personalización a partir de datos en startups

La importancia del dato en las Startups (y en el resto de compañías)

Recientemente hemos estado conversando con el periódico Expansión para su suplemento de Startups sobre la importancia de la explotación de los datos extraídos de los usuarios para mejorar en aspectos de personalización de productos y así incrementar la conversión, y la verdad es que nos ha servido para asentar algunas reflexiones que ya llevábamos tiempo haciéndonos, pero no solo para startups, si no para cualquier compañía en el mercado.

Nos encontramos además, preparando unas charlas en las que vamos a hablar sobre la cultura del dato y como no volvernos locos a la hora de recopilarlos y explotarlos.

En nuestra investigación nos encontramos con cosas como estas:

Cuidado con el exceso de datos
No se analiza más del 1% de la información que se almacena.

Fuente: Investigación Brynjolfsson y equipo del Center for Digital Business del Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT)

La personalización en los negocios digitales

La personalización consiste en la posibilidad de ofrecer a tu audiencia contenidos segmentados según el tipo de los que ya consumen y teniendo en cuenta el contexto en el que esto se produce. En realidad, no es sino una evolución en un mercado que a partir de un determinado momento decidió diseñar productos y servicios que colocan al usuario en el centro de la experiencia. Si, además, la evolución del negocio nos demostró que en las experiencias digitales el contenido es el rey, es un paso más que se explica perfectamente teniendo en cuenta esta realidad.

En el fondo, no es sino una herramienta que persigue los objetivos tradicionales del marketing. Desde la inclusión de las emociones en la relación del usuario con el producto hasta el engagement o la fidelización de un cliente que se siente único y especial, en la medida en la que participa de una experiencia que conecta plenamente con sus inquietudes. Y que, además, es capaz de adelantarse a sus propios deseos. Esto se transforma en una ventaja puesto que podemos trasladar nuestra propuesta de valor como servicio a cada uno de los segmentos de una audiencia cada vez más y mejor segmentada. En definitiva, podemos conseguir clientes que terminan siendo prescriptores de nuestra marca.

De cualquier manera, es una tendencia en expansión pero en un estadio incipiente. Es por esto que para buscar las mejores prácticas hay que acudir a los grandes como Amazon o Spotify, entre otros.

La explotación de los datos de manera optima siempre es rentable para las compañías

Las empresas que basan el dato como estrategia son capaces de generar mayor productividad y beneficios de hasta un
5% o 6% más que sus competidores directos.

Fuente: Investigación Brynjolfsson y equipo del Center for Digital Business del Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT)

Desde luego que es rentable. Pero es una cuestión más de cultura que de medios. La personalización es mucho más que tecnología: es una forma de ver, entender y hacer las cosas. Se puede incorporar a muchos niveles en función a nuestra propia situación y objetivos. Pero es mucho más importante asumirla como parte imprescindible de nuestra filosofía que hacer un gran desembolso en herramientas que después no vamos a saber explotar.

Hay una fase previa de compromiso con el concepto que luego ha de traducirse a acciones. Hay que tener en cuenta que la tecnología siempre acaba por democratizarse. Es más urgente dejar de hablar de la Transformación Digital en clave de tecnología y asumir que los cambios en las organizaciones los generan las personas. Lo demás, si se trabaja bien y paso a paso, va llegando.

Y si algo nos han enseñado los años en digital es que -contando con un buen modelo de negocio -no hay esfuerzo dirigido a mejorar una buena Experiencia de Usuario que no sea rentable.

Qué necesita una empresa para ponerlo en práctica, independientemente de su tamaño

Inversión, sobre todo en tiempo y talento, que son los que abren la puerta del conocimiento y la eficacia. Es mucho más importante el talento que la tecnología. Porque es el que sabe poner en contexto las posibilidades reales y darle sentido común a los objetivos. De nada sirve una gran inversión en tecnología si antes no te has preocupado de mimar la Experiencia de Usuario. Y esa es una apuesta en la que interviene la tecnología, pero siempre al servicio del talento.

El principal hándicap es vivir siempre en el corto plazo. En el proceso de maduración de la relación de tu marca con tus clientes no caben los atajos, ni hay recetas mágicas. Es tiempo y esfuerzo. Aún nos falta mucho en este sentido, somos muy cortoplacistas.

Puede que ahora no puedas realizar una gran inversión en tecnología, pero quizá ni siquiera lo necesites. Si usas y exprimes con criterio los medios a tu alcance, persigues objetivos realistas y te rodeas de talento, todo llega.

