Chile de Ayer es, ante todo, un archivo: miles de fotografías, comerciales de televisión y colecciones que documentan cómo se veía el país hace veinte, cincuenta o cien años. Pero un archivo que nadie recorre es una bodega. Para que el material se convierta en memoria compartida necesitamos saber qué busca la gente, qué encuentra y —sobre todo— qué se le queda en el camino.

Esa medición la hacemos con Kilden, una plataforma de datos de clientes que reúne analítica de producto, feature flags, campañas y session replay en un mismo lugar. Este post cuenta cómo la usamos y por qué elegimos ese camino.

Por qué no bastaba con contar visitas

Las herramientas clásicas de analítica web responden bien una sola pregunta: cuánta gente pasó por acá. Nosotros necesitábamos otras. ¿Las fotos de qué década se guardan más? ¿La búsqueda semántica entrega mejores resultados que la búsqueda por texto? ¿Cuántas personas que suben una foto llegan efectivamente a publicarla? ¿Qué pasa entre que alguien abre el mapa y se rinde?

Esas preguntas no se contestan con pageviews. Se contestan con eventos que llevan encima el contexto del dominio: la década de la fotografía, el lugar, las etiquetas, el fondo archivístico del que proviene. Kilden nos deja modelar exactamente eso.

Cómo está integrado

Toda la instrumentación vive en un único módulo del frontend. El SDK se inicializa una vez al arrancar la aplicación, con autocaptura activada para lo básico (páginas, clics, formularios), y desde ahí exponemos una función track() que el resto del sitio usa para los eventos que sí nos importan de verdad.

  • Descubrimiento: búsquedas de texto y semánticas, uso del mapa, navegación por lugares, colecciones y fondos archivísticos.
  • Interacción con el patrimonio: fotos vistas, votadas, guardadas, comparadas o compartidas por WhatsApp; videos reproducidos en la sección audiovisual.
  • Contribución: el embudo completo de subir una foto, desde que se arrastra el archivo hasta que se publica con su metadata.
  • Comunidad: registro, passkeys, suscripción al newsletter, comentarios.

Cada evento viaja con propiedades derivadas del modelo de datos del archivo. Una foto no es solo un identificador: es su década, su precisión de fecha, su región, sus etiquetas, si tiene colorización y de qué fondo archivístico viene. Con eso podemos preguntarle a los datos cosas como "qué décadas se guardan más en regiones" sin tener que escribir una consulta nueva a la base de datos cada vez.

Identidad sin perseguir a nadie

Cuando alguien inicia sesión, sincronizamos su identidad con Kilden para poder unir su recorrido entre dispositivos y entender el ciclo completo de un colaborador del archivo. Al cerrar sesión, esa identidad se resetea. Las visitas anónimas siguen siendo anónimas.

La clave que va en el navegador es una write key pública: solo permite escribir eventos, nunca leerlos. Y la analítica está aislada del flujo del usuario: si la red falla o el SDK se cae, no pasa absolutamente nada en la página. Medir jamás puede ser más importante que ver la foto.

Qué nos permite hacer

Lo interesante de tener producto y datos en la misma plataforma es que el análisis deja de terminar en un gráfico. Un embudo de contribución que muestra dónde se cae la gente al subir fotos se convierte en un cambio concreto en el formulario. Un feature flag nos deja probar ese cambio con una parte de las visitas antes de darlo por bueno. Y el session replay muestra el momento exacto en que alguien se frustró con el selector de lugares, que es una información que ninguna tabla entrega.

Para un proyecto como este —hecho a pulso, sin equipo grande detrás— eso importa: cada hora que no gastamos pegando herramientas entre sí es una hora que va a digitalizar, restaurar y documentar más material.

Lo que viene

Estamos recién empezando a leer estos datos. Las primeras preguntas que queremos responder son cuáles son las rutas reales de descubrimiento del archivo, si la búsqueda semántica está a la altura de lo que promete y qué se necesita para que alguien que llega por una foto en redes sociales termine aportando la suya.

Si te interesa cómo funciona la plataforma que usamos para esto, puedes conocerla en kilden.io.