Analista web: una profesión de futuro

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Recién terminada la edición 2013 del OMExpo de Madrid, he tenido la oportunidad de reencontrarme con amigos y colegas, conocer empresas, asistir a interesantes ponencias y descubrir nuevas tendencias en el mundo del marketing online y la analítica web, todo este despliegue no sería posible sin una serie de profesionales que nos dedicamos en cuerpo y alma a lo que más nos gusta, por ello hoy os hablaré de la profesión de analista web, uno de los empleos que se estima será muy demandado en 2013.

Ya en 2006 Avinash Kaushik postuló su regla 10/90 por la que el éxito de una implementación de analítica web no iba de la mano de las herramientas, sino de las personas, de manera que de un presupuesto de 100$ la inversión tenía que repartirse así:

  • Coste de la herramienta de análisis y servicios profesionales de proveedores: 10$.
  • Inversión requerida en analistas inteligentes: 90$.

Eric T. Peterson comentó posteriormente que esa proporción no era realista y propuso una inversión alternativa, repartiendo el presupuesto en 50/50 según explicaba en la 4ª pregunta de esta entrevista.

Sea como fuere, han pasado ya 7 años de la regla de Kaushik y casi 4 años de la regla de Peterson y en España todavía hay muchas empresas que no han sabido descubrir el potencial que supone contratar a un analista propio, entre otras cosas por el desconocimiento que esta disciplina puede llegar a aportarles como generación y optimización de su negocio.

Además, en los casos en los finalmente se decide contratar un analista, nos estamos encontrando con ofertas de trabajo de empresas que no deben saber muy bien a qué se dedica un analista web, porque exigen formación, experiencia de varios años en un puesto similar y solicitan un perfil con una serie de requisitos interminable: manejo de una gran diversidad de herramientas y a nivel experto (Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, Adservers, Social Media…),  nociones de programación, conocimientos de SEO, seguimiento y creación de campañas en Google Adwords, Marketing de Afiliación, Email Marketing… etc, etc, y aunque existiera un portento con un curriculum y experiencia que permitiera cubrir esas expectativas, (y supuestamente tuviera tiempo material para dedicarse a todas y cada una de estas tareas), las empresas ofrecen un salario que en el peor de los casos no cubre ni el 10% de las funciones que se solicitan para la vacante.

Precisamente revisar el listado de requisitos y funciones demandadas por una empresa (por ser muy generales o muy ambiguos) nos da una pista de la expectativa del puesto de analista en esa organización y nos da una estimación del nivel de madurez en analítica que tiene.

La realidad es que gran parte del presupuesto asignado para hacer analítica cae del lado de las herramientas y no de los profesionales que son los responsables del éxito de la implantación de un programa de analítica web dentro de la organización.

En el informe “Estudio del estado de la Analítica en España 2012” realizado por el equipo de investigación de Webanalytics.es, la inversión realizada en analítica en los últimos 12 meses para casi la mitad de las empresas entrevistadas, declara no gastar nada en herramientas ni en soporte externo, y la posibilidad de incrementar el presupuesto humano/tecnológico en el año 2013 es poco probable en un 78% de los casos, por lo que el panorama parece poco alentador.

Sin embargo en los proyectos futuros, el 40% de empresas declara tener interés en incorporar analistas o formarse en la disciplina, por delante de proyectos de integración de datos online y offline (33%) o implementar una herramienta más potente (19%).

Si contrastamos estas cifras de España con la relación de inversión del informe de  Econsultancy “Online Measurement and Strategy Report 2012”, se encontró que, en promedio, sólo el 52% del presupuesto de análisis web se invierte en personal interno, una cifra que no ha variado desde 2011, y esto ha sucedido a pesar de la intención del 40% de las empresas que en el año 2011 declararon haber previsto aumentar su presupuesto en personal para analizar sus datos de la web.

En este escenario es importante clarificar que los analistas son los encargados de planificar la implementación de las herramientas apoyándose en los equipos de tecnología (IT) en la primera fase de etiquetado, asegurar que las herramientas recopilan los datos adecuadamente, observar y analizar la información obtenida y  preocuparse de que la información es interpretada de la manera correcta para extraer conocimiento.

En organizaciones grandes, no solo se trata de contratar a un analista, sino el reto es conseguir formar un equipo de analítica que proporcione conocimiento a la organización y hacer que la toma de decisiones basada en datos sea una realidad.

El equipo puede estar formado por recursos internos, externos o una mezcla de ambos. Es muy común en el arranque de un proyecto de analítica, contar con la ayuda de una consultora experta que encamine el proyecto y ayude en la difícil fase de la implantación y el etiquetado, pero es un error dejar todo el esfuerzo del lado de la consultora, ya que es muy importante tener a posteriori de la fase de implementación un equipo propio que pueda realizar el análisis continuado que seguirá tras el despliegue efectivo de la solución de analítica web.

