Herramientas de Analítica Web: ¿Cómo escoger la mejor para ti?

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La analítica web es un término muy usado hoy en día debido tanto a su importancia como a la necesidad que crea. En mundo online es un entorno cambiante en donde los mercados virtuales mutan en plazos cortos de tiempo y esto trae consigo el cambio en el comportamiento de los usuarios. Gracias a la analítica web se puede llegar a reducir esta incertidumbre al extraer datos del comportamiento de los usuarios en la página web y que se puedan establecer patrones de uso que permitan optimizar la página.

¿Qué es y para qué sirve la Analítica web?

Una de las definiciones de analítica web más completa que encontramos y es la de la Asociación Española de Analítica Web, según la cual:

“Es la recopilación, medición, evaluación y explicación racional de los datos obtenidos de Internet, con el propósito de entender y optimizar el uso de la página web de la organización”.

La importancia, en realidad, radica en la interpretación de estos datos y, en función de ellos, tomar decisiones dirigidas a cumplir unos objetivos previamente establecidos en la estrategia de negocio. Estos datos hay que saber interpretarlos correctamente, ya que por sí solos no son capaces de explicar qué es lo que está ocurriendo.

Las decisiones estratégicas que se adopten estarán basadas en datos firmes, en información, no en intuición, por lo que la optimización de los distintos elementos que se puede hacer, será más acertada al poder esquivar los errores y enfatizar los aciertos.

El disponer de herramientas de analítica web supone tener conocimiento de distintos aspectos relacionados con la web y su navegación en ella por parte de los usuarios:

  • Conocimiento de los usuarios. Su historial de navegación, el comportamiento que han tenido dentro de la web y su grado de satisfacción con la interacción mantenida.
  • Conocimiento del funcionamiento de la web. Tenemos la oportunidad de conocer como está siendo el funcionamiento de la web en cuestiones como diseño, contenido, usabilidad o posicionamiento.
  • Desarrollo de acciones complementarias. En cuestión de marketing, ayuda a estimar qué campañas tendrán más impacto y en las que conviene invertir, desarrollo del email marketing, red de afiliados…
  • Identificar comportamientos de la competencia (identificar las fortalezas que podemos imitar o las debilidades que debemos esquivar)

Evolución de la analítica web en el tiempo

Como ya hemos comentado con anterioridad, los datos son muy valiosos, pero no nos valen de nada si no se saben interpretar, por muchas herramientas que tengamos a nuestra disposición, hay que saber interpretar los datos para hacer un análisis. Avinash Kaushik, considerado el padre de la materia y uno de los más entendidos en cuestiones de analítica web, desarrolló la regla del 10-90 con la que defendía que se debía invertir el 10% del presupuesto de una empresa en adquirir herramientas de pago de analítica web, pero el 90% en conseguir analistas capaces de interpretar los datos.

En los inicios del mundo de la analítica web se recopilaban datos con herramientas que analizaban logs (huellas que se dejan en el servidor) pero estos datos tenían poca flexibilidad y se necesitaba un software para procesarlos y esto se demoraba mucho, por lo que se pasó a un sistema que integraba etiquetas (tags) en páginas de un sitio web y empleaba cookies, lo que implicaba que si el usuario las borraba, los datos eran erróneos. Fue con la llegada de Google Analytics cuando se empezaron a tener datos fiables, con esta herramienta gratuita de manejo sencillo acercó el mundo de la analítica web a todo el mundo que presentara interés en ello. A partir de este momento, muchas compañías lanzaron herramientas que complementaban o copiaban a la de Google, fue el comienzo del desarrollo de este tipo de herramientas.

Formas de analítica web

➨ Análisis de tráfico: analizan la interacción de los usuarios, su procedencia, sus hábitos de navegación, sus intereses…

➨ Mapas de calor: mide donde hace click el usuario durante la navegación.

➨ A/B testing: se divide la web en dos partes que dirigen el tráfico a distintas versiones de la web y se escoge la web que convierta más.

