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Herramientas analíticas: 5 razones para no utilizarlas

Analytics
Google Analytics, Google Tag Manager, Métricas
12 minutos para leitura

Puede que el estimado lector haya leído el título de este artículo un poco distraído. Por eso lo resumiré, para que no haya dudas: «Herramientas analíticas: 5 razones para NO usarlas». Puede sonar extraño viniendo de un consultor analítico, pero se lo explicaré.

Estamos en una era impulsada por los datos, en la que gran parte de la toma de decisiones está respaldada por ellos. Sugerir que un sitio web puede funcionar sin información analítica parece una locura. ¿De verdad? ¿Puede un sitio web o una tienda electrónica beneficiarse de no utilizar herramientas de análisis?

¿Qué son las herramientas de análisis?

En primer lugar, te advierto que voy a tratar con herramientas de analítica web, pero la idea también es aplicable al offline.

En segundo lugar, no me refiero sólo 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 populares de análisis de tráfico
Fuente: W3Techs

¿Qué son las herramientas de análisis?

Las herramientas de análisis son sistemas destinados a medir, recopilar, analizar y elaborar informes sobre la navegación y el comportamiento de los visitantes en su sitio web o aplicación.

Encontrará definiciones mucho más completas (y complejas), pero para la secuencia 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 dan a la organización una visión completa de la empresa, proporcionando información y comprensión del negocio. De este modo, se pueden tomar decisiones más inteligentes en relación con las operaciones comerciales, las conversiones de clientes y mucho más.

Razones para no utilizar herramientas analíticas

Ahora te estarás preguntando cosas como «¿cómo puede ser malo tener datos?», «¿cómo voy a tomar decisiones si no tengo datos?» o, en el mejor de los casos, «¿cómo puedo llevar mi negocio al éxito sin datos analíticos?».

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

En algunas organizaciones, el uso de herramientas de análisis puede generar tanto ruido, por las razones que expondré a continuación, que puede ser ventajoso no utilizarlas.

Veamos 5 razones para no utilizar herramientas de análisis.

Datos erróneos

En Dios confiamos. Todos los demás deben aportar datos.

W. Edwards Deming

La frase anterior (muy utilizada por agencias y consultores) sería más adecuada así:

En Dios confiamos. Todos los demás deben aportar buenos datos.

En la mayoría de mis auditorías de Google Analytics (independientes o auditoría inicial de consultoría analítica) me encuentro con problemas de configuración, manejo y manipulación incorrecta de datos, etc.

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

¿Qué tipo de visión o decisión tomará el consejo de administración de una organización si sus datos son fiables (sólo) en un 50%?

Si los datos que obtiene de sus herramientas de análisis son correctos en un 50% (o incorrectos en un 50%), es posible que su margen de acierto no sea muy bueno. ¿Por qué utilizar herramientas analíticas para tomar una decisión que tendrá las mismas probabilidades de ser correcta que si se decidiera lanzando una moneda al aire?

Obviamente, se trata de una situación transitoria que se corregirá durante la consultoría. Aun así, sirve de llamada de atención para las organizaciones que han internalizado sus operaciones analíticas o no han contado con el asesoramiento adecuado.

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

Resolver el problema de los datos erróneos

Realice auditorías periódicas de todas sus herramientas de análisis o contrate a una consultoría para que lo haga. Si dispone de un equipo interno para el análisis de datos, asegúrese de que está debidamente formado para identificar si los datos disponibles son buenos o malos. Un 80% de fiabilidad es un buen punto de partida.

Lea también: Mini auditoría de Google Analytics

Decisiones basadas en conjeturas

De acuerdo. Usted y su equipo han hecho un trabajo excelente y sus datos tienen un nivel de fiabilidad adecuado. Cuando se presentan a los responsables de la toma de decisiones, simplemente se ignoran o «pierden» ante una presentación en Power Point (más bonita) con mayor poder de persuasión (estético).

gif cilada bino

¡Huye! Si tus análisis son fiables pero nunca se aprovechan en las decisiones estratégicas de la organización, replantéate tus acciones.

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

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

Luchar contra las decisiones basadas en corazonadas

Haga una presentación más vistosa con más elementos 3D y animaciones que el departamento comercial.

¡¡¡Noooooooooooo!!! Es broma, no te metas en esa guerra. Los comerciales suelen tener tiempo de sobra para hacer presentaciones más rebuscadas.

En serio. Crear una conexión con la dirección, presentar la metodología, mostrar los resultados para que la causa y el efecto sean claros y tangibles. Céntrate en los resultados y haz un seguimiento de la información relevante.

