Si bien los análisis front-end brindan métricas cruciales, la historia completa a menudo se esconde en los sistemas back-end. Descubra estrategias pragmáticas para empresas en expansión sobre cómo cerrar esta brecha y tomar decisiones mucho mejores para sus productos y usuarios.
Mateo Arizcorreta, Product Manager de Whitespectre
Un gerente de producto celebra el aumento vertiginoso de la participación, sin saber que el servidor se bloquea. Un diseñador de UX descarta una función aparentemente impopular basándose en mapas de calor, sin darse cuenta de que está generando una retención significativa de usuarios. El departamento de marketing celebra las ventas récord del Black Friday, sin tener en cuenta el aumento de las devoluciones y los contracargos. El servicio de atención al cliente observa un aumento de los informes negativos después de la última actualización, pero no puede entender por qué.
Bienvenido al mundo de la información basada en datos fragmentados.
A medida que las empresas en expansión crecen, se enfrentan a un desafío crítico: cerrar la brecha entre los análisis de “front-end” de fácil acceso y los datos más complejos de los sistemas de back-end y las integraciones de terceros. Si bien el seguimiento de los análisis de front-end proporciona métricas cruciales, la historia completa a menudo se encuentra enterrada en bases de datos, registros del sistema y sistemas externos, inaccesibles para la organización en general.
En este artículo, exploramos estrategias clave para crear ecosistemas de datos integrales que permitan el crecimiento de las empresas. Basándonos en nuestras alianzas con diversas empresas en expansión (desde fabricantes de collares para perros con IoT hasta fabricantes de dispositivos de salud portátiles ), analizaremos cuándo y cómo abordar la desconexión de datos que suele ser un desafío para las empresas emergentes.
Comprender el espectro y la brecha de la analítica
Las herramientas de análisis de fácil acceso, en particular Google Analytics, suelen ser las primeras que implementa una empresa para realizar el seguimiento. Al principio, requieren poco esfuerzo y, a menudo, solo requieren un fragmento de código y una pequeña cantidad de trabajo de seguimiento de eventos. Arrojan luz sobre datos valiosos como usuarios, sesiones, eventos, visitas a páginas, patrones de tráfico y, por supuesto, los embudos de conversión y las métricas de comercio electrónico. Vienen con paneles de control atractivos y listos para usar, y brindan a todos una sensación de claridad, al menos al principio.
Sin embargo, estos datos, que se obtienen fácilmente, solo cuentan una parte de la historia. Tras bambalinas, los sistemas de back-end generan una gran cantidad de información más matizada, como por ejemplo:
- Registros del servidor: registros detallados de eventos y errores del sistema
- Detalles de llamadas API: información sobre cómo interactúan las diferentes partes de su sistema
- Consultas de bases de datos: información sobre patrones de acceso a datos y rendimiento
- Métricas de rendimiento del sistema: uso de CPU, asignación de memoria y tiempos de respuesta
- Datos de la sesión del usuario: desgloses detallados de las visitas de cada usuario
- Datos financieros y contables, incluidos conocimientos sobre devoluciones y valor de vida del cliente
Estos datos del backend son esenciales para identificar cuellos de botella, optimizar el rendimiento del producto y comprender verdaderamente la experiencia y los comportamientos del usuario. Por ejemplo, la combinación de datos de flujo de usuarios del frontend con métricas de rendimiento del backend puede revelar cómo la latencia del sistema afecta el comportamiento del usuario, lo que proporciona una imagen más completa de la experiencia del usuario.
Sin embargo, a pesar de su valor, estos datos administrativos a menudo permanecen inaccesibles para aquellos que más podrían beneficiarse de ellos.
El dilema del acceso a los datos
Para las empresas que no han invertido en una estrategia para hacer accesibles sus datos back-end, el proceso ad hoc suele ser algo como esto:
- Cuando se enfrentan a una decisión o un problema importante, las partes interesadas y los gerentes de producto se dan cuenta de que les falta una pieza fundamental de datos back-end.
