Integración de datos, la piedra angular de la medición digital

Los Analistas Web, como nuestro mismo nombre indica, estamos acostumbrados a medir y analizar lo que ocurre en páginas web. Pero es cierto que la gran mayoría de páginas web cuentan con una empresa detrás, una estructura dedicada a generar un beneficio y que suelen trabajar con diversas herramientas y soluciones digitales para todo lo que no está 100% relacionado con su web. Dichas herramientas, plataformas y soluciones contienen gran parte de la información de nuestro negocio, una información que es vital ayudarnos a conocerlo, sobre todo cuando se mueve en un entorno tan cambiante como el online y cuando el entorno offline puede ser determinante para nuestro futuro. La integración de todas estas fuentes de datos se convierte en una prioridad y un reto para el Analista Web (o Digital, si queremos ampliar sus funciones 😉 ).

¿Qué de fuentes de datos podemos integrar con nuestra medición web?

Lo primero que viene siempre a la cabeza es el CRM. Tener automáticamente, por ejemplo, los datos de las fuentes de tráfico por las cuales acceden los usuarios a nuestra web almacenados en el CRM y asignados correctamente a cada uno de nuestros usuarios mediante un ID único puede facilitar mucho la forma en la que tratamos la información de nuestro CRM. Imaginad que un usuario ha visitado nuestra web varias veces y finalmente opta por llamarnos por teléfono para obtener información sobre uno de nuestros productos. Cuando accedamos a su ficha tendríamos una visión mucho más detallada de su comportamiento si sabemos que antes de llamar nos buscó en google y una semana antes llegó a través de un banner de una campaña. Obviamente, para poder recoger toda esta información de manera correcta se ha de identificar al usuario en algún punto, generalmente mediante un ID asociado al login, pero eso da para otro post.

Otra de las fuentes más interesantes sería la de las transacciones offline, como un pedido telefónico o una compra en tienda física. Partimos de la misma base en la que el usuario es identificado correctamente en todos los pasos o de lo contrario no seríamos capaces de asignar las conversiones al usuario correspondiente. Pensemos en este caso en una tienda física que también vende online. Puedo visitar la web, bucear por las fichas de producto y hacer alguna compra. Como es un negocio moderno y que apuesta por ofrecer un servicio completo y duradero a sus clientes me ofrecen una tarjeta de fidelización o un simple código con el cual puedo beneficiarme de descuentos si compro en su tienda física. Cuando canjee ese código mi transacción se asociará a mi ficha dentro de su CRM, el cual ya ha recogido toda la información relativa a mis transacciones web, teniendo un customer journey asociado a mi cuenta de lo más completo.

Por último pondré un ejemplo menos centrado lo que hace el usuario y más centrado en factores que puedan determinar el comportamiento de los usuarios, como puede ser el clima. Este es un ejemplo que se usa mucho al hablar de Big Data y Open Data (lo habréis leído en algún otro blog, fijo) pero no deja de ser útil para lo que intento explicar en este post. Imaginemos que contamos con un negocio de ocio al aire libre y deportes de aventuras dónde nuestros usuarios pueden contratar los servicios que ofrecemos online o por teléfono y que, dada nuestra ubicación geográfica, la estacionalidad y el clima son factores determinantes para nosotros. Es obvio que cuando llueva o haga frío menos gente estará dispuesta a hacer deporte al aire libre, pero si contamos con una fuente de datos que nos proporcione información sobre el clima en nuestra zona geográfica y hacemos un análisis de los datos históricos nos será mucho más fácil predecir el comportamiento de las conversiones de nuestra web en función de las previsiones meteorológicas. Como me pasaba con el ejemplo anterior, esto da para otro post, esta vez de Analítica Predictiva.

Esto son solo tres ejemplos, pero la lista es bastante más larga y las aplicaciones infinitas. Mientras tengamos bien claros los objetivos de nuestro negocio y los datos con los que contamos, podremos ponernos a jugar con ellos. De hecho esta práctica es algo normal en muchos sectores, sobre todo cuando el negocio tiene cierto tamaño, pero todavía existen muchas empresas pequeñas, e-commerce sobre todo, que pueden beneficiarse de una buena integración de sus datos. El precio puede ser alto (recursos, personal) pero los beneficios serán mucho mayores.

Pero eso no es todo, ya que una vez que tenemos bien identificadas las fuentes de datos y ya hemos conseguido conectarlas, ahora toca representar esos datos visualmente para poder exprimirlos al máximo y poder tomar las decisiones teniendo en cuenta toda la información disponible y eso, amigos, si que lo dejo para otro día.