Mide y Analiza: primer análisis de una web

Post creado por Gemma Muñoz via Territorio Creativo.

“Si te sirve de algo, nunca es demasiado tarde o, en mi caso, demasiado pronto para ser quien quieres ser. No hay límite en el tiempo. Empieza cuando quieras. Puedes cambiar o no hacerlo. No hay normas al respecto. De todo podemos sacar una lectura positiva o negativa. Espero que tú saques la positiva. Espero que veas cosas que te sorprendan. Espero que sientas cosas que nunca hayas sentido. Espero que conozcas a personas con otro punto de vista. Espero que vivas una vida de la que te sientas orgullosa. Y si ves que no es así, espero que tengas la fortaleza para empezar de nuevo.” El curioso caso de Benjamin Button

Cada vez que nos plantamos ante nuestra web con intención de analizarla nos preguntamos: ¿por dónde empiezo? La tarea de empezar a medir y analizar nos parece muy complicada, tenemos muchas páginas, muchos links, y no sabemos cómo hacerles frente. A la vez hemos recopilado un montón de información de blogs de analítica web, de White papers, de libros, incluso hemos acudido a un curso o seminario sobre la materia, pero una vez nos encontramos delante de nuestro sitio web no sabemos cómo aplicar nuestros recién adquiridos conocimientos. ¿Qué hacer?

Lo primero es conocer el sitio web y el negocio. Se puede tener un profundo conocimiento de lo que supone el negocio si eres empresario o llevas mucho tiempo en la empresa o se puede saber uno de pé a pá la web porque eres técnico o te has currado el sitio web desde dentro. Pero necesitamos ambas perspectivas para realmente ser efectivos en la estrategia a seguir como analistas web. Por un lado conocer a fondo el negocio para saber los objetivos y por otro conocer bien la web para entender la conducta de los visitantes. De hecho, aunque no tengamos ni idea del negocio que se trae la web entre manos ni de cómo está construida dicha web vamos a ser capaces de sacar conclusiones después de aplicar unos pocos pasos de trabajo:

Un primer acercamiento supone obtener una perspectiva global, no es el momento ahora de empezar la casa por el tejado. Necesitamos la base, los cimientos, y esto solamente nos lo proporcionará el conocer a grandes rasgos a qué nos estamos enfrentando.

Primero centrémonos en las tendencias a largo plazo de nuestras visitas y visitantes, buscamos conocer estacionalidades, patrones y sobre todo tener una idea de cómo ven la web desde fuera. ¿Cuántos vuelven? (visitantes que repiten) ¿A cuántos les llamamos la atención? (visitas nuevas) ¿Cuántas páginas suelen consultar? (páginas por visita) ¿Cuánto tiempo se quedan? (tiempo medio de estancia) ¿Cuántos siguen adelante? (tasa de rebote) ¿Cuántos compran? (tasa de conversión) y demás. Sin segmentar aún, tenemos que conocer nuestra web a nivel global, no para tomar decisiones, sino para entender y aprender dónde estamos.

Una vez tengamos los datos globales es el momento de empezar a segmentar para entender bien por dónde nos llega el negocio y las bases de la estrategia que seguimos online. Segmentaremos normalmente por Fuentes de Tráfico. Depende del porcentaje de cada fuente de origen que nos trae tráfico sabremos en qué nos gastamos el dinero. ¿Tenemos un buen SEO? ¿Adwords es nuestra principal fuente de adquisición? ¿Hablan de nosotros y tenemos una buena red de referrers? ¿Gestionamos varias campañas? ¿Nos adoran y nuestro punto fuerte es el tráfico que nos llega de manera directa? ¿Necesitamos algún tipo de inversión?

Vamos un poco más allá, profundicemos en las palabras clave por las que llegan a nuestro sitio web, tanto las que incluyen nuestra marca como las que no y segmentando por tráfico orgánico o pagado. ¿Cómo funciona nuestro branding? ¿Nuestras palabras claves son interesantes? ¿Nos buscan por lo que queremos que nos encuentren?

