Como interpretar de forma correcta los resultados en analítica y aplicarlos a tu estrategia

En los últimos años ha aumentado, para beneficio de las organizaciones, el uso de herramientas de analítica para medir el desempeño de las campañas de marketing digital. No obstante, muchas veces esta tarea se centra en la recolección e interpretación superficial de muchos de estos resultados, sin realmente analizar profundamente lo que estos datos pueden revelar.

En la medida en que las herramientas de análisis de datos se hacen más complejas, se hará necesario profundizar el aprendizaje y, posiblemente, aumentar el entrenamiento formal, para entender a cabalidad la analítica web y lograr una correcta interpretación de la información disponible.

Como analizar los datos de forma estratégica

Muchas veces el análisis de datos se hace de forma relativamente superficial, no necesariamente porque no haya una capacidad de análisis real del equipo que obtiene estos resultados, sino porque muchas veces existe un gran foco en buscar datos con valores o fluctuaciones excesivamente extraños, y no se presta demasiada atención a otros datos que podrían revelar otra información relevante o, inclusive, explicar movimientos agresivos de otros valores.

Para ver más allá de lo evidente, es necesario el abordaje del análisis de los datos de una forma estratégica y holística para extraer de los mismos interpretaciones acertadas. Es por ello que debe considerarse los siguientes aspectos:

  1. Establecer objetivos para la estrategia

La medición de distintos aspectos de una campaña o del comportamiento del negocio en la web, debe responder siempre a unos objetivos estratégicos que deben ser planteados de antemano. En este sentido, el establecimiento de estos objetivos permitirá establecer qué aspectos deben medirse para establecer indicadores de desempeño claves (o KPIs, por sus siglas en inglés) de debamos recoger a través de las distintas herramientas disponibles.

Esto permitirá no solamente medir lo que realmente se necesita medir, sino que se evitará hacer énfasis en información que puede ser irrelevante para el negocio.

  1. Entender el negocio y hacer análisis estratégicos

El modelo de negocio, audiencia, industria e, inclusive, área geográfica donde se desenvuelva una organización determinará en buena medida qué información es relevante y cuál puede pasarse por alto.

En este sentido, en la medida en que la cantidad de información disponible se amplía, en tanto más herramientas se hacen disponibles y cada una de ellas logra un mayor grado de sofisticación, determinar hacia donde enfocar nuestra mirada es casi tan determinante como disponer de la información en sí misma.

Tener claridad de los KPIs y qué otras métricas podrían tener algún impacto en estos indicadores clave, puede ser una buena forma de disminuir la cantidad de información a analizar, pero a la vez considerar la suficiente como para hacer una interpretación profunda.

  1. Realizar un análisis objetivo de los datos

Una vez que se determine las métricas que han de analizarse, siempre se debe procurar realizar un análisis objetivo de los datos. En este sentido, muchas veces los responsables de ventas y/o marketing quieren –consciente o inconscientemente- hacer ver que su estrategia funciona y que los objetivos se están cumpliendo, colocando un mayor énfasis en los datos que parecen favorables y relegando a un segundo plano, o inclusive suprimiendo, información que no parece ser tan favorable, o que pareciese no tener cambios muy pronunciados. Este comportamiento tiende a amplificarse mucho más cuando quien lleva adelante el marketing y/o ventas es un tercero.

Precisamente el análisis de los datos se efectúa para poder determinar con valores duros qué funciona y qué no. Muchas veces estos datos podrían mejorar una estrategia o, inclusive, corregir pequeñas fallas en un proceso que podría estar afectando el éxito de la misma. Por ejemplo, una campaña de email marketing con altas tasas de apertura de emails y un incremento abrupto en la cantidad de suscriptores, podría no estar logrando muchos clics hacia la página web de la empresa. En esta situación, presentar estos números en conjunto y no centrarse sólo en los que son positivos, podría ayudar a mejorar la estrategia en general, inclusive llegando a identificar pequeños defectos como que no está habiendo tráfico hacia la página simplemente porque el enlace o el botón colocado en el email tiene un defecto.

  1. Hacer análisis conjunto de varios datos

Así como la sensación térmica en un determinado lugar viene determinado por la temperatura, pero también por otros factores como la humedad, la velocidad del viento, entre otros aspectos, el análisis de datos de un negocio también debe considerar múltiples factores para poder estar en capacidad de hacer una buena interpretación de los mismos.

Naturalmente existen ciertas cifras que pueden, por sí mismas, aportar mucha información, pero ver su relación con otras es lo que realmente podrá lograr alcanzar conclusiones acertadas con un alto nivel de confiabilidad.

Asimismo, tratar de comparar el comportamiento de los distintos indicadores a través del tiempo podrá permitirnos ver las tendencias, lo cual hará posible ver la evolución de una variable en el tiempo. Inclusive, esto nos permitirá detectar si existen patrones fácilmente detectables en el tiempo, como la estacionalidad en las ventas de cierto producto, o verificar con mayor precisión si una acción específica que se haya tomado –como el lanzamiento de una nueva campaña de marketing- está teniendo algún impacto. Además, el análisis de tendencias podrá ayudar a detectar correlaciones entre variables que quizás no se consideraba que tuviesen alguna relación.

La interpretación adecuada de resultados en analítica digital implica tratar de entender el contexto en el cual los datos estudiados ocurren. Además, siempre debe intentarse hacer un análisis de la información considerando la evolución de cada variable, así como su posible interacción con otras para llegar a conclusiones que podrían resultar de gran valor para las organizaciones.

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