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Herramientas analíticas: 5 razones para no usarlas

Herramientas analíticas

El estimado lector puede haber leído el título de este artículo un poco distraído. Por eso lo resumiré, para que no quede ninguna duda: “Herramientas de analítica: 5 razones para NO usarlas”. Puede sonar extraño para un consultor de análisis, pero lo explicaré.

Estamos en una era impulsado por datos donde la mayoría de las decisiones se basan en datos. Sugerir que un sitio web puede funcionar sin información analítica parece una locura. ¿De verdad? ¿Puede un sitio web o una tienda en línea beneficiarse de no utilizar herramientas de análisis?

¿Qué son las herramientas analíticas?

En primer lugar, tenga en cuenta que me ocuparé de las herramientas de análisis web, pero la idea también se aplica al offline.

En segundo lugar, no me refiero solo a Google Analytics (la herramienta de análisis más utilizada en el mundo), sino a todas las herramientas de análisis web (Adobe Analytics, Yandex, Matomo, Hotjar, cxense, etc.).

Herramientas de análisis de tráfico populares
Fuente: W3Techs

Entonces, ¿qué son las herramientas de análisis?

Las herramientas de análisis son sistemas que tienen como objetivo medir, recopilar, analizar y producir informes de navegación y comportamiento de los visitantes en su sitio web o aplicación.

Encontrará definiciones mucho más completas (y complejas), pero para el resto de este artículo la definición que he presentado es suficiente.

La mayoría de las organizaciones utilizan más de una herramienta de análisis. Juntas, estas herramientas brindan a la organización una visión completa de la empresa, proporcionando información y comprensión del negocio. Por lo tanto, se pueden tomar decisiones más inteligentes con respecto a las operaciones comerciales, las conversiones de clientes y más.

Razones para no utilizar herramientas de análisis

Ahora puede que se esté haciendo preguntas como "¿cómo pueden ser malos los datos?", "¿Cómo voy a tomar decisiones si no tengo datos?" o, en el mejor de los casos, "¿cómo puedo hacer que mi negocio sea exitoso sin datos analíticos?"

Verá, no estoy diciendo que no debamos recopilar datos de los visitantes o que los datos sean malos. Ocurre eso, en algunos casos, puede ser mejor no utilizar herramientas de análisis.

En algunas organizaciones, el uso de herramientas analíticas puede generar tanto ruido, por los motivos que explicaré en la secuencia, que puede resultar ventajoso no utilizarlas.

Entonces, veamos 5 razones para no usar herramientas de análisis.

Malos datos

En Dios confiamos. Todos los demás deben traer datos.

W. Edwards Deming

La oración anterior (muy utilizada por agencias y consultores) sería más apropiada de esta manera:

En Dios confiamos. Todos los demás deben traer bueno fecha.

En la mayoría de mis auditorías de Google Analytics (auditoría inicial o separada del consultoría analítica) Encuentro problemas de configuración, manejo incorrecto y manipulación de datos, etc.

Calidad de los datos de auditoría de GA
Calidad de los datos de auditoría de GA

¿Qué tipo de conocimiento o decisión tomará la administración de una organización de que sus datos son (solo) 50% confiables?

Si los datos que recibe de sus herramientas de análisis son 50% correctos (o 50% incorrectos), su margen de precisión puede no ser muy bueno. ¿Por qué utilizar herramientas de análisis para tomar una decisión que tendrá la misma probabilidad de ser correcta que si se decidiera con cara o cruz?

Evidentemente, esta es una situación transitoria que se corrige durante la consulta. Aun así, sirve como una advertencia para las organizaciones que tienen implementadas sus operaciones de análisis interno o que no han tenido el debido asesoramiento.

Si su organización no puede garantizar un nivel mínimo de confiabilidad de los datos, es preferible ahorrar recursos con esta operación.

Solución de problemas de datos incorrectos

Realice auditorías periódicas en todas sus herramientas de análisis o contratar una consultora para ello. Si tiene un equipo de análisis de datos interno, asegúrese de que estén debidamente capacitados para identificar si los datos disponibles son buenos o malos. Fiabilidad 80% es un buen punto de partida.

Lea también: "Mini auditoría de Google Analytics

Decisiones basadas en conjeturas

De acuerdo. Usted y su equipo hicieron un excelente trabajo y sus datos tienen un nivel adecuado de confiabilidad. Cuando se presentan a los tomadores de decisiones, simplemente son ignorados o “pierden” ante una presentación (más hermosa) hecha en Power Point y con mayor poder (estético) convincente.

gif trampa bino

¡Correr! Si sus análisis son confiables pero nunca se utilizan en las decisiones estratégicas de la organización, reconsidere su desempeño.

Conozco empresas que tienen equipos completos de analítica / BI que siempre han perdido frente a una presentación colorida con gráficos 3D de alguien en el comercial.

Si las conjeturas son el mecanismo para la toma de decisiones en su empresa, ¿por qué desperdiciar recursos (tiempo y dinero) con herramientas y análisis de datos?

Combatir las decisiones basadas en conjeturas

Realiza una presentación más colorida con más elementos 3D y animaciones que el departamento de ventas.

Nooooooooo !!! Es broma, no te unas a esta guerra. El personal comercial generalmente tiene mucho tiempo para hacer presentaciones más elaboradas.

Hablando serio. Crear una conexión con la gerencia, presentar la metodología, mostrar los resultados de manera que la causa y el efecto sean claros y tangibles. Concéntrese en los resultados y realice un seguimiento de la información relevante.