El equipo de analistas web va a ser el responsable de hacer los análisis y dedicará menos tiempo a la presentación de informes (reporting), ya que esa tarea recaerá en el resto de las áreas, aunque es necesario que haya una comunicación fluida con el departamento de IT para asegurar el correcto etiquetado de los sitios (es decir, la introducción del código javascript necesario en las páginas para poder hacer una traza de métricas en una medición censal).

El equipo de Marketing también se apoyará en el equipo de analítica, como por ejemplo para medir el ROI de las campañas de marketing.

En cualquier caso, el analista o analistas tienen que asegurar que en dirección, los jefes y mandos responsables son capaces de tomar decisiones estratégicas en base a datos, es una tarea adicional que en muchos casos se torna en una verdadera evangelización hacia la cultura de datos, convirtiéndose los analistas en verdaderos agentes de cambio organizativo hacia lo que se conoce como organizaciones orientadas a datos o “data driven organizations”.

En este sentido, para asegurar el éxito de un cambio de negocio de tal envergadura, es importante pararse para analizar cómo configurar un equipo interno de analítica, donde se pueden hacerse dos planteamientos diferentes:

Modelo centralizado de información y análisis

La gestión y el acceso de las herramientas está controlado por el equipo de analítica web. Esto permitirá tener un control centralizado de los datos y de las recomendaciones que arroje el análisis de los mismos.

Trabajar de este modo ofrece un par de ventajas:

  • Existe una visión experta y centralizada capaz de proporcionar el mejor análisis y elaborar recomendaciones de mejora.
  • Al tratarse de un modelo centralizado, se dispone de una visión global del sitio.

También tiene algunas desventajas:

  • A nadie le gusta que le digan lo que tiene que hacer.
  • Si el equipo es limitado, las áreas interesadas pueden solicitar análisis o informes de una manera urgente, y tal vez no pueda elaborarse con la celeridad deseada ya que no se dispone de los recursos suficientes para hacerlo de manera inmediata.

Modelo descentralizado de reporting y análisis

Para acelerar el ritmo de análisis dentro de determinadas organizaciones, como los medios de comunicación que generan constantemente contenidos, un modelo centralizado puede ser insuficiente, por ello es posible involucrar a las áreas en la realización de los equipos permitiéndoles el acceso a las herramientas. Esto implica el establecimiento de una serie de permisos de acceso en función al perfil o responsabilidad del usuario, dejando que el trabajo de análisis más sencillo lo puedan abordar sin problema y dejando que los análisis más complejos corran a cargo del equipo de analítica

Esto tiene algunas ventajas:

  • El equipo de analítica se libera de tareas de reporting para profundizar en análisis “drill down” con más detalle.
  • Al ser las áreas las responsables de sus propios informes, es más fácil que los entiendan.

Existen algunas desventajas de este modelo:

  • La formación a las áreas sobre el uso de herramientas se lleva mucho tiempo.
  • Si las aplicaciones no son intuitivas, se pasa más tiempo dando soporte a usuarios que haciendo análisis web.

A medida que la organización crece, el responsable de contenidos (o la persona que tiene asignada la responsabilidad de análisis en el equipo de contenidos) puede empezar a hacer análisis con la supervisión del equipo de analítica web.

Estos modelos de gestión llevan a hacerse varias preguntas antes de adoptar la decisión de irse con uno u otro: ¿Puede el equipo de analítica web dar soporte a tantas áreas (según el tamaño de la organización) y cuál debería ser el tamaño necesario del equipo de analítica para poder soportarlo?, o ¿es preferible crear un grupo de usuarios más avanzados que trabajen cerca del equipo de analítica para que sean la primera capa a la hora de dar soporte sobre las herramientas a los usuarios?.
Estas respuestas ayudarán a preparar el entorno de medición en la organización y hacer crecer los equipos dedicados a analítica.

Está claro que el futuro de esta profesión pasa por una formación competente y porque las empresas apuesten por este tipo de profesionales no percibiéndolo como un gasto sino como una inversión y valorándolos en su justa medida.

Gema Mora

 

Gema Mora

Analista en importantes compañías como Carrefour y Vocento, donde ejerce en esta última como Responsable de Analítica Digital y colabora como docente en varias Escuelas de Negocio.
Gema tiene estudios de Diplomatura en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid, es Master Executive en Relational Marketing, CRM and e-Commerce por ESIC-ICEMD y posee el Award of Achievement in Web Analytics por la Universidad British Columbia.

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Hecho con cariño desde Madrid por las Madrid Geek Girls.

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