La analítica web te ayuda a comprender si los esfuerzos de tu sitio web están o no teniendo éxito, pero cometer estos errores de análisis web puede perjudicar tus ingresos. Todo emprendedor sabe que "no se puede controlar lo que no se mide". En lo que respecta a la recopilación y análisis de datos, evitar estas trampas te ayuda a ahorrar tiempo, concentrarte y hacer crecer los resultados.
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3 errores de análisis web que pueden dañar tu negocio
Cuando conduces por una autopista y ves que el automóvil de adelante se detiene frente a ti, esos son datos. Disminuir la velocidad para evitar una colisión, es utilizar esos datos.
En un sitio web, conducir de manera responsable significa confiar en el análisis de datos, para determinar dónde se encuentra y hacia dónde se dirige. Al igual que con la conducción de un automóvil, es importante saber qué datos son importantes y cuáles no.
Por ejemplo, un roble en el pasto es una vista hermosa, pero es poco probable que caiga frente a ti. Un niño en bicicleta podría hacerlo. Un buen conductor observa al niño, pero ignora el árbol.
De la misma forma, el mundo digital está lleno de datos, pero, ¿cuáles son cruciales para tu negocio? Conocer los principales errores de análisis web, te ayuda a enfocarte en la información correcta.
1. Centrarte en los datos incorrectos
Una recopilación de datos inteligente, no comienza con la configuración de una gran cantidad de herramientas, y la producción de páginas y páginas de números. El uso efectivo de los datos, comienza con una mirada al interior de tu empresa.
Primero, reconoce y solidifica tus objetivos comerciales: quién eres, qué quieres hacer, y cómo lo harás. Asegúrate de definir estos tres puntos con solidez:
- Cuáles son tus objetivos y qué quieres que suceda como resultado de tus esfuerzos.
- Cuáles son las metas específicas que quieres alcanzar (y cuándo), para cada uno de esos objetivos.
- Cómo medir el éxito de cada objetivo y cuáles son los indicadores clave de desempeño a monitorear.
Al comenzar con un enfoque interno, automáticamente descartas la mayoría de los conjuntos de datos disponibles. Los análisis web efectivos, están dirigidos a los esfuerzos y necesidades principales del negocio.
Establece las herramientas y procedimientos que te brindan la información que necesitas, para dirigir tu negocio en la dirección deseada.Si va por el camino equivocado, la eficiencia y la velocidad no son beneficiosas, son perjudiciales.
2. Errores de análisis web: asumir que todos los datos son precisos
Uno de los peores errores de análisis web, es confiar en datos poco precisos, para tomar decisiones comerciales cruciales. Compara los resultados de varias herramientas o de diferentes fuentes para probar su confiabilidad y, sin duda, encontrarás discrepancias.
Determina tu propio margen de error aceptable, y enfócate en comparar tendencias de datos, más que en comparar puntos de datos. Una de las razones de los resultados erráticos, es que los criterios de medición y los métodos de recopilación, difieren de una herramienta a otra.
También puede haber conjuntos de filtros que ajusten los números. Por ejemplo, las estadísticas de tráfico web pueden disminuir significativamente, cuando filtras el tráfico de bots y el tráfico interno.
Este es uno de los errores de análisis web que puedes evitar, asegurándote de mirar la fuente de origen, no la fuente de descubrimiento. Un estudio mal ejecutado, lo sigue siendo, incluso si lo informa una revista muy respetada.
3. No hacer uso efectivo de los datos
Peor que no tener los datos precisos necesarios para guiar tu negocio, es tomarte la molestia de recopilar los datos... y luego no usarlos de manera efectiva. La recopilación de datos y la presentación de informes, son una actividad que despierta mucho interés, pero que genera pocos cambios.
Este es uno de los errores de análisis web, para el que son especialmente susceptibles, quienes no se enfocan en los datos correctos. Es difícil hacer un buen uso de algo, cuando no lo aplicas al trabajo que estás tratando de realizar.
Experimenta con las formas en que ves los datos. Conviértelos en gráficos circulares, diagramas de dispersión, mapas de calor, mapas de árbol, etc. Las posibilidades son numerosas. Un factor pertinente, puede ocultarse cuando lo ves de una manera, pero ser obvio cuando lo miras desde una perspectiva diferente.
Segmenta los datos, según los criterios aplicables a tu negocio en particular. ¿Las mujeres interactúan de manera diferente con el sitio web y tus productos? ¿La edad es un factor que buscas en los resultados? ¿Qué tal la geografía o la temporada?
La segmentación, combinada con diferentes mecanismos de visualización, te ayuda a aprovechar al máximo la información que captures. Analiza tus procedimientos actuales de adquisición y análisis de datos.
¿El trabajo tiene como objetivo, lograr metas específicas dentro de los objetivos establecidos? ¿Has establecido puntos de referencia, e identificado indicadores clave de desempeño que te indiquen si estás en el camino correcto, para alcanzar esas metas y objetivos? ¿Estás aprovechando todo el conocimiento procesable de tus esfuerzos de análisis de datos?
Primero, pon los fundamentos en línea. Esa siempre es la mejor estrategia para evitar estos errores de análisis de datos.
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