Antes de comenzar, es preciso destacar que, dada la evolución de las tecnologías, el término analítica engloba la analítica web, la analítica de aplicaciones móviles y la analítica de cualquier dispositivo electrónico que ejecute una aplicación que implique interacción humana. Si hay interacción humana hay intercambio de información, si hay información se puede medir, si se puede medir se debe medir, ya que lo que se puede medir, se puede mejorar, y si se puede mejorar, se debe mejorar, ¿no?
Vivimos en un mundo en constante cambio, las empresas old school deben aceptar la transformación digital como algo indispensable para no tener que echar el cierre y las empresas digitales deben aceptar que en la vorágine en la que vivimos, con la feroz competencia que existe en todos los ámbitos y la globalización de las tecnologías y mercados, deben contar con una potente capa de reporting que les indique el éxito (o no) de sus acciones y el rendimiento obtenido, para que les oriente sobre que dirección debe ser la próxima a tomar para continuar en la cresta de la ola, en función de sus posibilidades logística y económicas. Adaptarse o morir. Aquí es donde entra en juego la analítica.
¿Qué es la analítica?
La analítica es una mezcla de ciencia y arte.
Es ciencia en cuanto a que, desde el lado de la obtención de la información, de colectarla, es un conjunto de técnicas informático-computacionales que permiten obtener y procesar los datos que, posteriormente, se van a analizar. Es la parte más técnica de la analítica, el sector primario de los sectores económicos del mundo digital, donde se obtiene la materia prima directamente de la naturaleza de los usuarios, el dato.
Es ciencia en cuánto a que, desde el lado de análisis de la información, se cuenta con un conjunto de herramientas de analítica que permiten realizar análisis e informes de una manera más útil e intuitiva que tratando de investigar el dato en crudo, según es obtenido.
Es arte en cuánto a que no hay ninguna técnica, metodología o praxis que funcione en todos los casos. Cada fuente de datos es diferente, con formatos diferentes, modelos de negocios diferentes, objetivos diferentes y, sobre todo, usuarios diferentes. Es por ello que siempre se necesita algo más allá de la ciencia, se necesita ese punto de originalidad, de raciocinio creativo y de pensamiento paralelo para conseguir siempre la solución ideal que satisfaga las necesidades de medición del producto que se quiere mejorar. Aquí es donde entra la función de análisis de la información, tras obtener el dato. Esto se podría considerar la factoría del dato, el sector secundario, la explotación del dato.
¿Qué no es analítica?
Estadísticas web vs. analítica
La analítica no es estadística, o al menos no es solo estadística. Hace unos años, a principios de los años 2000, con el boom de Internet y la inclusión exponencial del mismo en la sociedad, la llegada de la web 2.0 y el comienzo de la era smartphone, el término “estadísticas web” se hizo muy popular. Los webmasters demandaban saber cuánta gente veía sus sites y de dónde procedían. La analítica, se puede decir que, es un paso más allá de la estadística, una vuelta de tuerca más, una evolución de la misma.
¿En qué se diferencian?
En resumen, la estadística web analiza el tráfico que llega a tu web mientras que la analítica, analiza el comportamiento de ese tráfico dentro de tu web o app. El primero trata de volumetrías y segmentación mientras que el segundo trata sobre conversiones y experiencia de usuario. La estadística no es más que el cómputo de la información cuantitativa sobre el tráfico de tus activos, mientras que la analítica aporta la parte cualitativa, el reporting, la toma de decisiones, optimización e innovación sobre los datos obtenidos.
Publicidad online vs. analítica
La analítica no es publicidad, aunque está relacionado con ella.
A menudo, la gente cuando escucha los términos “marketing digital”, “analítica web” o “analítica”, suele pensar, instintivamente, en publicidad online, anuncios en los vídeos, molestos banners por doquier, redes sociales, trending topics, hashtags y community managers. Y no es un error, ya que, al fin y al cabo, es la parte visible que llega al público general. La analítica, dentro de la publicidad, es el análisis previo que se hace a la implantación de la publicidad y el análisis posterior que se hace para determinar el éxito de las campañas.
El marketing digital, que engloba todo, es como un iceberg. Desde la superficie, se ve la punta (un 20%), se ve la publicidad, se ven las redes sociales, se aprecia el branding y poco más.
Por debajo de la superficie (el 80% del iceberg), la analítica. Hoy en día, la tecnología y la sociedad ha alcanzado un nivel de complejidad tan alto que no sirve lo tradicional. Hasta no hace mucho tiempo se pagaban cantidades desorbitadas de dinero por la inclusión de anuncios en grandes pancartas en la carretera o vallas publicitarias, anuncios que, probablemente, solo iban a interesar al 5% de las personas que los veían en el mejor de los casos. Pero, ¿no sería mejor y más eficiente mostrar un anuncio distinto a cada usuario en función de sus intereses y características? Ahí entra en juego la analítica.
