Analítica Web: Guía para una buena investigación de datos
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Guía para una buena investigación de datos

Siempre que empezamos a analizar surgen muchas preguntas. ¿Qué datos recojo? ¿Cómo los puedo usar? ¿De qué forma mido la rentabilidad en un ciclo de compra? Si os fijáis, los usuarios son el centro de estas preguntas y para responderlas necesitamos un plan.

Aquí voy a compartir con vosotros una forma para recoger datos y realizar una fase de investigación con los mismos. No es la mejor ni mucho menos sino que es una de las que utilizo, y la que siempre voy a ir cambiando con el paso del tiempo.

A lo largo de estos pasos verás que itero por dos componentes principales: obtener una visión general e ir profundamente a un tema especifico. No se trata de generar un mapa borroso sino de ir centrándonos en las áreas principales y descubrir cada rincón.

¿Cuál es el objetivo de la investigación?

Hay tres cosas que hacer con datos: informar, optimizar y predecir.

Como la mayoría de análisis, lo primero que se pretende es entender quienes son los usuarios actuales y cuál es su comportamiento. Por qué hacen lo que hacen y cómo les podemos ayudar.

Paso 1: Definición de la infraestructura de datos

Lo más probable es que tengamos herramientas base como Google Analytics. Si no es así, tienes la gran suerte de implementar las que consideres necesarias, con el añadido de que no tendrías datos de salida. A mi personalmente, además de Analytics, me gustan otras como Hotjar, Semrush, Screaming Frog, MOZ, y Ahrefs por citar unas pocas (se ve que tiro mucho para el SEO, ¿verdad?).

En cualquier caso, en esta fase tenemos que responder a estas preguntas:

  1. ¿Qué herramientas tenemos?
  2. ¿Qué tipo de datos obtenemos con las herramientas?
  3. ¿Son datos precisos?
  4. ¿Necesitamos más herramientas?
  5. ¿Tenemos los recursos (dinero, tiempo) para poder usarlas?

También es el momento para hacer un análisis de exploración (me flipa esto). Mientras que trasteamos con las herramientas, podemos descubrir otras y aplicarlas a segmentos y tendencias importantes.

Contenido relacionado: Cómo usar la Analítica web para mejorar tus conversiones.

Paso 2: Conoce al equipo

En las primeras semanas tenemos que hacer un trabajo que podría involucrar a muchas personas. Desde desarrolladores, responsables de proyecto, redactores y quién sabe cuántos más. En esta fase hay que hacer una investigación del por qué y el cómo de los datos. No nos vale centrarnos sólo en lo cuantitativo.

Digo lo de los perfiles porque todos tendrán ideas útiles y unas preocupaciones que guiarán en gran medida nuestro análisis. Confía en todas ellas, pero intenta verificarlas con las herramientas correspondientes separando los sentimientos que pueda tener cada persona. No vale un ‘yo creo que (inserte aquí idea) porque soy (inserte aquí el perfil) y lo he visto‘. Todo tiene que estar validado, tanto cuantitativamente como cualitativamente.

Paso 3: Conoce a tus usuarios

No entiendo un proceso de análisis sin los usuarios. Ellos son el centro.

  1. Usuarios activos regulares que están en un momento del ciclo de compra.
  2. Usuarios potenciales que no están en ningún momento del ciclo de compra pero que podrían estarlo en algún momento.

Y esto lo hago con un mapa de cinco preguntas:

  1. ¿Qué necesidad solucionamos?
  2. ¿Por qué nos eligen a nosotros?
  3. ¿Cuáles son los puntos débiles del producto?
  4. ¿Cuáles son las preocupaciones de los usuarios potenciales?
  5. ¿Dónde se quedan atascados?

Sólo tienes que seguir algunas reglas básicas como preguntas abiertas, cerradas, ideas, y no sesgar nada para conocer al usuario. Hay preguntas que sólo podrás responder en sesiones con ellos, y otras que podrás responder comprobando páginas de salida, profundidad de la visita, contenidos más leídos, relación entre unos y otros, y más.

Paso 4: Dibuja un hipotético embudo

Ya tienes una idea, el producto, te has reunido con las personas involucradas y conoces a los usuarios. Es hora de configurar un hipotético embudo, tanto el que siguen por patrones de navegación como el que te gustaría que siguieran. Por ejemplo:

  1. Usuario ve el anuncio
  2. Aterriza en la página
  3. Visita el listado de productos
  4. Añade uno o más productos a la cesta
  5. Revisa
  6. Paga

No necesariamente tiene que ser así de sencillo sino que en muchas ocasiones será muy complicado. Es posible que el producto sea más complejo y el usuario tenga otras motivaciones de compra, otro ciclo, como también que el objetivo sea más complejo como por ejemplo retención. No te preocupes, es un embudo que podrá ser modificado más tarde conforme avance la investigación y cuando se tengan más datos.

Contenido relacionado: Por qué falla el ciclo de compra del usuario y cómo aprovecharlo.

