Una guía completa de métricas no agregables en marketing digital

Publicado: 2023-09-22

En el vasto ámbito del análisis de datos, especialmente en el campo del marketing digital, comprender los matices de las diferentes métricas es crucial. Entre ellas, destacan las métricas no agregables por su carácter único. A diferencia de los datos estándar que se pueden sumar o promediar fácilmente, estas métricas requieren un enfoque más matizado.

Esta guía profundiza en las complejidades de las métricas no agregables, sus tipos y los desafíos que plantean, ofreciendo soluciones para navegar por ellas de manera efectiva.

¿Qué son las métricas no agregables?

Si bien muchas métricas se pueden agregar o combinar para brindar una visión amplia del desempeño durante un período o entre categorías, existe un subconjunto conocido como métricas no agregables.

Las métricas no agregables son únicas porque no se pueden resumir ni promediar con precisión en diferentes dimensiones sin correr el riesgo de distorsionar los datos subyacentes.

Por ejemplo, considere un promedio. Promediar un promedio en múltiples categorías o períodos de tiempo puede generar resultados engañosos. En lugar de sumar estos valores, los analistas deberían observar cada valor en su contexto específico para mantener la integridad de la información.

Comprender y reconocer métricas no agregables es crucial. Garantiza que los datos se gestionen e interpreten correctamente, evitando posibles errores e imprecisiones. Cuando se trata de este tipo de métricas, es esencial abordarlas con una mentalidad analítica, asegurándose de que cada métrica se evalúe en su contexto individual en lugar de combinarla o promediarla apresuradamente.

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Tipos de métricas no agregables

Las métricas no agregables, a menudo denominadas "nonags" o "quejas", son valores cuantitativos que no pueden simplemente sumarse o promediarse. Esto se debe a que su valor depende de un nivel más detallado de datos que no siempre se proporciona.

A continuación se profundiza en los diferentes tipos de estas métricas, particularmente en el contexto del marketing digital y el análisis de marketing.

Totales acumulados

Los totales acumulados, como su nombre lo indica, representan la suma acumulada de una métrica durante un período determinado o entre dimensiones. Proporcionan información valiosa sobre los patrones de crecimiento, lo que permite a los analistas y especialistas en marketing ver cómo evoluciona una métrica con el tiempo. Sin embargo, estas métricas no se pueden agregar de la misma manera que las métricas regulares basadas en sumas, ya que inherentemente contienen datos históricos.

Un buen ejemplo de total acumulado es el número acumulado de suscriptores o seguidores en una plataforma. Consideremos el canal de YouTube de una marca. Si la marca observa que obtuvo 50 suscriptores el lunes, 100 el martes y 150 el miércoles, el total acumulado de suscriptores al final del miércoles sería 300.

Ahora, si uno simplemente sumara el recuento de suscriptores de la semana hasta el momento, el total sería 600 (contando la adición de cada día). Esto duplicaría el recuento de suscriptores y proporcionaría una visión inflada del crecimiento del canal. En realidad, el canal no ha conseguido 600 suscriptores; ha ganado 300, como lo indica el total acumulado.

Esta distinción resalta la importancia de comprender la naturaleza de las métricas no agregables. Si bien proporcionan información valiosa, es necesario abordarlos y analizarlos con cuidado para garantizar que se mantenga la integridad de los datos.

Métricas únicas

Las métricas únicas representan valores no duplicados dentro de un conjunto de datos. Básicamente, eliminan las repeticiones, lo que permite una visión más clara y concisa de puntos de datos específicos. Sin embargo, su naturaleza inherente significa que no se pueden agregar o sumar casualmente como otras métricas, ya que hacerlo podría reintroducir inadvertidamente duplicados o proporcionar datos engañosos.

Un ejemplo de métrica única es el concepto de visitantes únicos en un sitio web. Supongamos que un usuario visita un sitio web por la mañana, nuevamente durante la pausa del almuerzo y luego nuevamente por la noche. Si contaras el total de visitas, registrarías tres visitas. Sin embargo, al considerar visitantes únicos, este individuo solo se contaría una vez, ya que es un usuario distinto que realiza múltiples visitas.

Si, por ejemplo, el sitio web tiene 500 visitas totales el lunes con 300 visitantes únicos y 600 visitas totales el martes con 350 visitantes únicos, simplemente sumando los visitantes únicos de ambos días daría 650. Sin embargo, esto no tiene en cuenta la posibilidad que algunos de los visitantes únicos del lunes también podrían ser parte de los visitantes únicos del martes. Agregar de esta manera podría llevar a sobreestimar el número real de personas distintas que visitaron el sitio web.

Estas complejidades subrayan la importancia vital de manejar métricas únicas con precisión.

KPI calculados

Los KPI (indicadores clave de rendimiento) calculados son métricas que se derivan de la combinación o cálculo de dos o más métricas base. En lugar de ser recuentos o mediciones sencillos, estos KPI ofrecen información sintetizada que puede proporcionar una comprensión más profunda del desempeño. Sin embargo, la naturaleza de su derivación significa que no pueden agregarse de la misma manera que las métricas básicas sin correr el riesgo de distorsionar los datos.

