5 errores de Analítica web que te servirán

La analítica web nos abre camino para realizar cualquier tipo de estudio. No importa la dimensión y profundidad del mismo. Hoy, la tienda de abarrotes que está en la esquina de tu casa, como el dueño de los supermercados más reconocidos del momento, pueden disponer de las mismas herramientas para evaluar impacto, resultado y crear una estrategia con la mejor opción. 

Internet dispone de cierta igualdad en cuanto al uso de tools que, cada vez con mayor frecuencia, marca la diferencia entre dos mundos. El mundo de los saben aprovecharlas y el de los que, por no saber aprovecharlas, reman contra la corriente. En resumen, no hay excusa.

Ahora, suponiendo que el de tu barrio tiene herramientas de analítica web, como CRM y Google Analytics, lo que hay que enseñarle es a utilizarlas con criterio. Esto supone no sacar conclusiones erradas en base sólo a la lectura de datos, y no a la interpretación de los mismos. Centrándose en la información objetiva y argumentada, para no abrir espacio a la subjetividad. Con criterio y aplicación del conocimiento, cualquier negocio puede ser capaz de no caer en los que se consideran los 5 errores más graves de la analítica web.

1. Interpretar datos sólo con leerlos 

Es importante tener datos, pero más importante es saber interpretarlos y vincularlos a un contexto. Si en Noviembre vendió un 35% más de lo habitual, es determinante encontrar la razón. Por ejemplo, si este incremento tuvo que ver con el periodo estacional de las fiestas Navideñas. Esta es la principal solución a todos nuestros problemas, siempre teniendo el contexto como foco de todo. 


2.Interpretar datos basándonos sólo en una variable 

Siguiendo el ejemplo de las fiestas Navideñas. Vemos que la tienda de abarrotes de la esquina ha vendido 500 productos más que el mes anterior. Pero, ¿debe pensar que próximo mes volverá a tener el mismo flujo de venta o deberá entender que ya no contará con ese incremento?. Ninguna de amabas opciones. Debe analizar los datos teniendo presente las demás variables. La temporalidad, la cantidad de clientes que compraron esos artículos, si los clientes eran asiduos o nuevos, etc. Una vez que esté definido este contexto, tendrá en cuenta variables para retener a un porcentaje de nuevos clientes o fidelizar a los antiguos, a través de una gratificación por el esfuerzo realizado en las compras navideñas. Si la tienda de la esquina analiza acertadamente el escenario y sus acciones están muy bien orientadas, evitará caer en el error #3. Sigue leyendo. 

 

3.Tomar decisiones erradas en base a datos que no fueron bien analizados 

Imagina que el dueño de la tienda de abarrotes, muy emocionado por los buenos resultados, decide gastar el equivalente de los ingresos “extras” generados en Noviembre en viajes y regalos para toda su familia. El no haber interpretado correctamente los datos de su contexto no considera la caída libre de Diciembre y Enero, y finalmente se da cuenta que ha caído en el error #4 de la analítica. 

 

4.Prescindir de la inteligencia humana en el post-análisis

La tienda de la esquina debe conocer las herramientas que tiene disponibles y no dejarse sorprender por la inmediatez del dato. Creer fielmente en datos fríos, sin aplicar los datos de analítica inteligente, que sólo un ser humano puede hacer, nos lleva al error #5. El más importante y que resulta la suma de todos los anteriores.

5. Creer que análisis es sólo extracción de datos 

Una pésima evaluación de datos te puede llevar a tomar las peores decisiones, totalmente fuera de contexto, lo que puede desembocar en una pérdida e incluso la quiebra total. Recuerda, datos van de la mano con contexto. 

 

 

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