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Cómo entender la analítica web

Publicado por Mercedes Haba el 27 de enero, 2017
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Medir el impacto, el ROI, métricas…o conocer la evolución o las mejoras de un negocio en internet es posible basándonos en datos objetivos, nunca en intuiciones. Para ello, nos servimos de la analítica web.

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El uso eficaz de los datos y el análisis nos aporta una información enriquecedora y nos permite conocer la efectividad de nuestra estrategia. Pero el problema radica en el entendimiento y la comprensión de los directivos que tienen que leer estos análisis de datos. Desafortunadamente, no existen MOOCs o cursos académicos de “Analytics para Gerentes” o “Analítica para empresarios” dedicados a directivos y gerentes de empresas que carecen de estos conocimientos.

En el caso de que existieran estos programas ¿qué contenidos deberían incluir? ¿cómo entender la analítica web para empresas?

1- Identificar el problema

Un análisis adecuado comienza con el reconocimiento del problema y la decisión de resolverlo. A este paso se puede llegar por pura curiosidad, por intuición, por necesidad de tomar una decisión o acción, por experiencia, por observar y contrastar hechos…

En este punto, el nivel de evidencia es bajo y la necesidad de contrastar nuestra intuición con datos cuantitativos y objetivos es lo que nos empuja a comenzar con el análisis.

Puede ser útil discutir el tema con los analistas cuantitativos para acordar como estructurar la resolución del problema.

2- Trabajar con los Analistas

Para los gerentes y empresarios, es muy importante establecer relaciones de trabajo con los analistas. Los gerentes son los que realmente conocen los problemas de su empresa y los analistas son los que saben cómo recopilar datos y analizarlos. Por este motivo, los empresarios tienen que ayudar a los analistas a entender sus problemas y los analistas tendrán que comunicarse con los empresarios en un lenguaje comprensible por ambos.

3- La comprensión de datos

Normalmente, los empresarios y gerentes no saben distinguir entre datos grandes y pequeños, ni conocen las diferencias entre los distintos tipos de datos.

Datos Pequeños: Hacen referencia a datos de un tamaño manejable, capaz de encajar en un solo servidor y que cambian con poca frecuencia.  Datos procedentes de sistemas de transacciones de su organización, como los sistemas financieros, CRM o gestión de pedidos.

  • Big Data o Grandes Datos: Son datos más grandes que no caben en un solo servidor, son relativamente desestructurados, y cambian con frecuencia. Por ejemplo, datos sobre lo que sus clientes están diciendo en los medios sociales, lo que están diciendo a sus representantes, cómo se mueven alrededor de su negocio…

El Big Data ofrece una gran oportunidad, pero requiere de un gran profesional de la analítica.

 
4- Comprendiendo los diferentes tipos de informes analíticos y sus implicaciones:

Dependiendo de los datos que necesiten los empresarios y gerentes, los informes serán de una u otra forma.

Podemos encontrar desde simples informes descriptivos o cuadros de mando con número sobre lo que ha sucedido; a informes con análisis predictivos que utilizan modelos estadísticos en los datos del pasado para predecir el futuro. También existen análisis automatizados, que son creados directamente por los ordenadores. Por ejemplo, datos como la emisión de crédito por los bancos o las pólizas de seguro, están hechos totalmente de forma automática.

Estos informes automatizados auguran un gran cambio en la forma en la que organizamos y gestionamos los análisis en las empresas, e incluso pueden suponer una amenaza para los analistas y trabajadores similares.

5- Usos Externos e Internos de la Analítica

Los directivos deben distinguir entre los usos internos y externos de la analítica. Normalmente, los análisis se utilizan para apoyar a las decisiones internas; pero ahora las empresas también están utilizando datos y análisis a nivel externo, para crear nuevos productos y servicios.  En función de los datos analíticos obtenidos, podemos saber si un producto funciona o no y si existe una nueva demanda.

Seguir estas pautas no va a convertirte en un experto en analítica web, pero puede aportarte mayores conocimientos, y más si eres empresario o gerente.

Recuerda ¡Lo que no se puede medir, no se puede mejorar!

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Categoría: Optimización y analítica