Las métricas de vanidad pueden ser variables, engañosas y atractivas por razones equivocadas. Probablemente haya oído hablar de ellas y se pregunte por qué muchos analistas de datos las ignoran. No solo es importante saber qué son las métricas de vanidad, sino también comprender por qué estos datos no se pueden usar de manera efectiva. En este artículo, definiremos el concepto de métricas de vanidad. También lo ayudaremos a identificarlas en su empresa y le daremos algunos ejemplos y alternativas.

¿Qué son las métricas de vanidad?

Las métricas de vanidad son métricas que lo ayudan a dar una buena impresión a los demás. Sin embargo, no lo ayudan a entender su propio rendimiento de una forma que le permita diseñar las estrategias futuras. Estas métricas son emocionantes si busca mostrar mejoras. No obstante, no suelen ser útiles y no están relacionadas con nada que pueda controlar o repetir de manera significativa. Las métricas de vanidad serían lo contrario de las métricas accionables, que son datos que ayudan a tomar decisiones y a alcanzar los objetivos o el crecimiento de la empresa.

Es importante mencionar que cualquier métrica puede ser de vanidad. Hay indicadores que no engañan: son métricas vacías que lucen bien, pero tienen poco contenido real. Por ejemplo, un total de 10 000 cuentas registradas puede parecer una cifra impresionante, pero pierde el sentido rápidamente si solo hay 100 usuarios activos por mes. Incluso la cantidad de usuarios activos por mes podría representar otra métrica de vanidad si esos usuarios no se analizan adecuadamente.

No tiene nada de malo enorgullecerse de los números alcanzados ni analizar la impresión que causa la empresa o el departamento. Sin embargo, los números estridentes presentados como prueba de un gran crecimiento solo sirven para crear titulares llamativos. Rara vez tienen relevancia en el marco de un negocio o un proyecto.

La impopularidad de las métricas de vanidad se debe a que son simplistas, ignoran los matices y el contexto, y suelen ser engañosas. Además, no ayudan realmente a mejorar de manera significativa. Tener millones de seguidores en la nueva cuenta de Twitter de la empresa puede ser una inyección de moral para el ego, pero la cantidad de seguidores no es relevante si no se traduce en ventas de productos.

Básicamente, son métricas que parecen impresionantes, pero que no indican nada verdaderamente útil. Están vacías de contenido.

Cómo identificar las métricas de vanidad: 3 preguntas clave

Antes de tratar algunas cuestiones y preguntas, recomendamos que lea sobre los KPI inteligentes, que son métricas específicas, medibles, atribuibles, realistas y relacionadas con el tiempo. Seguir los criterios inteligentes suele ser una manera probada de superar las principales desventajas de las métricas.

1. ¿Qué decisiones de negocios podemos tomar con esta métrica?

No es tarea fácil examinar cuidadosamente los datos y determinar cuáles son realmente útiles y cuáles son simple apariencia. Si duda de que un KPI sea una métrica de vanidad, puede preguntarse lo siguiente: “¿Puede esta métrica conducir a un plan de acción o a una decisión informada?”.

Si la respuesta es “no” o “no lo sé”, probablemente deba volver a evaluarla.

Las métricas útiles e inteligentes ayudan a tomar una decisión. Proporcionan información y contexto sobre lo que está haciendo la empresa. Además, indican si aquello está funcionando o no. Lo ayudan a ajustar sus estrategias de marketing para atraer clientes. También le permiten ajustar el discurso para lograr ventas en determinado sector. Cualquier dato que registre y utilice debería ayudarlo a mejorar el rendimiento de la empresa.

Ejemplo: Piense en una página de marketing para la descarga de un libro electrónico. La medición de las vistas de la página no lo ayudaría a tomar una decisión de negocios. Sin embargo, medir la tasa de descargas podría animarlo a probar en la página diferentes estilos de redacción, botones o estilos de envío de formulario.

2. ¿Qué podemos hacer para reproducir el resultado?

Otro indicio es si puede o no controlar la causa y efecto en sus datos. Observar elementos aleatorios no es útil. Además, los rayos rara vez caen dos veces en el mismo lugar. Las visitas a la página procedentes de contenido viral están muy bien. Sin embargo, no son útiles si no puede repetirlas para crecer.

Tampoco sirven si no planeó ese fenómeno viral originalmente (consulte la información sobre las métricas inteligentes). ¿Puede reproducir el mismo resultado siempre que lo desee? Si no puede controlar las variables y repetir el proceso para reproducir una métrica estadísticamente similar, no puede mejorar ese proceso. Si no puede mejorar el proceso, no puede mejorar esa métrica. Por lo tanto, no es útil.

