Correlación

¿Qué es la correlación?

No es un secreto que las relaciones con los clientes juegan un papel importante en el marketing y analítica web. ¿Pero cómo puedes asegurarte de que tus clientes estén contentos con el servicio que tú les proporcionas? ¡El análisis de correlación puede ayudarte con eso!

En un mundo donde la User Experience (UX) es todo un fenómeno con constantes cambios. ¡No todos los usuarios se comportan igual! ¡Incluso el mismo usuario puede comportarse de una forma diferente en diversos momentos!

¿Ves? ¡Es todo un mundo! ¿Y cómo lo mides? A través de la correlación. Las correlaciones miden si existe o no una relación entre dos variables. Por ejemplo, si el aumento de la oferta de productos puede vincularse a una pausa en la demanda de los clientes.

Y otro factor importante que tienes que saber al respecto es que una correlación puede ser positiva, lo que significa que ambas variables aumentan juntas, o negativa, lo que significa que cuando una aumenta, la otra disminuye:

  • Positiva: cuando una variable aumenta, también lo hace la otra. Por ejemplo, si tu página web es de ventas online de flores determinan que las ventas aumentan en días específicos (san Valentín, día de las madres).
  • Negativa: cuando una variable aumenta, la otra disminuye y viceversa. Por ejemplo si aumentamos la oferta de flores en tu página web y la demanda baja.

¡Pero espera! Es un error común querer que la correlación te diga lo que tienes que arreglar. Después de todo, si te estás tomando la molestia de recoger medidas UX, ¿no quieres la recompensa de obtener alguna información de diagnóstico?

De hecho, una vez identificadas las relaciones estadísticas y pudiendo evidenciar resultados, estas te ayudan a prever las ventas de tu negocio y orientar tus campañas web.

Importancia de la correlación en las pruebas de página web

Como se indicó, las métricas de correlación te ayudan a tomar decisiones más informadas sobre tu página web y la receptividad de tu audiencia con este.

Y es que para evaluar la eficiencia de tus campañas es importante hacer un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y de la métrica de comercialización.

El objetivo principal de esas comprobaciones es maximizar el rendimiento de la inversión (ROI) y la eficiencia, manteniendo al mismo tiempo la calidad de la experiencia del cliente. Así pues, el análisis de correlación puede revelarte relaciones significativas de tu página entre diferentes métricas o grupos de métricas.

Ten en cuenta que la información sobre esas relaciones puede proporcionar nuevos conocimientos y revelar interdependencias de cómo se comportan tus usuarios

Es importante cómo tu público objetivo digiere los medios que tú pones frente a ellos. Sin duda, esto te ayudará a encontrar mejores formas de analizar tus datos y a la larga te permitirá entender qué funciona o no para tu negocio.

Por eso es tan necesario que midas. ¡Aplícalo y comienza a observar los beneficios que te genera!

Variables de la correlación

Suena bastante simple, pero en realidad existen diferentes tipos de variables alineadas a la correlación. Entender la diferencia es una de las claves para interpretar adecuadamente tus hallazgos.

  • Variables dependientes (de resultado): es lo que esperas que cambie cuando cambias tu interfaz, ya sea a través de un nuevo diseño o de la resolución de problemas. Por ejemplo, se basan en las actitudes más amplias de las personas. La marca, la facilidad de uso, la confianza y la apariencia son también ejemplos de variables dependientes.
  • Variables independientes: son las cosas que manipulas o cambias. Pueden ser cambios de diseño específicos dentro de una interfaz o aplicación, como un formulario diseñado o nuevas etiquetas de navegación.
  • Variables latentes vs. observadas: la confianza como la usabilidad o la satisfacción no puede ser observada directamente. No se pueden ver estas variables; están ocultas o usando un término más elegante, están latentes.
  • Variables extrañas (molestas): las variables extrañas no son cosas que estás manipulando, pero pueden distorsionar tus variables dependientes. La experiencia previa es una variable extraña común en la investigación de UX.