Hablemos de Analítica Web: entrevista a Sergio Maldonado

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve?
Recuerdo aún el día en que nos sentamos unos cuantos en la oficina a discutir esta definición para crear la entrada “Analítica Web” en Wikipedia. Por aquel entonces todo giraba aún en torno a herramientas y esto quedó patente. Creo que hoy podemos quedarnos con una propuesta más madura, que podría rezar así:

“La analítica web es una disciplina profesional encaminada a extraer conclusiones, definir estrategias o establecer reglas de negocio sobre la base de datos recabados en todos aquellos entornos http sobre los que una empresa ejerce control.”

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? ¿qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas?
La analítica web debería dejar de existir en aislamiento. Ya no se trata de optimizar “una página web” o aplicar dos métricas básicas a algunas campañas interactivas. La organización del año 2010 tiene que incorporar datos web en sus procesos decisionales. Se trata de datos tremendamente ricos de cara al conocimiento del cliente y no disponibles de otro modo.

La organización del año 2010 tiene que incorporar datos web en sus procesos decisionales. Se trata de datos tremendamente ricos de cara al conocimiento del cliente y no disponibles de otro modo.

Al mismo tiempo, la analítica de datos web tiene un alcance muy limitado sin la integración multicanal (tanto a nivel de medición como a nivel de reporting o presentación de datos).
En definitiva, la analítica web tiene que jugar el papel de completar la visión que una pluralidad de departamentos en la organización tienen del propio negocio, incorporando la pieza del puzzle que representa el canal web (una pieza cada vez más grande y sin la cual cada día resulta más difícil visualizar la foto completa).
Introducir la analítica web en la empresa no es complicado. Ya se ha abierto camino en toda gran empresa, bien de cara a la gestión de campañas de marketing online, bien de cara la optimización del canal, o bien trepando poco a poco desde funciones de monitorización en el ámbito informático. Lo que sí resulta tremendamente complejo para la mayoría es conseguir que sus beneficios reales se propaguen en la organización.
3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? ¿De dónde venimos y hacia dónde vamos?
Si analizamos el caso de España en el contexto internacional, no estamos tan mal como nos gusta creer. Es cierto que no puede haber tanta inversión de recursos y tiempo en un país en el que el canal online no tiene la importancia que presenta, por ejemplo, en el Reino Unido (a nivel de ciudadanía/consumidor, empresa y anunciante). Pero, dicho esto, la lucha de la “evangelización” interna por parte de los pioneros en la organización es similar: es fácil aprender a extraer conclusiones a partir de sistemas de medición y análisis, pero tremendamente complicado propagar la adopción de entornos de Reporting que integren indicadores procedentes del medio online.
Por supuesto, esto está cambiando rápidamente. En España y fuera. Llevamos varios proyectos en Reino Unido y Francia, y sin duda me quedaría con algunas empresas españolas si tuviera que presentar un caso de éxito en el eMetrics Washington D.C.
4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista?
El analista web comienza trabajando con las llamadas “herramientas de analítica web” (ej. Google Analytics). Este término suele reservarse para productos genéricos de medición, reporting y análisis de datos web. Pero la realidad es que no abundan verdaderos entornos de análisis avanzado. Esto se debe tanto a la poca presencia de soluciones específicas de análisis  como al pobre uso que se hace de las capacidades de análisis de herramientas genéricas.
Explicando mejor esto último: no hay hoy en día aplicación web que no incorpore un sistema de medición (de esto se encarga la agencia interactiva), ni agencia de medios que no facilite un básico entorno de Reporting a sus clientes. Pero las políticas de recopilación de datos de estas herramientas (incluso Google Analytics) no han sido adaptadas a estrategias de negocio que trascienden mucho más allá de la propia web y, por supuesto, mucho más allá de las campañas gestionadas por una determinada agencia de medios.
Por supuesto, tampoco están vinculadas a estrategias de Reporting multicanal o Inteligencia de Clientes. Y el problema es que el analista web tendrá que responder a departamentos de gestión en términos estratégicos y de negocio (y no limitarse a señalar campañas de bajo rendimiento o patrones de navegación en una web).
En cuanto al perfil, hay que tener en cuenta que se requiere capacidad para establecer puentes entre departamentos muy alejados culturalmente. Esto exige mucho tacto, una gran capacidad de comunicación e instinto de negocio. Por supuesto, todo ello sumado a las cosas que ya conocemos: Capacidad para trabajar con números y entornos de visualización de datos, básica formación técnica (en sistemas de medición) y buena comprensión de los diferentes aspectos del marketing online. ¡No hay mucha gente así! (!y nuestro buzón permanece abierto a quien que considere que da la talla!)
5. ¿Cuáles son las fases básicas que se deberían seguir para lanzar una campaña? (desde que se tiene la intención de hacerla, hasta que se entrega el primer informe de resultados).
Si nos circunscribimos al ámbito del marketing, puedo únicamente apuntar aquello que conozco bien: el papel que la analítica web debería de jugar en la definición, ejecución y monitorización de campañas.
Así, por fases (puede que me deje alguna cosa por el camino en este momento):

