Cómo diseñar un super KPI: el concepto

Hoy quiero poner a prueba tu creatividad. Seguramente tires de ella en muchas ocasiones. Intentando  etiquetar algo técnicamente imposible. Sacando de otra forma ese click que creías que estaba etiquetado y que ¡oh, sorpresa! no se recoge el evento desde hace unos meses. Buscando el gráfico perfecto para transmitir tu idea. Diseñando el Data Studio con los colores y tipografías corporativos. Sin duda, el trabajo de analista digital requiere de mucho ingenio e imaginación y hay mil tareas donde tenemos que recurrir a ellos. En este post te voy a contar cómo afronto yo una de estas tareas: diseñar un super KPI. ¿Y cómo lo voy a hacer? Pues diseñando uno para nuestra querida comunidad de Datola 🙂

¿Por qué diseñar tu super KPI?

Doy por hecho que si estás leyendo esto es porque ya sabes qué es un KPI, si no es así puedes ver la definición en este post.  Seguro que enseguida se te vienen a la mente los típicos: tasa de conversión de ventas, tasa de captación de leads, ROI, AOV, páginas vistas por visita, ¿tasa de rebote?… (Inciso: estoy totalmente en contra de usar la tasa de rebote como KPI, pero lo he visto muchas veces, supongo que es una de las razones por las que Google ha incluido finalmente esta métrica  en GA4). Y cuando nos falta inspiración y no se nos ocurre el KPI perfecto, siempre podemos recurrir a la biblia de KPIs. 

Pero a veces no encuentras la métrica que representa de un vistazo todo lo que quieres medir. En ese momento tienes que tirar de tu creatividad e inventarte tu propia métrica. Eso es a lo que yo llamo super KPI: una métrica de referencia, que se adapte perfectamente a tu objetivo y te permita controlar si vas por el buen camino. Sí, sé que esto es muy abstracto y que cuesta un poco aterrizarlo. Pero voy a intentarlo usando como ejemplo a Datola. ¡Vamos a allá!

Definiendo el objetivo de datola

Datola como comunidad tiene varios objetivos, algunos medibles y otros un poco más subjetivos. Uno de los principales retos para la comunidad es que los contenidos generados sean de interés. Y precisamente nos vamos a centrar en este objetivo.

¿Y cómo podemos medir esto? Intentemos desglosar el objetivo haciéndonos algunas preguntas

¿Qué consideramos contenido?

En el momento en el que se escribe este post hay tres tipos de contenido en Datola:

• El blog donde cualquier apasionada/o de los datos puede escribir sobre cualquier tema que le interese y quiera compartir con la comunidad.
• La newsletter con una reflexión del mundo de los datos, el Datola Holmes y las últimas novedades en la comunidad.
• El podcast, de momento sólo hay un par de episodios, pero es un nuevo formato donde todo el mundo puede unirse para debatir sobre un tema que le mole.

¿Qué consideramos interés?

Pues nos toca ponernos en el otro lado, en los zapatos del usuario. Yo, como consumidora habitual de los contenidos de Datola, sé que cuando hay un post que me interesa, lo leo. Si recibo un mail de Datola, lo suelo leer, aunque sea en diagonal para tener en el radar las novedades y no perderme nada. Y cuando salgo a caminar o me pongo a hacer cualquier tarea aburrida en casa como planchar, me pongo de fondo algún podcast, entre ellos el de Datola. En resumen, cuando Datola genera contenido que me interesa, hago una de esas tres acciones.

¿Cómo aterrizamos nuestro objetivo?

En resumen lo que queremos es que los seguidores de Datola:

• lean los posts del blog
• lean la newsletter 
• escuchen el podcast

Simple y muy lógico, ¿verdad? Esto es algo mucho más tangible y fácil de entender que el primer objetivo que nos habíamos puesto. Pero define perfectamente nuestro objetivo final a nivel conceptual.

Diseñar un super KPI

El siguiente paso es buscar las métricas que nos ayuden a medir cada una de esas acciones.

Métrica para interés del blog:

Como Datola es una comunidad de datos y analítica digital, tiene implementado en su página Google Analytics, no podría ser de otra manera :). Por lo tanto, vamos a tener datos sobre lo que hacen los usuarios en la web. En este caso, lo que queremos saber es si están leyendo el blog o no. Es decir, necesito saber cuánta gente visita páginas del blog e invierte un tiempo en leer el contenido, aunque sea en diagonal. Vamos a suponer que si permanece más de 1 minuto visualizando esa página, es que le interesa el contenido, estará leyendo la introducción, los titulares o en el mejor de los casos todo el artículo.

Tenemos que decidir también si vamos a definir nuestro KPI a nivel de usuario o a nivel de sesión. En este caso, yo voy a decantarme por medir usuarios. La verdad es que era una de las cosas que me gustaba del nuevo modelo de GA4, las métricas centradas en usuarios en vez de en sesiones. Creo que es un concepto mucho más fácil de asimilar para la gente que está fuera del mundo de la analítica web. Pero parece que el concepto de sesiones está tatuado a fuego en los corazones de los analistas y Google al final está cambiando su estrategia de medición por petición popular.

