Cómo elaborar un buen informe

Una de las principales tareas de un analista web (o responsable SEM, o analista marketing, etc.) es reportar datos, es decir, hacer informes. Por lo tanto, parece razonable dedicar algo de tiempo a aprender a realizar buenos informes, lo cu?l no significa aprender a manejar las tablas din?micas de excel.

Mis tres reglas para elaborar buenos informes son:

• deben ayudar a tomar decisiones
• deben ayudar a interpretar el contexto de los datos
• deben moderar las discusiones

Veamos un ejemplo: un informe sobre las reservas de habitaciones que un hotel recibe por su p?gina web. Un caso lo suficientemente general como para aplicarse a otros sectores (ventas, registros de usuarios, generaci?n de leads, etc.)

El primer dato que reportamos es el n?mero de reservas:

La evoluci?n en el n?mero de reservas nos sit?a en el contexto de an?lisis, a pesar de que en s? no nos ayuda a tomar decisiones. Es decir, vemos una clara tendencia a la baja en el n?mero de reservas, pero no sabemos por qu? se produce, por lo tanto no cumplimos una de las reglas de la elaboraci?n de informes: deben ayudar a tomar decisiones. Necesitamos m?s datos.

El siguiente dato que reportamos es el n?mero de visitas y el ratio de conversi?n.

Este es uno de mis gr?ficos favoritos. De un vistazo, tenemos una informaci?n global del sitio. Por un lado, el contexto general: el n?mero de visitas. Por otro lado, el rendimiento del sitio: el ratio de conversi?n. En un 99% de los casos, si nuestro sitio va mejor o peor se deber? a un cambio en alguna de estas variables: visitas o ratio de conversi?n.

Volviendo al ejemplo, enseguida vemos que la disminuci?n de reservas no se debe a una menor actividad en el sitio, es decir, a menos visitas. Por lo tanto, eliminamos este elemento de la discusi?n (el informe nos ayuda a moderar la discusi?n). El problema, claramente, parece debido a una disminuci?n de los ratios de conversi?n.

Ahora bien, ?por qu? ha disminu?do el ratio de conversi?n? El informe es todav?a incompleto, por que no nos ayuda a tomar una decisi?n espec?fica, a pesar de habernos situado en contexto y haya moderado el an?lisis hacia una causa concreta (ratio de conversi?n).

El siguiente dato muestra la conversi?n de cada paso del proceso de reserva.

El paso 2, 3 y la confirmaci?n de compra realizada muestran ratios de conversi?n parecidos o incluso una ligera tendencia positiva. Sin embargo, en los d?as que tenemos menos reservas, la conversi?n del paso 1 ha bajado claramente. Parece que tenemos ya la respuesta a la bajada en n?mero de reservas: algo sucede en el paso 1, porque muchos menos usuarios est?n complet?ndolo. ?Qu? pasa con el paso 1? ?Qu? podemos hacer para solventar el problema?

El informe todav?a no responde a estas preguntas, por lo tanto a efectos pr?cticos, aunque nos ha dado mucha informaci?n, es todav?a un informe in?til. Ma?ana seguiremos teniendo menos reservas, porque sabemos d?nde est? el problema, pero no sabemos como solucionarlo. Nuestro an?lisis es bonito pero al fin y al cabo in?til. Insisto especialmente en este punto, porque muchas veces nos conformamos con descubrir los motivos de algo, y pensamos que el an?lisis ha terminado. Gran error, el buen an?lisis debe decirnos d?nde actuar para cambiar la tendencia negativa.

El siguiente gr?fico muestra el rendimiento del formulario del paso 1, en concreto, el porcentaje de usuarios que comenzaron a rellenar el formulario y no lo completaron, y el porcentaje de errores t?cnicos que se produjeron en el procesamiento del formulario.

Este gr?fico lo tendr?amos para cada formulario del proceso de registro; hemos destacado el del paso 1 porque parece que es donde est? el problema. Sin embargo, el abandono en el paso 1, mayor de lo habitual, no puede achacarse a problemas con el formulario: tanto los errores como los abandonos no muestran variaciones significativas. ?Qu? sucede?

Hasta ahora, hemos ido analizado elementos m?s concretos, desde una bajada de reservas, hasta el rendimiento del formulario. Hemos ido avanzado como detectives, descartando hip?tesis y cerrando un cerco cada vez m?s peque?o hasta detectar que existe alg?n problema en el paso 1. Volvamos de nuevo a la “big picture”, al contexto general, tal y como reza la segunda de nuestras reglas para construir un buen informe. Vamos a segmentar el ratio de conversi?n de la web seg?n el origen del tr?fico. El resultado es este:

Y ahora s?, parece que ya hemos encontrado el motivo: hay un problema en las campa?as de Google Adwords. Ahora toca mirar las campa?as en detalle, ver si alg?n link est? mal porque apunta a una p?gina que ha cambiado, si han caducado campa?as que funcionaban bien, si estamos pagando un CPC demasiado bajo porque han entrado nuevos competidores… El an?lisis ha terminado aqu?, se?al?ndonos d?nde tenemos que mirar para solventar el problema. Tenemos una conclusi?n que nos sirve para pasar a la acci?n, para tomar decisiones.

Dicho sea de paso, el gr?fico de conversi?n segmentada por origen de tr?fico deber?a estar justo despu?s del gr?fico de visitas junto al ratio de conversi?n. Por regla general, es m?s probable que el rendimiento general del site (n?mero de reservas) se vea afectado por una variable contextual (origen de las visitas) que por una variable muy espec?fica (conversi?n del formulario en el paso 1). Por lo tanto, las variables contextuales siempre deber?an figurar en primer lugar.

As? mismo, los datos que hemos presentado son falsos y obviamente nos han ido bien para montar un ejemplo “pedag?gico”, con el ?nico objetivo de ayudaros a transmitir los factores que en mi opini?n ayudan a construir un buen informe.

Como conclusi?n principal, me gustar?a que haya quedado claro que un informe no debe servir para reportar datos: el t?pico informe de visitas y reservas. Como dice Gary Angel, un buen informe contiene buena parte del an?lisis necesario para solucionar los problemas que pone de manifiesto.

Para terminar, os dejo con la imagen de lo que ser?a el informe completo, y espero vuestros comentarios.

Informe de reservas