Por qué nunca debe conformarse con análisis listos para usar

Los humanos tienen muchos talentos, pero la toma de decisiones impecable definitivamente no es uno de ellos. ¿Realmente puede confiar en su propia intuición cuando se trata de crecimiento empresarial? Probablemente prefiera confiar en los hechos y los datos, ¿verdad?

Por supuesto que lo harías. Afortunadamente, el mercado también lo sabe y ofrece una serie de soluciones que le permiten rastrear y analizar sus aplicaciones. Puede elegir entre herramientas como Google Analytics, Firebase, Mixpanel y Facebook Analytics.

Cada uno de ellos proporciona una serie de paneles predefinidos que podrían ser un buen punto de partida. No obstante, conformarse con los conocimientos que ofrecen es uno de los caminos más seguros hacia el desastre empresarial. En este artículo, te mostraré por qué.

¿Cuál es el verdadero propósito de Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) básicamente transforma los datos recopilados en información procesable en forma de paneles personalizados de dominio. Todo el proceso está basado en datos, lo que hace que la toma de decisiones sea más eficiente, más poderosa y más precisa.

¿Por qué debería preocuparse por el análisis y la BI adecuados? La razón es bastante sencilla. Como parte interesada, desea saber cómo funciona su aplicación. Con este fin, debe responder una serie de preguntas importantes, por ejemplo:

• ¿Qué funciones se utilizan?
• ¿Qué contenido gusta y qué no?
• ¿Cuáles son las tasas de conversión para los grupos objetivo clave?
• ¿Cómo siguen los usuarios las rutas críticas de la aplicación?
• ¿Cuándo y por qué se agitan?
• ¿Cuándo se activan y cómo puede mantenerlos comprometidos?

¿Cómo ayuda Business Intelligence en el proceso de desarrollo de software?

Una integración básica de incluso la mejor herramienta de análisis realmente no le brindará gran parte de las estadísticas específicas del dominio desde el primer momento. Por ejemplo, la integración de Firebase le brinda la cantidad de usuarios activos, sus datos demográficos, dispositivos o incluso pantallas abiertas.

Pero eso no responde directamente a las preguntas formuladas, ¿verdad? La información sobre la cantidad de instalaciones o usuarios activos mensuales es importante, pero estos rara vez son los objetivos reales de la aplicación.

¿Por qué necesita más que una solución prefabricada?

Estas herramientas son generales, diseñadas para adaptarse a todos. Eso significa que en realidad no están hechos a la medida de nadie. No pueden agregar datos de diferentes fuentes (como base de datos de aplicaciones, CRM o análisis de mercado), ni pueden mostrarle las métricas que son exclusivas de su aplicación. Estas herramientas brindan una imagen limitada e incompleta de la situación que puede ser muy engañosa para su empresa. También suelen tener una capacidad limitada para profundizar en los datos recopilados para tratar de comprender los resultados presentados.

No me malinterpreten aquí. Estas herramientas son geniales y recomiendo usarlas. Solo necesitan ser personalizados correctamente. Si desea obtener información detallada sobre el contenido, la monetización (por ejemplo, suscripciones) o la participación de los usuarios, debe planificar e implementar cuidadosamente eventos analíticos personalizados. El siguiente paso sería crear paneles de BI personalizados utilizando tanto los eventos recopilados como los datos almacenados en la base de datos de su aplicación. Dichos tableros se pueden usar para visualizar los números más importantes que responden directamente a estas preguntas.

El impacto de las decisiones basadas en datos

El McKinsey Global Institute ha investigado cómo el proceso de decisión basado en datos influye en las organizaciones que lo utilizan. Estos hallazgos confirman claramente que verificar sus métricas clave es de hecho imprescindible. Pero, ¿alguna vez se detuvo y realmente consideró qué números definen el éxito de su producto? ¿Cuál es su estrella polar o función de crecimiento, como dirían los hackers de crecimiento?

Antes de comenzar a construir su análisis, debe establecer claramente sus métricas esenciales. La mayoría de los productos compartirán algunos componentes comunes del crecimiento de los ingresos. Estos podrían ser la adquisición, activación y retención de nuevos usuarios. No obstante, cada aplicación tiene su propio conjunto de factores específicos del negocio que influyen en los ingresos.

Cómo identificar los factores que influyen en tus ingresos

Identifique las acciones que se correlacionan más directamente con los usuarios que experimentan el valor central de su aplicación. Para Uber, pueden ser viajes completados, número de viajes, número de pasajeros que vuelven a reservar un viaje. Para Facebook, podría ser la cantidad de invitaciones aceptadas o la cantidad de publicaciones, comentarios y reacciones agregadas.

Las métricas básicas proporcionadas por las herramientas de análisis son obviamente valiosas. Podrían incluir páginas vistas, número de instalaciones o número de sesiones. Sin embargo, es más importante realizar un seguimiento de las métricas que son importantes para su producto. Herramientas como Google Analytics proporcionan cientos de gráficos. Desafortunadamente, a menudo resultan más confusos que útiles.

