Iñaki Huerta, Director y Consultor de Marketing en IKAUE. Con más de 12 años apoyando el desarrollo de proyectos web orientados a negocio, tiene una gran experiencia en el ámbito de optimización, analítica digital, SEO, SEM y usabilidad. Iñaki reflexiona sobre la importancia de los datos y de saber utilizar las herramientas disponibles para mejorar el negocio.
Sin duda el momento que estamos viviendo actualmente supone para todos una pequeña revolución en sí mismo. Es inevitable: los datos se apoderan poco a poco de todo, han demostrado ser la única vía para la toma de decisiones certeras y orientadas al éxito y paso a paso cogen el lugar que les corresponden en las organizaciones.
Mientras oímos hablar de coches autónomos, Deep Learning y de proyectos como Google Brain la realidad más cercana a nuestros negocios es menos espectacular pero no por ello menos emocionante. Entornos Cloud como los desarrollados por Google Cloud Platform, Microsoft o Amazon acercan a todos las tecnologías Big Data y el ansiado Machine Learning, abriendo así puertas inimaginables hace muy pocos años. Ahora para las empresas solo es una cuestión de filosofía: ¿Quieres invertir en saber de verdad lo que pasa en tu negocio? Nadie dice que sea algo rápido, pero ya es posible dibujar el camino que nos lleva desde conocer solo las visitas y unos pocos eventos que realizan en las webs hasta la toma de decisiones basadas en datos.
Google Analytics, la herramienta más conocida y desconocida
Y dentro de todas las herramientas y sistemas que existen dedicados a esta labor, hay que reconocer especialmente a un jugador que es capaz de hacer evolucionar un sector completo. Ahí es donde entra Google Analytics, la WAT más usada en todo el mundo. Es cierto que Google Analytics no tiene coste en sus primeros tramos, lo que permite acceder a ella a muchos negocios, pero la verdad es que donde tiene su gran punto fuerte es en su usabilidad: Es una herramienta tremendamente intuitiva donde la capa de navegación y consulta está muy bien resuelta. Y es que existe una gran verdad: “Cuando entras en Analytics por primera vez, parece que lo entiendas todo y que ya lo tienes todo analizado”.
Sin embargo, es una herramienta que ha trabajado tan enfocada al usuario novel que en realidad esconde muchísimas más funcionalidades de las que la mayoría conoce. Muchos navegan por sus informes sin saber de la capacidad de orientación a sus negocios que realmente existe en ella y en consecuencia muchas empresas caminan con datos genéricos y poco accionables que no les terminan de ayudar a mejorar sus resultados.
Se deben acercar los datos a la realidad de la empresa. Muchas veces basta con medir aquello que afecta tu negocio y expresarlo de la misma forma en la que ese dato se entiende en la empresa: usar los mismos canales que usa el área de marketing, calcular las métricas adecuadas para disponer directamente de los KPIs definidos, clasificar las páginas por cómo se conocen y trabajan en la empresa o conseguir medir aspectos de calidad con métricas claras e indiscutibles. Extraer directamente los datos adecuados de la web consigue muchas veces mejores resultados que complejos y los costosos procesos de BI con millones de datos almacenados.
Acercando tus herramientas tu negocio
El punto de partida siempre deberían ser sus propios objetivos de negocio. Debemos dar 2 pasos atrás, analizar que queremos obtener de nuestras herramientas y entonces empezar a caminar.
Así pues, resulta imprescindible realizar un plan de medición que nos lleve desde los objetivos de negocio hacia la información que nos habla de ellos.
El acercamiento en realidad es muy simple:
➤De cada objetivo de negocio se desarrolla al menos un foco de análisis.
➤De cada foco se definen métricas con las que cuantificar el volumen de éxito en los objetivos y KPIs que ayuden a entender su consecución y calidad.
➤Se elabora una serie de segmentaciones clave por las que tendrá sentido dividir objetivos y que al compararlas ayudarán a entender las tipologías de tráfico o usuario que usan las aplicaciones web, mobile o desktop.
Con todo el planteamiento sobre el papel es necesario cambiar la analítica y obligar a las herramientas a que midan lo que se necesita medir. Y así dejamos de adaptarnos a Analytics y pasamos a interpretar datos que ya están escritos en nuestro propio lenguaje.
Configurando las herramientas a tu medida
Bajo este prisma gran parte del sistema puede hacerse sin grandes alardes técnicos: Con pequeñas configuraciones que modelen y acerquen el dato. Lo importante en un primer momento es conseguir que si un dato es relevante sea fácil acceder a él al tiempo que se pueda profundizar en detalles sobre el mismo.
Planificar es esencial, pero hay que llevar todo esto a la ejecución: implicar un poco al personal de marketing, a dirección y a IT. Sentar las bases y dedicar un tiempo de trabajo adecuado a gestión de Tag Managers y las distintas configuraciones de la herramienta. La capa de presentación: informes, dashboards llegará más adelante.
Sin duda hay millones de tipos de implementación posibles, cada negocio es un mundo. La implementación estándar no existe. Sin embargo hay recursos que por su utilidad se acaban adaptando de una u otra forma a muchos sites:
- Creación de embudos para el seguimiento de procesos. Sistemas con los que cuantificar en qué puntos de un proceso (funcional o mental) los usuarios encuentran barreras y los abandonan. No solo hablamos de embudos de conversión sino de embudos para cualquier proceso vital que pueda dividirse en pasos.
- Implementaciones centradas en identificar correctamente al cliente en el CRM abren innumerables puertas de análisis: Acceder al análisis del mundo cross-device, clusterizar a los usuarios, analizando por sus perfiles su actividad, cargar datos asociados a estos usuarios (compras e interacciones offline, datos y segmentaciones creadas en el CRM) en el propio entorno de Google Analytics y, en consecuencia, también lanzar campañas de Remarketing de Google Ads1 basadas en esta información cargada
- La atribución, ese modelo que cada empresa tiene que descubrir por su cuenta. Los usuarios son impactados constantemente por la publicidad, así que establecer un modelo por el cual saber cuánto ha afectado al proceso de decisión del usuario cada campaña resulta esencial. Un trabajo en homogeneización del etiquetado de campaña, el etiquetado de tipologías de Landings, otra vez la identificación exacta del cliente y no pocos estudios de la conversión al detalle, terminan siendo las piezas clave para un modelo de atribución propio que si que sea trasladable a los entornos de marketing y trabajar conociendo mejor los impactos que provocan.
Todos estos son procesos que provienen de una planificación y que van encaminados a la simple tarea de disponer de los mejores datos posibles para cada negocio. No se trata de tener más datos que nadie, el Big Data está ahí y siempre podemos acudir a él, pero para el día a día es necesario trabajar con datos que signifiquen algo, que sean accionables y lleven a mejorar el trabajo un poco más cada día. Dedicar durante un tiempo un pequeño esfuerzo a mejorar lo que se sabe de los usuarios es sin duda la mejora forma de hacer realmente útiles los análisis.
