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Entrevistas

Richard Johnson, de Metriplica: "dime cómo usas la data y te diré cuán maduro eres"


, el 17 Abril 2017 | Leído 1004 veces

Richard Johnson, Director de Metriplica América, habló con Decideo sobre lo que está ocurriendo con la evolución de la analítica digital en América Latina y nos mencionó los tres ejes mínimos que una compañía necesita, para pensar seriamente en orientarse hacia la cultura del Data Driven Business, incorporando el ciclo de vida de la medición.



Richard Johnson, Director de Metriplica América
Richard Johnson, Director de Metriplica América
La analítica digital y el cómo se mide, ha ido mutando en el tiempo, y Richard Johnson, consultor senior en analítica web con más de diez años de experiencia en la industria y quien actualmente dirige la operación de Metriplica para Chile, Colombia, Perú, México y Argentina, lo explica en la presente entrevista.
Johnson, originario de Chile, vive en México desde hace más de dos años, docente de másteres y posgrados de analítica digital, al mismo tiempo es blogger y creador del Web Analytics Wednesday México, una iniciativa que intenta armar comunidad en el dominio de la analítica y el data science en México. Posee el título especialista de Award of Achievement en Digital Analytics de la universidad canadiense British Columbia, al igual es Ingeniero Comercial de la Universidad Santa María, Chile.

¿Cómo se puede explicar la madurez de la analítica digital en las empresas latinoamericanas?

Conversando con prospectos y clientes de cada uno de los países te das cuentas de las realidades distintas. A pesar de que somos una cultura, de alguna forma similar, pero cada uno tiene lo suyo. Quien corre con ventaja es Chile. Allí hay elementos macroeconómicos, por supuesto y elementos que son parte de lo que es el país desde hace mucho rato en temas tecnológicos, económicos, penetración de internet, que por supuesto, a pesar de ser un país pequeño respecto al resto, es muy dinámico y tiene una estructura que obviamente permite que muchas cosas sucedan antes.

Por lo tanto, cuando se habla de analítica o de todas las experiencias digitales, Chile está a un paso más adelante y esto se nota mucho en el tipo de proyecto o tipo de servicio que te solicitan. Se nota también en los aspectos de las estructuras dentro de la compañía, relacionado con quién es el que te pide el servicio. Por ejemplo, en Chile generalmente quienes te piden el servicio, son los encargados de las grandes áreas que empujan básicamente al resto a poder tener iniciativas digitales de mejor resultado.
En cambio, en otros países, como por ejemplo México, nos pasa mucho que quien nos pide los servicios de analítica es la persona encargada de Marketing pero que no conversa con TI, no conversa con el área comercial, no conversa con ventas, y hay proyectos que se estancan. Esto tiene que ver mucho con la madurez que tiene cada país en cada una de las industrias para determinar en qué momento hablar de data, y cuando hablo de data, qué cosa estoy hablando de data.

Las diferencias se ven en varios aspectos; pero si es cierto que, el mercado latinoamericano está por debajo de los mercados más anglos donde a nivel de analítica se está hablando mucho de predicciones y se está hablando de usar la data para entender que va a pasar. En Latinoamérica se usa la data para entender muy bien qué fue lo que pasó. Entonces hay un tema de dime cómo usas la data y te diré cuán maduro eres.

¿Qué está ocurriendo con la evolución de la Analítica Digital, y con los nuevos conceptos de Customer Experience y Data Driven Marketing?

Es curioso, porque el concepto de analítica digital ha ido mutando en el tiempo. Y digo que el concepto de analítica digital ha ido mutando mucho en el tiempo, porque antes se le llamaba analítica web o medición web. Lo que es web claramente tiene limitaciones prácticas. Hoy en día, por ejemplo, del 100% de usuarios que usan Facebook, más del 75% lo usan desde las aplicaciones móviles. Por lo tanto, si hablamos solamente de analítica web claramente limitamos el concepto relacionado con la medición del ecosistema digital. De hecho, una de las asociaciones más grandes de analistas web es la Digital Analytics Association que hace unos 3 años atrás, decidió cambiarse de nombre; antes se llamaba la Web Analytics Association y justamente este mismo concepto que estoy mencionando, implicó cambiar el ecosistema para pasar a la analítica digital.
Vamos a estar hablando mucho del Business Analytics. Lo que está ocurriendo hoy en la analítica digital, es que aquellos que son consultores, aquellos que se dedican a la analítica web, se están dando cuenta que en el fondo lo que estamos haciendo es analítica de negocio, estamos hablando de negocios por medio de datos.