Todo esto hay que analizarlo tanto a nivel de volumen de tráfico como a nivel de ingresos obtenidos. Conociendo la procedencia de nuestro tráfico podremos identificar el tipo de visitas que vienen a nuestro sitio e incluso adivinar su intención al visitarnos. Con solamente estos tres pasos tendremos una idea concreta sobre el tipo de web que estamos analizando.

Es momento ahora de centrarnos en los objetivos que perseguimos con el sitio web. Echemos un rápido vistazo a la página web para determinar si podemos contestar a la pregunta del millón“¿Por qué y para qué existe esta web?”. Necesitamos averiguar qué se quiere conseguir a nivel global con el site y tomar notas sobre si las llamadas a la acción están correctamente indicadas o no en las páginas principales. Para esto tomaremos del informe de Contenido las páginas más visitadas y por las que se entra a la web. ¿Por dónde llegan? ¿Cuál es nuestro contenido estrella? ¿Dónde van después de entrar al sitio web? ¿Siguen algún tipo de patrón? ¿Por dónde se van? Contrastar estos datos SIEMPRE mirando la página en cuestión. Intentando meterse en la piel del usuario para identificar posibles puntos de mejora, a nivel de diseño, de usabilidad o de todo a la vez :)

Identificar el proceso más importante de la web (el que mejor cuadre con el principal objetivo de negocio) y seguirlo paso a paso, página a página (si no existe ya un embudo de conversión) para conocer el estado de nuestro reto principal.

Tenemos que tener en mente que hay dos estrategias básicas para optimizar nuestra tasa de conversión, o reducir el número de páginas del proceso u optimizar las páginas de manera individual. Debemos saber a qué nos enfrentamos.

El objetivo real de aplicar esta metodología de 5 primeros pasos será el ir tomando notas en cada uno de los escenarios planteados. Por ahí empezaremos a profundizar en el siguiente análisis a efectuar, ya no tan básico :) Debemos apuntar por el camino todo lo que nos llame la atención, todo lo que no nos cuadre, todo lo que nos exija un análisis más profundo para sacar conclusiones sobre el sitio. Después agrupar todas las notas y, junto con los responsables de negocio o de internet de la empresa, decidir dónde y en qué empezar a profundizar para iniciar nuestro proceso de optimización.

Lo más importante de esta metodología para hacer un análisis básico no es realmente el coleccionar métricas, eso es fácil con cualquier herramienta de analítica web, sino interpretarlas y ser capaz de transformar esos datos en conocimiento. Seguro que por el camino encontramos cosas que nos sorprenden :)

Mide y Analiza: La segmentación como base del análisis

Post creado por Gemma Muñoz via Territorio Creativo.

“Me seducen las mentes, me seduce la inteligencia, me seduce una cara y un cuerpo cuando veo a una mente que los mueve y que vale la pena conocer. Conocer, poseer, dominar, admirar. La mente Hache, yo hago el amor con las mentes“?Martin(Hache)

La verdadera tarea del analista web a la hora de enfrentarse a los datos es intentar estudiarlos desde todos los ángulos posibles. Por eso es tan importante que las herramientas permitan segmentar dichos datos, puesto que muchas veces no entenderemos lo que pasa en nuestro site si no los estudiamos desde el punto de vista correcto.

El saber cómo se comporta un perfil determinado en nuestro negocio nos permitirá proponer distintas estrategias en base a los perfiles implicados, incluso descubrir nuevos perfiles al ir profundizando en los comportamientos.

Imaginemos que nos salta una alerta porque nuestra tasa de conversión se ha incrementado en un 5%. Despues de brindar con alegría, es momento de comprobar qué acción es la causante del triunfo comparando los distintos segmentos con los datos de las visitas totales. Esta es la clave: segmentar, no todas las visitas son iguales, hay que distinguirlas, personalizarlas.

La idea es determinar que perfiles o segmentos forman el grupo que ha incrementado la tasa de conversión (o cualquier otra acción observada en el site) para saber qué acciones podemos tomar al respecto. La pregunta ahora es“ ¿Por dónde podemos empezar a segmentar?

