Cómo diseñar un super KPI: la tendencia

En los últimos posts que he escrito para Datola os había hablado de cómo diseñar un super KPI a medida para vuestros negocios, combinando varios factores que impactan en él. Habíamos visto cómo diseñarlo a nivel conceptual y cómo conseguir un número de referencia partiendo de distintas herramientas de medición. Hoy traemos el último paso que nos queda para asegurarnos de que este es un KPI que podremos utilizar como estrella polar de nuestra estrategia de medición. Se trata de estudiar en nuestro super KPI la tendencia y la variabilidad a lo largo del tiempo.

En episodios anteriores…

…definimos a nivel conceptual el super KPI de Datola: el interés que generan sus contenidos. Además, llegamos a obtener un número para el interés de contenidos en el mes de junio, siendo este de un 26%.

Estas son las fórmulas que utilizamos para ello:

Analizando el histórico

Ya lo he comentado muchas veces y seguiré haciéndolo hasta el infinito. Soy así de pesada con las cosas que creo que son importantes y que la gente parece olvidar fácilmente. Un número de cualquier métrica por sí sólo no nos dice nada. 

En alguna ocasión me ha pasado que alguien viene y me dice, “Oye, la tasa de conversión que tengo en mi negocio es del 5%, ¿qué te parece?¿lo estamos haciendo bien?”.  Y yo, ¿cómo lo voy a saber? No sé nada de tu negocio, no sé a qué te dedicas, no sé cómo tienes definida tu conversión y no sé qué tasa de conversión tenías el mes pasado o el año pasado. ¿Cómo voy a poder decirte si es un dato bueno o malo?

Siempre hay que contextualizar los datos y analizar su evolución. 

Es la única forma de poder analizar qué está pasando en tu negocio y de poder medir las acciones que vamos aplicando sobre él.

Histórico del interés de contenido de Datola

Vamos a seguir con el ejemplo del KPI que definimos en los posts anteriores: el interés del contenido que se comparte en la comunidad. Como vimos en el post anterior, vamos a necesitar datos de distintas fuentes: Google Analytics 4, Mailer Lite y Anchor . 

Combinando datos: Keep it simple

En cuanto hablamos de combinación de datos de distintas fuentes seguro que se os viene a la mente Data Studio, ahora renombrado como Looker Studio. Esta es una buena opción para visualizar datos de distintas fuentes, tal y como nos mostraron tanto Fátima Andrade como Victor Corral en anteriores posts de este blog.

Sin embargo, en estos momentos sólo queremos ver en nuestro super KPI la tendencia y validar si la métrica que hemos definido tiene la variabilidad suficiente a lo largo del tiempo como para convertirse en nuestro super KPI o no. Al final estamos dibujando un borrador, y necesitamos algo rápido y efectivo para verificar nuestra hipótesis, una especie de prototipo. Así que, simplemente vamos a volcar los datos en un Google Sheets. La automatización y creación de un dashboard con nuestra herramienta de visualización preferida se hará más adelante, siempre y cuando lleguemos a la conclusión de que el KPI es útil.

Definiendo el periodo de comparación

El periodo a analizar y con el que comparar va a depender de tu negocio. Lo sé, esto es una obviedad, pero es otro de los puntos que la gente tiende a olvidar. Debes conocer los distintos factores que impactan en tu negocio y la estacionalidad que tiene. 

Llevándolo a Datola, sabemos que se envía una newsletter mensual, en la que se recopilan los posts publicados en el blog durante ese último mes y también el podcast, que de nuevo, tiene periodicidad mensual. Lo más lógico es que saquemos datos mensuales y los comparemos contra el mes anterior.

Histórico del interés del blog

Sentadas las bases de lo que queremos conseguir, vamos ya a por los datos concretos.

En el anterior post habíamos visto que la fuente de datos para esta métrica sería Google Analytics 4. Habíamos creado un informe en el explorador para obtener los usuarios que visualizaban un artículo del post y estaban más de un minuto en la web:

Utilizando este informe, vamos a sacar datos para el último año, ya que en el explorador estamos limitados por el periodo de retención de datos, tal y como nos explicó Jonah Onyejekwe en su último post.

