1) ¿Qué es y para qué vale la Analítica web?
Una de las definiciones de analítica web más completa que encontramos y es la de la Asociación Española de Analítica Web, según la cual:
“Es la recopilación, medición, evaluación y explicación racional de los datos conseguidos de Internet, con el propósito de comprender y optimizar el empleo de la página web de la organización”.
La relevancia, realmente, se encuentra en la interpretación de estos datos y, en función de ellos, tomar resoluciones dirigidas a cumplir unos objetivos anteriormente establecidos en la estrategia de negocio. Estos datos hay que saber interpretarlos apropiadamente, puesto que por sí mismos no son capaces de explicar qué está ocurriendo.
Las resoluciones estratégicas que se adopten van a estar basadas en datos firmes, en información, no en intuición, con lo que la optimización de los distintos elementos que se puede hacer, va a ser más acertada al poder sortear los errores y enfatizar los aciertos.
El contar con de herramientas de analítica web supone tener conocimiento de distintos aspectos relacionados con la página web y su navegación en ella por la parte de los usuarios:
- Conocimiento de los usuarios. Su historial de navegación, el comportamiento que han tenido dentro de la web y su grado de satisfacción con la interacción mantenida.
- Conocimiento del funcionamiento de la web. Tenemos la oportunidad de conocer como es el funcionamiento de la página web en cuestiones como diseño, contenido, usabilidad o posicionamiento.
- Desarrollo de acciones complementarias. En cuestión de marketing, ayuda a estimar qué campañas van a tener más impacto y en las que conviene invertir, desarrollo del correo electrónico marketing, red de afiliados…
- Identificar comportamientos de la competencia (identificar las fortalezas que podemos imitar o bien las debilidades que debemos esquivar)
2) Evolución de la analítica web en el tiempo
Como ya hemos comentado con anterioridad, los datos son valiosísimos, mas no nos valen de nada si no se saben interpretar, por muchas herramientas que tengamos a nuestra predisposición, hay que saber interpretar los datos para hacer un análisis. Avinash Kaushik, considerado el padre de la materia y uno de los más entendidos en cuestiones de analítica web, desarrolló la regla del 10-noventa con la que defendía que se debía invertir el diez por ciento del presupuesto de una empresa en adquirir herramientas de pago de analítica web, pero el noventa por ciento en lograr analistas capaces de interpretar los datos.
En los comienzos del planeta de la analítica web se compendiaban datos con herramientas que examinaban logs (huellas que se dejan en el servidor) pero estos datos tenían poca flexibilidad y se precisaba un software para procesarlos y esto se retardaba mucho, por lo que se pasó a un sistema que integraba etiquetas (tags) en páginas de un sitio y empleaba cookies, lo que implicaba que si el usuario las borraba, los datos eran equivocados. Fue con la llegada de cuando se empezaron a tener datos fiables, con esta herramienta gratuita de manejo sencillo aproximó el planeta de la analítica web al mundo entero que presentara interés en ello. Desde este instante, muchas compañías lanzaron herramientas que complementaban o bien copiaban a la de Google, fue el inicio del desarrollo de este género de herramientas.
Back to top3) Formas de analítica web
➨ Análisis de tráfico: examinan la interacción de los usuarios, su procedencia, sus hábitos de navegación, sus intereses…
➨ Mapas de calor: mide donde hace click el usuario a lo largo de la navegación.
➨ A/B testing: se divide la web en dos partes que dirigen el tráfico a diferentes versiones de la página web y se escoge la web que convierta más.
➨ Test multivariable: lo mismo que la manera precedente pero introduciendo más variaciones de la web.
