No, el título de la web no está sacado de “Harry Potter” ni del “Señor de los Anillos” es la metáfora que le gusta utilizar a la experta en analítica web Gemma Muñoz.

Tuve la suerte de poder presenciar su charla sobre Analítica Web en la Campus Party de Valencia. Y como me gusta compartir mis conocimientos he decidido hacer un resumen de los puntos clave que se trataron.

La Analítica Web y sus 4 pilares básicos

En la analítica web hay 4 pilares básicos, los cuales compara con los 4 elementos naturales básicos:

• Nuevo usuarios (Aire)
• Contenido y diseño (Tierra)
• Conversión (Fuego)
• Retención (Agua)

Captación

Ratio de keywords de marca vs no marca

A la hora de realizar un análisis de las visitas de nuestra web hay que distinguir entre 2 grandes grupos, los que acceden mediante palabras clave de marca y los que lo hacen mediante otro tipo de palabras clave.

Por ejemplo para nuestra web alguien que busca en google “la url de nuestra web” estaría buscándonos a nosotros directamente por lo que sería una búsqueda de marca, en cambio si alguien nos encuentra buscando “experto seo” no estaría buscando nuestra marca.

Palabras clave | Head y Long tail

En primer lugar es importante definir el conjunto de palabras clave que más nos interesa, el cual será el head, serán las palabras clave que más cantidad de visitas nos traerán individualmente.

Aunque no hay que menospreciar la long tail, la cual es el conjunto de palabras clave de menor importancia que cada una de ellas reporta unas pocas visitas, pero el conjunto de todas ellas puede llegar a suponer una gran cantidad de visitas.

¿Invertimos en el conjunto de keywords correcto?

Es esencial definir correctamente las palabras clave para nuestro negocio, por lo que no está mal de vez en cuando pararse a analizar los datos y preguntarnos si invertimos en el conjunto de palabras clave correcto, de no ser así vale la pena volver a empezar.

Sacar conclusiones

Distinguir entre los enlaces entrantes del Community Manager y del resto de usuarios haciendo RT (retweets) en Twitter.
¿Quién me trae visitas gratuitamente? Hay que separarlos de la gente que viene de nuestros esfuerzos (Community Manager, etc..).
¿Cómo funcionan nuestros esfuerzos?
¿Estamos llegando al target correcto?

Tendencias de las visitas

Pérdida de tráfico conocido
Descenso de Redes Sociales
Argentina pierde fuerza

Activación

KPIs (Indicadores clave de rendimiento)

Tasa de Rebote: Calidad de la visita. Indica cuantas visitas de las que han llegado a tu web y se han ido. (Los que sólo ven una página están incluidos)
Profundidad de la visita: contenido consumido (nº de páginas/visita)
Duración de la visita: Tiempo en cada contenido
¡Hay que segmentar!

Entender al usuario

Para conocer la efectividad que tiene nuestra página, para saber qué es lo que funciona y lo que no, hay que entender al usuario, ponernos en su piel, de esta forma sabremos qué cosas son efectivas y cuáles no.

¿Cuál es el valor de mis páginas de aterrizaje (landing pages)?
Se puede saber que páginas se visitan antes de realizar una compra, se sabe que páginas han hecho que se cree una conversión, por ejemplo: que el usuario compre.
Si no es una tienda se puede configurar Analytics para definir que páginas son las importantes, cuáles son las que creemos que los visitantes deben leer, por ejemplo el página de contacto, o la página del vídeo de presentación de nuestra empresa.
¿Qué tipo de contenido se busca?

Si un usuario descarga ficheros, vídeos, deja comentarios, etc… es una micro conversión, vale la pena analizarlos.

Detectar cuellos de botella

Son cientos los factores que pueden retrasar las acciones a tomar, desde unos días hasta indefinidamente. Y dados estos retrasos se puede perder efectividad en la acción, o incluso que ésta sea contraproducente.

Entender la Navegación

Saber cómo utilizan la página los usuarios que vienen desde google usando una palabra de marca y compararlos con los que han buscado algo genérico para encontrarte, es decir usuarios que te conocen o saben algo de ti, respecto a los que no te conocen.

Si los analizamos como grupos distintos veremos cómo se comportan distinto, cuanto más segmentemos mejor, podremos entender mejor como funciona cada grupo de usuarios y sabremos qué podemos hacer para mejorar su experiencia en nuestra web.

Conversión

KPIs

Tasa de conversión. En el caso de una tienda online, la tasa de conversión para un producto específico sería los usuarios que compran un producto dividido entre los usuarios que entran y se interesan por ese producto.

Es esencial ir al target correcto o el producto no funciona como es debido, no sirve de nada intentar venderle un coche a alguien de 10 años.

Valor de la visita. Si segmentamos podremos comprobar el valor medio que suponen cada grupo de usuarios, de esta forma podremos ver cuáles son los usuarios que tienen una media de venta más alta. Por ejemplo puede que los usuarios que consigamos mediante Facebook compren más cosas y cosas más caras que los usuarios que vienen desde Twitter.

Segmentado. Se puede realizar la segmentación por fuentes de origen, origen geográfico, producto y cualquier otra cosa que consideremos relevante en nuestro nicho de mercado.

Proceso de Compra

En el caso de una tienda online, cuanto más profundo llega en las ventanas de la compra, más se compromete el usuario.

Normalmente tenemos la ventana de la cesta de la compra, elegir forma de pago, introducir nuestros datos, introducir datos bancarios y finalmente la de confirmar.

Si se pierden los usuarios justo antes de confirmar la compra, una vez rellenadas todas las compras y datos bancarios es muy malo, ya que ha tenido que pasar algo en la página para que se eche para atrás en el último momento.

Hay que determinar dónde se está perdiendo dinero y ¡cuanto! Se está perdiendo X dinero en ese paso, hay que solucionarlo.

Estudio de Abandonos

Estudiar a los que están casi convencidos, la gente que pone algo en el carrito y no termina de comprar.

Tasa de abandono del carrito = 1-(visitas que empezaron checkout / visitas que añadieron al carrito)
Tasa de Abandono de Checkout = 1- (visitas que completan checkout / visitas que empiezan checkout)

Retención

¿Cómo analizar los datos para mejorar la retención de usuarios?

• Porcentaje de usuarios recurrentes frente a los usuarios que vienen por primera vez, frecuencia de visitas.
• Porcentaje de Usuarios recurrentes que convierten (compran o realizan la acción que tengamos como objetivo).

En este campo también es muy importante tener un segmentado por fuente de origen, origen geográfico, conversión, etc…

La Analítica web se basa en:

• Análisis cuantitativos: Qué está pasando en nuestra web
• Análisis cualitativos: Por qué puede estar pasando
• Informe final del análisis

De cara la realización del informe final que se le va a entregar al cliente es muy recomendable adjuntar tendencias y análisis. Lo óptimo es dar 3 recomendaciones.

Fuente: diseño web en cantabria.