Ejemplo: Pensemos en una revista de gran popularidad, como New York Times. De vez en cuando, el Presidente de los Estados Unidos escribe algún tweet sobre la revista, y el total acumulado de suscripciones tiene un pico de crecimiento. Sin embargo, dado que el resultado se encuentra tan vinculado a un factor externo incontrolable, la revista no puede reproducirlo de manera confiable.

3. ¿Los datos son un verdadero reflejo de la verdad?

A menudo, especialmente en algunos entornos en línea, se puede manipular o aumentar los datos con un gasto adicional. Por ejemplo, es interesante observar las métricas de las redes sociales, pero el hecho de que se pueda pagar para aumentar los números las convierte, como mínimo, en una fuente poco confiable. Por ejemplo, podría pagar USD 50 para obtener 90 000 seguidores y crear una identidad famosa en Internet de la nada en solo unas horas. Esto significa que la cantidad de seguidores que tendría su marca sería una métrica de vanidad. Sin embargo, si quisiera optimizar la cantidad de seguidores que puede comprar con USD 50, esta sí sería una excelente métrica.

También debe considerar si su fuente de datos es coherente y confiable, o bien si hay un algoritmo de terceros, como los de Google, o un factor de estacionalidad en juego que no puede controlar. Una vista mes tras mes puede resultar sorprendente en los meses de las vacaciones de invierno o al final de un trimestre. Si bien estos factores no son motivo para descalificar los datos por completo, es importante considerarlos a la hora de comunicar las métricas.

Ejemplo: Pensemos en las redes sociales. En enero de 2018, Facebook cambió por completo sus algoritmos de noticias. Como resultado, se comenzaron a priorizar las noticias locales. Las publicaciones de noticias locales comenzaron a parecer más valiosas que las de noticias internacionales, lo que puede parecer contradictorio si se observan las distintas redes sociales y los demás canales de distribución.

Las métricas de vanidad pueden ser difíciles de identificar y pueden variar según las necesidades del sector y la empresa. A la hora de considerar una métrica, debe preguntarse si ayudará a la empresa a alcanzar sus objetivos o no.

Ejemplos de métricas de vanidad

Una vez más, recuerde que cualquier métrica puede ser de vanidad. Todo depende del análisis. De todas maneras, a continuación encontrará algunos de los ejemplos más comunes de métricas que tienden a ser de vanidad.

Vistas de página

Esta es una de las más populares. A simple vista, las vistas de página parecen muy significativas. “Están visitando nuestro sitio. Nos adoran”. Puede beneficiarse de las vistas de página si las convierte en una métrica útil o si están relacionadas con los objetivos de la empresa. Pero en sí mismas, sin contexto, solo sirven para que se crea muy popular. Es más importante saber quién visita la página y si las visitas se traducen en ventas.

Alternativas: En lugar de citar las vistas de página, concéntrese en la calidad de esas vistas y el comportamiento de los usuarios. Piense en factores como la tasa de rebotes, el tiempo dedicado a la página, la cantidad de sesiones y las páginas por sesión, así como la proporción de clics en los botones de acción. Si está generando mucho tráfico de pago al sitio web de una marca, pregúntese cuánto tráfico obtiene por dólar gastado. También puede prestar atención al tráfico orgánico y directo para determinar si sus pagos están generando que más personas busquen la marca por su nombre. Tenga en cuenta lo siguiente:

  • Tasa de rebotes
  • Tiempo en la página
  • Sesiones
  • Usuarios únicos
  • Páginas por sesión
  • Páginas por usuario por mes
  • Aumento en la búsqueda orgánica de la marca
  • Aumento del tráfico directo
  • Costo por cliente potencial, cliente potencial cualificado por el marketing y cliente potencial cualificado para las ventas

Total acumulado de clientes

Esta métrica también proporciona números bonitos sin contexto real. Este número no puede bajar y no dice mucho acerca del rendimiento de la empresa. Al final de esta página, hay un ejemplo real de las consecuencias negativas de esta métrica.

Alternativas: Se puede sacar mayor partido de los datos de clientes mediante un análisis de cuánto gastan los clientes por pedido. También se puede analizar la frecuencia con que los clientes realizan pedidos repetidos frente a una única compra. En el mundo de SaaS, por ejemplo, las suscripciones, las renovaciones, las actualizaciones, los gastos adicionales en capacitación y las extensiones de cuentas pueden ser métricas valiosas y útiles. Tenga en cuenta lo siguiente:

  • Gastos por pedido
  • Artículos por pedido
  • Porcentaje de clientes nuevo/recurrentes
  • Suscripciones activas
  • Tasa de renovaciones
  • Tasa de actualizaciones
  • Gastos en capacitación por cuenta
  • Oportunidades generadas por cuentas existentes

Totales acumulados de compras o descargas

El software, los juegos, las pruebas de servicio y las aplicaciones pueden ser víctimas de esta métrica. El total de ventas y descargas es como el total de clientes: el número solo puede aumentar. Pero no brinda toda la información. De nada sirve ver 1 millón de descargas y pensar que los resultados son excelentes si hay 900 000 desinstalaciones.

Alternativas: En lugar de observar el total acumulado, piense en analizar los totales año tras año o mes tras mes, combinados con las diferencias de porcentaje. Por otro lado, en lugar de contar las compras o descargas, puede concentrarse en las estadísticas de uso. Por ejemplo, el tiempo que pasan los consumidores en una aplicación en comparación con la frecuencia con la cual la abren, la cantidad de usuarios que mantienen la aplicación frente a las desinstalaciones, la tasa de conversión de la versión de prueba a la versión de pago o las renovaciones de suscripciones. También se pueden observar las tendencias de crecimiento, como los cambios en las descargas orgánicas año tras año. Tenga en cuenta lo siguiente:

  • Total de compras y porcentaje de cambio año tras año
  • Tiempo en el software por uso/usuario
  • Tasa de desinstalaciones
  • Tasa de conversiones de las versiones de prueba
  • Tasa de renovaciones
  • Tasa de actualizaciones
  • Crecimiento orgánico año tras año
  • Costo del crecimiento de pago
  • Crecimiento del programa de remisiones
  • Ajustes por estacionalidad
  • Datos de comportamiento y telemetría: uso activo, frecuencia de uso de una función específica, frecuencia de una acción clave, etc.

Seguidores en las redes sociales

Esta estadística también puede ser engañosa y no refleja la calidad o el impacto de la presencia en las redes sociales. Esto se debe a que es muy sencillo inflar los números mediante la compra de seguidores o “me gusta”. Está claro que se pueden obtener 10 000 “me gusta” en Instagram o 600 nuevos seguidores de Twitter con algo de dinero, pero eso no se traduce en ventas o fidelización. En casos excepcionales, las marcas nuevas pueden atraer más seguidores reales si compran seguidores para parecer más populares. Sin embargo, para analizar esta situación, se requeriría una métrica del tipo “aumento de seguidores como resultado del número total de seguidores”. Un “me gusta” no cuesta nada, y no es más que el resultado de un clic único, hecho por un usuario o por un bot programado.

Alternativas: Tener una gran cantidad de seguidores puede hacerlo sentir que mucha gente se interesa por usted. Sin embargo, serán más útiles las métricas que se centren en el tráfico, la fidelización y la cuota de participación con respecto a los competidores. ¿Qué porcentaje de sus seguidores interactúa con su marca? ¿Cuántos visitan su sitio y se convierten en clientes? Puede clasificar los seguidores por categorías, o incluso puede concentrarse en tener una cantidad pequeña de seguidores sumamente leales e influyentes. Tenga en cuenta lo siguiente:

  • Sesiones se redes sociales
  • Proporción de clics
  • Participación por publicación/por seguidor
  • Cuota de participación con respecto a la competencia
  • Análisis de opiniones
  • Publicaciones mencionadas y compartidas por seguidores VIP

Un ejemplo real de métricas de vanidad

En el sector de los videojuegos y el entretenimiento abundan las métricas de vanidad. Un gran ejemplo se produjo en 2016, cuando Microsoft abandonó públicamente una métrica de vanidad muy frecuente sobre ventas de hardware de consolas. En lugar de proporcionar el total acumulado de ventas de Xbox, Microsoft reemplazó esa métrica pública con informes mensuales sobre usuarios activos de su servicio Xbox Live.

Phil Spencer de Xbox dijo lo siguiente sobre el cambio: “Lo bueno de vender consolas es que la base de instalación de consolas siempre crecerá. Pero eso no refleja en absoluto el estado del ecosistema. Nos concentramos en la base mensual de usuarios activos, porque sabemos que estas personas eligen a conciencia nuestro contenido, nuestros juegos, nuestra plataforma y nuestro servicio. Queremos medir el éxito en función del grado de satisfacción y compromiso de nuestros clientes”.

En este caso, la métrica de vanidad era el total acumulado de ventas de consolas. El número nunca bajaría, lo que lo convertía en un indicador de éxito deficiente. Además, estaba asociado a ventas únicas de hardware, en lugar de las ventas de suscripciones, que constituyen un servicio recurrente más lucrativo. Antes del cambio, la métrica de vanidad indicaba que una venta a un nuevo usuario entusiasmado tenía el mismo valor que una venta a un usuario de una Xbox que acabada olvidada en un rincón. Ofrecer datos de algo tan volátil como las suscripciones activas parecía arriesgado. Sin embargo, se convirtió en una métrica mucho más importante y en un reflejo más fiel del estado y la duración del servicio.

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