La analítica web es un término muy usado hoy en día debido tanto a su relevancia como a la necesidad que crea. En planeta online es un entorno alterable en donde los mercados virtuales mutan en plazos cortos de tiempo y esto trae consigo el cambio en el comportamiento de los usuarios. Merced a la analítica web se puede llegar a reducir esta inseguridad al extraer datos del comportamiento de los usuarios en la web y que se puedan establecer patrones de uso que dejen optimizar la página.
Back to top1) ¿Qué es y para qué sirve la Analítica web?
Una de las definiciones de analítica web más completa que encontramos y es la de la Asociación De España de Analítica Web, conforme la cual:
“Es la colección, medición, evaluación y explicación racional de los datos obtenidos de Internet, con el propósito de comprender y optimar el empleo de la web de la organización”.
La importancia, en realidad, radica en la interpretación de estos datos y, en función de ellos, tomar decisiones dirigidas a cumplir unos objetivos previamente establecidos en la estrategia de negocio. Estos datos hay que saber interpretarlos apropiadamente, ya que por sí solos no son capaces de explicar qué está ocurriendo.
Las decisiones estratégicas que se adopten van a estar basadas en datos firmes, en información, no en intuición, por lo que la optimización de los distintos elementos que se puede hacer, será más atinada al poder esquivar los errores y enfatizar los aciertos.
El contar con de herramientas de analítica web supone tener conocimiento de distintos aspectos relacionados con la 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 web y su grado de satisfacción con la interacción mantenida.
- Conocimiento del funcionamiento de la página web. Tenemos la oportunidad de conocer como está siendo el funcionamiento de la página web en cuestiones como diseño, contenido, usabilidad o bien posicionamiento.
- Desarrollo de acciones complementarias. En cuestión de marketing, ayuda a estimar qué campañas van a tener más impacto y en las que es conveniente invertir, desarrollo del e-mail 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 de antemano, los datos son valiosísimos, pero 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 diez-noventa con la que defendía que se debía invertir el 10 por ciento del presupuesto de una compañía en adquirir herramientas de pago de analítica web, mas el 90 por cien en conseguir analistas capaces de interpretar los datos.
En los inicios del planeta de la analítica web se recopilaban datos con herramientas que analizaban 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 empezaron a tener datos fiables, con esta herramienta gratuita 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 bien copiaban a la de Google, fue el inicio 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 página web en 2 partes que dirigen el tráfico a distintas versiones de la página web y se escoge la página web que transforme más.
➨ Test multivariable: lo mismo que la forma anterior mas introduciendo más variaciones de la página web.
➨ Encuestas a usuarios, conjuntos de discusión o test al usuario: desde la recogida de retroalimentación de los usuarios se valoran las posibles mejoras para lograr satisfacer más a los usuarios
Back to top4) Métricas o KPIs conforme el tipo 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 indica el grado de consecución de un fin establecido. Por ende, se puede aseverar que todos los KPIs son métricas, pero no ocurre al contrario, no todas las métricas son KPIs. Un caso de métrica es las visitas a una página y un KPI la tasa de conversión de ventas.
En lo tocante a analítica web, cada tipo 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 página web? ¿Qué se aporta al negocio? ¿Qué se pretende lograr? Estos objetivos deben ser claros y estar bien definidos a fin de que nos dejen medir correctamente el camino cara la meta y así determinar en donde nos encontramos o bien cuánto nos falta por venir.
Dependiendo del tipo de página 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 poner un ejemplo, un portal dedicado al ecommerce tendrá como objetivo acrecentar beneficios al tiempo que otro dedicado más al comercio pensará en concepto de satisfacción y fidelización.
Una vez que los objetivos de la web estén fijados, se deben definir las métricas o KPIs que nos van a apuntar cómo de cerca estamos de ellos.
Vamos a ver ahora los KPIs que se suelen tener más en cuenta según cada género de negocio. Pero ya antes haremos una consideración sobre algún concepto como la tasa de conversión (conversiones/visitas), un indicador que se nombra en todos los tipos de páginas, puesto que cada lugar 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 fichero, una subscripción a la newsletter…
Back to top5) Analítica web para un ecommerce
El objetivo en esta clase de página web es vender y lo ideal es tener los menores gastos posibles. Los KPIs que se tienen más en cuenta son:
- Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Se vende? ¿Persuadimos?
- 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 del servicio fieles?
- Tiempo de permanencia en la página web ¿Les atrae el contenido?
- Tráfico orgánico (visitas desde buscadores/visitas globales) ¿Marcha el posicionamiento web en buscadores?
