Día 102: La transparencia no debería ser tan difícil
Día 102.
Hoy temprano publiqué algo en NielFlamm.com/blog que creo que se relaciona directamente con todo este proceso de Nextdoor:
Mis propios números.
No solo las halagadoras.
Las métricas de mi sitio web de los últimos 30 días muestran aproximadamente 2500 visitas, 2500 visitantes únicos y 2700 páginas vistas. Las visitas aumentaron un 537 % con respecto al mes anterior, los visitantes únicos un 554 % y las páginas vistas un 320 %.
Suena fantástico.
Luego está la tasa de rebote del 97,31%.
No es algo que pondría en un trofeo. 😂
Y también estoy mostrando ese número.
¿China? Por lo visto, soy muy popular en China.
La geografía me sorprendió aún más.
Del tráfico que se muestra en mis análisis:
China: 2025 visitas — 80,1%
Estados Unidos: 312 — 12,3%
Brasil: 27 — 1,07%
Vietnam: 21 — 0,83%
India: 12 — 0,47%
¿Entiendo completamente por qué China representa el 80% del tráfico?
No.
¿Es posible que parte del tráfico esté automatizado, enrutado de forma extraña o que, por alguna otra razón, no represente a las 2.025 personas que se encuentran en China esperando ansiosamente mi próxima publicación en el blog?
Absolutamente.
Ese es el punto.
No conozco todos los detalles que se esconden tras las cifras.
Así que les estoy mostrando, haciendo preguntas y pidiendo comentarios a los lectores.
,
¿Por qué es tan difícil?
Esto me hace volver a Nextdoor.
He preguntado sobre WAU (Usuarios Activos Semanales).
He solicitado los informes detallados de Insights que Nextdoor, según indicó a sus lectores, estaban disponibles bajo petición.
He formulado preguntas sobre metodología, participación, comunicación y otras métricas.
Y después de 102 días, ¿qué he recibido?
Enlaces a información que ya estaba disponible públicamente y respuestas que, desde mi punto de vista, no han respondido a las preguntas de fondo.
Esa no es la transparencia a la que me refiero.
La transparencia no es:
“Este es el número que queremos que veas.”
También es:
“Aquí está la cifra. Esto es lo que sabemos al respecto. Esto es lo que no sabemos. Así es como la calculamos. Háganos preguntas.”
No lo sé todo
Esa es una frase fácil de escribir para mí.
No sé por qué mi tráfico aumentó repentinamente.
No sé exactamente por qué China lo domina.
No sé cuántos visitantes leen cada palabra en comparación con aquellos que llegan al sitio por accidente y desaparecen.
Y desde luego, no sé qué pasa por la mente de mis lectores y espectadores.
Entonces pregunto.
¿Qué estás leyendo?
¿Qué es lo que no funciona?
¿Por qué te fuiste?
¿Qué debería cambiar?
¿Qué te haría volver?
Esa es una retroalimentación útil.
Y si un tipo que dirige NielFlamm.com puede publicar tanto las cifras positivas como las negativas, plantear preguntas sobre ellas y admitir lo que desconoce, no creo que sea descabellado esperar que una plataforma vecinal que cotiza en bolsa se comprometa seriamente cuando un accionista plantea preguntas sobre sus métricas e investigaciones.
No le pido a Nextdoor que lo sepa todo.
Le estoy pidiendo que explique qué es lo que sabe.
Día 102.
👉 Consulte las métricas y siga el estudio de caso en curso:
NielFlamm.com/blog
Cuando se comparten datos, la metodología importa
Nextdoor publicó recientemente un artículo de investigación titulado:
"Lo que los vecinos desean en 2026: propósitos, cambios en el gasto y conexión comunitaria"
Las fuentes incluyen encuestas internas de Nextdoor, pero los materiales públicos no parecen revelar detalles clave de la investigación, tales como:
• Tamaño de la muestra
• Margen de error
• Tasa de respuesta
• Metodología de muestreo
• Composición demográfica
• Metodología de ponderación
• Preguntas exactas de la encuesta
• Resultados completos de la encuesta
• Revisión o validación independiente
Como persona que ha dedicado años a trabajar con evaluaciones, informes, métricas de capacitación y análisis de partes interesadas, una de las primeras preguntas que me hago es:
"¿Cómo se recopilaron los datos?"
¿Es que nadie en Nextdoor vio a John King manejar la pantalla gigante de CNN la noche de las elecciones?
No se limita a señalar un estado y declarar un resultado. Analiza en detalle los condados, la demografía, la participación electoral, el historial de votaciones, los márgenes y la metodología. El público puede ver cómo se llegó a esa conclusión.
Eso es lo que genera credibilidad.
Sin una metodología, nos quedamos con conclusiones, pero con una capacidad limitada para evaluar la calidad de la investigación que las respalda.
No estoy sugiriendo que los resultados sean inexactos.
La transparencia genera confianza.
Si la investigación es sólida, ¿por qué no publicar la metodología completa, el instrumento de encuesta, los datos demográficos de los participantes y la información complementaria? Esto permitiría a anunciantes, inversores, periodistas, investigadores y usuarios evaluar los resultados y comprender las limitaciones de forma independiente.
Los datos son más valiosos cuando otros pueden examinar cómo se llegó a las conclusiones.
¿Qué nivel de transparencia deben ofrecer las empresas al citar estudios de investigación internos en informes dirigidos al público?
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