Cuando hablamos de analítica web hacemos referencia a lo que sucede en nuestro sitio online.
Hay que tener en cuenta que actualmente en internet se puede recoger y medir mayor cantidades de métricas que en lo offline.
Entonces podemos decir que la analítica web es medir, recoger y analizar los datos de tráfico web de una determinada página, y esto nos va a servir para entender y optimizar la navegación web de los visitantes.
Ejemplo si veo que mi mayor cantidad de tráfico proviene de dispositivos móviles, hay que analizar si el sitio está preparado para dispositivos móviles o si conviene preparar una App.
Entonces partiendo de lo que es la analítica web, y con los resultados obtenidos, apreciar qué cosas han funcionado mejor y peor, y tomar decisiones adecuadas para potenciar las cosas que salieron bien y corregir las que no fueron optimas, para cumplir con las premisas de maximizar el rendimiento y alcanzar los objetivos (o al menos saber por qué no lo has logrado).
Entonces podemos decir que no solo es una herramienta técnica, sino también una herramienta de negocio.
Con la analítica web entenderemos qué ocurre con los usuarios que llegan a tu web; Cómo se comportan mientras están en ella y por qué no se cumplen los objetivos que estableciste para tu web.
Si tomamos en cuenta lo que hace cualquier negocio tradicional para darse a conocer, llámese publicidad en medios radiales, televisivos o de otra índole, desde el ámbito digital también hará determinadas acciones para atraer tráfico hacia su web, como campañas seo, sem, social media, email marketing, etc.
Y ese tráfico que llega a la web vendrá desde distintos orígenes, los cuales son:
• Buscadores: tráfico proveniente de los distintos buscadores, y agrupa tanto el tráfico no pagado u orgánico como el tráfico pagado.
• Referrals: enlaces de otros sitios web que redirigen tráfico al nuestro.
• Campañas (otros): tráfico de todas las campañas externas a nuestro sitio web y que hemos etiquetado convenientemente.
• Tráfico directo: el resto del tráfico. En teoría son las visitas que llegan al sitio web porque han escrito nuestra URL directamente en el navegador o nos han incluido entre sus favoritos.
Entonces teniendo en cuenta este tráfico que llego podremos comenzar a analizar y obtener un análisis básico y definir objetivos.
Por ejemplo podemos ver lo que ocurrió en el sitio con el tráfico capturado como ser:
• ¿Cuántos usuarios nos han visitado?
• ¿Cuánto tiempo se han quedado?
• ¿Cuál es la tasa de rebote?
• ¿A través de qué canales vinieron?
• ¿Cuánto hemos conseguido vender? ¿Cuál ha sido el canal más efectivo?
Es decir que la analítica web es fundamental para los que están relacionados con el marketing digital.
Esto también nos proporciona ventajas y desventajas, entre algunas de ellas podemos nombrar:
Ventajas:
Entender nuestro sitio web y/o negocio.
Optimización de la velocidad, visibilidad, y flujo de navegación.
Crear patrones de comportamientos.
Mejoramos las conversiones.
Descubrir nuevas oportunidades.
Desventajas:
Tiene una curva de aprendizaje.
Requiere tiempo.
La conexión de las herramientas puede ser algo complicada.
La Implementación de cierto trackings es difícil.
Esto que llamamos analítica web, lo podemos aplicar en el mundo online.
Páginas web, sitios web, App, social media, en sitios de comercio electrónico. Es decir podremos obtener métricas de un determinado software que se encuentre en línea y con esto ayudaremos a la toma de decisiones.
Que analizaremos con la analítica web
¿Que tener en cuenta para analizar? Esto dependerá en función del tipo de negocio al cual aplicaremos la analítica web.
En una organización llámese empresa, pyme, o un emprendimiento personal, el objetivo al emprender cualquier acción o inversión es obtener el máximo rendimiento y cumplir con los objetivos fijados.
