Gastas $50,000 al año en herramientas, personas e infraestructura de analítica. ¿Merece la pena? ¿Esa analítica impulsó decisiones que ahorraron o ganaron dinero? El retorno de la analítica responde a eso. Mide si tu inversión en analítica genera de verdad valor de negocio. La mayoría de las empresas no lo sigue. Tú deberías.
El retorno de la analítica mide el retorno de tu inversión en analítica: herramientas, personas, procesos, infraestructura de datos. Este artículo explica cómo medirlo, qué cuenta como valor y cómo mejorar tu retorno.
El retorno de la analítica es el valor de negocio que generan tus esfuerzos de analítica, dividido entre el coste de esos esfuerzos.
Retorno = (valor de negocio de la analítica / costes de la analítica) por 100
Ejemplo: tu inversión en analítica cuesta $100,000 al año (herramientas, personal, infraestructura). Las decisiones basadas en analítica ahorraron a tu empresa $500,000 (menor coste de adquisición de clientes, mejor retención, detección de problemas más rápida). Tu retorno es del 500 por ciento.
El retorno de la analítica importa porque justifica tu inversión. Si gastas dinero en analítica pero no conoces el retorno, tu programa de analítica corre el riesgo de sufrir recortes de presupuesto.
Qué es el retorno de la analítica y por qué importa
La mayoría de las empresas invierte en analítica sin medir el retorno. Gastan dinero en herramientas y personas, pero nunca se preguntan: ¿esto generó valor? El retorno de la analítica te obliga a responder esa pregunta.
Qué cuenta como valor de la analítica
Ahorro de costes: automatización que reduce el trabajo manual, optimización que reduce el desperdicio, prevención que reduce los costes de soporte.
Mejora de ingresos: mejor segmentación que aumenta la conversión, programas de retención que reducen el abandono, optimización de precios que aumenta el tamaño de las ventas.
Velocidad: detección más rápida de problemas que reduce la inactividad, toma de decisiones más rápida que llega primero al mercado, información más rápida que evita errores.
Reducción de riesgos: previsiones que anticipan problemas antes de que ocurran, monitorización que detecta anomalías pronto, detección de fraude que evita pérdidas.
Cómo medir el retorno de la analítica
Paso uno: define tu inversión en analítica. Coste de herramientas (Google Analytics, una plataforma de analítica, una herramienta de paneles). Coste de personal (analistas de datos, ingenieros de datos, equipo de analítica). Coste de infraestructura (almacén de datos, herramientas de extracción y carga). Coste de tiempo (el tiempo que la gente dedica a crear paneles y sacar informes).
Paso dos: identifica una decisión basada en analítica. Optimizamos nuestro flujo de pago a partir del análisis de embudo. Redujimos el abandono con un programa de retención basado en el análisis de cohortes. Movimos el presupuesto de anuncios con un modelo de atribución.
Paso tres: mide el impacto en el negocio. ¿Cuánto aumentó la conversión la optimización del pago? ¿Cuánto redujo el abandono el programa de retención? ¿Cuántos ingresos más salieron de un presupuesto de anuncios mejor atribuido?
Paso cuatro: calcula el retorno. (Valor de negocio / inversión total en analítica) por 100.
Valor fácil de medir frente a valor difícil de medir
Fácil de medir: ahorro de costes (automatizamos informes, ahorrando 10 horas por semana por $50 la hora). Impacto directo en ingresos (optimizamos la página de destino, la conversión pasó del 2 por ciento al 2,5 por ciento y generó $50,000 más en ingresos).
Difícil de medir: velocidad de decisión (una información más rápida puede evitar errores, pero no puedes medir lo que no pasó). Reducción de riesgos (la detección de fraude evitó pérdidas, pero no sabes qué habría pasado sin ella). Moral (mejores paneles hacen más felices a los equipos, pero la felicidad es difícil de medir en dinero).
Mide primero el valor fácil. Justifica tu inversión. El valor difícil es un extra.
