¿Qué necesito para sacarle partido a mis datos?

DATOS, PERSONAS, PERSONAS Y AGILIDAD.

Todo lo que necesitas para sacarle partido a los datos recogidos por tu herramienta de analítica digital.

Uno de los errores más habituales que me he encontrado en mi etapa profesional de consultora de analítica digital, es que la mayoría de las empresas invierten un esfuerzo importante a la fase de implementación de la herramienta de analítica pero se olvidan del objetivo final de todo ese trabajo: Sacarle partido a los datos.

Cómo ya os he comentado en este otro artículo implementar no sale barato y, por lo tanto, es fundamental comenzar a sacarle rentabilidad y partido a los datos desde el minuto 0.

Etapa 0: Mi herramienta de analítica digital ya recoge datos ¿Y ahora qué?

Los datos por sí solos no te dirán nada. A pesar del esfuerzo de las herramientas en ser cada día más inteligentes, siempre será necesario tener un analista digital. Este perfil debe contextualizar la información, analizar, sacar conclusiones y apoyar a los equipos en la toma de decisiones.

Mi recomendación personal es que no externalices este perfil, esta persona debe empaparse del negocio y conocer muy bien los procesos internos de la empresa.

Además ,este aspecto se vuelve crítico en empresas dónde la conversión final (la venta) no se produce en una web o app.

Os describo un escenario:

Mi empresa capta leads (contactos de clientes potenciales) en fuentes digitales: redes sociales, web de afiliados, mi propia web…pero esos contactos son gestionados en un call center dónde un equipo comercial intenta cerrar la venta vía teléfono o en una visita comercial. Esta venta no se registra en mi web ¿Cómo hacemos un estudio de la conversión a venta en este escenario?

En este caso, el esfuerzo para una analista digital por comprender todas las variables que incluyen en la venta es complejo, y se vuelve casi imposible si el analista digital no está totalmente integrado con tu equipo comercial y el resto de departamentos que pueden influir en la venta.

Tener a este perfil dentro de tu equipo te ayudará en tu día a día y el objetivo de tomar decisiones en base a datos será más fácil, ¡Te lo aseguro!

Etapa 1: Diseño del reporting

No nos vamos a engañar, todo los analistas seguimos usando Excel.

Excel sigue siendo una gran herramienta y dependiendo de tus necesidades puede darte todo lo que necesitas. Sobre todo, es una herramienta muy útil para validar el diseño inicial de tu reporting.

Seguramente al principio no tendrás claro qué necesidades tiene tu empresa y estarás en fase de cambios constantes. Pero lo realmente importante en esta etapa es que decidas qué dimensiones y métricas son relevantes mostrar, con qué periodos temporales y con qué gráficos vas a representar cada variable.

Además, si tu empresa tiene un volumen importante seguramente tengas que plantear y diseñar informes distintos para cada departamento de tu empresa.

Preguntas que debes responder en esta etapa: ¿Qué métricas digitales le enviamos a los consejeros de la empresa? ¿Con qué periodicidad extraemos: mensualmente, semanalmente…? ¿Cómo integro los gastos en marketing en mis informes?

Una vez tengas todos tus informes diseñamos y validados con los distintos departamentos, ¡Es hora de automatizar!

Datastudio es una buena herramienta para iniciarse en la automatización de informes. Sobre todo si tu herramienta de analítica digital es Google Analytics. En DataStudio existen varios conectores gratuitos que te posibilitan integrar en un mismo informe varios tipos de fuentes de datos.

Por ejemplo, si no disponemos de los ingresos en Google Analytics pero sí en tu CRM, podrías importar con el conector de MySQL las ventas de tu propia base de datos en tu informe y crear una métrica calculada Ingresos/Usuarios Web para realizar el seguimiento del volumen de ingresos que te genera cada usuario de tu web.

Una herramienta similar es PowerBI, muy útil si necesitas una versión en escritorio o no puedes subir los datos a la nube.

Etapa 2: Apoyo con datos de otras herramientas

Una vez tengas tus informes por departamentos preparados comenzarás a extraer conclusiones y/o hipótesis. Lo habitual es que necesites apoyarte en otro tipo de herramientas para reforzar los datos de tu herramienta de analítica digital y poder tomar decisiones acertadas.

Herramientas más habituales:

Mapas de calor y grabación de sesiones.

Este tipo de herramientas te permite visualizar la navegación que realizan los usuarios en tu web o app. Muy útil para validar o identificar errores o puntos dónde se atascan los usuarios para finalizar la compra o un formulario.

Mi recomendación: no te vuelvas loco visualizando todas las grabaciones, elige el punto exacto de tu web que quieres validar antes de acceder a la herramienta y elige un segmento interesante de usuarios a analizar.

Si quieres probar este tipo de herramientas te recomiendo dos en sus versiones gratuitas: Hotjar y Clarity. Fáciles de usar e integrar.

Optimización, Test A/B

Cuando llegas a una etapa de madurez analítica seguramente te surja la necesidad de testear cambios en tu web o app con el objetivo de mejorar tu conversión. Este proceso de optimización lo conocemos cómo Conversion Rate Optimization y para llevarlo a cabo necesitamos herramientas que nos permitan realizar testing.

Las buenas herramientas de CRO son caras pero si quieres comenzar a realizar test sencillos y sin mucha complejidad técnica te recomiendo Google Optimize.

Para un testing más avanzado te recomiendo: Adobe Target o Optimizely.

Personalización

Este tipo de herramientas te permite personalizar el contenido que ve cada usuario que navega por tu web o app. Por ejemplo: ¿Te imaginas poder mostrar en tu home productos para lluvia o calor en base al tiempo de la ciudad del usuario que está navegando? Las herramientas de personalización te permiten realizar este tipo de cosas, creando una experiencia de navegación personalizada por cliente.

La integración de este tipo de herramientas no es sencilla y necesitas datos fiables para asegurarte que realizas la identificación de los usuarios correctamente. Si has llegado a este punto, ¡enhorabuena!

Durante todo el proceso…

Y por último hablemos de la agilidad, uno de los términos más usados en los últimos tiempos que quizás en la analítica de datos tome especial relevancia. ¿A qué me refiero? Es sencillo, si los datos te están diciendo que cambies algo hazlo ya, no entres en una toma de decisión jerárquica, los entorno digitales se mueven muy rápido, quizás cuando llegues a ejecutar los cambios, los datos, ya te estén diciendo otra cosa.

¿Preparados para sacarle partido a tus datos?