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Sábado 18 de agosto de 2018

Cinco errores que cometen los medios con sus datos de analytics

Cinco errores que cometen los medios con sus datos de analytics

Por
Catalina Larrondo G.
Lunes 15 de septiembre de 2014

Cuando se trata de analytics, la mayoría de las personas piensan en métricas y mediciones. ¿Esto está mal? No, porque las analíticas comienzan con datos que pueden ser contabilizados y organizados en patrones.

Pero limitar las analíticas a sólo métricas y mediciones limita lo que uno puede hacer; el poder de la analítica está en la traducción de las métricas a la acción. Es la diferencia entre saber que tienes un millón de lectores y tener un millón de lectores que interactúen contigo - de la forma en que planeaste.

¿Cómo puede un medio hacer el salto de las métricas a la acción? Basando cada decisión en la comprensión y aplicación de los datos. Requiere de liderazgo el dirigir un equipo más allá de los números en una pantalla e inspirarlos a actuar en base a esos números. Todos hemos visto a grandes compañías hacerlo, por lo que es necesario asegurarse de no cometer estos cinco errores:

1. Recibes un informe mensual de los artículos Top 10. Ver los artículos más (y menos) populares puede ser muy útil - pero sólo cuando sabes porque fueron (o no) tan populares. ¿Cuál es la mejor forma de saberlo? Examinando sus detalles. Por ejemplo, compara los artículos más populares a sus homólogos menos populares; considera de dónde provenía el tráfico; y pon atención a qué artículos fueron leídos después.

Es buena idea que los editores usen informes semanales sobre los autores. Incluyen el número de publicaciones creadas durante esa semana, métricas comparativas respecto a la semana anterior, fuentes de tráfico y de referencia, y los mejores artículos que generan conversación. Por medio de éstos, la persona más familiarizada con el tema y audiencia puede revisar los detalles y encontrar información para incorporar a sus trabajos futuros.

2. Tienes a un analista haciendo informes de esos artículos Top 10. Si tienes a un analista utilizando un complicado programa de analíticas, revisando los diez mejores urls del pasado mes por autor, sección, etc. entonces la idea es buena, pero la ejecución no.

El tiempo de un analista se ocupa mejor en la interpretación y no la recopilación de datos. Las organizaciones que encuentran formas de automatizar el análisis básico tienen equipos que pueden dedicar más tiempo al trabajo que cambiará los datos - por ejemplo la creación de experimentos para atraer más lectores e ingresos.

3. Miras a tu audiencia como un número unificado: X por mes. No todos los lectores que llegan a tu sitio son iguales, y no deberían ser tratados como tal. ¿Es visitante frecuente? Considera recomendaciones personalizadas. Pero no te limites a decisiones de producto: El área editorial también debería analizar a los lectores. ¿Es más probable que en Twitter lean sobre FCC antes que sobre Apple? Asegúrate que tu equipo social media lo sepa.

Si no estás analizando a tu audiencia por segmentos (cada una con sus propias preferencias, comportamientos y necesidades), es posible que sólo logres satisfacer a un pequeño porcentaje de tus lectores en general.

4. Estás viendo las analíticas en tiempo real. Esto no es un problema, pero el error acá está en limitar los datos en tiempo real a sólo esa información, sin un contexto a largo plazo.

Ver las cosas que suceden en tiempo real es fundamental hoy en día, especialmente cuando eres capaz de sacar provecho de las tendencias cuando están sucediendo. Pero esas suelen ser ganancias a corto plazo. Para tomar mejores decisiones editoriales y estratégicas, necesitas análisis históricos que pongan las pérdidas y ganancias en tiempo real en contexto.

5. Usas datos para tomar decisiones sobre productos para tus sistemas externos, pero no consideras a tu equipo interno. Las personas son más propensas a hacer algo cuando se los haces fácil. El usar todos los datos del mundo no ayudará a tus lectores si la sala de redacción o el equipo editorial no pueden hacer que tenga sentido o encajarlo en su ya sobrecargada jornada de trabajo.

Si bien la capacitación es una opción, el diseñar datos y analíticas para la sala de prensa también puede ayudar a que estas soluciones cobren vida. Esto puede traducirse en una integración CMS que muestre historias contextualmente relacionadas, o puede ser la creación de informes simples para que los equipos de anuncios puedan dedicar más tiempo a vender.

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