Analytics 2.0

Mucho más que taggear

Analytics 2.0 - Mucho más que taggear

Analytics 2.0

Internet está dejando de ser un “Mundo paralelo” donde solo algunas personas acceden para transformarse en el lugar donde gran parte de la población mundial pasa gran parte de su tiempo tanto por trabajo como por entretenimiento.

La penetración global de internet alcanzó el18% lo que significa que de una población mundial de 6,574,666,417, hay 1,173,109,925 de personas que acceden a Internet. Si consideramos que Estados Unidos de Norteamérica fue pionero y su actual penetración es de 70% podríamos esperar que en un futuro próximo el resto de los paises tiendan a alcanzar ese nivel.

Paises con mayor penetración de internet

El nuevo escenario parece ser muy prometedor para todos los jugadores online. Pero ¿Cómo este nuevo escenario afecta a la situación de Web Analytics?

La respuesta la vemos en la siguiente gráfica:

Analytics 2.0 Model

Web Analytics Beta: El foco estaba principalmente en la tecnología, y el principal objetivo era mantener todo funcionando. La información era utilizada principalmente con propósitos tecnológicos.

Web Analytics 1.0: Las empresas fueron proveídas con toneladas de información. Las herramientas de Web Stats se transformaron en herramientas de Web Analytics las cuales comenzaron a generar una diversidad importante de indicadores y reportes. Algo parecido pasó con el resto de las herramientas de información como los Ad-Servers, E-mailing tools y Surveys software (entre otras).
La cantidad de información dejó de ser un problema (el que generalmente se daba en el offline), las empresas podían tecnicamente medir toda la información. De hecho la captura de información ya deja de ser el problema, ahora la complicación se da por el lado del análisis. Analístas se ven desbordados de información con el agravante de que toda la información esta guardad en bases estancas (de las cuales mucho no tienen incluso API) y el formato es heterogéneo.
Mientras que en offline marketing obtener la información representa el mayor costo (capturar la información) en online marketing las empresas deben invertir mucho dinero para integrar y analizar dicha información.
Además cabe agregar que la necesidad de invertir en análisis grandes sumas de dinero no es tan malo como no tener la posibilidad de analizar todas las acciones de la empresa como un sistema integrado en lugar de un grupo estanco de cosas que funcionan de manera independiente.

Analytics 2.0:

1- Information Centric: En Analytics 1.0 el foco está en las herramientas. Cada una contiene y provee a los analistas de determinada cantidad de información, entonces dependiendo de la información necesitada uno debía ir a diferentes herramientas o bases de datos y analizar todo por separado o en el mejór de los casos perdér mucho tiempo en integrar todo y tratar de darle sentido y coherencia.

Analytics 1.0 Tool Centric Model

En Analytics 2.0 la información está en el centro como vemos en la siguiente imagen:

Analytics 2.0 Information Centric Model

2- Visión 360 grados: Para poder tener una visión total del proyecto es de vital importancia entener el QUE (Comportamiento), el POR QUE (Actitudinal), el cuando (Tiempo) y el Donde (Entorno).

3- Generación de Sentido: La información tiene dos objetivo principales, controlar y tomar desiciones. Si no proveemos a las personas con información que “tenga sentido” para la actividad particular que están realizando, estos no podrán tomar desiciones eficientes. Cada proyecto es único, tanto como las actividades que realizan las personas que los llevan adelante, por ello debe enfocarse la antención en definir que información tiene más sentido y es más relevante para cada una de las personas que integran el proyecto.

4- Visión sistémica: Cada empresa es un sistema, o sea un set de entidades, reales o abstractas, que generan un todo, donde cada componente interactúa o se relaciona con al menos otro compomente y en conjunto sirven a un objetivo en común (Wikipedia). Por ello es necesario entenderlo como un sistema, considerando que cada acción que llevamos a cabo afecta todo el sistema y no unicamente parte de el.

5- Estratégia Integrada: El plan de Analytics debe basarse en la estratégia corporativa y proveer la estructura de información para controlar y tomar desiciones.

6- TOC (Toría de las Restricciones): No tiene sentido tratar de resolver todos los problemas organizacionales en paralelo ya que todo sistema (como digimos las empresas son sistemas) tiene solo una restricción principal (como en una cadena solo hay un eslabón que se rompe antes que los demás), que limita la performance total para que la empresa alcance sus objetivos. Entonces al enfocarse en esa restricción principal no solo es mas fácil utilizar el presupuesto de manera mas efectiva sino que tambien disminuír el riesgo de tomar varias decisones a la vez que pueden afectar negativamente al sistema (Empresa). Los pasos para implementar correctamente TOC son (Eliyahu M. Goldratt):

a) Identificar la restricción (aquella que limita la performance de la empresa)

b) Decidir como explotar la restricción.

c) Subordinar todos los procesos a las desiciones anteriores.

d) Aumentar la capacidad limitada por la restricción (de ser posible, incrementar constantemente la capacidad de la restricción)

e) Si, como resultado de lo anterior, la restricción a dejado de serlo, volver al paso 1. No dejar que la inercia se vuela la restricción!!!.

7- ROCI: Pasar de un modelo de Retorno sobre la inversión a uno de Retorno sobre la inversión por cliente. Llevar a cabo acciones de data mining sobre la base de clientes que permitan a su empresa ejecutar acciones ad-hoc que le permitan incrementar el LTV (life time value) de cada cliente en particular, generando en definitiva resultados corporativos mas efectivos.

Plan de trabajo de Analytics 2.0

El proceso de Analytics 2.0 tiene dos flujos de actividades principales:

Definición estratégica (De arriba hacia abajo)

El flujo descendente alinea la estrategia de medición con la estrategia de negocio / corpotativa. Este proceso empieza con el análisis de la estratégia corporativa de la companía y continúa por el diseño de la estructura del sistema de información a utilizar por medio del cual toda la información será medida, procesada, analizada y, finalmente, reportada.

Proceso dinámico de Analytics (De abajo hacia arriba)

Este flujo ascendente se enfoca en proveer a cada área de la empresa con información relevante de manera inmediata, que permita llevar a cabo los procesos de toma de control y toma de decisiones eficientemente.

La siguiente pirámide es una representación gráfica del modelo anteriormente mencionado:

Niveles de informacion Analytics 2.0

La información de la base se caracteriza por ser más operativa (generalmente counts) mientras que mientras subimos niveles en la pirámide la información se vuelve mas estratégica (KPI y KSI).

Información de internet: Es aquella información producida como resultante de la interacción de su proyecto de internet (ej. ecommerce site) e “Internet”. La información de internet existe esté esta siendo trackeada o no.

Información: Es aquella información que está siendo medida (trackeada) antes de ser procesada (counts). Esta información es la más operativa y menos estratégica.

Indicadores: Son normalmente el resultado de procesar al menos dos counts. Los indicadores dan soporte principalmente a las personas que componen el núcleo operativo (y dependiendo la organización la línea media).

KPI: Los Key Performance Indicators proveen la información más estrategica en el nivel de operaciónes (o táctico). Ayuda a managers de nivel medio y alto a entender como le está yendo a la empresa y cuales serán los situientes pasos a dar sin necesidad de entrar en detalles puramente operativos.

KSI: Los Key Strategic Indicators están relacionados directamente con la estratégia corporativa. Permite a Top Managers hacer seguimiento de varias unidades de negocios sin necesidad de prestar atención en los detalles de cada una de ellas.

Cada ciclo que va de arriba hacia abajo significa también un ciclo de aprendizaje tal como muestra la siguiente gráfica:

Learning Process Analytics 2.0

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