La nueva era de la analítica web

De la recopilación de datos al análisis del comportamiento del usuario, de los clics a una estrategia reflexiva y sólida. La analítica web 2.0 significa ir más allá para impulsar una mejora continua de la experiencia online que tienen los usuarios en el site.

vs
Avinash Kaushik en “Analítica Web 2.0. El arte de analizar resultados y la ciencia de centrarse en el cliente” resalta la importancia de centrarse en los resultados para llegar a tres metas: incrementar los ingresos, reducir los costes y mejorar la satisfacción y fidelidad del cliente. Para ello aconseja seguir la evolución de unos insights o indicadores globales (visitas, visitantes, tiempo promedio en la página, páginas vistas por visita,…etc.) teniendo claras unas estrategias analíticas fundamentales que parten de la segmentación.

Objetivo: engagement. El principal propósito de la analítica web en esta nueva era 2.0 es conseguir el compromiso de los clientes hacia una empresa o marca. Ahora bien, de nada sirve construir esos lazos y esa vinculación con el cliente (con la consecuente inversión de tiempo y recursos) si no lleva a un aumento de las ventas de la empresa.

 

El ROI en el marketing móvil

Cuando una empresa a través de su departamento de marketing desarrolla una estrategia siempre tiene un objetivo vinculado al ROI, al retorno de la inversión, a recuperar el dinero y superar ingresos, lo que nos lleva a la conclusión de obtener beneficios.

4-móvil-saliendo-objetosEl ROI es el objetivo al que se dirige cualquier plan de acción, y en el marketing móvil no es distinto.

Al iniciar un plan de marketing móvil el responsable debe tener en cuenta multitud de factores que en otros medios no son necesarios, bien porque no existen, bien porque no se puedan utilizar, pero que pueden suponer el éxito o fracaso de la estrategia.

– el sistema operativo
– la operadora móvil
– el dispositivo de conexión
– la línea de conexión

¿Por qué? ¿En qué puede influir estos aspectos en el marketing móvil? Muy fácil: según el dispositivo, el sistema operativo, o  el método de conexión a Internet la publicidad o el mensaje publicitario se puede mostrar de múltiples y distintas maneras.

Por el lado del diseño debemos tener un equipo de diseñadores que sea capaz de implementar todas las adaptaciones a los diferentes dispositivos y sistemas operativos para una buena visualización del contenido.

Por el lado del marketing, debemos controlar y monitorizar cómo se conectan nuestros usuarios para conocer bien su perfil y ver qué dispositivo, sistema operativo, conexión, realiza más llamadas a la acción y qué comportamiento realizado por el usuario es el más óptimo en el flujo de la conversión.

Entre otros elementos, la analítica deberá ocuparse de conocer:

– tipo de dispositivo
– modelo del dispositivo
– sistema operativo
– tamaño de pantalla
– tipo de conexión
– operadora
– velocidad de la red

Con el conocimiento del tipo de usuario que se conecta, y las oportunas optimizaciones, daremos con el usuario perfecto, pudiendo filtrar a través de las plataformas por este perfil, pudiendo desarrollar estrategias de marketing más agresivas, y obteniendo mayores beneficios por impacto.

Consejos para mejorar el ratio de conversión

ratioconversion2En analítica web, el ratio de conversión es el porcentaje de visitantes de un sitio web que realizan el objetivo deseado por su responsable. Sirve como indicador para medir la efectividad de una estrategia de marketing a la hora de convertir en clientes a los usuarios que visitan una página. La tasa de conversión puede verse afectada por múltiples factores como el diseño de la web y lo intuitiva que resulte su navegación, la redacción de sus contenidos, las imágenes escogidas y su disposición, la procedencia de las visitas entrantes y lo segmentadas que éstas sean… etc.