Paso 5: Selecciona un segmento definido y significativo

En este paso iniciamos la investigación con las herramientas descubriendo segmentos de comportamiento. No hagas los segmentos muy amplios. Defínelos bien y selecciona los que sean significativos a una muestra.

En esta fase hay algunas dimensiones que pueden ayudar. No hay buenas prácticas y cada uno tiene su técnica. Dependerá de los objetivos que nos hayamos fijado pero hay algunas a tener en cuenta.

  1. Dónde se encuentran en el ciclo de compra (por los contenidos que consumen)
  2. Tipo de dispositivo
  3. Canal de entrada
  4. Contenidos que visitan (tipo)
  5. Demografía completa

Después de todo, un buen segmento puede ser: Usuarios de móviles, que usan iPhone y consumen varios tipos de contenido (incluye cuáles), que visitan producto A para terminar comprando B. Obviamente puedes comparar con otros segmentos y dimensiones. Por ejemplo, es razonable comparar escritorio y tráfico móvil.

Paso 6. Selecciona el tema principal de la investigación

En este punto tenemos que tener varias ideas sobre lo que debemos validar. Trata de hacer una lista de temas, considerar peticiones externas y organizalas:

  1. Los mayores aprendizajes (meta a largo plazo)
  2. Las mejoras más importantes (meta a corto plazo)
  3. Soluciones rápidas y fáciles

Por ejemplo. Estamos haciendo un análisis en torno al marketing de nuestra web. En este sentido es probable que sea importante entender el papel de las diferentes páginas de destino (las entradas a la web). Obviamente todas tienen un ciclo diferente, una primera impresión, diferente porcentaje de abandonos, conversiones, etc.

Esta parte de la investigación tendrá un gran efecto a corto plazo ya que si vemos que una de las páginas de aterrizaje tiene un gran porcentaje de conversiones, pero no demasiado tráfico, el objetivo principal será el de derivar más tráfico allí, pero necesitaremos validarlo porque igualmente tenemos la oportunidad en mejorar el resto de páginas.

Una vez más, en esta fase, las investigaciones serán generales, mientras que solo habrá pocas centradas en algo especifico.

Paso 7: Crea un marco de tiempo

Ahora ya tenemos una idea sobre qué investigar y analizar. Tenemos que ponerlas en un plan de tiempo especifico. Por lo general, se recomiendan periodos cortos semanales. Cada sprint se centrará en una etapa en concreto (por eso es tan importante priorizar y hacer una lista).

En mi opinión, los primeros sprints deben centrarse en un segmento particular del paso 4. La idea que hay tras esto es que entiendas un segmento al completo para que posteriormente puedas aplicarlo en otros. No obstante, el plan tiene y puede contener tareas paralelas.

Paso 8: Haz tu primer sprint

Como ya he mencionado, tendrás muchas herramientas y métodos, así que es necesario organizarlos. Este es un tema importante y haré un articulo para explicarlo pero por ahora te dejo un resumen del proceso que me funciona muy bien.

1. Investigación cualitativa: Se pueden obtener muchos insights (que conste que odio los palabros) de una investigación cualitativa. No todo son datos sino que con entrevistas a usuarios y pruebas de usabilidad podemos identificar problemas a los que nunca llegaríamos con datos.

2. La investigación cuantitativa es el análisis de datos: Muchas herramientas, gran cantidad de datos. Si la investigación cualitativa identifica el problema, la investigación cuantitativa lo valida. Por ejemplo, si tres de cada cinco usuarios se confunden por el texto de un botón, puedes validar la tasa de clics, el retorno al clicar, etc.

3. Test A/B: Escribiré un articulo sobre esto pero una vez que has identificado y validado un problema, es hora de solucionarlo. Por ejemplo, diferentes textos para el botón, otros colores. Lo bueno de todo esto es que puedes probar y comparar.

4. Implementar: Cuando tienes el ganador es hora de ponerlo en práctica y disfrutar de los beneficios.

Al final no es tan difícil. Todo lo que necesitas es documentar cada sprint y comunicar los resultados.

Paso 9: Recuerda que es un proceso iterativo

Una vez que tengas el plan, asegúrate de revisarlo y redefinirlo de vez en cuando. Recuerda la parte del embudo y la del segmento, y revisalas al menos una vez al mes. A veces descubres el insight perfecto en el cuadro grande, otras veces en los detalles, pero en cualquier caso, los aprendizajes se correlacionan entre si.

Conclusiones

Lo primero, gracias! Ha sido un artículo un poco largo y lo has leído entero. Espero que te haya resultado interesante 🙂

Sólo una cosa más. No hay reglas y cuando se trata de iniciar un plan de investigación, cada uno es libre de recoger los datos como quiera. Ahora es momento de salir a la selva de datos y explorar como nadie lo ha hecho.

Por cierto, si te ha gustado, comparte y ayuda a otros! 😀

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