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Analítica web
En una semanaGemma Muñoz y Tristán Elósegui
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© Gemma Muñoz y Tristán Elósegui, 2012
© Centro Libros PAPF, S. L. U., 2012
Gestión 2000 es un sello editorial de Centro Libros PAPF, S. L. U.
Grupo Planeta
Av. Diagonal, 662-664
08034 Barcelona
www.planetadelibros.com
ISBN: 978-84-9875-209-0
Depósito legal: B. 15.396-2012
Primera edición: junio de 2012
Preimpresión: Zero Preimpresión, S. L.
Impreso por T. G. Soler
Impreso en España - Printed in Spain
No se permite la reproducción total o parcial de este libro, ni su incorporación
a un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier
medio, sea éste electrónico, mecánico, por fotocopia, por grabación u otros
métodos, sin el permiso previo y por escrito del editor. La infracción de los
derechos mencionados puede ser constitutiva de delito contra la propiedad
intelectual (Art. 270 y siguientes del Código Penal).
Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derechos Reprográfi cos) si necesita
fotocopiar o escanear algún fragmento de esta obra. Puede contactar con
CEDRO a través de la web www.conlicencia.com o por teléfono en el
917 021 970 / 932 720 447.
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Índice
Lunes 7
Introducción
Martes 21
Recogida de datos: herramientas de analítica web
Miércoles 29
Análisis básico de nuestro sitio web
Jueves 41
Análisis de la conversión
Viernes 53
Análisis de campañas
Sábado 65
Medición en las redes sociales
Domingo 77
Transmisión del conocimiento
Epílogo 97
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LunesIntroducción
¡Enhorabuena! Sí, te lo decimos a ti, que tienes este libro en
las manos. Puedes sonreír, no pasa nada. Nadie te está
viendo. ¿Por qué te felicitamos? Simple. Has decidido
averiguar de qué va esto de la analítica web. Has decidido
dar un paso al frente, arremangarte y «ensuciarte». Y lo
has hecho con una de las disciplinas básicas de internet,
pero al mismo tiempo una de las más desconocidas.
En este libro averiguarás por qué es tan importante, y te
avisamos de que una vez empieces… ¡no vas a querer parar
de aprender! Luego no digas que no te lo advertimos.
Como es el primer día en el que te enfrentas a este tema,
vamos a empezar con una explicación práctica: la analítica
web te permitirá conocer lo que ocurre en tu página web y,
por tanto, mejorar sus resultados.
Sencillo pero potente, ¿verdad? Por fin «algo» que me
dice qué es lo que ocurre y me ofrece pistas sobre cómo
mejorar mis resultados.
Ésta es la explicación breve, pero como puedes imaginar
tiene muchos, muchos matices. Sin embargo, es una buena
manera de empezar.
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¿Qué es la analítica web?
Para sentar las bases, empecemos con la definición de la Web
Analytics Association (WAA, www.webanalyticsassociation.org):
Is the measurement, collection, analysis and reporting of
Internet data for the purposes of understanding and
optimizing Web usage («Es la medición, recogida, análisis e
interpretación de los datos de tráfico web con el objetivo de
entender y optimizar la navegación web»).
En otras palabras, la analítica web es el resultado
de analizar la actividad del sitio web con el objetivo de
enfocar acciones a resultados. Lo más importante es
entender que no es tanto una herramienta técnica como
una de negocio.
¿Para qué sirve?
Durante muchos años nos hemos dedicado a explicar por qué
internet es tan útil. Afortunadamente, ya hemos superado esa
etapa. Internet se ha convertido en un commodity; todos
hemos asumido que es útil y lo usamos casi todos los días,
pero muchas de las disciplinas que lo componen todavía nos
suponen un reto (cierto es que las cosas evolucionan tan
rápido que es difícil asimilar conceptos).
Existen grandes diferencias en el grado de asimilación de
internet. Mientras unos miden intensivamente cada una de sus
acciones en internet, son usuarios activos de redes sociales,
etc., otros tratan de negar la utilidad de internet en su día a día
y evitan cualquier contacto con la red. Estas diferencias
evidencian los problemas que ha causado la rapidez con la que
internet se ha introducido en nuestras vidas.
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A pesar de que internet es algo cotidiano, no hemos
asumido que cambia las reglas de juego del mundo offline
(expresión en creciente desuso, pues la línea entre los
ámbitos off y online es cada vez más difusa).
En este mundo las cosas se miden por medio de
encuestas. Se hacen incontables entrevistas y tests
de todo tipo a partir de los cuales se extrapola. Aunque
los resultados son bastante fiables, no dejan de ser
extrapolaciones.
En internet podemos medir cada acción, cada clic, cada
visita a nuestra página web. Es como si hiciésemos una
encuesta a todos los que pasan por nuestra tienda.
Podemos alcanzar un nivel de granularidad hasta hace
poco impensable. ¿Qué te parece más fiable, extrapolar
o «preguntar» al 100 % de tus clientes?
Desde un principio, el reto al emprender cualquier acción
o inversión es obtener el máximo rendimiento y cumplir
con los objetivos fijados. La analítica web nos permite
medir los resultados obtenidos, saber qué cosas han
funcionado mejor y peor, y tomar las decisiones adecuadas
para potenciar los éxitos y corregir los errores. De este
modo podemos cumplir con las premisas de maximizar el
rendimiento y alcanzar los objetivos (o al menos saber por
qué no lo has logrado).
Estamos tan acostumbrados al mundo offline, al mundo
de las extrapolaciones, al mundo de «te lo tienes que creer
porque no hay otra forma de medirlo», que no nos damos
cuenta de que internet te permite conocer a fondo a tus
clientes y comprender el porqué de las cosas.
La analítica web te permite entender qué ocurre antes
de que los usuarios lleguen a tu web, cómo se comportan
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mientras están en ella y por qué no se cumplen los
objetivos que tienes marcados en tu web.
Antes de llegar a tu web
Como cualquier negocio tradicional, en internet tenemos
que poner en marcha una serie de acciones para darnos a
conocer y atraer tráfico a nuestra web. Las campañas de
publicidad a las que estamos más acostumbrados se
componen de anuncios en televisión, prensa, radio, folletos
y carteles (entre otros muchos medios). Internet es un
canal indispensable que debe figurar en la lista y que tiene
sus propias formas de dar a conocer sus productos.
Veamos los principales.
1. Buscadores
Search Engine Optimization (SEO) o posicionamiento
natural en buscadores. Son un conjunto de técnicas que
facilitan que tu web se posicione lo más arriba posible en
los resultados naturales. Hacen que tu web sea más
comprensible y relevante para los motores de búsqueda.
Hasta finales de 2011 estos criterios eran puramente
técnicos, pero desde la llegada de Google Panda (una
actualización del algoritmo de búsqueda de Google), las
recomendaciones en redes sociales empiezan a tomar
importancia como criterio para mejorar el posicionamiento
de una página.
Search Engine Marketing (SEM), más comúnmente
conocido como PPC (pay per click) o Adwords (anuncios de
PPC en Google). Permite posicionar tu página en las
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primeras posiciones de los resultados de búsqueda
mediante anuncios pagados, sobre la base de pujas
por los términos de búsqueda que los usuarios utilizan.
Fig. 1.—Diferencias entre SEM y SEO.
2. Display (banners)
Es la versión online de los anuncios en periódicos y
revistas. Consiste en insertar publicidad en páginas web.
Tienen mala fama porque en ocasiones pueden ser
intrusivos y porque muchos piensan que no son rentables.
Sin embargo, de acuerdo con nuestra experiencia, una
campaña de banners bien planificada, negociada y sobre
todo medida y optimizada (aquí entra en juego la analítica
web), puede ser muy efectiva y rentable.
Parte de esta mala fama se debe a que sólo se miden las
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conversiones directas (clic en el banner y conversión
[cumplir objetivo]), y no se tienen en cuenta las
conversiones asistidas (aquellas que inicia, pero terminan
entrando/contabilizándose por otro canal).
3. Social media
Se trata del conjunto de estrategias que una empresa
puede desarrollar en las redes sociales, ya sea
conversando con los usuarios o insertando publicidad
en la propia red social.
4. Email marketing
El marketing directo por excelencia en internet. Una de las
disciplinas más efectivas. Tiene las mismas ventajas que el
marketing directo postal tradicional, pero con ventajas
añadidas como un control total sobre las piezas, la
medición de resultados y unos costes mucho menores.
5. Marketing de afi liación
En internet existen millones de sitios web cuyo modelo de
negocio se basa en la publicidad (banners, emailing y
muchas cosas más), pero que no pueden acceder a los
anunciantes por falta de recursos.
Por otro lado, existen anunciantes que quieren llegar a
los usuarios de estas páginas, pero que no pueden buscar
y negociar, una a una, con cada página.
Por este motivo surgen las redes de afiliación que
ponen en contacto a las páginas web con los anunciantes.
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Normalmente, el anunciante paga por registro o venta
conseguidos, la red de afiliación se queda una parte y el
resto va al afiliado (página web).
6. Mobile marketing
Cada día navegamos más mediante nuestros teléfonos
móviles. Los utilizamos para casi todo: correos
electrónicos, redes sociales, compras, etc. Son parte de
nuestro día a día y están provocando que la línea entre los
ámbitos on y offline sea todavía más difusa.
Muy escuetamente, podemos decir que el mobile marketing son todas las acciones que podemos realizar
cuyo soporte es un teléfono móvil o una tableta. Es un canal
nuevo y completo.
7. Tráfi co directo
Son las visitas que llegan a nuestra web porque un usuario
ha tecleado nuestra URL en su navegador. Aunque siempre
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ha sido un aspecto a tener en cuenta, últimamente está
cobrando importancia gracias a que los «nuevos»
navegadores recuerdan las URL visitadas y las muestran al
usuario. Muchos usuarios teclean directamente la URL en
el navegador porque:
• Son usuarios asiduos y conocen la URL.
• Tienen la URL guardada en favoritos (esto cada vez
ocurre menos).
• Conocen la marca y escriben el nombre de la marca
seguido de .com o .es para probar suerte.
• La marca ha hecho una campaña en la que destaca
la URL.
Confiamos en que esta somera descripción os haga
sentir más cómodos con la terminología.
A lo largo de la «semana» ahondaremos en estos
conceptos.
¿Cuándo llegan a tu web y por qué se van?
Ha llegado el momento de relacionar los resultados de la
campaña con lo que ha ocurrido en la web. En primer lugar,
veamos los resultados de la campaña:
• Buscadores: ¿Nos han encontrado en Google?
¿Con qué palabras clave (keywords)?
¿Cuánto nos ha costado (cost per click o CPC)?
¿Cuántos usuarios han llegado mediante clics
en resultados naturales (SEO)?
• Display: ¿Han visto nuestros banners?
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¿Cuántas personas han hecho clic (clic trough rate,
o CTR)?
• Social media: Las acciones especiales realizadas,
¿han conseguido atraer tráfico a nuestra web?
¿Cuántos usuarios han llegado desde redes sociales?
¿Qué red social ha sido la dominante?
¿Cuánto nos ha costado traer a cada usuario?
• Otros canales: Debemos hacernos preguntas
similares de todos los canales mencionados
anteriormente.
A continuación veamos lo que ha ocurrido en la web:
• ¿Cuántos usuarios nos han visitado?
• ¿Cuánto tiempo se han quedado?
