lunes, diciembre 19

Mi táctica es quedarme en tu recuerdo no sé cómo ni sé con qué pretexto pero quedarme en vos.

"Mi táctica es quedarme en tu recuerdo no sé cómo ni sé con qué pretexto pero quedarme en vos. Mi estrategia es que un día
cualquiera no sé cómo ni sé con qué pretexto por fin me necesites."


El 1 del 1 del 11 empecé mi nueva aventura como profesional independiente y la verdad es que 2011 ha sido uno de los mejores años de mi vida profesional, si no el mejor ☺

Este año he sido la primera española nominada a los prestigiosos premios de la Web Analytics Association. Tuve la suerte gracias al patrocinio de Aspgems de viajar a la Gala de Premios en San Francisco y fue una experiencia inolvidable, aunque no me llevara finalmente el galardón. En octubre decidí viajar de nuevo, esta vez a Nueva York al congreso Emetrics a aprender de los maestros de la analítica web. Valió la pena!

Marzo fue especial, por la nominación a los premios y el viaje, pero también por el lanzamiento de “El Arte de Medir”, mi primer libro, junto a mi gran amigo Tristán Elósegui. Ha tenido una acogida espectacular y creo que vale la pena el esfuerzo que supuso por todas las alegrías que me está proporcionando. Gracias a la editorial Profit por su apoyo incondicional y por creer en nosotros en un primer momento.

Y por si fuera poco, en marzo también lanzamos el primer master en Analítica Web en España, gracias a Kschool. Ahora mismo estamos en la segunda edición y cada vez somos más analistas web y mejor preparados, además de haberme permitido conocer a los casi 60 alumnos que han confiado en nosotros para su formación en esta disciplina. Creo firmemente que el dar clases es importante para cualquier profesional, porque hace imprescindible el estar al día, nos ayuda a ver las cosas desde distintas perspectivas y por supuesto a conocer a mucho profesional muy motivado… verlos crecer profesionalmente es muy satisfactorio.

Tres de los alumnos de la primera edición del master me acompañan desde octubre en mi nuevo proyecto: EL ARTE DE MEDIR. Buscamos una nueva forma de ayudar a las empresas a sacar el máximo rendimiento a su canal online, basando nuestro valor en la cercanía al cliente, el asesoramiento completamente personalizado y, por supuesto, en el potencial de utilizar los datos y diseñar una metodología que permita crecer con garantías en internet.


Pero empezaré por el principio, al empezar el año hice mi lista de deseos, deseando que el Testing, la medición en Redes Sociales, el análisis predictivo, la accionabilidad de los informes y el perfeccionamiento en nuestras metodologías fueran los pilares de esta nueva etapa que estaba a punto de empezar y así seguir creciendo como profesional. He intentado hablar sobre todo de estos temas en este año desde el blog, compartir mis experiencias y mis opiniones al respecto.

Una buena estrategia de analítica en el sitio web pasa siempre por un buen establecimiento de objetivos y la posterior asignación de indicadores clave que midan la consecución de los mismos, por lo que no puede faltar en nuestra metodología este primer paso, nuestros cimientos.

Hice mis deberes y empecé hablando sobre los factores que pueden influir en decidir por dónde empezar a optimizar el sitio web, combinando las KPIs visita (con un valor alto), tasa de rebote (más alta que la media del sitio web) e Índice de Ingresos (menor que la media del sitio web). Esta es la base de un buen proceso de Testing, detectar dónde se encuentra la necesidad real de optimización.

Pero para saber qué es lo que puede estar fallando, tenemos que aplicarnos y estudiar cómo podemos ayudar al experto en usabilidad y diseño, cómo saber dónde y qué puede estar fallando a la hora de completar nuestros objetivos en cada página del sitio web. Es importantísimo estudiar a fondo las páginas antes de lanzar hipótesis y ponernos a testar sin control ni sentido.

Es básico segmentar las métricas para poder ser capaces de tomar acciones sobre los datos. Primero estudiar los datos globales para después ir decidiendo por dónde hemos de segmentar para sacarle partido a la analítica web. Sin segmentación, no hay nada.