Por ejemplo si es una actividad comercial con fines de lucro, su finalidad será hacer más ventas. Y en la parte online será conseguir más conversiones.
Es por lo anteriormente explicado que la analítica web necesita que los gestores de la web, tengan en claro los objetivos que se persiguen con la estrategia online. Y en función de los objetivos se determinará qué métricas son las más adecuadas para calibrar el éxito de una estrategia concreta.
Es decir que no trataremos de tener todas las métricas que se nos presente, y acumular grandes cantidades de datos y después nos lleve un tiempo muy prolongado analizarlo. Solo elegiremos los datos que realmente nos interesan.
En principio podemos decir que la métrica básica es medir la tasa de conversión que refleja cuántos de todos nuestros visitantes ayudan a cumplir nuestro objetivo. Pero a posterior explicaremos que otras métricas nos ayudaran.
De este modo podremos analizar qué sucede con los visitantes que no cumplen nuestras expectativas y, en consecuencia, podremos tomar decisiones basándonos en datos concretos.
Por ejemplo saber hasta dónde llegaron al visitar nuestra página web y qué pudo ocasionar que abandonaran la página.
Y para todo esto se utilizara una herramienta, con la cual recogeremos las métricas para poder realizar el análisis, teniendo en cuenta las necesidades de la organización.
Mencionaremos algunos aspectos a tener en cuenta, que nos ayudaran a elegir esta herramienta:
• La capacidad de recopilación de datos: variables fijas o configurables.
• La flexibilidad del modelo de datos: segmentación de las variables.
• La integración de los datos: de fuentes externas o extracción de la herramienta.
• La gestión de datos: en servidores propios o ajenos.
Pero también tengamos en cuenta que no solo se trata de tener la mejor herramienta; También es fundamental tener una persona idónea que administre esta herramienta, que la pueda configurar y gestionar para aprovechar al máximo todas sus funcionalidades.
Otro aspecto a tener en cuenta es que muchas veces es importante combinar el uso de otra herramienta, para lo cual volvemos a la explicación anterior de saber elegir otra herramienta que nos sirva y nuevamente una persona idónea.
Con la combinación de las herramientas y un correcto análisis de los datos, se podrá llegar al éxito de la estrategia online mucho más rápido, ya que tendremos datos objetivos que nos permitirán optimizar el diseño y el contenido de la web, de forma que su rendimiento sea máximo.
(La estrategia Multiplicity de Avinash Kaushik).
Algunas métricas que nos ayudaran pueden ser:
Lo más importante es entender que no existen métricas correctas o incorrectas. Cada sitio web es diferente y tiene sus propios factores y circunstancias, pero si nos servirá tener en cuenta los distintos análisis mencionados a posterior:
Análisis del tráfico recibido
Tener en cuenta el tráfico que recibimos en nuestra web (el cual vimos en la unidad anterior de donde puede provenir), con el cual podemos analizar qué fuente de tráfico ofrece mejores resultados.
Para realizar un mejor análisis se recomienda segmentar por fuentes de tráfico y usaremos las variables que aportan valor al análisis de nuestra web. Ejemplo de esto:
• Tasa de rebote: ratio de las visitas que únicamente accede a una única página de las muchas que incluye el sitio web. ¿A cuántas visitas que buscan una palabra clave relacionada con nuestra marca no les interesa el contenido mostrado y desisten de ir más allá de la página por la que entran?
• Tiempo de sesión: tiempo que transcurre entre que la visita llega al sitio web y la herramienta detecta la última página visitada. ¿Aumenta o disminuye el tiempo de estancia de las visitas del tráfico directo esta semana con respecto a la anterior? ¿Las visitas están el tiempo suficiente como para cumplir con el objetivo de la web?
• Páginas vistas por visita: ratio del número de páginas que se descargan del sitio web entre el número total de visitas. ¿Cuántas páginas ve de media una visita captada por redes sociales?
• Tasa de conversión: ratio del número de veces que se consigue llegar al objetivo de nuestra web entre el total de visitas que recoge el sitio web.