Con un análisis detallado de los elementos de la web y siguiendo estos seis sencillos pasos es posible, no solo aumentar el ratio de conversión, sino mejorar la calidad de las mismas:

  1. Desarrollar la estrategia. Esto supone invertir tiempo en planificar y desarrollar la estrategia incluyendo los objetivos, el timing y cómo se medirá el éxito o fracaso de la campaña. También hay que implementar el proceso que seguirá el usuario, visualizarlo y analizar cómo seguirá el usuario estos pasos, evitando suposiciones y realizando todos los test pertinentes. No olvidarse de preparar un plan B.
  2. Analizar las fuentes de tráfico, entender su proceso y adaptar las landing pages según términos clave, temas, fuentes de tráfico… etc, estudiando el embudo de conversión. Imprescindible establecer pruebas A/B y comparar los datos para implementar mejoras constantemente.
  3. Medir cada paso que da el usuario en la web, entendiendo el por qué. Analizar los diferentes tipos de usuarios que existen, identificar posibles problemas, errores potenciales y los inconvenientes que se le pueden presentar a los usuarios.
  4. Estudiar el mercado, analizar las tendencias y conocer al detalle tanto al público objetivo como a la competencia. Para esto resulta muy útil hacer una matriz DAFO, desde la que potenciar las fortalezas y oportunidades del mercado, pero también conocer las debilidades y amenazas que existen para poder encararlas adecuadamente y a tiempo.
  5. Experimentar con conceptos innovadores y probar cosas nuevas. En ocasiones ideas aparentemente absurdas tienen buenos resultados, siempre y cuando la inversión esté controlada.
  6. Finalmente, aquellas ideas que han obtenido buenos resultados es aconsejable probarlas en otros soportes y canales para poner a prueba su eficacia y medir su efectividad en diferentes entornos.

ratio conversion 1

Los KPI en una estrategia de marketing digital

¿Cómo vas a medir la evolución de los objetivos de tu estrategia de marketing online? Los KPIs (Key Performance Indicator) son pautas que sirven para valorar los aspectos más relevantes de una web, los que afectan a la evolución de los objetivos en la estrategia digital de una empresa.
Al iniciar un proyecto de analítica web los KPIs han de definirse de manera que sean lo más consistentes y específicos posibles y que puedan medirse a lo largo del tiempo.

Sin embargo, no hay que confundir KPI con métricas (como el número de consultas o visitas, número de palabras clave asociadas, número de páginas indexadas por los distintos buscadores, número de enlaces entrantes, posición en el ranking de Google…) La métrica es un dato, no es información. Son números que miden algo y que sirven para construir una herramienta: el indicador clave de desempeño o KPI, el valor que aporta información útil.

banner_analitica2

Siempre que se defina un KPI básicamente habría que hacerse cinco preguntas:

  1. ¿Qué se va a medir?
  2. ¿Cómo se va a medir?
  3. ¿Se puede alcanzar el objetivo?
  4. ¿Es importante para la empresa?
  5. ¿En cuánto tiempo se debe alcanzar el objetivo?

En un proyecto online, para comenzar, no se deberían tener más de 4 indicadores que contemplen entre 5 y 6 métricas bien segmentadas sobre las que actuar. Por ejemplo, un KPI para la analítica web podría ser los formularios recibidos a través del SEO, estratégicamente controlado a través de las visitas de keywords trabajadas, originadas a través de fuentes de tráfico orgánicas que resultan en una conversión u objetivo.

 

Los elementos clave de la analítica web

La analítica web es un planteamiento estratégico en el marketing digital que permite medir a lo largo del tiempo distintos parámetros, útiles para conocer el comportamiento de los visitantes de una web. Esto es, una disciplina que ayudará a la empresa a definir una estrategia de negocio en función de los datos que lleguen a través del tráfico web. Ni más ni menos.

