Si en los años 90 se establecían las bases de la medición online, no fue hasta principios de la década del 2000, en pleno estallido de la burbuja 1.0, cuando se consolidó el primer modelo estable de medición en Internet.
Primeras herramientas de medición online
Pocos recuerdan ya a Audientia, la primera herramienta basada en marcadores lanzada en España, pero ya predefinía muchas de las constantes que encontramos en servicios más modernos: estructuras de contenidos pre-fijadas, segmentos definidos a priori, etc.
Los motivos de esto eran varios, pero el fondo de la cuestión era simple: no había herramientas capaces de medir y organizar la información que ofreciesen un equilibrio entre tiempo de respuesta y capacidad de las máquinas, así que para lograr datos en un tiempo aceptable, se predefine una estructura de reporte, que se rellenaba con las nuevas mediciones y cálculos en “lote”.
El resultado fue que las compañías se acostumbraron a trabajar a futuro: configurábamos ahora, obteníamos datos durante las próximas semanas, que era lo que tardábamos en contestar las preguntas que nos habían surgido hoy.
Durante los cerca de 13 años que han pasado desde que se empezaron a desplegar soluciones basadas en marcadores, el entorno tecnológico ha avanzado muchísimo, han aparecido todo tipo de soluciones en el entorno de la publicidad y el ecommerce que hacen un uso intensivo del tiempo real: servicios de RTB, re-targeting, behavioral, predictive behavioral...
Incluso en los casos en los que la gestión de activos digitales no se hace en tiempo real han aparecido una gran cantidad de circunstancias nuevas que hacen que esperar varios días para obtener una respuesta signifique un riesgo inaceptable. Por ejemplo, no podemos tardar cuatro días en evaluar el comportamiento de un segmento de clientes que nuestro Consejero Delegado acaba de identificar.
Un nuevo paradigma de uso: analítica digital en tiempo real
La presión que estos avances están ejerciendo sobre los sistemas y profesionales de la analítica digital (no solo web) es enorme, y está generando una nueva oleada de cambios en la forma en que las organizaciones se aproximan a sus datos.
Para responder a esto algunos proveedores, como Webtrekk, han desarrollado modelos de datos nuevos, que utilizan muchas de las definiciones clásicas de la analítica web, pero que las llevan a un entorno en el que cambia el paradigma de uso.
Si el modelo anterior, muy extendido, era “Pregunta -> Configuración -> Medición, Almacenamiento y Cálculo -> Respuesta”, ahora pasamos tenemos la oportunidad de cambiar el ciclo a “Medición y Almacenamiento -> Pregunta -> Configuración y Cálculo -> Respuesta”.
En la práctica significa que ya no es necesario esperar días a que la herramienta recoja datos, los procese y así obtengamos respuesta: los nuevos servicios de analítica digital miden y almacenan, y son capaces de generar reportes sobre un número prácticamente ilimitado de configuraciones, que además se pueden cambiar sobre la marcha para obtener respuestas en base a históricos… sin tener que esperar.
¿Cómo tendría que ser mi servicio de analítica digital?
Para responder a esta pregunta hay que tener presentes cinco puntos fundamentales:
Enfocado en el usuario, no el canal: No se trata de medir como de grande es nuestro canal web vs el de vídeo online o móvil. Esta fragmentación solo sirve para proporcionarnos una visión parcial de cómo se relacionan los usuarios con nuestros activos digitales.
Multi-dispositivo: Ya no existe eso de “Internet” e “Internet Móvil”: la relación entre nuestros usuarios y nuestros activos digitales es única, aunque se produzca a través de múltiples puntos de contacto. Nuestra analítica debe mostrarnos el conjunto de estos puntos desde la óptica del usuario… y no a los usuarios desde la óptica de los diferentes dispositivos.
Datos en bruto (Raw Data): Las nuevas herramientas de analítica digital deben ser capaces de trabajar con la información de analítica en bruto, sin pre-procesar. Es la única forma de garantizar que los mecanismos de consulta no estarán limitados a las configuraciones pre-establecidas.
Integración: Aunque se trate de un elemento muy común, hay que insistir en esto, se trata de medir la relación de nuestros usuarios con nosotros, por lo que debemos enriquecer los datos con información proveniente de otros sistemas, que den nuevas dimensiones de datos a elementos como nuestros usuarios (código postal, idioma) o nuestros productos (precio, referencia, familia), desde fuentes como un CRM, sistemas transaccionales, etc.
Configurable “on the fly”: Es la clave del arco de la analítica digital, la posibilidad de cambiar la configuración de cálculo y reporte, y aplicarla sobre los datos existentes, con lo que se obtienen respuestas aquí y ahora.
Una vez más, revolución, en este caso pasando de sistemas que solo permitían responder a problemas de ahora con análisis futuros, a otros con los que podemos responder a los problemas de ahora con análisis inmediatos. Esto va a cambiar como ser relacionan los equipos de analítica digital con sus organizaciones y va a incrementar su valor dentro de ellas.
Autor: Diego Semprún, Consejero Delegado de Webtrekk Analytics España
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