Volcamos los datos a Google Sheets y hacemos un gráfico de línea del interés del blog:

Vemos que durante el último año ha habido una variabilidad importante. Empezamos a ver cositas interesantes, que nos generan preguntas. ¿Qué ocurrió en noviembre y en junio para que la métrica haya bajado?¿Y en enero, por qué subimos tanto?

Una métrica con variabilidad y que te incita a hacerte preguntas sobre tu proyecto, es una buena candidata para convertirse en un KPI.

Histórico del interés de la newsletter

En este caso tenemos que ir a MailerLite para descargarnos los datos de suscriptores y aperturas de las newsletters. Al igual que antes, lo volcamos en Google Sheets y obtenemos este gráfico:

¿Qué ha pasado en febrero? ¿Por qué se ha desplomado la tasa de aperturas? No os preocupéis, esta es una pregunta que nos hicimos ya hace varios meses y parece que se trata de un cambio en el tracking de MailerLite. Tuvimos la oportunidad de hablar con otros usuarios de la herramienta y les había sucedido lo mismo.

Estas cosas pasan y hay que aprender a convivir con ellas. Las métricas han cambiado por una circunstancia ajena a nuestro control. Para nuestro KPI, cuando se produce ese cambio, simplemente deberíamos de readaptar la línea base, pasando de un 55% a un 33% a partir de febrero.

Histórico del interés del podcast

En el caso del podcast tendremos menos datos ya que se lanzó en Marzo de 2022. Tenemos que descargarnos el número de suscriptores de la newsletter de Mailer Lite (lo tenemos del KPI anterior) y también el número de reproducciones de Anchor. Este sería el gráfico del interés del podcast:

A la vista del gráfico, los podcast de abril y julio son los que mejor han funcionado. Revisando las temáticas tiene sentido. El de abril teníamos a Víctor Corral e Iria Pico de invitados, y un tema que siempre genera mucho interés, su experiencia con GA4. En el de julio, nos acompañó David Bonilla, y hablamos de procesos de selección, un tema que interesa a todo el mundo.

Y el peor fue el de marzo, que era el primero y tuvo menos alcance.

Habemus super KPI

Teniendo los tres KPIs secundarios, ya podemos calcular y dibujar el histórico del super KPI de Datola:

En este gráfico, debemos de resaltar dos fechas importantes:

1. Febrero 2022, donde se produjo el cambio en el tracking de MailerLite
2. Marzo 2022, donde se lanzó el podcast, parece que no ha tenido impacto ni negativo ni positivo sobre la métrica general.

Puntos clave del proceso

Con este post culminamos esta serie de artículos dedicados a la creación de un KPI que sea válido para monitorizar el estado de nuestro proyecto. Me gustaría recapitular los puntos más importantes que hemos tratado:

• Para definir un KPI siempre debes partir de un objetivo.
• Intenta incluir en tu KPI todos los factores que impactan en el objetivo.
• Plantea métricas y fórmulas conceptuales que representan numéricamente tu objetivo.
• Si no dispones de las métricas necesarias, rediseña tu planteamiento inicial. No hay nada escrito en piedra.
• Analiza siempre el histórico y la variabilidad de tu KPI. Por casualidades de la vida, el primer número que obtuvimos para nuestro KPI fue para el mes junio, justo el mes con el peor dato del año.
• Si tus números sufren un cambio por circunstancias ajenas a ti (como el cambio de Mailer Lite) no dudes en reajustar tu línea base. Siempre tenemos que adaptarnos a las circunstancias.

Conclusión

Para cerrar simplemente deciros que no todo se puede cuantificar con datos en esta vida. Puede sonar paradójico al estar escribiendo en un blog dedicado a datos. Pero la realidad es que a veces tenemos que ignorar los números de nuestros KPIs y hacer las cosas porque así las sentimos, porque nos hacen más felices.

Por ejemplo, con el KPI que hemos definido podremos saber cuáles son los contenidos que mejor están funcionando, pero ¿eso quiere decir que nos vamos a centrar sólo en esas temáticas de éxito? Pues no, porque Datola es una comunidad abierta a todo aquél que quiera participar y si el tema está dirigido a una audiencia más limitada, pues no pasa nada. Simplemente, con que una persona comparta su experiencia y ayude a otro compañero de la comunidad, nosotros ya nos sentiremos muy muy felices y el proyecto tendrá sentido. Y eso no hay dato que lo contabilice.