Un ejemplo de un KPI calculado es la tasa de conversión. Esta métrica se obtiene dividiendo la cantidad de conversiones (ya sean ventas, registros u otras acciones deseadas) por la cantidad total de visitantes y luego multiplicando por 100 para obtener un porcentaje.

Consideremos una plataforma de comercio electrónico que ejecuta dos campañas distintas. La campaña A en enero generó 10.000 visitantes y 200 conversiones, lo que arrojó una tasa de conversión del 2%. La campaña B en febrero atrajo 15.000 visitantes con 450 conversiones, lo que se traduce en una tasa de conversión del 3%. Si alguien intenta agregar estos números ingenuamente, promediando las tasas de conversión, obtendría un 2,5%. Sin embargo, si suma el total de visitantes y conversiones de ambas campañas y luego calcula la tasa de conversión, en realidad es 2,6% [(650 conversiones/25 000 visitantes) x 100].

Los peligros de las decisiones mal informadas

Si se malinterpretan, las métricas no agregables pueden desviar a los especialistas en marketing. Profundicemos en por qué son importantes estas métricas y cómo usarlas correctamente.

Riesgo de decisiones mal informadas

Tomar decisiones basadas en datos incorrectos puede conducir a estrategias que no dan en el blanco.

Solución: siempre verifique y valide las fuentes de datos. Utilice herramientas que se especialicen en el manejo de métricas no agregables para garantizar lecturas precisas.

Implicaciones presupuestarias

Gastar demasiado en campañas basadas en cifras infladas puede agotar los recursos.

Solución: revise y ajuste periódicamente los presupuestos de marketing en función de datos reales y verificados. Esto ayuda a asignar fondos donde tendrán el mayor impacto.

La reputación en juego

Los errores constantes en la interpretación de los datos pueden hacer que las partes interesadas cuestionen las habilidades de un equipo de marketing.

Solución: Invierta en capacitación y talleres enfocados en comprender métricas complejas. Esto aumenta la confianza del equipo y garantiza informes precisos.

Oportunidades perdidas

No detectar el potencial real de una campaña puede hacer que se pierdan oportunidades de crecer.

Solución: utilice una combinación de datos cualitativos y cuantitativos. Esto proporciona una imagen más completa del rendimiento de la campaña y las áreas potenciales de crecimiento.

Complejidad del panorama digital

Con tantas plataformas en línea, cada una con su conjunto de métricas, es fácil perderse.

‍ Solución: cree un panel centralizado donde se puedan ver juntos los datos de varias plataformas. Esto ofrece una visión más clara del rendimiento general.

Profundice con datos granulares

Los datos amplios o resumidos pueden ocultar detalles importantes, dando lugar a posibles interpretaciones erróneas.

Solución: opte siempre por el conjunto de datos más detallado disponible. Los datos detallados ofrecen una imagen más clara, lo que permite una mejor comprensión de las métricas individuales y sus implicaciones.

Aproveche el poder de las herramientas especializadas

Es posible que las herramientas de datos estándar no estén equipadas para manejar los matices de las métricas no agregables.

Solución: invierta en herramientas diseñadas específicamente para estas métricas. Estas herramientas están diseñadas para gestionar las complejidades y proporcionar agregaciones precisas, garantizando que los datos sean confiables y procesables.

Conclusión

Las métricas no agregables, aunque complejas, son fundamentales para un análisis de datos preciso en el marketing digital. Al reconocer sus características únicas y emplear las estrategias y herramientas adecuadas, los especialistas en marketing pueden aprovechar todo su potencial. Garantizar una comprensión profunda de estas métricas no sólo ayuda a tomar decisiones informadas, sino que también allana el camino para campañas y estrategias de marketing exitosas.

Preguntas frecuentes

¿Qué es exactamente una métrica no agregable?

Una métrica no agregable es un tipo de datos que no se pueden simplemente sumar ni promediar como los números normales. Por ejemplo, contar los visitantes únicos de un sitio web difiere de contar las visitas totales al sitio web porque algunos visitantes pueden visitar un sitio varias veces.

¿Cuáles son algunos ejemplos de métricas no agregables en marketing digital?

Los ejemplos incluyen totales acumulados como el recuento de seguidores en las redes sociales, métricas únicas como el alcance y las impresiones únicas y KPI calculados como el costo por clic (CPC).

¿Cómo puedo garantizar la precisión cuando trato con métricas no agregables?

Es esencial acceder a los datos más detallados disponibles, utilizar herramientas especializadas diseñadas para estas métricas y mantenerse actualizado con los últimos métodos de análisis de datos.

¿Qué desafíos podría enfrentar con métricas no agregables?

Los desafíos incluyen el riesgo de tomar decisiones basadas en datos incorrectos, implicaciones presupuestarias debido a cifras infladas, daños potenciales a la reputación y la complejidad del panorama digital.

¿Cómo puedo superar los desafíos que plantean las métricas no agregables?

Las soluciones incluyen verificar y validar fuentes de datos, invertir en capacitación y herramientas especializadas, utilizar una combinación de datos cualitativos y cuantitativos y crear paneles centralizados para una visión más clara del desempeño.