Cuadros de mando utilizados en la redacción. Copyright: NZZ.

Muchos periódicos cuentan ya con paneles de datos en los que se muestran a los periodistas métricas como usuarios únicos, páginas vistas, recirculación, etc. Sin embargo, en pocos casos aún, salvo en los más avanzados, hay desarrollos a medida que permiten hibridar varias métricas para sacar article scorings, que permiten enseñar al periodista cómo funciona una noticia en el global de los principales KPI’s que han marcado, incluyendo, por ejemplo, cuántos suscriptores ha logrado un artículo.

El periódico suizo NZZ ha compartido cómo desarrolló de manera exitosa un panel que clasifica los últimos artículos publicados según una puntuación alineada con su modelo de negocio, basado en suscripciones. Esta herramienta ganó una mención de honor en los premios INMA 2021 Global Media Awards, en la categoría de mejor tablero de datos.

La herramienta permite a los editores monitorear y optimizar continuamente la distribución de cada artículo a través de cualquier canal online. Proporciona información novedosa y procesable y destaca artículos que necesitan atención inmediata.

El proyecto tenía como objetivo democratizar el acceso a datos únicos de varias fuentes internas, a los que los editores no estarían expuestos de otro modo. «Nos fijamos el objetivo de proporcionar información clara y novedosa, y lo más importante, procesable y relevante para las decisiones que nuestros editores en línea afrontan cada hora. Estos editores trabajan en la redacción con estrictas limitaciones de tiempo, realizando múltiples tareas entre diferentes responsabilidades y herramientas, mientras se encargan de la portada y otros canales de distribución».

La herramienta, por tanto, se concibió para reducir la complejidad y ayudarlos a monitorear el rendimiento en línea (casi) en tiempo real y de manera efectiva. Además, debía proporcionarles consejos basados ​​en datos, y fáciles de implementar para que cada artículo pueda alcanzar su máximo potencial y así hacer la mejor contribución posible al crecimiento del negocio.

Enfoque organizativo

Para cumplir con los objetivos, se creó un equipo multifuncional con miembros del equipo editorial (interacción de la audiencia y SEO), datos (ciencia de datos e ingeniería de datos) y tecnología (desarrollo frontal).

El equipo operó bajo el paraguas del proceso OKR, iterando durante varios trimestres. En una fase inicial, se definió la estructura de métricas y se desarrollaron las primeras canalizaciones de datos para calcularlas. Luego desarrollaron maquetas, se validó en talleres con representantes editoriales, se implementó la API y se desarrolló la herramienta de front-end.

Después de lanzar una nueva versión, cada departamento editorial fue visitado dos veces: primero, para asegurarse de que la nueva funcionalidad se entendía bien y se utilizara correctamente; segundo, para recopilar comentarios para futuras iteraciones.

Definición de métricas

Dado que para NZZ, el enfoque básico que tienen muchos medios, de páginas vistas, usuarios, etc., no es suficiente, ya que está enfocado en publicidad, tuvieron que ir un paso más allá y enfocarse en métricas que reflejan lo que sucede después de un clic y medir, por ejemplo, el tiempo de permanencia de un artículo, escalado a la longitud y complejidad del texto.

Esta métrica arroja luz sobre la calidad del compromiso del usuario con el contenido. Aun así, faltaba enfocarse también en lo que sucede después de la interacción con el artículo y cómo esto ayuda a aumentar la base de suscriptores.

Por lo tanto, en NZZ apostaron por un diseño métrico multidimensional. El rendimiento del artículo se mide a través de 8 métricas diferentes que describen indicadores clave de atractivo, compromiso y conversión:

  • El atractivo se mide según las vistas del artículo de usuarios anónimos, registrados y suscritos, respectivamente.
  • El compromiso se cuantifica en términos de tiempo de permanencia escalado, profundidad de desplazamiento y recirculación lograda por el artículo.
  • Finalmente, la dimensión de conversión está determinada por cómo el artículo contribuye a los registros y suscripciones en el sitio.

Cada artículo publicado recientemente se cuantifica ahora en cada métrica y se resume como una suma ponderada en una puntuación final del artículo (ese article scoring) que refleja de manera única el objetivo comercial de la empresa, es decir, atraer y retener suscriptores de pago en los mercados suizo y alemán.

Solución

Para cumplir con los objetivos descritos anteriormente, han desarrollado una aplicación basada en la web disponible en dos formatos:

  • un formato de pantalla grande para mostrar en la sala de redacción
  • un formato de escritorio para uso individual

La página de inicio de la herramienta consta de un tablero, que presenta una lista de todos los artículos publicados recientemente clasificados por su puntuación o por fecha de publicación.

Para cada artículo, se incluye información sobre su desempeño en las dimensiones de atracción, compromiso y conversión, en relación con el resto de los artículos. Se incluye información promocional (por ejemplo, si el artículo apareció en la página principal y durante cuánto tiempo).

Las discrepancias que requieren atención (por ejemplo, artículos con una gran cantidad de clics, pero poca participación) se detectan automáticamente y se resaltan visualmente en forma de sugerencias.

Además, los artículos más populares entre los grupos de usuarios de particular interés para el periódico (como lectores en mercados objetivo, mujeres, estudiantes, etc.) reciben insignias.

Por lo tanto, explican Cristina Kadar  (científica de datos sénior) y Dominik Batz (jefe de participación de la audiencia), el tablero tiene como objetivo proporcionar una primera evaluación de la situación actual y ayuda a los editores a identificar artículos que requieren una intervención inmediata.

Para una mayor investigación y análisis, además, han desarrollado una vista detallada de cada artículo.

Esta vista proporciona una línea de tiempo con información sobre todas las promociones históricas del canal yuxtapuestas con el rendimiento histórico del artículo.

«Creemos que esto es muy exclusivo de nuestra herramienta, ya que ofrece una gran cantidad de información para aprender sobre el efecto de rendimiento de la promoción de cada canal», apuntan.

Finalmente, la vista detallada proporciona información y consejos sobre cómo se puede ajustar cada artículo para un rendimiento óptimo de SEO (p. ej., configurando el título de SEO dedicado o vinculando a otros artículos) y rendimiento móvil (p. ej., acortando títulos y párrafos extensos).

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