Cómo sacamos partido a los datos y por tanto a la experiencia de cliente

Bueno, aquí aparece otra vez el talento. El mercado ya ofrece herramientas asequibles y contrastadas para que el problema no sea la falta de datos ni la calidad de los mismos. Muchas veces no es la herramienta, sino quién la maneja. La Analítica Digital no puede ser una actividad complementaria, debe ser parte del núcleo de nuestros esfuerzos. Y la gestión y consumo del dato no se puede concebir como un silo o algo estanco, se necesita de un compromiso por parte de todos, porque a todos beneficia.

Hay quien decide formarse en ello o incorporar perfiles especializados en plantilla. Incluso, dependiendo de la situación, acudir a un proveedor externo especializado, como en ocasiones contratan nuestros servicios de Diseño de Servicio, Experiencia de Usuario o CRO en Legridd. La vía escogida dependerá de la situación de cada start up, pero lo que no podemos hacer, bajo ningún concepto, es ponernos de perfil en este asunto. A veces cuesta más conseguir el compromiso que la tecnología. Y eso depende de las personas.

La personalización y la explotación de datos como una actividad transversal

Es una oportunidad única para trabajar el Customer Journey de nuestros clientes de una forma mucho más real y efectiva de lo que hemos conseguido hasta ahora, venimos de modelos sustentados con una gran dosis de intuición. Esto quiere decir que podemos introducir la hiperpersonalización en la propia definición de nuestros servicios y pasar de la suposición al conocimiento real gracias al dato. Los beneficios son globales porque refina nuestro tesoro más preciado: la propuesta de valor.

Desde nuestra experiencia, queda casi todo el camino por hacer. El hecho de que se hable constantemente de los datos y personalización no implica que todo el mundo se haya puesto manos a la obra. Es cierto que cada vez se tienen más en cuenta los elementos básicos para llegar a esto (la Experiencia de Usuario y la cultura del dato), pero debemos pasar de la palabra a la acción. Y entender que no es una moda pasajera o una entelequia. Es la piedra de toque de la nueva relación con nuestros clientes y ha llegado para quedarse.
Como decíamos al principio, es un proceso evolutivo: vinimos de la Experiencia de Usuario (UX), después entendimos que además de tratar bien a nuestros usuarios había que vender (convertirlos en clientes) y, lógicamente, estamos llegando a un momento en el que en un marco cada vez más competitivo, debemos centrar nuestros esfuerzos en la fidelización y la recurrencia.

Por supuesto no se trata de un trabajo sencillo, y como hemos comentado anteriormente es algo en lo que tenemos que ir poniendo cada vez más foco, si queremos mejorar la conversión en nuestros negocios digitales con clientes recurrentes con los que al final vas a conseguir fidelizar. Además no es una actividad temporal, si no que el Ciclo de Mejora en Continuo tiene que estar siempre vivo y recopilando datos para poder identificar fugas, o áreas de mejora. Esto es algo que cualquier directivo debe tener grabado a fuego pues le hará tener ventaja competitiva sobre su competencia directa sin duda.

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Diferencias entre métrica y KPI

Afortunadamente, cada vez se entiende más, por parte de los diseñadores, que el dato es un ingrediente fundamental a la hora de plantear diseños que funcionen de verdad. Esto es, que estén alineados con los objetivos que persigue el cliente. La irrupción de términos como Data Driven Design está ayudando a colocar las métricas en el lugar que les corresponde dentro de los procesos de diseño.

El problema llega cuando abrazamos una nueva forma de trabajar con la fe del converso, y términos como KPI (Indicadores clave de rendimiento) terminan diluyéndose hasta vaciarse de contenido y hacerse irreconocibles.

Una vez que decidimos medir, y tener en cuenta los datos que arrojan nuestras mediciones, necesitamos poner el foco en los que realmente importan, que son los que tienen un impacto directo en los objetivos. Es muy tentador medirlo todo y a la vez pensar que hay o puede haber un insight detrás de cada dato, y la verdad es que no es así.

Si bien todo lo que medimos son métricas en el momento en el que la herramienta nos devuelve un dato cuantitativo, no todas las métricas son KPIs. Dicho de otra manera, los KPI son los indicadores que nos permiten saber si nuestro negocio funciona.