Además de estas comparaciones de métricas y KPI (Key Performance Indicator, indicadores clave de rendimiento), es interesante comprobar a lo largo del tiempo qué fuente ha crecido más en términos cualitativos.
Analizar cuál es la fuente de tráfico que más cambia
¿O qué fuente de tráfico arroja los peores resultados?
¿En qué se diferencia del resto?
Si tomamos las páginas por las que más entran nuestros usuarios, incluyendo la tasa de rebote que esta tiene sobre el total de páginas vistas, podemos obtener un análisis muy interesante sobre cuál es el punto de entrada al sitio que eligen las visitas y que grado de aceptación posee.
Y podremos detectar que paginas son nuestra primera impresión, a las cuales hay que dedicarles toda nuestra atención.
Ejemplo: Si optimizamos las landing pages ganaremos visitas de calidad, pues ofreceremos una respuesta mejor a quienes lleguen a ellas.
Entender qué investigar en relación con las páginas por donde sale el usuario es tan importante o más que conocer por dónde entra y desde dónde en el sitio web.
Si sabemos cuál fue la última página visitada podremos recopilar información para mejorar la retención de visitantes y la tasa de conversión. Por otro lado, debemos tener presente que el ratio de abandono siempre se mantendrá estable, pues todas las visitas tienen que abandonar el sitio web en algún momento. A pesar de ello, tal vez nos interese averiguar cuántos de nuestros visitantes salieron del sitio web prematuramente, y qué puede causar esta salida no deseada.
Segmentando a los visitantes (nuevos vs. antiguos, o clientes vs. no clientes), podemos identificar los puntos comunes de salida y, de este modo, catalogar las páginas de salida positivas y negativas. Es decir, cada página del sitio web puede ser una página de salida, y nos corresponde a nosotros decidir si los visitantes eligen la que nos interesa a nosotros o no. Si la página de salida elegida por el visitante no nos parece adecuada, deberemos analizar cómo modificar ese comportamiento.
Nuestro objetivo principal es saber dónde podemos actuar para retrasar esta salida, en caso de que no haya terminado el proceso de conversión, como por ejemplo cualquier página que forme parte del proceso de conversión, o las páginas por las que entran y salen sin ver ninguna otra página (las páginas con mayor tasa de rebote del sitio web).
Para ayudarnos a identificar los puntos negros de nuestro sitio web desde la perspectiva de la salida que utilizan, podemos empezar por plantearnos una serie de preguntas que nos puedan ofrecer un contexto más sólido sobre las acciones que podemos realizar:
• ¿Dónde se fueron? ¿Por la misma página por la que entraron?
• ¿Se fueron después de ver la página de información de un producto?
• ¿Se fueron en nuestra primera llamada a la acción?
• ¿Dejaron información o se dieron de alta antes de irse?
• ¿Se bajaron algún fichero, vieron algún vídeo o estudiaron algún manual?
• ¿Cuántos volvieron?
• ¿Cuántos se fueron en medio de una conversión?
• ¿Y cuántos después de convertir?
Analizar la captación y fidelidad de las visitas
Saber si atraemos visitas en el mismo grado en que las fidelizamos nos aportará una pista sobre si estamos haciendo las cosas bien, si nuestros esfuerzos en esto o en aquello se han materializado en resultados.
Lógicamente, dependiendo del tipo de negocio daremos más importancia a una métrica frente a otra. No obstante, lo que debemos tener claro, es la estrategia que queremos seguir.
Ejemplo: si nuestra estrategia de marketing se concentra en la captación masiva, el porcentaje de nuevos visitantes deberá ser más alto que el de los que repiten (por ejemplo, en un sitio web de reserva de hoteles). Si, por el contrario, nuestro valor se fundamenta en la retención de usuarios (un blog, por ejemplo), nos interesará tener un porcentaje de visitantes que repiten superior al de nuevos visitantes.
