Existen decenas de plataformas para realizar el análisis de comportamiento de nuestros usuarios. Cada una de ellas con pequeñas características que las diferencia una de las otras. En este post voy a intentar, según mi criterio, solventar algunas dudas que nos ayuden a decidirnos por una u otra según las características de nuestro negocio y la organización de nuestra empresa. 

Pero antes de empezar con el análisis es adecuado entender qué es la Analítica Digital. A priori debería ser algo sencillo de comprender, sin embargo, existe una gran confusión sobre qué nos puede aportar y qué no.

 

Qué es la Analítica Digital

A grosso modo se puede definir como la disciplina que permite analizar el comportamiento de los usuarios esencialmente gracias a Internet. Abarca cualquier estudio procedente de una terminal conectada a la red en algún momento. Es importante tener en cuenta esto ya que muchas personas la asocian con sitios webs únicamente. Y la realidad es muy diferente, se puede analizar desde una App instalada en nuestro smartphone hasta un TPV instalado en un comercio físico. Ambas casuísticas evidentemente se comportan de maneras diferentes. Por ejemplo, en el caso de una App las interacciones realizadas por el usuario se envían en pequeños batches con la intención de no gastar más batería de la necesaria. En el otro caso descrito, el TPV debe hacer uso de una API para enviar la información a analizar. En resumidas cuentas, la Analítica Digital es mucho más que entender un sitio web. Es un ecosistema donde los usuarios interactúan entre diferentes dispositivos según sus necesidades. Un funnel habitual puede ser: 

  1. Buscar un producto a través del navegador de un portátil.
  2. Acudir al punto de venta físico para probar dicho producto y comprarlo.
  3. Registrarse como cliente a través de la App para obtener nuevas ofertas.

Evidentemente existen otro sinfín de casos, aunque éste bien puede representar la importancia de la Analítica Digital en una empresa. Es por ello que una correcta implementación es esencial y por lo tanto debe prestársele gran atención. Quizás y por mi experiencia esto es uno de los debes que tienen muchas de las empresas en la actualidad, principalmente las más grandes, quienes consideran que con lo que almacenan en sus bases de datos de manera habitual es más que suficiente: registros, ventas, etc. Y la realidad es mucho más compleja: 

Entender el comportamiento de una usuaria desde que accede a nuestro sitio web o App por un determinado canal por primera vez hasta que se afianza como clienta recurrente o se desvincula de la empresa.

El usuario no es solo un registro o una compra hecha. Es un comportamiento que involucra a: canales de procedencia, interacciones con el sitio web o App, envío de formularios, páginas o pantallas visitadas, ratio de conversión a lo largo de distintos eventos, modelos y ventanas de atribución, etc.

Un ejemplo que me suele gustar mostrar en las formaciones y que representa a la perfección esto es el posicionamiento y ordenamiento visual de un producto en pantalla. Algo tan esencial como saber si el hecho de que un producto aparezca más arriba a la izquierda influye en nuestras ventas. La lógica dice que sí, pero …

Para terminar y sin ánimo de “hacer spoiler” de mi propio post, destacar la necesidad de proponer implantaciones que agilicen los procesos internos de la empresa. A veces es más importante poder analizar los datos cuanto antes por el simple hecho de tener un histórico mayor que tener una carga de página algo más liviana. Todo dependerá del grado de afección y de nuestro índice de soportabilidad, marcado principalmente por la organización, los recursos y la estructura de nuestra empresa. Cada compañía tiene sus fortalezas y sus limitaciones y es ahí donde entra en juego una correcta implementación del ecosistema Digital Analytics.

Mejor herramienta de Analítica Digital

Iconografía de las herramientas de Analítica Digital descritas

Google Analytics (GA4)

Es la plataforma de Analítica Digital más utilizada a nivel mundial y eso ya de por sí es un plus a tener en cuenta. Su nueva versión (GA4) ha significado un gran paso hacia la integración total entre web y App basándose en eventos la gestión de los datos sin importar el dispositivo de procedencia. Esto es como funcionan también otras plataformas de las que hablaré a continuación.