¿Por qué segmentar? Porque necesitamos saber dónde focalizar nuestros esfuerzos, qué está fallando, qué está funcionando, si un producto necesita promoción más completa o necesita una optimización de su página de presentación de producto, o incluso el formulario. Si no segmentamos estamos perdidos, seremos parte del problema y no parte de la solución, que es lo que nos interesa. Un ejemplo claro es la segmentación por producto o servicio del embudo de conversión. Este post me dió la idea para la presentación que realicé en el congreso web de Zaragoza, del que hay un vídeo de la totalidad de la ponencia para ilustrar el proceso.

No se ha escrito demasiado sobre cómo podemos medir en las Redes Sociales, al menos en español, y decidí poner por escrito la metodología que yo sigo para este canal. Es el post más leído del blog de 2011 y merece una mención especial porque ha sido un año muy importante en este canal y es vital que las empresas y los profesionales del Social Media tengan conocimiento, herramientas y tiempo suficiente para ir midiendo qué está funcionando y qué no en la estrategia para poder tomar decisiones a tiempo.

No podemos olvidarnos dentro de las redes sociales, de que un blog también debe tener bien definidos sus objetivos para así saber qué línea ha de seguirse y si está dando resultado la estrategia que se sigue con el contenido elegido. Podemos medir todo en nuestro blog, ¿por qué no hacerlo?

Dicen que este año es el del móvil, llevan tiempo diciéndolo, pero creo que a partir de esta último año sí ha llegado pisando con fuerza... si tenéis ocasión de comprobar en vuestras estadísticas la tendencia de visitas desde un dispositivo móvil en los últimos meses, lo normal es que haya aumentado considerablemente por lo que hay que tener muy en cuenta este nuevo tipo de dispositivos, móviles y tablets.

Y aunque este año Google se empeñe en hacer la vida del SEO más difícil, nosotros como analistas web hemos de tener muy en cuenta que podemos ayudar a estos profesionales de la captación y el posicionamiento desde los datos que podemos ir combinando para que le sea más fácil tomar decisiones sobre la estrategia que estén aplicando sobre el sitio web.

Porque estudiar al no cliente es la clave para poder crecer “desde dentro”. Captar a un cliente nos sale caro, muy caro, y no es cuestión de dejarlo marchar así como así. Detectando qué podemos hacer para intentar convencer al indeciso o decidir el target correcto al que debemos dirigirnos nos ahorrará mucho esfuerzo y dinero.

Finalmente, el utilizar técnicas como la estadística nos dará LUZ en nuestros análisis y nos facilitará el acceso a técnicas propias del análisis predictivo; es decir, no centrarnos tanto en lo que ha pasado sino en intentar adelantarnos al qué va a pasar.

En resumen, un año muy importante a nivel profesional en el que además he aprendido y disfrutado compartiendo todo lo que me resulta interesante, tanto en el blog como en twitter. Gracias a todos por acompañarme en este viaje, en especial a Eduardo, Eva y Jose Manuel por caminar a mi lado y a los clientes que han confiado en mi trabajo este año.

No sé cómo será 2012, pero de una cosa estoy segura, lo afrontaré con PASIÓN. Felices fiestas!

jueves, diciembre 8

Hay dos maneras de difundir la luz... ser la lámpara que la emite, o el espejo que la refleja.

Uno de los problemas con los que nos encontramos los analistas a la hora de analizar es la cantidad ingente de datos que hemos recogido. Entender qué ha pasado se convierte en un reto importante cuando no hay nada que nos ayude a ver la luz!

Yo suelo usar la estadística (a nivel muy muy básico, no asustarse!) en la metodología que sigo en el análisis, sobre todo para entender muy bien las tendencias, el qué ha pasado e intentar dilucidar por qué.

¿En qué me ayuda la estadística? Bien, una de las primeras cosas que hago al enfrentarme a un sitio web es estudiar el comportamiento de diversas métricas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, tomo el dato de visitas al sitio web a lo largo del último año. Incluyo el mismo mes del año anterior para comprobar si la evolución tiene una tendencia positiva o negativa, y obtengo desde excel un gráfico como éste:



De este modo, podemos ver cómo los meses más flojos a nivel de visitas en el sitio web son Junio y Julio, mientras que en Abril y Agosto tenemos los picos más interesantes del periodo. Parece que con respecto al año anterior hemos ido perdiendo fuelle.

