Desde hace unos años, la hiperdependencia de los datos se ha vuelto un reto para los negocios digitales. Cualquier decisión a tomar y cualquier cambio a implementar dependen por completo de la analítica digital. Y por eso es tan importante garantizar que tus datos son fiables.
Cuando un negocio se enfrenta a discrepancias en sus datos de analytics surge un gran dilema: ¿de qué información fiarse para mover ficha? Si las métricas no coinciden entre las diferentes plataformas, es difícil (o prácticamente imposible) saber cuál es el buen camino.
En este artículo te explicamos por qué la falta de consistencia y coherencia en tu analítica es tan importante para tu negocio y qué pasos debes seguir para evitar las discrepancias y mejorar así tu toma de decisiones.
Además del reto de depender de los datos, existe un segundo problema para los negocios digitales: depender de demasiadas fuentes de datos. En un entorno cada vez más digitalizado, son más y más las herramientas y servicios a los que recurrimos para llevar a cabo campañas de marketing, optimización de procesos e incluso control de calidad.
Cada vez que añadimos una nueva herramienta digital o suscripción a nuestro negocio, sumamos una nueva fuente de información. Esos datos que empezamos a recoger se rigen por una lógica y criterios propios de esa plataforma y muchas veces no coinciden con la de nuestra analítica.
Las discrepancias en datos de analytics a raíz de los diferentes modelos de recolección, análisis y visualización son un problema muy habitual. Un problema que deriva en auténticos quebraderos de cabeza para conseguir que la analítica digital tenga en cuenta toda la información y sea capaz de integrarla correctamente.
Un problema tan habitual como las discrepancias entre tus datos de analytics tiene unas implicaciones en tu negocio que, muchas veces, van más allá de lo que puedes imaginar. Aunque su impacto afecta a muchas áreas de tu negocio, hay un gran afectado por los datos inconsistentes: tus decisiones de marketing.
Para que tu negocio crezca en el entorno digital, dependes de muchas herramientas y softwares externos a tu empresa. Google Ads, Meta, herramientas de CRM… Sin ellos, no hay crecimiento. Pero cada uno de ellos mide los datos a su manera. Consecuencia: no siempre puedes tomar la decisión indicada.
Decidir en qué plataforma invertir, qué campaña congelar o qué mensaje está funcionando mejor depende de tus datos. Y si los datos de una herramienta no coinciden con los de otra, es prácticamente imposible tomar la decisión indicada.
Una analítica con problemas de consistencia puede ser fruto de muchos factores (tanto internos como externos). Aunque la lista de motivos va desde la sincronización hasta la falta de ownership, hay una serie de causas que se repiten con mucha frecuencia. Son las siguientes:
Cada herramienta o software digital es todo un mundo. Y su forma de medir y analizar las métricas también. Muchas de las discrepancias de datos en analytics vienen precisamente de esos diferentes modelos de medición.
Algunas se guían por los clics (la última interacción del usuario), mientras que otras rastrean mucho más detalladamente el comportamiento de cada uno (midiendo la conversión real). Esto deriva en datos que no siempre representan la realidad: puede que el usuario haya hecho clic, pero eso no siempre significa que haya habido una compra real.
No es lo mismo medir el impacto de una campaña de marketing durante una semana que un mes en total. Las ventanas de conversión que considera cada herramienta varían notoriamente y pueden no coordinarse con tus tiempos.
El rango temporal que tiene en cuenta cada herramienta varía y no se pueden comparar entre sí. Esto puede derivar en una sobrerrepresentación de los resultados de algunas de ellas o el efecto contrario: que algo que está funcionando bien, pase desapercibido.
La hiperdependencia sobre los datos es sinónimo de hiperdependencia sobre las cookies. Y es que, si bien el server-side tracking es un modelo de recolección de datos más seguro y fiable, muchas herramientas y negocios siguen dependiendo de los buscadores para medir su impacto.
La medición a través de cookies tiene dos grandes riesgos: que los datos sean más difusos debido al alcance de su medición y que, gracias a herramientas de privacidad, el propio usuario ponga trabas a la analítica. En resumen: los datos acaban por no representar la realidad.
Lo que Google Ads considera una conversión puede no coincidir con la forma en la que Hubspot mide esta métrica. Esta falta de coherencia se debe en muchas ocasiones a una incorrecta configuración de los eventos.
Antes de empezar a utilizar una herramienta (y confiar en su analítica) todo negocio digital debe asegurarse de que las métricas, etiquetas y eventos coinciden con los de su propia analítica. De lo contrario, puede haber “errores” muy grandes.
El mundo entero está hiperconectado. Si algo falla en el servidor de AWS en Estados Unidos, el resto del mundo nota los efectos. Y ese mismo efecto se reproduce en la analítica digital de muchos negocios digitales.
Depender de herramientas que se encuentran en otras zonas horarios o que actualizan sus datos con una frecuencia diferente a la de tu negocio también se refleja en las discrepancias en los datos de analytics. Y en muchas ocasiones hace que sea imposible saber qué está pasando realmente en tu negocio.
