Mantenerse a flote: cómo prosperar en los datos profundos

Ryan Anderson, director de análisis de FortyFour, se encuentra cerca de la cocina de la agencia mientras la luz del sol pasa por la ventana detrás de él. Tiene suerte de estar aquí.

"Después de la universidad empecé a trabajar en logística de la cadena de suministro", dice Anderson. "Tardé unos 18 meses en darme cuenta de que no me apasionaba encontrar formas más eficientes de mover cajas".

Anderson dejó ese trabajo para trabajar para startups y empresas tecnológicas hasta que Adam Roe contactó con él. Roe, junto con el cofundador Thomas Frank, inició FortyFour como agencia de diseño de sitios web. Pero una vez construidos los sitios web, los clientes querían ver cómo funcionaban.

"FortyFour se centraba cada vez más en el marketing y el análisis cuando me incorporé", dice Anderson. "Cuando tienes los datos, quieres aprender a impulsar el rendimiento. Pero fue un poco una transición para mí. Tuve que aprender a cambiar entre varias cuentas en una jornada laboral y una buena comunicación con el cliente se vuelve crucial. Sin embargo, una vez que atravesé esa curva de aprendizaje, realmente llegué a disfrutar de la vida de la agencia".

Fijación secular por los datos

FortyFour ha trabajado para la American Cancer Society, Robot Chicken y la popular campaña "Compartir una Coca-Cola" de Coca-Cola. A lo largo del tiempo, Ryan Anderson ha trabajado incansablemente entre bastidores, utilizando los datos para lograr éxitos. Eso significa más que recopilar análisis después del hecho. En primer lugar, significa comprender los objetivos del cliente.

"Comenzamos asegurándonos de que entendemos cómo ven los clientes su negocio y qué quieren que haga", dice Anderson. "¿Están intentando aumentar sus ventas minoristas? ¿Optimizar su sitio web? ¿Qué métricas son realmente significativas? También queremos saber si creen que ya están obteniendo esos datos en alguna forma, para que entendamos de dónde vienen".

Muchos de los clientes de Anderson ya están involucrados en algún tipo de recopilación de datos, ya sea en forma de panel de estadísticas de WordPress o Google Analytics. Este tipo de datos puede ser útil desde el principio, pero no es estrictamente necesario.

"Somos agnósticos con las plataformas: Si a la gente les gustan sus plataformas de análisis, estamos encantados de trabajar con ellas", dice Anderson. "Lo principal, desde nuestro punto de vista, es determinar si podemos responder a las preguntas que tienen con los datos que han recopilado. Si la respuesta es no, entonces es cuando empezamos a añadir más seguimiento a su sitio web y en plataformas como Facebook y Mailchimp".

Pero, según Anderson, las herramientas de análisis no siempre están de acuerdo. Ahí es cuando es importante saber cuándo preocuparse y cuándo no.

Submarinos nucleares y grandes ballenas blancas

Imagina, por un momento, que pides a tus compañeros de trabajo que describan el coche de su jefe. Puede haber algún desacuerdo sobre el año modelo o el tono rojo. Ese tipo de pequeñas diferencias son previsibles. No es un problema hasta que alguien dice que, en realidad, tu jefe conduce un submarino nuclear.

"La gente se preocupa mucho cuando ve una discrepancia entre su plataforma de medición y su base de datos de registro", dice Anderson. "Google Analytics, por ejemplo, tiende a no coincidir con Shopify y es bastante consistente en cómo se pierde. Casi siempre verás una discrepancia del 3 al 5 % allí. Pero lo sabemos, lo tenemos previsto, así que eso no nos preocupa. Es cuando se obtiene un valor atípico real cuando hay un problema".

Parte del problema es la atribución. Las diferentes plataformas de marketing tienen sus propias formas de contar los clics. Hacer que estas plataformas se lleven bien no es fácil.

"El problema de atribución general es la gran ballena blanca de análisis, el problema que todos intentan resolver", dice Anderson. "Puede hacer que te vuelvas loco. Pero en un momento determinado, decides la fórmula que vas a usar y tomas decisiones basadas en lo que tienes delante. De lo contrario, puedes paralizarte con los datos".

Para evitar este tipo de problemas, Anderson tiene una solución sencilla.

Las métricas adecuadas para el trabajo

"¿Qué métricas le permiten tomar medidas? Esas son los que importan", dice Anderson. "En el E-Commerce, por ejemplo, todos quieren hacer un seguimiento de los ingresos y por una buena razón. Pero en términos de acción, no hay ningún factor de ingresos que puedas aprovechar para aumentar esas cifras. La medición no se traduce en acción".

En su lugar, dice Anderson, indica a los clientes que observen los factores que dan como resultado las ventas.

"Los ingresos se componen del tráfico multiplicado por la tasa de conversión multiplicada por el tamaño medio del pedido, ¿verdad? Esas son métricas con las que puedes crear estrategias. Puedes encontrar formas de aumentar esas partes y eso a su vez da como resultado más ventas", dice Anderson.

Otra forma de evitar la parálisis de los datos es elegir tus métricas y cumplirlas.