Se puede decir que el mundo de Internet es como un campo húmedo, no se puede pasar sin dejar rastro, la privacidad total no existe y todas las huellas que dejamos se utilizan para analizar el éxito de un site, el grado de aceptación, la facturación de una tienda, la experiencia de usuario, y cómo es el usuario para poder ofrecerle lo que más puede interesarle.
Seguramente, más de una vez, te ha pasado que has buscado, por ejemplo, un smartphone en alguna tienda online y, automáticamente después, cada vez que visitas otra web, solo te salen anuncios de smartphones, ¿a que sí? Eso es el remarketing, y es una parte más del gran iceberg que es la analítica.
Solo el mundo del remarketing es inmenso, está apoyado por los gigantes mundiales de la publicidad, como Google, Facebook, Twitter, etc. que proveen de las herramientas necesarias para llevarlo a cabo y es una de las técnicas más exitosas para promover las conversiones (adquisición) en el ámbito del ecommerce.
¿Por qué me interesa para mi empresa?
Nadie está más perdido que aquel que no sabe a dónde va”
Séneca, filósofo romano.
Grandes empresas han sacado grandes productos con una gran inversión y un gran sacrificiohumano y han conseguido grandes fracasos.
¿El motivo? En el 95% de los casos, la ausencia de analítica, estudios de mercado, o una mala implantación de la misma. Por muy bueno que sea un producto, si el mundo no lo necesita, no va a triunfar. Por muy buenos que sean tus estudios de mercado, si no analizas el comportamiento y la satisfacción de tus usuarios dentro de tu producto, para adaptarlo y mejorarlo, probablemente acabará fracasando. Antiguamente, los usuarios eran los que se adaptaban al mercado, en función de lo que había, decidían si estaban interesados o no. Hoy en día, es justo al revés. La oferta es tan amplia que es el usuario el que decide lo que quiere y es el mercado el que se debe adaptar para satisfacer al usuario y darle lo que quiere. Hoy, el mundo está en constante cambio y evolución y, por tanto, los sites web, aplicaciones móviles y demás, deben hacer lo mismo.
La inversión actual en marketing digital es muy alta en las empresas que han aceptado lo necesario, que era la transformación digital de su negocio, muchas ya han nacido directamente en la era digital y otras debieron adaptarse para no morir. Pongamos un ejemplo claro, una tienda online.
¿Cómo van a tener éxito si no miden las conversiones de sus usuarios? Es decir, saber qué productos se venden más o qué artículos son los más buscados, por qué interesan y por qué te han elegido a ti.
¿Cómo van a tener éxito, si no mide los abandonos de sus usuarios? Es decir, saber cuándo un usuario que estaba comprando un artículo, abandona el proceso (el embudo de conversión), dónde lo abandona y por qué lo abandona. En resumen, analizar las causas por la que un usuario que iba camino de la conversión finalmente ha desistido de hacerlo en tu activo.
¿Cómo va a optimizar su inversión en publicidad, si no mide las fuentes de tráfico? Las fuentes de tráfico indican como los usuarios llegan a tu site. Supongamos una tienda que tenga búsquedas patrocinadas en Google, anuncios en YouTube y banners de publicidad en diferentes webs, con una inversión igual en las tres, y se analizan esas fuentes de tráfico. Se ve, por ejemplo, que el 70% de las compras viene de anuncios patrocinados, un 20% de anuncios de YouTube, un 5% de banners en webs, y otro 5% de gente que llega directamente a la tienda porque ya la conocía. ¿No es más lógico centrar la inversión en las búsquedas patrocinadas y disminuir o eliminar la inversión en fuentes de tráfico que no aportan grandes beneficios?
¿Cómo va a tener éxito si no analiza la segmentación de sus usuarios? Supongamos que la tienda vende ropa para todas las edades. Si analiza la segmentación de los usuarios que realizan conversiones, y ve que el 80% de sus conversiones proceden de usuarios menores de 20 años, probablemente le interese centrarse, en exclusiva, en los productos orientados al público juvenil y abandonar un segmento que no le proporciona una rentabilidad generosa acorde al esfuerzo de mantener ese segmento activo.
¿Cómo va a tener éxito si no optimizas tus activos para motivar a tus usuarios? Los usuarios son (somos) vagos por naturaleza, el software, hoy en día, ha alcanzado unos niveles de complejidad extremos para hacer lo más sencillo posible la interactuación al usuario, de forma que el software deje de ser un mero canal para convertirse en un proveedor de soluciones. Por ello, el software debe analizarse continuamente para poder optimizarlo y facilitar al usuario el proceso que le lleve a la conversión final, la adquisición, venta u objetivo.
Y se podrían seguir enumerando casos hasta el infinito, esto tan sólo es la parte sumergida del iceberg más cercana a la superficie.
Entonces, ¿como definimos la analítica?
La analítica es lo que hace que el mundo digital en el que vivimos, funcione.
