Antes de poder mejorar una plataforma digital será necesario saber lo que ocurre en ella; Antes de saber lo que ocurre en ella, habrá que entender los datos que se manejan; Y, antes de entender los datos que se manejan, habrá que contar con el conocimiento apropiado, un equipo capaz de entender esos datos y una herramienta que permita mostrarlos en un lenguaje sencillo y con los reportes necesarios.
Empezamos entonces concluyendo que será clave escoger una o varias herramientas de analítica que se ajusten perfectamente a las necesidades de la organización y que, a su vez, permita conocer lo que ocurre en la plataforma.
Existen herramientas gigantes, con grandes capacidades de analítica, pero que es necesario conocer bien para poder obtener datos fiables o incluso para entender la cantidad de datos que proporcionan (es lo que se conoce como Data Quality o ‘Calidad del Dato’). Probablemente resultará familiar la expresión “Garbage in, garbage out” (“basura entra, basura sale”), que podría entenderse como que no importa lo potentes que sean los modelos de recolección de datos si realmente no se está recogiendo y analizando la información debida.
En definitiva, este tipo de herramientas tan potentes requieren un equipo con conocimientos, o una empresa de terceros con capacidad para entender cómo recoger el dato correcto, como desarrollar el proceso y, finalmente, cómo entender el resultado y “traducirlo” a lenguaje “humano” (generalmente mediante el uso de reportes). Por ejemplo, si se quiere detalle sobre qué campos de un formulario entrañan dificultad para los usuarios, habría que añadir un desarrollo a la plataforma y crear una vista y un reporte que muestren dicha información, con el correspondiente gasto de tiempo, recursos y personas que esto conlleva.
Afortunadamente, este proceso ha ido evolucionando, y ya existen soluciones analíticas en las propias plataformas web que muestran qué está sucediendo en ellas a lo largo del tiempo sin necesidad de añadir ni una sola línea de código, o que ofrecen la opción de obtener datos de otros sistemas que forman parte del ecosistema de la empresa a través de integraciones, compatibilidades con otras tecnologías, etc.
Muy relacionado también con la obtención de datos, hablamos también de Quantitative data (‘datos cuantitativos’) o Qualitative data: (datos cualitativos). Es decir, no sólo conocer información específicamente numérica como visitas, tasas de rebote, búsquedas orgánicas, etc., sino también saber el por qué de esos resultados, por qué esos usuarios tomaron esas decisiones, lo cual es posible conociendo las páginas visitadas por esos usuarios, los documentos descargados, los intereses mostrados, etc. a lo largo de su historia. Este último es un proceso que conlleva mayor tiempo de entendimiento, pero que es posible realizar con la información de que se dispone.
Queda claro, pues, que, además de medir y de aprender lo que va sucediendo en la plataforma digital, será necesario conocer a la audiencia. Pensemos por ejemplo que, dependiendo del tipo de plataforma, habrá más necesidad de conocer a los usuarios anónimos y/o a los usuarios conocidos (clientes/ciudadanos/empleados/partners/etc.). No es lo mismo una intranet, donde la idea es conocer hasta qué punto funciona la comunicación y la colaboración entre los empleados y cómo impacta esto en la productividad; que por ejemplo una web pública de alguna marca conocida de venta online, en la que los intereses se extienden también a los comportamientos de los usuarios anónimos.
Otro punto a la hora de decidir entre una o varias herramientas es el tratamiento de los datos de usuarios, lo que a su vez conlleva la capacidad que pueda ofrecer la herramienta en el caso de que sea necesario almacenar datos personales. Como curiosidad, los DMPs (Data Management Platforms), que recogen datos de varias fuentes de información para formar perfiles de usuarios, podrían desaparecer debido entre otros precisamente a problemas de privacidad, lo que demuestra la importancia del cumplimiento de la normativa en cuanto a privacidad de datos.
Una vez se ha conseguido conocer la plataforma y a los usuarios, será fundamental poder optimizarla. Una funcionalidad que facilita este trabajo es la posibilidad de segmentar a la audiencia, ya sea en base a su comportamiento en la web, sus intereses o su localización, entre otros muchos criterios.
Esta agrupación permitirá no sólo analizar grupos concretos de usuarios, sino también dar un paso más en la optimización a través de la personalización, que sería el broche final para poder diseñar y adaptar el Customer Journey, la experiencia de los usuarios en la plataforma online. Tomando como base los perfiles creados a través de la segmentación, la personalización permitirá cumplir el objetivo marcado, que puede ser facilitar un acceso, o mejorar la comunicación, o analizar y optimizar el funcionamiento de una campaña… Se trata de mejorar la plataforma de manera sencilla, dando al visitante lo que necesita, reduciendo tiempos y costes y cumpliendo con los objetivos fijados.
Llegados a este punto, podríamos terminar entonces como empezamos, incidiendo en la necesidad de contar con herramientas que aporten aquello que se necesita y que faciliten el día a día, tanto a la hora de medir y aprender de los sistemas como a la hora de optimizar, a través de herramientas directamente conectadas con la personalización de la plataforma, y ofreciendo el contenido correcto a la audiencia correcta.
Jose María Muñoz, Senior Sales Engineer de Liferay
