¿Por qué las empresas de medición y analítica web tienen diferentes resultados?

Entendiendo las Discrepancias en la Medición Web

En el mundo digital actual, las empresas dependen cada vez más de las métricas web para tomar decisiones informadas. Sin embargo, un problema común que enfrentan es la discrepancia en los resultados proporcionados por diferentes herramientas de medición web.

¿Por qué ocurre esto?, ¿Por qué Google Analytics mide diferente de, por ejemplo, Adobe Analytics?

Algoritmos y Métodos de Cálculo

Cada plataforma de medición web utiliza sus propios algoritmos y métodos para calcular métricas como visitas, tiempo de permanencia y tasas de conversión.

Estas diferencias en el enfoque pueden resultar en variaciones significativas en los resultados. Por ejemplo, una herramienta puede considerar las visitas repetidas dentro de un corto período como una sola, mientras que otra las contará por separado.

Como ejemplo concreto, esto pasa si analizamos las visitas desde Google Analytics vs Piano Analitics. Donde Google Analytics diferencia entre "visitas", y "visitas únicas", Piano Analytics considera la métrica "visita" como visitas únicas; por lo tanto, Piano Analytics no ofrece en sus dashborads la métrica "visitas únicas" (como sí hace Google Analytics) ya que para mostrar la métrica "visitas" en Piano Analytics, éstas deben ser consideradas como únicas.

En resumen, Piano Analytics no diferencia "visitas" de "visitas únicas" (cómo sí hace Google Analytics) porque todas las visitas son consideras como únicas. Diferencias de este tipo ocurren constantemente entre las herrameintas de medición.

Además, las definiciones de métricas pueden variar. Un "usuario activo" puede tener diferentes criterios de calificación en distintas plataformas. Esto conduce a interpretaciones variadas de los mismos datos.

Quédate con esto: Ni miden lo mismo, ni lo mismo se mide igual.

Configuración y Personalización

Otro factor muy importante, y que no se suele valorar mucho cuando estamos analizando los datos, es el sesgo por la propia configuaración humana de la herramenta.

La configuración incorrecta o la falta de personalización de las herramientas de análisis es otra razón común para las discrepancias en los datos.

Las plataformas ofrecen opciones para personalizar el seguimiento según las necesidades específicas de una empresa. Sin embargo, si no se configuran adecuadamente antes de analizar, los resultados pueden no reflejar con precisión el comportamiento del usuario.

Por ejemplo, el seguimiento de eventos personalizados, como clicks en enlaces o descargas de archivos, puede variar según cómo se haya implementado en cada herramienta. Así, dos empresas podrían medir el mismo evento de manera diferente, generando resultados distintos.

Problemas de Integración

Las herramientas de medición a menudo se integran con otras plataformas, como sistemas de gestión de contenido o plataformas de publicidad. La compatibilidad y la calidad de estas integraciones pueden afectar la precisión de los datos. Errores en la transmisión de datos entre sistemas pueden dar lugar a discrepancias.

Un ejemplo común es la diferencia en las cifras de conversión entre una herramienta de análisis (por ejemplo Google Analytics) y una plataforma de publicidad (Google Ads).

Estas diferencias pueden deberse a retrasos en la sincronización de datos o a cómo cada plataforma define y registra una conversión. Y sí, pueden ocurrir (y ocurren) entre diferentes herramientas de la misma empresa.

Factores Externos e Internos

Los factores externos, como las actualizaciones de los navegadores y las configuraciones de privacidad del usuario, también pueden influir en la precisión de los datos.

Por otro lado, factores internos como el mantenimiento del sitio web o cambios en el diseño pueden afectar cómo se comportan los usuarios y, por ende, las métricas registradas.

Por todo ello, es crucial que las empresas sean plenamiente conscientes de estos factores al interpretar los resultados de las herramientas de análisis, así como, por ejemplo, pasar plantillas de KPIs a un proveedor de publicidad basadas en las métricas proporcionadas por otro proveedor de publicidad que usa una herramienta de medición diferente.

Comprender las limitaciones y diferencias entre plataformas permite tomar decisiones más informadas y estratégicas, y por ello te dejo este otro post más ejecutivo para que conozcas las diferencias entre Google Analytics y Piano Analytics.

Y ya para nota, os dejo la siguente reflexion: ¿qué ocurre entonces cuando "mezclo" datos de diferentes fuentes de medición en mi dashboard en Looker Studio, Power BI o similares?, ¿hasta dónde me puedo fiar de las conclusiones que saque con ese "mejunje" de datos cruzados?