Esquema explictivo entre la diferencia de lo que son métricas y lo que son objetivos

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Portada del estudio sobre presencia digital de los concesionarios de segunda mano en España. 2018

Estudio sobre la presencia digital de los concesionarios de coches de segunda mano en España

¿Llega la Transformación Digital al mundo de la automoción?

Durante el pasado mes, el equipo de Experiencia de Usuario y Conversión de Legridd ha estado trabajando en la elaboración de un estudio sobre el sector de la automoción, principalmente del mercado de segunda mano.

Presentamos este estudio con la intención de ofrecer una foto acerca del estado del proceso de Transformación Digital en el sector de compra/venta de vehículos de segunda mano. No hace mucho tiempo que, en este tipo de análisis, se hablaba de un futuro que ya es presente, si no pasado. La atención multicanal, el diseño multidispositivo, la orientación a conversión… son aspectos ‘higiénicos’ que ya no pueden ser expresados como una aspiración sino como una carencia, si aún no se tiene puesto el foco en ello.

Hemos analizado a 15 marcas, sometiendo su presencia multidispositivo a una grilla de análisis heurístico, que hemos combinado con un análisis experto. Propuesta de valor, orientación a conversión, adaptación a dispositivos móviles o multicanalidad son algunas de las áreas en las que hemos centrado nuestro análisis.

Para no extendernos mucho antes de invitaros a descargar y leer el documento, vamos a trazar un esbozo de los principales conclusiones que hemos extraído.

En resumen

En un sector con una amplia oferta de un servicio de amplia difusión y conocimiento por parte de  los usuarios, llama mucho la atención el poco esfuerzo que se hace en transmitir una verdadera propuesta de valor como factor diferenciador respecto a la competencia.

Más allá de la inclusión de alguna llamada a la acción más o menos trabajada o algún disparador, no se aprecian contenidos orientados a los funnels de conversión. No se aprecian unas estrategias claras en este sentido y las interfaces se colocan ‘frente’ al usuario, como sucedería en un escaparate y no en el interior de la tienda. No hay diálogo con el usuario y sí cierta distancia que minimiza la capacidad de persuadir al usuario que está ante la mejor de las opciones posibles.

En cuanto a los dispositivos móviles, adaptar los contenidos no es adaptar la experiencia. Más allá del responsive más o menos bien ejecutado, no hay una reflexión orientada a ofrecer una experiencia verdaderamente adaptada al entorno, sobre todo en el caso de los smartphones.

En definitiva, mucho margen de mejora para un sector que no termina de plantearse su propuesta en términos de servicio. Más detalles en el estudio, que te invitamos a descargar.


Formularios con mejoras en checkout Legridd

¿Se puede mejorar el "checkout" o carrito de la compra en un ecommerce?

El checkout o como habitualmente lo llamamos, “carrito de la compra”, tiene todavía mucho recorrido de mejora en la mayoría de los ecommerce que encontramos online.

Este apartado de las tiendas online suele ser uno de los que más conversación nos da en nuestros debates internos, entre otras cosas, porque es uno de los “momentos de la verdad” en los que, como el cliente no lo tenga claro, abandonará y terminaremos perdiendo una venta. Es relativamente sencillo estudiar qué hacen nuestros usuarios cuando están en nuestro carrito de la compra utilizando herramientas de análisis de comportamiento de usuario (p.e.: Hotjar, Clicktale,...) y Analytics, aunque si tenéis posibilidad, hacer unos test orientados a tarea es mucho más enriquecedor en cuanto a información sobre eficiencia, eficacia y satisfacción.

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UX en Startups. Legridd

El diseño de experiencia de usuario en una Startup

En los últimos años, el ecosistema de Startups en España ha crecido exponencialmente, llegando a contar con más de 3.300 startups el año pasado según el informe de visión del ecosistema inversor de startups en España en 2017 que ha elaborado Startupxplore. Según este informe, también, se puede ver el crecimiento en la inversión en este tipo de empresas, pasando de apenas 130MM€ en 2011 a casi 850MM€ en 2017.

De las más de 3.000 startups la mayoría están orientadas a plataformas de venta de algún producto o e-commerce o aplicaciones móviles. Y de toda esta mayoría, prácticamente todas requieren de una o varias interfaces digitales, en función de las plataformas en las que tengan cobertura.

