Las peras de Avinash

Este post va a ser corto, casi ilegal. Mañana tengo que presentar un informe estadístico a un cliente, y tengo que estar descansado. Además, llevo cinco días enteros sin recibir ni una sola visita en el blog…  No es precisamente un dato que invite al esfuerzo.

Lo ilegal no viene de lo corto, si no de que me limitaré a comentar un post ajeno: Win Big With Web Analytics: Eliminate Data & Eschew Fake Proxies.

En él, Avinash Kaushik, un prominente experto en Analítica Web (odio la palabra «gurú», y no me parece que él lo sea), ejemplifica de manera magistral el hecho de que para transmitir un mensaje útil es necesario eliminar los datos basura, por muy impresionantes que sean, y mostrar sólo aquello que realmente importa. Lo difícil, en cada situación, es determinar qué es lo que «realmente importa».

En el caso de una web, el dato que importa es el que te obliga a hacer algo para mejorarla (simplificando las cosas). Aunque, bien pensado, esto puede aplicarse a muchos aspectos de la vida…

Para resumir, en su post Avinash cuenta que está enamorado de Cardio Trainer, una aplicación para Android que ofrece datos sobre el ejercicio que realiza el usuario (sales a correr con el móvil encima, y mediante una conexión GPS, el programa calcula el recorrido y ofrece una serie de datos, cada cual más cool).

Avinash se deshace de placer contado que el bicho (su móvil), al final del ejercicio le mostraba:

• el recorrido impreso en un mapa,
• la distancia,
• la velocidad media,
• la  velocidad máxima y la mínima,
• el desnivel del trazado
• y, por supuesto, las calorías consumidas.

El tipo estaba encantado.

Prosigue su relato y explica que un buen día realizó una actualización del programa… Cuando lo utilizó por primera vez después de eso, se encontró con una enorme sorpresa: tras darle al botón de «Workout» (fin), se percató de que todos sus «amados datos» habían desaparecido, sustituidos por un único y simple mensaje:

¡Buen trabajo!.

Has quemado 216 calorias.

216 calorías = 2 peras

Evidentemente, la reacción no se hizo esperar: ¡2 peras… Esto es inaceptable. Tengo que correr más!

Ahí está el kid de la cuestión. Según Avinash todos los datos anteriores no significaban nada, porque no hay mucho que hacer basándose en ellos.

Sin embargo, reduciendo el mensaje al número de calorías consumidas, y diciendo de forma explícita a qué equivalen esas calorías, pasamos de una serie de datos inútiles a uno indispensable, que invita a la acción de manera inmediata, casi inevitable.

Cuando hacemos el informe estadístico de una web, debemos hacer lo mismo. Eliminar la basura, y focalizar la atención en aquellos datos que realmente sirven de algo. Y lo que sirve es todo aquello que nos da una idea clara de qué es lo que tenemos que hacer después de conocer el dato.

Por ejemplo:

«La web recibió un 50% más visitas que el mes pasado» ¿Y qué? Pues eso… Un dato.

«El proceso de compra tiene una tasa de abandono del 70%, y la mayor parte de los usuarios lo abandonan en el tercer paso» ¿Y qué? Pues que es indispensable revisar la página que contiene ese tercer paso, y mejorarla para evitar el abandono… Ese dato vale.

Por cierto, la técnica del ¿y qué? (so what), también es de Avinash:  si ante un dato estadístico llegamos a preguntarnos tres veses ¿y qué? sin llegar a una respuesta que implique una acción clara, el dato no vale. Pero ese es tema de otro post, y había prometido que este iba a ser corto.