0. ObjetivosSiempre que tenemos a la mano una herramienta de medición lo primero que hacemos es entrar a revisar los informes que tiene. Nos mata la curiosidad de ver qué métricas nos ofrece. El ansia incontrolable de información hace que olvidemos para qué queríamos tenerla en primer lugar.
El primer paso de cualquier proceso exitoso de Analítica Web es precisamente
dar un paso a atrás, regresar al origen (al paso cero) y pensar cual es el objetivo del negocio, el sitio, la campaña o lo que queramos analizar.
Estos objetivos negocio deben ser de alto nivel, es decir, cosas que tengan un impacto real en la empresa. Por ejemplo, posicionar un nuevo producto en el mercado, crear una comunidad alrededor de una marca, desplazar el inventario de productos de una forma más eficiente, crear una base de datos con prospectos de alta calidad.
1. DatosYa teniendo claros nuestros objetivos es mucho más fácil navegar en el mundo de los informes, métricas y gráficas. En este momento debemos ser capaces de identificar las métricas que realmente son importantes para los objetivos que nos hemos planteado. Las métricas elegidas normalmente son llamadas KPIs (
Key Performance Indicators) y son esos números que nos ayudan a reconocer
si nos estamos acercando, o no, a los objetivos de negocio.
Además, en este momento es necesario asegurarnos que los datos que vamos a utilizar son correctos y completos. De no ser así estaremos tomando decisiones incorrectas e incompletas. Para Google Analytics esto se traduce en asegurar que tenemos una correcta implementación de la herramienta.
Siempre que sea posible, es importante
modelar los objetivos de negocio dentro de Google Analytics y transformalos en objetivos de conversión. Por ejemplo, configurar el embudo del proceso de compra, del registro de usuarios en la comunidad o incluso utilizar objetivos de interacción que miden permanencia de los visitantes.
2. AnálisisYa con datos realmente útiles podemos iniciar el proceso de análisis. Las dos recomendaciones principales en este punto son:
Darle contexto a las métricas, es decir, analizar métricas en términos de otras métricas. El ver números por si solos no ayuda mucho en el proceso análisis. Es mucho más útil comparar las métricas de este más contra las del mes anterior o del mismo mes del año pasado. O, por ejemplo, unir en el análisis cifras de volumen de visitas con porcentajes de conversión y verlo en términos de las campañas o fuentes de tráfico.
Segmentar el tráfico, es decir, identificar grupos de visitantes y analizar sus comportamientos por separado. Por ejemplo, analizar el grupo de visitantes que acceden al sitio desde un país en especial o el grupo de visitantes que acceden de manera recurrente al sitio pero que aún no han completado una compra.
3. Insights
El producto final del proceso de análisis no es un grupo de informes que se deben imprimir o mandar por mail cada semana. El valor real esta en encontrar uno o más Insights. ¿Qué es un Insight? Es esa pieza de información que produce un “momento de revelación”, que de pronto nos hace abrir los ojos y darnos cuenta que no estamos haciendo las cosas correctamente. O tal vez al contrario, que estamos teniendo mucho éxito en cierta parte de nuestra estrategia y que podemos replicar esas buenas prácticas en otra parte.
Este paso es una de las claves en la Analítica Web. Es justo en donde logramos encapsular los pasos anteriores y producir información realmente valiosa para la persona que toma las decisiones en la empresa. Un Insight debe elevar el nivel de la conversación del mundo de los datos al mundo del negocio y debe disparar un proceso de toma de decisiones por si solo. Por ejemplo, generar una lista de campañas con Retorno de Inversión negativo, encontrar las funciones del sitio que producen más permanencia de los visitantes o descubrir un día de la semana en que el open rate de las campañas de email es mucho más alto.
4. Acción
El último paso, que es igualmente fundamental, es transformar el conjunto de Insights en acciones concretas. El objetivo de la Analítica Web no es medir sino producir cambios y optimizar estrategias. Y es en este momento donde es necesario ser lo suficientemente flexible y arriesgado para experimentar nuevos rumbos y nuevas posibilidades. Al final del día, en el mundo de la Analítica Web, tendremos acceso al mejor tipo de riesgos, los riesgos calculados.
Para que el tiempo invertido en los pasos anteriores sea realmente útil y produzca frutos es necesario llegar hasta éste último: la ejecución.
¿Que te parece este proceso? ¿Crees que te ayude tenerlo en mente la próxima vez que te propongas hacer un análisis? ¡Comparte tu experiencia con nosotros!
Publicado por Enrique Quevedo, Google México
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1 comentario :
El proceso me parece muy bueno y efectivamente a veces nos olvidamos del verdadero objetivo de la analítica web y nos centramos en ver únicamente los datos.
Buen artículo. Gracias!
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