6) Analítica web para una página de servicios
El objetivo de una página de una compañía de servicios es generar “engagement” con el cliente, darles contestación por los diferentes canales que tienen a su predisposición. De esta forma, nos podemos fijar en:
- Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Ofrecemos lo que se busca?
- Tasa de rebote ¿Se aguardan esto? ¿Están satisfechos?
- Tiempo de permanencia en la web ¿Cuánto tiempo se quedan navegando?
- Buscador interno ¿Qué procuran?
7) Analítica web para un portal de contenidos
En este apartado podemos abarcar a blogs o bien otro tipo de publicaciones que están interesados en conseguir adeptos a sus lecturas que le aseguren un volumen de tráfico o bien 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/ número total de visitantes únicos)
- Tiempo de permanencia en la web
- Proveniencia del tráfico (visitas desde tráfico directo+ visitas posicionamiento SEO) ¿Da más rendimiento el posicionamiento SEO? ¿El SEM?
9) Analítica web para un portal de lead generation
El objetivo es conseguir contactos, por lo que nos interesa acrecentar la red de exactamente 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 quieres aprender todo sobre los leads y como lograrlos no te pierdas nuestro artículo
La analítica web aquí nos permite conocer si se está interactuando bien con los usuarios, si nuestros contenidos triunfan o si tenemos muchos visitantes.
- número de publicaciones, número de nuevos fanes, número de contenidos compartidos…
- Engagement: número de clics, número de me agrada o bien menciones, número de comentarios…
- Fidelización: número de visitas a la web provenientes de las Redes Sociales, número de preguntas provenientes de Redes Sociales…
En algunos casos las propias Redes Sociales proporcionan herramientas de medición gratis, tenemos Facebook Insights que deja realizar un seguimiento de cómo 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. , 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, puede que estas métricas se queden escasas y se necesite introducir otras nuevas transcurrido un tiempo para que respondan a alguna otra pregunta que surja en un determinado momento, 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 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 velocidad necesaria para introducir mejoras. Lo idóneo es elegir entre tres-ocho indicadores, los que sean más representativos en el momento de medir el propósito establecido.
Back to top10) Ejemplos de herramientas de analítica web muy TOP
➨ Google Analytics: No podíamos comenzar este apartado sin nombrar en primer lugar a la clásica herramienta gratis de analítica de Google, si bien 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 y también 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 hay una implementación más avanzada de Analytics con el que se puede unir los datos procedentes de las ventas con lo que ya vienen por sí en la interfaz. Esto permite establecer segmentaciones e identificar nichos de mercado.
➨ Clicky: herramienta bastante completa que ofrece también la información a tiempo real. A pesar de 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 separadamente las sesiones de los usuarios para conocer quienes han cumplido la meta detallado. 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 que navegan por la página web, esto genera polémica, porque mientras 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, por 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 definir el embudo de conversión del sitio y poder entender su comportamiento e introducir mejoras con el objetivo 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 del servicio y poder lanzar otras estrategias apropiadamente.
➨ Piwik: al ser una herramienta de código abierto, es una opción alternativa a Analytics para los que no les agrada tener que suministrar información a Google que se instala en el servidor. Tiene, aparte de exactamente las mismas funcionalidades que Analytics, también un módulo para tienda en línea con medición de objetivos. Deja un alto grado de personalización de la herramienta por parte del analista en función de sus intereses.
➨ W3Counter: herramienta analítica que ofrece exactamente las mismas funcionalidades que Analytics. La diferencia es que su manejo es sencillísimo al igual que su interfaz que es clarísima y también intuitiva y nos permite conocer los principales datos. Es ideal para páginas sencillas 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 por medio de unos gráficos. Aspectos como las visitas a la página 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 servir para replantear nuestras estrategias.
➨ Open Web Analytics (Owa): es una herramienta que puede considerarse como otra alternativa a Google Analytics, además de esto incluye mapas de calor. Es una de las mejores opciones para aquellas empresas que quieren tener los datos analíticos en su propio 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 enseña el comportamiento de los usuarios en la página web a través del rastreo de sus clicks.
➨ Visual Website Optimizer: herramienta analítica para efectuar testing de una forma fácil que permite progresar las conversiones en el corto plazo. Deja realizar diferentes géneros de testing: de usabilidad, dividiendo el tráfico en URLs, test A/B simultáneos o bien test multicambios entre otros.
10.1) Infografía “Las mejores herramientas de Analítica web”
Como hemos visto, las herramientas de analítica web se deben seleccionar teniendo siempre y en toda circunstancia en cuenta las necesidades específicas de nuestra página web, cual 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. A pesar de que Google Analytics es la más usada y divulgada, estudiando un tanto podemos localizar alguna más potente que nos ofrezca unas funcionalidades más acordes a las que precisamos para nuestro caso en particular.
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