1. Definición de campaña: los datos existentes sobre segmentos de clientes, fuentes y contenidos asociados a cada uno de ellos deberían formar parte de la estrategia inicial. Por supuesto, estos datos provienen de la analítica web y será ésta la última encargada de juzgar el éxito, por lo que resulta esencial esta implicación temprana.
2. Plan de medios: si los diferentes medios escogidos van a implicar objetivos genéricos dispares (conversión-resultados, engagement-persuasión, branding-awareness), esto debería estar claro sobre la propia hoja de cálculo o sistema que los categoriza. Las métricas de evaluación dependerán de esto mismo.
3. Parametrización e integración: no puede haber buena gestión sin una sólida metodología de parametrización de campañas. No hay nada más frustrante que no poder segmentar a partir de detalles básicos sobre creativos, descripciones estacionales o área geográfica de destino. Esto es vital y tiene que estar muy sistematizado para evitar dolorosos retrasos o errores (seguimos viviendo algunos disgustos ocasionados por la falta de rigor en la parametrización). Por último, ya es posible evitar ciertos niveles de parametrización mediante la integración de sistemas de medición y plataformas de gestión específicas de canal (ejemplo: Email marketing, afiliados, gestión de pujas, etc.).
4. Clasificación/agrupación (sobre todo en el caso de PPC): creando “clusters” de keywords o elementos creativos en función de su vinculación a marca y otras clasificaciones estratégicas que permitirán un análisis rápido más adelante. Esto es algo que tiene lugar en los paneles de administración de las herramientas de medición.
5. Monitorización: Tanto durante la vida de la campaña como a su finalización, resumiría esta labor en una recomendación: No perder el tiempo. Esto exige una estrategia sólida de Reporting, con indicadores muy claros para cada tipo de campaña y vinculados al objetivo genérico de la misma (otra vez: Conversión, engagement, awareness). No estoy aquí para vender nada, pero tengo fe ciega en cuadros de mando integrados y continuamente accesibles en tu iPhone o Blackberry, y para eso hemos desarrollado un sistema que habla con Google Analytics, Omniture, WebTrends y todo aquel sistema que nos facilite un Web Service.

