Definición de datos e implementación de Segment.
¿Qué es una definición de datos?
Se trata de un proceso mediante el cual se construye un Plan de medición que nos ayuda a tener claras aquellas KPIs o indicadores de desempeño que nos dirán si nuestro producto está cumpliendo los objetivos de negocio y a su vez está cumpliendo los objetivos de nuestros usuarios. Detectadas esas necesidades de medición se llevará a cabo un proceso de implementación técnica para rescatar aquellos datos de comportamiento en el entorno digital.
Cabe distinguir dos tipologías de KPIs, aquellas relacionadas con el uso y explotación de nuestro producto que son las que nos dicen cómo se está usando el producto y sus funcionalidades, si es usable, accesible, comprensible… y por otro lado nos dan una visión cuantitativa agregada de que acciones se llevan más a cabo dentro del entorno. Por otro lado están aquellas relacionadas con la macro-conversión y que son las que están relacionadas con resultados de negocio, es decir con la consecución de funnels o acciones que directa o indirectamente nos traen beneficios para el negocio.
Yo las llamo kpis de “servicio” y kpis “transaccionales”. A la hora de trabajar con los equipos queda más claro que tenemos que perseguir y visibilizar ambas. Unas servirán para tomar decisiones relacionadas con el diseño del producto y otras servirán para tomar decisiones de negocio o más estratégicas.
Construimos el Plan de medición
Primero comenzamos a mapear todos los flujos de usuario que cabía la posibilidad de que se diesen dentro del producto. Se trata de Certicalia, una plataforma que pone en contacto a Certificadores profesionales con usuarios que necesitan certificados.
Para ello utilizamos sketch para su diseño y todos los flujos los volcamos en Miró como herramienta colaborativa para trabajar con los diferentes perfiles de la compañía.
En total nos salieron 10 flujos que necesitábamos medir.
Tras esto, diferenciamos aquellas acciones de servicio de las transaccionales dentro de cada uno de los flujos.
Una vez tenemos claras las principales acciones que se pueden llevar a cabo en cada flujo, comenzamos a mapear nuestro plan de medición.
Este plan debe de reflejar los principales objetivos del producto dentro de las fases de madurez de un funnel. En cada fase el producto tendrá unos objetivos diferentes y esos objetivos tienen que estar relacionados con unas kpis asociadas que en este caso en su mayoría son tasas de modo que podemos ver el dato de forma porcentual: Usuarios que hacen X acción/ Usuarios totales.
En el siguiente ejemplo podéis ver el Plan de medición para los principales flujos de un tipo de usuario que es un Profesional Certificador que utiliza una plataforma para hacer Certificados online. Las Kpis se agrupan por fase de funnel y flujo al que corresponden. (hay algunas que merecerían una explicación detallada pero no me voy a detener en ello. Quedaros con esto a modo ejemplo).
¿Qué es Segment y porqué lo hemos elegido?
👉Segment es una plataforma de infraestructura de datos del cliente (CDI) que recopila, almacena y enruta datos de los usuarios a cientos de herramientas y propiedades digitales.
Ahorra estar continuamente cambiando el código o adaptándolo a las nuevas herramientas que queramos probar, es decir ahorro de coste en desarrollo y una activación de datos mucho más precisa.
Segment tiene los siguientes tipos de llamadas o specs. Dependiendo de la tipología de evento utilizaremos uno u otro:
- Identify: ¿quién es el cliente?
- Track: ¿qué están haciendo?
- Page: ¿en qué página web están?
- Screen: ¿en qué pantalla de la aplicación están?
- Group: ¿de qué cuenta u organización forman parte?
- Alias: ¿cuál era su identidad pasada?
Nosotros hemos utilizado tres tipos de llamadas: Identify, Track y Page. Esos eventos se nutren de “properties” para el spec .track o “traits” para el spec .identify
Las propiedades son similares a los traits, pero están asociadas con acciones específicas, en lugar de con un usuario individual. Cada llamada .track () puede aceptar un diccionario opcional de propiedades, que puede contener cualquier par clave-valor que se desee. Estas propiedades actúan como dimensiones que permiten a su herramienta final agrupar, filtrar y analizar los eventos.
La guía de etiquetado
¿Cómo lo organizamos en Certicalia? Identificamos el tipo de variable y en qué tipo evento se envía. Nos salieron un total de 57 variables. Aquí algunos ejemplos:
Tras esto mapeamos todas las variables dentro de cada uno de los eventos que habíamos definido.
Un ejemplo de estas propiedades en un evento de orden completada:
Un ejemplo de eventos en un flujo de registro:
Cada uno de los eventos lleva asociado un trigger reference en la guía de etiquetado, esto ayuda a los desarrolladores a entender dónde se dispara ese evento dentro del flujo de producto. Para eso generamos unas referencias para cada evento de modo que se entienda mejor la pertenencia del evento en el flujo. Además esta guía está preparada para que los propios desarrolladores puedan dejar sus comentarios y el estado en el que está el evento implementado.
Guía de uso de normas de tagueado
La guía de etiquetado debe de ir acompañada de una guía de uso de normas de tagueado, que viene recogiendo las normas y buenas prácticas para generar sintaxis de etiquetas para recoger eventos de analítica.
Pretende ser una guía de referencia a la hora de decidir la taxonomía de los eventos y las variables a definir para la medición de las acciones o valores a trackear dentro de los entornos digitales.
Es un documento que recoge las necesidades encontradas tras la reformulación de toda su taxonomía queriéndola adaptar a la nueva herramienta de recolección de data.
Se recomienda usar las siguientes normas de nomenclatura básicas para eventos y variables. Nos ayudará a mantener la consistencia con los nombres y a evitar errores de procesados del dato.
- En minúsculas
- Sin tildes o caracteres que puedan provocar un procesado erróneo del dato y pueda no ser reconocido el símbolo por la herramienta de datos.
- Sin espacios. Los espacios se harán con barra baja “_”.
- En idioma oficial inglés. Nos ayudará a tener mejor entendimiento con los equipos de soporte de las herramientas puesto que su lengua oficial es el inglés.
Co-creación como cultura de trabajo.
Como conclusión decir que da igual la herramienta que vayas a implementar, en este caso elegimos Segment por las ventajas y versatilidad que nos da conectar/desconectar fuentes y activar acciones.
La estrategia de datos está un nivel por encima, es decir, piensa primero qué es lo que necesitas medir, cual es la estrategia de tu producto que quieres seguir y después de esto adapta la herramienta. El trabajo previo con los diferentes equipos es fundamental y todos tienen que aportar a la construcción de ese plan así que te animo a que sea CO-CREATIVO!!