• ¿Cuántos visitaron el sitio web, no les gustó
lo que encontraron y se fueron rápidamente
(bounce rate)?
• ¿A través de qué canales vinieron?
• ¿Cuánto hemos conseguido vender? ¿Cuál ha sido
el canal más efectivo?
¿Interesante, no? Pues cuando termines de leer este
libro, ¡serás capaz de contestar a todas estas preguntas
y muchas otras! Pero vayamos paso a paso.
Para realizar este análisis avanzaremos un poco día
a día.
¿A quién debería interesarle la analítica web y por qué?
A todo aquel que esté relacionado con el marketing online.
¿Por qué? Porque es necesario saber qué contenidos,
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productos o servicios prefieren nuestros clientes
potenciales; qué otros sitios web nos están generando
más visitas; qué palabras clave utilizan nuestros visitantes
para llegar a nuestra web (y cuáles nos gustaría que
utilizaran pero no lo hacen); detectar por dónde entra
y por dónde sale la visita…, es decir, qué hacen en nuestra
web, compararlo con qué queremos que hagan y
determinar los pasos a seguir para alcanzar nuestros
objetivos.
La analítica web necesita que los gestores de la web
tengan muy claros los objetivos que se persiguen con la
estrategia online. En función de los objetivos se
determinará qué métricas son las más adecuadas para
calibrar el éxito de una estrategia concreta. La métrica
básica en la medición del éxito es la tasa de conversión
que refleja cuántos de todos nuestros visitantes satisfacen
nuestro objetivo. De este modo podremos analizar qué
sucede con los clientes que no cumplen nuestras
expectativas y, en consecuencia, podremos tomar
decisiones basándonos en datos concretos como hasta
dónde llegaron al visitar nuestra página web y qué pudo
ocasionar que abandonaran la página.
Es necesario conocer a nuestros visitantes, clasificarlos
o segmentarlos según su comportamiento para
personalizar las tácticas y lograr los objetivos marcados.
Una de las segmentaciones básicas será la procedencia de
la visita, para saber qué visitas vienen de forma gratuita
(directamente desde el navegador o porque nos tienen
guardados como favoritos), desde los buscadores (de forma
gratuita o de pago), desde otras webs que nos enlazan,
desde una plataforma de afiliados, desde una determinada
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campaña de publicidad, desde las redes sociales, desde un
lanzamiento de emails, etcétera.
Saber qué porcentaje de visitas nos llega de todos los
lugares posibles y qué porcentaje de beneficio sacamos por
cada vía será vital para saber dónde invertir para obtener
el mejor rendimiento.
E igualmente importante es conocer por dónde se
mueven los internautas cuando nos visitan, qué les
interesa, qué funciona o no, por qué no navegan por donde
nosotros deseamos, saber qué llamadas a la acción no
están funcionando como debieran, qué diseños no resultan
atractivos, qué caminos les confunden, etcétera.
En definitiva, aprender y optimizar la experiencia
de usuario.
Sin embargo, la analítica web no termina en el sitio
web. El éxito también requiere conocer bien a nuestros
competidores para tener una idea clara de cómo está el
mercado y cuál es nuestra posición en él. Y, por supuesto,
es vital combinar todo el conocimiento cuantitativo sobre
nuestro sitio web con los datos cualitativos. Esto nos
permitirá comprender mejor por qué están pasando ciertas
situaciones mediante la voz del usuario, para combinar los
dos objetivos de la analítica web: mejorar el rendimiento de
la web y la satisfacción del cliente.
Si tenemos un negocio online y no planteamos objetivos
o no medimos su consecución, no podremos mejorar.
Sin la analítica web será mucho más difícil,
por no decir imposible, optimizar nuestro sitio web
a conciencia.
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Tres ideas clave para resumir el lunes:
1. ¿Qué es la analítica web? Es la herramienta que
nos permite entender el comportamiento
de nuestros usuarios y mejorar su experiencia de
navegación.
2. ¿Qué nos permite hacer la analítica web? Medir los
resultados obtenidos, saber qué cosas han funcionado
mejor o peor, y tomar decisiones para potenciar los
éxitos y corregir los errores.
3. ¿Cuáles son los principales canales por donde nos va
a llegar el tráfico? Buscadores (SEM/SEO), display
(banners), redes sociales, emailing, afiliación, mobile
marketing y tráfico directo.
¿Cómo vamos a organizar el resto de la semana?
Mañana martes veremos cómo recoger los datos para
analizar y optimizar los resultados.
El miércoles estudiaremos de dónde vienen los usuarios
que llegan hasta nuestra web.
El jueves empezaremos con el tema clave: las ventas
(veremos que no siempre se trata de eso, pero por
el momento nos vale para entendernos).
¿Hemos vendido? ¿Cuánto? ¿Por qué no hemos vendido
más?
El viernes analizaremos si las acciones que hemos
realizado para atraer tráfico a nuestra web han funcionado
correctamente o no.
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Y durante el fin de semana analizaremos cómo lo
estamos haciendo en las redes sociales (sábado) y
terminaremos aprendiendo a hacer los informes de
seguimiento para analizar la información más interesante
para nuestro negocio.
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MartesRecogida de datos: herramientas de analítica web
La historia de las herramientas de analítica web empieza
en la década de los noventa, con el análisis de las huellas
que dejan las peticiones al servidor (logs). Sin embargo,
basar la medición en analizar los ficheros de logs plantea
varios problemas, ya que puede contar más visitas de las
reales (por los robots) o menos (no cuenta los accesos a la
caché); además, la identificación se basa en la IP, con la
imprecisión que esto implica.
Fue entonces cuando salieron a la luz las herramientas
que medían por medio de tags (etiquetas) integradas en
todas las páginas del sitio web. Esta medición mejora los
resultados de las herramientas basadas en logs, puesto
que proporciona información que el log no es capaz de
revelar y es más fiable. Requiere de javascript y emplea
cookies (marca en forma de fichero de texto que el
navegador asocia al sitio web visitado), lo cual permite
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discriminar si el usuario accede al sitio web por primera
vez o no. El problema que esto genera es que si se elimina
la cookie, la información no es fiable.
La medición web basada en tags ha vivido su máximo
apogeo desde que Google lanzó Analytics. Esta herramienta
gratuita es la más extendida en el mundo junto con las de
pago: las más famosas son
Omniture, Webtrends, Unica, Nedstat y ATInternet.
No podemos olvidar otro sistema de medición muy utilizado
en empresas de comunicación: los paneles o la medición
orientada al usuario. Consiste en instalar en los sistemas
de algunos usuarios un software de recogida de datos que
permite obtener una serie de estadísticas sobre la audiencia
del sitio web. Este sistema, heredado de la televisión, ofrece
una ventaja muy interesante: permite realizar una
comparativa entre los distintos sitios web para determinar
los puntos débiles y fuertes de cada uno. Los más utilizados
son los paneles de Nielsen (Net View) y Comscore
(Media Metrix).
¿Cómo elegir la herramienta de medición más
adecuada?
La elección de la herramienta que mejor puede responder a
las necesidades de una organización debe apoyarse en
cuatro pilares básicos:
• La capacidad de recopilación de datos: variables fijas
o configurables.
• La flexibilidad del modelo de datos: segmentación de
las variables.
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• La integración de los datos: de fuentes externas o
extracción de la herramienta.
• La gestión de datos: en servidores propios o ajenos.
Escogeremos las herramientas en función de la
importancia que otorguemos a cada pilar. Sin embargo, no
todo depende de encontrar la mejor solución; también es
fundamental que una persona configure y gestione las
herramientas de manera efectiva para sacarle el máximo
partido. A la hora de presupuestar la analítica web hay que
contar con el dinero que cuesta la implantación y el
mantenimiento de la herramienta, así como el sueldo de
la/s persona/s que van a trabajar con ella. Se habla mucho
de la regla 10/90, según la cual se debe invertir el 10 % del
presupuesto en la herramienta y el 90 % en los analistas,
aunque suele presupuestarse justamente al revés.
¿Qué podemos obtener de la herramienta de analítica web?
Información sobre el número de visitas, páginas vistas,
desde dónde vinieron, buscadores utilizados y palabras
clave empleadas, contenido visitado, duración de la visita,
número de veces que se alcanzan los objetivos, cómo está
funcionando una campaña, geolocalización de los
visitantes, si es su primera visita, etcétera.
Las herramientas de analítica web son fáciles de utilizar,
pasan de la visión genérica que podamos tener
a la profundidad del detalle de forma clara. También nos
permiten conocer el comportamiento de nuestros usuarios,
desde antes de llegar a nuestro sitio web hasta que se van
de la web. Por tanto, tendremos datos objetivos que nos
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permitirán optimizar el diseño y el contenido de la web, de
forma que su rendimiento sea máximo.
Lo ideal es combinar la información que nos proporciona
cualquiera de las herramientas que acabamos de
mencionar con una segunda herramienta. Por ejemplo,
podemos utilizar Google Analytics de forma gratuita y
combinarla con SiteCatalyst de Omniture.
Si además incorporamos una herramienta propia del
sitio web que registre los logs, podremos tener la certeza
de manejar los datos de manera correcta.
Otras herramientas útiles: información cualitativa,
competencia, tendencias y otras
La combinación de las herramientas adecuadas y el
análisis de los datos llevarán al éxito en la estrategia
online, tal y como muestra la estrategia Multiplicity de
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Avinash Kaushik, el gurú de la analítica web de nuestro
tiempo.
Para sacarle el máximo partido a la analítica web, en los
próximos días seguiremos la estrategia Multiplicity, que en
esencia viene a decir: «No tendremos la foto completa de lo
que ocurre hasta que no obtengamos datos de más de una
herramienta».
Para poner a prueba diversas opciones y diseños en
nuestras páginas y recoger información de diseño y/o
usabilidad existen diversas herramientas:
• Google Website Optimizer: con esta herramienta
podemos realizar test A/B y test multivariante para
comprobar nuestras hipótesis e ir sobre seguro a la
hora de cambiar un diseño o una llamada a la acción.
• Crazy Egg: servirá para hacer un análisis de clics, o
sea, para comprobar dónde miran, dónde pinchan, etc.,
y, de este modo, detectar lo que menos se utiliza de
cada página, qué podemos potenciar y qué nos
interesa mejorar. Incluye la opción de ver la
información en un heatmap y segmentar por perfiles.
• ClickTale: es una herramienta de análisis visual que
permite grabar y ver lo que hacen los visitantes,
adónde van, cuánto profundizan, dónde estamos
fallando a la hora de llamar a la acción y qué debemos
mejorar para llevar a los usuarios a su destino. Esta
herramienta es de pago.
Los propios usuarios nos mostrarán por qué se produce
una situación determinada. Podemos crear un laboratorio
de test con clientes, generar nuestros propios
cuestionarios de calidad o utilizar encuestas online:
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• Woopra: es una digna alternativa a Google Analytics
para sitios web con poco tráfico. Además de las
métricas habituales, incluye un análisis en tiempo
real y permite mostrar mensajes en forma de pop-up
para hablar con los usuarios conectados en ese
instante.
• 4Q, SurveyMonkey o cualquier encuesta online
que nos permita recoger datos cualitativos en la
propia web para conocer la experiencia de nuestros
usuarios.
