El problema
Ante la inmensa cantidad de herramientas analíticas existentes, seguro que te resulta difícil encontrar la más adecuada para tus necesidades.
La solución
La elección de las herramientas implica, en primer lugar, la identificación de los datos que se van a medir y el ámbito en el que nos vamos a centrar (datos, marketing web, registro de sesiones, embudo). También consiste en decidir qué personas se van a encargar de su implantación y funcionamiento. Cuanto más claros estén los objetivos empresariales, más natural resultará escoger las herramientas adecuadas.
Ya has identificado las métricas más importantes para tu producto y modelo de negocio. Ahora es el momento de implementar las herramientas que te permitirán hacer un seguimiento de estas métricas, y la medición es el elemento clave de todo enfoque de Growth.
La elección de estas herramientas —o más bien, de este conjunto de herramientas— es crucial. Redactar un artículo sobre herramientas implica asumir el riesgo de quedar obsoleto antes de su publicación; puede que algunos de los nombres que vamos a mencionar hoy ya no sean relevantes en 6 meses.
Todos los días surgen nuevas herramientas y algunas pasan de moda. Nuestro objetivo es guiarte a través de este universo de herramientas, pero no recomendando una en detrimento de otra, sino poniendo distancia y observando las más importantes, y el método para construir gradualmente un conjunto de herramientas adaptadas a un enfoque de Growth maduro.
Para empezar
La primera herramienta que necesitamos implementar —la que te permitirá seguir y analizar la gran mayoría de tus métricas— es una herramienta de análisis cuantitativo de la audiencia que te permita hacer un seguimiento del comportamiento de tus usuarios (canales de adquisición, frecuencia de las visitas, cesta media o características más utilizadas...).
Para ello, los equipos de producto suelen recurrir a Google Analytics (GA): gratuito (aunque con ciertas limitaciones), bastante completo, capaz de proporcionar la mayoría de las mediciones necesarias para el seguimiento de las acciones de los usuarios (especialmente en los sitios de comercio electrónico), GA ofrece muchos servicios y está activado casi «por defecto» en muchos de los sitios web más importantes.
Sin embargo, a pesar de su popularidad y de sus múltiples funciones, a día de hoy Google Analytics no es la solución definitiva para hacer un seguimiento del comportamiento de tus usuarios: las limitaciones de la herramienta se alcanzan rápidamente, su UX parece sencilla a simple vista, pero en realidad es difícil de dominar para un perfil no técnico, y los datos e informes pueden resultar poco fiables con su configuración por defecto. De hecho:
- GA se rige por una lógica de «sesiones», lo que dificulta el análisis de los KPI, como los visitantes nuevos o recurrentes o el seguimiento entre dispositivos: en la confiiguración predeterminada, un usuario que visite un sitio desde su smartphone y luego desde su ordenador se contará dos veces como «nuevo visitante».
- Las capacidades de segmentación de GA no son tan avanzadas como las de otras herramientas modernas: por ejemplo, resulta imposible construir una población basada en un número concreto de eventos realizados en un tiempo determinado, o el tiempo transcurrido entre dos acciones.
- Los datos que se muestran en algunos informes de GA se muestrean para minimizar el tiempo de cálculo de grandes volúmenes de datos. Este muestreo tiene un impacto mínimo en la mayoría de los KPI siempre que la población estudiada sea lo suficientemente grande; no obstante, cuando se estudian grupos de usuarios más pequeños, el deslizador de muestreo (que permite encontrar un equilibrio real entre el nivel de precisión y el tiempo de cálculo) puede hacer que los KPI varíen tanto que se vuelvan inutilizables.
- Los cálculos de retención por cohorte (una herramienta clave para cualquier equipo de Growth; consulta la regla n.º 6 sobre la retención) son, cuanto menos, cuestionables, con una curva, por lo general, falsa que no muestra coherencia con las cifras de la tabla de cohortes, la cual a su vez no es coherente con las cifras disponibles en la herramienta.
En menor o mayor medida, algunas de estas limitaciones se pueden sortear:
- Utilizando la increíblemente potente API de Google Analytics.
- replanteando la forma de instalar los códigos de seguimiento en el producto;
- activando la función UserID;
- utilizando GA como plataforma de recogida de datos y realizando todo el procesamiento analítico en una herramienta independiente.