➨ Encuestas a usuarios, conjuntos de discusión o bien test al usuario: a partir de la recogida de feedback de los usuarios se valoran las posibles mejoras para conseguir satisfacer más a los usuarios
Back to top4) Métricas o bien KPIs conforme el género de página
Antes de nada, debido a la confusión existente, vamos a distinguir entre métrica y . Los dos términos son indicadores que se utilizan para guiarnos en la evaluación de las acciones llevadas a cabo mas una métrica es un indicador crudo o bien puro al paso que un KPI es un indicador creado a partir de una métrica asociado a una explicación matemática que indica el grado de consecución de un fin establecido. Por lo tanto, se puede afirmar que todos los KPIs son métricas, pero no ocurre a la inversa, no todas las métricas son KPIs. Un caso de métrica es las visitas a una página web y un KPI la tasa de conversión de ventas.
En lo que respecta a analítica web, cada género de página tiene como fin, o debería tener, la consecución de unos resultados que están en sintonía con los objetivos establecidos anteriormente. Para verlo mejor, es bueno hacerse preguntas para determinar de una forma más clarificador los objetivos que se deben establecer, como por ejemplo: ¿Con qué fin existe la página web? ¿Qué se aporta al negocio? ¿Qué se pretende lograr? Estos objetivos han de ser claros y estar bien definidos a fin de que nos dejen medir apropiadamente el camino hacia la meta y así determinar en donde nos hallamos o bien cuánto nos falta por venir.
Dependiendo del género de página web a la que nos refiramos, vamos a tomar en consideración unas métricas u otras para entrar a valorar el cumplimiento de esos objetivos, en tanto que no todas tienen el foco puesto en la consecución de exactamente la misma meta. Por servirnos de un ejemplo, un portal dedicado al ecommerce tendrá como objetivo aumentar beneficios al paso que otro dedicado más al comercio va a pensar en concepto de satisfacción y fidelización.
Una vez que los objetivos de la web estén fijados, se deben definir las métricas o bien KPIs que nos van a indicar de qué forma de cerca estamos de ellos.
Vamos a ver ahora los KPIs que se suelen tener más en cuenta según cada tipo de negocio. Pero antes haremos una consideración sobre algún término como la tasa de conversión (conversiones/visitas), un indicador que se nombra en todos los tipos de páginas, en tanto que cada sitio establecerá lo que es para ella su conversión, su acción determinada. Mide la eficiencia de una acción determinada. Cada página establece esa acción, un contenido compartido, un formulario relleno, la descarga de un archivo, una suscripción a la newsletter…
Back to top5) Analítica web para un ecommerce
El objetivo en este género de página web es vender y lo idóneo es tener los menores gastos posibles. Los KPIs que se tienen más en cuenta son:
- Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Se vende? ¿Convencemos?
- Cantidad media de pedidos (Ingresos/conversiones) ¿Cuál es el valor del tique medio?
- Visitas de valor (ingresos/ visitas) ¿Es tráfico de calidad?
- Clientes fidelizados (visitantes recurrentes/nuevos visitantes) ¿Son clientes fieles?
- Tiempo de permanencia en la web ¿Les atrae el contenido?
- Tráfico orgánico (visitas desde buscadores/visitas globales) ¿Funciona el posicionamiento web?
6) Analítica web para una página de servicios
El objetivo de una página de una compañía de servicios es producir “engagement” con el usuario, darles respuesta por los distintos canales que tienen a su predisposición. De este modo, nos podemos fijar en:
- Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Ofrecemos lo que se busca?
- Tasa de rebote ¿Se esperan esto? ¿Están satisfechos?
- Tiempo de permanencia en la página web ¿Cuánto tiempo se quedan navegando?
- Buscador interno ¿Qué buscan?
7) Analítica web para un portal de contenidos
En este apartado podemos abarcar a weblogs o bien otro género de publicaciones que están interesados en conseguir adeptos a sus lecturas que le aseguren un volumen de tráfico o seguidores estables.
- Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Están registrados?
- Tiempo de permanencia en la web
- Profundidad del contenido
- Clientes fidelizados (visitantes recurrentes/nuevos visitantes)
- Porcentaje de nuevas visitas (nuevos visitantes/visitantes únicos) ¿Atraemos a gente nueva?