Nos puede interesar conocer la frecuencia con la que se
realiza una búsqueda en Google, el buscador más utilizado
en España, como por ejemplo el volumen de búsquedas de
diferentes palabras clave. Esto es posible gracias a estas
herramientas gratuitas, que nos ayudan a conocer un poco
más las preferencias de nuestros usuarios (cómo y por qué
llegan a nuestro sitio web) y las que les llevan a preferir a
nuestros competidores.
• Google Ad Planner: es el sistema de medición
desarrollado por Google para no tener que auditar sus
resultados con terceros; a nosotros nos sirve para
programar nuestras campañas y recoger datos
demográficos y de preferencias de usuarios.
• Google Insight Search: sirve para conocer las
tendencias en las búsquedas online. Esta herramienta
revela en un único interfaz la popularidad de las
búsquedas, así como cuáles están creciendo y cuáles
son las palabras clave de mayor éxito.
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Así podremos completar la información que tenemos con
nuestra herramienta de medición. Sin embargo, no
podemos detenernos aquí, pues para obtener una imagen
fiel de nuestros números, es necesario compararlos con los
de nuestra competencia.
• Google Trends: sirve para saber la frecuencia con la
que se busca un término dentro de un período de
tiempo determinado y las preferencias de los que nos
buscan.
• Alexa: este medidor internacional para webs con
resultados de valoración de la página combina el
número de usuarios únicos y las páginas visitadas en
el sitio; a partir de estos datos elaboran un ranking.
Sirve para comparar la tendencia de las visitas entre
sitios web, aunque no es muy preciso puesto que se
basa en el uso voluntario de una barra de
herramientas entre los usuarios.
La analítica web no es solamente una herramienta, sino
una estrategia de negocio. Es un trabajo en el que debe
implicarse todo el equipo con la vista puesta en la
optimización: se analiza, se proponen sugerencias, se
implementan las mejoras, se aprende y se vuelve a probar
una y otra vez.
¿Y el futuro? Lo ideal es invertir en una herramienta
de analítica web que nos permita adecuar la recogida
y el análisis de los datos con la finalidad de optimizar
nuestra estrategia de negocio, así como incluir los datos
de nuestro sistema de CRM (Costumer Relationship
Management, gestión de las relaciones con el cliente)
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Martes
28
y determinar acciones personalizadas que encajen mejor
con el perfil de cada cliente.
Por último, no debemos olvidar que el futuro pasa por las
redes sociales y que tenemos que integrar esta nueva
fuente de aprendizaje para obtener una foto completa y
fidedigna de lo que sucede en nuestro sitio web. Sólo así
podremos comprender dónde estamos y adónde
queremos ir.
Tres ideas clave para resumir el martes:
1. La elección de la herramienta de analítica web
adecuada debe realizarse teniendo en cuenta el
método de recopilación de datos, la flexibilidad del
modelo que ofrece cada herramienta y el sistema de
integración y gestión de los datos.
2. Invertir en la herramienta aplicando la regla 10/90
de Avinash Kaushik: 10 % del presupuesto en la
herramienta y 90 en el analista web.
3. Emplear las distintas herramientas gratuitas
disponibles en internet para contextualizar nuestros
datos y estudiar la estrategia de la competencia.
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MiércolesAnálisis básico de nuestrositio web
Hoy realizaremos un análisis básico de nuestro sitio web.
Se trata de un primer acercamiento: entender quién nos
visita, desde dónde accede a nuestro sitio web, qué está
buscando, qué contenido consume y en qué momento, y
desde dónde abandona la visita.
Solamente entendiendo cómo se comportan los
visitantes que acceden a nuestro sitio web seremos
capaces de optimizar nuestro contenido para lograr que
los objetivos marcados se alcancen en el menor tiempo
posible. Conocer a fondo nuestro negocio para tener una
perspectiva global: ésa es la clave del análisis básico de
nuestra web.
Origen de nuestras visitas
Entendiendo bien las fuentes de origen de las visitas y
profundizando en las palabras clave podremos afinar las
estrategias de captación. Estudiando en qué lugar del sitio
web abandonan la visita nos permitirá optimizar las
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Miércoles
30
páginas que pueden resultar conflictivas. Las cuatro
fuentes de origen de tráfico de un sitio web 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 de 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. El problema que plantea es que
es un cajón de sastre donde también se contabilizan
las visitas que no están debidamente etiquetadas.
¿Qué fuente de tráfico ofrece mejores resultados?
¡Cuidado! Antes de responder es necesario aclarar que no
debemos fijarnos en el volumen de las visitas solamente.
Para responder de manera adecuada a esta pregunta,
segmentaremos por fuentes de tráfico y usaremos las
variables que aportan valor al análisis de nuestra web.
• 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?
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Miércoles
31
• Tiempo de estancia: 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.
• Valor por visita: ratio del total de ingresos entre el
número total de visitas. ¿Cuánto gano por cada visita
que viene desde elmundo.es?
• Coste por visita: ratio del total de gastos entre el
número total de visitas. ¿Es mayor el gasto que realizo
por cada visita que atrae elmundo.es o el rendimiento
es positivo?
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.
¿Cuál es la fuente que más fluctúa? ¿Sobre la base de qué
métricas? Lo que realmente debemos preguntarnos es:
¿qué fuente de tráfico arroja los peores resultados?
¿En qué se diferencia del resto? Ahí es donde debemos
actuar.
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Miércoles
32
Puntos de entrada y salida de nuestras visitas
Además de conocer el origen de nuestras visitas, un
aspecto interesante del análisis básico de una web es
estudiar las páginas más populares por las que los
usuarios acceden a nuestro sitio web. Este análisis nos
proporcionará la información necesaria para promover la
mejora o la conversión final desde estas páginas, lo cual
incrementará el rendimiento global de la web.
La página por la que entra la visita desde la fuente de
origen que elija se denomina página de aterrizaje o landing
page. ¿Sabemos qué página de aterrizaje tiene mayor
impacto en nuestro sitio web? ¿Cuál consigue luego
mejores conversiones?
Para empezar hay que identificar cada página de
aterrizaje, comenzando por la home y las relativas al SEO,
SEM, correo electrónico, marketing, etc. Podemos tomar el
informe de Top Entry Pages para saber cuáles son las más
populares.
Si tomamos las páginas por las que más entran
nuestros usuarios, incluyendo el número total de
visitas, la tasa de rebote y el total de páginas vistas
por visita, podemos obtener un análisis muy
interesante sobre cómo cada punto de entrada es
aceptado por el tráfico que atrae, si estamos
mostrando lo que el usuario quiere o espera ver (tasa
de rebote), y si le gusta el contenido del sitio web
(profundidad de visita o páginas vistas por visita).
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Debemos tener en cuenta que estas páginas son nuestro
escaparate, y como la primera impresión es la que cuenta,
hay que mimarlas y dedicarles toda nuestra atención. Lo
más importante es entender que no existen métricas
correctas o incorrectas: cada sitio web es diferente y tiene
sus propios factores y circunstancias. Por eso es
fundamental establecer los objetivos propios y conocer a
fondo el sitio web; sólo así podremos segmentar en función
de los perfiles que más se ajustan al sitio web. Para
obtener una imagen global de éste es básico comparar
los números o ratios entre los diferentes puntos de
entrada.
Si optimizamos las landing pages ganaremos visitas de
calidad, pues ofreceremos una respuesta mejor a
quienes aterricen en ellas. Si combinamos esta
información con los datos sobre el comportamiento
del usuario cuando visita cada página de aterrizaje,
habremos alcanzado un punto de partida desde donde
empezar a mejorar.
Una vez más, queremos subrayar la importancia de
conocer bien el sitio web. Igual que no podemos usar los
mismos valores en los indicadores para todos los sitios
web, cada página de aterrizaje del nuestro requiere un
entendimiento explícito de su función exacta:
• Páginas que tienen como finalidad interesar al
visitante; queremos que siga navegando.
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• Páginas que buscan persuadir al visitante de que haga
una acción determinada.
• Páginas informativas que deben ayudar al visitante a
entender determinados aspectos de nuestros
productos o servicios.
Dependiendo del sitio web, habrá más o menos
categorías. Si identificamos a qué categoría pertenece cada
página de aterrizaje, luego podremos compararlas entre sí,
puesto que los indicadores sí nos serán de utilidad al
hablar de lo mismo, y nos resultará más fácil saber qué
páginas de cada grupo podrían mejorarse.
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
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Miércoles
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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).
Dejaremos fuera las páginas donde la conversión ya ha
finalizado (las que suponen la confirmación de una compra
o adquisición de servicio), que son las que consideramos
«páginas positivas de salida».
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?
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Miércoles
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Así que, en vez de lamentarnos porque nuestro usuario
se haya ido del sitio web sin hacer nada de provecho y verle
como nuestro enemigo, es mucho más constructivo
meternos en su piel e intentar entender por qué lo ha
hecho.
Perfiles de navegación
Los visitantes acceden a nuestro sitio web, que se compone
de páginas, y éstas tienen contenido. ¿Qué contenido
interesa a nuestros visitantes? ¿Qué métricas nos pueden
indicar qué está pasando en nuestro sitio web? Si
empezamos por estudiar las páginas más vistas,
tendremos las páginas con mayor número de visitas
en un período determinado de tiempo.
Si conocemos los contenidos más visitados, la página de
acceso a nuestro sitio web, los puntos de origen de las
visitas y las palabras clave por las que nos han encontrado,
tendremos un primer boceto de lo que está sucediendo en
nuestro sitio web, de cómo nos perciben. ¿Coincide con la
imagen que queremos ofrecer de nuestra marca?
Lo primero que vamos a hacer es dividir el sitio web en
secciones, establecer objetivos para cada una de ellas y
estudiar las métricas básicas de cada página o contenido.
Cuántas visitas ven esa página, cuántas abandonan el sitio
después de ver esta página, cuántas terminan convirtiendo,
cuántas logran su objetivo (el de la home sería derivar
tráfico, el de una página de producto o servicio que el
usuario se comporte de acuerdo con los objetivos globales
del sitio web, etcétera).
La clave del éxito es optimizar el contenido basándose en
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Miércoles
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los resultados de la analítica web. Podemos segmentar las
visitas según lo que gusta a los que repiten visita, según el
contenido que atrae a nuevos usuarios, según las
diferencias de consumo de contenido entre las distintas
fuentes de origen, etcétera.
Los segmentos predeterminados por los que podemos
empezar son los relativos a las distintas fuentes de tráfico,
si se trata de usuarios nuevos o recurrentes, si han
terminado convirtiendo en el sitio web o si han accedido
desde un dispositivo móvil. Se puede personalizar en
función del perfil que necesitemos dependiendo de cada
momento del análisis.
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.
Los nuevos visitantes son aquellos en cuyo ordenador
no se ha copiado la cookie conforme ese usuario ya ha
accedido a nuestro sitio web. Hay que tener en cuenta que
si los visitantes borran habitualmente las cookies, los datos
no serán totalmente precisos. La herramienta web no
reconocerá si el visitante es nuevo o antiguo, por lo que
catalogará a éste siempre como nuevo.
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. Estas KPI serán el indicador de la relación que
tienen nuestros visitantes con el sitio web.
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Miércoles
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Porcentaje de nuevos visitantes =
Nuevos visitantes / Total visitantes
Porcentaje de visitantes que repiten =
Visitantes que repiten / Total visitantes
No existen porcentajes medios de visitas nuevas vs.
recurrentes por tipología de web, pero 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?
