Modelo de Madurez en Analítica
El científico no busca un resultado inmediato. No espera que sus ideas avanzadas sean fácilmente aceptadas. Su deber es sentar las bases para los que vendrán, señalar el camino"
Nikola Tesla
Cada cierto tiempo en El Arte de Medir invertimos esfuerzos para evolucionar el modelo de trabajo que nos permita establecer cómo podemos ayudar a cada una de las empresas que solicitan nuestros servicios de forma efectiva. Es decir, queremos intentar determinar de forma exhaustiva qué tipo de pasos en analítica digital debe seguir cada empresa de forma personalizada.
Nos referimos entonces a centrar los esfuerzos en los objetivos que se marcan pero siempre teniendo en cuenta el marco de actuación de cada una de las empresas, con sus distintos sectores, sus diferentes presupuestos, etc…
Por lo tanto, desde que en 2011 nació la empresa, uno de los primeros focos que nos empezamos a plantear fue lo importante de los modelos de la disciplina de la analítica web gracias al que presentó Bill Gassman de Gartner en el Emetrics de San Francisco de 2007. Es la base de lo que ha venido después:
Este modelo pretendía establecer que cada empresa se situara en su escalón correspondiente según las actividades que estuviera desarrollando, determinar qué le falta para ir subiendo de nivel y constituir una hoja de ruta para lograr una web de alto rendimiento.
Pero las cosas han cambiado mucho, ya no tenemos como objetivo lograr una web de alto rendimiento sino ir más allá y generar una cultura de datos que nos permita evolucionar, que nos de la capacidad de hacer de los datos un activo más de la empresa y poder contestar a cada pregunta de negocio.
En El Arte de Medir hemos pasado por varios modelos hasta llegar al que ahora mismo nos llena 100%, seguramente lo iremos evolucionando según vayan avanzando las empresas, las técnicas y por supuesto, los clientes:
Modelo de Madurez en Analítica Digital (EAM)
Como podéis observar, hay dos grupos de técnicas bien diferenciadas, la de análisis digitales y la de data science. La primera se refiere a los primeros pasos que debe hacer una empresa para tener control sobre sus datos, los análisis se basan en su mayor parte en los datos de las herramientas propias de analítica.
El objetivo primordial de esta fase es la comprensión del negocio y gestionar bien los datos, por lo que se empieza por establecer los objetivos y definir las KPIs que utilizaremos para determinar cuál es la situación inicial.
A partir de aquí implementamos las herramientas necesarias para obtenerlos, tanto dentro de nuestro sitio web como fuera y generamos la medición básica para poder llegar a seleccionar los datos, formatearlos e integrarlos para poder disponer de los cuadros de mando necesarios para monitorizar toda nuestra actividad online.
Una vez tenemos esta primera fase cubierta, hay que ir más allá y empezar a optimizar nuestro canal online en todo su esplendor, realizando análisis de tendencias y buscando patrones y causalidades.
Estos análisis englobarán el marketing y toda la estrategias dedicadas a la comunicación y captación, así como entender bien cómo está funcionando el contenido de nuestros entornos.
Sin olvidar todos los análisis relativos a la conversión y a las pérdidas en el momento de la persuasión. Son análisis descriptivos, para entender qué está pasando y por qué puede estar pasando, una conjunción perfecta entre los resultados obtenidos y el estudio de patrones de conducta de los usuarios.
El foco principal de esta fase es proporcionar análisis prescriptivos en los que se dan recomendaciones de forma que podamos traducir el conocimiento que hemos encontrado en el tratamiento de la información en acciones que realmente impacten en el negocio.
Mientras no estemos optimizando los resultados del negocio no podremos avanzar a la siguiente fase, puesto que es necesario empezar por gestionar bien los datos, testar hipótesis y optimizar nuestra estrategia online antes de incorporar datos de otros sistemas.
Una vez tenemos bien identificado todo lo que tiene que ver con el negocio y lo que está pasando en el entorno online, el siguiente paso es aprovechar al máximo las capacidades de negocio y centrarnos en optimizar todo lo relativo a nuestros clientes.
Es en esta fase donde analizaremos y daremos valor estratégico a los datos de nuestros clientes, incorporando todo lo necesario para entender qué pasa en las interacciones de los clientes tanto en nuestros sistemas como fuera de ellos y estudiar cómo los patrones de comportamiento evolucionan a lo largo del tiempo.
Se aplicarán técnicas de análisis relacionadas con el ciclo de vida y fidelización de los clientes para poder identificar oportunidades y detectar problemas en las personas que ya tienen un vínculo con nosotros.
Creemos que pasar de un nivel a otro significa ir madurando hasta llegar a controlar el conocimiento que nos permiten los datos con una metodología que nos marca el camino.
Finalmente, el objetivo de esta última fase es generar técnicas de analítica avanzadas con base en las matemáticas y la estadística para desarrollar modelos predictivos.
Los distintos análisis matemáticos nos permiten avanzar en las categorías de conocimiento y poder generar modelos de atribución de canales de marketing, de afinidad entre servicios o productos, rentabilidad de los clientes, grado de fidelización, propensión de compra, elasticidad al precio… Siempre partiendo de las preguntas que se plantean desde negocio y usando los datos de todos los sistemas disponibles para poder presentar tanto resultados como su predicción para poder prescribir acciones para ser parte de la solución, no del problema.
Es decir, cada fase tiene su objetivo bien marcado, una estrategia y finalmente una metodología compuesta de diversas técnicas para conseguirlo.
¿En qué fase se encuentra tu negocio? ¿Has sentado las bases con buenos cuadros de mando? ¿Has incorporado los datos de clientes y del negocio offline? ¿Sabes cómo hacerlo madurar? ¿Identificas en base a los datos oportunidades de negocio? ¿Te ayudamos?
Si quieres saber más, aquí tienes nuestro podcast sobre el tema.