El sector de la Analítica Digital ha pasado por distintas etapas en los últimos años: empezamos quejándonos de las herramientas, nos obsesionamos con la definición de objetivos y KPIs, sudamos hasta la extenuación intentando asegurar la calidad (QA) de los etiquetados y luego acabamos intentando establecer procesos para TODO (como, por ejemplo, el seguimiento de las campañas).
A pesar de esta evolución, todavía nos gusta cambiar de vez en cuando y probar las nuevas y jugosas herramientas que nos presentan –desde Adobe Analytics a Google Analytics Premium– perdiendo por lo general gran cantidad de datos en el proceso, pero, sobre todo, tiempo: tiempo para aprender y evolucionar.
Básicamente, hemos aprendido a trazar una simple línea en la arena y hacerle una foto cada vez mejor porque hemos mejorado nuestra capacidad de recolectar datos. Pero, ¿podemos estar satisfechos? ¿Se acaba aquí nuestro trabajo como analistas? ¿De verdad que lo único que vamos a hacer es optimizar nuestra tasa de conversión –que, por cierto, nunca pasará del 2%-5 % de nuestros visitantes–?
A menudo me hacen LA PREGUNTA: ¿cuál es la mejor herramienta para hacer Analítica? Y mi respuesta SIEMPRE es la misma: ¿cuál es la mejor herramienta para escribir un libro? Y es más, ¿esa herramienta tiene algo que ver con la calidad final del libro?
Vamos a llevar este debate a un nivel más estratégico
Cada vez hay más datos por todas partes, y las empresas se están ahogando literalmente entre esa marea de datos que les llegan desde todas sus propiedades digitales, del Internet de las Cosas, etc.
Sin embargo, el discurso sobre los datos no es nuevo, porque sistemas como el CRM, con los que llevamos trabajando tantos años, ya nos prometían ayudarnos a entender mejor las necesidades de nuestros clientes y mejorar nuestros ingresos.
Es cierto que las empresas han aprendido a aprovechar el valor de los datos y han empezado a tomar decisiones basadas en ellos, sobre todo en procesos relacionados con la optimización de las áreas financiera o logística. De hecho, esta última sigue siendo la que más éxitos ha demostrado y donde más se trabaja con Big Data, según KPMG.
Durante el desayuno que compartiré con vosotros el 30 de enero expondré que, para evitar los escollos que ya he comentado y añadir valor más allá de una tasa de conversión media del 2%, las empresas tienen que aprovechar las lecciones aprendidas de la Analítica web: desde la recogida de datos para su distribución a las distintas áreas de negocio hasta avances más recientes como la definición de procesos eficientes, equipos de trabajo colaborativos y testing.
Os invito a que no os perdáis este debate porque seguro que estará animado y repasaremos además todas las tendencias actuales y futuras en el uso de los datos.
Aprenderéis qué oportunidades tenemos por delante y qué desafíos nos plantea la analítica para evitar errores del pasado y empezar a innovar de verdad desde nuestros puestos de trabajo.
Autora: Aurélie Pols, Chief Visionary Officer & Co-founder en Mind Your Group