Para iniciarse como analista web es necesario conocer algunas palabras clave:

  • KPI (Key Performance Indicators): Son los indicadores principales de rendimiento del site, que dependerán del tipo de negocio web pero cuyo objetivo común es cuantificar el comportamiento dentro de la web.mideyanaliza
  • Visita y visitantes: una visita es igual a una sesión, es el número de entradas a un sitio web con un tiempo máximo de inactividad de 30 minutos. Un visitante es igual a un usuario único, los usuarios diferentes que ha entrado en el sitio web durante un periodo de tiempo determinado.
  • Tiempo en la página y tiempo en el sitio: en la página cuenta desde la llegada al momento que se salta otra, en el sitio es la hora de llegada hasta la hora de la visita a la última página antes de cerrar el navegador.
  • Tasa de rebote: porcentaje de visitas en el sitio web en los que se ha visto una sola página.
  • Tasa de salida o abandono: número de usuarios que abandona el sitio web desde una página determinada.
  • Tasa de conversión: resultados obtenidos entre el número de visitas o visitantes único.
  • Compromiso o engagement: tendencia a atraer la atención o un interés favorable. Se puede medir a través del tiempo en el sitio, frecuencia de visitas, suscripción a newsletter, RSS, recomendaciones…

 

Primeros pasos en la analítica web. Logs y tags

La analítica web se centra en la recopilación y el análisis de los datos de visita a la web, estudiando el comportamiento de los usuarios dentro del site para optimizar el sitio web y apoyar las estrategias de marketing.

Business analytics conceptCon las herramientas de analítica web es posible saber qué hacen nuestros usuarios, cuáles son sus intereses, cómo han encontrado la web, qué segmentos del sitio web son más rentables o qué problemas tienen.

Asimismo, un buen análisis permite optimizar el sitio web en procesos clave del site: formularios, procesos de compra, etc. La analítica web es un elemento clave en la estrategia general, la de marketing en especial, contribuye a la usabilidad y permite conseguir los objetivos planteados por la empresa.

Los modelos de medición del comportamiento dentro de una web se basan en logs y en tags. Los logs son aquellos archivos que contienen el registro de toda la información referente la navegación del usuario, se envían al servidor y son procesados mediante software de analítica especializados. Por otro lado, con la evolución de la analítica web se empezó a demandar el análisis en tiempo real y la medición por tags o etiquetas, es decir, partes de código JavaScript que se colocan dentro de una página web y envían la información al servidor, que la procesa y la transforma en datos relevantes.

¿Cuáles son las principales diferencias?

logytag

 

Analítica web en el TMRC de Febrero

El Monday Reading Club abandonaba el año dejando el listón muy alto con la presencia de Roberto Carrerasy su magistral charla, y tras las vacaciones y su consecuente salto de las fechas de enero, nos adentrábamos en Febrero mirando hacia la analítica, con una organización excepcional: todas las ciudades hablando de analítica web, un invitado de lujo para hablar de ella: Adrián Segovia, responsable de analítica web en el diario El País, y un último regalo, la posibilidad de acceso a las estadísticas de la cuenta personal de Google Analytics de Avinash Kaushik, mentor y gurú de la analítica web del mundo entero.

Adrián Segovia nos enseñaba el perfil del encargado de la analítica web:

– diplomático
– bueno con los números
– multitarea

Nos daba a conocer la teoría del 10/90 que viene a decir que una empresa tiene que invertir el 10% de su presupuesto en la herramienta de medición y el 90% en un buen analista web que sepa manejar e interpretar correctamente los datos, y por ende, insistía irremediablemente en la formación y capacidad del analista web en comprender los datos, saber interpretarlos y poder sacar conclusiones sobre el funcionamiento del site, sus fuertes y sus fallas para mejorar su rendimiento, aumentar las ventas y sobre todo satisfacer al usuario en cada visita.

Nos mostraba como pequeñas modificaciones podían aumentar considerablemente las descargas o visualizaciones de lo que se quería vender en el momento.

Como el analista tenía que predecir el mercado, adelantarse a él e intentar ofrecerle lo que buscaba.

Y que un buen analista web no se diferencia realizando informes y más informes, lo importante es saber interpretar los datos que tiene en sus manos y hacer que esos datos le cuenten qué ocurrió en la web.

Foto de blocdeesbozos que se envió a Avinash Kausik para mostrarle el interés que ha despertado la analítica web en Málaga, así como habrán hecho el resto de provincias donde se celebra el TMRC, y que serán incorporadas en el flickr de Avinash.