede estar fallando, y damos las recomendaciones oportunas para que funcione mejor, pero no podemos ser parte de la implementación de la solución porque muchas veces no está en nuestra mano. Cuando estamos en la posición del cliente final, puede que dediquemos menos tiempo al análisis, porque estamos más tiempo haciendo gestión, lo cual, a priori puede parecer que no forma parte de la labor del analista, pero es precisamente esto lo que nos permite llevar a cabo proyectos que de otra forma no conseguiríamos. Ya no es solo ver el dato y ver una posible solución, sino perseguir que esa solución acabe siendo una realidad; es decir, accionar en base a los datos y no ser parte del problema únicamente.

En EAM pensamos que ha cambiado la forma de trabajar. Nuestro trabajo hoy en día va mucho más allá de tocar más o menos fuentes de datos o tipos de datos, sino que ahora mismo los datos deben dar soluciones relevantes a problemas que tengan las empresas. Con lo cual, es mucho más fuerte la relación que tiene el analista ahora con los datos que la que podía tener entonces.

Las herramientas son otro factor a tener en cuenta debido a que han ido evolucionando hasta el punto de alienarse bastante bien. Por ejemplo, antes Adobe Analytics y Comscore estaban mucho más avanzadas que Google Analytics, pero a día de hoy se encuentran más niveladas; teniendo Adobe más ventajas en cuanto a funcionalidades, a la vez que Google en lo que respecta a formas de integración.

Uno de los temas más candentes en estos tiempos desde la visión del marketing es la atribución de las conversiones. Todos sabemos que es bastante complicado poder tener datos precisos; sobre todo cuando hay que mezclar datos online con datos offline. Lo que interesa de los modelos de atribución es encontrar la relación que existe entre los canales y dónde se encuentra cada uno en el embudo de conversión. Es decir, dónde tenemos que poner más foco de atención para conseguir mejores resultados. Por eso si perdemos la conexión entre en on y el off, corremos el riesgo de perder la perspectiva real a la hora de toma de decisiones. Para eso, usamos los modelos multicanal de Google Analytics, pues a pesar de que la parte del empleo de distintos dispositivos complica el análisis, el nuevo producto de Google Atribution logra resultados mucho más precisos.

Ahora consumimos mucho más dinero que antes, aun así, es más complicado averiguar qué es lo que funciona. Antes era más sencillo, pero ahora, con el ruido que se está generando, es más complicado.

Hemos pasado de poder medirlo todo en lo que respecta a la parte digital, a que se nos vaya un poco de las manos. Y es que lo hemos complicado tanto que se vuelve a hacer difícil poder medir absolutamente todo. Por ello, necesitamos que empresas grandes como Google o Facebook ayuden a medir y arrojen luz, lo importante es poder tener acceso a los datos que necesitamos para poder usarlos en la toma de decisiones de marketing de la empresa.

Hablamos de analítica vinculada a marketing porque casi siempre la analítica ha estado ubicada o en este departamento o en el de IT, aunque ya se va moviendo por toda la empresa y debe estar siempre en UX. Hasta ahora solo se asociaba a marketing, pero poco a poco se ha convertido en una disciplina transversal, y por fin se ha hecho patente que la estrategia de UX o CRO se enriquece muchísimo y puede suponer una importante mejora. Cada vez tiene más sentido que el analista esté más ligado a la parte de UX y de negocio: por la disposición de los distintos productos en el caso de un e-commerce, el contenido en el caso de un medio… al final para el analista esto es mucho más gratificante y aporta mucho al negocio.

Los datos son un activo más para la empresa y a veces no se dan cuenta de la potencia real que puede tener a la hora, por ejemplo, de buscar nuevos productos, de cambiar incluso la estrategia de la empresa en un momento dado. Creemos que ahora es el momento para ir más allá, y efectivamente pensamos que cada vez más se tiene en cuenta el dato como factor indispensable; lo que demuestra que la empresa apuesta también cada vez más por los datos y no solo la intuición, aunque esta también sea una parte importante.

