La analítica web es un término muy utilizado actualmente debido tanto a su importancia como a la necesidad que crea. En planeta online es un ambiente variable en donde los mercados virtuales mutan en plazos cortos de tiempo y esto trae consigo el cambio en el comportamiento de los usuarios. Gracias a la analítica web se puede llegar a reducir esta incertidumbre al extraer datos del comportamiento de los usuarios en la web y que se puedan establecer patrones de uso que dejen optimar la página.
Back to top1) ¿Qué es y para qué vale la Analítica web?
Una de las definiciones de analítica web más completa que hallamos y es la de la Asociación De España 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 uso de el sitio web de la organización”.
La importancia, realmente, se encuentra en la interpretación de estos datos y, en función de ellos, tomar decisiones dirigidas a cumplir unos objetivos anteriormente establecidos en la estrategia de negocio. Estos datos hay que saber interpretarlos correctamente, ya que por sí mismos no son capaces de explicar qué ocurre.
Las decisiones estratégicas que se adopten estarán basadas en datos firmes, en información, no en intuición, por lo que la optimización de los diferentes elementos que se puede hacer, va a ser más atinada 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 en la página web y su grado de satisfacción con la interacción mantenida.
- Conocimiento del funcionamiento de la página web. Tenemos la ocasión de conocer como es el funcionamiento de la web en cuestiones como diseño, contenido, usabilidad o bien posicionamiento.
- Desarrollo de acciones complementarias. En cuestión de marketing, ayuda a querer 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 disposición, 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 diez-90 con la que defendía que se debía invertir el 10 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 principios del mundo de la analítica web se compendiaban datos con herramientas que examinaban logs (huellas que se dejan en el servidor) mas estos datos tenían poca flexibilidad y se precisaba un software para procesarlos y esto se retardaba mucho, con lo que se pasó a un sistema que integraba etiquetas (tags) en páginas de un sitio web y empleaba cookies, lo que implicaba que si el usuario las borraba, los datos eran equivocados. Fue con la llegada de cuando se comenzaron a tener datos fiables, con esta herramienta gratis de manejo fácil aproximó el planeta de la analítica web al mundo entero que presentara interés en ello. A partir de este instante, muchas compañías lanzaron herramientas que complementaban o copiaban a la de Google, fue el comienzo del desarrollo de esta clase de herramientas.
Back to top3) Formas de analítica web
➨ Análisis de tráfico: analizan 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 distintas versiones de la web y se elige la página web que convierta más.
➨ Test multivariable: lo mismo que la forma anterior pero introduciendo más variantes de la página web.
➨ Encuestas a usuarios, grupos de discusión o bien test al usuario: a partir de la recogida de feedback de los usuarios se valoran las posibles mejoras para lograr satisfacer más a los usuarios
Back to top4) Métricas o KPIs según 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 usan para guiarnos en la evaluación de las acciones llevadas a cabo pero una métrica es un indicador crudo o bien puro mientras que un KPI es un indicador creado desde una métrica asociado a una explicación matemática que señala el grado de consecución de un objetivo establecido. Por tanto, se puede aseverar que todos y cada uno de los KPIs son métricas, mas no ocurre a la inversa, no todas las métricas son KPIs. Un caso de métrica es las visitas a una web y un KPI la tasa de conversión de ventas.
En lo referente a analítica web, cada género de página tiene como fin, o bien debería tener, la consecución de unos resultados que están en sintonía con los objetivos establecidos previamente. 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 web? ¿Qué se aporta al negocio? ¿Qué se pretende lograr? Estos objetivos han de ser claros y estar bien definidos para que nos permitan medir apropiadamente el camino cara la meta y de esta forma determinar en donde nos encontramos o cuánto nos falta por llegar.
Dependiendo del tipo de 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 la misma meta. Por servirnos de un ejemplo, un portal dedicado al ecommerce va a tener como objetivo acrecentar beneficios mientras 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 delimitar las métricas o bien KPIs que nos van a indicar cómo de cerca estamos de ellos.
Vamos a ver a continuación los KPIs que se acostumbran a tener más en cuenta conforme cada tipo de negocio. Mas ya antes haremos una apreciación sobre algún concepto como la tasa de conversión (conversiones/visitas), un indicador que se nombra en todos los tipos de páginas, puesto que cada sitio establecerá lo que es para ella su conversión, su acción determinada. Mide la eficacia 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 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 ticket medio?
- Visitas de valor (ingresos/ visitas) ¿Es tráfico de calidad?
- Clientes fidelizados (visitantes recurrentes/nuevos visitantes) ¿Son clientes fieles?
- Tiempo de permanencia en la página web ¿Les atrae el contenido?
- Tráfico orgánico (visitas desde buscadores/visitas globales) ¿Marcha el posicionamiento web?
