Proceso de análisis con datos de Google Analytics

¡Hola analistas!

Espero que hayáis tenido una buena vuelta de vacaciones, la mía la verdad que no ha posido ser mejor :)

En este post quería aprovechar a hablar sobre el proceso de realizar análisis web. Hasta el momento, he hecho mucho incapié en configuración y tratamiento de datos que es necesario que los analistas sepamos para asegurarnos que estamos utilizando datos correctos. Pero después de saber que los datos lo son, le sigue el proceso de análisis > conclusiones > recomendaciones (esta última parte para mí, la más difícil).

Para ser más claros, se puede decir que existen 3 tipos de análisis que se pueden hacer:
  •  Descriptivo, ayudan a entender la situación actual
El análisis descriptivo consiste simplemente en explicar lo que dicen los datos. Este análisis no aporta un gran valor añadido pero bueno, puede servir por ejemplo,
 - cuando se entrega el primer análisis, si se muestra los datos de una manera determinada tipo dashboard, al cliente le será muy útil para una primera comprensión ya que muchos de ellos no están familiarizados con heatmaps, treemaps, funnels, etc...
- o simplemente lo que ha solicitado el cliente es un análisis de situación

Dicho análisis consiste en extraer los datos actuales y también los históricos: si no se dispone de referencias con las que comparar el dato, difícilmente vamos a saber si ha mejorado o ha empeorado. El dato en si mismo dice poco, por eso en los dashboard suele ir acompañado por datos del mes anterior o el mismo mes del año anterior.

Y es que muchas críticas van dirigidas a que conocer el pasado no sirve de mucho porque es pasado, sin embargo soy de la opinión que puede ayudar a conocer y así evitar los errores cometidos o si por el contrario, si algo ha funcionado bien, conocer cuál es el factor que nos está llevando al éxito. De esta manera nos está ayudando a tomar decisiones para cambiar el presente y por tanto, mejorar el futuro.


  • Prescriptivo, llevan a la acción con sugerencias y recomendaciones
Para llegar a este análisis es necesario llevar a cabo acciones de segmentación. Si uno tiene un dato global y quiere dar recomendaciones para mejorar y llegar al target establecido, habrá que desglosarlo en los componentes que lo construyen. Por ejemplo:

Buscamos conocer el canal de tráfico al que destinar más esfuerzos, ¿en base a qué nos decidimos?. Para ello se desglosan las sesiones que llegaron a la home por canales de tráfico. Pero para tener una mayor información y una visión más global, lo ideal es segmentar todo el funnel de comportamiento, para ver no sólo las que mas sesiones aporta sino también las que más convierten.

Esto nos va a dar la información para poder dar recomendaciones en las tomas de decisiones, como en este caso, a qué canal de tráfico destinar los esfuerzos o simplemente conocer el presente para invitar a la acción e intentar cambiarlo.


Y es que la segmentación es la clave. Cuando uno tiene un dato que quiere mejorar su rendimiento, es necesario desglosar sus componentes y analizarlos separadamente porque su impacto se superpone quedando un impacto global difícil de interpretar.

La segmentación permite simplificar la realidad, lo hablaba ya en un post anterior, El Rol del Analista Web. Existen muchos criterios para segmentar:
- algunos típicos de negocios web son: canales de tráfico y categoría de dispositivo
- también, en función del negocio, se puede segmentar por: producto, país
- si se está haciendo un análisis de campañas de adwords, se puede segmentar por tipología de campañas según su naturaleza o cualquier otro patrón común que se identifique (ej, producto, keywords...).

Y es que la segmentación facilita el análisis a nuestro cerebro, permite ver los datos desglosados en un sólo vistazo, por eso le gusta, lo ve rápido y lo entiende. Al hilo de esto, el otro día, revisando una página web de bodas para un trabajo que estoy realizando (bodas.net) me sorprendió cómo estaba planteada la sección de comunidad/foro. A mí los foros nunca me han gustado porque siempre me ha parecido difícil encontrar la información que estaba buscando. Sin embargo en este site, el foro lo han segmentado pensando en el usuario, siguiendo distintos criterios, cada usuario elegirá una de los criterios en función de lo que vaya buscando.

SEGMENTO POR PERSONAS REALES:


 SEGMENTO POR COMUNIDADES:

SEGMENTO POR TOPICS:

SEGMENTO POR FOTOS:

SEGMENTO POR VÍDEOS:

Opino que es una forma muy inteligente de mostrar la información. Noto que a mi cerebro le gusta, la información está organizada, elijo el criterio que me interese en función de lo que vaya buscando.

La verdad que me encanta el tema de organizar el caos para mostrarlo de una forma fácil. Y es que debe ser una de las muchas tareas del analista web. Justo estoy leyendo el libro de Stephen Few "Information Dashboard Design" y me ha hecho gracia porque al comienzo del segundo capítulo leo: <.... I m one of those people who enjoys the process of classifying things, breaking them up into groups ...> ¡¡cómo yo!! pensé XD

Después de haber segmentado, haber identificado patrones comunes y haber entendido lo que ha pasado llega el momento de las conclusiones. Estas deben ser concisas y aglutinar lo importante de la descripción.

Y finalmente llegan las recomendaciones, que son acciones a tomar en base a lo que hemos observado. El problema de estas es que quizás uno no se quiera mojar mucho por si luego se equivoca pero a su vez tampoco aporta mucho que sean muy genéricas ya que entonces no reflejas el trabajo realizado. Es difícil lograr ese punto de equilibrio.


Y ya el último tipo de análisis, el mejor al que todos debemos aspirar,
  • Predictivo, ayuda a predecir futuros rendimientos
A este tipo de análisis aún no hay llegado y se hace aplicando técnicas estadísticas que permitan a partir de los datos presentes, predecir el comportamiento futuro. ¡Es algo a lo que me gustaría llegar pero antes tengo que afianzar el análisis prescriptivo!


En definitiva, mi reflexión de hoy es que los analistas web debemos tender a hacer análisis prescriptivos antes que descriptivos, pasar de una mera lectura e interpretación pasiva de los datos a dar recomendaciones sobre acciones para cambiar el furuto.


 PD: el próximo sábado 19 se celebra la VII edición de Measure Camp de Londres y allí estaremos. En principio parece que irá poca representación española pero bueno, tenía ganas de ir y verlo en primera persona. Ya os contaré en mi próximo post.

El measure camp es un evento que ningún analista web debería perderse. En Madrid ya se hizo la I edición asíque pronto tendremos noticias de una segunda.

¡Feliz Semana!




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