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Archivo de la etiqueta: Avinash Kaushik

La RAE define marketing como:

  1. Conjunto de principios y prácticas que buscan el aumento del comercio, especialmente de la demanda.
  2. Estudio de los procedimientos y recursos tendentes a este fin.

Es una definición exacta, pero tan general que carece de utilidad. Además, tiene cierto regusto a siglo pasado. Usarla como base para un artículo que relaciona esta disciplina con la analítica web es arriesgado. El resultado podría parecer tan anacrónico como esas películas en la que se ven patinetes en los 60 o, mejor aún, locomotoras a vapor capaces de volar (saben a las que me refiero, ¿verdad?).

Para hallar definiciones más actuales y, sobre todo, más útiles, ¿qué mejor recurso que la Wikipedia? Según la enciclopedia online, se puede decir que el marketing es el arte o ciencia de satisfacer las necesidades de los clientes y obtener ganancias al mismo tiempo.

Esto ya está mejor. Sin embargo, no me gustan las definiciones ambiguas. ¿O estamos ante un arte, o estamos ante una ciencia? Ese es el quid de la cuestión. Y el punto en donde entran a jugar disciplinas como la analítica web.

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Analitica web: como presentar los datos a los jefes (II)Es frecuente caer en la tentación de presentar los datos en Power Point. Pero creo que los Power Point rara vez son auto explicativos. Es necesario estar presente, y apoyar las pantallas con una explicación verbal. Los Excel nos obligan a resumir todo en una sola página. Si el Jefe (en adelante CEO), o los demás interlocutores, no tienen tiempo para asistir a una presentación formal, el Power Point por sí solo puede resultar incompleto.

Evidentemente, todo depende de las circunstancias. Si se trata de presentar informes periódicos, Excel es, para mí, la mejor opción. Si hay que presentar un informe general de los resultados de la web en el último año, delante de la junta de accionistas, Power Point es fantástico.

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Analitica como presentar datosDe la forma más sencilla posible. Y en una hoja Din A4, por una cara. Así de simple, y así de complejo.

Hace poco escribí un post sobre qué datos hay que presentar primero a los jefes. Ahora vamos a cerrar el tema hablando de cómo presentarlos.

El gran Avinash insiste en que como mucho debemos seleccionar seis métricas para transmitir las claves de un negocio. Si se nos ocurren más, tenemos que repensar y eliminar las que sobran.

Cuando se presenten los datos, éstos deben caber en una hoja. Y junto a ellos debemos incluir la explicación de lo que significan, y proponer acciones de mejora. Si no proponemos acciones nuestro trabajo no sirve de nada, y no pasamos de ser unos simples “generadores de informes”.

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¿Cuál es la diferencia entre visitas, visitantes y usuarios? Aunque se pueda pensar que es un tema superado, suelo encontrarme con personas que no lo tienen claro. Además, las herramientas de analítica no contribuyen mucho a despejar las dudas. Todavía hay algunas que denominan como visitantes (visitors), a la métrica que la mayoría etiqueta como visitas (visits).

Además, los términos cambian mucho según el idioma. En Google Analytics, si estamos viendo los informes en inglés, los términos usados son “Visits” (Visitas, en castellano) y “Vitors” (Usuarios, en castellano). Cuando entramos al informe “Visitors Overview” (Visión general de usuarios, en castellano), lo que en el Panel de entrada se denominaba “Visitors”, pasa a  llamarse “Absolute Unique Vistors” (Usuarios únicos absolutos). Un galimatías… Pero al menos una cosa a quedado clara: Visitors, Visitantes, y Usuarios son lo mismo.

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Una vez que nos hemos familiarizado con cualquier  herramienta de análisis web, y sabemos qué debemos buscar entre la ingente cantidad de datos que se nos presentan, la pregunta que suele quitarnos el sueño es “¿Y ahora qué? Debo fijarme en tal o cual KPI, pero de qué manera?

Para que la explicación sea lo más clara posible, vamos a poner un ejemplo concreto y típico de KPI: el porcentaje de conversiones. Una conversión se produce cuando un usuario de un sitio web realiza una acción que ha sido definida como un objetivo: una compra, un registro, el envío de un formulario de contacto, la descarga de un documento, etc… (Cada web tiene sus propios objetivos y  KPI’s).

