Analítica web para startups

¿Qué es una startup?

Antes de ir al turrón y evaluar algunas cuestiones importantes a tener en cuenta al abordar proyectos de analítica web para startups, tiene sentido que consideremos, al menos de manera superficial, qué entendemos en estas líneas por startup.

Normalmente se utiliza el término startup para referirse a empresas que encajan en el cliché de los dos muchachos que se encierran en el garaje de su casa y lanzan una punto.com que les catapulta en poco tiempo a lo más alto del verdadero sueño americano.

Y si bien es cierto que todos los ejemplos clásicos que nos vienen a la mente sean probablemente la mejor definición de lo que en su momento fue una startup (Microsoft, Google, Facebook…), no es menos cierto que es una visión un tanto simplificada de los elementos esenciales que definen a una startup y la diferencian de un emprendimiento cualquiera.

Huimos en este artículo de de cifras relacionadas con el volumen facturación, el número de empleados o la valoración, pues hay quien estima que una empresa deja de ser una startup cuando:

Yo no me atrevería a dar aquí una definición muy precisa del término startup, pero habiendo repasado un poco la literatura disponible en la web, pienso que cualquier definición que se precie debería considerar tres elementos importantes, en los que el cambio juega un papel fundamental (“Change is central to the start-up business meaning”).

💡 Una startup trabaja para solucionar problemas cuya solución no es obvia

Si alguien ha trabajado en una startup, muy probablemente condicidirá conmigo en que uno de los elementos que lo hace más interesante desde un punto de vista profesional, es la necesidad de innovar para encontrar soluciones a los múltiples obstáculos que van a pareciendo en el camino.

En el mejor de los casos los objetivos están bien definidos (sin entrar a valorar el nivel de ambición que suele haber detrás de los números, pues las startups son ambiciosas y optimistas por naturaleza), pero la soluciones a muchos de los problemas a los que se enfrentan las startups están muy lejos de un nivel de maduración óptimo.

“Una startup es una compañía que trabaja para solucionar un problema donde la solución no es tan obvia y el éxito no está garantizado”.

🔨 Una startup opera en condiciones de incertidumbre elevada

Pienso que la incertidumbre es otro de los elementos importantes a poner encima de la mesa para entender la esencia de una startup.

En buena medida, el día a día de una startup está totalmente condicionado por la incertidumbre en todas sus áreas de actividad: a nivel financiero, en cuanto a sus actividades comerciales y de marketing, a nivel de tecnología, legalmente…

“Una startup es una institución humana diseñada para entregar un producto o servicio en condiciones de incertidumbre extrema”.

De ahí que la experimentación y el testeo formen parte del ADN de todas las startups.

🦄 Una startup está en la búsqueda de un modelo de negocio que le permita escalar fuertemente

Respecto a la búsqueda y redefinición constante del modelo de negocio, Eric Ries dice algo interesante:

“Una empresa que es una copia exacta de un negocio que ya existe, desde el modelo de negocio, hasta el pricing, el cliente objetivo y/o el producto… no es una startup, porque su éxito depende únicamente de una buena ejecución”.

Muy relacionado con la innovación y la incertidumbre en la que operan, la búsqueda y optimización de un modelo de negocio escalable deberían formar parte de la definición.

“Una cosa en la que todos podemos estar de acuerdo: el atributo esencial de una startup es su habilidad para crecer. Una startup es una empresa diseñada para escalar muy rápido”.

Analítica web para startups digitales

Analítica web adaptada a la incertidumbre, la innovación y a la búsqueda de un modelo de negocio escalable

Si asumimos que una startup es un organismo que opera en contextos de máxima incertidumbre y que el modelo de negocio puede y ha de variar en el tiempo, nuestra estrategia de datos tiene que ser flexible y poder adaptarse en el tiempo.

La estrategia de datos tiene que ser un fiel reflejo de la estrategia de negocio de la compañía en un contexto y momento determinados.

La analítica web es un juego de métricas y dimensiones

Más allá de las necesidades específicas de una startup, el proceso de selección de las KPIs e indicadores que reflejan el estado y evolución del negocio tienen es sumamente importante.

