18. Cual es el trabajo de un analista digital – Qué hacer para que los datos impacten en tu negocio

El analista digital es la persona que tiene que trabajar con los datos para descubrir cuales son las mejores acciones que debería tomar una empresa para llegar a sus objetivos. Hay tantos datos que es fácil perderse mirando cosas irrelevantes en nuestro negocio. Es esencial entender cuales son las bases de trabajo de un analista digital para conseguir llegar a tener impacto sobre los datos de nuestro negocio.

Cual es el trabajo de un analista

La analítica digital a día de hoy es una disciplina en sí misma, y el perfil del analista digital a día de hoy es uno de los más demandados y con mayor prospección, así como todos los relacionados.

• Científicos de datos
• Marketing Analyst
• CRO
• Especialistas en BBDD
• BigData y gestión de datos en la nube
• Creadores de modelos de Machine Learning e inteligencia artificial

Es una profesión muy transversal, que toca muchos palos.

El cometido de un analista digital

Transformar datos en conocimiento y conocimiento en acciones. La analítica digital es para obtener resultados. El Reporting sólo muestra datos, el analista obtiene resultados. Las piedras angulares de un analista son:

• Conseguir los datos: un ecosistema de datos bien trabajado está mezclando varias herramientas.
• Qué herramientas vamos a utilizar
  • Herramientas de seguimiento como Google Analytics.
  • Herramientas de marketing o especializadas en análisis de disciplinas.
  • Bases de datos de la empresa y de los servicios que contrata.
  • Actividad que desarrolla cada departamento.
  • Internet, comprando datos o ‘scrapeándolos’, o simplemente capturándolos. Estructurarlos para facilitar su análisis: este trabajo hay que hacerlo al principio, no solo disponer de los datos sino disponer de ellos con una estructura bien preparada.

A partir del paso anterior, un analista aplica distintas perspectivas, distintos focos por los cuales poder trabajar. Empezamos por lo que necesite la empresa. Una de estas perspectivas es coger distintas áreas del negocio (Marketing, beneficios, conversión, desarrollo, UX…) e intentar aplicar la inteligencia que nos dan los datos sobre cada una de ellas por separado, porque los datos en global no sirven para nada. Lo que intenta un analista es encapsular tipologías de personas (el quien), a partir de ahí observar qué hace esta gente (el qué), todo esto para llegar al primer gran objetivo de un analista digital, que es el por qué (el por qué).

Por qué la gente hace lo que está haciendo, para ello tenemos la palabra denominada insight, que son las cosas que vamos descubriendo. Estos insights se dividen en dos tipologías: insights descriptivos (quien y que) y los insights profundos. Lo más importante son los insights profundos, que son los que facilitan soluciones a los posibles problemas.

Lo que hacemos a partir de aquí es:

• Comunicar eficientemente lo que está sucediendo.
• Informes periódicos.
• Sistemas de alertas.
• Dashboards.
• Informes AdHoc.
• Propuestas de acción…

La fase del análisis digital

Existen 3 capas distintas:

• Planificación
  • Objetivos del negocio
  • Indicadores
    • Métricas Clave
    • KPIs
  • Comparadores
    • De tiempo
    • Segmentos Clave
• Implementación
  • QA del dato
  • Captura
    • Etiquetados
    • Tag Managers
  • Configuraciones
• Análisis
  • Seguir
    • Reporting
    • Dashboards
  • Descubrir
    • Análisis
    • Hipótesis
  • Demostrar
    • Testing
    • Insights

Madurez digital

Ni todas las personas ni todas las empresas desean o saben obtener lo mismo de la analítica digital. Así que son varios niveles de madurez. La madurez digital significa que distintas empresas están en distintos momentos con las cosas mas o menos desarrolladas a nivel de marketing, no podemos hacer análisis excelente cuando la empresa está en un estado de madurez digital mas temprana.

Tipologías de madurez digital

1. Madurez cero (primer estadio)

• Planificación: ninguna madurez, sólo vamos a ver que encontramos. No se ha hecho ningún KPI de negocio
• Interpretación: alguna madurez
  • Corta/Pega del código genérico de GA en tu aplicación web.
  • Probablemente se realizará alguna organización de campañas pero siempre será muy exhaustiva
• Análisis
  • Verás tendencias generales de uso: usuarios, sesiones, páginas/pantallas
  • Podrás detectar algunas incidencias obvias, pero te costará encontrar insights y más aún actuar

2. Madurez 1 (segundo estadio)

• Planificación: Baja: tenemos claros los objetivos del negocio y los puntos claves que hacen que la web funcione.
• Implementación
  • Adaptaremos el código de GA a medir los objetivos, ingresos y funnels de conversión. El etiquetado de campañas se volverá más serio y concreto.
  • Probablemente instalaremos un Tag Manager para poder añadir pequeñas mediciones al sistema.
• Análisis
  • Podrás seguir tu negocio. Detectar ineficiencias en el tráfico y encontrar insights sobre aspectos claves del negocio y de tus proyectos.
  • Los análisis tenderán a ser adhoc, lo que provocará que no sean muchos o no sean muy profundos

Madurez 2 (tercer estadio)

• Planificación: Alta
  • Existe una planificación clara de KPIs por Focos de trabajo de la empresa y muy atados a los proyectos digitales activos
  • Se han definido y estandarizado las métricas y dimensiones clave de los análisis en la empresa
• Implementación
  • Para cada elemento y proceso se habrán creado mediciones a medida que se incorporan a los código de GA.
  • Es probable que se crucen antes y después los datos con los de otras piezas de análisis: Marketing, BI, CRM…
• Análisis
  • Se han planificado los datos para que sean fácilmente analizables. Muchos insights son fáciles de alcanzar y se han automatizado dashboards de seguimiento y alertas.
  • Se podrán activar proyectos de análisis clave, capaces de cambiar el rumbo de la empresa.

Qué necesita saber un analista

Unos mínimos para poder empezar a trabajar.

1. Capacidad (muchas veces técnica) para conseguir los datos en un formato analizable: a veces los datos ya estarán ahí pero nunca en las mejores condiciones. Un analista debe conocer las herramientas y sistemas por los que surgen los datos y debe aprender a mejorarlos  para que le faciliten los análisis que necesita.
2. Versatilidad con herramientas para consultar y manipular datos: a mayor control de herramientas, las capacidades del analista aumentan. El mínimo estaría en saber trabajar correctamente hojas de cálculo (Excel, Google Sheets) y se crece con el uso de herramientas especializadas, SQL, herramientas de dashboarding, o incluso programación orientada al objeto (Data Science). Hay que aprender a hacer tablas dinámicas. Se puede disponer de SQL, Google Big Query (es gratis)
3. Conocimiento interiorizado de la parcela/foco del negocio que se analiza: una parte esencial que muchas veces se olvida: no puedes analizar lo que no se entiende. Si vas a analizar campañas de Marketing, debes entender cómo se formulan y por qué, si vas a analizar un ecommerce, debes entender su producto y su valor diferencial.