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Cuando nos enfrentamos por primera vez a los datos que ofrece Analytics, o cualquier otra herramienta de analítica web, es habitual quedarse con cara de idiota mirando la pantalla, mientras nos preguntamos “¿y ahora que hago?” Uno no sabe a dónde mirar, ni por dónde empezar.

Aunque parezca una perogrullada, hay que empezar por la web a la que pertenecen los datos que estamos mirando. Navegar por ella suele ser de ayuda. Antes de zambullirse de lleno en los “áridos” datos, lo suyo es recorrer la web, y recordar cuál es su objetivo final. La pregunta que debemos responder antes de intentar analizar un sitio es: ¿por qué existe esta web? Con la respuesta en la cabeza, es mucho más fácil saber qué datos debemos buscar y analizar.

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Los KPI (del inglés Key Performance Indicators -Indicadores clave de desempeño-), son “métricas […] utilizadas para cuantificar objetivos que reflejan el rendimiento de una organización…”, según la definición de la Wikipedia.

En el mundo en que me muevo (desarrollo y analítica web), es común toparse con el concepto de los KPI referido a una web determinada. En la mayoría de los casos, eso es un error. Una web suele ser parte de una realidad mucho mayor, y los KPI no  le pertenecen: son indicadores del rendimiento de toda una estrategia de negocio, dentro de la cual la web (ya sea de e-commerce o simplemente corporativa), es sólo una parte.

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En esto de la Analítica web, es común encontrar toda una batería de recomendaciones (algunas realmente buenas) sobre cómo enfocar nuestro trabajo (el libro de Avinash Kaushik es quizá el mejor ejemplo). Sin embargo, y aunque en la mayoría de ellas se habla de objetivos, no es fácil encontrar “recetas” sobre cómo fijarlos.

Es evidente que un trabajo de análisis sin objetivos es como pilotar un avión a ninguna parte. Sin objetivos no podemos saber a dónde debemos llegar. Es esencial marcarlos, y trabajar en base a ellos.

¿Pero cómo se fijan objetivos? Esa es la cuestión. ¿Qué sistema debemos utilizar para establecerlos? Es muy fácil decir, así, de buenas a primeras, “quiero aumentar los usuarios mensuales de mi página web en un 30% de aquí a final de año”. ¿Es un objetivo realizable, o es pobre?

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Si alguien quiere saber algo de analítica web (o de la Herramienta de Google, Analytics), tan solo debe preguntármelo. Responderé encantado. Si no sé la respuesta de buenas a primeras, algo que puede ocurrir, me informaré al respecto para dar una contestación. Si aún así no puedo responder con seguridad, lo dejaré muy claro desde el principio.

La idea es la siguiente: cada pregunta debe hacerse como comentario a este post/página. Cada respuesta será un post nuevo, cuyo título será un resumen de la pregunta formulada (en la medida de lo posible), y cuyo encabezado será un resumen de la misma, más el nombre de quien la formula.

Todas las respuestas contendrán enlaces para enriquecer su contenido, y si ha sido respondida con anterioridad por algún experto en Analítica web, enlazaré con la página o el blog correspondiente. Si encuentro alguna referencia bibliográfica, también la facilitaré.

¿Por qué? Bueno, hay miles de razones. La principal, quizá, es que así me obligo a aprender, y a estar al día. ¿Qué puedo ofrecer yo, que no sepan ya Pere Rovira, Enric Quintero, Gemma Muñoz o Avinash Kaushik… La verdad es que nada. Esta gente controla, y mucho más que yo. Ellos se dedican a tiempo completo a la analítica web, y yo lo hago como una función más en mi calidad de director de proyectos web, y de webmaster de ciertos sites. No es poco, pero no es lo mismo. La única diferencia es, creo (y digo creo porque no estoy seguro), que a ellos no se les ha ocurrido contestar preguntas directas.

Intentaré ser claro y conciso.

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.

Estadísticas del Blog

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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”.

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