➨ Test multivariable: lo mismo que la forma anterior pero introduciendo más variantes de la web.

➨ Encuestas a usuarios, grupos de discusión o test al usuario: a partir de la recogida de feedback de los usuarios se valoran las posibles mejoras para conseguir satisfacer más a los usuarios

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Métricas o KPIs según el tipo de página

Antes de nada, debido a la confusión existente, vamos a diferenciar entre métrica y KPI. Ambos términos son indicadores que se usan para guiarnos en la evaluación de las acciones llevadas a cabo pero una métrica es un indicador crudo o puro mientras que un KPI es un indicador creado a partir de una métrica asociado a una explicación matemática que indica el grado de consecución de un objetivo establecido. Por lo tanto, se puede afirmar que todos los KPIs son métricas, pero no ocurre a la inversa, no todas las métricas son KPIs. Un ejemplo de métrica es las visitas a una página web y un KPI la tasa de conversión de ventas.

En lo relativo a analítica web, cada tipo de página tiene como fin, o debería tener, la consecución de unos resultados que están en sintonía con los objetivos establecidos previamente. Para verlo mejor, es bueno hacerse preguntas para determinar de un modo más clarificador los objetivos que se deben establecer, como por ejemplo: ¿Con qué fin existe la web? ¿Qué se aporta al negocio? ¿Qué se pretende conseguir? Estos objetivos han de ser claros y estar bien definidos para que nos permitan medir correctamente el camino hacia la meta y así determinar en donde nos encontramos o cuánto nos falta por llegar.

Dependiendo del tipo de página web a la que nos refiramos, vamos a tener en cuenta unas métricas u otras para entrar a valorar el cumplimiento de esos objetivos, ya que no todas tienen el foco puesto en la consecución de la misma meta. Por ejemplo, un portal dedicado al ecommerce tendrá como objetivo aumentar beneficios mientras que otro dedicado más al comercio pensará en términos de satisfacción y fidelización.

Una vez que los objetivos de la web estén fijados, se deben definir las métricas o KPIs que nos van a indicar cómo de cerca estamos de ellos.

Vamos a ver a continuación los KPIs que se suelen tener más en cuenta según cada tipo de negocio. Pero antes vamos a hacer una apreciación sobre algún concepto como la tasa de conversión (conversiones/visitas), un indicador que se nombra en todos los tipos de páginas, ya que cada sitio establecerá lo que es para ella su conversión, su acción determinada. Mide la eficiencia de una acción determinada. Cada página establece esa acción, un contenido compartido, un formulario relleno, la descarga de un archivo, una suscripción a la newsletter…

Analítica web para un ecommerce

El objetivo en este tipo de página web es vender y lo ideal es tener los menores gastos posibles. Los KPIs que se tienen más en cuenta son:

  • Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Se vende? ¿Convencemos?
  • Cantidad media de pedidos (Ingresos/conversiones) ¿Cuál es el valor del ticket medio?
  • Visitas de valor (ingresos/ visitas) ¿Es tráfico de calidad?
  • Clientes fidelizados (visitantes recurrentes/nuevos visitantes) ¿Son clientes fieles?
  • Tiempo de permanencia en la web ¿Les atrae el contenido?
  • Tráfico orgánico (visitas desde buscadores/visitas globales) ¿Funciona el SEO?

Analítica web para una página de servicios

El objetivo de una página web de una empresa de servicios es generar “engagement” con el cliente, darles respuesta por los distintos canales que tienen a su disposición. De este modo, nos podemos fijar en:

  • Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Ofrecemos lo que se busca?
  • Tasa de rebote ¿Se esperan esto? ¿Están satisfechos?
  • Tiempo de permanencia en la web ¿Cuánto tiempo se quedan navegando?
  • Buscador interno ¿Qué buscan?

Analítica web para un portal de contenidos

En este apartado podemos englobar a blogs u otro tipo de publicaciones que están interesados en conseguir adeptos a sus lecturas que le aseguren un volumen de tráfico o seguidores estables.

  • Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Están registrados?
  • Tiempo de permanencia en la web
  • Profundidad del contenido
  • Clientes fidelizados (visitantes recurrentes/nuevos visitantes)
  • Porcentaje de nuevas visitas (nuevos visitantes/visitantes únicos) ¿Atraemos a gente nueva?
  • Visitantes comprometidos (visitas con duración superior a 10 min/visitas) ¿Son fieles?

Analítica web para un portal corporativo o de marca

El objetivo que persigue un portal de este tipo es buscar reforzar su imagen de marca y hacer branding, manteniendo su conjunto de atributos y valores para que su público la identifique y se fidelice.

  • Tasa de conversión (conversiones/visitas) ¿Generamos engagement?
  • Fidelidad de las visitas (número de visitantes que repiten/ número total de visitantes únicos)
  • Tiempo de permanencia en la web
  • Proveniencia del tráfico (visitas desde tráfico directo+ visitas SEO) ¿Da más rendimiento el SEO? ¿El SEM?

Analítica web para un portal de lead generation

El objetivo es conseguir contactos, por lo que nos interesa incrementar la red de los mismos.

  • Tasa de conversión (leads/visitantes) ¿Cuántos leads hemos conseguido?
  • Coste por lead (leads/inversión en marketing) ¿Cuánto cuesta cada lead?
  • Porcentaje de nuevas visitas (nuevos visitantes/visitantes únicos) ¿Atraemos a gente nueva?

Si quieres aprender todo sobre los leads y como conseguirlos no te pierdas nuestro post “Leads: Que son, tipos y cómo captarlos”

Analítica web en Redes Sociales

La analítica web aquí nos permite conocer si se está interactuando bien con los usuarios, si nuestros contenidos triunfan o si tenemos muchos visitantes.

  • Branding: número de publicaciones, número de nuevos fans, número de contenidos compartidos…
  • Engagement: número de clics, número de me gusta o menciones, número de comentarios…
  • Fidelización: número de visitas a la web provenientes de las Redes Sociales, número de preguntas provenientes de Redes Sociales…

En algunos casos las propias Redes Sociales proporcionan herramientas de medición gratuitas, tenemos Facebook Insights que permite realizar un seguimiento de cómo los usuarios interaccionan con la Fan Page. Se puede consultar la segmentación de los visitantes por sexo, edad, ubicación, sus intereses y conocer qué publicaciones son las que más se ajustan a sus perfiles. Twitter Analytics, además de hacer también clasificación según edad, sexo y ubicación, analiza y proporciona las estadísticas de los tuits, las impresiones, la tasa de interacción, número de seguidores o de clicks…

Dependiendo del devenir de los diferentes portales, puede que estas métricas se queden escasas y se necesite introducir otras nuevas con el paso del tiempo para que contesten a alguna otra pregunta que surja en un determinado momento, se trata de sacar el máximo rendimiento de las herramientas de analítica web en función de las necesidades que vayamos teniendo en cada momento.

El número de KPIs que se seleccionen para estudiar los datos no debe ser muy excesivo, porque al final tanta información lo que hará es liarnos más y no nos brindará la rapidez necesaria para introducir mejoras. Lo ideal es escoger entre 3-8 indicadores, los que sean más representativos a la hora de medir el objetivo establecido.

Ejemplos de herramientas de analítica web muy TOP

➨ Google Analytics: No podíamos empezar este apartado sin nombrar en primer lugar a la clásica herramienta gratuita de analítica de Google, aunque también tiene versión de pago. Su funcionamiento es bastante simple, se introduce un fragmento de código JavaScript en la página web y nos ofrece estadísticas en tiempo real e información muy variada sobre número de visitas, ubicación, fuentes de tráfico, palabras usadas en las búsquedas, conversiones, tasas de rebote…

Para el seguimiento de un portal ecommerce existe una implementación más avanzada de Google Analytics con el que se puede unir los datos procedentes de las ventas con lo que ya vienen de por sí en la interfaz. Esto permite establecer segmentaciones e identificar nichos de mercado.

