Resumen del libro Lean Analytics por Alistair Croll y Benjamin Yoskovitz
Reseña/Sinópsis: Lean Analytics (2013) ofrece consejos clave sobre cómo construir con éxito nuestra propia empresa. Sigue un enfoque basado en datos para explicar cómo podemos usar métricas efectivas para ayudar a nuestra organización a crecer.
¿Quién es Alistair Croll?
Alistair Croll es un empresario, autor y conferenciante público que se centra en el rendimiento web, los big data, la computación en la nube y las startups. También es presidente de la conferencia Strata de O’Reilly, Cloud Connect de TechWeb y Enterprise Cloud Summit de Interop.
¿Quién es Benjamin Yoskovitz?
Ben Yoskovitz es un emprendedor que trabaja como mentor de varias startups. También habla en conferencias y eventos como Lean Startup Conference y Internet Marketing Conference.
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¿Qué es una startup?
Una startups una organización que tiene como objetivo construir un modelo de negocio sostenible, escalable y replicable. Y una de las claves para toda empresa del siglo XXI son los datos.
Los datos son toda la información numérica vital para nuestro negocio. Si tenemos una página web por ejemplo, necesitaremos datos sobre los números de clics en anuncios. Si somos inversores, necesitaremos conocer todas las cifras sobre la rentabilidad de nuestras inversiones.
Una razón por la que los datos son cruciales es que los empresarios a menudo se mienten un poco a sí mismos al evaluar su éxito. A menudo necesitan convencer a otras personas (como los inversores) de sus ideas sin tener ninguna información sólida de que estas ideas funcionarán.
Sin embargo, si creemos únicamente en nuestros sueños, nuestra iniciativa probablemente no sobrevivirá. Necesitamos estar anclados en la realidad, y ahí es donde entran los datos. Los datos son el antídoto contra el autoengaño. Al permitirnos medir sobriamente nuestro éxito, nos mantiene en el buen camino: sabemos dónde estamos parados mientras trabajamos hacia nuestra meta.
Sin embargo, no deberíamos convertirnos en un robot que sigue los números. Nuestro juicio personal también es importante, no queremos basarnos en datos, sino mantenernos informados. Aunque los datos son indudablemente importantes, recopilarlos y analizarlos se ha vuelto adictivo.
Además, tendremos problemas si usamos datos para optimizar una parte de nuestro negocio.
¿Cuál es el objetivo de mantenerse informado sobre los datos de nuestro negocio?
Nuestros datos deberían guiarnos al producto correcto y al mercado correcto antes de que se nos acabe el dinero. Pero también necesitamos encontrar una forma efectiva de medir nuestro éxito. Es importante porque significa encontrar buenas métricas que nos proporcionen datos relevantes y significativos.
Las buenas métricas tienen tres características importantes: son comparables y comprensibles, y las más efectivas como índices. Una métrica comparable nos dice cómo se están desarrollando las cosas. Debemos comparar una métrica con diferentes períodos de tiempo, grupos de consumidores o competidores.
La frase “ingresos aumentados desde la semana pasada”, por ejemplo, proporciona información más significativa que “ingresos del 9 por ciento”. Una buena métrica es algo comprensible. Nuestros datos deberían mantenernos en movimiento en la dirección correcta, pero si nadie puede comprenderlos o recordarlos, se convertirán en una carga.
Las métricas más útiles también son las proporciones. Hay un número de razones para esto. Es más fácil poner en práctica las proporciones. Si estamos ejecutando un sitio de medios, por ejemplo, tenemos información sobre nuestros números de clics en anuncios.
Sin embargo, los clics en anuncios por día son mucho más útiles: nos indica si estamos logrando nuestros objetivos de clics en anuncios. Sabremos si necesitamos mejorar esto o no. En segundo lugar, las proporciones son inherentemente comparables. Nos permiten comparar métricas a corto plazo durante un período de tiempo más largo. “Clics en anuncios por mes”, por ejemplo, es una métrica.
Pero la proporción de clics de anuncios por día sobre la media de clics dentro de un mes nos dirá si nuestro sitio es más popular en un momento determinado o si los visitantes están comenzando a disminuir.
El A/B testing a nivel de estrategia
Se suele considerar el AB testing principalmente para trabajar a nivel de pequeños cambios, pero hay muchos ejemplos de cómo puede ayudar a nivel de estrategia. Uno de los ejemplos que mencionan en el libro es el de Disney y el cambio que hizo en su canal de ABC Family.
Al estudiar las búsquedas de sus clientes en los últimos años, se dieron cuenta de que estas eran principalmente sobre ciertos términos, y programas. Para sacar partido a esto, hicieron una página en la que se podía acceder y ver todas las series que tienen. Con este cambio tan simple, permitieron que su página aumentase la retención de clientes en un 600%
Otro ejemplo es el de la marca Chrome, que presentaba tres opciones de paquetes de contenido en su página. En un principio suponían que lo que tenían a la izquierda era lo que mejor iría porque es lo que ven primero los clientes, pero en realidad vieron que sin importar que ponían en el centro era lo que superaba al resto con creces.
Hacer varios test a medida que vamos rediseñando la pagina es una gran forma de mejorar nuestras métricas. En cambio esperar a que hagamos el cambio que tenemos en mente sin testear el resto, podría llevarnos a conclusiones equivocadas.
Netflix también ha hecho un gran uso de la experimentación. Al principio la página presentaba tan solo cuatro series cada una con una puntuación y un botón para empezar a verla. Pero después probaron una nueva opción en la que aparecían todas las series, un número casi infinito de imágenes y títulos, que los usuarios podían ir viendo con calma. Este cambio les mejoró no solo el bounce rate, sino también la interacción con el contenido.
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