Descubra el impacto de los histogramas en Analytics para obtener información más allá de los promedios. Los histogramas revelan patrones de datos sobre el comportamiento de los clientes, la participación del visitante, el rendimiento técnico y los errores de formulario, lo que permite obtener información más detallada y tomar decisiones informadas en Adobe Workspace.
Vamos a empezar. Debería usar histogramas. Voy a explicar por qué, pero quiero responder antes a la primera pregunta: ¿Qué es un histograma? Lo entiendo. La mayoría de las veces, cuando vemos un montón de barras que suben, podemos pensar que es un gráfico de barras. Sí, los histogramas son similares, pero les aseguro que son diferentes. Un gráfico de barras compara elementos, mientras que un histograma muestra la frecuencia con la que se ha producido una variable. Veámoslo. Este es un gráfico de barras:
Tenemos seis modelos y podemos comparar los ingresos de cada uno de ellos. Vemos que el modelo Johannesburg tiene la mayor cantidad de ingresos, mientras que el modelo Berlin tiene la menor.
Ahora, vamos a ver un histograma:
En la parte inferior del eje x, tenemos el número de unidades compradas por cada cliente. La primera barra representa la frecuencia con la que un cliente ha comprado una unidad, la segunda barra muestra cuántos clientes han comprado dos unidades, y así sucesivamente, hasta los clientes que han comprado diez o más unidades.
¿Cuál es la utilidad? Bueno, vemos que la mayoría de la gente solo compra una unidad. Esa tendencia sigue disminuyendo hasta que llegamos a cinco unidades. Luego disminuye de nuevo hasta que llegamos a diez unidades. Esto indica el hecho de que a los clientes les gusta comprar en múltiplos de cinco, y tal vez deberíamos ofrecer precios especiales o un embalaje especial para aprovecharlo. No obstante, hay muchos otros usos.
Explicación de la participación del visitante
Si el sitio o la aplicación depende del tráfico repetido, le interesa saber cuántos visitantes regresan y con qué frecuencia. Uno de los histogramas más simples que puede usar es averiguar cuántos visitantes regresan más de una vez. A medida que analiza ese histograma con el tiempo, puede ver su progreso, donde esperamos que las barras de la derecha sean más altas y las de la izquierda sean más cortas.
Puede que nos interese mantener a los visitantes en el sitio, leyendo artículos. Un histograma que muestre cuántos visitantes leen cantidades diferentes de artículos nos daría una idea del nivel de participación. ¿Por qué puede ser útil? Supongamos que la mayoría de los visitantes leen un artículo y se van, pero algunos visitantes muy comprometidos leen tres artículos y se van. ¡Esa es una gran información! Ahora sabemos que debemos personalizar la página en el primer y tercer artículo leído con el objetivo de que los visitantes lean un artículo más.
Explicación del comportamiento del cliente
Una propietaria del producto de historiales de pacientes en un sistema hospitalario me pidió algunos datos. Había seis regiones donde elegir para obtener los historiales médicos. Quería saber cuántas personas estaban haciendo clic en más de uno. Creé un histograma que mostraba cuántos visitantes hacían clic en las opciones 1, 2, 3, 4, 5 o 6. Esto puede parecer excesivo, pero más de la mitad de los visitantes hacían clic en al menos dos opciones y un 3,2 % de los visitantes hacían clic en las seis. Con ese histograma delante, puedo tomar medidas, reorganizó la hoja de ruta y simplificó las opciones a dos. Esto permite que la experiencia del paciente sea mucho más sencilla.
Explicación del rendimiento técnico
Si configura un histograma para ver cuántos visitantes experimentan cuántos errores técnicos, puede obtener una buena comprensión del rendimiento técnico del sitio. Muchos visitantes que experimentan muchos errores técnicos es una señal para empezar a priorizar correcciones técnicas.
Explicación del rendimiento del formulario
Los mensajes de error en un formulario son una cuestión diferente. Son errores del visitante, no errores de su parte. Sin embargo, podría beneficiarse de un histograma que muestre cuántos visitantes están experimentando cuántos errores. Si ve un histograma que indica que muchos visitantes están experimentando muchos errores, es posible que no sea culpa suya. Puede ser una buena indicación de que el formulario tiene campos con nombres incorrectos, instrucciones poco claras o quizás un diseño que oculta campos obligatorios.
¿Por qué no usar una métrica calculada?
Puede preguntarse: ¿en qué se diferencia esto de tener una métrica calculada? Que quede claro, me encanta una buena métrica calculada. Creo que son herramientas absolutamente esenciales para comprender el rendimiento del sitio. No obstante, el inconveniente en muchos de los casos de uso que he enumerado es que un promedio puede mostrar la magnitud del problema, pero no deja claro el ámbito del mismo. Veamos cómo los histogramas proporcionan información adicional para algunos de los casos de uso anteriores:
- Participación del visitante: si tiene un número promedio de historias leídas de 1,2, la personalización del primer artículo es bastante evidente. Se perderá que hay otro grupo grande que abandona después de leer el tercer artículo, que es lo que el histograma deja claro.
- Errores técnicos: si observa un promedio de 8,7 errores por visitante, sabrá que tenía un problema. El histograma puede mostrar que el 97 % de los visitantes experimentan uno o menos errores, pero un puñado de valores periféricos están elevando el promedio. De esta forma, podrá decidir que no vale la pena dedicar mucho tiempo a mejorar la experiencia de ese pequeño grupo de valores periféricos.
- Errores de formulario: si tiene un promedio de 3,6 mensajes de error de formulario por visitante, es un indicador de un problema. Puede tener el mismo problema de valores periféricos que en los errores técnicos, pero también se puede obtener información al ver un pico en el histograma en un número determinado de errores. ¿Un gran pico en un error? Esto puede ser un problema común que experimenten todos estos visitantes o tal vez todos han obtenido un error diferente una vez. ¿Un pico gigante en tres errores? Ah, esto es interesante. Si esto conduce a una investigación que muestra que se trata de los mismos tres errores, se habrá centrado en los datos que proporcionan una comprensión de los visitantes y permiten solucionar lo que es probablemente un grupo de problemas interrelacionados.
Como puede ver, los histogramas no solo tienen sus propios usos, sino que también permiten profundizar en la información que se obtiene de un promedio. Son una visualización predeterminada en Adobe Analytics y fáciles de crear. Esperamos que estos casos hayan sido útiles e inspiradores. ¡Feliz visualización!