ANALITICA WEB AVANZADA

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Analitica Web Avanzada

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TABLA DE CONTENIDO

ANÁLISIS WEB COMPLETO        3

ANÁLISIS WEB CUALITATIVO        4

ANÁLISIS WEB DE CAMPAÑAS        6

ANALÍTICA WEB 2.0        7

SEO EN LA ANALÍTICA WEB        12

SEM EN LA ANALÍTICA WEB        14

Análisis web completo

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Cuando se tienen establecidos los objetivos del sitio web hay que centrarse en la medición de cada uno de los procesos que forman dichos objetivos. Los análisis ya no se basarán en si se ha logrado o no un determinado objetivo sino en informes en los que se podrá determinar qué porcentaje de los visitantes ha llegado a completar cada uno de los procesos que forman el objetivo final.

Ejemplo. En un comercio electrónico uno de los objetivos de conversión es que el visitante complete la compra. Dentro de este objetivo se puede establecer un embudo formado por los siguientes procesos: interés en el producto, añadir el producto al carrito y finalizar el proceso de pago.

Uno de los requisitos imprescindibles de un embudo de conversión óptimo es que a medida que el proceso se va acercando cada vez más al objetivo final el porcentaje de conversión sea cada vez mayor. ¿Cómo podría aceptar una tienda que un cliente llegue a completar cuatro de los cinco pasos de una compra, dejando solamente un único proceso por completar antes de finalizar el objetivo? Ningún comercio puede permitirse perder una venta tan potencial.

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A partir de las métricas se puede comenzar a aplicar la segmentación aplicando variables:

Época del año.[pic 5]

Fuente de la visita.[pic 6]

Ubicación del visitante.[pic 7]

Dispositivo desde el que accede a la página web.[pic 8]

Contenido que visita el usuario.[pic 9]

Y a partir de estas variables se pueden aplicar combinaciones de todo tipo:

Análisis de los visitantes que llegaron a través de un buscador y realizaron una compra.[pic 10]

Análisis de los visitantes que llegan desde una campaña de publicidad, entran en una determinada sección de la web y no realizan ninguna compra.[pic 11]

Análisis de los visitantes procedentes de tráfico de referencia que realizan alguna compra.[pic 12]

Etcétera.[pic 13]

Cuanto más se segmenten los datos que se obtienen a través de la analítica web mayor será la precisión que se obtendrá al aplicar las conclusiones a las que se llega a través de ellos.

Ejemplo. En un comercio electrónico se analizan las métricas web de los visitantes y se llega a la conclusión de que la mayoría de clientes que compran un teclado para el ordenador también se interesan por un ratón para acompañar al teclado. Esta conclusión únicamente es posible gracias a la segmentación de los datos que ofrecen las métricas. A partir de ahí el comercio puede aumentar exponencialmente sus ventas simplemente incluyendo un enlace a la categoría de “ratones” cuando el cliente añade al carrito un teclado para su ordenador.

Análisis web cualitativo

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Hasta ahora, las métricas y los análisis que se han ido mencionando a lo largo de este tema permiten saber qué es lo que está ocurriendo en todo momento en la web pero hay algo que se echa de menos... ¿Cuál es la razón de este comportamiento? Los dos análisis anteriores

permiten saber detalladamente todo lo que ocurre en la web, pero es con el análisis web cualitativo con el que realmente se puede llegar a obtener una explicación razonada de por qué están teniendo un determinado comportamiento los visitantes de la web.

Puesto que los visitantes son los que conforman la opinión que se crea sobre un determinado sitio web una de las mejores formas de reforzar los análisis cuantitativos consiste en establecer una forma de contacto entre el usuario y el propietario de la página. ¿Y cómo se hace eso? Muy sencillo: mediante los formularios y las encuestas.