Privacidad de los usuarios

Las organizaciones que ya cumplen con el GDPR (y en Brasil pronto con la LGPD) saben lo laborioso que es conseguir una correcta implementación, recopilación y tratamiento de los datos.

Estoy a favor de la recogida, el tratamiento y el análisis de datos, si se hace de la manera correcta. Si el usuario dice que no quiere ser rastreado, no lo rastrees. No utilices hacks o lo que sea para recopilar datos de navegación sin consentimiento. Es inmoral y poco ético.

Imagine el siguiente escenario: el 25% de los usuarios de su sitio web utilizan adblockers o navegadores que pueden bloquear cualquier tipo de seguimiento. Otro 50% no está de acuerdo con su política de cookies y no consiente el rastreo. Tendrá datos de menos de la mitad de sus visitantes. Puede seguir tomando decisiones basadas en estos datos, pero el muestreo tendrá que ser de alta calidad para respaldar decisiones sólidas.

Ya que lo he mencionado, voy a hablar un poco del muestreo de datos. El muestreo de datos no es más que un muestreo de los datos. Google Analytics es el rey en este sentido (especialmente 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

En otras palabras, si para cumplir los requisitos de privacidad debe renunciar a una cantidad significativa de datos (cuantitativos y cualitativos) podría tener sentido no recopilarlos en primer lugar.

Uso de la analítica y mantenimiento de la privacidad de los usuarios

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

Si basta con una muestra de los datos, trabaje con inteligencia. Si tienes un muro de pago y conocer el comportamiento de los abonados es suficiente para tomar decisiones empresariales, ¿por qué captar información de todos los usuarios (abonados y no abonados)?

Rendimiento del sitio

He auditado sitios que disparaban múltiples etiquetas de Google Analytics, Facebook pixel, LinkedIn pixel, cxense/Piano, Yandex, Hotjar, Crazyegg, etc. Por muy optimizada que esté la implementación de estas etiquetas, seguirá habiendo un impacto en la carga de la página y estaremos afectando a la experiencia del visitante.

Si no utilizas los análisis de Facebook ni creas audiencias específicas, ¿por qué tienes un píxel de Facebook en tu sitio web? ¿Por qué utilizar Hotjar y Crazyegg al mismo tiempo si la única funcionalidad de las herramientas que está utilizando quizás pueda obtenerla Google Analytics?

Impacto de terceros en los resultados
Impacto de terceros en los resultados

Hay casos en los que las implementaciones analíticas de bajo rendimiento pueden duplicar los tiempos de carga de las páginas. Si tiene un negocio de comercio electrónico, cada segundo cuenta. Me atrevería a decir que algunas tiendas online podrían aumentar sus ingresos entre un 20 y un 30% si no utilizaran herramientas de análisis.

¿Cómo? Ofrecer una mejor experiencia de usuario, ofrecer privacidad y seguridad, analizar mejor las ventas realizadas.

Resolver el problema de rendimiento

Evite cargar herramientas de análisis que no aporten datos relevantes para su negocio. Utiliza los ajustes esenciales de forma óptima.

Intente cargar etiquetas desde herramientas de análisis a través de un gestor de etiquetas como Google Tag Manager, Adobe Dynamic Tag Management o Tealium.

Lea también: Cómo instalar Google Analytics mediante Google Tag Manager

Falta de comprensión de la herramienta de análisis

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

Es habitual que las empresas se fijen en métricas irrelevantes para el negocio o de forma equivocada.

Lea también: Métricas de marketing digital: ¿cuáles son importantes?

El propio Google Analytics es una caja de sorpresas para quienes no lo dominan. Conceptos como dimensiones y métricas, usuarios, sesiones y porcentaje de rebote suelen entenderse mal.

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

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

Las herramientas analíticas deben responder a preguntas empresariales.

Lea también: 10 herramientas SEO que todo sitio web debería utilizar

Conocer las herramientas de análisis

Invierta no sólo en herramientas, sino también en formación del equipo. Contrate profesionales (internos o subcontratados) que puedan extraer información relevante para la organización.

Las herramientas de análisis gratuitas, como la propia GA, pueden utilizarse y generar información para todo tipo y tamaño de organizaciones. Invierta en la configuración correcta de estas herramientas y sáqueles el máximo partido antes de contratar herramientas caras.

En conclusión

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

Los que no obtienen buenos datos, toman decisiones basadas en opiniones, no respetan la privacidad del usuario, tienen problemas de rendimiento o no comprenden el funcionamiento y los datos generados pueden plantearse dejar de utilizarlos.

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 les aporten información deberían plantearse solucionar estos aspectos.

Si está experimentando alguno de estos problemas en su organización y quiere hablar de ello, no dude en ponerse en contacto conmigo o infórmese sobre mi consultoría analítica.

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