Mi opinión es que al empezar, cuando no tenemos aun muy claro qué es lo que agrupa o diferencia a los perfiles que entran en nuestro site, hay que elegir segmentos básicos, de una sola variable. Para ir combinándolos después a medida que vamos profundizando y encontrando los que se van adaptando a nuestras necesidades de información.

Podemos primero elegir los segmentos (por intuición o basandonos en nuestra experiencia)y luego comprobar los datos. O bien podemos analizar los datos que hayamos recogido para entonces determinar los segmentos. Es decir, observar las métricas a ver que tienen en común y agruparlas (por ejemplo, ha subido la tasa de conversion de un determinado articulo y detectamos que ha subido el tiempo de estancia y las visitas desde buscadores, formamos ese segmento para compararlo al resto).

Siguiendo cualquiera de las dos técnicas, podemos empezar a segmentar por muchas variables:

• Cliente / No Cliente
• Geográfica (por país, ciudad, host, “)
• Fuente de entrada (directa, buscadores, email, links“)
• Keywords (externas o sacadas del buscador interno)
• Por contenido (producto o servicio contratado o consultado, landing page, pasaron por este contenido y este otro, entraron por la home, consultaron este pdf, se fueron por la pagina X, “)
• Por conducta del usuario (tiempo, navegación, es su primera vez, no lo es, compraron, no lo hicieron, no lo hicieron pero llegaron hasta un determinado punto, usan el buscador interno“)
• Por campaña (medio, anuncio, posición“)
• Estacionalidad (Dia de visita, hora de visita, días transcurridos desde la primera visita o hasta la conversión)
• Informacion Técnica (Sistema operativo utilizado, navegador, velocidad de conexión, compatibilidad con java, versión del flash“)

Para después profundizar combinándolos:

• Productos con mejor conversión vs. keyword de SEO o SEM o campaña“
• Visitas que entraron por la home, vieron 3 páginas o más y consultaron el pdf
• Visitas que en su primera vez vinieron con la keyword XXX, usaron el buscador interno y no compraron nada
• Visitas que vinieron de la campaña YYY desde el anuncio YYY1, son de Cataluña y no pasaron de la landing page
• Visitas que siguieron una determinada ruta y compraron el producto ZZZ
Lo primero que debe tener claro un analista web a la hora de analizar un sitio web es cuál es la meta principal del sitio, qué objetivos forman parte de esta meta y que métricas nos ayudaran a medir dichos objetivos. Igual de importante es sabersegmentar a las visitas que llegan al site para saber que estrategia debemos seguir y enfocada a quién. O para saber qué puede provocar una determinada conducta.

La clave es hacerse preguntas directas: ¿Los clientes que compran un determinado producto tienden a solicitar el servicio XXX? Entonces en la compra les podríamos poner un enlace sugiriendo dicho servicio.
O construír un segmento con las visitas que vienen de buscadores, después de aterrizar en la landing page usan el buscador interno y se van sin comprar“ ¿vinieron por el mismo tipo de keyword? ¿buscaban lo mismo en el buscador interno? ¿lo encontraron? Puede que la landing page no les diera la información“ habría que arreglarla o construír una página especifica para la keyword.
Cuantos más segmentos tengamos, más precisos podremos ser sobre las decisiones a tomar. Pero no nos volvamos locos con segmentos imposibles, debemos intentar siempre seleccionarlos con respecto a los objetivos establecidos. Dejar que los segmentos nos ayuden a conocer, a poseer, a dominar :)
Más información sobre este tema: Gary Angel.

Mide y Analiza: Análisis Predictivo

Post creado por Gemma Muñoz vía Territorio Creativo.