No obstante, está claro que la promesa de una herramienta sencilla y fácil de usar y configurar no se cumple del todo, y que el resultado final siempre será menos útil que el de herramientas diseñadas desde el principio en torno a un evento y no a una lógica de sesión.
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Google Analytics o sus alternativas tradicionales (AT Internet...) cada vez tienen más competencia, como las herramientas que se rigen por eventos (Amplitude, Mixpanel, KISSmetrics, Heap Analytics...) y que ofrecen varias ventajas. Entre otras, la posibilidad de realizar segmentaciones más avanzadas, la integración 36 / Growth entre canales (iOS y Android), una mejor gestión de los túneles de conversión, cálculos de retención más avanzados y datos disponibles casi en tiempo real.
Sin embargo, las herramientas de eventos no pueden sustituir totalmente a una herramienta generativa como Google Analytics: sus competencias en materia de atribución o seguimiento de AdWords pueden ser difíciles de sustituir.
Te aconsejamos que mantengas Google Analytics y que instales, además, una de estas herramientas orientadas a los eventos. Esto te permitirá seguir a tus usuarios por grupos o segmentos, así como de forma individual: la clave es seguir a todos los usuarios, incluso a los anónimos, y poder reunir sus datos de recorrido una vez que hayan creado una cuenta con tu producto. Con estas herramientas ya tienes un conjunto básico.
Con ellas serás capaz de analizar el efecto de tus acciones y dirigir a tu equipo de Growth con eficiencia. Pero a medida que tu producto crezca, te darás cuenta de que los mecanismos causa-efecto no son tan sencillos: varios acontecimientos pueden tener un impacto simultáneo en tus cifras.
Por ejemplo, si estás experimentando con un rediseño de la ruta de suscripción en un sitio web, un pico de subida en las suscripciones puede deberse tanto a tu experimento como a un titular o exclusiva publicado en la página. Necesitarás más herramientas para dar con la respuesta e ir más allá.
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La segunda etapa
Y para ir más allá, necesitarás dos nuevos tipos de herramientas: las de datos cualitativos y las de CRO (Conversion Rate Optimization) o marketing directo.
Las herramientas cuantitativas te permiten controlar los indicadores de reporting e detectar problemas; pero para ir más allá y analizar las causas y consecuencias, necesitarás un análisis cualitativo para comprender mejor las necesidades y los comportamientos de tus clientes.
Las herramientas de grabación de sesiones como Hotjar son una fuente de información muy valiosa. Una vez que hayas identificado un patrón en una población determinada gracias a tus herramientas cuantitativas, podrás profundizar en el problema volviendo a reproducir las sesiones de algunos de los usuarios afectados para comprenderlos mejor
CUANDO LAS CIFRAS NO NOS CUENTAN TODO
Durante un proyecto para el sitio web de un medio de comunicación, el equipo de Growth detectó una métrica extraña mientras hacía su análisis: las tasas de lectura de los artículos eran sorprendentemente altas respecto a la norma para este tipo de páginas. En lugar de limitarse a pensar en los buenos que eran esos resultados, el equipo decidió profundizar para entender qué motivaba a los usuarios a leer esos artículos. Bastó con ver unas veinte sesiones de Hotjar para identificar el problema: la mayoría de los usuarios se desplazan hasta el final del artículo para evaluar su longitud antes de volver a la parte superior de la página y comenzar a leer; al activarse el seguimiento del evento «leer artículo» cuando se llegaba a la parte inferior de la página, la tasa de lectura se disparó artificialmente. Una reescritura de la lógica de eventos nos permitió definir un indicador más fiable y representativo del rendimiento real del sitio.
También te recomendamos que añadas a tus herramientas un cuestionario o una herramienta de recogida de opiniones: usabilla, usersnap, o incluso una herramienta interna bien integrada en tu sistema.
Si te diriges a una población de usuarios con tus herramientas cuantitativas, y si redactas un cuestionario corto y bien enfocado, puedes aprender mucho más sobre los recorridos de sus usuarios y llegar a conocer a tu cliente mucho más.