A pesar de que las métricas web ofrecen una gran cantidad de información sobre los usuarios éstos tienen su propia opinión sobre el sitio web que están visitando, por lo que es aconsejable emplear alguno de los siguientes métodos de contacto para conocerla:

Cuestionarios de calidad. Una de las ventajas de los cuestionarios de calidad incorporados a la analítica web es que no solo permiten conocer la opinión de los usuarios del sitio web sino también relacionar dicha opinión con la actividad que han tenido en la web para poder determinar hasta qué punto están en lo cierto en sus opiniones.[pic 15]

Encuestas online. Las encuestas online han de ser breves y concisas. Pueden llegar a permitir conocer la opinión de los usuarios sin que les lleve más de unos segundos de tiempo.[pic 16]

Las redes sociales juegan un papel fundamental dentro del análisis web cualitativo, ya que ponen en contacto a los usuarios con las empresas de forma directa y facilita la comunicación.

El objetivo de cualquier marca dentro de las redes sociales es convertir a los clientes en usuarios del producto, consiguiendo así dos objetivos al mismo tiempo: lograr opiniones de los productos que vende la empresa y, no mucho menos importante, lograr las ventas que corresponden precisamente a esos clientes.

El análisis web cualitativo requiere centrar buena parte del trabajo del analista en recopilar todas las opiniones que se vierten sobre la marca dentro de las redes sociales. A partir de esos datos hay que determinar qué sentimientos más generalizados despierta la marca, y siguiendo el lema del análisis cualitativo, hay que encontrar la razón de que la marca despierte precisamente esa opinión entre los usuarios. A partir de ahí será mucho más sencillo establecer

una estrategia de trabajo que afecte directamente a las redes sociales.

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Análisis web de campañas

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El análisis de campañas es probablemente el que más estrés produce en el analista web, ya que se trata de un momento crucial en el que hay que determinar las estrategias a seguir para gestionar bien la inversión que pueda estar realizando la empresa en publicidad.

El análisis web de campañas básico se divide en las siguientes fases:

Planificación. En primer lugar hay que tener bien organizadas las métricas que puedan afectar directa o indirectamente a la campaña, ya que más tarde habrá que medir sus resultados mediante las mismas métricas. Cuantos más paneles de mando y más informes se tengan listos antes de comenzar el trabajo más fácil será la campaña para el analista web.[pic 19]

Etiquetado. El correcto etiquetado de los enlaces que forman parte de las campañas es un requisito imprescindible para poder valorar los efectos. Mediante un buen etiquetado de sus enlaces el analista podrá consultar los resultados de cada uno de los apartados de la campaña de forma más accesible que mirar la fuente de cada una de las visitas/sesiones que obtenga el sitio web.[pic 20]

Optimización. Durante la ejecución de la campaña hay que estar muy atento a las métricas que arroja, ya que permiten determinar si la campaña está siendo rentable y si se podría mejorar en alguno de sus aspectos para tratar de aprovechar mejor la inversión.[pic 21]

Analítica Web 2.0

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Una de las diferencias más importantes entre las webs convencionales y las actuales webs 2.0 es que en esta última el visitante ya no es un simple receptor de información sino que se convierte en un usuario activo que tiene la posibilidad de participar en la web tanto mediante los canales internos de la página como a través de medios externos, como, por ejemplo, las redes sociales.

Dentro de la analítica web 2.0 se suelen incluir los dos siguientes medios: los blogs (páginas orientadas a hablar sobre productos, marcas o cualquier otro asunto) y las redes sociales.

La analítica web 2.0 corresponde a todas las métricas relacionadas con la actividad social de la página web, por lo que a continuación se muestra una visión conjunta de cómo se ha de realizar el análisis de las redes sociales que estén conectadas con la web que se esté analizando.

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Su principal objetivo es comprender qué porcentaje exacto de las visitas/ sesiones procede de cada red social. También se busca conocer la fidelidad que ofrecen los usuarios de cada una de las redes cuando acceden al sitio web. Esta tarea permite conocer qué aspectos de la web hay que mejorar para conseguir mayor repercusión, que se traduce en un incremento del tráfico web.

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