- Visitantes comprometidos (visitas con duración superior a 10 min/visitas) ¿Son fieles?
8) Analítica web para un portal corporativo o bien de marca
El objetivo que persigue un portal de este tipo es buscar fortalecer su imagen de marca y hacer branding, manteniendo su conjunto de atributos y valores a fin de que su público la identifique y se fidelice.
- Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Producimos engagement?
- Fidelidad de las visitas (número de visitantes que repiten/ total de visitantes únicos)
- Tiempo de permanencia en la web
- Proveniencia del tráfico (visitas desde tráfico directo+ visitas SEO) ¿Da más rendimiento el posicionamiento en buscadores? ¿El SEM?
9) Analítica web para un portal de lead generation
El objetivo es conseguir contactos, por lo que nos resulta de interés incrementar la red de los mismos.
- Tasa de conversión (leads/visitantes) ¿Cuántos leads hemos logrado?
- Coste por lead (leads/inversión en marketing) ¿Qué coste tiene cada lead?
- Porcentaje de nuevas visitas (nuevos visitantes/visitantes únicos) ¿Atraemos a gente nueva?
Si quieres aprender todo sobre los leads y como lograrlos no te pierdas nuestro artículo
La analítica web aquí nos permite conocer si se está interaccionando bien con los usuarios, si nuestros contenidos triunfan o bien si tenemos muchos visitantes.
- número de publicaciones, número de nuevos fans, número de contenidos compartidos…
- Engagement: número de clics, número de me gusta o menciones, número de comentarios…
- Fidelización: número de visitas a la página web provenientes de las Redes Sociales, número de preguntas procedentes de Redes Sociales…
En ciertos casos las propias Redes Sociales proporcionan herramientas de medición gratuitas, tenemos Facebook Insights que deja efectuar un seguimiento de de qué manera los usuarios interaccionan con la Fan Page. Se puede consultar la segmentación de los visitantes por sexo, edad, localización, sus intereses y conocer qué publicaciones son las que más se ajustan a sus perfiles. , además de hacer también clasificación conforme edad, sexo y ubicación, examina y proporciona las estadísticas de los tweets, las impresiones, la tasa de interacción, número de seguidores o de clicks…
Dependiendo del devenir de los diferentes portales, es posible que estas métricas se queden escasas y se necesite introducir otras nuevas transcurrido el tiempo para que respondan a alguna otra pregunta que surja en un determinado instante, se trata de sacar el máximo rendimiento de las herramientas de analítica web en función de las necesidades que vayamos teniendo en cada momento.
El número de que se escojan para estudiar los datos no ha de ser muy excesivo, pues al final tanta información lo que va a hacer es liarnos más y no nos brindará la rapidez necesaria para introducir mejoras. Lo ideal es elegir entre 3-8 indicadores, los que sean más representativos a la hora de medir el objetivo establecido.
Back to top10) Ejemplos de herramientas de analítica web muy TOP
➨ Google Analytics: No podíamos empezar este apartado sin nombrar en primer lugar a la tradicional herramienta gratis de analítica de Google, aunque también tiene versión de pago. Su funcionamiento es bastante simple, se introduce un fragmento de código JavaScript en el sitio web y nos ofrece estadísticas en tiempo real e información muy variada sobre número de visitas, localización, fuentes de tráfico, palabras utilizadas en las buscas, conversiones, tasas de rebote…
Para el seguimiento de un portal ecommerce existe una implementación más avanzada de Google Analytics con el que se puede unir los datos provenientes de las ventas con lo que ya vienen de por sí en la interfaz. Esto deja establecer segmentaciones y también identificar nichos de mercado.