5. La pregunta del millón siempre ha sido ¿Qué KPI debo tener en cuenta? La respuesta es siempre la misma: “depende de tus objetivos”. ¿Podrías recomendar una serie de KPIs en función de los objetivos más comunes de las campañas?
Por supuesto:
–  Conversión: ROI
–  Engagement: profundidad media de visita
–  Awareness: tasa de retención
6. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer?
Posiblemente será ya demasiado tarde para obtenerlos con relación a la campaña en curso, pero es ahora cuando debemos tomar nota de los datos que nos habrían permitido alimentar estos KPI (ahora vacíos). A continuación debemos corregir nuestra estrategia de recopilación de datos, porque de ella depende su disponibilidad más adelante. Con frecuencia esto no tiene nada que ver con la herramienta en uso.
7. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta?
La Tasa de Rebote es siempre de gran utilidad. Sobre todo teniendo en cuenta la forma de trabajar de algunos afiliados y lo perdidos que aún estamos en la planificación de páginas de aterrizaje (“Landing pages”).
8. ¿Qué características tiene que tener un buen informe?
Permitir que otra persona pueda tomar una decisión en el plazo máximo de 2 minutos.
9. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Podrías darnos algunos ejemplos (links o pantallazos) de buenas y malas landings.
Me temo que no voy a señalar a nadie ahora como ejemplo de mala landing. Ante todo, me gusta basarme en datos y sólo cuento con datos de nuestros clientes.
Dicho esto, la landing page tiene que tener como características esenciales:

1. Relación directa con sus fuentes de tráfico: si hablamos de PPC, su encabezado debería de corresponder al anuncio textual que ha motivado a venir al usuario,
2. Clara llamada a la acción: conminando al mismo a seguir adelante con el propósito original,
3. Sencillez: el usuario navega cual llevado por el diablo, si le obligamos a leer o pensar le perderemos) y
4. Orientación a la medición: cuantos más datos nos permita recabar, más eficientes seremos.

¿Cuándo hacer testing? Siempre es aconsejable hacer testing porque siempre hay algo mejorable. Sencillamente. Lo que pasa es que en ocasiones nos bastará con un A/B, y otras veces seremos más eficientes con fórmulas de experimentación multivariante (entre las cuales también hay que saber escoger).
10. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar? (cosas buenas y malas con las que se va a encontrar a lo largo de su carrera y una serie de consejos).
Veamos… empezaría comprándome el último libro de Avinash Kaushik y el Web Analytics Demystified de Eric Peterson. También instalaría Yahoo! Web Analytics o Google Analytics y me apuntaría a un curso de Ferriol Egea o MV Consultoría.
11. ¿Cuál es tu relación con la analítica web? Si eres analista, ¿cómo has llegado hasta ahí?
Vivo de la analítica web en exclusiva (en su sentido más amplio e incorporando testing, personalización, integración y automatización), gestionando una empresa/boutique dedicada exclusivamente a ella. He analizado muchos datos a lo largo de los últimos años y ahora me encargo de garantizar que toda empresa que invierte en analítica web cuenta con el mejor entorno posible de medición, Reporting y análisis, que todo departamento susceptible de obtener valor del canal web recibe informes relevantes, y que el analista web interno tiene la atención, como mínimo, de su CMO.
12. Recursos sobre analítica web:
– Blogs:
Avinash Kaushik, Dennis Mortensen, Central de Conversiones (Google Analytics), Pere Rovira, Gemma Muñoz, Tristán Elósegui, Carlos Lebrón (Análisis Web) y, si se me permite mirarme al ombligo, el de MV Consultoría: www.analiticaweb.es
– Twitteros:
avinashkaushik, dennismortensen, ericpeterson, aureliepols, pere_rovira, sorprendida, tristanelosegui, analisisweb, danielpena, mvconsultoria.
– Libros

1. Para el analista: Web Analytics 2.0 (Avinash Kaushik), Web Analytics Demystified (Eric Peterson).
2. Para el gestor y el consultor: (de nuevo, con la venia, pero para esto lo he escrito) Analítica Web, Medir para Triunfar (un servidor).
3. Documentos interesantes (PDFs, etc.): todos los White Papers de Eric Peterson.

Sergio es socio director de MV Consultoría, boutique especializada en servicios de analítica web. También es autor del libro Analítica Web, Medir para Triunfar (2009) y ponente en eMetrics Washington D.C., eMetrics San Francisco, OME, Internet Marketing Conference o Del Off al On.

Sergio Maldonado