¿Cuáles son algunos errores comunes en la recopilación de datos?
La recopilación de datos se puede optimizar asegurando que los sistemas estén configurados correctamente, ya que incluso pequeños errores pueden resultar en información faltante o inexacta. Algunas áreas clave a las que prestar atención incluyen:
• Configuración del código de seguimiento: Una ubicación correcta puede ayudar a garantizar que se realice un seguimiento de las páginas más relevantes y que se minimice la pérdida de datos.
• Ignorar el seguimiento multidominio: La implementación de seguimiento multidominio en sitios multidominio permite una vista consolidada de la ruta del usuario.
• Filtrado de tráfico interno: Excluir las visitas del equipo ayuda a mantener informes precisos del comportamiento del usuario externo.
• Uso de parámetros UTM: El etiquetado consistente de los enlaces de campaña permite una clara atribución de las fuentes de tráfico y las conversiones.
• Datos duplicados: Evitar las entradas de datos duplicados puede contribuir a la precisión y fiabilidad de los informes.
¿Cómo afectan los errores de recopilación de datos a la precisión de tus análisis?
La precisión de la recopilación de datos puede estar relacionada con la fiabilidad de los análisis, con posibles consecuencias para los insights, la asignación de recursos y la comprensión. el recorrido del cliente.
¿Cómo puedes evitar errores comunes al configurar tus herramientas de análisis?
• Primero debe saber qué quiere lograr antes de recopilar datos.
• Elabore un plan detallado para describir qué va a rastrear y cómo utilizará los datos.
• Para obtener datos más precisos, configura filtros para eliminar el tráfico irrelevante (p. ej., direcciones IP internas) y utiliza segmentos para analizar la audiencia que deseas.
• La estructura de una configuración de análisis puede sufrir modificaciones con el tiempo, lo que podría resultar en componentes superfluos u obsoletos. Mediante una auditoría de datos, se pueden identificar y resolver errores.
¿Cómo puedes evitar hacer suposiciones incorrectas a partir de tus datos?
• Pregunta siempre “¿por qué?“ y obtener una comprensión profunda de su negocio, industria y mercado objetivo para interpretar los datos con precisión.
• Un resultado causado por un solo factor es raro. El sesgo de atribución debe tenerse en cuenta para evitar conclusiones demasiado simplistas.
• Busque información que se oponga a su punto de vista para evitar sesgos en el razonamiento.
¿Cómo te aseguras de que tu estrategia de análisis web se alinee con tus objetivos de negocio?
La alineación puede influir en el valor percibido de los análisis para la empresa. Los pasos incluyen:
• Convierta los objetivos comerciales generales (p. ej., aumentar los ingresos) en KPI específicos y medibles (p. ej., aumentar los ingresos del comercio electrónico en un 20 %).
• En lugar de concentrarse en las métricas que no añaden ningún valor a su negocio, céntrese en las que tienen una correlación directa con sus objetivos comerciales.
• Cree un plan que destaque cómo sus métricas de rendimiento del sitio web contribuyen a la misión de su empresa.
¿Con qué frecuencia deberías auditar la configuración de tu análisis web?
Una buena práctica sería realizar una auditoría exhaustiva cada 6 a 12 meses. Las auditorías se vuelven aún más cruciales después de la ocurrencia de eventos destacados, como un rediseño de sitio web, una nueva campaña que despega, o cambios en las herramientas de seguimiento que está utilizando.
¿Cuáles son algunos errores comunes en las pruebas A/B?
Pruebas A/B es una herramienta destacada para mejorar su sitio web, pero es posible cometer errores que resultarán en que su prueba sea incorrecta. Los problemas identificados a menudo se correlacionan con elementos específicos:
• Hipótesis poco claraUna hipótesis bien definida y basada en datos ayuda a asegurar que el equipo se enfoque en las métricas más significativas y obtenga información valiosa de la prueba.
• Finalizar la prueba demasiado prontoPermitir que una prueba se ejecute hasta que recopile suficientes datos estadísticos garantiza que los resultados sean fiables y reduce el riesgo de «falsos positivos» o «falsos negativos».
• Variables superpuestas en una prueba: Cuando lo haces con múltiples variables en un experimento, obtendrás resultados, pero no podrás decir con certeza cuál de ellas causó la mejora.
• Considerando a los usuarios móviles: Dado que una gran parte del tráfico proviene de dispositivos móviles, es importante probar las versiones en diferentes dispositivos para proporcionar una visión precisa del comportamiento del usuario.
• Integrando el viaje del cliente: Considerar todo el recorrido del usuario, en lugar de solo una página, hace que los resultados de las pruebas sean más representativos y estén alineados con las experiencias reales del usuario.
Conclusión
Navegando las complejidades del análisis web necesita más que solo instalar un código de seguimiento; la precisión de los datos requiere utilizar estándares técnicos establecidos, vincular las métricas a los objetivos de negocio, y una auditoría y optimización rutinarias para iniciar un cambio en la función de análisis (de ser simplemente un informe a convertirse en un activo estratégico).
