Analítica web – Congreso de webmasters

Objetivo de esta ponencia: entender cómo interpretar y gestionar los datos de los resultados de análisis de nuestro web.

¿Qué es analítica web?

Captura, medición y análisis de los datos de comportamiento de los usuarios de un site: captura, redacción, interpretación.

Preguntas clave:

  1. ¿De dónde proceden? De qué sites, qué anuncios clican, cuándo vienen, cada cuánto…
  2. ¿Qué hacen? por qué página entran, patrón de navegación, clics, registros, compras…
  3. ¿Por qué se van? y de dónde?

¿Por qué es importante?

  1. Segmentación de clientes
  2. Priorización de clientes y acciones
  3. Valoración y optimización de la inversión en marketing online
  4. Valoración de la navegación e identificación de problemas
  5. Predicciones

Métricas clave

¿Qué hacen? pags vistas, pags por sesión, tiempo de sesión, conversión a clic, a venta, valor de ventas
¿Por qué se van? salidas por página, singletons, exit rate, exit url

Metodología de captura de datos

Logfile Analysis:

Logfiles siempre disponibles
compatibles con tdas las herramientas
análisis de errores
normlmente in-house o pago por licencia de herramienta

Page tagging  /javaScript

más flexible y rico
también disponible para empresas q no alojan su site
gratuito o por pago
Logfile, tipo de datos
Muy útil cuando se está pensando en rediseñar el site. Ofrece tipo de navegadores, patrones de tráfico, etc. Para optimización de tráfico, son insuficientes. 
LPage tagging: ofrece valor de conversiones: clic, registro, venta, descarga bookmark, por dónde sale el usuario…
Pero no todo es cuestión de datos
  1. Relevancia estadística
  2. Análisis
    • no sólo global, también a nivel micro (de procesos)
    • y comparativamente
  3. Interpretación en contexto de negocio

Ejemplo de virgin, micro análisis

Ratio muy bajo de actividad en la página. En discos dvd y moda, los usuarios se iban más rápido, compraban menos.
Desde modelo de negocio, parecería un sitio no rentable. Pero haciendo un análisis micro, el problema estaba en el modelo de navegación: el usuario tenía que hacer muchos pasos antes de llegar a realizar una compra. No era problema de negocio, sino de optimización de tráfico de la página.

Interpretación en contexto de negocio

Podemos saber cuántos registros y cuantas compras hay, pero, ¿cuál es la interpretación correcta? Depende del modelo de página (comunidad, venta…), pero existe una teoría interesante: La teoría de los embudos
Consiste en analizar todos los pasos de la cadena: home – catalogo productos – ficha producto – carro compra – compra exitosa
Hay que ver cuandos usuarios se captan y pierden en cada paso y por qué.
Viendo los gráficos de los embudos, debemos valorar si resulta éxito o fracaso dependiendo del punto de vista: tráfico o venta.
[foto]

Herramientas

WebTrends, Xiti, Nielsen (en realidad no es herramienta de web analisis)…

Factores clave elegir herramienta

  1. Determinar el objetivo (análisis, optimización , rediseño…)
  2. Analizar las características de cada herramienta
    • Gratis vs. de pago
    • tipo de captura de datos
    • ASP vs software
    • informes
    • flexibilidad para exportar e importar datos
    • posibilidades de segmentación
    • soporte
  3. Coste total (instalación, soporte, admin…)

Ejemplo de clicmaps/heatmaps

  • clicks
  • ingresos
  • impacto
Diferencia de clicmaps con eyetracking
Herramienta muy interesante sobre todo para mostrar a cliente o a terceros.

Otras áreas relacionadas con la analítica web: análisis de audiencia

  • Análisis de audiencias: Ver cómo hacer para aparecer en el top rank de nielsen. En parte funciona con la misma tecnología y proporciona datos similares a los obtenidos por la analítica web
  • Usabilidad
  • Site optimization (dónde colocamos cada elemento/contenido)
  • CRM/Data mining: Explotación de base de datos de usuario, data mining: ir segmentando a los usuarios, intentando ofrecer las ofertas más adecuadas.
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