En Latinoamérica ocurre que el 80% de los proyectos que, como Metriplica tenemos, gran parte de ellos, son más de implementación y de ayudar a capturar data, porque antes de decidir qué hacer, necesito saber qué está pasando. Por lo tanto, dependiendo de qué área en el planeta nos refiramos, te voy a decir qué es la analítica digital. En Latinoamérica, la analítica digital es: dime qué es lo que está pasando, no sé qué está pasando, dime cómo va mi inversión en marketing, dime si mis formularios están funcionando... En Europa o en USA, el concepto es: dime que es lo que está ocurriendo para saber qué tengo que hacer porque lo que va a ocurrir mañana ya más o menos lo tengo formulado. Por lo tanto, la analítica digital es aquel proceso de negocio, que, a partir de los datos, te permite tener un proceso de mejora continua o de un mejor comportamiento del usuario.

Y es ahí, donde entra el concepto de Customer Experience o Customer Journey, que tiene que ver con la esencia de la analítica digital, el cual es entender las experiencias de nuestros usuarios. Las decisiones basadas en datos, justamente, lo que persigue es hacer que estas experiencias sean mucho más persuasivas, sean mucho más eficientes de cara al negocio y de cara a lo que el usuario pretende hacer en la web.

Por lo tanto, este Data Driven Marketing – DDM- o Data Driven Business justamente lo que pretende es poner evidencias, hechos ante situaciones del día a día, hasta situaciones de los comportamientos de nuestros usuarios, que nos permite entender qué funciona y qué no funciona con base en la opinión pasiva y activa de nuestros usuarios. La opinión pasiva de nuestros usuarios es la data de web analytics, es decir un Google Analytics o un Adobe Analytics, que, sin decirlo, están generando datos. La activa, es cuando el usuario voluntariamente te da esa retroalimentación. Toda la data cualitativa que tiene que ver con aquellas encuestas o aquellas preguntas que encuentran en un sitio a través, por ejemplo, de preguntas concretas que unificadas a toda tu data cuantitativa, te permite entender el qué y el por qué a través de una conversación con dicho usuario. El DDM tiene como objetivo el mejorar las experiencias de nuestros clientes y usuarios para obtener mejores resultados en los negocios.

Personas, procesos y tecnología, ¿Cómo balancear estos elementos adecuadamente en la Analítica Digital?

La tecnología por sí sola no basta. La captura de datos por si sola o la implementación de una herramienta gratuita o pagada no basta. La tecnología juega un rol importante a la hora de capturar lo que tú necesitas capturar. Pero los conceptos de Procesos y Personas son los que catalizan toda esta información de data y la transforman en inteligencia de negocio.

La tecnología por supuesto es fundamental, necesitamos algo que funcione; sin embargo, son los procesos los que permiten que los datos se transformen en información, son los procesos los que permiten que exista un hábito, que existan metodologías dentro de la compañía para que la data que se capture no se quede en silos, y para que la data que se capture genere accesibilidad y democratización de la información.

En la práctica, son las personas las que obviamente tienen el conocimiento de la dinámica del negocio, para que por medio de procesos y utilizando la data, construyan el ecosistema del Data Driven Marketing. En la práctica son las personas, mediante procesos quienes definen estratégicamente lo que el negocio necesita como requerimiento de información. Si se tiene una problemática de negocio que se resuelve con data, primero hablemos del negocio: cuáles son las preguntas que necesitan respuesta, a partir de allí, la compañía mediante el concepto de personas debiese ser capaz de tener una estructura de equipo que permita distribuir toda esta información. Hay diversos conceptos importantes, como los del famoso profesor Stephane Hamel, él tiene un estudio sobre el modelo de madurez de las empresas del online analytics, donde plantea 6 ejes y no solo los tres de tecnología, personas y procesos.

El concepto de personas, no solo tiene que ver con tener gente capacitada para leer data y entenderla, sino también tiene que ver con la gobernabilidad, tiene que ver con ¿quién es el que pide el servicio, el encargado de las agencias de marketing? ¿El encargado de social media? ¿el subgerente de analítica digital o el subgerente de analítica?

Como ejemplo, hace 5 años atrás, LAN, una de las aerolíneas más importantes del Cono Sur, hoy en día se llama LATAM, nos pidió ayudar a montar una especie de unidad de analítica. Partiendo de la adquisición de una herramienta premium. En ese momento fuimos la primera consultora en Hispanoamérica en implementar Google Analytics Premium fuera de Estados Unidos y Europa. Fue interesante porque se comenzó con la tecnología, pero a partir de allí, los ayudamos, mediante capacitaciones, inclusión de metodologías, a armar procesos y personas. Hoy LATAM es una de las pocas empresas en el Cono Sur, que tiene una subgerencia de analítica digital, quien es básicamente la que centraliza todos los requerimientos de información de todas las unidades y es capaz de liderar las implementaciones, liderar las metodologías permitiendo que cada una de las áreas tenga esa autonomía para saber que reporte o informe necesita.

