Hoy en día, el hecho de tener un negocio online no es garantía de éxito. Cada vez hay más competencia. Aquellas empresas que tengan una buena metodología de analítica web se pondrán claramente por delante.
Entendemos por analítica web la medición, procesamiento, análisis y reporte del tráfico de Internet, para entender y optimizar el uso de un sitio web.
Por tanto, son cuatro los pasos que hay que dar:
- Medición
- Procesamiento
- Análisis
- Reporte del tráfico
Para poder empezar a desarrollar analítica web se necesitan dos cosas:
- Instalar un script en cada página de la web (pequeño trozo de código web que nos va a permitir recopilar datos del sitio)
- Disponer de una herramienta de medición (las hay gratuitas)
Originalmente los usuarios de la analítica web eran los departamentos de IT. Ahora, sin embargo, además de departamento especialmente diseñados, también son usuarios los departamentos de Marketing (se hace muy atractivo poder medir el rendimiento de la publicidad) y Dirección General.
La historia de la analítica web se resume en 6 etapas:
- 1990 – Nacimiento de la WWW (World Wide Web)
- 1993 – Nos informábamos a partir de los log (archivos donde se guardaban todas las acciones o hits – en general 1 Hit=1 página)
- 1995 – Nace el primer programa libre, Analog, que abre el análisis a cualquiera – seguimos 1 Hit=1 página)
- 1997 – Nacen las etiquetas JavaScript para manejar la nueva realidad de páginas más complejas y ya no 1 Hit=1 página
- 2005 – Google compra Urchin y lanza Google Analytics
- Hoy – Adaptándose la analítica web a la nueva realidad Big Data
A medida que la analítica web se ha ido implementando en las empresas, se ha diferenciado entre el marketing tradicional y el marketing online:
- COMUNICACIÓN:
- Marketing tradicional: de uno a muchos. Sin feedback.
- Marketing online: de uno a uno. Con feedback.
- SEGMENTACIÓN:
- Marketing tradicional: mayor agregación, menor segmentación. Por ejemplo podemos ir a un canal de deportes.
- Marketing online: mayor segmentación. Campañas personalizadas.
- CANALES DE DISTRIBUCIÓN:
- Marketing tradicional: TV, radio, prensa,…
- Marketing online: Internet.
- INFORMACIÓN:
- Marketing tradicional: escasa en el mensaje.
- Marketing online: interminable.
- TIEMPOS DE COMPRA:
- Marketing tradicional: la gente tarda en ir a comprar desde que ve una campaña.
- Marketing online: la compra puede ser inmediata.
- COSTES:
- Marketing tradicional: necesidad de grandes inversiones.
- Marketing online: pueden ser inversiones pequeñas, al alcance de cualquiera.
- MEDICIÓN:
- Marketing tradicional: a posteriori e imprecisa.
- Marketing online: en tiempo real y más precisa.
Hay dos grandes métodos de medición: Píxeles de conversión y etiquetas JavaScript (tags).
- PÍXELES DE CONVERSIÓN:
- El píxel es un trozo de código que colocamos en el sitio web.
- Se suele poner en la última página tras el proceso de compra o conversión (por ejemplo la página de «Gracias por comprar»).
- Se pone un píxel distinto por cada plataforma publicitaria donde vayamos a poner la publicidad.
- Cuando la persona que navega hace clic en la publicidad la plataforma publicitaria introduce una cookie en el navegador del usuario.
- Si el usuario finalmente compra (o convierte), se cruza el píxel con la cookie y se sabe de qué publicidad viene esa compra (o conversión).
- Beneficios: es fácil de instalar, válido para cualquier plataforma, mide conversiones y con esto la rentabilidad.
- ETIQUETAS JAVASCRIPT (tags):
- Consiste en un trozo de código en cada página del sitio web.
- Una vez el usuario pasa por alguna de ellas, se recoge a partir de ese momento toda la información de navegación del usuario. Cada página nueva que carga el usuario: se manda al servidor.
