En la actualidad existen distintas herramientas que ayudan a medir con mucha facilidad los datos de nuestra tienda electrónica. Google Analytics, Hootsuit y Karma Metrics son algunas de las que se encuentran en el mercado. Sin embargo, no porque toda la información esté organizada implica que esté razonada y se pueda leer con completa facilidad. Cuando nos detenemos a pensar esto, nos viene una pregunta a la mente: ¿Estamos interpretando correctamente las métricas?
¿Qué datos no da, por ejemplo, Google Analytics? La cantidad de visitantes, las conversiones, el número de páginas que visitaron, el tiempo promedio que permanecieron en un sitio, etc. Como te decíamos, esta información ya está organizada en gráficas y es muy fácil decir que, si vemos una cresta, todo va de maravilla, aunque sea muy pequeño o a pesar de que este comportamiento se deba a factores ajenos a la campaña que estamos realizando para que la gente compre en dicho sitio.
Es necesario un análisis crítico de las métricas del e-commerce
Es importante dejar de lado los análisis superficiales que se realizan de las métricas. Se debe tener un conocimiento más profundo de los datos que se obtienen en las estadísticas. Será importante llevar un registro de ellas, para hacer estudios estadísticos más profundos y que incluso abarquen temas de probabilidad.
Por ejemplo, para determinar si de verdad está funcionando una campaña determinada para el aumento de ventas es importante repetir un evento parecido en condiciones similares una cantidad considerable de veces. Con esto no nos referimos a que hagas la misma dinámica 100 veces para atraer compradores a tu sitio de e-commerce. Lo que verdaderamente estamos tratando de dar a entender es que hagamos eventos similares, que se hagan en el mismo día y hora de la semana y que además sea por el mismo canal de comunicación.
Al repetir eventos similares, en condiciones iguales (en medida de que se puedan), nos arrojará ciertos resultados que debemos ir registrando. Con esa información se puede saber si una actividad realmente funciona o si su éxito dependió de otros factores que por causalidad de juntaron.
