Metodologías de trabajo

Aplicación del método científico en estrategias digitales

En el ámbito digital hay varias especializaciones nuevas. Muchos perfiles surgen de profesiones anteriores como informática, diseño, psicología social, estadística, pero las labores específicas, como el analista digital o el community manager, llevan pocos años.

Por esta razón las exigencias que cargamos los que nos dedicamos a la web son a veces agotadoras y convierten nuestra labor en algo caótico. De un día para otro hay que desechar costumbres de años, reemplazadas por nuevas dinámicas.

Además, es complejo orientarse ante la avalancha de nuevas prácticas y datos que rondan el trabajo ¿Cómo podemos guiar nuestro trabajo? Aferrándonos a una de las ideas más simples para adquirir conocimiento práctico, como el método científico. Este sistema permite ordenar ideas, elaborar hipótesis de trabajo, experimentar y optimizar las acciones en plataformas digitales.

Etapas esenciales del método científico para el trabajo digital

Una de las máximas de las disciplinas web es que todo se puede medir y todo se puede optimizar. Sin embargo, en esta misma afirmación existe una trampa mortal. En el océano de datos desagregados y la posibilidad de cambiar cualquier elemento surge la pregunta más obvia de todas: ¿por dónde partir?

Para esto podemos utilizar las etapas básicas del método científico, extrapoladas para las labores de investigación, recopilación de información y toma de decisiones en el mundo digital. Todo esto orientado al pensamiento lógico, a la resolución de problemas y el ensayo y error.

Aplicando este concepto las etapas de una metodología básica de aprendizaje o resolución de problemas en el ámbito digital son:

Observar e identificar un problema

Si tus visitas suben un mes, pero el tiempo de permanencia en el sitio baja y la tasa de rebote aumenta, puede ser que los contenidos que has comenzado a publicar ya no sean interesantes. Al identificar un problema podrás delimitar tu campo de acción y acotar la recopilación de datos en las etapas posteriores, realizando un trabajo más eficiente.

Formular hipótesis

Tras verificar que los usuarios están escapando del sitio, el siguiente paso es entregar una explicación básica del problema. En este caso podría ser que hace un mes comenzaste a publicar sobre un tema específico, que atrae visitas por una palabra clave fuera del interés de tu estrategia. Esto te permitirá ordenar la investigación y realizar un experimento, si es necesario.

Investigación

Tras delimitar la hipótesis intenta recopilar la mayor cantidad de información que valide o refute tu afirmación. En este punto es donde debes ser cuidadoso para evitar sesgar los datos que no estén de acuerdo con tu afirmación.

Por ejemplo, si revisas en tu plataforma de analítica todos los contenidos del mes en cuestión, su rendimiento por canal y las palabras claves más relevantes de cada uno, puedes identificar que existe un correlato entre el día que comenzaste a publicar esta temática y la caída en los tiempos de lectura, asociado a contenidos particulares.

Nunca olvides que aunque las métricas puedan ser muy relevantes, no podrás determinar a ciencia cierta el origen de un problema sin experimentar y probar tu hipótesis.

Experimentación

Es probable que con los datos recogidos reformules la hipótesis. Sin embargo, la única forma de validarla por completo es generando pequeños experimentos y midiendo resultados.

Por ejemplo, puedes cambiar la palabra clave del título de las entradas, ajustando el contenido al público que te interesa o simplemente reduciendo la frecuencia de publicaciones de este tema específico.

Recuerda que en cualquier caso debes dejar un grupo de control que te permita verificar si la corrección fue por tu cambio o por otro hecho fortuito.

Optimización

Tras los resultados del experimento y con la información recopilada podrás refutar o validar completamente tu hipótesis, reformulando tus procesos de trabajo o descartando acciones poco rentables.

En este caso, puedes identificar que los usuarios interesados en el contenido con baja permanencia en el sitio están más propensos a suscribirse, aunque bajes la intensidad de publicaciones, no dejarás el tema de lado.

De esta forma, el método científico adaptado al trabajo digital te ayudará a optimizar las estrategias según los cambios en los hábitos de tus usuarios y las tendencias impulsadas por las comunidades. Además, si realizas un adecuado seguimiento de las métricas, estarás tomando decisiones basadas en datos concretos y tendrás un modelo que podrás replicar en otras acciones.