Análisis de datos: los 5 porqués, correlación y causalidad

Correlacion y causalidad

El análisis de datos es casi una forma de vida. Así, como si fuera un tuit. Frase lapidaria para adelantarte lo que vas a leer en las próximas lineas (y artículos), donde pretendo introducir una metodología básica sobre toma de decisiones de negocio basada en datos llamada los 5 Porqués o Método Mourinho, como la rebautizamos en 3ymedia.

Y digo que es casi una forma de vida porque puede llegar a modelar la manera en la que te enfrentas a cualquier decisión relevante de tu vida. No solo en el trabajo.

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Analítica y big data para todos

Big Data

La analítica es una herramienta que nos ayuda a tomar decisiones de negocio basadas en datos. Su objetivo es organizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información práctica y accionable, modelando, limpiando, prediciendo y transformando los datos según las necesidades del negocio.

Su funcionamiento es muy simple en un mundo ideal.

Por ejemplo, supongamos que eres el propietario de una empresa que fabrica spinners ¿los recuerdas?

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Cómo actualizar a Google Analytics 4

La llegada de las nuevas propiedades de Google Analytics 4 (antes conocidas como App+Web) ha supuesto la publicación de un tutorial de migración que ya tienes disponible en tu administrador de Analytics. Todas las propiedades que hasta ahora se englobaban dentro de Universal Analytics pueden migrarse de una forma muy sencilla para poder disfrutar de … Leer más

Tests AB con Nelio A/B Testing- Parte 1: Los mapas de calor

Soy un gran fan de los test AB, me encantan, tengo que reconocerlo. Considero que son un experimento apasionante y te permiten aprender muchísimo sobre el comportamiento del usuario. En particular sobre la UX de tu sitio.

Es cierto que no son milagrosos y que en ocasiones las diferencias medidas no son demasiado relevantes, pero otras veces son muy destacables y en todos los casos te permiten descubrir áreas de mejora potencial.

Sin embargo, no olvidemos que una estrategia de AB Testing siempre tiene que empezar por la identificación de un insight. Un detalle que te advierte sobre una oportunidad de mejora. Un cambio, una pista, que puede ayudarte a mejorar el rendimiento de tu sitio.

Antes de empezar a hacer tests a lo loco, hay que plantearse precisamente qué elementos vamos a testear y por qué. Para ello podemos fijarnos en informes analíticos habituales como aquellos que tienes disponibles en Google Analytics o incluso en Search Console.

Pero también podemos bajar a un nivel más cercano y visual a la web mediante los mapas de calor.

Los mapas de calor o heatmaps es una de las mejores herramientas para descubrir potenciales experimentos de test AB.

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