- Formulan una solicitud de información específica, a menudo sin comprender plenamente los matices de los datos o el esfuerzo técnico involucrado en obtenerlos.
- Luego, negocie con el equipo de desarrollo para priorizar la solicitud, entre otras tareas urgentes.
- Luego, espere un período indefinido para cualquier solicitud que no sea urgente.
- Finalmente, reciben un conjunto de datos grande y estático, sin documentación, que puede o no responder a la pregunta original y puede que ya esté desactualizado.
En general, este proceso puede dar lugar a oportunidades perdidas, decisiones demoradas y un entorno en el que las revisiones de datos se consideran una carga en lugar de una oportunidad para obtener información. Sin embargo, las organizaciones suelen persistir en este proceso porque es «lo mismo de siempre». A veces es difícil ver cuándo la balanza se ha inclinado de «ser esbelta» a «ser ineficiente».
¿Cómo pueden entonces las empresas en expansión con prioridades en competencia saber cuándo es el momento de invertir en una mejor accesibilidad a los datos?
Cuándo invertir en soluciones de datos integrales
Al principio, muchas empresas en expansión intentan «rellenar» la brecha de datos mediante la creación de gráficos y paneles sencillos para los datos del backend a fin de complementar sus análisis del frontend. Sin embargo, a medida que los departamentos y los volúmenes de información se expanden, este método se vuelve insostenible y las solicitudes de datos ad hoc continúan acumulándose para el equipo de ingeniería.
A pesar de esto, las empresas a menudo tienen dificultades para saber exactamente cuándo invertir en una solución de datos más completa que libere tiempo a los desarrolladores. Para solucionar esto, hemos encontrado una táctica sencilla: realizar un seguimiento de todos los esfuerzos de desarrollo relacionados con las solicitudes de datos durante cada sprint, incluido el tiempo que los desarrolladores dedican a reuniones y conversaciones. Esto suele revelar que ya se están gastando recursos importantes en esta área, lo que justifica un nuevo enfoque.
Además de analizar qué porcentaje de tiempo dedica su equipo a solicitudes de datos, aquí hay otros tres puntos de evaluación para impulsar la conversación sobre cuándo invertir en una solución de datos más integral:
- La toma de decisiones se retrasa constantemente X días/semanas debido a problemas de acceso a los datos y a la dependencia de la extracción de datos del desarrollo.
- Ha identificado X oportunidades perdidas o situaciones de análisis incompleto en el último trimestre que se habrían solucionado con un mejor acceso a los datos.
- La propia acumulación de solicitudes de datos, más la brecha entre eso y lo que la empresa querría , si se cumplieran esas solicitudes iniciales.
Preguntas como estas ayudan a las partes interesadas a justificar el momento y la inversión al demostrar el potencial para aumentar la eficiencia y mejorar la toma de decisiones en toda la organización.
Ampliación de escala: cómo navegar por la encrucijada de las soluciones de datos
Nuestra estrategia para ampliar las soluciones de datos implica:
- Conversaciones estratégicas continuas con socios sobre sus necesidades de datos y escalabilidad.
- Recomendación de herramientas de terceros para empresas en rápido crecimiento con necesidades de datos futuras impredecibles.
- Desarrollamos soluciones personalizadas para socios con requisitos complejos o necesidades de información a largo plazo claramente definidas.
La clave es evaluar continuamente las estrategias de datos, sopesando los beneficios inmediatos frente a la escalabilidad a largo plazo. Ya sea que utilicemos herramientas de terceros o soluciones personalizadas, nuestro objetivo es el mismo: crear un ecosistema de información que crezca con la empresa y que proporcione inteligencia sin sobrecargar su ancho de banda de desarrollo. Este enfoque permite a las empresas comenzar de a poco, generar impulso e impulsar una adopción más amplia a medida que demuestran el valor de las soluciones de datos integrales.
