Precisión en el análisis digital: lo que los especialistas en marketing deben saber

Existe la idea errónea de que los informes de análisis digital son inexactos. En realidad, son muy precisos a su manera, pero no precisos. El problema radica en los usuarios que no saben qué significan los datos analíticos o cómo se recopilan. Para empeorar las cosas, diferentes herramientas miden las cosas de manera diferente pero las llaman por el mismo nombre.

En este artículo, veremos más de cerca los matices en la medición de datos y cómo están en acción varios software de análisis.

Mirando los matices en la medición de datos

Las herramientas de análisis digital nunca tuvieron la intención de funcionar como sistemas de contabilidad o registros de ventas. Fueron creados para recopilar y cuantificar datos de usuarios interactivos en información e informes fácilmente utilizables. A lo largo de los años, los métodos de recopilación de datos de estas herramientas han evolucionado. A su vez, también cambió la forma en que se miden los puntos de datos específicos.

Digamos que cambiaste tu cinta métrica de imperial (que mide en pulgadas) a métrica (que mide en centímetros). La longitud de un escritorio podría indicarse como 39,4 en uno y 100 en el otro. La longitud del escritorio no ha cambiado, pero la forma en que lo mides sí.

Intente cambiar entre diferentes herramientas analíticas. A menudo, verá que sus números pueden ser diferentes, pero las líneas de tendencia siguen siendo similares. Cada herramienta cuenta las cosas de forma ligeramente diferente; el mismo problema se aplica con frecuencia al actualizar el software.

En un momento, los usuarios únicos se contaron combinando el número total de direcciones IP únicas que accedieron a un sitio web en un período determinado. Eventualmente, las organizaciones comenzaron a usar firewalls/servidores proxy, lo que requería que todos los usuarios internos accedieran a Internet con una sola dirección IP. La forma en que se contaron las direcciones IP únicas no cambió, pero la cantidad de usuarios únicos se redujo drásticamente.

El conteo de usuarios únicos evolucionó hacia el uso de una combinación de dirección IP, sistema operativo y navegador (tipo y versión), luego se agregó una cookie persistente para estimar mejor a los usuarios únicos. Una vez más, no importa cómo cuente a los usuarios únicos si el usuario borró sus cookies y caché o cambió de computadora (oficina vs. casa vs. teléfono), ninguna herramienta de análisis habrá proporcionado un número exacto. Hoy en día, las herramientas tienen en cuenta otros factores a la hora de contar usuarios únicos.

Profundice: Análisis de datos: el pasado y las limitaciones de su pila

Cómo pensar en sus datos analíticos

Su software de análisis es imperfecto debido a muchos factores que escapan a su control. Los usuarios pueden estar bloqueando las cookies u otros métodos de seguimiento. Las señales intermitentes de Internet pueden impedir que los datos lleguen al servidor de recopilación de datos. La mejor manera de pensar en sus datos analíticos es verlos como una encuesta de la actividad del usuario.

Todo el mundo está familiarizado con las encuestas en tiempos de elecciones. Una encuesta típica de las elecciones presidenciales de EE. UU. encuesta a aproximadamente 10 000 personas (o menos) de más de 150 millones de votantes elegibles (0,006 % de los votantes). Es por eso que cuando los locutores de noticias informan sobre los resultados de la encuesta, escuchas algo como "Esta información es precisa dentro de 4 puntos porcentuales 4 de 5 veces". Esto equivale a estar fuera de lugar en más de 4 puntos porcentuales el 20% del tiempo.

Cuando se trata de sus herramientas de análisis digital, la mayoría de los profesionales de análisis estiman que la pérdida de datos no supera el 10 % y probablemente alrededor del 5 %. ¿Cómo se traduce esto en la precisión de los datos?

Si su sitio recibió 10 000 sesiones en un período de informe, pero por varios motivos, solo pudo capturar datos en 9000 sesiones, sus datos serían precisos con un margen de error de menos del 1 %, 99 veces de 100.

En otras palabras, 99 de cada 100 veces, sus datos son precisos y 1 de cada 100 veces, están equivocados en más del 1%. En pocas palabras, sus datos son exactos, pero no son perfectos (precisos) y no coincidirán con sus registros de ventas.

Dichos datos son lo suficientemente precisos como para determinar qué esfuerzos de marketing (SEO, anuncios pagados, publicaciones patrocinadas, marketing en redes sociales, marketing por correo electrónico, etc.) están funcionando e incluso cuáles generan tráfico y cuáles generan ventas.

Profundice más: no aplique ilusiones a sus datos

Analítica en acción

Si bien los datos analíticos pueden ser precisos, incluso tener un pequeño porcentaje de precisión puede cuestionar su análisis. Esto es especialmente cierto cuando cambia la diferencia entre dos fuentes de datos.

La clave es monitorear los datos y, cuando sea posible, compararlos. Si hay un cambio repentino en la precisión, debe investigar. Por ejemplo, ¿su sitio web cambió recientemente? ¿Se etiquetó correctamente este cambio para capturar los datos?

Una vez, un cliente agregó una ventana emergente a su cuenta de Shopify después de realizar un pedido, pero antes de que se generara la página de agradecimiento. Su herramienta de análisis registra las ventas solo cuando el usuario recibe la página de agradecimiento.

Con la ventana emergente en su lugar, el pedido aún se realizó, pero muchos usuarios no hicieron clic en el mensaje. Como resultado, un gran porcentaje de las ventas de repente no se capturaron porque no se generó una página de agradecimiento. No habría habido ningún problema si la ventana emergente apareciera después de la página de agradecimiento.

A continuación se muestra un ejemplo de seguimiento de ventas y pedidos entre Shopify y Google Analytics 4 (GA4). Podemos ver cuántos datos se están perdiendo debido a varios factores. Usando el análisis de Shopify como un registro de ventas reales y comparándolo con los datos recopilados a través de GA4, vemos lo siguiente:

Las variaciones diarias de los ingresos totales y de los pedidos oscilaron entre prácticamente el 0% y casi el 13%. En general, en estos 24 días, GA4 reportó un 5,6 % menos de ingresos y un 5,7 % menos de pedidos. Estos datos son precisos, especialmente cuando se aplican a los esfuerzos de marketing para ver qué llevó al usuario al sitio para realizar las compras.

¿Esta empresa debería usar GA4 para informar las ventas? 100% no! Para eso está el software de contabilidad.

Si su organización exige datos aún más precisos, existen métodos para enviar datos directamente a la mayoría de las herramientas de análisis (lado del servidor). Esto evita problemas con los navegadores de los usuarios y las cookies.

Si bien los datos de ventas pueden ser más precisos, otros aspectos de medición suave de la interacción del usuario pueden disminuir (por ejemplo, el seguimiento de desplazamiento). Este es un método complejo y lento de implementar para la mayoría de las organizaciones.

Debe preguntarse: "¿Es necesario este esfuerzo adicional solo para capturar otro 2-5% de los ingresos por ventas en mis informes analíticos?"

Comprender sus datos analíticos

Todos deben tener fe en sus datos analíticos. La clave es asegurarse de que su software de análisis esté instalado y configurado correctamente. Entiende que no puede capturarlo todo.

Su software de análisis simplemente realiza una encuesta con un tamaño de muestra de más del 90%. Esto hace que los resultados sean muy precisos (en el objetivo), si no 100% precisos (números reales).