Métricas básicas para la analítica web

Todo aquello que no podemos medir no es susceptible de ser mejorado. Es por ello que se antoja fundamental saber que ocurre en nuestra web con el objetivo de conocer el comportamiento de los usuarios, como interactúan con el contenido, por donde llegan a nuestro sitio web, etc… con el objetivo de analizar esa información y sacar conclusiones que deriven en mejoras.

Para ello, la analítica web, se antoja fundamental. Hace unas semanas comentaba acerca de una serie de lecturas relacionadas sobre analítica web y con este post damos el pistoletazo de salida a una serie de post orientados a la misma.

Como en todo comienzo, hay que empezar por lo básico… en este caso, las métricas básicas que se utilizan en analítica web, que podemos considerar que son las siguientes:

  1. Visitante único. Basado cookies e identifica el número de usuarios diferentes que entra en un sitio web. No es exacta y es susceptible a errores. Por ejemplo, un mismo Pc que es usado por varias personas sin estar logeados en Google Chrome… A efectos estadísticos es un visitante cuando realmente son 2.
  1. Visitas. Números de accesos que se realizan en un periodo de tiempo.
  1. Páginas vistas. Número de páginas que visualiza un usuario cuando realiza una visita. Es una métrica importante que hay que maximizar, ya que indicará que el usuario está recorriendo nuestra web.
  1. Tasa de rebote: Relacionado con el punto anterior, indica el % de usuarios que aterrizan en nuestra web y no siguen navegando. Es decir, el número de visitas que solo han visto una de las páginas del sitio web. El objetivo es minimizar ese número ya que un número elevado denota falta de interés por el contenido de la web (puede deberse a que el usuario no obtiene la información que está buscando. Hay que saber contextualizar este porcentaje: Por ejemplo, en blogs suelen ser mayor este valor que en una web corporativa: Es factible que un usuario acceda a un artículo, lo lea durante 6 minutos y luego siga con su tarea.
  1. Tiempo de permanencia: Otro dato de calidad que denota el uso que hace el usuario de la web. A mayor tiempo de permanencia, mayor navegación por la web y, por lo tanto, asumimos que el usuario encuentra información que le puede ser interesante. Sujeto también a errores (Google Analytics no sabe el momento en el que se sale de la última páginas, por ejemplo) y hay que tomarlo como valores promedios para tener una idea.

Estas métricas son básicas pero siempre supondrán un punto de partida en cualquier analítica web. Además, nos servirán como punto de partida para informes avanzados. En cada web que analicemos tenemos que establecer claramente cuáles van a ser los objetivos, KPI, a medir… ya que no serán los mismos lo de una tienda online a los de un blog, por ejemplo.  Por ejemplo, la tasa de rebote en una tienda online es preocupante (los usuarios llegan a nuestra web y el producto no les aporta ningún valor y salen de la misma sin seguir mirando productos alternativos) mientras que en un blog suele ser alta (donde el comportamiento del usuario es llegar a la web y consumir el artículos e interactuar con el mismo: comentar, compartir en perfiles sociales si le ha gustado, etc… en este caso un valor muy interesante sería el tiempo de permanencia, que sería el indicador que el usuario ha estado en nuestra web leyendo el artículo)

De esta forma, definir los objetivos es la base entorno a lo que tiene que girar la analítica web. Estos pueden ser variados. Por ejemplo:

  • Aumentar el numero de ventas (caso de ecommerce)
  • Aumentar el número de leads
  • Saber que tráfico aportan los perfiles sociales (referal) para optimizar su gestión

El ciclo de vida de nuestra analítica web debería seguir estos pasos:

  1. Conocer el sector en el que nos vamos a mover. Análisis previo.
  2. Establecer KPI adecuados a nuestro site
  3. Medir (por ejemplo, a través de Google Analytics)
  4. Procesar la información obtenida enfocada hacia los KPI establecidos, obteniendo un panel de información claro, sencillo y directo.
  5. Este último paso ya sería tarea de gestión: Tomar decisiones en base a la información obtenida.

En definitiva… medir, medir y medir para obtener conocimiento.

En próximos post iré profundizando en cuestiones más avanzadas y específicas de analítica, así como la orientación hacia nichos de mercado específicos.