“La Tierra gira. Pero no notamos su movimiento. Y una noche miras hacia arriba: una sola chispa, y el cielo empieza a arder. El pasado es la antorcha que ilumina nuestro camino. Nuestros padres nos han señalado el camino, y lo seguiremos. Nuestra fe es el arma más temida por nuestros enemigos, porque por ella levantaremos a nuestra gente contra quienes quieran destruirnos.”, Gangs of New York

Con la que está cayendo, estamos detectando en el mercado que las empresas empiezan a estar menos preocupadas por el “qué ha pasado” y se centran más en el “qué va a pasar”. Creo que esto es una buena noticia. La analítica web o digital debe servir para tomar decisiones de forma sólida pero también rápida. Es decir, la analítica ayuda a mejorar la eficiencia de las estrategias, a reducir el riesgo y a incrementar de forma sistemática el beneficio.

Por lo que últimamente en Mind Your Analytics! nos estamos centrando mucho en la Analítica Predictiva (Predictive Analytics). Así que intentamos más que dar respuesta a “qué ha pasado” a “qué podemos hacer para mejorar”.

Para que esto llegue a buen puerto, una empresa debe basar sus decisiones en una cultura de datos y tener a alguien que saque conocimiento de todo el ecosistema de herramientas del que disponemos en internet.
¿Y en qué nos ayudan los datos? Pues por ejemplo, es bien sabido que un porcentaje pequeño de clientes son los que nos aportan un porcentaje alto de ventas. ¿Conocemos a fondo el comportamiento de este grupo de visitantes? ¿Tomamos decisiones basadas en sus preferencias? ¿Destinamos presupuesto a mantener su satisfacción? Es más, ¿los tenemos identificados?

Si somos capaces de crear modelos de predicción de conducta podremos ayudar a tomar decisiones que saquen el máximo jugo a una estrategia. Este debe ser nuestro fin, nuestro único objetivo. Yo no quiero pasar mi tiempo sacando datos para poner en un dashboard bonito,quiero cambiar la forma de hacer las cosas, entrar en el círculo de toma de decisiones. Esa es la parte que considero que es la más atractiva para cualquiera, para los que nos dedicamos a esto y para los que sacan partido a estos análisis.

Entonces, ¿qué hacemos ahora? Lo primero, empecemos a movernos. ¿Qué nos interesa saber de nuestro sitio web? No importa que no sea un ecommerce, centrémonos en los objetivos que tenemos a nivel de conducta de nuestros usuarios:

• ¿Sabemos cuántos clientes que compraron el producto 1 se habían interesado también en el producto 2? (visitas que convierten producto 1 y que visitaron página de producto 2) ¿Y viceversa? Hay algún patrón de conducta en estos usuarios del estilo de “los usuarios que se interesaron en este contenido finalmente consumieron/adquirieron aquel contenido”. ¿Clickaron en algún banner previamente a la compra? ¿Eran usuarios que ya conocían nuestro sitio web? En uno de los sitios web en los que hemos trabajado detectamos que los usuarios que compraban el producto A se habían interesado en los productos E y G. Pusimos en las fichas de los productos E y G una llamada a la acción promoviendo el producto A y se incrementaron sus ventas en casi un 16%. Y no se resintieron las de los productos E y G. Aprender de estas conductas no es nuevo: los casos Amazon (otros clientes que compraron este libro compraron este otro) y Apple con su Genius lo llevan haciendo mucho tiempo ☺
• Pensemos en nuestros usuarios como personas, ¿cómo se comportan los que ya nos conocen y han venido directamente a nuestro sitio web o nos buscan por nuestra marca?¿Qué los caracteriza y diferencia del resto? ¿Y los que nos han encontrado por casualidad, buscando algo relacionado con nosotros? ¿Cómo se comportan? ¿Y los que vienen recomendados de otro sitio web o de redes sociales? ¿Algún rasgo característico? Aprendamos de estas conductas: si el 70% de los que vienen recomendados van a ver un determinado contenido, ¡explótemoslo! Así podremos predecir qué landing pages tendrán más éxito en cada canal, palabras clave que pueden crecer de volumen…
• Detectemos asociaciones del tipo: el número de ventas los fines de semana depende del número de visitas que tenemos en el sitio web de lunes a jueves. Es decir, la variable de transacciones depende de la variable visitas y si el martes no llegamos a las que se supone deberíamos tener, podemos adelantarnos al desastre y el miércoles ajustar nuestra estrategia de captación.
• ¿Qué tipo de productos o de contenido ven los usuarios que se suscriben a nuestra newsletter? Si este es el contenido o el producto que llama la atención a la mayoría, vamos a probar el resaltarlos en la newsletter a ver si se incrementan las visitas por este canal, observando sus intereses y actuando en consecuencia.

