Desmitificando la "exactitud" en la analítica digital
La precisión frente a la exactitud: el camino hacia insights confiables en analítica.
“Es lógico y normal que los datos no cuadren al 100% con la plataforma de comercio electrónico.”
Este tema lo he tratado en numerosas reuniones con clientes y partners. Para ponerte en contexto: el partner contacta, preocupado porque las ventas en su informe de Google Analytics 4 no cuadran con las cifras que le proporciona su plataforma de comercio electrónico. Montas una reunión, analizas los datos y compruebas que los gráficos y tendencias tienen coherencia. Luego, llega el momento de explicar: “Es lógico y normal que no cuadren al 100%.” Tras unos minutos, el partner parece convencido, te agradece el tiempo y final feliz… Hasta que otro partner vuelve a contactarte con el mismo problema.
La analítica digital ha avanzado mucho en los últimos años, ofreciendo a las empresas una cantidad impresionante de datos para entender mejor el comportamiento de sus usuarios. Sin embargo, existe una creencia común, casi un mito, de que las métricas que vemos en nuestros dashboards son exactas y absolutas. En realidad, la “exactitud” en la analítica digital es un objetivo inalcanzable, y en su lugar, deberíamos enfocarnos en la precisión.
Para comprender mejor esta diferencia, exploraremos dos conceptos clave en la analítica digital: exactitud y precisión, y analizaremos por qué centrarse en la precisión puede mejorar significativamente la calidad y utilidad de nuestros datos.
Avinash Kaushik, en su libro “Web Analytics 2.0. The Art of Online Accountability & Science of Customer Centricity” [pg. 284], ilustra estos conceptos mediante dos dianas:
La diana de la exactitud (a la izquierda) muestra impactos distribuidos cerca del centro. Aquí, los lanzamientos se acercan al objetivo, lo que simboliza una mayor exactitud o "cómo de cerca podemos llegar a la perfección" (“how close to perfect you can get”).
La diana de la precisión (a la derecha) muestra los impactos distribuidos juntos, aunque no necesariamente cerca del centro. Este agrupamiento refleja una consistencia en los resultados, o “el grado en que tus esfuerzos de medida obtienen los mismos resultados” (“the degree to which your efforts yield the same results”).
En el contexto de la analítica digital, aspirar a la precisión nos permite generar insights consistentes y reproducibles, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas. Aunque los datos no siempre coincidan al 100% con la realidad absoluta, la consistencia nos ayuda a observar patrones útiles para optimizar campañas y mejorar la experiencia del usuario.
Exactitud vs. Precisión: Entendiendo las Diferencias
El artículo de Asana sobre exactitud y precisión refuerza esta distinción con definiciones claras y ejemplos prácticos. La exactitud se refiere a la capacidad de un sistema para reflejar la realidad de forma fidedigna, mientras que la precisión se centra en la consistencia de los datos recolectados, aunque estos no siempre representen la realidad absoluta.
¿Por qué la exactitud es un mito en analítica digital?
Buscar una exactitud absoluta en la analítica digital es prácticamente imposible debido a múltiples factores que afectan la recolección y procesamiento de datos —no te olvides de la naturaleza efímera y volátil de los activos digitales, amigo mío—. He aquí algunos de los principales motivos:
Bloqueadores de anuncios: Muchos usuarios emplean bloqueadores de anuncios o tecnologías que limitan la carga de scripts de rastreo, lo cual impide la recolección de datos de ciertos usuarios. Esto no solo reduce el volumen de datos disponibles, sino que introduce un sesgo al excluir a una parte de la audiencia.
Restricciones de cookies y políticas de privacidad: Las normativas como la GDPR han limitado significativamente el uso de cookies, y los usuarios pueden rechazar su uso, afectando la persistencia de información sobre su actividad en el sitio. Esto influye directamente en métricas como las de usuarios recurrentes y en la capacidad de conectar interacciones a lo largo del tiempo. Te puedes valer de modelados e IA para cubrir esos espacios en blanco… pero no dejarán de ser eso, algoritmia que te facilitarán aproximaciones, nunca la realidad.
