¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte II
En el pasado post enunciamos los pasos necesarios para evitar caer en los problemas habituales a la hora de analizar datos, con Google Analytics o cualquier herramienta avanzada de análisis.
Llegamos a la conclusión que fallamos en no reflexionar lo suficiente y pensar que, una herramienta nos va a solucionar el problema y no el piloto, que es el que la tiene que dirigir.
Los pasos a seguir eran las siguientes etapas:
- Estrategia: ¿A dónde vamos?
- Diseño: ¿Qué medimos?
- Desarrollo: ¿Cómo medirlo?
- Ajuste: ¿Qué adaptar en nuestro caso?
- Acción: ¿Qué proponemos para mejorar?
Tras comentar las primeras 4 etapas nos quedó por tratar la última, la fase 5, la deseada fase de análisis.
Precisamente a esta fase la llamamos “Acción” porque justamente ese es el fin, siendo el análisis el medio para ello.
Es por esa razón que el mejor analista digital es aquel que propone un mayor número de acciones de mejora basadas en datos, no aquel que analiza mucho sin proporcionar una acción concreta.
Análisis: ¿qué fue antes el huevo o la gallina?
A la hora de ponernos a analizar nos topamos ante una inmensa cantidad de cosas en las que nos podemos focalizar.
¿Analizar primero el site y luego los datos que genera?
Si hemos realizado anteriormente el plan de medición comentado y hemos pasado por las 4 etapas, será mucho más sencillo saber con qué ponerse, dado que por ejemplo, no estar consiguiendo los hitos marcados con respecto a ciertos KPIs, nos hará explorar en los datos qué está pasando y cómo mejorarlo.
Pero también se puede dar la situación que todo esté bajo control y nuestros indicadores sean los esperados. ¿Nos quedamos de brazos cruzados? ¿no podríamos optimizar nuestra situación? La respuesta obviamente es sí.
Para los dos casos expuestos, qué sería lo más recomendable: ¿analizar primero el site y luego los datos que genera?, ¿al revés? o ¿qué fue antes el huevo o la gallina?.
Volvamos al caso 1, parecía muy claro lo que teníamos que hacer a nivel de análisis y es así. El único problema que observamos es que nuestra misión mejorará los números para nuestro cliente o empresa pero ¿y para sus usuarios? ¿los hemos tenido en cuenta en algún momento?
El problema en el caso 2 es que dado que está todo bajo control, nos podríamos poner con cualquiera de los temas planificados en el año ¿cuál priorizo?
Para resolver ambas situaciones el consejo es analizar siempre la web en cuestión primero, y después los datos que genera.
De esta manera siempre tendremos en mente los objetivos de los usuarios, además de los del cliente/empresa, y sabremos qué priorizar en caso de que nuestro negocio se encuentre en una situación estable, o incluso, cuando no podamos participar en su plan estratégico y simplemente se nos contrate para optimizar la web.
Primero “Análisis contextual”:
Lo que pretendemos ahora es iniciar nuestro trabajo de investigación con el análisis contextual, es decir, el objetivo es navegar por nuestro sitio para obtener una visión global de nuestra web a nivel usuario, e ir luego a contrastar con números nuestros hallazgos.
Es decir, tenemos que responder 3 preguntas: ¿a quién nos dirigimos?, ¿qué se encontrará? y ¿es lo que espera?
El listado de tareas a realizar será:
A. Crear arquetipos de usuarios
- Características
- Motivaciones
- Relación con nuestros objetivos
B. Procesos clave en la web
- Acciones clave en cada página
- Relación con nuestros objetivos
- Problemas funcionales
C. Problemas de accesibilidad
- Problemas de usabilidad
- Identificar las partes importantes del site
- Observar errores o problemas en el site
Si repasamos el listado de tareas las que se engloban en el grupo B y C son las más comunes, siendo la A la menos utilizada a pesar de tener la misma importancia que las otras dos.
Básicamente consiste en construir una serie de “usuarios tipo” que se diferenciarán en su intención a la hora de acercarse al site en estudio. No tiene nada que ver una persona que se acerca a un portal inmobiliario para alquilar que para comprar, incluso sus características a nivel adquisitivo, edad, etc, pueden ser muy diferentes. Tomar esos roles a la hora de analizar el site nos dará muchas pistas a la hora de encontrar problemas importantes.
Segmentar usando arquetipos predefinidos en el análisis contextual
Más allá de dirigir nuestra navegación habiendo adoptado una posible personalidad de usuario, lo que conseguimos es definir algo radicalmente crucial para nuestros análisis: segmentar.
Gracias a este ejercicio podremos construir nuestros segmentos dentro de la herramienta de medición y contrastar los comportamientos que nosotros hemos simulado versus los que realmente hacen arquetipos de ese estilo ¿observamos los mismos problemas? ¡¡BINGO!! ya tenemos una acción de mejora.
Con respecto a las tareas B y C, se puede caer en la tentación de una vez observado un problema en el site, ir directamente a solucionarlo como acción derivada. ¿No hemos dicho que el mejor analista digital es aquel que propone acciones?
Efectivamente, pero olvidamos la parte de “acciones contrastadas con datos” y la razón es bien sencilla: cuando estamos haciendo el análisis contextual contamos sólo con nuestra experiencia en ese preciso momento ¿y si lo que he observado sólo se ha dado en mi caso?¿y si el resto de los usuarios usan otro navegador, horario, conexión, etc. y no les sucede?
De ahí que sea imprescindible contrastar con datos nuestro listado de incidencias, observaciones y problemas, garantizando así que tienen un impacto notable en todos los usuarios de la web o por lo menos, priorizando ese listado en función de lo global que sea y lo que afecte en los objetivos del negocio y sus usuarios.
A esta segundo fase sí que la denominaremos “Análisis de datos” y os animo a que la tratemos juntos en el próximo post.
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte V
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte IV
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte III
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte I
Escrito por: Enric Quintero