En octubre de 2018 presenté en WordCamp Barcelona mi ponencia WordPress Analytics para torpes, una charla dedicada a ayudar a las pequeñas empresas a iniciar un proyecto de análisis de datos de su sitio web. En las próximas lineas voy a tratar de resumir algunos de los conceptos que considero más importantes de todo lo que hablé.

Parálisis por análisis

Uno de los primeros efectos de la inmersión en un proyecto analítico poco planificado es la abrumadora recolección de informes y datos. Esto provoca un abandono del estudio bien por incapacidad, bien por no disponer del tiempo necesario para comprenderlos.

En el mundo de la gran empresa este hecho se manifiesta en informes que duermen el sueño de los justos sobre la mesa de unos directivos que los ignoran.

En la pequeña empresa desemboca generalmente en el abandono del programa de análisis en la mayoría de los casos y un Google Analytics que no se abre nunca más o que solo se usa para conocer el número de sesiones o visitas diarias (no puede haber nada más triste que eso).

Veamos cómo podemos evitar esa situación y empezar a diseñar un proyecto de análisis que nos ayude a optimizar nuestro negocio.

Método Trinity de analítica web

La analítica web es una ciencia apasionante que nos permite tomar decisiones de negocio fundamentadas en el análisis de los datos recogidos en nuestros sitio web o redes sociales.

Estos datos proceden principalmente de 3 ámbitos:

  1. Análisis del clickstream: QUÉ está pasando en mi web.
  2. Análisis del retorno de la inversión: CUÁNTO está rindiendo la web de mi negocio.
  3. Experiencia de usuario: POR QUÉ esta pasando lo que está pasando en mi web.

El método Trinity, descrito por Avinash Kaushik (principal referencia mundial en analítica web),  combina estos tres ámbitos en el estudio y mejora de la analítica de negocio web. Vamos a profundizar en ellos dejando el clickstream para el final donde desarrollaré una idea que seguro que te va a gustar mucho.

Retorno de la inversión, «show me the money»

Conocer el retorno de la inversión de nuestro sitio no es una opción, es una necesidad. Sin embargo es muy habitual que algunos negocios no lo conozcan porque nunca se han parado a analizar qué es lo que quieren que hagan sus usuarios en su sitio web.

Cuando realizamos ventas online es bastante evidente que el objetivo será vender productos pero en otros casos puede que no quede tan claro, como por ejemplo en una web corporativa o en un blog.

Esta pregunta: ¿qué quiero que hagan los visitantes de mi sitio? es fundamental y puede tener muchas respuestas aunque solo una de ellas en cada caso:

  • que me envíen un formulario de contacto con una solicitud de presupuesto
  • que lean varios post para que se carguen más banners
  • que se suscriban a mi newsletter
  • que compren mi libro
  • que completen una cesta de la compra con varios productos
  • que publiquen una pregunta en mi foro
  • que reproduzcan en un vídeo corporativo
  • que descarguen una aplicación o un documento
  • otros…

Cuando sabemos lo que queremos que hagan los usuarios es sencillo definir unas medidas del éxito de dicho cumplimiento:

  • nº de presupuestos solicitados
  • páginas vistas por sesión
  • nº de suscriptores
  • tasa de conversión
  • valor de la cesta media
  • nº de preguntas publicadas/día
  • nº de reproducciones de vídeo
  • tasa de apps descargadas
  • etc.

Con estos métricas y con el valor económico que le asignemos al cumplimiento de los objetivos (más o menos relativo en algunos casos), se puede calcular el ROI (retorno de la inversión) siguiendo su sencilla fórmula:

% ROI = ((Beneficio obtenido – Inversión realizada) / Inversión realizada) *100

La evolución de este ROI y de las métricas antes indicadas nos permiten tener un buen control de los resultados de nuestras acciones de marketing en la web.

Experiencia de usuario, los porqués

De la experiencia de usuario ya nos ocupamos recientemente en nuestro blog. Una de las formas más asequibles de conocerla con un presupuesto bajo que limita las posibilidades de los estudios a realizar, es trabajar en conocer el VoC o voice of consumer. Para ello una de las metodologías más sencillas e interesantes es la de tratar de medir el Net Promoter Score de nuestro negocio: la probabilidad de que un usuario nos recomiende a alguno de sus amigos.

Establecer un sistema de medición del NPS en un sitio web con WordPress es un proceso asequible que os invitamos a poner en práctica cuanto antes. El NPS y sobre todo las preguntas que lleva asociadas, nos ayudarán a comprender cómo es la experiencia de nuestros usuarios e identificar tanto oportunidades de mejora como nuestras mejores virtudes web.

Esta experiencia es imprescindible para entender los datos del clickstream y poder tomar decisiones acertadas. Hay veces que un mismo dato puede significar cosas muy distintas y solo el VoC va a ayudarnos a interpretar correctamente lo que está pasando.

Por ejemplo, tenemos unos tiempos de permanencia en mi sitio web altos y la media de páginas cargadas por sesión está por encima de lo normal ¿por qué sucede esto?

  1. El usuario está encantado con el contenido de mi sitio y completa una navegación profunda y satisfactoria.
  2. El usuario no encuentra lo que viene buscando (que es muy importante para él) y se vuelve loco dando vueltas por el sitio.

Una observación de los patrones de navegación por el sitio (capturando los movimientos del ratón, por ejemplo) serían muy reveladores en este caso, pero ese es un procedimiento que requiere más recursos (económicos y técnicos) de los que necesita una sencilla encuesta de satisfacción.

Precisamente el NPS es barato, relativamente rápido (depende del volumen de tráfico del sitio, claro) y si logramos que algunos usuarios respondan a los porqués, la información cualitativa recogida nos será muy valiosa.