Los sectores de startups Top en españa. 2017

Aunque cada vez, las startups trabajan mucho mejor la experiencia de uso desde sus fases tempranas, no deja de ser una asignatura con bastante recorrido de mejora. Aun así, esto no debería ser una obsesión, como decimos, en fases tempranas, pues probablemente, en lo que realmente hay que hacer foco es en testar el modelo de negocio y verificar que la startup tiene tracción.

portada del libro ¿Tienes una startup?: Todas las claves para conseguir financiaciónHace ya algún tiempo, leí el libro de Luís Martín Cabiedes ¿Tienes una startup?: Todas las claves para conseguir financiación, muy recomendable no solo para los que quieran montar una startup y encontrar financiación, si no también para los que ya han creado alguna, o incluso son inversores, y quieren conocer la visión de uno de los más importantes inversores de España. Este libro me dio, sin hablar de ello, una visión de como optimizar los esfuerzos para aplicar un buen Diseño de Experiencia de Usuario en fases tempranas, y orientar la energía en validar el modelo, que es realmente lo crítico en el comienzo de la vida de una startup.

Cómo diseñar la Experiencia de Usuario al crear una Startup

Realmente, para muchos la Experiencia de Usuario es una obsesión, y eso no es malo, porque en cierto sentido, es una variable muy importante dentro del servicio que provee la startup, pero hay que gestionar muy bien las fases en las que se aplica y como se aplica.

Desde mi propia experiencia en la creación de una startup, y habiendo aprendido los errores cometidos durante el periplo, dividiría el ciclo de vida de una startup en las siguientes etapas:

  • Conceptualización
  • Beta o early adopters
  • Fase de tracción
  • Modelo de negocio validado

Con esta división, que no está extraída de ningún manual, simplemente pretendo reflejar las etapas en las que, a mi juicio, se trabaja de diferente manera la experiencia de usuario.

Fase de Conceptualización

Es un momento en el que se cuenta con una idea, posiblemente en una servilleta, en la que lo más importante es analizar bien el mercado, entendiendo que la idea surge principalmente porque hay una necesidad, o un problema que nos afecta y para la que hay que buscar una solución, en este caso como ejemplo, en forma de servicio ofrecido a través de una plataforma con una interfaz digital. Es crucial conocer a nuestros competidores, entender sus modelos de negocio (doy por hecho que para montar una startup debes conocer bien el nicho de mercado al que vas a ofrecer tu producto), y poder elaborar una propuesta de valor que te diferencie de los demás.

En esta etapa, todavía no necesitamos una interfaz, porque donde tenemos que destinar nuestros esfuerzos es en diseñar el servicio completo. Después de haber hecho el benchmark y ver que tienen nuestros competidores, junto con nuestra propuesta de valor, deberíamos trabajar workshops creativos de lo que conocemos como Service Design. Para ello, siempre recomendamos trabajar, no solo desde el punto de vista de negocio con los propios implicados en la startup, si no trabajar con potenciales clientes, pues son los que te van a dar insights valiosísimos para crear tu producto lo más cercano posible a las necesidades del cliente final. Esto te dará un valor diferencial con la competencia. En este caso, lo deberíamos hacer, es un matching entre lo que, como negocio queremos ofrecer, y lo que nos dicen estos potenciales usuarios. Esta información, es la que debería servir para diseñar nuestro servicio completo, y llevar posteriormente ese servicio a la plataforma que mejor se adecúe a las necesidades y uso del cliente final.

Hay muchas startups que en esta fase buscan inversión con un simple power point, o con una maqueta de baja fidelidad para explicar el modelo de negocio. Es importante entender, que si, lo que quieres es levantar una ronda en esta fase tan temprana, lo más importante para los inversores va a ser el propio modelo de negocio, la idea y el potencial mercado que haya, además del equipo que es tan importante o más que el propio producto.

Beta o early adopters

Esta fase suele ser la que más quebraderos de cabeza. La llamo así porque hace referencia a la primera versión que se sube a producción.

Muchos invierten muchísimas horas en diseñar los procesos, la interfaz, todos los detalles, el diseño al pixel, etc… cuando en este punto, no es tan importante que el usuario no quede totalmente satisfecho por la experiencia si el servicio o producto cumple su objetivo.

Lo recomendable, en este punto es trabajar en un mínimo producto viable, casi un prototipo, en el que se recoja la funcionalidad y los flujos principales y críticos para que la aplicación o web de respuesta a las necesidades para la que fue creada.