Si segmentamos las métricas que ya conocemos (tasa de
rebote, tasa de conversión, valor por visita, etc.) por nuevos
visitantes o visitantes recurrentes, tendremos datos
suficientes para determinar si interesa captar usuarios o
concentrar los esfuerzos en la fidelización para cumplir
nuestros objetivos.
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Miércoles
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Cuatro ideas clave para resumir el miércoles:
1. Primer paso del análisis: estudiar a fondo de
dónde proceden las visitas que llegan a nuestro
sitio web, por dónde acceden y por dónde salen.
2. Conocer la diferencia de comportamiento entre los
usuarios que nos visitan por primera vez y los que
ya nos conocen es vital para optimizar la estrategia
de captación y fidelización de nuestro sitio web.
3. Actualmente, lo importante no es tanto el valor
absoluto de cada fuente de entrada o de visitas
en cada página de aterrizaje, sino la tendencia.
Debemos aprender de aquellas acciones que
hayamos realizado que hayan tenido consecuencias
positivas en nuestro sitio web, y utilizarlas como
fuente de aprendizaje y optimización futuras.
4. Si clasificamos las páginas de aterrizaje por
categorías, podremos compararlas y juzgar si
su rendimiento es el esperado.
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JuevesAnálisisde la conversión
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. Así
podremos analizar lo que está pasando para mejorar
cualquier punto del recorrido.
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.
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 microconversiones, puesto que cada nivel
superado aumenta nuestras posibilidades de que llegue a
su destino.
Hay que tener en cuenta que si un visitante no pasa al
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Jueves
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siguiente nivel en el embudo puede hacer dos cosas: irse a
otro contenido dentro de nuestro sitio web o abandonarlo
por completo. Esto último hay que impedirlo a toda costa.
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.
Llega un momento en que el usuario está tan cerca de la
conversión que no nos podemos permitir el lujo de
perderle.
Si establecemos objetivos y KPI a cada fase, y nos
centramos en el volumen de personas que hay en cada una
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Jueves
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de dichas fases, conoceremos la forma del embudo de
conversión de nuestra web, lo cual 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.
El embudo de conversión nos indica dónde les perdemos.
Nuestro análisis del tramo nos debe ayudar a identificar
por qué. Es decir, será necesario realizar un estudio
exhaustivo de cuál puede ser el motivo de abandono. Una
vez detectado éste, podremos determinar dónde tenemos
que concentrar nuestros esfuerzos para mejorar.
Asimismo, debemos aprender de la conducta de los
que no abandonan.
Cómo mejorar la tasa de conversión
Imaginemos que tenemos una web www.misitio.com que
vende el producto A, el producto B y el producto C. Lo
primero que debemos hacer es saber cuánto vendemos de
forma agregada, nuestra tasa de conversión global del sitio
web; es decir, sumamos el total de ventas de los tres
productos y las dividimos por el total de visitas recibidas
durante un período determinado. A continuación,
comparamos esta tasa de conversión con los meses
anteriores para comprobar la evolución, o con el mismo
mes del año anterior para saber nuestro rendimiento
global en contexto. Llegados a este punto, ¿qué pasos
seguiríamos para aumentar la tasa de conversión global?
¿Qué puntos débiles debemos fortalecer para lograr dicho
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Jueves
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objetivo? ¿Cómo decidimos si lo que necesitamos es
optimizar nuestros procesos de compra o mejorar
nuestra estrategia de captación? Una buena manera de
decidir por dónde empezar es la siguiente: primero
averiguamos las visitas que recibe cada ficha de producto y
el número de conversiones de cada producto por separado:
Producto A: 500 visitas a la ficha de producto
con 50 conversiones.
Producto B: 500 visitas a la ficha de producto
con 100 conversiones.
Producto C: 50 visitas a la ficha de producto
con 35 conversiones.
Por lo que:
Tasa de conversión A = 10 % (50/500).
Tasa de conversión B = 20 % (100/500).
Tasa de conversión C = 70 % (35/50).
Está claro que el producto A no necesita atraer
más visitas, puesto que solamente el 10 % termina en
una conversión. El producto A necesita optimizar su
página de aterrizaje o el proceso que realiza el usuario.
Aquí profundizaría en el embudo de conversión del
producto A: ¿dónde exactamente estamos teniendo
puntos de fuga?, ¿qué está pasando en la página
de aterrizaje?
El producto B tiene mejor tasa de conversión que el
producto A. Se puede probar posicionando otras palabras
clave (no branding correspondientes al producto B) en
buscadores o Adwords, o desarrollar una campaña
específica del producto B para incrementar su captación
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Jueves
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y, a la vez, dedicar esfuerzos para mejorar el punto del
proceso donde nos abandonan más visitas.
Por último, el producto C es el que mejor tasa de
conversión tiene, por lo que mejorar su captación es
primordial para incrementar sus ingresos.
Estos ejemplos muestran que, normalmente, no es
necesario esforzarse por mejorar la captación de todo
el sitio web ni por optimizar todos los procesos sin
analizarlos bien, como pollos sin cabeza. Es más efectivo
estudiar cada proceso que tengamos para determinar
dónde y cómo optimizar nuestro sitio web, ya sea
concentrándonos en mejorar la captación, la página
de aterrizaje o el proceso en sí.
Podemos ir un poco más allá si tomamos el precio medio
de cada producto y lo multiplicamos por el número de
visitas o visitantes perdidos por el camino. ¿Cuánto
estamos dejando de ganar como máximo? Dependiendo
de la naturaleza del producto tendrá un mayor valor medio,
y tal vez nos interese centrarnos en primer lugar en los
productos que más margen nos proporcionan.
Si tenemos acceso al número de visitas perdidas
después de la ficha de producto, y por separado tenemos el
número de visitas perdidas durante el proceso de checkout,
tendremos una idea todavía más clara de dónde debemos
concentrarnos. Lógicamente, no es lo mismo perder
el 60 % después de la ficha de producto que perderlo
en el último paso del checkout, donde el nivel de
compromiso del usuario es más alto (porque ya ha
introducido datos, porque ha manifestado mayor interés
al entrar en el proceso, etcétera).
Si realmente queremos realizar un buen trabajo y
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profundizar tanto como sea posible, lo mejor es
contextualizar los datos obtenidos. ¿Cómo ha
evolucionado el producto en cuanto a las visitas a la ficha
del producto a lo largo del tiempo? ¿Las conversiones han
aumentado o disminuido de la misma manera? ¿Cómo
afecta a la tasa de conversión global cada incremento en la
tasa de conversión de cada producto?
Cada proceso (y por tanto cada embudo) es diferente, y la
conducta de nuestros visitantes también. Por eso, aparte de
estudiar el proceso desde la perspectiva del conjunto de
usuarios, ayuda mucho la segmentación en distintos grupos
de visitantes para alcanzar conclusiones más específicas.
Segmentación
A veces, lo más difícil en el análisis de un sitio web es
identificar dónde y cómo segmentar los datos. Para tomar
decisiones sobre los datos debemos tratar la información
de forma segmentada, nunca de forma agregada. 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:
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Jueves
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• ¿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?
Si tomamos los datos de nuestro sitio web basándonos
en el origen del tráfico, podemos saber de un vistazo si
nuestro tráfico es de calidad, cómo ayuda cada origen a
la conversión y cómo está funcionando el sitio en cuanto
a la consecución de objetivos.
Dicho de otro modo: si sabemos cómo funciona cada
fuente de origen, podremos observar su tendencia, estudiar
cómo se reparten las métricas y podremos optimizar cada
fuente por su lado conociendo sus puntos fuertes y débiles.
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?
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Podemos ver cómo utilizan nuestro sitio web y estudiar
los datos de segmentos que cumplen una serie de
requisitos relacionados con la activación o el compromiso
que tienen los usuarios con nuestro sitio web.
Si estudiamos cómo se comportan las visitas,
conoceremos mejor a los visitantes, además de identificar
cómo se manejan las visitas en nuestra web y detectar
patrones de comportamiento. Por ende, esto nos permitirá
personalizar nuestra oferta y optimizar el sitio web en lo
que a la navegación se refiere.
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 vistas:
• ¿De dónde vinieron?
• ¿Cuánto tiempo tardan en comprar?
• ¿Qué contenido del sitio web consumen antes?
• ¿Qué palabras clave utilizaron?
• ¿Con qué frecuencia vuelven?
Si identificamos todos los productos y segmentamos
según la consecución de los mismos, podremos estudiar a
los que realizaron conversiones y ver qué tienen en común
con aquellos que no lo hicieron.
Debemos, pues, segmentar según las tasas de
conversión de cada producto (adquisiciones del producto/
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Jueves
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visitas a la página de interés del producto) para poder
estudiarlas bajo el mismo plano y determinar dónde
podemos realizar acciones de mejora.
Si sabemos qué diferencia a los que convierten de los
que no, podremos entender sus motivaciones e identificar
cada conversión al mismo nivel; a continuación, podremos
mejorar la reconversión a otros productos y optimizar el
proceso de compra o embudo de conversión, así como
lograr que los que no han convertido, lo hagan.
Optimización del sitio web
En nuestro sitio web siempre hay algún punto donde una
pequeña modificación puede ayudar a incrementar de
forma notable el rendimiento. Obviamente, la cuestión es
localizar dicho punto, aparte del carrito de compra, una
página donde se produzca la conversión o la página de
inicio (que suelen ser donde se efectúan las primeras
acciones de mejora). ¿Cómo lo encontramos?
Cualquier herramienta de analítica web permite generar
un informe de las páginas más visitadas. Además de las
visitas, para determinar la calidad de las mismas habría
que tener en cuenta otras dos KPI.
Por un lado, hay que observar la tasa de rebote para
saber qué grado de rechazo tiene la página, que puede ser
debido a un mal diseño, una usabilidad inexistente, un
contenido que no se corresponda con lo esperado,
cualquier combinación de estos factores o incluso todos
a la vez. Por otro lado, debemos conocer el grado de
consecución de objetivos que posee la página. No sería la
primera vez que una página con una tasa de rebote muy
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50
elevada (en torno al 85 %) consigue un índice de ingresos
mucho más alto que otra página con un rebote más bajo.
Nuestro objetivo es optimizar una página que realmente
lo necesite, por lo que hemos de buscar la combinación de
estas tres KPI:
1. Visitas (debe tener un valor alto).
2. Tasa de rebote (debe ser más alta que la media
del total del sitio web).
3. $/Index (debe ser menor que la media del total
del sitio web).
Una vez elegida la página, vamos a determinar dónde
aplicaremos el cambio. Lo primero será estudiar la página
a todos los niveles, para lo cual nos plantearemos las
siguientes preguntas:
• ¿Los colores son los adecuados? ¿Encajan con la
estética del sitio web?
• ¿Existen suficientes imágenes acordes con los textos?
¿Quizá hay demasiadas?
• ¿Qué objetivo principal tiene la página? ¿Hay uno
o varios?
• ¿Y las llamadas a la acción? ¿Están debidamente
resaltadas? ¿Bien localizadas?
• ¿Cómo es el contenido? ¿El copy engancha? ¿Tiene
valor?
Completaremos estos datos cualitativos con los
cuantitativos. Si disponemos de una herramienta con un
mapa de calor, veremos los lugares donde los usuarios
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Jueves
51
deciden hacer clic. ¿Se corresponden con las llamadas a la
acción que teníamos identificadas? Si no tenemos el mapa
de calor integrado en la herramienta, podemos utilizar otra
alternativa relativamente barata del estilo de Crazy Egg.