➨ Clicky: herramienta bastante completa que ofrece también la información a tiempo real. A pesar de que su interfaz no es de un manejo sencillo ya que es poco intuitiva, los datos que proporciona son bastante completos por sus informes con alto nivel de detalle. Dispone de mapas de calor que muestran separadamente las sesiones de los usuarios para conocer quienes han cumplido el objetivo especificado. Clicky también se integra con Twitter para ofrecer todos los datos relativos a la red social.

➨ Woopra: esta herramienta ayuda a conocer y hacer un seguimiento del número de las visitas en tiempo real. Ofrece datos sobre embudos de conversión, tasas de abandono y demás información relevante. Como novedad incluye un chat en directo para poder hablar con tus clientes mientras navegan por la web, esto genera controversia, porque mientras que unos lo consideran muy valioso para obtener información, otros creen que es bastante intrusivo.

➨ Kissmetrics: esta plataforma de pago pone el foco en estudiar la experiencia de usuario, por lo que se centra en los aspectos que mejoran el funcionamiento de la web. El seguimiento en tiempo real que le hacen al usuario permite definir el embudo de conversión del sitio y poder entender su comportamiento e introducir mejoras con el objetivo de reducir la tasa de rebote. No requiere que pasen 24 horas para la generación de informes como otras herramientas. Esta herramienta de analítica es una muy buena opción para los portales ecommerce para conocer cómo es la interacción, los datos de compra de los clientes y poder lanzar otras estrategias correctamente.

➨ Piwik: al ser una herramienta de código abierto, es una alternativa a Google Analytics para los que no les gusta tener que proporcionar información a Google que se instala en el servidor. Tiene, además de las mismas funcionalidades que Analytics, también un módulo para tienda online con medición de objetivos. Permite un alto grado de personalización de la herramienta por parte del analista en función de sus intereses.

➨ W3Counter: herramienta analítica que ofrece las mismas funcionalidades que Google Analytics. La diferencia es que su manejo es muy sencillo al igual que su interfaz que es muy clara e intuitiva y nos permite conocer los principales datos. Es ideal para páginas sencillas que no tienen mucho tráfico.

➨ Similarweb: es una herramienta que espía a la competencia. Permite identificar los puntos fuertes y débiles de la competencia que muestra a través de unos gráficos. Aspectos como las visitas a la página web, palabras clave de búsquedas, fuentes de tráfico, distribución geográfica…Son datos específicos que ayudan a tener una idea de la evolución de la competencia que puede servir para replantear nuestras estrategias.

➨ Open Web Analytics (Owa): es una herramienta que puede considerarse como otra alternativa a Google Analytics, además incluye mapas de calor. Es una de las mejores opciones para aquellas empresas que quieren tener los datos analíticos en su propio dominio ya que se puede instalar en el propio servidor. Este factor es muy importante para empresas que deban tener especial cuidado con la protección de los datos de los clientes.

➨ ClickHeat: esta es una herramienta de analítica cualitativa, que ofrece datos más visuales en forma de mapas de calor. Nos muestra el comportamiento de los usuarios en la web a través del rastreo de sus clicks.

➨ Visual Website Optimizer: herramienta analítica para realizar testing de un modo sencillo que permite mejorar las conversiones en el corto plazo. Permite realizar diferentes tipos de testing: de usabilidad, dividiendo el tráfico en URLs, test A/B simultáneos o test multicambios entre otros.

Infografía “Las mejores herramientas de Analítica web”

 HERRAMIENTAS DE ANALITICA WEB

Como hemos visto, las herramientas de analítica web se deben escoger teniendo siempre en cuenta las necesidades específicas de nuestra web, cual va a ser el foco de medición (los usuarios y su comportamiento o la página y su funcionamiento), la precisión que necesitamos y el volumen de datos que vamos a manejar. A pesar de que Google Analytics es la más usada y divulgada, investigando un poco podemos encontrar alguna más potente que nos ofrezca unas funcionalidades más acordes a las que necesitamos para nuestro caso particular.

Imagen de “analítica web” de Shutterstock

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