En 1000 palabras: Introducción a la analítica

¿Por qué es importante medir? Qué son objetivos medibles. Qué métricas y herramientas podemos usar para una buena analítica y porqué es importante crear un cuadro de mandos. Ese era el reto de José Panzano (http://es.linkedin.com/in/josepanzano; http://titojose.wordpress.com; @twittojose) consultor de marketing online especializado en SEO y Analítica Web, fundador de Mundo-Animal.com, y colaborador de agencias Social Media como Smartbrand, en la tercera clase del curso "Community Management" de AERCO-PSM.

Admito que dos horas y media para un tema tan amplio y complejo me parecían, desde la barrera del alumnado, misión imposible. Y efectivamente, la clase quedó en una introducción sobre la importancia de la analítica, sus porqués y en una sensación socrática de "sólo sé que no sé nada". Así que hay van los mensajes principales:

La medición no es una moda, no es sólo una forma de analizar el éxito, es una madera de saber si cumplimos los objetivos asignados.

La analítica web son cambios. Si no se cambian y prueban cosas, no estamos haciendo analítica. Estamos haciendo reportes.

Las redes sociales (como Facebook) son mares. Los community manager somos pescadores. Y los usuarios son peces. Nada de clientes, pensemos más fríamente y sin emoción en números, y si es un ecommerce, en euros:"Cuántos peces he pescado hoy", "Cuántos peces hacen falta para conservar mi trabajo".

José Panzano fue radical al respecto: "Cada día que la web es igual que el anterior, es un día perdido", dijo.Y parece que muchas emprasa pierden aún el tiempo en cuestión de social media, ecomerce y web, pues según su criterio el 99% de las empresas sólo cogen la parte de datos de la analítica.Y encima se quedan con los datos "buenos" como para colgarse medallas y justificar el trabajo del community manager o del director de marketing. Cuando en realidad, la tarea el analista es ver el lado negativo de las cosas. No es una cuestión de “dar” problemas, si no de detectarlos.

El marketing online son matices:

Siguiendo con su visión crítica del mundo en Internet, José lanzó una advertencia a los alumnos: "Internet no es un juego de corderitos". Y es que siempre hay intereses y estrategias tras los mensajes y las redes sociales escogidos. Y si además tenemos en cuenta que no todo es extrapolable y que las estrategias de Estados Unidos no tienen porqué funcionar en España, las de una multinacional no tiene porque funcionar para una PYME ni para una tienda local, hemos de plantearnos desde cero porqué hacemos lo que hacemos y cómo lo hacemos. Y es que como dijo, "el marketing online es cuestión de matices". Ni las leyes ni las personas ni el ambiente ni el momento ni los prejuicios son los mismos.

Puesto que todo es cuetión de matices, lo mejor es etiquetar pequeños objetivos y usar el modelo publicitario AIDA para pensar en los diferentes objetivos presentes en el proceso necesario que debemos hacer ANTES de conseguir una venta: atención (attention), interés (interest), deseo (desire) y acción (action). ¿Y de quién buscamos la acción? De los PROSUMIDORES, ¡menudo reto!

TIP a pie de página: El problema de las redes sociales es que contamos como positivo el “me gusta”. Pero todo es interpretable: cuánto te ha gustado, te ha gustado o es que apoyas la causa… Tenemos que contar con los problemas de medición: google te dice que x miles de personas han visto la web o el anuncio, pero quizá tenían cargada la página sin leer ni ver nada.

Las 3 fases del trabajo del analista:

El analista de datos y resultados web y social media en realidad no se ocupa sólo de mirar Google Analytics y Facebook Insights. También ha de hablar con el servicio de atención al clinete, con el departamento comercial, con el community manager, con el director de marketing e incluso con el departamento financiero de la empresa, pues es el único modo en que podrá tener una visión global del proceso de venta y sus problemas, así como aportar soluciones viables y eficaces.

TIP para el trabajo del analista: haz cada una de las tres fases en momentos separados, incluso en días diferentes, y cambia de "gorro" en cada ocasión.