Hay un libro conocidísimo que da muchas pistas sobre esto que es El método Lean Startup y que te explica como construir de manera iterativa una empresa, partiendo de una idea, hasta la primera puesta en producción, y como evolucionar el producto de manera periódica en pequeños bloques funcionales.

Hay muchos emprendedores a los que les preocupa que los early adopters se vayan y no consigan retenerlos, o que simplemente el producto no convierta, y para ello tienen que tener el producto totalmente terminado perfecto y sin errores. Si hacemos esto, casi con total probabilidad, el “time to market” se nos va a ir y sí o sí vas a tener que hacer modificaciones a futuro para afinar el producto.

No olvidemos, que una Startup, como concepto, es un modelo de negocio que todavía no está validado en el mercado, es decir, no es necesario que facture desde el principio, no es necesario que tenga un volumen enorme de usuarios al principio, y como dice Cabiedes, es mucho mejor ver una empresa que ha nacido como startup y que ha ido mejorando y cerrando el ciclo paso a paso llegando a un modelo maduro y validado.

Por tanto, en esta fase, deberíamos focalizar en trabajar los procesos principales del minimo producto viable, y en una primera versión de wireframes de baja fidelidad que podamos transportar de manera rápida a un diseño sencillo que cubra toda la funcionalidad. Con esto no quiero decir que cualquier cosa valga para poner en producción, tiene que cubrir unos mínimos, y sobre todo resolver la problemática o necesidad a los usuarios.

Fase de tracción

Cuando ya hemos lanzado la beta, hemos corregido los principales errores, tanto de diseño como de desarrollo, que también afecta directamente a la experiencia de uso, pasamos a lo que yo denomino la fase de tracción, que es esa fase de la Startup en la que lo que buscamos es captación de usuarios, y sobre todo que conviertan.

Antes hablábamos del método Lean Startup. Este modelo, te permite “fallar pronto y fallar barato”, es decir, de una manera lógica, al trabajar de manera iterativa, puedes ir manejando los posibles errores que pueden ir surgiendo, pero para eso, lo realmente importante es gestionar las métricas y trabajar con lo que se llama Ciclo de Mejora en Continuo y que nos ayuda a enfocar nuestra tarea a conseguir los KPIs que hemos definido previamente y hacer una evolución racional del producto o servicio.

En este caso, la experiencia de usuario debe estar del lado de negocio y recoger datos para poder diseñar en base a esos datos, y no en la intuición. Nosotros siempre decimos que lo que no se mide no se puede mejorar, y siendo fieles a nuestra forma de pensar, en esta fase se pueden plantear diferentes actividades que mejorarán la experiencia de usuario orientada a la conversión:

  • Lo primero de todo es crear un cuadro de mandos o dashboard en el que recojamos las principales métricas en base a los objetivos definidos por el modelo de negocio.
  • A partir de aquí, debemos dar un tiempo para recoger las primeras métricas con las que poder elaborar las primeras hipótesis sobre las que testar. Hasta ahora muchos se habían centrado solo en ver métricas cuantitativas (por ej.: Google Analytics) y ese enfoque se quedaba corto pues sabías que pasaba pero no el por qué, y para ello se empezaron a incorporar herramientas de análisis del comportamiento del usuario como Hotjar o Clicktale (hay algunas más), en la que podemos gestionar los funnels, grabar videos de las sesiones que nuestros usuarios hacen en nuestra aplicación para detectar posibles errores de UX o incluso errores de funcionamiento, generar encuestas online integradas en la web, y más. Respecto a estas dos herramientas, una forma buena de empezar, es con Hotjar, pues tiene una versión gratuita que te permite utilizar toda la funcionalidad básica.
  • Cuando ya tenemos las primeras métricas, ya estamos en disposición de lanzar los primeros test. Para esto normalmente optamos por elaborar unos primeros Test A/B en los que podamos analizar dos versiones de una misma pantalla para determinar, en base a la información extraída con las métricas, que opción de diseño es más adecuada para mejorar nuestra conversión. Este punto lo podéis implementar de manera muy sencilla con Optimize que es una herramienta de google, en principio gratuita, que te permite lanzar estos test.
  • Una vez recogidas las métricas de estos test, se selecciona la versión ganadora y se implementa en producción.
  • Y como el propio nombre indica, Ciclo de Mejora en Continuo, este ciclo se tiene que mantener vivo e ir lanzando test en base a métricas de manera continua.