Hay que preguntarse qué palabras clave han provocado un incremento de nuevos visitantes. O el caso contrario: si lo que suben son los visitantes que repiten, ¿quiere eso decir que una campaña de correo electrónico, por ejemplo, ha funcionado correctamente?
También es importante tener en cuenta “el análisis de la conversión”
Para esto podemos aplicar los embudos de conversión:
Una vez establecidos los objetivos del sitio web, podemos ir un poco más allá y medir cada proceso que hayamos identificado por medio de un embudo de conversión.
El embudo de conversión se construye a partir de los tramos o pasos en los que se divide un proceso y permite ver de una manera muy gráfica dónde se encuentran las oportunidades de mejorarlo. Ejemplo de ello:
1. Interés en el producto.
2. Poner producto en carrito.
3. Realizar la compra.
Debemos partir de la premisa de que la conversión final es importante, pero el camino para conseguirla está compuesto por micro-conversiones.
El siguiente nivel en el embudo puede hacer dos cosas: irse a otro contenido dentro de nuestro sitio web o abandonarlo por completo. Esto último es lo que hay que impedir.
Debemos identificar los puntos de fuga y tratar de minimizarlos.
También es importante entender que el nivel de compromiso del usuario aumenta a medida que avanza en el proceso. Empieza en cero, cuando accede al sitio web, y va aumentando según va superando pasos en un proceso de compra o de alta. De este modo, como el nivel de compromiso se va multiplicando, la tasa de abandono del proceso debe ir bajando en la misma proporción.
Al conocer la forma del embudo de conversión de nuestra web, nos permitirá detectar a qué debemos prestar más atención.
En cada paso se perderán visitantes. Es inevitable.
Sin embargo, nuestro trabajo consiste en mantener ese número al mínimo, para lo cual debemos localizar y reparar los agujeros del embudo de conversión.
En conclusión a lo que podemos medir:
Muchas veces para poder medir lo mejor es segmentar y esto es lo más difícil en el análisis de un sitio web, identificar dónde y cómo segmentar los datos.
Pero ¿qué segmentos son realmente los que importan en nuestro sitio web?, ¿Cómo lograremos averiguarlo?
Para conocer los segmentos más importantes debemos analizar los datos considerando los siguientes aspectos:
Captación, comportamiento y resultados.
1. Captación: Es decir, profundizar en la forma en que logramos interesar a los visitantes. Esto nos permitirá contestar a preguntas como:
• ¿Cómo funcionan nuestros esfuerzos en SEO?
• ¿Y nuestra estrategia en SEM?
• ¿Obtenemos resultados desde las redes sociales?
• ¿Y de las campañas fuera de nuestro sitio?
• ¿Con qué palabras nos encontraron?
• ¿Qué otros sitios web nos mandan visitas de calidad?
2. Comportamiento: También podemos segmentar en función de cómo se comportan nuestras visitas en el sitio web. Algunos aspectos que deberíamos tener en cuenta son:
• ¿Por dónde entran?
• ¿Por dónde salen?
• ¿Dónde hicieron clic?
• ¿Qué producto visitaron?
• ¿Cuánto tiempo se quedaron?
• ¿Cuántas páginas vieron?
• ¿Qué fichero se descargaron?
• ¿Qué buscaron en el buscador interno?
3. Resultados: El último eje sobre el que podemos basar una primera segmentación de los datos del sitio web es analizar los resultados. Estudiando bien el proceso de conversión o a los que convirtieron podremos segmentar a las visitas:
• ¿De dónde vinieron?
• ¿Cuánto tiempo tardan en comprar?
• ¿Qué contenido del sitio web consumen antes?
• ¿Qué palabras clave utilizaron?
• ¿Con qué frecuencia vuelven?
Con los datos obtenidos se podrá detectar que cosas cambiar.
Por ejemplo podemos encontrar que hay que optimizar el sitio web en algunas cuestiones, algún punto donde una pequeña modificación puede ayudar a incrementar de forma notable el rendimiento.