Personas, tecnología y procesos, son al menos los 3 conceptos mínimos que una compañía necesita para poder pensar en serio la cultura de la analítica o la cultura del Data Driven Business dentro de cualquier negocio.

¿Cuáles son las limitantes o desafíos que tienen las empresas en tener balanceados estos 3 elementos claves?

Hablemos primero de aquellas empresas que se pasaron a tener presencia online. Muchas compañías que, estando en el off-line, se dieron cuenta del online y quisieron aplicar la misma dinámica y la misma lógica de negocio. Por ejemplo, en Chile, tuve la experiencia de trabajar con empresas que teniendo tiendas físicas de retail se pasaron al eCommerce queriendo utilizar el mismo modelo. Es una anécdota, pero resulta siendo tragicómico. Una gran empresa del retail cuando empezó a trabajar con su sitio web, tenía como política que toda la devolución de productos debía ser en tienda física y resulta que esta empresa también vendía en Isla de Pascua que es una isla que está más cerca de Oceanía; ¿entonces que ocurría? El sitio web te permitía comprar en Isla de Pascua y a la hora de devolver un producto, las normas decían tienda física, pero esta compañía no tenía tienda física en Isla de Pascua. Ocurrían estos casos anecdóticos, donde justamente esa mentalidad de aplicar lo mismo de las tiendas físicas a las tiendas en línea, terminan siendo un fracaso.

Pasemos a la analítica. En la analítica sucede algo similar. Sucede básicamente que una compañía pretende medir cosas que, en el contexto digital, quizá no tiene mucho sentido, se quedan con el tráfico, se quedan con el comportamiento de hechos de contenido, pero no son capaces de entender un poco más allá lo que está ocurriendo complementando esa información con el resto de las áreas.

¿Qué está ocurriendo en Latinoamérica que esto hace que no funcione muy bien? Darle prioridad primero a la inversión - en marketing, por ejemplo- en vez de invertir en el comportamiento o conocimiento de los usuarios. Entonces ¿qué ocurre? que a la hora de medir ya no hay presupuesto y solamente alcanza para la herramienta gratuita, y dentro del presupuesto también necesito que me ayudes capacitando a la gente, pero no tengo a alguien encargado de analítica, así que capacita a todos los que están viendo contenido. Por lo tanto, está costando, pero está funcionando poco a poco.

Recién estamos viendo un cambio en el comportamiento, donde hay gente que ya se da cuenta que necesita un analista, o necesita un equipo de analistas de forma interna. En Metriplica, lo vamos notando porque nos piden capacitación, nos piden ayuda para hacer ese reclutamiento y nosotros no nos negamos. No creemos que, una compañía que tenga analítica propia sea una amenaza, creemos que es todo lo contrario. Creemos que podemos ser los mejores compañeros para que las personas de este equipo dentro de la compañía catalicen todo esto que podemos ayudarles en temas de data.

Adicionalmente, hay temas de mentalidad. Con todo respecto, se me ocurrió crear el concepto de "usaurio", es decir el usuario tipo dinosaurio, que hace referencia a aquel personaje que vive de la vieja escuela, de los negocios del offline, y en base a todo ese conocimiento cree que puede pensar, se hace creer así mismo que es el usuario ideal. ¿Cómo contra atacar a un usaurio? Básicamente con hechos. Es la única manera de derrotar ese concepto de mentalidad antigua.

Por lo tanto, lo que está faltando en Latinoamérica es ayudar un poco con casos, con testimonios, dar pequeños pasos. Asumir que se va a armar un programa de analítica digital para una gran compañía, de una vez es un error. Lo que hay que hacer es ir ganando pequeñas batallas para después ganar la guerra.

Tener patrocinadores internos, es importante también. Poder convencer, a nivel de VP Marketing, por ejemplo. Evangelizando los que están arriba, así es más fácil con los demás. Si evangelizas de abajo hacia arriba, te va a costar un poco.

¿Cómo Metriplica ayuda a que esto ocurra?

Metriplica te ayuda a entender el estado actual de la medición. Para aquellas compañías que ya llevan midiendo les ayudamos a entender si esas mediciones son creíbles o representativas en sus negocios, en primer lugar.
En segundo lugar, los ayudamos a pensar estratégicamente en su modelo de medición, es decir, no basta con implementar una herramienta, sino que se trata de lo que se capture, esté en línea con lo que cada una de las áreas necesiten para poder tomar decisiones.

Por supuesto, tenemos todo el expertise en la implementación de herramientas, ya que somos no solo partners sino resellers de Google Analytics 360 suite para toda Latinoamérica, pero también somos partners de Adobe Marketing Cloud. Por lo tanto, estamos contando con todo el apoyo, la experiencia y confianza de dos grandes compañías en materia de analítica digital en este momento.