Es fundamental que todo el equipo se alinee en torno a estos KPIs, pues son el equivalente a las constantes vitales de un paciente y su evolucíon marca el camino para el despliegue de unas u otras estrategias.

La elección adecuada de las dimensiones con las que vas a cruzar estas KPIs también es crítica para la startup, puesto que ofrecerán muchísima información clave a la hora de identificar los canales de captación, los segmentos de clientes, las tipologías de contenido... más rentables para el negocio.

Elige bien tus métricas y KPIs

Elige bien tus dimensiones clave de negocio

Una vez definidas tus KPIs, haz un ejercicio similar con las dimensiones con las que las vas a cruzar constantemente en la búsqueda de oportunidades de negocio.

Algunas dimensiones críticas podrían ser:

Organiza y automatiza todo el reporting en torno a esas métricas y dimensiones

Cuando tengas claras tus métricas y dimensiones fundamentales, configura un set de informes personalizados a los que todo el equipo acudirá para analizar la evolución del negocio.

Y automatiza. Automatiza y automatiza todo lo que esté en tu mano.

Por distintos motivos, no todas las startups se pueden permitir el lujo de tener el proceso de reporting 100% automatizado. Pero llegar a tener un % alto de ese proceso automatizado cada vez es más sencillo y más barato.

La combinación de Google Sheets, Google Data Studio y Zappier es una bendición en este sentido :)

Estos son algunos de los elementos esenciales que debería contemplar una buena estrategia de reporting para una startup.

Master report interactivo

Como analista, es muy importante tener un master report al que acudir una y otra vez para entender en un sólo vistazo y con un par de interacciones las dinámicas de negocio más relevantes.

Hemos de ser capaces de acceder de manera fácil y rápida a todas nuestras KPIs, estableciendo períodos de análisis y comparativas de períodos al vuelo, siendo capaces de segmentar cada métrica para cada una de nuestras dimensiones de análisis.

Los informes personalizados de Google Analytics son el punto de partida perfecto. En un solo report podemos tener las KPIs y, en cada pestaña del report, una dimensión clave.

Podemos además decidir si montar los informes de manera que podamos hacer drill-down en cada dimensión (para seguir bajando al detalle); o cruzar dos o más dimensiones en la vista de “table view”.

Perspectivas temporales que cuenten toda la historia

Dar perspectiva a los datos es otra de las tareas importantes del analista.

La perspectiva variará en función del tipo de análisis que estemos haciendo y del objetivo del mismo.

No es lo mismo hacer un análisis recurrente para evaluar la performance de un mes vs otro; que hacer un análisis ad-hoc cuyas conclusiones nos sirvan de materia prima en nuestros esfuerzos de optimización de la conversión.

En cualquier caso, es recomendable contar con una vista que nos permita enriquecer nuestra perspectiva, observando los datos desde múltiples ángulos.

Comparativas e incrementos en todas las KPIs

Como bien decíamos, un elemento importante en la condición de una startup es su ambición de crecimiento rápido.

Las startups han de compararse constantemente contra sí mismas para evaluar su propio ritmo de crecimiento e identificar palancas y elementos que lo disparen: contra la semana pasada, contra el mismo mes del año anterior, lo que sucede entre semana vs el fin de semana, el rendimiento de desktop vs mobile…

Es importante que en nuestros análisis añadamos este tipo de información, pues sirve para contextualizar y dar relevancia los datos de negocio.

Algunas comparativas que deberían estar disponibles para cada KPI:

Otro lugar perfecto para añadir contexto a través de comparativas son los gráficos con las evoluciones que mencionamos antes: cada gráfico debería contener la tendencia del período anterior.

Una vez más, Google Data Studio es perfecto para esto.

Herramientas de analítica web para startups

Ya hemos hablado antes sobre cómo montar un setup de analítica web sencillo y económico, pero por concretar, y dependiendo de algunos aspectos muy concretos sobre el modelo de negocio, estas son algunas opciones que deberían cubrir buena parte de las necesidades de análisis de una startup:

Herramientas de analítica web

Herramientas de visualización de datos

Herramientas de A/B testing y optimización

Datos cualitativos / Voice of customer