Las empresas están invirtiendo en Data Analytics porque así consiguen conocer el comportamiento de sus clientes para adaptar sus canales y procesos a la consecución de sus objetivos. ¿Cómo se consigue esto? La respuesta es sencilla: usando los datos. Al analizar el comportamiento de los usuarios de la forma adecuada, podemos sacar conclusiones con una base sólida y fiable, que nos ayuden a tomar mejores decisiones y mejorar procesos de captación, usabilidad, campañas de pago, contenidos y engagement.

De este modo, ¿qué conseguimos exactamente? Os ponemos algunos ejemplos clarificadores, aunque más adelante os explicaremos las ventajas que supone utilizar el análisis de datos en la empresa:

  • Captación: detectar barreras y elementos facilitadores en los canales de captación que nos ayuden a conseguir más leads o potenciales clientes.
  • Usabilidad: detectar barreras y elementos facilitadores en la interfaz de usuario que hagan la navegación más sencilla, intuitiva y agradable.
  • Campañas de pago: distribuir presupuestos hacia acciones con mejor rendimiento, de modo que consigamos mejores resultados sin gastar más dinero.
  • Contenidos: adaptar los contenidos a las necesidades y búsquedas de los usuarios y así posicionar mejor para ellas y aumentar la notoriedad de la marca.
  • Engagement: adaptar mejor el mensaje a lo que los usuarios quieren y lo que les gusta para aumentar la visibilidad y las tasas de interacción con contenidos.

Aprender y reaccionar rápidamente, en el peor de los casos, es un factor de supervivencia y, en cualquiera de los casos, un factor de crecimiento. Si podemos almacenar datos y analizarlos, aprendemos más rápido y reaccionamos más rápido.

Entonces, ¿cómo utilizar Data Analytics para empresas? Como en cualquier proyecto, siguiendo una metodología que nos ayude a mejorar los objetivos establecidos. Es importante ir por fases y no intentar digerir un elefante de un solo bocado. Implantar un sistema de recopilación, medición y visualización de datos y, sobre todo, implantar una cultura de datos en la empresa, es un proyecto por fases que hay que empezar por el principio.

Las fuentes de datos pueden ser muchas y muy diferentes en formato, pero es importante empezar a trabajar con los más fáciles de obtener y procesar, dentro de un proyecto de explotación de información de cualquier nivel. Y qué mejor que empezar con los datos de tráfico de plataformas digitales.

Por eso en este post proponemos y promovemos el desarrollo de proyectos de análisis, integración e implantación de ciclos de mejora basados en datos y ligados a las plataformas digitales. Principalmente porque es la forma más precisa de obtener información y la manera más inteligente de crecer para modelos de negocio puramente digitales y para empresas cuyos canales digitales sean estratégicos.

¿Qué es Data Analytics?

Data Analytics es la ciencia que estudia el análisis de datos para sacar conclusiones. Un concepto muy sencillo de entender, pero no tan fácil de lograr. Con cierta dosis de ingeniería inversa podemos empezar a pensar en los objetivos más básicos del negocio (posicionamiento, ventas, leads, engagement) y establecer indicadores de cumplimiento con sistemas de control de esos indicadores, enriquecidos con toda la información posible para visualizar en el soporte y formato más fácilmente digerible y eficiente.

Así debemos entender Data Analytics, como una ciencia que, además de procesar la información útil, se adapta a los nuevos canales y necesidades de uso.

Es la magia de saber cruzar con acierto DIMENSIONES MÉTRICAS. Un buen analista de datos debe ser capaz de encontrar las dimensiones y métricas relacionadas con el desempeño del objetivo para diseñar el «panel de control» adecuado y establecer ciclos de observación y mejora del objetivo.

Aunque Data Analytics incluye el proceso y el análisis de todo tipo de datos, la mayoría de las empresas lo asocian a datos procedentes de tráfico en plataformas digitales. Considerando la existencia de modelos de negocio puramente digitales y todos los que no lo son, pero sus canales on-line son estratégicos, es lógico empezar por ahí. Además, toda actividad digital deja un buen rastro de datos que debemos entender y aprovechar.

El ecosistema de Google nos ofrece un kit de herramientas magníficas para desarrollar proyectos muy completos de Data Analytics. Solamente hay que conocer esas herramientas, saber implantarlas, configurarlas, explotarlas y ponerlas así al servicio del negocio.