➨ Clicky: herramienta bastante completa que ofrece también la información a tiempo real. Pese a que su interfaz no es de un manejo sencillo en tanto que es poco intuitiva, los datos que da son bastante completos por sus informes con alto nivel de detalle. Dispone de mapas de calor que muestran por separado las sesiones de los usuarios para conocer quienes han cumplido el objetivo concretado. Clicky también se integra con Twitter para ofrecer todos los datos relativos a la red social.
➨ Woopra: esta herramienta ayuda a conocer y hacer un seguimiento del número de las visitas en tiempo real. Ofrece datos sobre embudos de conversión, tasas de abandono y demás información relevante. Como novedad incluye un chat en riguroso directo para poder hablar con tus clientes mientras que navegan por la web, esto genera polémica, pues al paso que unos lo consideran muy valioso para conseguir información, otros creen que es bastante intrusivo.
➨ Kissmetrics: esta plataforma de pago pone el foco en estudiar la experiencia de usuario, con lo que se centra en los aspectos que mejoran el funcionamiento de la página web. El seguimiento en tiempo real que le hacen al usuario permite delimitar el embudo de conversión del sitio y poder comprender su comportamiento e introducir mejoras con la meta de reducir la tasa de rebote. No requiere que pasen veinticuatro horas para la generación de informes como otras herramientas. Esta herramienta de analítica es una muy buena opción para los portales ecommerce para conocer cómo es la interacción, los datos de compra de los clientes y poder lanzar otras estrategias adecuadamente.
➨ Piwik: al ser una herramienta de código abierto, es una alternativa a Analytics para los que no les gusta tener que administrar información a Google que se instala en el servidor. Tiene, además de exactamente las mismas funcionalidades que Analytics, también un módulo para tienda en línea con medición de objetivos. Permite un alto grado de personalización de la herramienta por la parte del analista en función de sus intereses.
➨ W3Counter: herramienta analítica que ofrece exactamente las mismas funcionalidades que Google Analytics. La diferencia radica en que su manejo es muy sencillo de la misma manera que su interfaz que es clarísima e intuitiva y nos deja conocer los primordiales datos. Es ideal para páginas fáciles que no tienen mucho tráfico.
➨ Similarweb: es una herramienta que espía a la competencia. Deja identificar los puntos fuertes y débiles de la competencia que muestra mediante unos gráficos. Aspectos como las visitas a el sitio web, palabras clave de búsquedas, fuentes de tráfico, distribución geográfica…Son datos específicos que asisten a tener una idea de la evolución de la competencia que puede valer para replantear nuestras estrategias.
➨ Open Web Analytics (Owa): es una herramienta que puede considerarse como otra opción alternativa a Analytics, además incluye mapas de calor. Es una de las mejores opciones para aquellas empresas que desean tener los datos analíticos en su dominio puesto que se puede instalar en el propio servidor. Este factor es muy importante para empresas que deban tener singular cuidado con la protección de los datos de los clientes del servicio.
➨ ClickHeat: esta es una herramienta de analítica cualitativa, que ofrece datos más visuales en forma de mapas de calor. Nos muestra el comportamiento de los usuarios en la página web a través del rastreo de sus clicks.
➨ Visual Website Optimizer: herramienta analítica para realizar testing de una manera sencillo que deja mejorar las conversiones en el corto plazo. Deja efectuar diferentes géneros de testing: de usabilidad, dividiendo el tráfico en URLs, test A/B simultáneos o bien test multicambios entre otros muchos.
10.1) Infografía “Las mejores herramientas de Analítica web”
Como hemos visto, las herramientas de analítica web se deben escoger teniendo siempre y en toda circunstancia en cuenta las necesidades concretas de nuestra página web, cual será el foco de medición (los usuarios y su comportamiento o la página y su funcionamiento), la precisión que necesitamos y el volumen de datos que vamos a manejar. A pesar de que Google Analytics es la más utilizada y difundida, investigando un poco podemos localizar alguna más potente que nos ofrezca unas funcionalidades más acordes a las que necesitamos para nuestro caso en particular.
Back to top
