Somos bicentenario, tu agencia de data science: porque tomar decisiones con datos siempre es mejor. ¿Problemas de UX, CRO, negocio? Miremos los datos juntos y ¡acertemos!
1. Data mining
Lo primero es obtener todos los datos de la web y del negocio. Antes de buscar soluciones tenemos que identificar el problema (o problemas) para intentar atacar aquello que nos pueda dotar de una mayor rentabilidad en el corto espacio de tiempo.
El problema es que esos datos no suelen estar estructurados, sino repartidos por todo el site, así que lo mejor es recopilarlos y sacar conclusiones de valor.
Normalmente, se parte de datos no estructurados —como bien puede ser el texto humano— y termina en unas conclusiones o información de valor, habiendo pasado por diferentes técnicas y algoritmos.
2. Hipótesis
Tras tener todos los datos proponemos cual es la hipótesis que queremos demostrar. Estamos hablando de CRO (Conversión) y UX (Usabilidad) que impactan directamente en el proceso de conversión de la web.
Una conversión mayor (mejora del proceso de compra, mejora del proceso de añadido a carrito, mejora de la experiencia de uso, mejora de la experiencia de usuario, mejora del ticket medio,…) implica, siempre, mayores beneficios.
3. Propuesta de valor
Tras la hipótesis se propone a cliente las acciones a realizar para mejorar el campo en estudio. Esa propuesta de valor hará que, en un corto espacio de tiempo, sepamos si la estrategia propuesta, las acciones propuestas, implican, como los datos parecen demostrar, una mejora en el negocio.
4. Estudio de conclusiones
Una vez realizados los test se estudian las conclusiones que nos hagan mejorar el proceso completo y aumentar el negocio del proyecto y se implantan o se deshechan los cambios propuestos.
5. Iteración
Iteramos hasta conseguir una mejora sustancial de negocio en el proyecto.