6) Analítica web para una página de servicios
El objetivo de una página web de una empresa de servicios es producir “engagement” con el cliente del servicio, darles respuesta por los diferentes canales que tienen a su disposición. Así, 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 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 u otro tipo de publicaciones que están interesados en lograr 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 diez min/visitas) ¿Son fieles?
8) Analítica web para un portal corporativo o 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) ¿Generamos 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 posicionamiento SEO) ¿Da más desempeño el SEO? ¿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 conseguido?
- 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 deseas aprender todo sobre los leads y como lograrlos no te pierdas nuestro blog post
La analítica web aquí nos deja conocer si se está interaccionando bien con los usuarios, si nuestros contenidos triunfan o si tenemos muchos visitantes.
- número de publicaciones, número de nuevos entusiastas, número de contenidos compartidos…
- Engagement: número de clics, número de me gusta o bien 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 algunos casos las propias Redes Sociales dan herramientas de medición gratuitas, tenemos Facebook Insights que permite efectuar un seguimiento de de qué manera los usuarios interaccionan con la Fan Page. Se puede preguntar la segmentación de los visitantes por sexo, edad, ubicación, sus intereses y conocer qué publicaciones son las que más se ajustan a sus perfiles. , aparte de hacer asimismo clasificación conforme edad, sexo y localización, analiza y da las estadísticas de los tuits, las impresiones, la tasa de interacción, número de seguidores o bien de clicks…
Dependiendo del devenir de los diferentes portales, es posible que estas métricas se queden escasas y se necesite introducir otras nuevas con el tiempo para que respondan a alguna otra pregunta que brote en un determinado instante, se trata de sacar el máximo desempeño de las herramientas de analítica web en función de las necesidades que vayamos teniendo en cada instante.
El número de que se seleccionen para estudiar los datos no ha de ser muy excesivo, por el hecho de que al final tanta información lo que hará es liarnos más y no nos brindará la rapidez necesaria para introducir mejoras. Lo ideal es seleccionar entre tres-ocho indicadores, los que sean más representativos en el momento de medir el objetivo establecido.
Back to top10) Ejemplos de herramientas de analítica web muy TOP
➨ Google Analytics: No podíamos comenzar este apartado sin nombrar primeramente a la tradicional herramienta gratis de analítica de Google, aunque asimismo 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 variadísima sobre número de visitas, localización, fuentes de tráfico, palabras utilizadas en las búsquedas, 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 procedentes de las ventas con lo que ya vienen de por sí en la interfaz. Esto deja establecer segmentaciones y también identificar nichos.
➨ Clicky: herramienta bastante completa que ofrece también la información a tiempo real. A pesar de que su interfaz no es de un manejo sencillo ya que es poco intuitiva, los datos que proporciona 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 propósito especificado. Clicky asimismo 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 navegan por la página web, esto genera controversia, porque al paso que unos lo consideran valiosísimo para conseguir información, otros piensan 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 web. El seguimiento en tiempo real que le hacen al usuario permite delimitar el embudo de conversión del sitio y poder entender su comportamiento e introducir mejoras con el propósito de reducir la tasa de rebote. No requiere que pasen 24 horas para la generación de informes como otras herramientas. Esta herramienta de analítica es una muy buena opción para los portales ecommerce para conocer de qué forma es la interacción, los datos de compra de los clientes y poder lanzar otras estrategias apropiadamente.
➨ Piwik: al ser una herramienta de código abierto, es una opción alternativa a Google Analytics para los que no les agrada tener que proporcionar información a Google que se instala en el servidor. Tiene, aparte de las mismas funcionalidades que Analytics, asimismo un módulo para tienda online con medición de objetivos. Deja 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 sencillísimo al igual que su interfaz que es muy clara e intuitiva y nos deja conocer los principales datos. Es ideal para páginas fáciles que no tienen mucho tráfico.
➨ Similarweb: es una herramienta que espía a la competencia. Permite 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 buscas, fuentes de tráfico, distribución geográfica…Son datos concretos que asisten a tener una idea de la evolución de la competencia que puede servir para reconsiderar nuestras estrategias.
➨ Open Web Analytics (Owa): es una herramienta que puede considerarse como otra alternativa a Analytics, además de esto incluye mapas de calor. Es de las mejores opciones para aquellas empresas que quieren tener los datos analíticos en su dominio puesto que se puede instalar en el propio servidor. Este factor es fundamental 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 enseña el comportamiento de los usuarios en la web a través del rastreo de sus clicks.
➨ Visual Website Optimizer: herramienta analítica para realizar testing de un modo sencillo que deja mejorar las conversiones en el corto plazo. Permite 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 seleccionar teniendo siempre en cuenta las necesidades específicas de nuestra página web, como va a ser el foco de medición (los usuarios y su comportamiento o bien la página y su funcionamiento), la precisión que necesitamos y el volumen de datos que vamos a manejar. Pese a que Analytics es la más usada y divulgada, investigando un tanto podemos encontrar alguna más potente que nos ofrezca unas funcionalidades más acordes a las que precisamos para nuestro caso en particular.
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