No está de más pedirle opinión a alguien que no esté
«contaminado» por la web, es decir, que no la conozca en
exceso, como un familiar o un amigo. De todas sus
opiniones e impresiones (ya sabemos que en este país
todos tenemos un político, un entrenador y un diseñador
en el interior) seguro que algunas nos son de utilidad.
Una vez tengamos claro qué queremos cambiar, no hay
que volverse loco. De todas las preguntas que nos hemos
planteado antes, debemos centrarnos en dos o como
mucho tres cosas a cambiar, y ponernos manos a la obra:
construyamos una alternativa a esta página. Puede ser
algo tan sólo conceptual, y que alguien del departamento
de diseño y usabilidad se encargue de llevarla a cabo. La
idea es disponer de una opción que a nuestro juicio es
mejor que la original.
Y ahora es el momento más importante: perdamos el
miedo a testar. En internet es fácil y relativamente barato
crear un test, y con una herramienta como Google Website
Optimizer solamente necesitamos disponer de la
página original más la alternativa, decidir qué página
definiremos como página de conversión o éxito del test
y modificar el código fuente.
En poco tiempo tendremos claro si nuestra alternativa
tiene o no el éxito esperado. Aunque no sea así, habremos
aprendido a conocer mejor a nuestras visitas, lo cual es
siempre interesante. Y seguro que la próxima vez no nos
cuesta tanto plantear nuevas hipótesis.
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Jueves
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Tres ideas clave para resumir el jueves:
1. Dividir cada proceso del sitio web en distintos
pasos o microconversiones es vital para aumentar
su efectividad. Entendiendo el motivo de abandono
de cada paso del proceso, podremos determinar
dónde tenemos que esforzarnos para mejorar.
2. Si nuestro objetivo es aumentar los ingresos, no
podemos limitarnos a estrategias de captación
indiscriminadas; debemos estudiar cada categoría
o producto independientemente y detectar cómo
podemos optimizar lo que le rodea:
• El público al que estamos dirigiéndonos.
• Las páginas de aterrizaje o contenido en la web.
• El proceso de compra del producto o adquisición
del servicio.
3. Para tomar acciones en el sitio web hemos de
segmentar las visitas según su origen, su
comportamiento o sus resultados; solamente así
podremos aprender qué tienen en común y en qué
se diferencia cada grupo para actuar en
consecuencia.
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53
ViernesAnálisisde campañas
En el capítulo anterior hemos conocido la figura del
embudo de conversión. Figura que nos acompañará
en los análisis que realicemos, pues tiene multitud
de aplicaciones posibles.
En el caso del análisis de campañas toma especial
relevancia. Nos va a permitir entender fácilmente cómo
está funcionando, y cuáles son las causas de que vaya bien
o mal.
La figura del purchase funnel (embudo de compra o de
conversión) nos ayuda a tener una visión general del proceso
completo que sigue una persona desde que conoce la
existencia de nuestro producto hasta que lo compra y lo usa.
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Viernes
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La parte de la izquierda (en verde) muestra el proceso
previo a la venta (campaña online), mientras que la parte
de la derecha refleja lo que sucede una vez se ha adquirido
el producto.
En este capítulo ahondaremos en la importancia de
disponer de una visión completa. En el análisis de
campañas no nos podemos quedar en los «datos puros»,
sino que debemos añadir información sobre cómo es el
cliente que se ha captado para tomar mejores decisiones.
Pero empecemos por el principio. Si analizamos en detalle
la parte referida a la campaña, este purchase funnel tendría
el siguiente aspecto:
Si observamos el purchase funnel de izquierda a derecha,
veremos el camino que siguen las diferentes campañas/
fuentes de tráfico hacia el embudo de compra, y cómo parte
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Viernes
55
de esos usuarios finalmente cumplen el objetivo de la
campaña (en este caso, comprar un producto).
En un primer análisis, podemos ver la campaña en su
conjunto para juzgar los resultados globales, pero también
debemos analizar los porqués. Si la campaña ha ido bien o
mal, ¿qué canal ha contribuido en mayor o menor medida?
Cada uno de los canales puede ser analizado como un
microfunnel. Podemos ver las visitas que han generado
display, qué fuentes han aportado más tráfico y
conversiones (soportes), etc., y así tomar decisiones sobre
la inversión realizada.
Por poner un ejemplo visual, debemos empezar con el mapa
de España (campaña), luego analizar las comunidades
autónomas (canales/fuentes de tráfico), etc., e incluso si
fuese conveniente realizar un análisis por barrios y calles
(rendimiento de creatividades/palabras clave, etcétera).
Podemos llegar al nivel de detalle que quieras, aunque
excederse puede desembocar en una difuminación del
contexto global. Así que cuidado con el «sobreanálisis».
Macro y microconversiones: objetivo de campaña
y métricas asociadas
Tratándose de una campaña, en cada uno de estos canales
vamos a tener un mismo objetivo final: conversión a _____
(venta, registro, etc.), pero cada uno de los canales va a
tener sus microconversiones (clic, visita a página de
aterrizaje, consulta de información adicional, inicio de la
conversión, etc.) y sus métricas específicas.
Antes de poner en marcha la campaña debemos
tener claro este objetivo y microobjetivos, y asociar
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a cada uno una métrica (una «traducción» de objetivos a
métricas) para obtener un correcto seguimiento de la
campaña.
Cada campaña tendrá sus métricas específicas de
negocio, pero existen una serie de indicadores comunes
que nos ayudarán a montar la estructura básica de vuestro
dashboard de campaña (hablaremos sobre esto en el
último capítulo).
El gráfico que presentamos a continuación, además de
mostrar las métricas más básicas (negociación y
rendimiento de campaña) en cada uno de los canales, nos
ayudará a tomar conciencia de que no debemos perder de
vista que un usuario puede estar recibiendo impactos de
nuestra campaña desde diferentes canales, y éstos deben
ser coherentes y estar coordinados entre sí (insistimos en
la idea de no perderse en el análisis de lo específico para
no salirse del contexto de la campaña).
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Viernes
57
Principales métricas para medir una campaña
En este apartado estudiaremos las KPI de las principales
fuentes de tráfico pagado desde el punto de vista de los
costes, el rendimiento y la conversión para ofrecernos una
visión global. En función de los objetivos de la campaña,
existirán muchas KPI de conversión más, pero a
continuación enumeramos las más comunes.
1. Métricas de costes
• Display (banners): CPM (costo por mil), CPC (cost per
click), share of voice (porcentaje que representan las
impresiones de tu campaña con respecto al total
de impresiones del sitio web/sección/etcétera).
• Buscadores: CPC.
• Emailing: coste por cada mil envíos, costes por criterio
de segmentación.
• Social media: costes asociados a campañas
específicas (desarrollo de aplicaciones, publicidad en
redes sociales, etcétera).
• Afiliación: costes de mantenimiento, comisión por
lead.
2. Métricas de rendimiento
• Display: CTR (click through rate), frecuencia.
• Buscadores: CTR, posición, palabras clave dinámicas,
quality score.
• Emailing: bounce rate, open rate, CTR.
• Social media: número de followers (Twitter) o fans
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Viernes
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(Facebook), menciones e interacciones. Tráfico
captado.
• Afiliación: número de afiliados apuntados a tu
campaña, CTR.
3. Métricas de conversión
• Display: CPL (coste por lead), C2L (click to lead), CPA
(coste por acción), conversiones posclic y post-
impresión.
• Buscadores: CPL, C2L, CPA.
• Emailing: CPL, CPA.
• Social media: en función de los objetivos de la marca
en las redes sociales, los objetivos y sus métricas
serán diferentes; a continuación incluimos algunas
métricas por donde empezar. Número de followers
(Twitter) o fans (Facebook), menciones, interacciones,
retuits, «me gusta», comentarios, etcétera.
Mejora del sentimiento de los comentarios (positivos,
neutros o negativos), posicionamiento, opinión sobre la
marca, etc. Y no hablamos de conversiones a venta porque
pensamos que ése no es el objetivo principal de una
estrategia de social media.
• Afiliación: CPL, CPA, calidad de los leads.
Normalmente, al analizar este tipo de métricas nos
quedamos con el dato final. ¿Cuánto me ha costado captar el
lead o el cliente? Es importante que seamos conscientes de
que en este coste final, además de la planificación, la
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Viernes
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creatividad y otros factores, también influye cómo hayamos
negociado la campaña.
Si no prestamos atención a esta fase previa y
contratamos campañas con altos costes, vamos a partir
con un hándicap muy importante a la hora de optimizarla.
Ésta debe funcionar con un determinado porcentaje
mejor para compensar la mala negociación inicial.
Ya han comprado nuestro producto, pero ¿qué ocurre
después?
Hasta este momento hemos valorado el resultado objetivo
de la campaña online. Conocemos bien qué ha pasado (CTR,
costes de captación, costes de negociación, etc.) pero no
sabemos qué ha ocurrido una vez que el cliente ha
comprado el producto.
¿Qué producto ha comprado? ¿El margen que deja ese
producto cubre lo que hemos invertido en captar ese cliente?
¿Deberíamos aumentar el período de permanencia o el
precio? ¿Cuál será el siguiente producto que podríamos
ofrecer a este cliente? ¿Los datos son positivos si analizamos
esta información en el global de la campaña? ¿Y por canal?
Este tipo de preguntas nos hablan de la calidad de los
clientes que hemos captado, y corresponde a la parte azul
del embudo de compra que estudiamos al principio del
capítulo. Añadir este tipo de criterios a nuestra campaña
nos ayudará a tomar mejores decisiones con respecto a la
campaña.
Antes de profundizar en las métricas ofrecemos un par
de ejemplos para que se comprenda mejor lo que estamos
tratando de decir.
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• En una campaña de captación pura: ¿es mejor captar
cinco clientes de un producto de 20 € que nos deja un
3 % de rentabilidad o captar dos de un producto de 50 €
que nos deja un 20 %?
• En el primer caso, el CPL será menor (por lo que a
priori sería la mejor opción), pero el ROI (Return on
Investment, retorno de la inversión) es mucho mejor en
el segundo. Si sólo atendemos a criterios puramente
de campaña, seguiremos apoyando la campaña del
primer caso, pero estaremos perdiendo margen.
• Si nos fijamos en la conversión a cliente, pero no
tenemos en cuenta qué ocurre después (churn rate,
tasa de cancelación de clientes), nos podemos
encontrar ante la paradójica situación de captar una
gran cantidad de clientes, pero que al cabo de un mes
se dan de baja (porque han encontrado una oferta
mejor, porque el servicio que ofrecemos no sea de la
calidad adecuada, etcétera).
Estos criterios, además de ayudarnos a detectar la
fuente de clientes de menor «calidad» o más
«promocioneros», nos pueden ayudar a encontrar errores
en el diseño de la promoción que hemos lanzado
(período de permanencia demasiado corto que no permite
«rentabilizar» al cliente, premio de mayor valor
que el beneficio percibido del producto, etcétera).
• Si en una campaña buscamos captar a un determinado
tipo de cliente, para tomar decisiones bien
fundamentadas deberemos añadir a nuestros criterios
de optimización el perfil de cliente que estamos
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Viernes
61
captando por cada canal. Esto se debe a que la
campaña puede estar funcionando perfectamente bajo
los «criterios de campaña» (CTR, CPL, etc.), pero tal
vez sea un desastre en relación con el objetivo de
captar a un determinado tipo de cliente.