Análisis o reporting: Reunión de análisis para hacer un breafing de resultados, reflexiones y recomendaciones. Es importante que el informe no sean sólo gráficas, si no que aporte ideas de lo que indican los datos, identifique problemas y aporte posibles soluciones. En realidad la reunión ha de parecerse más a una lluvia de ideas marketiniana que a una presentación de gráficos simple y llana.
Planificación de tareas: en base a las conclusiones presentada en la fase de análisis, habremos de pensar quién hace qué, cuándo y cómo. Es decir, organizar las tareas. TIP de trabajo: usar el control de cambios y las notas, por ejemplo en Google Analytics, para saber qué hizo quién, cuándo y porqué motivo. Si no, será difícil unos meses o años después al comparar saber porqué tuvimos los datos x.
Implementación: hemos de implantar cambios.

4 errores habituales en el análisis:

Errores de alineación: Si tienes un problema, es un problema de todos (de la empresa entera, no sólo de aquella persona o departamento). Entre estos problemas de alineación encontraremos:
Errores de objetividad: los datos mandan. Cuando detectemos errores, hemos de formular hipótesis y luego intentar validarlas probando todo lo posible.
Falta de humildad: hemos de saber escuchar. Internet evoluciona muy rápido, y es por ello que debemos estar constantemente atentos a nuevas tendencias, marcando nuevos objetivos, viendo lo que otros países y empresas hacen para poder anticiparnos en la medida de lo posible. Para darnos de alta en nuevas plataformas y probar o por lo menos reservar nuestro nombre de marca.

La importancia de los objetivos y las métricas:

Hemos de tener objetivos medibles. Podemos clasificarlos en varios tipos y establecer en función de los mismos diferentes métricas para medir su consecución o evolución. Tener claros los objetivos es importante porque determinarán nuestras estrategias y porque han de estar alineados con los objetivos generales de la empresa. Del mismo modo, es imporante establecer métricas de medición de esos objetivos que sean correctas pues si no corremos el riesgo de no saber interpretar a tiempo los problemas que se nos presenten.

Podemos dividir los posibles objetivos en varios grupos con sus correspondientes métricas (sirvan de ejemplo):

Generación de branding y generación de confianza. Lo mediremos con métricas como:

las veces que comparten nuestros contenidos: RT, reenvíos, agregadores...
Engagement.
Participación.
Cantidad de fans y seguidores en las redes (y porcentaje de crecimiento/ decrecimiento).
Es importante medir tanto los nuevos fans como los que han dejado de serlo (y porqué, en qué momento, con qué mensaje...)
Hemos de tener en cuenta que las redes sociales no son un canal de venta. Las redes sociales "no son para casarse, son para que nos conozcan el primer día", para decidir la venta en caso de duda. En palabras de José Panzano, "Facebook es un mal killer (no se compra allí) pero es buen asistente". No hemos de medir la efectividad de Facebook por las ventas (no directamente o a menos que tengamos muy detectado de algún modo las ventas en este canal, por ejemplo con algún código promocional concreto o con una tienda directamente en Facebook.
Las redes sociales son una inversión a medio y largo plazo, una estrategia de branding.

Generación de tráfico a nuestra web. Habremos de segmentar (generar masa cualificada) y medir en función de las acciones que estamos haciendo.

Tengamos en cuenta que "la gente vive en Facebook". Si sube el tráfico orgánico sobre un producto x que justo ayer estuvimos promocionando en redes sociales, suele estar correlacionado (las casualidades son raras).
Si trabajamos con agregadores como "Menéame" hemos de preveer que en caso de éxito la web conseguirá mucho tráfico, ¡tengamos capacidad como para no "caer"!

Generar demanda:

Visitas
Carros de la compra
Personas que vienen de X red social
Qué producto / foto es la más visitada

Atención al cliente:

Minimizar el tiempo de atención al cliente.
Mejorar el porcentaje de aceptación.
Ahorro de la atenció online versus la atención telefónica y/o presencial.

Cualificación de leads:

Cuántos formularios hemos conseguido.
Cuántos e-amaisl hemos recopilado para nuestro newsletter.
Nuestro objetivo será conocer mejor a nuestro cliente, su proceso de venta, alimentar el CRM.

Gestión de la relación con el cliente:

Cómo se acerca el cliente a nosotros: desde dónde se conectan (móvil, tablet, ordenador...).
Por dónde navegan (flujo).
Qué piden.