Análisis del clickstream, comportamiento de usuarios

El clickstream es el seguimiento de los clics que los usuarios realizan en nuestro sitio y nos sirve para conocer qué está pasando exactamente en el mismo.

Para ello se emplean sistemas como Google Analytics, Adobe Analytics (Omniture) o Matomo (Piwik). Si deseas instalar Google Analytics en tu web con WordPress puedes seguir nuestra guía y conseguirlo en apenas unos minutos.

Estos sistemas marcan a cada visitante de nuestro sitio y les realizan un seguimiento de su comportamiento en aspectos como el tiempo de permanencia, las páginas vistas, los lugares donde hace clic o las últimas páginas visitadas antes de abandonar el sitio. Pero también almacenan datos sobre aspectos descriptivos propios del usuario como el navegador que usa, el país o ciudad de origen, el dispositivo empleado o el sexo e intereses del visitante.

De hecho Google Analytics recoge docenas de métricas para completar sus más de 80 informes predefinidos disponibles por defecto. Como ves, una peligrosa y atractiva avalancha de información que nos puede bloquear como decíamos al principio del post.

Una de las labores principales del analista es la de la selección de las métricas más relevantes para el negocio, aquellas que nos permitan identificar posibilidades de mejora o de optimización del rendimiento.

Estas métricas estarán relacionadas con nuestras responsabilidades. No es lo mismo ser el Community Manager de la empresa, el responsable de desarrollo o el especialista UX. Incluso cuando hablamos de pequeños negocios donde una sola persona realiza todas esas tareas se nos hace imprescindible tener que hacer una selección práctica de lo que tenemos capacidad e interés por analizar.

Pero ¿cómo escoger las métricas más accionables cuando nuestra experiencia es poca o nuestra capacidad de análisis está muy limitada por el tiempo y el conocimiento?

One Key Metric, más simple imposible

El sistema que te presento consiste en escoger una única métrica sencilla de comprender y muy accionable, es decir, que nos permita tomar decisiones de negocio. Como ves es arriesgado pero también muy simple, porque nos va a evitar tener que interpretar demasiados datos y gráficas.

Para que te hagas una idea clara vamos con un ejemplo. Cuando Instagram estaba empezando a afianzarse en el complicado ecosistema de las redes sociales de su momento, su equipo de analítica decidió definir una métrica sencilla que indicara claramente a los directivos de la compañía la evolución de su implementación.

La métrica escogida fue el número de fotos subidas a la plataforma al día. Un dato tan sencillo les permitía evaluar si el uso de Instagram estaba creciendo o por el contrario se estaba reduciendo de un solo vistazo. Cualquiera puede entenderlo rápidamente y, si detecta un problema, ponerse en contacto con el equipo de analítica para reclamar un informe más complejo y descriptivo.

Nuestra tarea principal está en definir esa OKM reveladora, recoger sus datos y ver si nos permiten tomar decisiones.

Si vemos que no es así, la abandonamos y empezamos con otra. La ventaja de equivocarse rápido es que nos permite acercarnos a la métrica clave con celeridad. Daremos con ella antes o después. Un estudio analítico más complejo podría requerir meses de implementación, otros tantos de recogida de datos y un tiempo precioso en analítica para darnos cuenta de que no hemos acertado.

Aunque no existen OKM genéricas que podamos adoptar de un negocio a otro, hay algunas métricas que tienen un interés destacable en casi todos los casos. Por ejemplo la tasa de rebote.

La tasa de rebote como OKM de emergencia

La tasa de rebote de un sitio web indica el % de visitantes que se van del sitio sin haber hecho clic en ninguna parte. El gran Avinash Kaushik (creador del concepto OKM) suele describirlo como : «Llegué, vi y vomité».

Esta métrica nos habla nítidamente de la calidad del contenido que se encuentra el usuario y de lo bien definido que tenemos el viaje que debe realizar para cumplir con el objetivo de conversión de nuestro sitio.

  • Una tasa de rebote baja (inferior al 50% o 60%, es muy relativo ya que depende de cada negocio) indica que los usuarios se sienten incitados a continuar navegando por nuestra web.
  • Una tasa de rebote alta (superior al 70% u 80%) podría denunciar que el usuario o bien no encuentra lo que esperaba, o no se encuentra suficientemente motivado para seguir navegando y se aleja de la conversión.

Uno de los aspectos importantes de la tasa de rebote es que en lugar de tomar como referencia la media del sitio, deberemos segmentarla para entender mejor el rebote de nuestro target (público objetivo) en el momento de conversión adecuado.

Próximamente escribiré un nuevo artículo hablando de este tema porque este post ya está quedando demasiado largo.

Conclusión

Cómo ves, empezar a trabajar en un programa de análisis en tu sitio web va a necesitar de 3 fuentes de datos: cuantitativas (clickstream), de rendimiento de negocio (ROI) y cualitativas (VoC).

Todas ellas son sencillas de implementar técnicamente en la mayoría de los casos (especialmente con WordPress como ya hemos visto).

Cuanto antes las pruebes antes acertarás con la OKM más relevante. Es posible que necesites definirla varias veces hasta dar con la buena, no te preocupes, es cuestión de práctica y de experiencia. El procedimiento sería:

  1. Elijo una OKM
  2. Obtengo datos
  3. Los analizo.
    • Si son accionables repito.
    • Si no son accionables escojo otra OKM y vuelta a empezar.

Como el gran Avinash Kaushik dice: equivócate rápido 😉 . Lo importante es que recojas datos que te permitan tomar decisiones cuanto antes y luego ya iremos afinando el programa.

Si te interesa este tema te invito a dejarme algún comentario aquí abajo. Tengo la intención de escribir algunas cosas más sobre analítica si es que son de interés para mis lectores.

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