Si hablamos del uso de la intuición a nivel de la toma de decisiones, podemos decir que ayuda más a nivel de medios de comunicación que en un e-commerce, ya que nos basamos en datos más genéricos. A fin de cuentas, una noticia tiene una vida de uno o dos días como máximo, de hecho, casi siempre la medimos en horas por lo que aquí la intuición (o la experiencia) ayuda. Por otro lado, es realmente de gran ayuda el Real Time. Poder ver en tiempo real lo que está ocurriendo, nos permite reaccionar muy rápido ante cualquier desviación; y si además a esto lo unimos con conocimientos de SEO, conseguimos la capacidad de ofrecer un servicio mucho más completo.

A fin de cuentas, en lo que respecta a moda, por ejemplo, hay que disponer de ese punto más creativo. No importa solo lo que digan los datos, sino lo que diga la moda. Todo forma parte del juego, eso es lo que lo hace interesante.

Por último, el analista no debe olvidar que es fundamental leer mucho para evolucionar, y aunque hoy en día se han reducido las fuentes de lectura, es importante acudir a charlas, hacer networking e ir probando novedades. Una vez sabemos lo básico, no hay que seguir buscando más riqueza de conocimiento en los libros, sino aprender experimentando y compartiendo información con otros profesionales.

Muchas gracias a Oriol Farré, responsable de Analítica Digital y SEO en Mango. Empezó su carrera como consultor en Webanalytics.es, pasando por Atrápalo.com y en Mundo Deportivo; además ser el fundador de un conocido blog: Trucos Google Analytics. Ejerce como profesor en diversas universidades y escuelas de negocio. Es una persona que se ha ido formando en diferentes sectores donde la forma de medir y los objetivos de negocio son totalmente diferentes.

Aquí tienes toda nuestra conversación en el podcast de Analítica Digital en castellano.

16 Abr 2018 | Redes Sociales

La primera regla del club es: Nadie habla del club de la lucha

Para hablar sobre medición en Redes Sociales, hoy cuento con la inestimable colaboración de Patricia Salgado, Freelance especializada en proyectos de comunicación y reputación digital.

¿Cómo sabemos que realmente estamos haciendo correctamente nuestra comunicación online? ¿Cómo hacer cambiar la percepción del público sobre mi marca?

La mayoría de la gente cuando se enfrenta a un proyecto digital tiende a centrarse en conversiones. Sin embargo, para llegar a ese punto, debemos conocer el negocio de manera integral previamente. Es ahí donde la comunicación adquiere el papel protagonista.

La mayor parte de los marketers digitales, se centran en el tramo final; cuando la persona ya ha tomado la decisión de lo que quiere comprar y está tanteando las opciones a través de Google y creando a su vez un rastro orgánico de tráfico parado por SEM.

Nos olvidamos que, en todo negocio, existe una parte antes de llegar a ese punto: generar la intención de compra. Esta se genera en varios ámbitos y es aquí donde juega un papel muy importante la comunicación.

El primer impacto es tal vez uno de los más importantes. Ahora la tendencia es la democratización o la relación de la marca con el consumidor. Antes se trataba de aparecer en televisión, lo cual era bastante más complicado. Además, no existía tanta relación de la marca con el consumidor, a diferencia de hoy en día que podemos llegar a cualquier persona (al igual que nuestros competidores).

Es imprescindible saber impactar a alguien que no nos conoce, y pasar a ser una opción dentro de su decisión de compra.

Es imprescindible la visibilidad y el mensaje que se transmite como marca, como valores, como servicio y como producto. No solo es importante estar presente y que nos conozca la gente, sino lo que nos distingue de la competencia. El mensaje, por lo tanto, que transmitimos es clave. Aquí juegan varios factores: los copis, lo que comentan los medios sobre nosotros, lo que hablan otros usuarios de nosotros… todo esto está muy relacionado con la parte de comunicación, de análisis, de percepción del consumidor…

Esto se puede medir desde diferentes ángulos:

Analítica web y Técnicas de marketing. Los enfoques son distintos, pero en el fondo va dirigido a lo mismo. Sin embargo, cada técnica tiene sus propias reglas de medición que hay que saber controlar de manera completa. Todo esto para diseñar la estrategia y saber qué y qué no estamos haciendo bien.