Sin embargo, a distinción de todas ellas, GA4 está más enfocada en el análisis del journey completo del usuario. Desde que accede al sitio web o App desde un determinado canal hasta su recurrencia a lo largo de su vinculación con el negocio analizado. 

Con los datos de GA4 se pueden hacer fácilmente implementaciones tan útiles como por ejemplo predecir el tráfico orgánico a nuestro sitio web.

Estadística sobre instalaciones de SDK de Analítica Digital en Apps Android

SDK de Analítica Digital en App más usadas en 2022

Además, desde Google parece que están haciendo un gran esfuerzo en la instauración de modelos machines learning que nos ayuden a la toma de decisiones. Valga de ejemplo, la métrica ingresos potenciales la cual permite prever el gasto de un subgrupo de clientes y en base a ello crear audiencias para impactar a clientes con mayor potencial. Es realmente útil ya que nos permite optimizar nuestros gasto en campañas.

Por último y obviando todo lo que ya se conoce de esta herramienta, es necesario hacer mención a otras dos plataformas que van casi siempre de su mano.

  • Google Tag Manager (GTM). Es el gestor de etiquetas de Google. Aunque tiene una versión de pago, su versión gratuita abarca más que de sobra las necesidades de cualquier empresa. Con ella se pueden gestionar qué datos recoger y a dónde enviarlos. Hace las veces de puente y ventana en nuestra web o App, sirviendo tanto para enviar datos a otra plataforma como para crear determinados scripts directamente en el código (valga como ejemplo esta implementación para añadir datos estructurados a nuestro sitio web). Además, desde hace unos meses existe GTM server-side, el cual entre otras muchas ventajas ayuda a palíar el problema de tener que cargar un contenedor GTM en el lado del cliente y lo que ello conlleva en cuanto a la afección en la velocidad de carga y permite una mejor gestión de la privacidad de los datos del usuario (para entender qué es exactamente GTM server-side quizás te ayude este post que escribí sobre FB Conversion API).
  • Google BigQuery. Se trata a grandes rasgos de un espacio de almacenamiento de datos con características integradas como machine learning, IA, diversos lenguajes (Python, SQL, Java, JS, etc.), distintos formatos de almacenaje (Avro, Parquet, CSV, JSON, etc.), …
Google Analytics 4

Visualización tipo de Google Analytics 4

Amplitude Analytics

Es sin duda un serio competidor de GA4, aunque su enfoque está más enfocado a un perfil Product quizás menos Analista. Esto es discutible ya que dependerá de cómo se configure la herramienta.

Entre sus características destaca el Growth Discovery Engine, el cual ayuda a predecir comportamientos valiosos (conversiones, retención, etc.) de los usuarios y la posibilidad de compartir informes de manera sencilla.

Al igual que GA4 y BigQuery, Amplitude puede usarse con base de datos gracias a SnowFlake y aunque no tiene su propio gestor de etiquetas tiene una perfecta integración con el previamente citado GTM u otros similares (que no iguales) como Tealium o Twilio Segment, además de su correspondiente API (vía server-side) si no se opta por hacer uso de este tipo de opciones.

En mi opinión, con todos los cambios legales que están generándose en lo que a la privacidad del usuario se refiere, es esto último lo que más puede hacer decantar la balanza hacia una u otra elección de una plataforma analítica: La gestión de los datos (el qué se envía y el cómo).

Amplitude Analytics

Visualización tipo de Amplitude Analytics

MixPanel

Es una herramienta muy fácil de entender. Apenas requiere aprendizaje para configurar y visualizar los datos en sus paneles. Y al igual que Amplitude está muy enfocada en equipos Product puros.