Ventajas de utilizar Data Analytics en la empresa

Utilizar Data Analytics en la empresa tiene muchas ventajas, y en Planes Digitales creemos que una buena manera de entenderlas es clasificándolas en grupos:

  • ECONÓMICAS: mejorar las ventas de productos y servicios adecuando las campañas y las plataformas al comportamiento de usuarios.
  • EXPERIENCIALES: mejorar la experiencia de cliente adaptando los procesos y los contenidos al funnel de conversión.
  • CULTURALES: integrar en la organización la cultura de datos y la realidad de los datos como factor clave en la toma de decisiones.
  • METODOLÓGICAS: implantar una metodología de medición de datos en todos los proyectos de digitalización de las marcas.
  • EVOLUTIVAS: contribuir a la mejora de objetivos con gráficos precisos, tests en entornos reales y seguimiento y análisis de los indicadores de negocio.
  • DISEÑO: adaptar la visualización de datos a los estilos y necesidades de cada marca, seleccionando y personalizando lo más relevante para cada una.

Metodología para Data Analytics

La metodología para desarrollar un buen proyecto de Data Analytics consiste en seguir los pasos marcados en el orden adecuado, como en cualquier metodología.

  1. Objetivos: tener muy claros los objetivos a conseguir con el proyecto y que esos objetivos sean medibles (obvio).
  2. Indicadores: establecer los indicadores principales y los indicadores «parciales» de cumplimiento de objetivos.
  3. Disponer de la herramienta de recopilación de datos, normalizados y tratables.
  4. Disponer de la herramienta de visualización de datos, con gráficas útiles para determinar el grado de desempeño de objetivos y estudiar la información de forma periódica.
  5. Diseñar y desarrollar hipótesis de mejora de cumplimiento de objetivos en base a los datos analizados.
  6. Testar y medir resultados de experimentos basados en las hipótesis para entrar en ciclos de mejora continuos.

Todos sabemos lo que tenemos que hacer, pero ¿cómo hacerlo y quién nos puede ayudar?

Herramientas de Data Analytics

Las herramientas de Data Analytics que Google ofrece de forma gratuita nos permiten disponer de todas las piezas necesarias. Por eso, un proyecto de estas características empieza por la instalación completa de este kit.

  • GOOGLE ANALYTICS: es la herramienta de Analítica Web, que recopila y clasifica datos que nos permiten conocer mejor a nuestros clientes. Aporta dimensiones y métricas, requiere configurar objetivos y permite almacenar y tratar datos.
  • GOOGLE SEARCH CONSOLE: es un servicio para webmasters que permite comprobar el estado de la indexación de las páginas web y optimizar su visibilidad, ya que aporta métricas SEO. Ayuda a mejorar el posicionamiento online de la web y requiere de sincronización con Analytics.
  • GOOGLE TAG MANAGER: sirve para hacer seguimiento y medir todo lo que sucede en nuestra página web. En definitiva, es un instrumento para el marcado y el etiquetado de objetivos, eventos y resto de cosas que queremos medir. ¡Permite integrar código sin programación!
  • GOOGLE OPTIMIZE: permite optimizar sitios web, ya que es una plataforma de lanzamiento de experimentos y confirmación de hipótesis basadas en datos. Ayuda a identificar las partes de nuestra página web que tenemos que mejorar.
  • GOOGLE DATA STUDIO: ayuda a realizar informes personalizados y dashboards con datos obtenidos del resto de herramientas y otras fuentes externas. Requiere integrar fuentes y gráficas y aporta la visualización de datos de forma personalizada.

Proyectos de Data Analytics

Una vez establecidos los objetivos y configuradas las herramientas, habremos cumplido el hito más importante del proyecto. Desde este momento podremos empezar a testar distintos escenarios y obtener datos depurados que nos sirvan como base para ciclos de mejora relacionados con:

  • Campañas de marketing: disponer de mapas de rendimiento de campañas transparentes y claros para la toma de decisiones sobre presupuestos.
  • Plan editorial de contenidos: contar con datos de semántica, posicionamiento demanda para mejorar los ratios de atracción de contenidos web y redes sociales.
  • Experiencia de usuario en procesos: acceder a información de comportamiento para mejorar procesos de compra y captación.

Con estas capacidades básicas podemos empezar a desarrollar proyectos más eficientes basados en datos. Empezando por los cimientos y creando una cultura de más transparencia y mejor acceso a todo lo que está pasando y lo que más nos importa de nuestro negocio. Ahora solo tienes que dar el paso y confiar en los mejores profesionales. Y, en Planes digitales, somos expertos en la consultoría, integración y desarrollo de proyectos de Data Analytics.

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