En ocasiones cuando estamos trabajando el Ciclo de Mejora detectamos errores que pueden ser importantes, o identificamos un comportamiento concreto de los usuarios y necesitamos profundizar en ello. En este caso siempre proponemos alguna técnica cualitativa con usuarios reales para identificar el por qué. Desde hace bastante tiempo, venimos haciendo lo que llamamos Agile Testing y que nos permiten analizar este tipo de cosas con una muestra mínima, pero lo suficientemente significativa, en apenas una semana.

Trabajando bien el diseño, basándonos en el análisis de los datos de nuestros usuarios reales, seremos capaces de mejorar nuestra solución, pero ojo, hay que asumir que el buen producto nunca estará acabado, siempre estará en continua mejora.

Modelo de negocio validado

La última etapa, es la que llamo de modelo de negocio validado, y la llamo así, porque es cuando el modelo de negocio es sostenible, hay volumen creciente de facturación, y se puede considerar que la Startup ha crecido lo suficiente como para llamarse “empresa”.

Como he comentado antes, que tu modelo de negocio esté validando y generando facturación, no quiere decir que puedas seguir así todo el tiempo. Hay que seguir analizando el comportamiento de nuestros clientes y proponiendo mejoras, en parte derivadas de estos datos, y en parte derivadas de las nuevas posibilidades tecnológicas que surjan, de incorporación de nuevos servicios, etc.

Aquí, siempre y cuando no surja un rediseño global, que eso sería ya para definir un proyecto completo de UX, hay que mantener el ciclo de mejora en continuo, con la misma metodología de trabajo y siendo rigurosos con los datos.

En resumen

Como veis, dependiendo de la fase en la que se encuentre la Startup hay que trabajar de una manera u otra en los aspectos de diseño de experiencia de usuario, siempre procurando gestionar bien los esfuerzos y equilibrarlos con los beneficios y el time to market.

En Legridd tenemos mucha experiencia en este tipo de proyectos y seguro que si tienes una Startup, o incluso si tienes una idea y no sabes como llevarla a cabo podemos ayudarte.

 

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Diseños que emocionan, servicios que convierten

Diseñar un producto o un servicio no puede ser fruto de la inspiración. El diseñador debe conocer bien cuales son las motivaciones reales que han que tu público objetivo conecte con aquello que estás ofreciendo. Como puedes ver, poco sitio hay aquí para las musas. En realidad no hay genios incomprendidos, sino diseñadores alejados de su audiencia. A menudo pensamos que detrás de las cosas que emocionan sólo hay inspiración o genialidad. Hay algo más que no se ve a simple vista, compruébalo con este ejemplo:

Partenon. Diseño y armonía. Legridd
Como ves, en una obra señera de la Historia del Arte como es el Partenón se buscaba provocar ciertas sensaciones de armonía, equilibrio y proporción que despertaran ciertas emociones en la audiencia. Esto trasciende a la improvisación o la intuición y se sostiene en un método (la sección aúrea), ¿acaso despierta menos emociones por ello?

Ese momento en el que el usuario se relaciona con nuestro producto o servicio es vital porque se desencadenan una serie de procesos automáticos que van a determinar qué emociones vamos a despertar en nuestra audiencia y, en función a esto, el éxito o fracaso de nuestro trabajo.

En esencia, una emoción es una respuesta psicofisiológica provocada, bien por un proceso mental propio del individuo, bien por la reacción a un estímulo externo. En un primer nivel, es la cognición la que nos ayuda la interpretar la información que extraemos del medio y terminar por condicionar en gran medida del tipo de emociones que vamos a experimentar.

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El uso de las apps móviles. Legridd

La analítica en dispositivos móviles en 2018

La analítica en las aplicaciones móviles cada vez toma más protagonismo, ya que año tras año aumenta el volumen de descargas y por tanto los beneficios. Durante el año 2017 los ingresos de Google Play Store y Apple App Store aumentaron un 35%.

En muchas ocasiones las apps descargadas tienen un fin comercial, es decir, que llevan a los usuarios a realizar compras directamente desde las mismas dejando de lado la compra desde el ordenador de sobremesa o la asistencia a las tiendas físicas.

Por ello, la analítica en las aplicaciones móviles cada vez adquiere más importancia, ya que nos ayuda a detectar problemas en la conversión, resolver fallos de usabilidad, afianzar usuarios y optimizar el mobile marketing. Toda esta información que nos ofrece la analítica ayuda a ir mejorando las apps e intentar ser mejores que la competencia.