Pero lo interesante y lo bonito viene justo en el momento en el que tu data empieza a llegar. Nosotros también trabajamos todo el desarrollo de cuadros de mandos. Uno de nuestros slogans es: no hagas que tu gente sea experta en Google o Adobe Analytics, has que sea experta en sus KPI. Por lo tanto, los dashbords que, como en Metriplica creamos, con las herramientas como Tableau, QlikView, Data Studio, Datorama, entre otras, lo que permite es dar democratización y accesibilidad de la información dentro de la compañía sin hacer que cada uno de los que ven la información sean expertos en la herramienta, no; sé experto en tu proceso y en tus indicadores y por supuesto a partir de ahí viene toda la magia, todo el acompañamiento, toda la consultoría de entender el día a día. Por lo tanto, tratamos de ayudar a nuestros clientes en todo el ciclo de vida de la medición: desde la estrategia de medición, auditoría, implementación; ayudamos con el Data Visualization mediante el Data Storytelling , a partir de ahí, todo lo que es experimentación y optimización para la mejora continua. Y esto por mencionar, la base troncal.

¿En qué consiste la solución predictiva Audience Score?

Es un servicio que creamos en Metriplica, el cual es capaz de crear índices de tus usuarios o clientes para determinar, en base a su comportamiento, cuáles son más valiosos para tu negocio. Esto permite enfocar, no solamente a la inversión, sino tu tiempo en aquellos, por supuesto, que mayor retorno le generan a tu compañía.

Audience Score es un algoritmo que hemos creado, con el fin de capturar una serie de variables en base al comportamiento, en temas que tienen que ver con navegación, variables que las mismas compañías nos aportan. Las juntamos todas dentro de nuestro algoritmo, en base por supuesto, al negocio que tengas, y es capaz de, dentro de Google Analytics o Adobe Analytics, definir la categoría del usuario. Por lo tanto, esta catalogación lo que permite es mejorar las estrategias de marketing.
Con base en el algoritmo, se puede determinar que los usuarios que están sobre 7, por ejemplo, son más propensos a generar una conversión en los próximos 7 o 14 días, por lo tanto, voy a fortalecer mi estrategia de marketing o remarketing con ellos, porque el retorno con ellos es probablemente mucho mayor que aquellos con índices 1,2,3. Es una tendencia… hace poco estuvimos en el Adobe Summit 2017 , y esto es una tendencia que está tomando fuerza en Estados Unidos y en Europa pero al costo de herramientas que son carísimas , totalmente inaccesibles para el mercado latinoamericano.

Por lo tanto, Audience Score lo que pretende es acercar un poco este tema que tiene que ver con predicción, de poder determinar cuáles son tus mejores usuarios a tu data actual. Con esto, solo necesitas una cuenta de Google analytics, ojalá premium, o Adobe analytics, el conocimiento de negocio, nuestro expertise para ayudar a armar este modelo de score de tu audiencia.
Este es un concepto que hemos creado con Metriplica España, justamente en estos momentos estamos haciendo la integración y lo estamos lanzando en Latinoamérica. En España hemos tenido casos exitosos sobre todo con la industria hotelera, como, por ejemplo, el caso con la cadena de hoteles Meliá, donde no solo han mejorado la rentabilidad o el ROAS de las campañas, sino que también han disminuido el costo de ellas y han mejorado sus tasas de conversión. Audience score es una técnica de profiling, una técnica de segmentación mucho más avanzada, que te da esa inteligencia de poder determinar dónde invertir cada peso, cada hora; por lo tanto, nuestra intención, justamente este año es fortalecer la oferta de servicio de la herramienta Audience Score en Latinoamérica.

Cierre de la entrevista

Richard Johnson, nos comparte que, a nivel de Latinoamérica, Metriplica está fortaleciendo la creación de ecosistemas de analítica por medio de creaciones e implementaciones de cuadros de mando trabajando con el concepto de Data Storytelling

Otras iniciativas, similares a la herramienta Audience Score, están siendo abordadas por Metriplica, a través del algoritmo de Product Advisor, el cual sigue la línea de ayudar a las decisiones comerciales, ya que no toda la optimización de un sitio eCommerce se refiere al cambio de experiencia; "hay muchas decisiones que son más comerciales en donde la analítica digital te ayuda un montón", precisa Johnson.
Uno cambio se está viendo en Latinoamérica, "estamos ayudando a nuestros clientes en poder integrar su data. Latinoamérica no solo quiere medir, sino que quiere integrar". Dicha medición se está realizando de forma centralizada e integrada, por lo tanto, los Data Management Platforms están ganando mucha fuerza, "éstos no solo permiten integrar tu data, sino que, de alguna manera, te permiten procesar esta data integrada, para poder entregarla a una herramienta de campañas, a una herramienta de optimización o simplemente una herramienta de personalización", añade Richard Johnson.




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