Metricas de negocio y su complejidad

metricasCuando gestionamos un negocio nos deberíamos preguntar si usar una herramienta de terceros para el seguimiento de las metricas, o si de lo contrario desarrollar nuestro propio sistema de metricas. En este artículo comparto nuestra experiencia en en el seguimiento de las metricas en diversas plataformas y países. Lo que hemos experimentado es que, cuando se requiere un mayor control y alcanzas un crecimiento elevado, las herramientas de metricas convencionales que ofrecen ciertas soluciones no eran suficientes para gestionar todos nuestros embudos de conversión, por lo que decidimos desarrollar nuestro propio sistema de metricas. Me gustaría compartir con vosotros todos los retos con los que nos hemos encontrado y cómo los hemos solucionado para que os ayuden a la hora de tomar decisiones.

Todos las empresas calculan, o deberían calcular, sus metricas de negocio con el fin de optimizar el embudo de conversión. Cuando lanzamos un producto en un mercado concreto, somos capaces de concentrarnos y analizar los diferentes cohortes para dicho mercado y producto. Por ejemplo, analizar por sexo, edad, pagadores, no pagadores, etc. Sin embargo, el análisis se complica cuando entran en juego varios países, varios productos y por qué no, varias plataformas o canales de venta.

En nuestro caso, medir metricas de juegos multijugador en tiempo real no ha sido tarea fácil. Nos hemos encontrado con numerosos problemas y retos que hemos tenido que resolver y aprender a medida que nos encontrábamos con ellos.

Problemas y retos de las metricas:

  • Metricas multi-dimensionales: Cada trozito de información que se quiere analizar es una consulta sobre la base de datos. En consecuencia, si has de analizar de entre 20 y 40 países por 12 metricas básicas por país y 9 productos distintos por plataforma, nos encontramos con que tenemos más de 3.000 metricas para extraer, calcular y analizar. Algo imposible de hacer manualmente.
  • El tiempo es crucial: Es muy importante ser capaz de analizar cada pieza de información crítica de una forma eficaz a la hora de tomar decisiones. Cuánto más tardes en analizar la información, más tiempo estará tu embudo sin optimizar. Para aumentar los ratios de conversión es necesario ser capaz de realizar análisis rápidos.
  • Saturación del sistema: Por todo lo anterior descrito, y teniendo toda la información en un único servidor de base de datos, significa que el tiempo de cómputo para el cálculo de las metricas saturaba el sistema. Al principio puedes manejar la situación «parcheando», sin embargo, a medida que tu producto va creciendo y vas teniendo audiencia las 24 horas del día, nos dimos cuenta de que no eramos capaces de hacer consultas sobre nuestra base de datos por saturación.
  • Sin información sobre el retorno de la inversión: Tenemos toda la información sobre qué hacen nuestros usuarios, en qué dedican su tiempo, qué es lo que más les gusta, etc. El problema surge cuando tratas de calcular si un cierto usuario de tu sistema ha sido rentable o no ya que no dispones de información de cuánto te ha costado adquirir dicho usuario. El equipo de adquisición dispone de toda dicha información esparzida a lo largo de todos los medios de adquisición que han utilizado. En consecuencia, otro gran reto es integrar el coste de adquisición junto con la monetización de dichos usuarios dentro del producto para así calcular el retorno de inversión por usuario.

Soluciones a las metricas:

Para hacer frente a estos retos, teníamos dos opciones: contratar una herramienta de analítica de terceros, o bien desarrollar nuestro propio sistema de metricas a medida. Debido a que ya disponíamos de la mayoría de la información en nuestra plataforma, decidimos desarrollar nuestro propio sistema que pudiese responder a todas nuestras necesidades mientras vayan surgiendo:

  • Como necesitábamos la información de las metricas accesibles desde cualquier lugar y plataforma (desde el tablet en mi sofá o en el móvil en el aeropuerto) y que el sistema sería algo para usar internamente, decidimos usar un framework de desarrollo web responsive. Este framework está integrado directamente con nuestro sistema y con las APIs de Google como Google Charts. Esto nos ha permitido ver las metricas que deseemos en tiempo real desde cualquier dispositivo y navegador web.
  • Al mismo tiempo, como esta herramienta está integrada directamente en nuestro sistema, tuvimos que hacer una copia de la base de datos de lectura exclusivamente dedicada para consultas y analítica. De esta forma, cualquier consulta pesada no afectaría al rendimiento del sistema en producción.
  • Antes de desarollar el sistema, fue necesario analizar y modificar la estructura de base de datos. Todas las consultas sobre diferentes plataformas, países, redes sociales, etc. fueron estandarizadas para que futuras plataformas o productos no supongan quebraderos de cabeza a la hora de integrarlas (e incluso ofrecer nuestro software a terceros, ¿por qué no?).
  • Para calcular el retorno de la inversión necesitamos desarrollar nuestro propio sistema de seguimiento para identificar los canales de marketing por dónde se han registrado los usuarios. También necesitamos integrar los costes de adquisición en el sistema. Para ello, fue necesario integrar las APIs de Facebook Ads (y de aquellos que lo permitiesen) e incluso implementar la funcionalidad de poder agregar manualmente en el sistema los costes de adquisición por canal.

En definitiva, hemos desarrollado nuestro propio sistema y panel de metricas donde podemos filtrar la información por cualquier atributo, desde sexo, edad, país o canal de adquisición.

Esta solución nos permite tomar decisiones de forma eficaz en el día a día e incluso al día siguiente de que lancemos cualquier campaña de marketing o nueva funcionalidad. Gracias a este sistema también nos hemos dado cuenta de que «no es oro todo lo que reluce». Por ejemplo, puedes ver que ciertos países o determinadas audiencias tienen unos costes de adquisición muy buenos pero que realmente no son nada rentables. De de la misma manera, también detectamos que una misma funcionalidad puede tener engagement distinto dependiendo del país o la audiencia.

Como conclusión, recomendaría que no os dejéis engañar por las «vanity metrics» que son evaluadas de forma independiente como «nº de registros o nº de visitas». Si eres capaz de aprovechar al máximo las metricas de forma multi-dimensional y entenderlas en su conjunto, encontrarás la forma no sólo de potenciar tu producto, sino de escalarlo y de mejorar las metricas de conversión.

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