También es el momento de desplegar herramientas de CRO para optimizar la conversión (SumoMe, HelloBar u Optinmonster). Si por ejemplo lanzas un popin en el momento oportuno (con un mensaje adaptado al perfil de cada usuario y a la etapa en la que está de su recorrido como cliente), puedes llegar a recopilar correos electrónicos o fomentar la conversión de tus clientes.
Por último, necesitarás un CRM que pueda automatizar una serie de acciones de marketing basadas en los criterios de comportamiento de tus usuarios: customer.io, mixpanel... Enviar el correo electrónico adecuado en el momento oportuno puede permitirte reactivar a un usuario que estaba en proceso de abandono de tu producto, o bien promover la adopción de nuevas funciones.
Llegar aún más lejos
Las empresas con un conjunto de herramientas más sólido, o las que tienen productos que generan volúmenes de tráfico extremadamente elevados, invierten, a veces, en el desarrollo de herramientas «internas», apoyándose en el gran valor de los logs de los productos o utilizando un Amplitude o un Mixpanel como una mera herramienta de recogida de datos.
En concreto, se trata de construir un ETL (Extract - Transform - Load) propio que capture los datos (a menudo procedentes de logs de productos), los transforme para facilitar su tratamiento (codificación de fechas, definición de reglas de negocio/segmentos de usuarios) y los cargue en una herramienta de visualización.
En ocasiones, las empresas adoptan Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash y Kibana) para profundizar en los logs con fines de seguimiento. Otras herramientas como Keen.io permiten ir más allá con el análisis de datos y hacerlo de una forma muy configurable.
Este enfoque requiere una mayor inversión inicial, pero permite conservar la propiedad de los datos, evitar el elevado coste de ciertas herramientas analíticas cuando se alcanzan grandes volúmenes, elegir la mejor herramienta para cada componente técnico (recogida, análisis, visualización) y personalizar al máximo la configuración en función de las necesidades de tu producto.
En esta etapa, muchas empresas también adquieren herramientas de data science (datameer, dataiku...) especializadas en el análisis pormenorizado de grandes volúmenes de datos, como sofisticados análisis estadísticos o modelización avanzada (por ejemplo, construcción de modelos predictivos de churn).
Experimenta con tus herramientas
No dudes en experimentar para mejorar tu conjunto de herramientas: como dijimos en la introducción, todos los días surgen nuevas herramientas y puede ser interesante que tu equipo de Growth esté siempre pendiente de nuevas posibilidades de integración.
Tampoco hace falta ampliar tu conjunto de herramientas hasta el infinito: antes de integrar una nueva herramienta, asegúrate de que ofrece una propuesta de valor diferenciadora o complementaria a las herramientas que ya tienes, y que satisface algunas de tus necesidades.
Haz una limpieza de herramientas periódicamente y conserva solo las que realmente te ayuden a tomar las decisiones correctas. De hecho, puedes —y te recomendamos— que pruebes nuevas herramientas cada cierto tiempo. No malgastes tu energía con demasiadas herramientas que son similares; no olvides que, a medida que su producto evoluciona, tus dispositivos de seguimiento también deberán progresar, lo que puede resultar complicado si has multiplicado los dispositivos de recogida de datos.
Por último, es vital que tu equipo conozca bien las herramientas clave. Algunas herramientas tienen que estar bien configuradas para poder utilizarse correctamente y aprovechar todo el valor que tienen. Es mejor tener 2 o 3 herramientas que tus equipos puedan entender y manejar bien que 10 que nadie sabe cómo usar.
Como los cursos de formación suelen impartir lo más básico, rara vez están dirigidos para profesionales del Growth Marketing que buscan mejorar sus conocimientos de una herramienta específica. Por eso, y aunque los cursos de formación son un buen comienzo, es imprescindible completar este proceso de aprendizaje lanzándose a la piscina. Te recomendamos que optes por cursos de formación a largo plazo que dejen tiempo suficiente a todo el equipo para ser autodidacta. Es la solución más eficaz y rentable.
Profundizar por cuenta propia es, ante todo, aprender a buscar, a estudiar la documentación y leer las opiniones de la comunidad para dar con nuevas funcionalidades o tipos de implementaciones. Recuerda: comprueba si una herramienta cuenta con una comunidad activa, porque esa es la clave para el autoaprendizaje y el progreso. Consultar blogs y sitios especializados también es una muy buena manera de estar al día con las nuevas características y las mejores prácticas.
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