Como analistas digitales ¿utilizamos bien los Dashboards, informes y KPIs?

El pasado 23 de junio estuvimos en un evento único de analítica digital en Madrid: MeasureCamp.

Entre las charlas a las que acudimos, destacamos las de Diego Semprún y Asier de la Torre de Webtrekk, que cuestionaron la utilidad de los KPIs, los informes y dashboards.

¿Qué aprendimos?

  1. Escoger pocos KPIs pero que estén alineados con los objetivos de negocio
  2. Cambiar los informes y KPIs en base a performance
  3. Usar patrones de comportamiento, segmentos y targets
  4. Simplificar el trabajo

Hoy en día, los clientes ven una relación directa entre el tráfico y las ventas:

analítica digital e commerce.jpg

Sin embargo, la realidad dista mucho de este modelo, ya que nuestro tráfico no funciona a modo de “embudo” donde los usuarios acaban convirtiendo en la misma interacción. Los modelos digitales funcionan más como un “colador” ya que las visitas se escapan en múltiples interacciones. Esta visión la cubrimos parcialmente con los user flows, donde analizamos el posible comportamiento del usuario y como “re-captarlo” a través de los distintos canales si no realiza una conducta deseada. Por ejemplo, combinando tráfico on site, Email y Facebook ads.

User Flow de MRM //MCCann

Sin embargo, seguimos produciendo un número enorme de insights pero sólo utilizamos unos pocos en la decisión. Y esto acaba siendo frustrarte tanto para los analistas como para el cliente.

modelo generalizado de la analitica web 2018.jpg

Uno de los motivos que Diego menciona es la desconexión entre las herramientas de analítica y otros departamentos, lo que acaba produciendo un efecto de “teléfono escacharrado”.

Para solucionarlo, propone salir de nuestra zona de comfort, cuestionando los datos más allá de los informes que nos proporcionan nuestras herramientas del día a día. Debemos hacer un análisis enriquecido y segmentado que nos permita actualizar en base a datos, para poder cambiar la experiencia de los usuarios. Esto incluye la gestión y adaptación de audiencias y campañas a nuestras estrategias digitales.  Por lo tanto una estrategia basada en datos dinámicos.

nuevo modelo de herramientas de analítica digital 2018.jpg

Para ello se plantea un nuevo modelo de trabajo que une el razonamiento estratégico con tácticas comerciales en 4 fases:

  1. Enriquecer: utilizar la analítica para encontrar a los usuarios que nos interesan.
  2. Analizar: identificar patrones de comportamiento para incluir o excluir si nuestras acciones impactan a nuestros usuarios.
  3. Segmentar: detectando el patrón de comportamiento, segmentamos en base a necesidades de negocio, momentos de consumo, etc. Por ejemplo, así lo contó David Boronat, de Multiplica.segmentar datos analitica digital dabid boronat multiplica.jpg
  4. Activar: campañas on y off desde la analítica. Personalizar nuestros activos digitales, ajustar la inversión y las campañas en base a los usuarios segmentados. Esto es lo que intentamos resolver con el user flow que mencionábamos al principio. Con el conjunto de datos de cada usuario, impactarle en un escenario diferente con distintos mensajes, canales y objetivos.

Al final debemos  pensar  que medimos personas, no canales, ni números.

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