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Claves para diseñar un buen Dashboard

De la nada a la infoxicación. Aprendiendo a relacionarnos con las métricas.

Aquello que no se puede medir, no puede mejorarse. Este viejo axioma está hoy más en vigor que nunca, estamos en la era del dato. Poco a poco vamos superando las tentaciones de tomar el atajo de la intuición y buscamos tomar decisiones basadas en datos, tanto cualitativos como cuantitativos. Hubo un tiempo en el que, en ausencia de herramientas de medición, se incorporaba a la metodología HCI (Human Computer Interaction) la lectura de los ficheros de logs, que recogían en infernales e ilegibles secuencias de datos el comportamiento de los usuarios que habían interactuado con el site. Honradamente, en aquellos años no conocí a nadie que lo hiciera de verdad. En 2005, Google compra Urchin, que se convierte en Google Analytics, y las reglas del juego cambiaron para siempre. Ya podíamos medir lo que sucedía, no sólo con mucha mayor claridad. También en tiempo real.

Ejemplo de Dashboard en Google Analytics.

Cada vez se incorporan más herramientas de medición a nuestra actividad diaria y nunca habíamos estado tan pendientes de los KPIs ( o indicadores clave de desempeño o rendimiento). Quizá, este momento de devoción por las métricas nos esté llevando a consumir datos sin control. Y es posible que esta súbita borrachera de métricas tenga mucho de aquello que la sabiduría popular - tan real y certera - definió con el clásico 'la burra grande, ande o no ande'. A veces, para llegar a un equilibrio hay que pasar por los extremos. De la ausencia de datos hemos pasado a la infoxicación, casi sin anestesia. Necesitamos aprender a relacionarnos con estos inputs mientras seguimos siendo víctimas de esta sobreestimulación y aprendemos a vivir con - o a pesar - de ella.

El dashboard como facilitador de insights.

Necesitamos interfaces que ayuden a sintetizar estos torrentes de datos, que los prioricen y les den el valor que les corresponde. Porque las métricas por sí mismas no son nada. Son una herramienta para tomar buenas decisiones; un medio y nunca un fin en sí mismas. El usuario final necesita de un recurso que no le haga perder su tiempo realizando ningún tipo de cálculo, necesita datos 'cocinados' que le ayuden a centrar su energía en la toma de decisiones a tiempo real. Es por esto por lo que cualquier usuario al frente de un negocio, no debería aprender a dominar ninguna herramienta de análisis, la lógica de negocio y su estrategia deben estar por encima de todo esto.

Y es aquí donde se hace necesaria la labor de un perfil que traduzca la potencia de la herramienta de análisis o del analista a un lenguaje práctico y efectivo que coloque al usuario final en disposición de hacer lo que mejor sabe: tomar decisiones acerca de su negocio. Y esos somos nosotros, que como profesionales, centramos nuestros esfuerzos en diseñar experiencias centradas en el usuario.

Enfrentarse a un dashboard o cuadro de mando es una tarea compleja. En realidad, tampoco basta sólo con haber medido. De nada sirve todo este esfuerzo si no se obtiene el premio que se persigue: el insight. Esto es, una percepción que nos permite explicar una realidad de nuestro negocio que no conocíamos y que nos coloca en disposición de formular una hipótesis que puede solucionar uno o varios de nuestros problemas. Este es el trabajo más duro, en el que la persona al frente del negocio - nuestro cliente - ha de concentrar sus energías. Nuestro trabajo es llevarle en volandas hasta aquí, ayudarle a enfocar su atención y a entender qué está pasando. Extraer el insight de un dashboard es algo parecido a buscar oro en las orillas de un río. Avinash Kaushik nos lo muestra muy acertadamente en este gráfico:

Gráfico extraído de ‘Analítica 2.0’ de Avinash Kaushik

Claves para empezar a diseñar un dashboard

No son las tablas con los diez mandamientos, sólo son unos apuntes a modo de inspiración:

