El otro día, hablando con un cliente, me comentó que no le veía demasiada utilidad a «eso de la analítica web». Esto me llegó al corazón. ¿Cómo puedes hacer marketing sin analítica? Es como ir por una carretera con los ojos cerrados. Te puede salir muy caro. Le pregunté sus motivos, y me enseñó un informe de un antiguo proveedor. Aquí sí que me pusieron los pelos de punta.
Entendí perfectamente por qué no creía en la analítica web: Porque el informe que tenía delante no le servía para nada. Es decir, no le aportaba información útil, no entendía los conceptos, no sabía qué le decían aquellos datos…, y sobre todo, no le servía para saber cómo iba el negocio y tomar decisiones.
Entonces, ¿qué debe tener un buen informe de analítica web? Os damos algunos indicadores muy claros.
1. Tiene que ser útil
Para mí, analista irreductible, un buen informe de analítica web tiene que ser, por encima de todo, útil. Nos debe servir para tomar decisiones y para emprender acciones que mejoren nuestros resultados. El resto es paja para quemar.
El informe tiene que dar respuesta a los objetivos de cada empresa: ¿Qué quiero conseguir con mi web o las diferentes acciones online?, ¿Cuánto me falta para alcanzar estos objetivos?, ¿Qué debo hacer para lograrlos o qué está fallando?, y si los he logrado, ¿los puedo mejorar?
2. Debe contener palabras
Según la definición de Avinash, si ves palabras que expongan acciones que es necesario hacer, sustentadas por datos relevantes, estás mirando un análisis web. Los datos sin interpretación ni contexto no nos dicen nada.
El informe no solo debe contener datos, los tiene que interpretar y contextualizar. Y para ello, el analista tiene que entender las prioridades de la empresa. A partir de aquí, podrá hacer recomendaciones para mejorar los resultados. Un informe sin recomendaciones no sirve para nada. Te dice dónde estás, pero no hacia dónde tienes que ir.
3. Los datos tienen que ser relevantes
Las vanity metrics son la eterna lucha de cualquier analista. ¿De qué te sirve saber el tráfico web o los usuarios mensuales? Si no compran o envían un formulario, o realizan cualquier otra acción que beneficie a tus objetivos de negocio, estos datos solo son humo.
Los datos deben estar alineados con los objetivos, y estos tener un impacto en los resultados de la empresa. Además, tenemos que asumir los datos buenos y los «malos», es decir, no mostrar solamente los datos más positivos e ignorar los indicadores de que algo no va bien o se tendría que mejorar.
4. ¿Quién necesita la información y para qué?
Un informe de analítica no puede ser estándar. Para empezar, como ya he mencionado, cada negocio tendrá sus objetivos, y los datos tienen que poder medirlos. Pero además, el interlocutor puede variar: No necesitará la misma información el gerente de la empresa que entiende poco de marketing y todavía menos de analítica, pero que quiere saber los clientes que le llegan de la web y la rentabilidad que le reportan, que un responsable de marketing, que necesita medir cada acción y probablemente tener un histórico comparativo para saber qué funciona y qué no. Los datos, los KPI y el grado de procesado de la información se tienen que adaptar a lo que necesite cada destinatario.
5. Finalmente, empieza por los resultados 😉
Ya he dicho que el informe tiene que ser útil. Debe proporcionar respuestas. Pues empecemos por ahí. El resto de datos solo explicarán el porqué de estos resultados. Pero el principal objetivo del informe tiene que ser exponer cómo está funcionando todo. Además, si la persona tiene poco tiempo, agradecerá que vayamos al grano y no le hagamos perder el tiempo.
La información tendría que estar estructurada de forma piramidal. Empecemos exponiendo las ideas y los datos clave, y a partir de aquí desarrollamos y damos información más profunda y detallada, pero siempre bajo la misma premisa: que sea útil.
Una recomendación final: El informe de analítica web no es estático. Tiene que evolucionar y adaptarse a la empresa. Os recomiendo que, al principio, expliquéis algún informe presencialmente, y además de exponer ideas y resultados, le preguntéis al cliente qué le parece, qué le ha sido más útil y qué más le interesaría. Nosotros tenemos los datos, pero el cliente sabe lo que necesita saber.
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