Planifique cuidadosamente sus análisis

En este punto, es posible que tenga la tentación de decidir simplemente "rastrear todo" y encontrarle algún sentido más tarde. Este es un error muy común. Si lo hace, puede conducir directamente a un desastre.

Puede suponer que puede tener fácilmente una imagen completa de todo lo que sucede en su aplicación. Solo necesita pedirle a su equipo de desarrollo que envíe eventos para cada botón y cada acción, ¿verdad? Bueno no.

¿Para qué necesitas científicos de datos?

Claro, los desarrolladores estarán encantados de complacerlo agregando el SDK seleccionado e implementando el envío de eventos para cada acción. Pero, ¿qué va a pasar si no tienen el panorama general en mente? Simplemente enviarán imprudentemente lo que creen que podría ser importante. Seguramente terminará con una gran cantidad de datos, pero serán desestructurados, caóticos y lo más probable es que le falten parámetros clave. Por eso es tan importante incluir científicos de datos en el proceso y crear un plan de recopilación de datos.

¿Qué es un plan de recopilación de datos?

Un plan de recopilación de datos es básicamente una documentación de todos los eventos que deben enviarse desde la aplicación. Solo se necesitan unos días de trabajo de un científico de datos para preparar uno. Este esfuerzo vale la pena durante el tiempo de desarrollo. De esa forma, los desarrolladores pueden simplemente seguir la documentación sin tener que pensar en la implementación de eventos.

Aprendiendo de mi propia experiencia, descubrí qué funciona mejor aquí. Comience a crear su plan con un taller de recopilación y utilización de datos con el equipo de ciencia de datos. Durante esta reunión, usted confirma sus objetivos de recopilación de datos. Luego revisa su producto para establecer puntos de datos y establecer las métricas clave. Finalmente, puede discutir cómo se presentarán en los tableros. Tal reunión minimizará el riesgo de malentendidos.

Visualiza lo que importa

Habiendo trabajado en unas pocas docenas de proyectos de software, he visto que los tomadores de decisiones son demasiado propensos a tomar atajos en Business Intelligence. Es una pena, ya que BI es la única herramienta que pueden usar para basar sus decisiones, impulsar el crecimiento y crear un producto exitoso. Esta actitud a menudo se basa en la suposición errónea de que si su idea para un producto es correcta, seguramente tendrá éxito.

Pero la realidad es muy diferente. Todos los productos exitosos se mejoran constantemente a través de experimentos basados ​​en datos. El mercado es cruel: te duermes y pierdes. Por eso es tan importante realizar un seguimiento constante de las métricas clave de su aplicación. Sin embargo, sin una personalización hábil del tablero, solo obtendrá una cantidad abrumadora de registros no estructurados. Experimentará una sobrecarga de información que solo lo desanimará de usar BI.

Cómo evitar la sobrecarga de información

Lo que necesita es ver claramente los parámetros más importantes a primera vista. De esa manera, puede profundizar fácilmente en el aprovechamiento de sus datos. Eso requiere la personalización del tablero. Con base en estos análisis, puede crear paneles de inteligencia empresarial. Te permitirán conocer cómo interactúan los usuarios con la app, sacar conclusiones y aplicarlas en tu modelo de negocio.

Puede hacerlo hasta cierto punto utilizando herramientas de análisis como Google Analytics o Firebase. Pero la mayoría de las veces necesita combinar resultados de muchas fuentes de datos diferentes y crear paneles de BI personalizados . A continuación, puede ver un ejemplo de un tablero personalizado muy simple, pero informativo, creado en Google Data Studio.

Como puede imaginar, un panel de control de este tipo es relativamente fácil de crear para un científico de datos experimentado. Por lo general, se tarda unos días en crear uno en herramientas como Tableau, Graphana, Google Data Studio o Power BI. Es casi nada en comparación con el esfuerzo general que se dedica a la implementación del producto de software. Cuando considera su valor agregado, los tableros personalizados definitivamente no son algo que se comprometa.

No salgas a ciegas al mercado

No puedo enfatizar lo suficiente lo crucial que es tener al menos análisis cuando la aplicación se activa. De lo contrario, perderá su única oportunidad de obtener información clave sobre la aplicación cuando más se necesite, es decir, cuando la aplicación esté verificada en el mercado. El análisis de datos adecuado es sorprendentemente barato cuando se trata del tiempo de implementación requerido. Aún así, de alguna manera a menudo las empresas lo descuidan y se conforman con las soluciones más simples.

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Debe recopilar y visualizar sus datos de una manera que comunique fácilmente el rendimiento de su aplicación. No te conformes con menos. No querrás quedarte atrás y ni siquiera saber el motivo. Así como un piloto no puede volar un avión sin los instrumentos adecuados que monitorean constantemente los parámetros de vuelo cruciales, sin el análisis y la presentación de datos correctos, estará volando a ciegas.

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