"Tendemos a tener dos tipos de clientes: Uno quiere números para todo: quiere tantos datos como puedas darles, quiere actualizaciones minuto a minuto, les encanta", dice Anderson. El otro solo mira los números ocasionalmente y puede sentirse un poco incómodo con ellos. En ambos casos, recomendamos que inicien una campaña centrándose en de tres a cinco métricas. Es importante avanzar gradualmente en la automatización de marketing. Porque si tienes demasiados puntos de datos, no tendrán sentido juntos y acabas dedicando todo tu tiempo a buscar respuestas a preguntas de datos en lugar de elaborar estrategias que afecten a tu negocio".

Al igual que tus datos, te tiene que encantar tu marca

Con el análisis del correo electrónico, Anderson sugiere una estrategia similar: Prioriza algunas métricas relacionadas con tus objetivos y haz un seguimiento diligente de ellos.

"Mailchimp permite una segmentación bastante profunda, para que podamos rastrear quién recibe el correo electrónico, con qué frecuencia y qué acciones están tomando", dice Anderson. "Empezar con algunas métricas simples todavía permite algunas cosas bastante sofisticadas a medida que recopilas más comentarios. A medida que vemos lo que funciona con cada segmento de un público, podemos adaptar nuestros mensajes a cada grupo".

Según van llegando los resultados, se da prioridad a los datos que mejor informan la siguiente decisión. En el E-Commerce, eso puede significar que la venta es más importante que la apertura.

"Por supuesto que queremos que la gente disfrute del correo electrónico, pero en última instancia el objetivo sigue siendo vender cosas", dice Anderson. "En el E-Commerce, nos preocupa más hacer un seguimiento de los artículos añadidos a los carritos, las compras y el importe por venta. Nos preocupan menos las cifras de tasa de apertura porque pueden ajustarse con el tiempo. Lo que nos resulta más difícil entender desde el principio es quién lee un correo electrónico y luego realiza una compra. Ahí es de donde provienen los datos más valiosos".

Al centrarse en algunas métricas clave, las decisiones estratégicas se vuelven más fáciles y también pueden fortalecer la marca en general.

"Tenemos mucho más margen de acción de nuestro público si somos sinceros y apasionados por nuestro negocio", dice Anderson. "Es difícil mantener ese nivel de pasión si te centras constantemente en cada pequeño dato, o si haces cambios que mejoran tus resultados en porcentajes ínfimos. Si estás en disposición de defender la identidad de tu marca en lugar de permitir que la dicten las cifras, te servirá mucho más a largo plazo. Así es como generas afinidad a largo plazo entre tus clientes y tu marca".

4 formas de lidiar con datos incorrectos

Antes o después, nos sucede a todos: Los datos simplemente dejan de tener sentido. Tal vez tus plataformas de medición no indiquen el mismo tráfico. Tal vez las cifras de interacción te lleven a probar terribles líneas de asunto y llamadas a la acción sin sentido. Cualquiera que sea el caso, todos los implicados en el análisis tendrán antes o después un problema.

Pasa hasta en las mejores familias. Así es como hay que manejar la situación:

1. Confía en tu intuición (principalmente). Puede ser tentador utilizar los datos incluso cuando no tienen sentido, pero eso puede hacerte caer en trampas extrañas. En lugar obviar que hay un problema con las cifras, confía en tu instinto. "Cuando intentas eliminar datos malos, algunos de ellos son de sentido común", dice Anderson. "Si algo no tiene sentido en absoluto, debes examinar tus datos para averiguar qué está sucediendo antes de cambiar tu estrategia".

2. Aclara la pregunta. Los datos confusos pueden ser el resultado de una pregunta o hipótesis confusa. Tal vez merezca la pena volver a repasar los aspectos básicos, o tal vez solo necesites recibir comentarios de alguien que no esté tan relacionado con la campaña. En cualquier caso, el objetivo es el mismo. "Necesitas entender lo que estás probando y cómo lo estás probando", dice Anderson. Esto significa preguntas claras, pocas variables y el tamaño de muestra más grande que puedas conseguir.

3. Encuentra una imagen más amplia. "Si haces muchas pruebas pequeñas que dan como resultado pequeños ajustes, solo maximizas localmente", dice Anderson. "Llegas a la cima de una colina, pero terminas perdiéndote esa otra colina completamente diferente que requeriría un cambio drástico para alcanzarla". Si dedicas mucho tiempo a recopilar datos para ejecutar una estrategia que solo proporciona ganancias marginales, es posible que no estés pensando lo suficientemente en grande. En lugar de hacer pruebas A/B de líneas de asunto, puede que sea el momento de probar dos plantillas completamente nuevas.

4. Admite tus suposiciones. "Los datos incorrectos son un poco parecidos al problema de la atribución de marketing", dice Anderson. "Cuando tienes información dispar, en algún momento tienes que admitir lo que vas a asumir y vivir en ese mundo durante un tiempo". Si te encuentras con datos contradictorios, no pasa nada por elegir lo que se ajuste a tus suposiciones iniciales, siempre que sepas que los has elaborado y estés preparado para volver a consultarlos más adelante a medida que haya más información disponible.