A continuación incluimos algunas métricas que nos
ayudarán a determinar la calidad de los clientes.
1. ROI (Return on Investment)
Esta métrica tiene «truco», ya que un ROI negativo
(rentabilidad negativa), no siempre significa que debamos
cortar la inversión en un canal o soporte.
Existen motivos para tolerar cierto grado de rentabilidad
negativa:
• Esfuerzo inicial en el lanzamiento de una campaña.
• Estimamos que esa inversión la recuperamos por otro
canal; por ejemplo, leads que ven primero la campaña
por display, pero acaban convirtiendo por SEM.
• Clientes que sólo son rentables pasados un
determinado número de meses de «vida como clientes
de la compañía». Muy común en telefonía, internet,
etcétera.
Podemos calcular el ROI de una fuente de tráfico o de un
cliente captado en concreto con las siguientes fórmulas:
• Del sitio web:
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Ventas generadas por la fuente de tráfico - Inversión
en esa fuente de tráfico
Inversión en esa fuente de tráfico
• De cada cliente:
(€ compra del cliente - € CPL)
€ CPL
2. ARPU
(Average revenue per user, ingresos medios por usuario)
Una forma de optimizar una campaña es plantearse un
ARPU medio como objetivo de campaña, y utilizarlo para
juzgar los resultados obtenidos por cada uno de los canales
y, por supuesto, por la campaña en su conjunto (como ya
hemos explicado, la segmentación es la que nos da las
mejores claves para optimizar la campaña).
La fórmula para calcular los ingresos medios por usuario
es la siguiente:
Ingresos totales
Clientes captados
3. Churn rate (tasa de cancelación de clientes)
Es una ratio muy útil para servicios de suscripción mensual
(telefonía, acceso a internet, gimnasios, etc.) en los que la
rentabilidad del cliente empieza pasados cierto número
de meses.
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Viernes
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Relacionar esta ratio con la campaña online es algo
complicado (y reservado a empresas con un CRM bien
engrasado), pero no por ello vamos a dejar de hablar de
ello.
Si logramos «marcar» a los clientes obtenidos con los
datos de la campaña (nombre de la campaña, producto,
soporte), y realizamos un seguimiento de su ciclo de vida
como clientes de nuestra compañía, podremos juzgar la
rentabilidad real de los clientes captados por las fuentes
de tráfico más estables en el tiempo.
A continuación, la fórmula:
Clientes que se han dado de baja en el período
Clientes al final del período
Tres ideas clave para resumir el viernes:
1. Pensar en el objetivo global de la campaña y
«traducirlo» a métricas que podamos controlar. Una
campaña puede llegar a un mismo usuario desde
diferentes canales. Es necesario asegurarse de que
la campaña es coherente y está bien coordinada.
2. Las campañas tienen un macro objetivo (objetivo
final) y micro objetivos o micro conversiones. El
primero es el más importante, pero los segundos
nos ayudarán a saber cómo evoluciona la campaña.
3. Tan importante es tener la visión general de la
campaña, como saber los porqués de sus
resultados. Debemos analizar cada canal.
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Viernes
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(microfunnel) para averiguar los motivos de los
resultados, ya sean positivos o negativos, pero con
cuidado de no profundizar en exceso y perder de
vista el contexto.
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SábadoMedición en las redes sociales
Antes de medir una estrategia para las redes sociales,
primero debemos tener claros los objetivos que deseamos
alcanzar. ¿Queremos aumentar los beneficios? ¿Queremos
crear una comunidad? ¿Generar una imagen de marca? Sin
objetivos no nos servirá de nada medir porque no
sabremos dónde queremos llegar.
Si reunimos el nombre de unas calles, lo que tenemos
son datos. Si ponemos esas calles en un mapa, sabremos
cómo son de grandes y cómo se cruzan unas con otras, eso
es información. Pero si trazamos la ruta sobre el mapa con
la calle donde estamos hacia la calle donde queremos
llegar, eso es conocimiento.
Si medimos sin saber a qué calle queremos llegar, por
mucho que sepamos la calle donde estamos y cómo las
adyacentes se cruzan entre sí, no nos será fácil llegar a
nuestro destino. Nuestro objetivo en las redes sociales será
trazar esa ruta (definir la estrategia), proceder a recopilar
los datos (medir) y, a continuación, comprender dónde
estamos, cuánto nos falta por recorrer y por dónde debemos
tirar para llegar a nuestro destino (objetivo final).
Llegados a este punto tendremos claro por dónde
empezar. Para ser más efectivos en esta fase de
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Sábado
66
recopilación de datos, debemos diferenciar los datos de
la fase de escucha de los datos de la propia actividad
de la marca en redes sociales y del tráfico resultante a
nuestra web.
Escucha
La metodología comienza por la búsqueda de DÓNDE se
está hablando de nosotros (marca, producto, servicio,
nosotros mismos) y CÓMO se está hablando de nosotros
(marca, producto, servicio, nosotros mismos). Para saberlo
podemos utilizar herramientas tanto gratuitas como de
pago, que nos ofrecen los datos que necesitamos para
recopilar los datos previos a nuestro análisis de la
situación:
• Pago: Melwater Buzz, Radian6 o Sysomos.
• Gratuitas: Social Mention, Google Alerts o Twitter
Search, entre otras.
Una vez que sabemos si ya existen conversaciones sobre
nosotros o sobre la competencia o sobre el mercado donde
queremos introducirnos en las redes sociales, es el
momento de definir exactamente nuestros objetivos en
conjunto con las métricas que nos van a indicar cuán cerca
o lejos estamos de conseguirlos.
No tiene que ser algo muy enrevesado, pero sí debe
cubrir todos los datos que necesitamos: Objetivo -
Audiencia - Lugar - Tiempo - Campaña - Llamada a la
acción - Producto/Servicio - Métricas.
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Sábado
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Actividad en redes sociales
Una parte fundamental del análisis consiste en evaluar
nuestra actividad diaria.
1. Expertise
• Antigüedad del blog.
• Número de suscriptores del blog.
• Page rank.
• Número de enlaces entrantes.
• Número de resultados indexados en buscadores.
• Número de listas en las que es incluido en Twitter.
La mayor parte de estos datos se pueden obtener
instalando add-ons de SEO en nuestro navegador, como
SEOquake.
2. Capacidad de movilizar y comunicar (engagement)
• Número de clics por tuit: a través de acortadores de
URL como bit.ly o clientes de Twitter como Hootsuite.
• Número de interacciones en Facebook: si se trata de
una fan page, Facebook Insights nos da el dato.
• Número de comentarios por post.
• Tasa de rebote, a pesar de que si hablamos de blogs
es un dato bastante variable si comparamos blogs de
diferentes temáticas.
• Twitalyzer, Klout y PeerIndex también ofrecen datos
de engagement.
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Sábado
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3. Difusión (reach)
• Número de RT/shares por post: podemos saber el dato
aproximado (siempre se pierden algunos) con plugins
sociales del blog.
• Difusión del usuario en Twitter: Twitalyzer o Klout lo
explican perfectamente. Podemos ver usuarios con un
alto número de seguidores, pero con una difusión baja.
Otra herramienta disponible es Tweet Reach (la
limitación que tiene es que la versión gratuita sólo
mide los últimos cincuenta tuits).
• Número de tuits en el top 5k o 1k (reconocimiento
otorgado por Topsy a los tuits más compartidos en un
determinado período de tiempo): creo que esto denota
mayor capacidad de difusión que el dato global de
RT/shares.
• Visitas mensuales únicas al blog.
• Número de suscriptores del blog.
4. Comunidad
• Número de followers/fans: en el caso de Twitter
podemos comprobar si el crecimiento es más o
menos natural, viendo la evolución del crecimiento
de followers con Twitter Counter.
• Más allá del dato numérico, muchas redes sociales
disponen de herramientas para ver gráficamente
cómo se relaciona esta comunidad, y así poder valorar
su «fortaleza». Para Twitter, MapMyFollowers.com;
para Facebook, Placebook, y para LinkedIn, LinkedIn
Inmaps.
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Sábado
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• De nuevo Klout y Twitalyzer estiman la capacidad de
amplificación de la comunidad en torno a un usuario.
Campañas en redes sociales
Además del tráfico que generemos día a día con nuestra
actividad, la fuente de tráfico más interesante (donde se
concentran las conversiones) la encontramos en las
campañas.
Para las campañas en las redes sociales que se refieran
a generar imagen de marca también debemos respetar el
programa: nuestra llamada a la acción consistirá en tener
menciones positivas o en que se empiece a hablar de
nosotros, por ejemplo. Es decir, no por no tener un
objetivo cuantitativo debemos de dejar de diseñar
la estrategia sobre la base de objetivos y métricas.
Llega el momento de conocer los valores de las métricas
definidas. Los cuatro indicadores básicos e imprescindibles
son:
• Menciones de la marca vs. menciones de la
competencia.
• Participación frente a visualizaciones.
• Índice de satisfacción.
• Relación de visitantes de redes sociales respecto a
visitantes del sitio web.
En realidad, cada cual debe determinar qué métricas
son las que realmente importan en función de los objetivos
que desee alcanzar. Lo ideal es seleccionar las métricas
más importantes por red social.
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Sábado
70
En Twitter, las relacionadas con los datos de perfil
(followers, following, tuits, etc.), los datos de actividad (clics
en URL, RT, momento del día, estructura tuit, etc.) y los
datos de compromiso (menciones, contenido y sentimiento
de la mención). Estas métricas deben generarse
manualmente, llevar un recuento de cada una de ellas y
estudiar su evolución.
En Facebook debemos medir y analizar en función de los
mismos factores: cuantitativos (usuarios, impresiones de cada
mensaje, páginas vistas, comentarios, suscripciones, etc.) y
cualitativos (me gusta, características demográficas, etcétera).
Finalmente, en nuestra web deberemos estudiar el
segmento de visitantes que viene desde las redes sociales,
por separado de los demás. Es decir:
• Visitas que llegan a nuestro sitio web por nuestro
esfuerzo.
• Visitas que llegan a nuestro sitio web por el esfuerzo
de otros.
Así sabremos con precisión cuánto conseguimos con
estas visitas, paso previo para calcular el ROI de nuestro
esfuerzo en las redes sociales:
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Sábado
71
Aunque no hayamos tenido actividad previa en las redes
sociales, sí podemos hacernos una idea de qué cifras
necesitamos para considerarlo un canal interesante para
la venta.
Si nuestro objetivo en las redes sociales es vender un
5 % más de nuestro negocio o conseguir un 5 % más de
contactos (correos electrónicos o teléfonos) en el próximo
trimestre, lo primero que haremos es traducir ese
porcentaje en unidades de venta: si el 100 % de nuestras
ventas o contactos son 1.000, un 5 % de esta cantidad son
50 unidades.
Es decir, para alcanzar nuestro objetivo en las redes
sociales hemos de vender 50 unidades o hacer 50 nuevos
contactos durante el próximo trimestre. Si la tasa
de conversión de nuestro sitio web es del 2 %, significa
que para conseguir ese total de 1.000 ventas o contactos
necesitamos 50.000 visitantes.
Por lo que podemos deducir que para vender
50 unidades más o menos necesitaríamos tener
2.500 visitantes desde el canal de redes sociales.