Race conditions y condiciones de carga del DOM: En entornos digitales, ciertas interacciones y eventos pueden dispararse antes de que el dataLayer o el sistema de tracking esté listo, lo que crea race conditions y genera pérdida de datos —te suena, ¿no?—. Esto suele ocurrir especialmente en dispositivos móviles y en conexiones de red lentas.
Limitaciones técnicas en APIs de tracking: Algunos dispositivos y sistemas operativos limitan el acceso a ciertas funcionalidades de tracking, lo que genera datos inconsistentes entre plataformas y reduce la representatividad de ciertos segmentos de usuarios, como quienes usan navegadores en modo incógnito o dispositivos iOS (aunque no es oro todo lo que reluce, tal y como escribió mi querido amigo Jorge Carrión en uno de sus últimos artículos).
Con todos estos desafíos, queda claro que la exactitud en la analítica digital es un mito más, y perseguirla puede llevarnos a interpretaciones equivocadas y decisiones erróneas. Aquí es donde entra en juego la precisión, ¿no crees?
¿Herramienta de Análisis o “Fuente de la Verdad”?
Es importante diferenciar entre herramientas de análisis como GA4 y sistemas internos de gestión de ventas. GA4 es una excelente herramienta para analizar tendencias, evaluar el rendimiento de campañas y entender el comportamiento de usuarios, pero no siempre es la más adecuada para validar datos de ventas exactas. Esto se debe a que, en el camino hacia la precisión, todos los factores antes comentados, así como ciertas configuraciones técnicas, pueden generar discrepancias entre lo que se reporta en GA4 y los registros en sistemas de ventas internos.
Apostando por la precisión en la analítica digital
La precisión en analítica digital se trata de construir procesos consistentes que permitan obtener insights reproducibles. Aquí algunos métodos y estrategias que pueden ayudar a mejorar la precisión de los datos recolectados:
Server-Side tracking: Este tipo de seguimiento ayuda a minimizar el impacto de los bloqueadores de anuncios y reduce el sesgo al capturar datos desde el servidor, que resulta menos visible para los usuarios y por tanto menos propenso a ser bloqueado.
Imagen cortesía de Broadplace Ten muy presente todo lo que te comenté en mi primer artículo y huye de gurús y consultoras que solo te venden humo al respecto.
Implementación de eventos resilientes: Diseñar eventos que dependan de señales internas del sitio —como llamadas a API— en lugar de eventos del DOM, ayuda a mitigar problemas como las race conditions y asegura que los datos se capturen de manera más consistente, independientemente del dispositivo o red del usuario.
Imagen cortesía de Stacktonic Siempre que puedas, créeme, configura una capa de datos agnóstica a cualquier herramienta. A la larga me lo agradecerás.
Estandarización y documentación: Mantener una convención de nombres y una estructura estandarizada para el dataLayer ayuda a mantener la consistencia, evitando la duplicación de eventos o errores por falta de definición clara de variables.
Quien me conoce un poco sabe que odio con todo mi ser documentar, pero crear un SDR y mantenerlo actualizado es clave. Eso sí, muy a mi pesar.
Pruebas y validaciones frecuentes: Realizar auditorías periódicas de los datos y validaciones cruzadas entre diferentes herramientas y fuentes (como Google Analytics y la base de datos propia de la empresa) permite identificar anomalías y ajustar las configuraciones para mantener la precisión de los datos.
Imagen cortesía de Nice Software Solutions En serio, esto de: “yo siempre hago QA en el vista previa de GTM” no significa en absoluto que estés haciendo un QA de verdad, créeme —en futuros artículos hablaré largo y tendido sobre el maravilloso mundo del quality assurance—.
Conclusión
La exactitud en la analítica digital es un ideal que rara vez se alcanza en su totalidad, y reconocer sus limitaciones nos permite ser más críticos y cautelosos con la interpretación de los datos. Apostar por la precisión nos permite obtener insights más consistentes y confiables, que pueden guiar nuestras decisiones sin el riesgo de distorsionar la realidad.
Liberarte de mitos y falsas expectativas es el primer paso para sacar el máximo provecho a tus datos. ¿A qué esperas?