Libros sobre “Analítica Web”

Una de las cosas más importantes que tenemos que hacer sobre nuestra web es medir. Medir lo que sucede en ella porque será la base de mejora: Todo aquello que no se mide no es susceptible de mejora, y en un mundo tan dinámico como es internet, debemos de saber qué está pasando en nuestra web, extraer datos y analizarlos de forma que podamos tomar decisiones que permitan mejorar el rendimiento de nuestra web, bien sea incrementando visitas, aumentando nivel de ventas o consecución de leads. En definitiva, mejorar los ratios de conversión.

Tomando como base la definición provista por la Web Analytics Association podemos decir en resumen que:

[quote align=”center” color=”#999999″]“El Análisis Web (Analítica Web) tiene por objeto la recopilación, medición, evaluación, presentación y explicación racional de los datos obtenidos del Internet, con el propósito de entender y optimizar el uso de un sitio web o de una iniciativa de marketing en Internet”[/quote]

Hay grandes profesionales de analítica web y, en los últimos meses, he tenido la oportunidad de leer 3 libros sobre esta temática de algunos de ellos que quisiera comentar y recomendar:

El arte de medir”, de Gemma Muñoz y Tristán Elósegui

ElArteDeMedirEste libro es un libro de conceptos: conceptos para analizar, reflexionar, proponer alternativas, sugerir mejoras a nuestro site con el objetivo de aumentar el ROI y, en definitiva, optimizar la inversión.

No está centrado en una herramienta en concreto, aunque bien es cierto que la presencia de Google Analytics es evidente por la flexibilidad y el gran juego que nos aporta: No busques en el libro cómo manejar Google Analytics, busca como pensar acciones para mejorar nuestra web a través de los datos que te puede proporcionar Google Analytics(entre otros)… ¿Por donde vienen nuestras visitas? ¿Les gusta nuestro contenido? ¿Por donde se van nuestras visitas? ¿Cómo podemos mejorar la tasa de rebote? ¿Están nuestras landing pages ofreciendo lo que las visitas esperan? ¿Cómo ha evolucionado nuestra tasa de conversión? ¿Hemos realizado alguna acción qué motive dicho cambio? ¿Cómo ha funcionado? … miles de preguntas a las que, datos en mano, podemos ir dando respuesta. Escrito en un lenguaje sencillo y directo.


Analítica web, medir para triunfar”, de Sergio Maldonado

Libro "Analítica Web. Medir para triunfar"Una obra que define el concepto de analítica web y aplica una metodología de implantación y uso de la misma de forma que podamos gestionar de forma optima las inversiones en marketing online, el conocer de forma eficaz nuestros mercado u optimizar nuestras acciones de email marketing, todo ello a partir de la recopilación de datos de nuestro site.

Esta obra está orientada a los siguientes grupos: Marketing online (optimización de nuestra estrategia digital), CEO (toma de decisiones, inteligencia de mercado) y Web manager (optimización web en aras de mejorar resultados)

 


Analítica web”, de Miguel Angel Acera

AnaliticaWebAnayaSi algo destaca de este libro es su carácter eminentemente didáctico, muy sencillo, cargado de ejemplos que facilitan la comprensión de los conceptos –incluso buscando similitudes con el mundo offline para aquellos que no estén muy puestos en la materia y quieran dar sus primeros pasos en la analítica web-. Me atrevería a decir que puede ser el libro perfecto para aquellos que quieran iniciarse en la analítica web. Además, para aquellos que tengan una pequeña base de conocimientos, siempre viene bien ponerles algo de orden y aclarar los mismos.

En cuanto a los contenidos, como no podía ser de otra forma, están organizados en orden incremental en cuando a complejidad: Empezamos con las definiciones y métricas, seguimos con KPI y objetivos, segmentación, dashboards, embudos de conversión, informes, usabilidad, test A/B y multivariantes, …

Además, se incluye un capítulo dedicado a la analítica web 2.0, donde las redes sociales cada vez tienen más poder en nuestra comunicación y no podemos obviar la medición de datos en las mismas.

 

En resumen un conjunto de lecturas tremendamente interesantes dentro del panorama nacional de la analítica web.