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Sábado
72
Lógicamente esto no es exacto, pues cada canal tiene sus
propias características y su propio comportamiento; con
todo, la previsión del total del sitio web nos sirve para tener
claro desde el primer momento que no es tan importante el
número de followers o fans o amigos que tenga nuestra
empresa como el número de usuarios que logramos atraer
a nuestra web.
Es decir, ¿de qué nos sirve tener 5.000 fans si solamente
derivamos 100 visitantes a nuestra web (usuarios
propensos a la venta)? Cuando vamos a utilizar las redes
sociales para vender, debemos dejar de hablar en términos
de fans, followers, me gusta, RT, etc., para hablar de
clientes potenciales.
Una vez tengamos datos sobre cómo actúan los usuarios
de este canal, podremos afinar mucho más en las
predicciones. Por ejemplo, si se han logrado 3.000 visitantes
con tres acciones en Facebook para conseguir vender
55 productos por un valor final de 3.300 € en el último
trimestre, tendremos una tasa de conversión del 1,8 %.
Con esto ya tenemos por dónde empezar a plantearnos bien
la estrategia. Si estas acciones se han realizado en Facebook
y durante este trimestre hemos logrado 200 fans, quiere decir
que 200 fans han generado 3.000 visitantes y 3.300 €.
Lo mismo para sitios web que no comercien
electrónicamente pero necesiten hacer contactos. SIEMPRE
hay que valorizar las conversiones independientemente de
si suponen o no ingresos, puesto que son negocio. Si cada
contacto generado se valora en 60 €, se tendrán los mismos
números que en el ejemplo del comercio electrónico:
200 fans han generado 3.000 visitantes y 55 contactos
nuevos, lo que suponen 3.300 €.
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En ambos casos, cada fan genera unos 15 visitantes y nos
puede significar unos ingresos de 16,50 € cada trimestre.
Entonces toca preguntarse, ¿cómo evoluciona este valor a
lo largo del tiempo? ¿Cómo evoluciona este valor en cada
acción que llevamos a cabo en la red social? De cara a
nuestras promociones futuras, ¿cuántos fans necesitaremos
para lograr alcanzar nuestros objetivos?
Es muy importante en el análisis del rendimiento de las
redes sociales como canal de venta la figura del valor del
usuario (fan, follower, etc.), ya que incluye otras métricas
como tasa de conversión, valor medio por acción
completada, número de visitantes y número de
conversiones. Veamos la fórmula:
Ingresos Valor por visitante =
Número total de visitantes
Si lo cruzamos con el coste de visitante, tendremos una
medida interesante para saber cómo están funcionando
nuestras estrategias en el canal:
Gastos Coste por visitante =
Número total de visitantes
Es decir, si cada acción en Facebook nos cuesta 100 € y
hemos realizado tres acciones, los costes han sido de 300 €
en total. En nuestro ejemplo, cada visitante desde las redes
sociales nos ha costado 0,10 € (300 € de gastos / 3.000
visitantes). Y cada visitante nos ha generado 1,10 € (3.300 €
de ingresos / 3.000 visitantes), por lo que por cada nuevo
visitante se logra 1€ (1,10 € de ingresos - 0,10 € de gastos).
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Analizar esta métrica de forma periódica nos ayudará a
determinar qué acciones funcionan mejor de cara a cumplir
los objetivos de venta. Esta métrica ayuda a detectar qué
promociones valen la pena como inversión para captar
usuarios de calidad; nos permite saber si estamos
transformando la estrategia en negocio. O dicho de otro
modo, conociendo aproximadamente cuánto vale un
visitante de este canal, podremos determinar cuánto
podemos gastar para captar visitantes de este canal de
modo que nos sea rentable.
Si la herramienta de analítica web lo permite (Google
Analytics y Omniture lo hacen, por ejemplo), debemos tener
en cuenta el cruce o canibalización de canales. Es decir,
dependiendo del producto o servicio ofertado, puede que un
visitante necesite más de una visita para finalmente
realizar una conversión.
Y puede que el primer contacto del visitante con la web
sea una promoción en Facebook, en un blog, en Twitter o un
vídeo de youtube. El visitante llega a la web, estudia el
producto, pero no lo compra. Pasados unos días vuelve a la
web y compra (o se da de alta), pero llega desde un
buscador o un correo electrónico por ejemplo.
Saber qué porcentaje de conversiones tiene como punto
inicial las redes sociales es vital para definir la estrategia a
seguir; si no es un canal de finalización de compra, pero sí
de primer contacto, hay que tratarlo como tal y no pedir
resultados de compra final, sino de contacto inicial.
Si queremos que las redes sociales sean un canal de
venta, hay que tratarlo como tal y medir lo que interesa
para sacarle el máximo partido. El responsable de dicho
canal deberá investigar qué tipo de mensaje es el
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adecuado, cuándo es mejor lanzarlo, en qué red social y
qué tipo de usuarios interesa tener de aliados.
Tres ideas clave para resumir el sábado:
1. Para empezar a analizar la estrategia en las redes
sociales debemos definir adecuadamente los
objetivos y las KPI con las que mediremos en qué
medida estamos alcanzado dichos objetivos.
2. Separar las visitas desde las redes sociales que
visitan nuestro sitio web por nuestro esfuerzo de
las que vienen por propia voluntad nos ayudará a
optimizar la estrategia basándonos en la actividad
que generamos.
3. Estableciendo un valor por visitante y un coste por
visitante de las redes sociales podremos calcular el
ROI exacto de nuestra estrategia y actuar en
consecuencia.
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DomingoTransmisión del conocimiento
Una de las tareas más importantes en la analítica web es la
presentación de la información. Lo importante es saber
comunicar qué está pasando, por qué puede estar pasando
y cómo podemos arreglarlo.
Sobre todo hay que incidir en lo que haya cambiado en el
período analizado, tanto para bien como para mal. Así se
identifican mejor las acciones a realizar y los segmentos
afectados.
Da igual lo bueno que sea el análisis que acabamos de
realizar. Si no sabemos transmitirlo convenientemente,
acabará en el cubo de la basura virtual y nadie prestará
atención ni a nuestro informe ni a nosotros.
El problema radica en que nos empeñamos en contar lo
que hemos analizado hasta el último detalle y elaboramos
informes de un montón de hojas con un montón de datos,
gráficos, indicaciones, flechas, etc., cuando lo que realmente
necesita el receptor de ese informe es saber qué está
pasando, qué puede pasar y qué puede hacer al respecto.
Empecemos por el principio. Necesitamos conocer los
objetivos que tienen los receptores del análisis. Saber qué
quieren y qué necesitan para hacer su trabajo. De esto
dependerá la profundidad del análisis y, sobre todo,
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Domingo
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las KPI o los indicadores que incluiremos en el informe final.
Una vez terminado el análisis y sepamos exactamente
qué es lo que provoca un resultado final determinado y qué
KPI están involucradas, seleccionaremos las KPI más
adecuadas para nuestros propósitos y el formato de
presentación que se adapte mejor a lo que queremos
transmitir. El resultado debe ser un dashboard, o cuadro de
mando, en el que las KPI se complementen entre sí y nos
permitan tomar acciones fundamentadas.
Se trata de hacerlo de una forma agradable, ofreciendo
información relevante que muestre cómo está funcionando
el negocio, y que además ayude al receptor a tomar
decisiones de una manera eficiente, basándose siempre en
los datos recopilados.
Debe quedar claro por dónde habría que seguir
profundizando en caso de necesitar más detalles y sobre
todo debe incluir unas conclusiones y recomendaciones. Lo
más importante en este punto es que el analista ha de ser
parte de la solución posible, nunca limitarse a señalar el
problema.
Lo ideal es que el resultado del análisis quepa en un
único pantallazo, ya que así concentramos toda la
información en un formato que cualquiera ve sin
necesidad de navegar por la pantalla.
Si se trata de un dashboard que se realiza con cierta
periodicidad, hay que dejar claro el «movimiento» de un
período a otro, y contextualizar los datos para que el
receptor sepa si el valor es el esperado o no.
En un dashboard no se deben poner muchas KPI. Se dice
que el número ideal es entre cinco y veinte por tablero,
pero en nuestra opinión no debería superar las diez.
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Cantidades aparte, lo fundamental es lo que represente
cada una de ellas.
No podemos limitarnos a ofrecer un montón de
datos inconexos, que de poco sirven sin un análisis;
debemos incluir un contexto por medio de un
histórico detallado. También conviene siempre mostrar
gráficos evolutivos para captar con un vistazo nuestra
progresión. No sirve de mucho copiar los dashboards de la
competencia, dado que no tienen por qué usar las mismas
métricas para los mismos objetivos. Por tanto, es mejor
utilizar nuestro propio histórico como benchmarking.
El dashboard típico es el que refleja la conducta o el
ciclo de vida del cliente:
• KPI referidas a la adquisición: conversión, importe,
coste por visita, coste por compra, etcétera.
• KPI referidas a la retención: número de visitas hasta
la compra, número de visitas al mes, etcétera.
• KPI referidas a la fidelización: cada cuánto tiempo
compran, cada cuánto tiempo vuelven, etcétera.
• KPI referidas a la actitud: satisfacción del cliente,
recomendación del sitio web, uso de otros canales,
etcétera.
El primer paso para crear un dashboard es monetizar y
analizar los procesos del sitio. El último paso es no olvidar
hacer pronósticos basados en el análisis.
Un gráfico vale más que mil palabras, pero sólo si cuenta
lo correcto, lo que uno espera ver y, sobre todo, que lo
entienda quien lo lea. Dicho llanamente: que cuando te
vayan a buscar, lo hagan para pedirte más detalles en
alguno de los datos.
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En el año 2008 desarrollé un dashboard informativo de
las KPI más importantes en el caso del canal internet para
la empresa para la que trabajaba en aquel momento.
Funciona a base de las KPI más importantes para el
negocio; lo más difícil es establecer bien los objetivos para
después determinar qué KPI llevan asociadas:
• ¿Cuántas visitas tenemos? Número de visitas total.
• ¿Cuántos usuarios únicos? Porcentaje de usuarios
únicos.
• ¿Son clientes o no clientes? Porcentaje de visitas con
login vs. porcentaje de visitas sin login.
• ¿De dónde vienen? Porcentaje de visitas desde
buscadores vs. porcentaje de visitas directas.
• ¿Son fieles? Porcentaje de visitas que repiten vs.
porcentaje de visitas que sólo vienen una vez.
• ¿Les gustamos? Porcentaje de visitas que están
menos de 30 segundos vs. porcentaje de visitas que se
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quedan más de 30 segundos. De éstas, porcentaje de
visitas que solamente ven un contenido vs. porcentaje
de visitas que ven dos o tres contenidos vs.
porcentaje de visitas que ven más de tres
contenidos.
• ¿Son rentables? Porcentaje de visitas que convierten
y, de éstas, porcentaje de conversiones hechas por
clientes vs. porcentaje de conversiones hechas
por no clientes.
Lo importante es transmitir transparencia y objetividad
en un formato claro y entendible.
A lo largo de estos años he conocido diversas variantes
que otros analistas han creado adaptando el concepto de
este dashboard a sus respectivas empresas. De eso se
trata, de encontrar el dashboard perfecto para transmitir
el conocimiento de un análisis en nuestro propio
entorno.