El análisis predictivo no siempre se hace con herramientas complejas, podemos empezar de manera simple, en el camino nos divertiremos descubriendo conductas que no hubiéramos podido imaginar ☺

Los modelos predictivos pueden ser tan complejos como nosotros queramos, mi consejo es que vayamos creciendo poco a poco, sin dejar de movernos: vayamos testando si nuestros modelos van bien encaminados y personalicemos de manera gradual para sacar el máximo provecho a los datos.

Si os interesa el tema, los próximos 30 y 31 de mayo voy a estar en Berlín, en la conferencia de Semphonic Xchange Europe debatiendo y compartiendo experiencias con analistas sobre la Analítica Predictiva junto a Matthias Bettag.

Empezar a contestar a la pregunta ¿cómo puede nuestro pasado ayudar a nuestro futuro?será la clave para empezar a detectar el movimiento, los patrones de conducta y adelantarnos a lo que pueda pasar.

Mide y Analiza: análisis paso a paso

Post creado por Gemma Muñoz vía Territorio Creativo. 

“Las ruinas son el camino hacia la transformacion” - Comer Rezar Amar

Para hacer un análisis paso a paso hemos de intentar seguir una metodología que si bien empieza siempre igual, dependiendo de lo que nos vayamos encontrando iremos por uno u otro lado. Cada análisis será una aventura, en eso radica el encanto de la analítica web.

1. Comer: lo primero que debemos hacer es fijarnos un objetivo claro del análisis. Si no tenemos objetivo con el análisis no sabremos ni por dónde empezar a buscar, ni por dónde focalizar esfuerzos, ni siquiera sabremos cuándo hemos de parar.

El objetivo puede ser del tipo de comprobar cómo funciona una determinada campaña o estudiar las fuentes de tráfico para determinar dónde gastar el presupuesto del trimestre próximo o buscar la landing page donde necesitamos una optimización o incluso puede ser un objetivo ambiguo como encontrar oportunidades en estos tiempos de crisis.

Una vez tengamos el objetivo establecido, tendremos que identificar qué métricas van a ayudarnos a determinar las KPIs (indicadores clave de rendimiento, es decir, asociados directamente al objetivo).

2. Rezar: cuando tenemos claro el objetivo y las métricas que vamos a utilizar en el análisis, llega el momento de ir a buscar o bien directamente a la herramienta de analítica web o bien a la API de dicha herramienta los valores para las métricas.

Ojo, siempre hemos de definir un periodo de estudio para el análisis (la última semana, la última quincena, el último mes, el último semestre, el último año) pero no olvidemos el contexto temporal, con los datos de los periodos anteriores. Si hemos elegido el último mes, hay que recuperar las métricas para los últimos meses y así establecer la tendencia para saber dónde nos encontramos y hacia dónde vamos. Si es posible, tomar el mismo periodo del año anterior por temas de estacionalidad.

Si vamos a elegir un determinado segmento o perfil, debemos también conocer las métricas para los segmentos o perfiles restantes, para establecer el contexto necesario de saber lo que aporta cada uno al total del sitio web.

3. Amar: finalmente sacaremos conclusiones. Y recomendaciones. Focalizadas en el objetivo del análisis, por supuesto. Esta es la parte creativa de la analítica web. Es por esto que la analítica web no es tanto una herramienta técnica como una herramienta de negocio. Aquí es donde el analista web crece, donde el analista web es realmente analista y ha de demostrarlo.