Privacidad del usuario

Las organizaciones que ya están de acuerdo con el GDPR (y pronto en Brasil con la LGPD) saben lo difícil que es hacer la implementación, recolección y tratamiento de datos correctamente.

Soy partidario de recopilar, procesar y analizar datos, si se hace correctamente. Si el usuario dice que no quiere que lo rastreen, no lo rastree. No use hacks ni nada para recopilar datos de navegación sin su consentimiento. Es inmoral y poco ético.

Imagine el siguiente escenario: 25% de los usuarios de su sitio web utilizan bloqueadores de anuncios o navegadores que pueden bloquear cualquier tipo de seguimiento. Otro 50% no está de acuerdo con su política de cookies y no autoriza el seguimiento. Tendrá datos de menos de la mitad de sus visitantes. Aún puede tomar decisiones basadas en estos datos, pero el muestreo deberá ser de alta calidad para respaldar las decisiones correctas.

Ya que lo mencioné, voy a hablar un poco sobre muestreo de datos. El muestreo de datos no es más que un muestreo de datos. Google Analytics es el rey en este sentido (principalmente en la versión gratuita). No es que otras herramientas no lo hagan, pero GA es la más conocida y, para sitios con mucho tráfico, el muestreo puede ser relevante (y molesto).

Muestreo de datos en GA
Ejemplo de muestreo de datos en GA

Es decir, si para cumplir con los requisitos de privacidad debe ceder una cantidad significativa de datos (cuantitativos y cualitativos), puede tener sentido que no los recopile en primer lugar.

Usar análisis y mantener la privacidad del usuario

Sea transparente y ofrezca la opción a su visitante de aceptar o no el seguimiento. No capture datos personales o sensibles que pudieran identificar al visitante y no comparta datos con terceros.

Si una muestra de los datos es suficiente, trabaje de manera inteligente. Si tiene un muro de pago y comprender el comportamiento de los suscriptores es suficiente para tomar decisiones comerciales, ¿por qué capturar información de todos los usuarios (suscriptores y no suscriptores)?

Rendimiento del sitio web

Ya he auditado sitios que activaron múltiples etiquetas de Google Analytics, píxeles de Facebook, píxeles de LinkedIn, cxense / Piano, Yandex, Hotjar, Crazyegg, etc. No importa cuán optimizada esté la implementación de estas etiquetas, todavía habrá un impacto en la carga de la página y estaremos afectando la experiencia del visitante..

Si no está utilizando análisis de Facebook o creando audiencias específicas, ¿por qué tener un píxel de Facebook en su sitio web? ¿Por qué utilizar Hotjar y Crazyegg al mismo tiempo si Google Analytics puede obtener la única funcionalidad de las herramientas que está utilizando?

Impacto en el rendimiento de terceros
Impacto en el rendimiento de terceros

Hay casos en los que el bajo rendimiento de las implementaciones de análisis puede duplicar el tiempo de carga de la página. Si tiene comercio electrónico, cada segundo importa. Me atrevo a decir que algunas tiendas virtuales podrían aumentar sus ingresos en 20-30% si no usaban herramientas de análisis.

¿Cómo sucedería eso? Ofreciendo una mejor experiencia de usuario, ofreciendo privacidad y seguridad, analizando mejor las ventas realizadas.

Resolviendo el problema de rendimiento

Evite llevar herramientas de análisis que no aporten datos relevantes a su negocio. Utilice la configuración esencial y de manera óptima.

Intente cargar las etiquetas de las herramientas de análisis a través de un administrador de etiquetas como el Administrador de etiquetas de Google, Gestión dinámica de etiquetas de Adobe o la Tealium.

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Falta de comprensión de la herramienta de análisis.

Muchas organizaciones invierten grandes cantidades en herramientas de análisis. Sin embargo, una buena parte no cuenta con profesionales capaces de utilizar estas herramientas y brindar insights para una buena toma de decisiones.

Es común que las empresas observen métricas que son irrelevantes para el negocio o incorrectas.

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Google Analytics en sí mismo es una caja de sorpresas para aquellos que no lo dominan. Conceptos como dimensiones y métricas, usuarios, sesiones y Porcentaje de rebote a menudo se malinterpretan.

Y si nos adentramos en temas más avanzados como modelos de atribución, conversiones asistidas o modelos de medición, el negocio se complica aún más.

Las herramientas de análisis no solo deben servir para generar informes y cuadros de mando.

Las herramientas de análisis deben responder preguntas comerciales.

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Comprender las herramientas de análisis

Invierta no solo en herramientas, sino también en la formación de equipos. Contratar profesionales (interno o subcontratado) que puede extraer información relevante para la organización.

Las herramientas de análisis gratuitas, como la propia GA, se pueden utilizar y generar información para todo tipo y tamaño de organizaciones. Invierte en la correcta configuración de estas herramientas y aprovéchalas antes de contratar herramientas a un alto costo.

Concluyendo

Las herramientas de análisis pueden contribuir al éxito o al fracaso de una organización.

Aquellos que no obtienen buenos datos, toman decisiones basadas en opiniones, no respetan la privacidad de los usuarios, tienen problemas de rendimiento o no entienden cómo funcionan y los datos generados pueden considerar dejar de usarlos.

Si no va a utilizar los datos para mejorar su organización, ahorre tiempo y dinero.

Aquellos que tengan alguno de estos problemas pero quieran que los datos proporcionen información deben considerar corregir estos aspectos.

Si tiene alguno de estos problemas en su organización y desea hablar sobre ello, no dude en entrar en contacto o aprende más sobre mi consultoría analítica.

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