Analítica Web: Por qué debe seguir viendo sus datos brutos

by admin marzo 11, 2019

Cuando piensas en cuánto tiempo pasas en tus diferentes plataformas analíticas, apuesto a que no has dividido tu trabajo entre informes “cocidos” preempaquetados y datos brutos reales. Pre-empaquetado incluiría consultas personalizadas, tablas de comparación, cuadros de mando inspirados en Excel con muchos colores divertidos y gráficos que afirman lo inteligente que eres, y así sucesivamente. Por otro lado, la tierra de los datos brutos incluye precisamente eso: datos brutos, no segmentados, que representan una mirada no filtrada y no agrupada de todos los aspectos de una visita desde el momento de la entrada hasta el momento de la salida. Todas las acciones, incluyendo el porcentaje de rebotes de páginas individuales, tiempo en el sitio, páginas vistas, tiempo en la página, flujo de ruta, conversión, compra, día desde la última visita, etc., se incluyen aquí.

La mayoría de nosotros los practicantes producimos reportes muy hermosos, ricos en colores para nuestros varios jefes de departamento, gente de nivel C (no números aquí, sólo colores y flechas a la derecha), servicio al cliente y ventas por nombrar algunos.

Sin embargo, parece que algunos de nosotros nos estamos alejando de los datos en sí mismos. Cada vez veo más informes de comparación “enlatados” que son la culminación de varias variables de datos que muestran nada más que una vista macro de una mezcla completa de puntos de datos. Desafortunadamente, no me dice nada de lo que realmente está impulsando la tendencia/el camino/la acción/etc. Peor aún, a menudo puede llevar a una conclusión errónea y a un curso de acción resultante.

Dos grandes ejemplos presentados en la conferencia de la Cumbre de Marketing Online por mi colega Adam Proehl ilustran este punto.

El primero es muy simple, los promedios pueden ser muy engañosos. En este caso, mientras que la profundidad promedio del lago es de 3 pies, todavía puede haber algunos puntos profundos. Me gusta pensar en la tasa de rebote como otra área en la que puede dar información muy engañosa y conclusiones resultantes. La tasa de rebote es una gran medida, pero su grandeza viene con un precio y eso es tiempo. Necesita tiempo para ver las tasas de rebote en todas las páginas de destino, no sólo en la página de inicio o en la página de inicio. Hacerlo puede darle una falsa sensación de seguridad o una falsa sensación de miedo.

La segunda ilustración muestra los problemas que se pueden encontrar cuando se mezclan dos variables y se sacan conclusiones al respecto. En este caso, mi compañero Adam, aunque es un muy hábil hoopster, ciertamente no es el rey de la roca.

Aunque estos ejemplos son un poco de lengua y descaro, espero que el punto esté claro. Independientemente de la forma que tomen sus datos y reportes en sus etapas finales, trate de comenzar siempre con los datos en bruto. Obtendrá una visión tremenda sobre el verdadero rendimiento en varios segmentos y, a su vez, será capaz de dar a sus equipos y destinatarios más información y una mejor dirección en el futuro.

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