Generación de ventas o avanzar en el "funnel" de venta:

Unas últimas recomendacioens sobre los datos recopilados:

El usuario es multidispositivo. Las herramientas de analítica no saben todavía (o no siempre) si el cliente del PC es el mismo que el de la tablet y el móvil un rato antes o después. Google lo está intentado, habremos de estar atentos a los avances en este sentido.
Los datos los hemos de dar comprensibles. Lo mejor es cuantificarlos en euros, ese lenguaje lo entiende todo el mundo.
Es importante que los datos estén contextualizados: comparados con los del año, el semestre o el mes pasado. Y comprados porcentualmente. Así como compararlos con la competencia (de la misma línea de negocio y tamaño y lugar que nosotros a ser posible). Es el único modo de saber si nuestros datos son positivos o negativos.

El cuadro de mandos y herramientas:

Después de todo esto, queda concluir que no tiene sentido la analítica sin un cuadro de mandos o dashboard (con el factor tiempo) un resumen de lo que está pasando. Ha de cumplir algunos requisito y sobre todo ha de ser personalizado para nuestra empresa y nuestros objetivos, métricas e indicadores:

Documento en que se reflejan las principales métricas de la empresa. Por ejemplo:

Datos de facebook insights
Datos de tráfico / calidad de tráfico
Datos de negocio / lead management

Que sean AIDA
Que marquen las tendencias
Factores que contribuyen al funcionamiento y el éxito: Ha de tener siempre conclusiones y recomendaciones. Un dashboard no puede ser sólo gráficas, hay que interpretarlas y dar soluciones.

El Excel es la herramienta más segura para nuestros análisis. Porque lo cierto es que tenemos muchas herramientas, desde Facebook Insights a los datos de otras herramientas externas (a nosotros) que nos darán muchos datos, pero...

Son inestables y tienen fecha de caducidad (no se acumula la información de meses y años atrás) y estamos a expensas de lo que esas herramientas o plataformas nos quieren mostrar. No es la primera vez, ni será la última, que Facebook o Google cambian sus métricas de un día para otro, por eso es recomendable tener a buen recaudo la información que nos interesa.
Además, muchos de los datos que otras herramientas nos dan en realidad no nos interesan. Hemos de intentar no perdernos en un magma de métricas que no nos interesan.

De todos modos, hay herramientas que son interesante para extraer nuestros datos:

Hootsuite (que ahora además ha absorbido Seesmic).
Sprout Social.
Klout.
Social Backers.
Google Analytics.
Herramientas nativas de las redes sociales: Facebook Insights (y los Insights en general).
Radiant 6 es muy potente pero muy cara (sólo apta para grandes empresas): si no vamos a saber usarla o sacarle todo el partido que tiene, mejor optemos por una combinación de varias herramientas (gratuitas y de pago) que nos sirvan.

Consejos finales:

Para poder hacer un buen seguimiento habremos de etiquetar todas las acciones para poder hacer un buen seguimiento. Por ejemplo, con Google URL builder o con acortadores de URL como Bit.ly, el propio de Hootsuite o incluso el de Google.
Además, es importante contextualizar las acciones (qué objetivo tienen, cómo las vamos a medir -antes de llevarlas a cabo, después ya es tarde-, cuál es el resultado esperado -el objetivo de la empresa y el ideal que nos va a motivar-).
Diseño versus presentaciones: Estamos trabajando. No es cuestión de que sea bonito si no que dé información. Si es bonito y además claro, mejor.
No podemos copiar pero podemos imitar y adaptar: Sigue a los profesionales que te parezcan que son muy buenos y más que copiar sus resultados o acciones, intenta copiar su manera de pensar.
El primer día, el primer año, no vas a hacer algo grande. Se aprende trabajando, probando.
Empieza con poco y ya crecerás: Empieza midiendo pocas cosas y luego ya sumarás.
Las jornadas de trabajo se pueden hacer cortas: Automatiza. No hace falta entrar a todas horas en analytics.
Valora tu trabajo y hazlo comprensible (con números, con el lenguaje de los "euros").
No vamos a conseguir en un día nuestro objetivo: Hemos de llevar a cabo acciones complementarias, diferentes acciones con diferentes mensajes.
Intenta buscar correlaciones
Documenta (haz una bitácora)
Gestiona las expectativas. Pon objetivos que sean asequibles.
No hagas lo mismo que tu competencia en la misma franja horaria.
NO JUZGUES LO QUE HACE LA OTRA EMPRESA SI NO SABES EL OBJETIVO QUE HAY DETRÁS.