Errores habituales en el retorno de la analítica
Contar todo el valor de negocio como valor de la analítica: los ingresos subieron un 20 por ciento. Pero en parte fue por un lanzamiento de producto, una campaña de marketing nueva y mejores condiciones de mercado. La analítica contribuyó quizá con un 5 por ciento de ese aumento. Aísla la contribución de la analítica.
No contar los costes de la analítica: cuentas el coste de la herramienta pero te olvidas del coste del personal y de la infraestructura. El coste real de la analítica es herramienta más personas más infraestructura.
Esperar demasiado para medir: no esperes a un retorno anual mágico. Mide cada trimestre. ¿Los proyectos de analítica de este trimestre generaron valor? Mide cada proyecto. ¿Esta optimización generó retorno?
Ignorar la atribución: la herramienta de analítica de marketing dice que generó $1M en ingresos. ¿Es cierto? ¿O solo midió lo que habría pasado de todos modos? Sé escéptico con el retorno de la analítica. La realidad es más compleja.
Cómo mejorar el retorno de la analítica
Céntrate en proyectos de analítica de alto impacto: no crees paneles para todo. Crea paneles que respondan a preguntas de negocio clave. No midas todas las métricas. Mide las métricas que impulsan decisiones.
Prioriza los problemas de negocio: la analítica no es un problema de tecnología, es un problema de negocio. Empieza por: "Estamos perdiendo clientes demasiado rápido" o "Nuestros anuncios no convierten bien". No empieces por "Necesitamos un almacén de datos". Primero va el problema de negocio.
Haz que la información sirva para actuar: una información solo es valiosa si alguien actúa sobre ella. Un panel precioso que nadie mira es un desperdicio. Haz las conclusiones evidentes. Haz que guíen la acción.
Mide de forma continua: no calcules el retorno de la analítica una vez al año. Mide después de cada proyecto. ¿Este análisis de cohortes cambió una decisión? ¿Ahorró dinero? Crea una cultura de medición.
Crea un ciclo de retroalimentación: cada proyecto de analítica debería tener una hipótesis, un resultado y un impacto medido. Usa esa retroalimentación para mejorar el siguiente proyecto.
Preguntas frecuentes
¿Cómo mido el retorno de una herramienta de analítica que acabo de implantar?
Espera 90 días para que la gente la use y aparezca el impacto. Luego identifica una decisión que se tomó gracias a la herramienta. Mide el impacto en el negocio. Ese es tu primer dato de retorno. Construye desde ahí. Con el creador de webs de WEMASY puedes configurarlo directamente en tu web.
¿Y si la analítica permite una decisión pero la decisión fue errónea?
Sigue siendo un dato valioso. La analítica te mostró un patrón, actuaste y no funcionó. Aprendiste algo. Mide el coste del error. La próxima vez quizá hagas mejores preguntas o valides más antes de actuar.
¿Cómo demuestro que la analítica evitó un problema?
En realidad no puedes. Un cliente retenido no abandonó, así que no perdiste dinero. Pero no sabes si habría abandonado sin tu programa de retención. Usa una prueba: programa de retención en el segmento A, ningún programa en el segmento B, y mide las diferencias de abandono.
¿Debo contar los costes salariales de la analítica en el cálculo del retorno?
Sí. Si tienes dos analistas a $100,000 al año cada uno, son $200,000 al año de coste analítico. Tu retorno total debe tenerlo en cuenta. Si no, estás ignorando tu mayor coste.
¿Qué es un buen retorno de la analítica?
Un retorno típico es del 300 al 1.000 por ciento. Las buenas empresas superan el 1.000 por ciento. Las excepcionales superan el 1.500 por ciento. Esto significa que cada dólar gastado en analítica devuelve de tres a quince dólares en valor. Compara con otras inversiones del negocio: un dólar en marketing puede devolver un dólar (punto de equilibrio). Un dólar en analítica puede devolver cinco. La analítica es una inversión de alto retorno.
¿Cómo convenzo a la dirección de invertir más en analítica si aún no he medido el retorno?
Empieza con un proyecto piloto. Elige una decisión de alto impacto. Usa la analítica para fundamentarla. Mide el resultado. Muestra el retorno. Úsalo como prueba de concepto. Luego escala. No pidas una gran inversión sin pruebas. Primero van las pruebas.