(Copyright del dashboard de Raquel Madrigal.)
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Si queremos generar un dashboard con llamadas a la
acción, nos puede servir de base el siguiente gráfico,
tomado de Avinash Kaushik:
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Se divide en cuatro partes bien diferenciadas.
• La primera se refiere al gráfico de evolución de la tasa
de éxito de cada producto por meses; asimismo, se
muestran como texto los principales datos, las
respuestas que ha recibido la página de información de
cada producto y las conversiones obtenidas. Este primer
apartado pretende informar al lector de la evolución de
cada uno de los cuatro productos estudiados.
• El siguiente cuadro habla de las tendencias
dominantes. Aquí se profundiza más en los datos de
cada producto, si está ofertado en más de una
ubicación y cómo está funcionando en cada una, por
qué puede ser que la evolución mostrada en el cuadro
anterior refleje una tendencia ascendente o
descendente, la media diaria de respuestas y
conversiones del período y los días de mayor afluencia
tanto de visitantes como de compras. Aquí también
podemos segmentar la información que consideremos
relevante, por cliente/no cliente, por ejemplo. Este
segundo apartado pretende profundizar más en los
datos cuantitativos de cada producto.
• Bajamos al tercer cuadrante, el que habla del impacto
en la compañía. Aquí se traduce en términos del negocio
lo que se ha detectado en los dos primeros cuadrantes.
• Finalmente, la última parte alberga lo más importante
y lo que lleva más trabajo: las acciones o los pasos
a seguir para mejorar la situación actual. Aquí se
incluyen las conclusiones sobre si hay que cambiar
una forma de actuar (dependiendo del caso puede ser
la ubicación de una campaña, atraer tráfico desde
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buscadores, etc.) y las razones del comportamiento
positivo o negativo de cada producto.
Las recomendaciones son vitales en este tipo de
informes, por eso cuanto más personalizados estén y mejor
conozcamos a los receptores, mejor. Todo el mundo puede
decir «ojo, aquí hay un problema», pero lo que el receptor
del informe necesita es saber qué hacer al respecto. Si
solamente reportamos lo que ha pasado, estamos
ofreciendo datos, no conocimiento.
Junto con la versión en inglés del libro de Avinash
Kaushik Web Analytics: An Hour a Day, venía un DVD con un
ejemplo de dashboard de la empresa norteamericana
Stratigent. Me llamó mucho la atención en su momento
porque contenía mucha información en un formato limpio y
muy claro. Este año, en el Emetrics celebrado en Nueva
York, tuve la suerte de asistir a un taller de dashboards de
la responsable de este dashboard, Jennifer Veesenmeyer.
Siguen utilizando este tipo de dashboard adaptado a la
necesidad de cada cliente; es un modelo que puede
aplicarse a distintos negocios y que únicamente conociendo
las KPI importantes para tu negocio y con un poquito de
maña en Excel permite mostrar en una sola pantalla toda la
información necesaria para tomar decisiones.
¿Qué es lo que hemos aprendido a lo largo de estos años
como analistas web en cuestión de dashboards? Que
tenemos siempre demasiados datos, no se toman
decisiones por puro desbordamiento. Que para ser un
mejor analista web hay que ser capaz de seleccionar lo que
realmente importa, para lo cual es imprescindible saber los
aspectos básicos que un negocio necesita conocer sobre su
sitio web. A partir de ahí deberemos averiguar qué
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necesitamos adaptar a la medida del cliente según los
objetivos de cada negocio y cada situación en particular.
Además de explicar lo que ha pasado, es también muy
importante dejar entrever lo que podría pasar si no se
emprenden acciones. Evolucionar del «qué ha pasado»
hacia el «qué puede pasar». Emplear gráficos donde se
recoja el pasado, el presente y el futuro de forma que
se comprenda la necesidad de tomar cartas en el asunto.
Por ejemplo, si solamente analizamos lo que ha pasado
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en 2011 en un gráfico, podemos pensar que el éxito a nivel
de conversión se lo lleva todo España:
Lo que realmente ha pasado es que el mercado español es
muy maduro y no hemos crecido nada. Sin embargo, llama la
atención la subida de países como Rusia, algo que deberíamos
tener en cuenta de cara a tomar acciones durante este año.
Este otro gráfico muestra lo que realmente importa y es el
que debería figurar en el dashboard:
Conversión por países año 2010
(grosor = ingresos)
Visitas vs. Conversión por país año 2011
(grosor = ingresos)
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En condiciones ideales deberían generarse varios
dashboards adaptados a las necesidades de cada uno de los
que trabajan en internet; por ejemplo, el responsable de
las redes sociales o el responsable de los blogs corporativos
debería tener sus propios dashboards para saber si sus
respectivas áreas siguen una estrategia adecuada o no:
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Si carecemos de tiempo o no tenemos el suficiente
conocimiento como para lograr resultados vistosos en
Excel, no es excusa para no crear dashboards más
rudimentarios pero igual de efectivos, ya que lo importante
es el contenido y el valor que pueden aportar para tomar
decisiones en la estrategia:
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Por el contrario, si queremos avanzar en nuestro camino
de transmisión de datos y llamar la atención con informes
espectaculares, hay que formarse en infografía y combinar
con acierto colores e imágenes: (Copyright del dashboard de
Bankinter Labs.).
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Domingo
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Otros ejemplos de los dashboards más característicos de
la analítica web:
• Dashboard para ejecutivos. KPI de rendimiento del
sitio web: conversiones, beneficio, valor medio de la
venta, altas, coste medio de la visita, satisfacción del
cliente, segmentación por tipo de cliente, etcétera.
• Dashboard de contenido. KPI de compromiso con el
cliente: tasa de rebote, uso del buscador interno,
contenidos a los que se accede, ratio de visitantes
nuevos vs. visitantes conocidos, tiempo pasado por
visita, segmentación por tipo de cliente, etcétera.
• Dashboard de campañas. KPI de rendimiento por
campaña: beneficio, tasa de conversión, conversión
por palabra clave, ratio de abandono de compra, CTR,
coste por adquisición, segmentación por fuente de
entrada, etcétera.
• Dashboard de usabilidad del sitio y mantenimiento.
KPI técnicas: velocidades, consistencia, carga de
páginas, uso de navegadores, etcétera.
Existen herramientas especializadas en hacer buenos
dashboards sobre Excel y sobre todo en ir directamente
contra las API de las distintas herramientas de medición
y seleccionar los campos que necesitamos para
monitorizarlos de manera automática.
A continuación mostramos los más importantes.
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• Excellent Analytics
• Nextanalytics
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También son muy recomendables diversos blogs con
información relevante y útil que nos permitirán progresar
en el arte de hacer buenos dashboards en Excel.
El blog de Chandoo.org es un excelente recurso para
sacarle el máximo partido:
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Domingo
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Y ExcelCharts.com nos ayudará a crear dashboards
efectivos con tablas y gráficos avanzados:
¿Por qué es necesario realizar este esfuerzo
extraordinario en cuanto a diseño y presentación? Pues
porque ser analista web consiste tanto en alcanzar
conclusiones que muevan a la acción, como en comunicar
el resultado de nuestro análisis de tal modo que se
realice dicha acción. ¿Para qué analizamos si luego no
participamos en la toma de decisiones?
Tres ideas clave para resumir el domingo:
1. No ofrecer más de diez KPI por dashboard, siempre
conectadas entre sí, con contexto y evolución. Cuanto
más segmentadas, mejor.
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Domingo
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2. Las recomendaciones son vitales en este tipo de
informes; el trabajo del analista web consiste en
personalizarlas tanto como sea posible e intentar
conocer al máximo a los receptores.
3. Si solamente reportamos lo que ha pasado, estamos
dando datos, no conocimiento. Es decir, seremos
parte del problema, no de la solución.
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Epílogo
El lunes aprendimos que la analítica web es la herramienta que
nos permite entender el comportamiento de nuestros usuarios
y mejorar su experiencia de navegación a la vez que nos
permite mejorar los resultados obtenidos por el negocio,
conocer qué ha funcionado y qué no para tomar decisiones.
Una vez decidido que la analítica nos va a ayudar en
nuestro canal online es momento de saber elegir la
herramienta adecuada, conociendo cómo cada una recopila
datos, la flexibilidad del modelo que ofrece y el sistema de
integración y gestión de los datos. Sin olvidar que la
elección de la herramienta no servirá de nada sin la figura
del analista que transformará los datos en conocimiento.
El miércoles, ya con la herramienta a pleno rendimiento,
empezaremos a estudiar a fondo el rendimiento de nuestro
sitio web: de dónde vienen las visitas, las diferencias entre su
comportamiento al visitarnos la primera vez y las sucesivas,
cómo fidelizamos y analizar cómo funcionan nuestros puntos
de entrada a la web. Tendremos que estudiar a fondo la
tendencia de cada una de las métricas importantes.
Estaremos preparados entonces para sumergirnos en
cada uno de los procesos de nuestra web, dividiendo en
distintos pasos para estudiarlos individualmente y proponer
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Epílogo
98
mejoras a lo largo del recorrido a la conversión. Será el
momento de estudiar el público al que nos dirigimos, el lugar
por donde acceden a nuestra web y el formulario de compra
del producto o adquisición del servicio. No podemos olvidar
segmentar a los visitantes por su origen, comportamiento o
resultados, ya que nos permitirá centrar la optimización en
base a qué funciona para cada uno de ellos.
El viernes nos metemos de lleno en las campañas, en
nuestras acciones de marketing y captación de usuarios.
Tener un objetivo global que podamos traducir a métricas
para saber cuán cerca o lejos estamos de alcanzarlo, cómo
se ha coordinado la campaña y no olvidar el contexto será
vital para estudiar profundamente cada una de estas
acciones. Al igual que hemos estudiado paso a paso cada
proceso, haremos lo propio con cada uno de los pasos de la
campaña. Solamente así tendremos la clave de qué
estamos haciendo bien y qué hemos de mejorar.
Llega el momento de estudiar a fondo las redes sociales.
Empezando también por una estrategia bien definida con los
objetivos claros para poder determinar qué métricas nos
harán falta para orientar nuestro análisis, llegaremos a
separar las visitas desde las diferentes redes que vienen por
nuestro esfuerzo y las visitas que nos llegan por esfuerzo de
otros. Estudiar el efecto que tienen en el negocio estas
visitas, o en el branding de nuestra marca, asociar el gasto
de este canal con el retorno que nos produce, nos permitirá
monetizar el esfuerzo realizado en cada una de las redes
sociales y tomar decisiones en cuanto a su rentabilidad.
Finalmente terminamos la semana transmitiendo el
conocimiento del análisis de tráfico, conversión, campañas y
distintas fuentes (redes sociales). Aprenderemos cómo da
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Epílogo
99
igual si se ha realizado el análisis del siglo, si no se es capaz
de transmitir en un cuadro de mando o de manera visual
este conocimiento, el análisis no será parte de la solución, se
quedará como parte del problema. Las recomendaciones del
analista serán vitales ya que es algo que una herramienta no
puede hacer. Y en eso se basa la analítica web, en reportar
no solamente lo que ha pasado sino lo que va a pasar.
La analítica web es la clave para pasar de un negocio
online a un negocio online de alto rendimiento. Si hemos
logrado transmitirte esta idea en estos 7 días, nuestro
objetivo se ha cumplido. Bienvenido al oscuro mundo de la
analítica web ;)
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