Pero ¿no falta algo? El siguiente paso que realizo después de estudiar la evolución es calcular la progresión. Es decir, el cambio real que se ha producido entre cada mes de 2011 en comparación a lo que pasó en 2010. La fórmula exacta es:

Progresión = valor mes año actual / valor mismo mes año anterior – 1

Se calcula exactamente la progresión para cada uno de los meses a analizar y volvemos a consultar el gráfico:



Al estudiar la progresión, podemos ver las visitas desde una perspectiva distinta a la evolución, puesto que no veremos qué pasa de un mes hacia otro, sino qué meses han funcionado mejor en base a la estacionalidad del producto o servicio que ofrecemos.

En el primer gráfico uno de los meses que más destacaba era noviembre, también abril tenía un pico destacado. Después de mirar la progresión, la atención va más a febrero, octubre y noviembre. Parece que después del verano no se logra remontar el vuelo… ahí es donde hay que analizar más a fondo, empezamos a tener un camino que explorar.

Evolución + Progresión = LUZ

Otras veces lo que tenemos son un montón de variables que suben o bajan a primera vista sin relación aparente. ¿Cómo arrojar luz sobre qué métricas tienen que ver con otras? La regresión lineal nos ayuda

Desde Excel únicamente necesitaremos una tabla con los valores de las métricas a estudiar:



La idea es ir combinando variables para saber si existe relación entre sus valores. Es decir, ¿sube la tasa de rebote al subir los visitantes nuevos? ¿suben los ingresos si suben las visitas desde keywords con nuestra marca? Buscar relaciones entre métricas nos ayudará a reconducir una estrategia, a prevenir problemas mayores, a aprender de lo que estamos haciendo bien, etc…

¿Cómo funciona la regresión lineal? Se basa en el coeficiente R2, que saca la relación lineal entre dos variables. Cuando este coeficiente esté próximo a cero, indica que no hay relación entre las variables. Cuanto menos se acerque a cero, existe relación. Si el valor es positivo, indica que cuando una de las variables sube, la otra también lo hace. Si el valor es negativo, que cuando una de las variables aumenta la otra disminuye. Luz Luz Luz!!! ☺

En el ejemplo, podemos ver cómo el aumento o disminución de los usuarios captados nuevos no influye en los ingresos conseguidos puesto que el coeficiente tiende a cero:



Sin embargo, al comparar los ingresos con la tasa de rebote, podemos comprobar cómo sí que existe una relación, al aumentar los ingresos si la tasa de rebote disminuye. Es decir, en el ejemplo, hay un 95% de Luz! Focalizando esfuerzos en disminuir la tasa de rebote estaremos en el buen camino:



Podemos meternos más en este tipo de análisis de relación y correlación, combinando todas las métricas que se nos ocurra, yo lo automatizo en excel para que las combine según las voy alimentando de Google Analytics y la verdad es que salen conexiones que nunca se nos hubieran ocurrido... al menos a mí!

Finalmente, con la función TENDENCIA de Excel podremos intuir el valor futuro de una métrica teniendo en cuenta sus valores en periodos anteriores:



Si tenemos valores de enero a septiembre y queremos estimar el valor de octubre, usaremos esta función, que nos dará un resultado sobre el que podremos basar nuestra predicción o estimación del valor del siguiente periodo:



Así podremos adelantarnos al tiempo y saber lo que nos espera, tendremos más pistas de por dónde debemos tirar. LUZ! ☺



Son conceptos muy básicos de estadística que nos servirán, no para hacer un estudio estadístico profundo, sino para desatascarnos en el análisis de los datos de cara a decidir por dónde podemos empezar a meter mano para optimizar el sitio a analizar.

Para ahondar en cómo estos modelos estadísticos pueden ayudar en el día a día de un análisis web hay ejemplos en estos enlaces:

Regresión y Correlación

Regresión lineal

Correlación

Creo que es muy interesante que, sea cual sea tu experiencia o estudios como analista web, conozcas la existencia de estos conceptos para poder hacer un análisis exhaustivo de las métricas y ver la luz cuando nada parezca tener mucho sentido ☺