Hay muchas herramientas de analítica web. Algunas de las más relevantes son:
- Google Analytics. Está orientada a sesiones. Hay versión gratuita y versión premium. Es la de mayor penetración
- KissMetrics. Orientada a tráfico de personas. Recomendable para tiendas online y para webs en las que los usuarios navegan logueados
- Hotjar. Funcionalidades diferentes: mapas de movimiento del ratón, de scroll y de clics)
- ClickTale. Similar a Hotjar pero más completa. Más costosa.
- Experimentos de Google Analytics. Test A/B con los que probar dos o más versiones de una página web (ahora dentro de Google Analytics)
- Optimizely. También test A/B
Lo más importante a la hora de plantear un proyecto de analítica web va a ser tener claro cuál es el objetivo de nuestro sitio web y establecer la hoja de ruta hacia el mismo. El objetivo tiene que ser concreto, claro, medible y alcanzable en un tiempo determinado.
En marketing online hay 4 categorías de objetivos:
- Branding: se quieren crear vínculos al nombre y al logo de forma que se consiga influir en el valor de la marca.
- Generación de tráfico: se quieren conseguir visitas.
- Captación de leads: se quieren conseguir oportunidades comerciales precias a la venta.
- Consecución de ventas: se quieren conseguir ventas.
El camino habitual hasta el proceso de compra es comenzar con el branding, después el tráfico, los leads y finalmente las ventas. El % de conversión es, del total visitas al sitio web, cuántas acabaron en ventas. Lo normal es que este % esté entre el 1% y el 2%. Nunca mayor del 15%, salvo en categorías de productos de compra urgente, como los cerrajeros.
En analítica web se habla de Macro conversiones (las que implican conseguir los objetivos principales – en torno al 10%) y Micro conversiones (objetivos secundarios – en torno al 90%). La analítica web nos va a ayudar a identificar las Micro conversiones que mejor funcionan para llegar a las Macro conversiones. La mejor manera de hacerlo es ponernos en la piel de usuario e intentar reflejar cómo es su paso por las 5 fases del embudo de compra:
- Conocimiento
- Investigación
- Evaluación de alternativas
- Decisión
- Acción
Solo identificando los pasos seremos capaces de valorar las Micro conversiones.
En cualquier herramienta de analítica web se trabaja con dos clases de datos: dimensiones y métricas.
- DIMENSIONES:
- Son aquellos atributos en base a los cuales podemos clasificar el usuario o la visita.
- Ejemplo: Mujer, mayor de 25, que viene de Google orgánico,…
- Las más habituales son las asociadas a la adquisición de tráfico:
- Fuente: buscadores, tráfico directo, dominios de referencia como elmundo.com, personalizada (otras).
- Medio: cpc (clic pagado en buscador), organic, referral (clic en sitio externo), otro.
- Campaña: lo tenemos que hacer aparte, etiquetando las campañas.
- Contenido: también etiqueta manual. Sirve para diferenciar varios anuncios en una misma campaña.
- Palabra clave: palabra que se buscó en orgánico o SEM. Ahora con las búsquedas seguras esto es difícil de conseguir.
- MÉTRICAS:
- Son valores numéricos asociados el comportamiento del usuario en el sitio.
- Ejemplo: número de sesiones realizadas, páginas vistas, % de rebote,…
- Las más habituales son:
- Sesiones: todo lo que el usuario hace en una visita. Tiene que estar en más de una página. Si pasa 30 minutos sin hacer nada, se cancela la sesión. Si se va de la página y vuelve después de 30 minutos, será nueva sesión. También a las 12 de la noche se cambia de sesión.
- Usuarios: nos aproxima a la cantidad de personas que acceden a la web. Pueden ser nuevos o recurrentes.
- Páginas vistas
- Páginas por sesión
- Promedio de tiempo en la página: el tiempo se mide como el espacio entre hits (cambio de página). Si no cambias de página, el tiempo=0.
- Duración media de la sesión
- % de rebote: son las sesiones en las que se ha visitado una única página
- % de salida: páginas por las que se sale
- % de conversión
- Las métricas por sí solas no dicen nada. Hay que compararlas, analizar su tendencia, segmentarlas, etc.
- Las métricas clave son las denominadas KPI. Se caracterizan por ser:
- Simples
- Estar alineadas con los objetivos de la empresa
- Relevantes
- Medibles
- Oportunas
Para saber más:
