Xavier Colomés es Analista web especialista en CRO (Optimización del Ratio de Conversión). Inspirtador de este blog y culé de pro. A lo largo de su carrera ha trabajado en Atrapalo, El Mundo Deportivo e Intuit y, actualmente, para Google. Puedes encontrar más artículos y enseñanzas suyas en Conversion Garden.
A todos nos han preguntado alguna vez: ¿Qué te llevarías a una isla desierta?. Al plantearnos (seriamente) la respuesta encontramos lo que realmente importa en nuestra vida. Un ser amado, un libro maravilloso, un pasatiempo, un recuerdo… o el iPhone. Hoy en dia, ya se sabe…
Para los que nos dedicamos a la analítica web (esto de ayudar a las administraciones públicas y empresas a mejorar usando datos), el equivalente de la pregunta sería, ¿Qué métrica tendrías en tu informe si solo pudieras tener una?
Estúpida como puede parecer la pregunta, nos servirá para reflexionar en las líneas que continúan sobre el tipo de análisis que realizamos hoy en dia, el valor real que tienen las métricas con las que trabajamos, la abundancia de datos en la que vivimos, y cómo separar el trigo de la paja (o la señal del ruido) para hacer de nuestra analítica una herramienta accionable de cambio.
Vamos a ello.
Porqué el jefe del analista web está frustrado
Vivimos en la abundancia más insoportable de datos inútiles. Hay tantos datos, que hemos convertido el análisis en reporting, no en un trabajo de explorar las verdades que se ocultan detras de los numeros y las letras. Vamos a admitir lo evidente:
- La mayoría de los datos con los que trabajamos no sirven para nada. Para nada..Trabajamos con datos altamente irrelevantes (paginas vistas por usuario, tasa de rebote, tasa de salida… no son las métricas más accionables del mundo).
- Trabajamos con datos que nos mienten, ya que no nos dicen lo que sus nombres dan a entender que nos dicen. A estas alturas del cuento ¿Aún creemos en usuarios únicos?. Ni son usuarios, ni son únicos. Esta métrica, en el mundo multi dispositivo en el que vivimos, debería estar prohibida con este título. Serán cookies únicas, o pantallas únicas, o navegadores únicos, pero usuarios, desde luego, no son.
- Por último y más grave… Nunca tenemos los datos que realmente necesitamos. Un clásico. En nuestro informe capturamos sombras y destellos de la realidad que buscamos entender, pero no logramos definirla porque nunca tenemos la métrica clave: Satisfacción, fidelidad, impacto, las cosas que realmente importan más.
En resumen, que el analista web usará muchos datos irrelevantes en lugar de una métrica potente que ayude a entender qué está pasando.
Ahora bien. Otra analítica es posible.
Y sólo depende de los analistas. Si somos capaces de salir de la barrera protectora de los datos, y usarlos como medio, y no como fin, descubriremos un nuevo mundo.
Si nos decidimos a explorar una nueva manera de hacer las cosas, lo primero que descubriremos es que las métricas de las que disponemos no nos sirven. Para empezar, porque son las mismas para todos los negocios del mundo, y es imposible que un indicador que sirve a un concesionario de coches sirva para medir el rendimiento de la web de un colegio, de un ayuntamiento o de una agencia de viajes. De manera que lo primero que hay que hacer es planificar qué métricas necesitamos. Para ello podemos seguir este ejercicio a la vez sencillo y radicalmente transformador:
- ¿Qué indicadores necesito para monitorizar mi estrategia?
- ¿Qué métricas pueden describir la realidad que estoy intentando transformar?
- ¿Donde puedo recoger estas métricas?
- ¿De todas estas métricas, cual es la más relevante? La que me ayuda mejor a entender si estamos logrando los objetivos.
- ¿Somos capaces de influir en este indicador?
Vamos a poner un ejemplo real de una administración pública como es RED.ES dependiente del Ministerio de Industria.
En su momento lanzó Red.es esta en una campaña para ofrecer ayudas a PYMES para migrarse a la nube, y cero una web para inscribirse. ¿Cual de estos indicadores debería ser el más importante en un informe sobre esta campaña?
- Visitas a la web
- Peticiones de ayuda enviadas
- Número de empresas elegibles para la ayuda
Visitas a la web no nos dice absolutamente nada. De hecho nos puede engañar y hacernos creer que la campaña no funciona, cuando si que lo hace. Y viceversa.
Peticiones de ayuda, tampoco nos sirve. Seguramente haya muchos individuos que rellenen el formulario, empresas de otros paises, o empresas que no pueden entrar en los criterios de obtención de la ayuda. Para entender si la campaña está teniendo éxito debemos mirar al fin último, al número de ayudas entregadas, ya que es la métrica que nos describe mejor el éxito. Y todo lo demás, es ruido.
Por donde empezar
El trabajo del analista es lograr completar la foto de la métrica que realmente importa (KPI Principal o OMTM – The One Metric That Matters). El reto, que es a la vez la fortaleza, es que debemos ser creativos para crear esta métrica y recogerla, en la medida de lo posible. La métrica puede ser un indicador cuantitativo personalizado o puede ser un indicador cualitativo, recogido por medio de encuestas. Idealmente, un indicador representativo de rendimiento (revenue, leads, procesos ejecutados, etc) combinado con un indicador cualitativo aunque sea muestral, es la combinación perfecta. Pero, insisto una vez más, seguramente no tengamos herramientas con las métricas que necesitamos pre configuradas, nuestro trabajo es encontrar la manera de capturarlas y reportarlas lo mejor posible.
En resumen
Para abandonar la analítica no accionable de reporting debemos asumir que seguramente no tenemos las métricas indicadas para entender la realidad que queremos medir, especialmente en webs de administraciones públicas donde el objetivo no es claramente indentificable ni medible, como seria en un ecommerce. Como analistas debemos ser creativos a la hora de buscar soluciones que nos permitan capturar las métricas que realmente nos imoportan.
¿Qué métrica me llevaría yo a una isla desierta? Una que fuese única para mi negocio.
Se trata de dejar de escoger las métricas que usamos entre las métricas disponibles, y crear las nuestras propias. De manera que sea el negocio el que configure las herramientas, y no las herramientas las que configuran el negocio.
