Casi un 40% de los profesionales no prepara documentos sobre su estrategia de analítica, una decisión que afecta negativamente a la coherencia de su medición, según este artículo de ObservePoint. Y es que, desafortunadamente, cada herramienta procesa los datos de distinta forma obligándote a resolver varios problemas técnicos, según la complejidad de tu ecosistema digital y las necesidades estratégicas de tu compañía.
En realidad, una sólida implementación es el primer paso para conseguir data de calidad que, después, nos permitirá confiar en nuestros insights y en el acierto de las decisiones tomadas. Además, conocer cómo funciona este proceso te ayudará a impulsar análisis más relevantes que favorecerán la optimización de tus activos digitales. Compartimos algunas ideas para ayudarte a implementar cualquier solución de analítica y a poner en valor tu inversión en tecnología.
¿Por dónde empezar? Lo cierto es que todo analista tiene sus trucos a la hora de afrontar una implementación pero, en este artículo, lo dividiremos en 5 pasos básicos que deberían proporcionarte una visión estratégica de este proceso.
1. Plan de medición: Definición de objetivos y de KPIs
No podrás avanzar si no sabes hacia a dónde te diriges. Como te imaginas, el primer paso será la identificación (y el acuerdo con el equipo directivo) de un conjunto de objetivos de negocio que, después, deberán trasladarse a KPIs adecuados para evaluar tus esfuerzos. ¿Qué métricas necesitarás a lo largo del customer journey para medir el avance del usuario? ¿Con qué estrategias de marketing trabajarás (campañas de Social Media, acciones de Email Marketing….)?
Puedes plantearte muchas preguntas pero, al final, se resume en determinar qué data necesitas (medirlo todo tiene un coste elevado e innecesario a nivel de almacenamiento, procesos de tratamiento, tiempo…). Además, si trabajas con audiencias, ten en cuenta qué información puedes requerir para la segmentación.
2. Auditoría de tu ecosistema digital
Si empiezas desde cero, no necesitarás realizar ninguna auditoría pero, seguramente, no es tu caso. Revisa todo tu ecosistema digital y comprende en profundidad cómo se configura, es decir, qué tecnologías existen y cómo aportan valor a tu negocio. A partir de aquí, plantéate qué rol debe asumir aquella solución que quieres implementar y cómo se integrará con el resto de herramientas (asegúrate que no se solapa con las capacidades de otro producto, por ejemplo, o que aprovechas los conectores nativos).
También puede irte bien realizar una auditoría del etiquetado en tu sitio web o app mobile con el objetivo de corregir errores en el código, suprimir tags duplicados o eliminar tecnologías en desuso. Recuerda que el exceso de etiquetas incrementa el tiempo de carga y dificulta la experiencia del usuario.
Además, tras la entrada en vigor del GDPR, debes controlar qué tags se disparan en tu sitio web e informar adecuadamente a tus usuarios a través de la actualización de las políticas de privacidad. En este sentido, tienes que saber que existen soluciones integrales, como OneTrust, que pueden facilitarte el trabajo.
3. Implementación: Construcción del Data Layer
Si ya sabes qué necesitarás, el siguiente paso es la definición de una taxonomía que dé coherencia a la creación del Data Layer, es decir, debes establecer una estructura que organice la información que almacenarás. En realidad, podrías omitir este paso pero no te lo recomendamos en tanto que esta capa permite estandarizar el data y aporta mayor solidez a todo el proceso de recolección (no se verá comprometido por cambios en el marcado, por ejemplo).
Como sabrás, puedes implementar una solución a través del código fuente (por ejemplo, con la librería gtag.js para Google Analytics) pero se suele trabajar con sistemas de Tag Management (Adobe Launch, Tealium IQ…) que facilitan la configuración. De una forma u otra, necesitarás documentación que recoja los requerimientos técnicos de cada tecnología y, también, las especificaciones del Data Layer, entre otros aspectos. En principio, esta documentación dará más visibilidad y control al equipo para resolver futuras dudas o incidencias técnicas.
4. Configuración de la solución de analítica
Después de implementar la herramienta, deberás adaptarla a tus necesidades. Piensa que no todos los datos se recogen por defecto y, en consecuencia, puede que debas configurar algunas capacidades. Por ejemplo, en Google Analytics, necesitarás crear vistas y aplicar filtros para poderte concentrar en aquellos datos relevantes, así como deberás establecer objetivos, métricas o dimensiones personalizadas y un largo etcétera de opciones que permiten la customización del análisis.
Tanto los objetivos de negocio acordados en el plan de medición como las especificaciones técnicas de la implementación condicionarán este proceso de configuración y, también, el data que finalmente se integra en los informes de la herramienta de analítica.
5. Validación y próximos pasos
Y ningún proyecto de implementación finaliza sin una validación, es decir, sin comprobar que el data se recoge correctamente, se envía al sistema de Tag Management y llega a la solución deseada. Este proceso será necesario siempre que se realice un cambio que pueda afectar a la infraestructura.
Si trabajas con Google Analytics, puedes utilizar los informes en tiempo real para ver si se están registrando datos o la extensión de Google Tag Assistant para identificar qué etiquetas no se están lanzando. Si optas por Adobe Analytics, en cambio, dispones de la extensión Experience Cloud Debugger que te ofrece opciones similares. Y en el mercado también existen productos independientes que te facilitarán este proceso de validación (aquí mencionamos algunos).
¿Es todo? En realidad, no. Los errores perjudican el performance de tu sitio web y, por eso, es importante revisar periódicamente tus ajustes, actualizar los códigos y configurar alertas para detectar problemas.
¿Te interesa este tema? El equipo de DBI Data Business Intelligence impartirá clases en el nuevo máster sobre Google Marketing Platform donde, entre otros aspectos, profundizará en los procesos de recolección y procesamiento de datos desde esta suite.
¿Y tú? ¿Cómo afrontas un proceso de implementación?
