En el espíritu de divulgación completa, soy un empleado de Looker, una plataforma de descubrimiento de datos con sede en Santa Cruz, California. Nuestro director de análisis redactó un artículo titulado “Cómo abordar el análisis de embudo”, que analiza la importancia de distinguir entre la recopilación de eventos (por ejemplo, Mixpanel, Kissmetrics, Google Analytics, Segment.io y Snowplow Analytics) y las herramientas de análisis de eventos, para optimice el análisis de embudo y haga que sus datos sean más valiosos y escalables. Puede encontrar el artículo completo aquí, pero resumiré los puntos clave a continuación:
1. Si bien el análisis de embudos se ha convertido en una especie de palabra de moda en la comunidad analítica, pocas empresas pueden aprovecharlo para hacer descubrimientos que cambien los negocios.
2. Obtener ideas tangibles del análisis de embudo requiere que los usuarios vayan más allá de la mentalidad de “enchufar y jugar”.
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3. La recopilación de eventos y el análisis de eventos son dos tareas independientes (es decir, las herramientas que son excelentes para la recopilación de eventos pueden ser más débiles para el análisis de eventos) y la separación de estos proveedores de tareas es de vital importancia.
4. Tradicionalmente, las empresas han limitado significativamente sus paquetes de herramientas de análisis al marco de recopilación de eventos, en lugar de insertar datos en bases de datos altamente escalables como Redshift.
5. Para optimizar mejor el análisis de embudo, tiene mucho más sentido unificar dos soluciones (una herramienta de recopilación de eventos y una herramienta de análisis de eventos), en lugar de confiar en una sola herramienta para realizar de manera insuficiente tanto la recopilación como el análisis de datos.
6. Al unir los datos de eventos en conjuntos de datos transaccionales dentro de su herramienta analítica favorita, los análisis de eventos se pueden unir sin problemas en conjuntos de datos comerciales más grandes.
7. El análisis de embudo por sí solo no es suficiente: cuando sus fuentes de datos dispares no se unen a sus conjuntos de datos de eventos, su capacidad analítica está limitada.
8. Para obtener datos más escalables y procesables, las herramientas de análisis deben ajustar el embudo ofreciendo análisis de eventos en tiempo real (por ejemplo, diario u horario en lugar de mensualmente).
Si desea obtener más información sobre cómo se posiciona Looker para capitalizar estas tendencias, no dude en visitar nuestro sitio.
Aclamaciones,
Kyle