Pero volvamos al tema. Nuestra métrica para medir el interés del blog va a ser usuarios que están más de un minuto en una página del blog. Como siempre, calcularemos el porcentual con respecto a los potenciales lectores del blog, que son todos los usuarios de la web.

Métrica para interés de la newsletter:

En este caso para la gestión de las newsletters la comunidad utiliza Mailerlite. Este tipo de herramientas suelen proporcionar métricas básicas sobre cada email que lanzas. En este caso tenemos disponible el número de usuarios a los que se envió la news, las veces que se abrió y las veces que se hizo click en alguno de sus elementos.

¿Cómo vamos a definir la métrica para la news? Pues tenemos dos opciones, o quedarnos con el número de aperturas o quedarnos con el número de clicks. Elegir una u otra depende un poco del objetivo y estructura de la news, del punto de madurez en el que estemos y también de lo ambiciosos que queramos ser.

La news de Datola tiene tres partes principales: una reflexión sobre algún tema relacionado con el mundillo, el Datola Holmes con un reto divertido y las novedades de la comunidad. Aquí el principal contenido es la reflexión, que no requiere de ningún tipo de interacción por parte del receptor del email. Una persona simplemente recibe el email, lo abre y disfruta de la lectura. Por lo tanto, en este caso vamos a decir que el interés generado por la newsletter viene por el número de aperturas. 

Métrica para el interés del podcast

Sólo nos falta definir la métrica de interés de los podcasts para tener nuestro super KPI. En este caso el podcast se distribuye a través de anchor. Las métricas que nos proporciona son muy muy básicas. Te da las reproducciones totales y desglosadas por episodio, dispositivo y poco más. Por tanto, el interés que genera el podcast lo vamos a medir usando el número total de reproducciones.

La complicación aquí viene a la hora de definir el porcentual, ¿cómo sabemos cuáles son las potenciales reproducciones? Tenemos que buscar el número de personas a las que de alguna forma se les ha presentado el podcast y esto es un poco más complicado.

Los podcasts se promocionan por tres medios diferentes:

1. En la newsletter
2. A través de publicaciones en Twitter
3. A través de publicaciones en LinkedIn

Todas estas plataformas nos dan métricas sobre el número de gente que ha sido impactada por las publicaciones. Podemos aplicar varias aproximaciones para calcular el número que estamos buscando:

• Sumar todos los suscriptores a la newsletter, más usuarios que han visto las publicaciones del podcast en twitter, más los usuarios que han visto las publicaciones del podcast en Linkedin. El principal problema aquí está en que probablemente haya usuarios que estén suscritos a la news, que sigan a Datola en twitter y también en Linkedin, y los estaremos contando varias veces.
• Quedarnos sólo con los suscriptores de la newsletter. En este caso estaremos dejando fuera a mucha gente que no está suscrita a la news y que ha visto la publicación en RRSS. Muchos de ellos puede incluso que hayan llegado a escuchar el podcast.

En este ejemplo concreto vamos a coger la segunda opción por una razón: Keep It Simple! Si incluimos los datos de Linkedin y Twitter estaremos añadiendo dos fuentes de tráfico más a nuestro KPI, con lo que complicaría el cálculo. Por otro lado, en RRSS se hacen muchas publicaciones de distintos tipos no solo las del podcast, por lo que tendríamos que llevar un inventario de todas las que son dedicadas a la promoción del podcasts. En resumen, para no complicarnos la vida en esta fase inicial vamos a definir la tasa de interés del podcast como reproducciones de éste entre suscriptores a la newsletter.

Métrica para el interés del contenido

Llegados a este punto ya tenemos tres números. Tres ratios que nos indican el interés del blog, el interés de la news y el interés del podcast. ¿Cómo definimos el interés del contenido de la comunidad? Pues podemos hacer una simple media

Dependiendo de los objetivos que tenga la comunidad, podríamos también ponderar cada uno de los contenidos para darle mayor peso al que más nos interese. Imagínate que desde la comunidad se quiere potenciar el podcast y que va a enfocar sus esfuerzos en mejorar ese contenido. Pues podríamos modificar la fórmula de nuestro super KPI para que la variable del interés del podcast tenga más peso que las otras dos, quedando algo así:

Como véis hay muchas formas distintas de diseñar un super KPI en base a nuestros objetivos finales.

En este caso, yo creo que para Datola en estos momentos los tres contenidos tienen el mismo valor, por lo que lo vamos a dejar en una media sin ponderar. Aunque es algo que siempre podremos evolucionar con el paso del tiempo y los cambios de objetivos/estrategias.

Conclusión

Ya ves que diseñar un super KPI puede ser bastante sencillo. Simplemente te tienes que parar a pensar qué es lo que quieres representar exactamente. Si sigues la máxima de “divide y vencerás”, podrás llegar a los números clave para tu proyecto.

Hoy hemos visto como diseñar un super KPI a nivel conceptual, pero ¡ojo! queda mucho por hacer antes de compartirlo con el mundo. Os lanzo unas cuantas preguntas, ¿somos capaces en la práctica de obtener todos los números que hemos definido a nivel teórico? ¿cómo varía este KPI a lo largo del tiempo? ¿será un buen indicador para el objetivo? Intentaré responder a estas preguntas en mi próximo post. Creo que por hoy ya os he aburrido bastante 😉