Este es un problema muy común en las empresas tanto grandes como pequeñas. Normalmente el departamento de comunicación y de marketing van por dos lados distintos. Generalmente en marketing hay gente más joven, con un relevo generacional, probablemente de formación digital, muy orientada a la conversión, al negocio y los objetivos. En cambio, los departamentos de comunicación, suelen estar compuestos por personas mayores de 50 años, más centrados en apariciones en papel y generar protagonismo que estar en contacto directo con su consumidor y ser capaz de transmitir valores de marca.

Normalmente estos departamentos no solo no se comunican entre ellos, sino que incluso llegan a estar en espacios físicos distintos. Hace falta una cooperación estratégica conjunta; sin embargo, el departamento de comunicación está siendo de los más rezagados en cuanto a estrategia digital; y saber cómo medir para ganar efectividad de negocio.

El fallo está en la propia comunicación interna de la empresa entre departamentos.

El problema que tenemos es que nos falta gestión de proyectos; de equipos. No podemos trabajar los unos sin los otros. El negocio necesita que haya cooperación y que cada uno ejerza su rol. Es cierto que el papel del analista es el que nos conduce a todos y el que mide los objetivos de negocio. Tiene una labor de cohesión. El analista debería ejercer como figura gestora del proyecto. No limitarse a los resultados obtenidos con el análisis, sino preguntarse a través de ellos: ¿qué necesita nuestro proyecto?

En esta ocasión, las personas que más tienden a destacar son las que han estado en varias disciplinas. Siempre es bueno la combinación de conocimiento como puede ser dirección y administración de empresas, con analítica SEO. Se trata de ver las cosas con perspectiva en un plano completo de nuestra empresa y conocer la dirección de nuestro proyecto.

¿Cómo medir algo tan intangible como es la reputación de una marca?

Existen muchas formas de medirla. Tradicionalmente se realizaban ‘focus group’, entrevistas en profundidad.

Hoy en día existen otras múltiples herramientas para realizar esta labor. Las personas están muy disponibles en las RRSS, transmiten opiniones todos los días a través de distintos canales. Antes no había tanta cultura de opinión, a diferencia de ahora.

El cambio digital no está centrado en las plataformas, en realidad es un cambio social. Ahora el usuario es el protagonista: decide, manda y tiene una relación directa con la marca. Lo que ha cambiado, por lo tanto, es el usuario.

Esto hay que aplicarlo a todas las perspectivas de negocio. Al fin y al cabo, las plataformas van cambiando, se van quedando obsoletas y van surgiendo otras nuevas.

Para construir una perspectiva del usuario a nivel de consumidor existen varias técnicas:

Si queremos hacer una prospección abierta de lo que se opina de una marca (grande y robusta), probablemente ya tengamos un número considerable de opiniones en las RRSS. Hay que tener en cuenta que, si los datos son históricos, probablemente necesitemos comprar esta información a Twitter. Pero si queremos recoger opiniones de una campaña de aquí a seis meses, se colocan herramientas de monitorización para los meses siguientes y poder seguir el recorrido de las opiniones o quejas que se vayan generando. Otra opción en enviar a través de una encuesta cerrada a nuestros clientes y preguntarles. Todo depende de cuáles son nuestros objetivos.

Solamente con las redes, somos capaces de advertir muchos aspectos de mejora. La Percepción del Consumidor es una técnica llamada Etnografía, que tradicionalmente se aplicaba en antropología para conocer los intereses, las creencias o la forma de ver el mundo de determinados grupos sociales, y que ahora se ha centrado en la parte de RRSS.

Las personas hablamos de tantas cosas sobre tantas marcas, servicios o productos que, si somos capaces de recopilar la información, almacenarla, analizarla y darle sentido, disponemos de una fuente muy rica para llegar a nuestros clientes. Esto en el fondo no deja de ser otra rama de la analítica. Estamos conociendo y dividiendo mejor a nuestro consumidor.

