Si tienes un negocio, sobre todo digital, seguro que estás acostumbrado a analizar datos. Los datos nos dicen muchas cosas, y nos permiten tomar decisiones consecuentes, y hasta anticiparnos a posibles problemas.
Sin embargo, como ya hemos tratado anteriormente, analizar datos no es tan sencillo. No solo se trata de decidir qué datos hay que comprobar, sino también por qué, y cómo lo haremos.
*Si quieres más información sobre la analítica de datos, te invito a ver el artículo: ¿Se puede medir y analizar datos con efectividad? Los 7 errores de la medición
Además, la gran cantidad de datos que se pueden analizar es enorme, y gracias al Big data y al Machine Learning, las herramientas para ello son cada vez más sofisticadas.
Por eso, en este artículo quería simplemente recordarme a mí mismo, y a quien le sirva, que hay una métrica en la que te tienes que fijar por encima de todo.
La métrica en mayúsculas
¿Y cuál es esa? Simplemente, la cantidad sobrante una vez descontados todos los pagos e impuestos.
Así es. Esto es, al final, lo único que importa en un negocio. Primero, que haya beneficios, ya que si no, no sería un negocio. Segundo, que los beneficios vayan a más, o al menos, se mantengan en el tiempo.
Parece una obviedad, pero lo cierto es que la belleza de la analítica puede cegarnos.
Te pongo un ejemplo sencillo. Yo antes hacía un informe mensual con una hoja de excel, donde recopilaba un montón de estadísticas de la web. Siguiendo el esquema del método C.A.R., tenía un bloque de una hora el primer lunes de cada mes.
Las cifras son buenas… muy buenas, incluso, pero, al final, todo eso sirve de poco si no vendo ningún curso.
¿Quiere decir esto que la analítica no es efectiva? No, claro que no.
Lo que quiero intentar expresar es que, el orden de factores, en este caso, sí altera el producto.
Es decir, lo primero que tienes que ver, la métrica más importante, son los beneficios. Una vez que tienes esto claro, puedes plantearte preguntas, dependiendo de tu negocio. Te pongo un ejemplo de lo que yo haría:
- Este mes se han vendido pocos cursos
- ¿Por qué? ¿Qué ha pasado? (Lo primero que analizaría serían las visitas a la página de ventas)
- Las visitas a la página de ventas han sido bastantes menos.
- ¿Por qué? ¿Qué ha pasado? (Ahora habría que investigar, con alguna herramienta SEO, dónde está el fallo)
- Una vez averiguado el problema, habría que elaborar un plan para arreglarlo, y anotar una revisión del mismo.
Como ves, lo primero es ver los beneficios, y después vienen las demás métricas, siempre con el objetivo de responder preguntas con sentido.
Además, este proceso hay que hacerlo siempre que haya variaciones importantes, tanto para mal como para bien. Si resulta que un mes tienes un montón de beneficios, tendrás que saber por qué, e intentar replicar el factor de éxito.
Analítica versus trabajo de calidad
Por otro lado, también hay que valorar qué nos renta más: dedicar tiempo a análisis, o realizar trabajo de calidad.
En mi caso, debo decidir si escribo más artículos, de más calidad, sacrificando la analítica, o bien dedico tiempo a analizar datos para hacer mejoras, sacrificando la otra parte.
Por la experiencia que tengo, creo que da más resultados la frecuencia de publicación, el trabajo de calidad y la constancia. Al final, los diferentes algoritmos de Google, redes sociales, y compañías, están orientados a premiar los contenidos vivos, el trabajo bien hecho, y la experiencia de usuario. Así que, si sencillamente te enfocas en hacer algo bueno durante mucho tiempo, tendrás buenos resultados, sobre todo a medio-largo plazo.
Por supuesto, hablo desde la perspectiva de un emprendedor en solitario. Si diriges una gran compañía, obviamente, dedicarás recursos a la analítica, pues no hay duda de que ayuda un montón.
¿Cómo lo ves? ¿Te parece que tiene sentido?
¡Nos vemos!