Derribando los silos: una estrategia progresiva e iterativa
En nuestras colaboraciones, hemos observado que, en el caso de las empresas en expansión que buscan cerrar la brecha de datos, empezar de a poco con la vista puesta en la ampliación conduce a resultados rápidos y prácticas sostenibles a largo plazo. Por el contrario, las organizaciones que comienzan con enfoques radicales o de «todo o nada» suelen quedar bloqueadas cuando se enfrentan a prioridades que compiten entre sí.
Así que aquí está nuestra hoja de ruta para empezar:
Etapas para superar la brecha de datos
1. Etapa inicial: sentar las bases
- Realice una auditoría grupal para documentar todas las fuentes de datos de backend, los métodos de acceso actuales (incluidas las herramientas orientadas al desarrollo y los paneles internos) y las consultas/solicitudes de desarrollo más comunes.
- Implemente análisis livianos utilizando herramientas como Metabase o Looker con una base de datos de seguidores para evitar afectar el rendimiento de la base de datos principal.
- Priorice lo que más importa y resista la tentación de abordar todo a la vez. Considere el éxito como la obtención de paneles de control claros y la habilitación de consultas comunes para los puntos de datos más críticos.
- Identifique su equipo central de primeros usuarios y desarrolle pautas de acceso a los datos, garantizando la seguridad junto con la accesibilidad.
2. Mejorar la competencia en materia de datos
- Capacite a los miembros del equipo no técnicos para que realicen autoservicios para consultas simples, verificando periódicamente los esfuerzos y la retroalimentación.
- Cree un diccionario de datos vivo y de fácil acceso, para que todos estén alineados con las definiciones exactas de métricas y eventos.
- Seguir involucrando a los desarrolladores para consultas más complejas, equilibrando el autoservicio con la experiencia.
- Disponer de una lista compartida de solicitudes y necesidades que la solución actual no gestiona para informar la hoja de ruta futura.
3. Fomentar una cultura basada en datos
- Para el grupo más amplio, realice sesiones de datos orientadas a un propósito que muestren conocimientos vinculados a necesidades comerciales específicas.
- Brindar capacitación contextualizada con talleres alineados a los desafíos del mundo real.
- Celebre los logros basados en datos, reconociendo y recompensando las decisiones basadas en datos.
4. Mejora continua
- Reevaluar periódicamente las necesidades de datos a medida que la empresa crece, incluida la dotación de personal del departamento.
- Mantener una hoja de ruta y una asignación dedicada para que el equipo técnico invierta en herramientas de datos, incluso si inicialmente son pequeñas.
- Manténgase flexible y esté preparado para escalar su estrategia de datos cuando sea necesario.
Principios clave:
- Centrarse en la accesibilidad, la velocidad y la fiabilidad.
- Evite la sobreingeniería antes de comprender las necesidades reales.
- Haga de los datos una conversación continua, no un proyecto único.
- Empiece poco a poco, concéntrese en el valor y evolucione a medida que crece.
Conclusión
Cerrar la brecha entre los análisis de front-end y los datos de back-end es crucial para el crecimiento de las empresas en expansión. El objetivo no es la perfección desde el primer día, sino un enfoque progresivo que genere ganancias rápidas mientras se construyen las bases para una cultura basada en datos. Comience de a poco, concéntrese en los conocimientos de alto valor y desarrolle su estrategia de datos a medida que su negocio crezca.
En Whitespectre , hemos visto cómo este enfoque progresivo finalmente permite a los equipos tomar decisiones más informadas en todos los niveles, convirtiendo la información previamente fragmentada en un activo estratégico poderoso. Y a medida que surgen más herramientas de análisis impulsadas por IA, creemos que las empresas que inviertan en hacer accesible todo el espectro de sus datos estarán aún mejor posicionadas para descubrir información que de otro modo estaría oculta.