Sin embargo, y aunque tiene su propia API carece de integraciones completas con gestores de etiquetas que nos faciliten la gestión de los datos a cualquier persona de la empresa sin importar si tiene acceso a un entorno de desarrollo o si tiene conocomientos técnicos. En caso de no usar su API, MixPanel propone crear pipelines con las herramientas habituales (Zapier,Tealium, etc.) o incluso realizar a través de gestores de etiquetas una implementación similar a la que se haría en el código normalmente. Sirva como ejemplo esta implementación en GTM (a través de una etiqueta HTML personalizado) para realizar el tracking de una página vista al uso …

var pagePath = {{Page Path}}; mixpanel.track("Page Loaded", {"Page Path": pagePath});

Algo quizás no demasiado intuitivo para todo cualquier perfil, que al fin y al cabo es lo que se pretende precisamente con este tipo de gestores de etiquetas o herramientas similares para controlar nuestros datos.

Mixpanel

Visualización tipo de Mixpanel

Adobe Analytics

Plataforma casi idéntica a GA4 en cuanto a funcionalidades se refiere, quizás algo más técnica y avanzada. Aporta características e integraciones muy similares. Por ejemplo, en vez de GTM tiene Tags (dentro de Adobe Experience), antes denominado ADTM (Adobe Dynamic Tag Manager). 

Lo más destacable es que Adobe se ha preocupado por crear un producto todo en uno que no dependa de otras herramientas de terceros. Todo lo que podamos requerir lo encontraremos en su suite teniendo en cuenta que a distinción de otras plataformas no tiene una versión gratuita de valor. Habrá que asumir un gasto anual en torno a 25K€ y 140K€. Desde luego no apto para todo tipo de negocios.

Adobe Analytics

Visualización tipo de Adobe Analytics

Conclusión

En términos generales cualquier plataforma de Analítica Digital, sean las comentadas u otras, satisface las necesidades básicas y medias de una empresa. Todas ellas ofrecen KPIs y funcionalidades similares: informes, modelos de atribución, ecommerce, análisis de cohortes, embudos, segmentaciones y audiencias, A/B testing, LTV, conversion rate, conexión a herramientas de terceros, etc.

Me atrevería a decir que a este nivel cambian esencialmente en temas de visualización y configuración. Lógicamente cada una de ellas tiene características concretas que las hacen más adecuadas según la tipología de nuestro negocio. Me refiero, por ejemplo y entre otras cosas, a los modelos predictivos que utilizan. Los cuales varían bastante en resultados.

Es por este tipo de cuestiones que mi recomendación es probar inicialmente varias de ellas en entornos de desarrollo y no basarse únicamente en lo que opinemos quienes las hemos utilizado. Además y más importante aún, hay que tener en cuenta el resto del ecosistema de herramientas de la empresa así como los recursos humanos y monetarios disponibles.

Por otro lado y algo que suele preocuparnos mucho a los Analistas Digitales es lo concerniente al muestreo de datos (sampling), es decir, el uso de parte de los datos como representación del conjunto global seleccionado. Hoy en día esto ya no es un problema del que debamos preocuparnos ya que existen numerosas opciones para solventarlo o reducirlo casi al mínimo (considerándose irrelevante). Todas ellas pasando por el almacenamiento periódico de los datos, bien directamente a través de plataformas como BigQuery o mediante conectores como Supermetrics a nuestra base de datos.

Para cerrar este apartado me gustaría hacer énfasis en la necesidad de probar las plataformas antes de decidirse por una. Lógicamente siempre y cuando estemos en esa fase ya que muchas empresas tendrán que amoldarse y mejorar lo que ya tienen instaurado. 

 

Me despido hasta el próximo post. Mientras, como siempre, te invito a que eches un vistazo al resto de mi Blog donde escribo sobre diversas temáticas en torno al Marketing, Analítica, Ecosistema y Tecnología del universo digital.

Además, te invito a que me escribas a través de este formulario, tanto si tienes dudas sobre alguno de los temas publicados como si buscas ayuda para tu negocio digital. ¡Hasta pronto!

 

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *