Definición de las métricas de vanidad y cómo identificarlas

Las métricas de vanidad son variables, engañosas y atractivas por motivos equivocados. Probablemente hayas escuchado hablar de ellas y quieras saber por qué a tantos analistas de datos no les agradan. No solo es importante saber qué son las métricas de vanidad, sino también comprender por qué estos datos no se pueden utilizar con eficacia. En este artículo, definiremos las métricas de vanidad como concepto, te ayudaremos a identificarlas en tu empresa y te brindaremos algunos ejemplos y alternativas.

¿Qué son las métricas de vanidad?

Las métricas de vanidad son métricas que te ayudan a dar una buena impresión ante los demás, pero no te ayudan a comprender tu propio rendimiento de un modo que te permita elaborar estrategias futuras. Estas métricas son atractivas si quieres aparentar mejoras. Sin embargo, no suelen ser prácticas y no están relacionadas con nada que puedas controlar o repetir de manera significativa. Por lo general, las métricas de vanidad se comparan con las métricas accionables, que son datos que te ayudan a tomar decisiones y a lograr que tu empresa crezca o alcance sus objetivos.

Es importante mencionar que cualquier métrica puede ser una métrica de vanidad. Hay indicadores que nos permiten identificarlas. Son métricas vacías que se ven bien, pero tienen poco contenido real. Por ejemplo, un total de 10 000 cuentas registradas puede parecer algo impresionante, pero pierde sentido rápidamente cuando solo hay 100 cuentas activas al mes. Aun así, la cantidad de usuarios activos al mes también podría ser otra métrica de vanidad si esos usuarios no se analizan de forma apropiada.

No tiene nada de malo que te enorgullezcas de los números alcanzados y que analices la impresión que causa la empresa o el departamento. Sin embargo, los números estridentes que se ofrecen como prueba de un enorme crecimiento solo sirven para crear titulares y comunicados interesantes. Rara vez tienen importancia para una empresa o un proyecto.

Los motivos por los que las métricas de vanidad son tan vapuleadas son que su medición es demasiado simplista, omiten el contexto y los matices, suelen ser engañosas, y no ayudan a mejorar de ningún modo significativo. Seguramente sientas orgullo si millones de personas siguen la nueva cuenta de Twitter de tu marca y parecen interesadas en tu producto, pero los seguidores no significan nada, a menos que se transformen en ventas.

En definitiva, son métricas que causan una gran impresión, pero que en realidad no dicen nada útil. Están vacías de contenido.

Cómo identificar las métricas de vanidad: tres preguntas clave

Antes de analizar algunas preguntas y consideraciones habituales, te recomendamos que leas los KPI de SMART, que refieren a métricas específicas, medibles, asignables, realistas y relacionadas con el tiempo. Si sigues los criterios de SMART, seguramente evitarás los obstáculos más comunes que suponen las métricas.

1. ¿Qué decisión empresarial podemos tomar en función de la métrica?

Suele ser complicado analizar los datos y separar lo que realmente sirve de lo que solo se ve bien. Si no sabes con seguridad si un KPI es una métrica de vanidad, hazte la siguiente pregunta: “¿Esta métrica puede conducir a un plan de acción o una decisión informada?”

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

Las métricas accionables e inteligentes te permiten tomar una decisión. Brindan información y contexto sobre las acciones que realiza la empresa y sobre la eficacia de esas acciones. Te ayudan a ajustar las estrategias de marketing para atraer clientes o a modificar el discurso para lograr ventas en un determinado sector. Todos los datos que registres y utilices deben ayudarte a optimizar la empresa.

Ejemplo: Piensa en una página de destino de marketing desde la que se puede descargar un libro electrónico. La medición de las vistas de la página no te permite tomar una decisión empresarial. Sin embargo, si mides la tasa de descargas, podrías sentirte animado a cambiar el texto de la página, los botones de llamado a la acción o los estilos de envío de formularios.

2. ¿Qué podemos hacer para reproducir deliberadamente el resultado?

Otro indicio es si puedes administrar la relación de causa y efecto en los datos. Observar casos aleatorios no es útil, y los rayos rara vez caen dos veces en el mismo lugar. Las visitas a la página procedentes de contenido viral son fantásticas. Sin embargo, no son útiles si no puedes repetirlas para crecer.

Tampoco resultan útiles si la viralización no fue planeada (consulta los criterios de SMART para obtener más información). ¿Puedes reproducir el mismo resultado una y otra vez? Si no puedes controlar las variables y repetir el proceso para producir una métrica estadísticamente similar, entonces no puedes mejorar el proceso. A su vez, si no puedes mejorar el proceso, entonces no puedes mejorar esa métrica. Por lo tanto, no es útil.

Ejemplo: Piensa en una revista de gran popularidad, como el New York Times. De vez en cuando, el Presidente de los Estados Unidos tuitea sobre la revista y la cantidad total de suscripciones crece sustancialmente. Sin embargo, dado que el resultado está vinculado a un factor externo incontrolable, la revista no puede reproducirlo de manera confiable.

3. ¿Los datos son el fiel reflejo de la verdad?

Por lo general, especialmente en algunos entornos en línea, los datos se pueden manipular o aumentar con dinero adicional. Por ejemplo, las métricas de las redes sociales resultan atractivas, pero dado que literalmente puedes pagar para aumentar esos números, se vuelven inmediatamente poco confiables. Puedes pagar USD 50 por 90 000 seguidores y crear una identidad que sea famosa en Internet en tan solo dos horas. Esto significa que la cantidad de seguidores que tiene tu marca representa una métrica de vanidad. Sin embargo, esta métrica sería muy útil si quisieras optimizar la cantidad de seguidores que puedes comprar con USD 50.

Asimismo, ten en cuenta si la fuente de datos es coherente y confiable, o bien si se trata de un algoritmo de terceros, como los algoritmos de Google, o de un factor de estacionalidad que no puedes controlar. Una vista mes tras mes puede resultar impresionante durante las vacaciones de invierno o al final de un trimestre. Estos factores no deben quitarles crédito a los datos de forma inmediata, pero se los debe tener muy en cuenta al dar a conocer las métricas.

Ejemplo: Piensa en las redes sociales. En enero de 2018, Facebook cambió por completo los algoritmos del feed de noticias. Estos feeds empezaron 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 en función del sector y las necesidades empresariales particulares. La pregunta central que debes hacerte al considerar una métrica es si ayuda a que tu empresa logre sus objetivos.

Ejemplos de métricas de vanidad

Recuerda que todas las métricas pueden ser de vanidad y que todo depende del análisis. No obstante, estos son 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 son muy atractivas. “Las personas visitan nuestro sitio. Nos adoran”. Las vistas de página pueden ser una métrica útil si logras convertirla en algo práctico o si puedes demostrar que se relaciona con los objetivos de la empresa. Pero, por sí misma y sin contexto, solo hace que te sientas popular. Es más relevante saber quiénes visitan el sitio y si esas vistas se convierten en ventas.

Alternativas: En lugar de citar las vistas de página, céntrate en la calidad y el comportamiento de esas vistas. Piensa en factores como la tasa de rebotes, el tiempo dedicado a la página, las sesiones y las páginas por sesión, y la tasa de clics (CTR) en los llamados a la acción. Si generas una gran cantidad de tráfico hacia el sitio web de una marca, probablemente te convenga analizar cuánto tráfico ganas por cada dólar que destinas a los anuncios. También podrías prestar atención al tráfico orgánico y directo para determinar si tu inversión logra que más personas busquen deliberadamente la marca por su nombre. Ten en cuenta los siguientes criterios:

  • Tasa de rebotes
  • Tiempo dedicado a la página
  • Sesiones
  • Usuarios únicos
  • Páginas por sesión
  • Páginas por usuario al mes
  • Aumento de la búsqueda orgánica de la marca
  • Aumento del tráfico directo
  • Costo por cliente potencial, cliente potencial calificado por marketing y cliente potencial calificado por ventas

Total acumulado de clientes

Esta métrica también arroja números atractivos que carecen de contexto. Este número no puede bajar y no da muchos indicios sobre el progreso de la empresa. Al final de esta página, te mostraremos un buen ejemplo real de la ineficacia de esta métrica.

Alternativas: Un uso más eficaz de los datos de los clientes consiste en analizar cuánto gastan los clientes por pedido y con qué frecuencia logras que esos clientes vuelvan a comprar en tu empresa, en comparación con aquellos que hacen una única compra. En el terreno del SaaS, por ejemplo, las suscripciones de clientes, las renovaciones, las actualizaciones, los gastos adicionales en capacitación y las expansiones de cuentas son todas métricas valiosas y prácticas. Ten en cuenta los siguientes criterios:

  • Gasto por pedido
  • Artículos por pedido
  • Porcentaje de clientes nuevos/recurrentes
  • Suscripciones activas
  • Tasa de renovación
  • Tasa de actualización
  • Gasto en capacitación por cuenta
  • Oportunidades generadas por cuentas existentes

Totales acumulados de compras o descargas

El software, los juegos, las pruebas de servicios y las aplicaciones pueden ser víctimas de esta métrica. La cantidad total de ventas o descargas se asemeja a la cantidad total de clientes en que la cifra solo puede aumentar. Sin embargo, estos datos no brindan toda la información. No resulta útil contentarse con un millón de descargas si hay 900 000 desinstalaciones.

Alternativas: En lugar de un total acumulado completo, evalúa usar totales interanuales o mes tras mes, combinados con las diferencias de porcentaje. Por otro lado, en lugar de contar las compras o descargas, puedes centrarte 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. Ten en cuenta los siguientes factores:

  • Compras totales interanuales y cambio de porcentaje interanual
  • Tiempo dedicado al software por apertura y por usuario
  • Tasa de desinstalaciones
  • Tasa de conversión por prueba
  • Tasa de renovación
  • Tasa de actualización
  • Crecimiento orgánico interanual
  • Costo del crecimiento pagado
  • Crecimiento por programas de referencias
  • Ajustes estacionales
  • Telemetría y datos de comportamiento: uso activo, función específica, frecuencia de uso, frecuencia de acciones clave, etc.

Seguidores en redes sociales

Esta también es una estadística engañosa que no refleja la calidad ni el impacto de la presencia en las redes sociales. No sirve de nada que sea completamente fácil inflar estos números comprando seguidores o reacciones. Seguramente puedes obtener 10 000 me gusta en Instagram o 600 seguidores nuevos en Twitter si pagas cierto dinero adicional, pero eso rara vez se traduce en ventas o incluso en interacciones. En raras ocasiones, las marcas nuevas pueden atraer a más seguidores reales comprando seguidores para parecer más populares, pero, en esos casos, se necesitaría una métrica que midiese el “aumento de seguidores como consecuencia del total de seguidores”. Un “me gusta” no cuesta nada y solo requiere de un único clic de un usuario o un bot programado.

Alternativas: Tener muchos seguidores puede hacerte sentir que muchas personas están interesadas en tu producto. Sin embargo, las métricas más eficaces se centran en el tráfico, las interacciones y la cuota de participación en relación con la competencia. ¿Qué porcentaje de seguidores interactúan con la marca? ¿Cuántos de esos seguidores ingresan al sitio y se convierten en clientes? Puedes clasificar a los seguidores por categorías o incluso centrarte en tener un pequeño grupo de seguidores fieles que tengan un gran poder de influencia. Ten en cuenta los siguientes factores:

  • Sesiones a partir de redes sociales
  • Tasa de clics
  • Interacción por publicación/seguidor
  • Cuota de participación en relación con la competencia
  • Análisis de los sentimientos
  • Publicaciones mencionadas y compartidas por seguidores VIP

Ejemplo real de las métricas de vanidad

El marketing de los medios de entretenimiento y los videojuegos está plagado de métricas de vanidad. En 2016, se pudo observar un gran ejemplo, cuando Microsoft abandonó públicamente una métrica de vanidad común sobre ventas de hardware de consolas. En lugar de informar el total acumulado de ventas de Xbox, Microsoft reemplazó esa métrica pública por informes sobre los usuarios activos mensuales de su servicio de Xbox Live.

En relación con este cambio, Phil Spencer de Xbox afirmó lo siguiente: “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 disminuiría, era un indicador deficiente del éxito y estaba atado a ventas únicas de hardware en lugar de las ventas de suscripciones, que representan un servicio recurrente más lucrativo. Previo al cambio, según esta métrica de vanidad, una venta a un nuevo usuario entusiasmado tenía el mismo valor que una venta de una Xbox que solo juntaba polvo en un dormitorio. Si bien crear informes sobre algo tan volátil como las suscripciones activas puede parecer riesgoso, este dato se convirtió en una métrica mucho más contundente y en un reflejo mucho más fiel del estado y la duración del servicio.