Deberíamos disponer en una empresa de una parte dedicada al consumidor dirigido por personas con conocimientos de medición, y serían estos los que llevasen las riendas del resto de áreas. Siempre alguien que comprenda perfectamente los datos y que disponga de la capacidad para realizar análisis de negocio.

Si no se tiene el negocio siempre en el punto de mira, no tendrá sentido nuestra estrategia. Todo debe estar alineado.

Los perfiles complementarios de los que tratábamos más arriba, son los más adecuados para tener una perspectivas más global y completa.

Por lo tanto, el profesional de hoy tiene que estar dispuesto a desarrollar partes de uno mismo que hasta la fecha creía irrelevantes dada su profesión.

No hay que infravalorar nuestra experiencia o conocimientos previos si no tiene nada que ver con lo que vamos a estudiar ahora o a lo que nos queremos dedicar, porque ese conocimiento previo servirá de base para un perfil mucho más enriquecido.

Por ejemplo, el mejor analista de datos es aquel que viniendo de otra área, se plantea ser analista, y es capaz de complementar lo que ya ha estudiado y agregar más conocimiento a esa base previa por algo que le apasiona y motiva a realizar un mejor trabajo.

Al final lo mejor para este mundo es ser flexibles, pacientes y sobre todo aprovechar todo lo que sabemos. El ignorante de hoy, no es aquel que no sabe escribir, sino el que no quiere aprender cosas nuevas.

Para escuchar la conversación completa, puedes hacerlo en Ivoox a continuación; o si lo prefieres en iTunes

En el último mes:

Mi artículo ‘Avanzar en Analítica Digital’ se ha alzado con el Premio Gloria Batista a Mejor Artículo de 2017 de la Revista Investigación y Marketing de la Asociación AEDEMO. Puedes ver la nota de prensa aquí.

02 Abr 2018 | Talento

Siempre se llega a alguna parte si se camina lo bastante

Para tratar sobre la búsqueda del talento y sobre cómo mantenerlo, en esta ocasión cuento con la colaboración de Xavier Colomes, CMO de ByHours.com y Alejandro Doncel, CEO de Kschool.com.

¿Cómo podemos encontrar a las personas adecuadas para iniciar el proceso de cambio en la transformación digital en una empresa? ¿Cómo introducir ese cambio en las empresas?

El talento no es igual para todos. Unos lo tienen en ciertos campos y otros para otros distintos. No todo el mundo sirve para el mundo digital, o para ser médico, abogado… Como principio, las personas nos tenemos que sentir cómodos con lo que hacemos.

Incluso dentro de una profesión digital, como puede ser un analista de UX que funciona hacia el CRO. Muchas veces la zona de confort mata y quema. Esto no es lo mismo para todo el mundo. Cuando se trata de salir de la zona de confort hay personas que van a compartir nuestra opinión y otras que no. No todos pensamos igual.

Sin embargo, hoy en día la “zona de confort” se está reduciendo; y mucho más en el mundo digital. Estamos en un constante cambio que va acelerándose continuamente, por lo que las personas que se mueven en el entorno digital si no se renuevan continuamente, tienden a quedarse obsoletas.

Al final, el talento es saber adaptarse, aprender; sobre todo saber entender lo que está ocurriendo fuera y saberlo adaptar a productos y servicios que la gente pueda demandar. Dentro de una compañía ocurre igual, hay que diseñar los productos y servicios para servir a lo que demanda el mercado.

Por ejemplo, en marketing se buscan personas que sepan adaptarse; que actualmente estén vendiendo Adwords, mañana Gmail Forwards, pasado Google Glasses… en definitiva, lo que toque.

Hay que saber irse adaptando según las evoluciones que vaya teniendo el mercado. Adaptarse o morir. El talento implica esa adaptación continua. Sin embargo, todo lleva una inercia y eso implica in esfuerzo para dar el paso. Antes se estudiaba una carrera y ya teníamos predeterminado a lo que nos íbamos a dedicar toda la vida, cosa que ahora no ocurre.