Lo primero y más importante a la hora de dar con las discrepancias de datos en analytics es identificar dónde se encuentra el problema. Antes de empezar a rediseñar toda tu analítica digital es recomendable analizar si se trata de un problema concreto y aislado.
Las discrepancias pueden provenir de canales concretos (tu CRM, por ejemplo), una campaña específica (con una configuración diferente a lo habitual) o incluso una fuente de información genérica (la configuración de cookies). Dependiendo de su origen podrás evaluar el alcance de la inconsistencia.
Con el origen del problema identificado, es hora de pasar al análisis de la discrepancia. En muchos casos se trata de un mero problema de configuración en dicha campaña o herramienta. Tal vez un error humano o algún problema técnico.
Es importante prestar atención a la forma en la que se está midiendo y analizando cada conversión y evento importante. Muchas veces, confiamos en las herramientas y asumimos que su forma de entender las métricas es exactamente la misma que la nuestra (y no siempre es así).
Además de la configuración de los eventos y las métricas, es indispensable asegurarse de que los parámetros y etiquetas se configuren de la misma manera entre herramientas. Es decir, que el aspecto técnico también sea consistente.
Si los UTM están construidos y aplicados de forma diferente entre tus fuentes de información, además de contar con discrepancias también perderás mucho tiempo buscando las conexiones entre cada parámetro o etiqueta y solucionando una configuración totalmente incoherente.
Por último, no te olvides de tener en cuenta los tiempos de cada herramienta. Muchas discrepancias de datos en analytics provienen exclusivamente de ventanas temporales completamente distintas.
Revisa cada cuánto tiempo se actualizan los datos de cada herramienta y cómo eso puede hacer que tu analítica digital se actualice automáticamente y sin previo aviso cambiando los resultados de tu negocio de la noche a la mañana.
Si bien las discrepancias de cada negocio digital se deben encarar con un plan de acción específicamente diseñado para su caso en concreto, existen algunas soluciones generales que pueden ayudar a garantizar la coherencia en analytics.
Empieza por mapear los diferentes modelos de atribución de las herramientas que utilizas, identificando aquellas métricas y eventos que realmente suman valor a tu negocio y estandarizándolos en todas ellas. Por lo general, las herramientas te permitirán seguir un modelo propio que realmente responda a las necesidades de tu empresa.
La configuración más técnica de tu analítica digital también requerirá de un plan que unifique la forma en la que recoges y registras la información que proviene de cada una de esas herramientas. Revisa que todas las URLs de tus campañas estén correctamente etiquetadas con parámetros UTM siguiendo un formato estandarizado, para asegurar que los datos de tráfico se registren de forma precisa, uniforme y útil para el análisis.
Nada mejor que asegurarte de que tus datos pasen por un centro de datos que controle, unifique y revise que la información que proviene de diferentes fuentes cumple con tus criterios y está correctamente alineada entre sí. Apostar por herramientas de integración de datos te ayudará a garantizar la coherencia y fiarte exclusivamente de una sola fuente de información.
Para evitar discrepancias en tus datos de analytics, también deberás revisar que los tiempos de esas herramientas coincidan o, por lo menos, tu analítica digital tenga en cuenta posibles discrepancias. Si las ventanas de conversión son diferentes debes diseñar modelos que se actualicen correctamente para tener esos desvíos considerados.
Las discrepancias pueden aparecer en cualquier momento. Una buena analítica digital no solo depende de una buena configuración puntual. Requiere de un trabajo constante de revisión y mejora para garantizar que esa coherencia se mantenga en el tiempo. Para ello, nada mejor que una auditoría analítica digital recurrente en el tiempo.
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Dos de las herramientas más comunes en los negocios digitales son Google Analytics 4 y Meta Ads. Ambas permiten a estos negocios crecer y mejorar sus resultados, pero la forma en la que miden ese impacto varía mucho.
Es común encontrarse con incoherencias entre ambas y, por lo general, las campañas de Meta Ads muestran mejores resultados por una atribución que no siempre coincide con GA4. Para evitar problemas, es necesario unificar criterios entre ambas.
En muchas ocasiones, las herramientas responden a objetivos diferentes para una empresa: adquisición, activación, retención… Y el hecho de que cada una esté configurada de forma distinta, hace que en muchas ocasiones los datos se dupliquen y contabilicen más de una vez.
Las plataformas de publicidad pueden considerar una conversión como finalizada cuando, para la herramienta de CRM, tan solo se trata de un lead. Esto genera muchas discrepancias a la hora de medir esos usuarios que realmente han convertido o no.
Tus datos son tus aliados más valiosos para tomar decisiones correctas en tu negocio y conseguir mejores resultados. Por eso debes asegurarte de tratarlos bien y poder confiar en ellos ciegamente. Evitar las discrepancias de datos en analytics es la clave para sentar las bases de una buena analítica digital. Desde Boost te ayudamos a realizar una auditoría para identificar posibles incoherencias y diseñar un plan de medición específico para tu negocio. Solo tienes que escribirnos para realizar una sesión de auditoría gratis.
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