  • La información debe ocupar tan poco espacio como sea posible. La mayoría de los paneles de control se utilizan para representar una amplitud de datos con un gran número de diferentes variables; por poco espacio que consuma cada tipo de gráfico que emplees, corres el riesgo de saturar la pantalla y de dificultar la comprensión de la misma. Un buen dashboard es capaz de condensar la información relevante en un vistazo.
  • Ocupar poco espacio no significa comprimir el contenido. Ojo a esto, los datos y gráficas han de estar convenientemente distribuidos. Recuerda que el espacio en blanco también es un elemento de diseño.
  • Acceso instantáneo a los datos más relevantes. Normalmente, el cliente sentirá la tentación de medirlo todo y mostrarlo todo. Recuerda el concepto de KPI. Si todo pasa a ser importante, nada lo es. Para saber si un KPI es relevante, basta con comprobar si estaría en la lista de indicadores sin los cuales tu negocio no funcionaría. Todo lo demás es accesorio. No abrumes al usuario con datos irrelevantes.
  • Dato de calidad. Presenta siempre datos relevantes y convenientemente procesados. Recuerda, el usuario no quiere hacer cálculos.
  • Dimensiona los datos. Un dato por sí mismo no dice nada si no está presentado a lo largo de una tendencia y sujeto a un criterio de segmentación.
  • Los títulos también hacen su trabajo. Siempre que lo necesites, apóyate en títulos y procura que sean lo más concisos y claros posibles. Todo recurso que ayude a ubicar al usuario y hacerle entender mejor el contexto es bienvenido.
  • Distingue entre datos cualitativos y cuantitativos. Y muestra explícitamente lo que significan cada uno de ellos y lo que aportan a la visión global.
  • Utiliza bien los gráficos. Hay un gráfico para cada necesidad, el gráfico de tarta no es la panacea. Alguien me dijo una vez que este tipo de gráficos eran la Comic Sans de los dashboard, no puedo estar más de acuerdo. Preocúpate de usar el más adecuado sin reparar en la estética. Tiene que ser bonito, pero antes de eso ha de ser útil.
  • Consistencia en los patrones. Está estrechamente relacionado con el punto anterior. Sé coherente con tu patrones y no obligues al usuario a volver a interpretar un nuevo elemento en otro lugar para explicar un concepto que ya has introducido antes.

En resumen, ¿cómo debe ser ese dashboard ideal?

Un buen diseño de dashboard debe ser capaz de crear espacios en los que el usuario final acceda de forma sencilla a la información relevante, ayudándole a superar las posibles barreras cognitivas y a minimizar las curvas de aprendizaje. Debe dominar el lenguaje de los gráficos para utilizar siempre el más adecuado en cada momento, aportando información cuantitativa y cualitativa orientada a las características e intereses del usuario final. Debe ser capaz de detectar, comprender y priorizar insights para convertirlos en información comprensible, estructurada y relevante.

Esperamos que esta introducción os sea de utilidad. Nos encantará que contribuyáis con vuestros comentarios y experiencias.

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Definición de objetivos, seguimiento de métricas y soluciones accionables orientadas a la conversión


funnel de conversión. e-commerce. Legridd

Desvíos y desvarios en el funnel de conversión: algunos tips que te ayudarán a evitarlos

El funnel de conversión es crítico en cualquier plataforma de e-commerce. Por eso hay que prestar especial atención a algunos puntos para evitar desvíos o pérdidas de clientes, y por tanto disminución de las ventas. Veamos algún caso.

Una persona entra a comprarse una camisa. Cuando ha decidido cuál va a comprar y se encamina hacia la caja a pagar, el dependiente le pregunta si necesita más información para decidirse por esa camisa. El cliente le dice que no, que lo tiene claro y quiere comprarla ya porque tiene prisa. El dependiente le contesta que la prisa es mala y antes de cobrarle le invita a que vea otros productos que podrían ir bien con esa camisa. El cliente accede, pero el dependiente le quiere enseñar tantos productos que el cliente, cansado, no ve el momento de terminar la compra, así que en un despiste del dependiente deja la camisa y se va de la tienda.

¿Complicado que suceda esta situación, verdad? Algo así en el mundo offline cuesta imaginar que suceda. Sin embargo, trasladada al mundo on-line se pueden encontrar páginas de e-commerce en que se encuentran barreras y dificultades en el proceso de compra que no son muy distintas a esta escena.

Hay una serie de errores generales en el funnel que suelen estar localizados entre los diseñadores; por ejemplo poner etiquetas poco comprensibles, introducir demasiado texto e información que hacen que el usuario se abrume o no destacar de manera adecuada los CTA. Más allá de estos errores más comunes, que por cierto se siguen cometiendo con cierta frecuencia,  hay otras dificultades y barreras que son más difíciles de detectar y que requieren de procesos de investigación más refinados. A continuación se muestran algunas de las que hemos detectado en nuestras investigaciones.

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