Así mismo, hoy en día estamos mucho más focalizados, pues a la velocidad que están ocurriendo los cambios, no nos da tiempo al estar al tanto de todo.

Todos buscamos la ruta del “especialista” cuando en el día de mañana, el mercado va a necesitar de personas más “generalistas”; por lo tanto, la clave reside en la combinación de todo esto.

Esto se traduce en el conocimiento en forma de T, siendo la parte superior la formación general y la parte inferior la más especializada. Hoy en día no se trata de alargar la parte inferior, es decir “aumentar el conocimiento especializado”, sino de aumentar nuestros conocimientos generales que nos proporcionen una visión más amplia, o alargar la parte superior de la T.

Por ejemplo, un analista con conocimientos en marketing o conocimientos técnicos que haya ido absorbiendo a lo largo de su carrera le van a ir enriqueciendo. Pero si se estuviera centrando en estar informado de todo lo que se avanza en esas disciplinas, perdería el foco. De esta forma una persona tiene más posibilidades de crecer y enriquecerse como profesional.

Hoy en día, empresas como Google buscan personas que sepan “cambiar el chip”, y que sepan adaptarse a los cambios y evolucione.

Siempre sin olvidar que la adaptación profesional debe ir siempre muy enfocada a lo que nos apasiona y nos motiva, no orientada a ganar estabilidad en un puesto de trabajo y expectativas salariales más elevadas.

Una vez que ha llegado a una empresa una persona con talento, ¿cómo retienen a ese talento dentro de la empresa?

Dejando que hagan e innoven en lo que crean conveniente y además dejar que se equivoquen.

Esto debe estar implementado dentro de la cultura de la compañía, del proyecto. Empresas que no teman a realizar pruebas y observar los resultados. Un CEO debe alentar al personal a que se equivoque, porque esa equivocación no tiene que estar penalizada ni castigada.

Todo esto va en contraposición a la figura del “experto” que nunca se equivoca. El Experto de hoy se ha equivocado poco y probablemente sea el ignorante del mañana. El experto no se preocupa por evolucionar porque está en su zona de confort, realiza tareas y acciones que controlas, en las que él es el experto.

Si una persona es experta en una rama, quiere mantenerse en esa línea y toma una decisión equivocada puede ser catastrófico. Por lo tanto, un experto toma decisiones seguras cuya trayectoria ya conozca. La experiencia es un grado y la posibilidad de ir probando cosas a su vez, nos enriquece.

Hay que matizar la figura del experto:

Está por un lado el cultivado en distintas batallas y que sigue arriesgándose y probando cosas nuevas; y el experto peyorativo que se autodefine como “gurú”.

Es importante saber equivocarse y sobre todo aprender de esas meteduras de para poder irnos enriqueciendo.

En las empresas grandes, las personas no buscan destacar ni para bien ni para mal, y ese es uno de sus grandes problemas. Esto es fruto de la inseguridad que proporciona la propia compañía. Si esta tan solo habla de objetivos y números, acaba siendo un impedimento para el desarrollo y la innovación.

Por lo tanto, los “buques salva vidas” de personas que desean desarrollarse, probar nuevas técnicas innovar… son las Start Ups. La clave está en las líneas de comunicación más reducidas. Los niveles de puestos jerárquicos dificultan o incluso impiden la comunicación mediante barreras o trabas hacia nuevas ideas.

Estructura “flat”, decisiones rápidas. Esta es la otra clave para retención del talento: estructuras horizontales que derivan en generación de confianza.

El gran impedimento de las grandes compañías es su propia cultura. Por mucho que se incorporen grandes talentos que quieran desarrollar nuevas ideas, si la cultura de la empresa supone un impedimento para desarrollar el proyecto para el que fueron contratados, estos talentos acaban por abandonar dicha empresa.

Puedes escuchar nuestra conversación completa en El Arte de Medir Podcast.

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: