¿Cómo construir dashboards de adquisición?

Administrar y visualizar datos de adquisición

Los datos son claves en cualquier compañía que quiera adquirir más clientes y crecer. Es esencial saber administrarlos y sobre todo, visualizarlos de manera correcta para poder entender qué está pasando y tomar mejores decisiones 📈 

El reto es poder mantener un sistema que sea confiable y esté siempre actualizado y disponible para cualquiera que quiera consultar algún dato. Es una tarea que requiere dedicación, porque puede convertirse en un dolor de cabeza si no hay un proceso ordenado y eficiente.

En este post me enfocaré principalmente en datos de adquisición en para compañías SaaS B2B. En un próximo envío hablaré de data de retención y producto. 

¿Por dónde empezar?

El primer paso es identificar nuestras fuentes de datos principales. Usualmente, para el caso de data de adquisición, estos son el CRM de la empresa, el CMS donde alberga su sitio web, y sitios como Google Analytics.

Muchas de estas herramientas tienen sus propios reportes de datos, que son bastante útiles para etapas tempranas de la compañía, donde el foco está en crecer sin mucha visibilidad hacia la data. Por ejemplo, HubSpot, uno de los CRMs más usados, tiene buenas funcionalidades de reportes generados manual y automáticamente (y que funcionan aún mejor cuando el CMS es también el de HubSpot).

En el caso de Google Analytics (u otras opciones similares), su alcance es mucho mayor, y aunque la complejidad también aumenta, es clave tener una herramienta como estas para poder extraer data del tráfico en nuestro sitio, de sus fuentes de atribución, y de cualquier otro evento que queramos medir. 

El problema, en este primer paso donde tenemos ya distintos lugares donde podemos acumular y revisar data, es que no tenemos nada centralizado que permita tener una visión completa de todo lo que está pasando, y tampoco podemos hacer zoom en combinaciones de datos clave en el día a día.

Por ejemplo, si quiero tener una visión completa del tráfico en mi sitio web, y cómo está avanzando este en el funnel o en los eventos que determine, tendría que combinar data extraída de Google Analytics y de mi CRM, e incluso compararla con la del CMS que esté usando, en caso de que tenga funcionalidades de analítica.

En este punto, los datos comienzan a ser demasiados y lo más seguro es que, incluso, haya números que no coincidan entre una herramienta y otra, aún cuando están midiendo eventos exactamente iguales.

Por ejemplo, si construimos nuestro sitio web con el CMS de HubSpot, y tenemos también conectado Google Analytics a nuestra página, vamos a ver que datos de tráfico como Sesiones no coinciden entre los reportes generados automáticamente por HubSpot y los informes de Google Analytics.

¿Por qué? En este caso, cada plataforma define una Sesión de manera distinta… (Aquí HubSpot explica la diferencia, si te da curiosidad).

Esto significa que, si construimos un reporte para revisar el funnel de adquisición con data de HubSpot o Analytics, las tasas de conversión van a ser completamente distintas, lo que puede dar una visión equivocada de lo que está sucediendo realmente. 

En este punto, tu o la persona que está armando reportes en tu empresa, probablemente va a estar al borde del colapso.

Segundo paso: tomar decisiones

Aquí no hay otra opción. Tenemos que tomar la decisión de qué datos vamos a usar y de qué herramientas los vamos a sacar. La idea es elegir la herramienta que mejor extraiga datos para ciertos eventos o etapas específicas.

Por ejemplo, Google Analytics es por lo general más exacta en la medición de tráfico su atribución, así que una buena implementación de esta herramienta y de Google Tag Manager en tu sitio, debería ser suficiente para tener datos muy exactos del top of the funnel. Analytics también funciona bastante bien para configurar eventos dentro del sitio y poderlos medir.

Al otro lado, un CRM tiene mucha mejor data del recorrido del tráfico una vez se convierte en lead. De nuevo, una buena implementación y una estructura clara de cómo manejar las etapas del pipeline en tu empresa, basta para poder obtener datos limpios y fáciles de usar. 

Tercer paso: juntar todo

Parece simple, pero no lo es. El paso siguiente es encontrar el lugar donde queremos centralizar la data y armar los reportes que queremos 💻️ 

El objetivo acá es muy sencillo. No sirve nada que no sea accionable. Los datos deben hablar por sí mismos. Si no es así, construímos un dashboard que no nos dice nada. 

Lo que recomiendo acá es encontrar una herramienta que nos permita conectar nuestras fuentes de datos y construir los informes que verdaderamente necesitamos. Existen muchas, para distintas necesidades, pero se deben revisar bien varias cosas antes de empezar:

1. Que haya integraciones nativas y automáticas con las fuentes de datos. No queremos nada manual porque tardaría mucho tiempo llevar data de un lugar a otro. Por ejemplo, Looker Studio, de Google, es bastante buena, pero no tiene una integración automática con HubSpot. 

2. Que tengan plantillas de reportes pero que también permitan construir nuestros propios informes desde cero. 

En mi caso puntual, he usado Coefficient desde que comenzamos a centralizar toda la data en un solo lugar. Es una herramienta que se integra con cientos de fuentes de datos como HubSpot, Search Console, Analytics, o Stripe, y envía la data a hojas de cálculo de Google, con las que después armamos nuestros propios reportes dentro de estas mismas hojas.

También sé que otras plataformas como Porter Metrics o Databox funcionan bastante bien. 

¿Cómo se ve esto en el mundo real?

En mi caso puntual, centralizar data nos ayuda, por ejemplo, a traer tasas de conversión de una etapa a otra en nuestro pipeline (desde Analytics y HubSpot), hacer comparaciones semana a semana y entender qué tanto y a qué leads debemos empujar para estar al mismo nivel de conversión o aumentarlo. 

En otra ocasión, trayendo datos de las campañas de Google Ads y contrastándola con data de HubSpot de cuánto tardaban los leads generados por estas en cada etapa de ventas, nos dimos cuenta que podríamos poner todo el presupuesto en otras campañas que traían leads que avanzaban y se convertían en clientes 5x más rápido.

En el ejemplo anterior, si hubiera visto la data solamente desde Google Ads, no hubiera tenido la dimensión de tiempo en cada etapa del pipeline para cada lead, y si la hubiera visto desde HubSpot, hubiera sido muy complicado poder visualizar eficientemente la fuente original o campaña de cada uno. Ahí la importancia de centralizar todo. 

Disclaimers

• Para todo esto, por lo general, se necesita alguien cómodo trabajando con números, fórmulas de Excel o Google Sheets y con capacidad lógica para entender condicionales, visualización de datos, etc. Si no se tiene esto, afortunadamente existe GPT, con el que se puede aprender y sacar algo rápido

• En algún momento, la cantidad de datos puede ser tanta que sea necesario migrar a gestionarla con SQL. Esto es mucho más técnico y daría para varios posts.

• Creo que los datos no son todo. Pintan muy bien la imagen del pasado, y tienden a acertar a futuro. Pero, he visto muchas campañas de crecimiento exitosas que van en contra de lo que dicen los datos. Un buen balance entre data e intuición siempre sirve 😎

¡Nos vemos en el próximo post!

Growth Spy