¿Cómo? Vamos a ver todo el proceso con un ejemplo:

Imaginemos que tenemos un sitio web de contenidos con dos objetivos claros: que los usuarios se descarguen la guía gratis o que los usuarios se suscriban al email.

Análisis 1. Nuestro sitio web se compone de 8 secciones de contenido, por lo que lo primero que hacemos es estudiar al detalle desde dónde se consiguen más conversiones a nuestros objetivos. La métrica principal será número de conversiones segmentado por sección en forma de porcentaje del total:

Si el contexto temporal resulta estable y no se producen demasiados cambios en los porcentajes en los periodos analizados, mis conclusiones y recomendaciones probablemente irían en base a:

• Incluir links a Depósitos y Cuentas en la descarga de la guía gratis para promover la suscripción al email.
• Incluir links a Ofertas y Cuentas en la suscripción al email para promover la descarga de la guía gratis.
• Priorizar en la home contenido de las secciones de depósitos, cuentas y ofertas para ayudar a promocionar los objetivos.

¿Por qué? Efectivamente, para aumentar la conversión de los demás objetivos en base a lo que se le da mejor a cada sección.

Análisis 2. Nuestro sitio web tiene distintas fuentes de entrada, analizaremos desde dónde nos interesa promover más tráfico en base a los objetivos. La métrica principal será número de conversiones, pero esta vez segmentada por fuente de origen y combinada con las visitas recibidas por esa fuente:

Eje y: Evolución conversiones con respecto a mes anterior
Eje x: visitas
Volumen: conversiones en suscripción por email

Las recomendaciones aquí podrían ir en base a:

• Optimizar nuestras campañas: demasiadas visitas con poca conversión aunque ha aumentado en el último mes.
• Aumentar inversión o recursos en Búsqueda Orgánica: pocas visitas con buen resultado, aumentando captación podemos lograr más suscripciones. Investigar más en detalle las keywords que funcionan mejor de cara a la conversión.
• El tráfico directo no aumenta desde el mes anterior y funciona bien de cara a convertir: buscar aumentar los usuarios recurrentes ofreciendo contenido cada menos tiempo para promover esta fuente.
• Las Búsquedas de marca y Referencia están funcionando bastante bien con menos visitas que el resto de fuentes: trabajar en la presencia de marca en Redes Sociales y otros canales para atraer más visitas de marca y estudiar bien las referencias para optimizar nuestra estrategia fuera del site en sitios que nos funcionen bien en base a la conversión.
• Finalmente, las búsquedas de pago es buen generador de tráfico pero muy poca conversión, si está canibalizando tráfico de marca cambiar de estrategia. Estudiar muy bien las keywords que funcionan y las landings ofrecidas para optimizar al máximo el presupuesto.

¿Qué más? Si analizamos las fuentes de origen para cada conversión del sitio web podremos orientar nuestra estrategia de captación dependiendo de la fuente de entrada y generar contenido en base a qué necesita cada una de ellas. Habría que generar un gráfico igual profundizando en cada una de las fuentes.

Esto es un paso importante, tenemos pistas de por dónde seguir analizando y tomando decisiones para lograr una mayor optimización y un mayor rendimiento de nuestro site.

Podemos analizar en base a los usuarios recurrentes, a las páginas de destino, analizar click a click la página de suscripción al email. Todo lo que se nos vaya ocurriendo, todo hacia donde nos lleve cada uno de los pasos que analicemos, lo que nos haga falta para llegar a conclusiones, a recomendaciones. En serio, el analista web no se aburre ni se queda sin ideas: hay todo un universo por descubrir en cada análisis.

Nunca me cansaré de repetirlo: la analítica web está para detectar oportunidades, para identificar los puntos fuertes y los puntos débiles. En tiempo de crisis hace falta menos entrar como elefantes en cacharrerías haciendo todo a lo grande y más estudiar los siguientes pasos de la estrategia, sabiendo cómo se está gastando el presupuesto y por dónde se está ganando el beneficio.

Comer. Rezar. Amar se convierte en Aprender. Reaccionar. Ganar.

Mide y analiza: Analítica web para optimizar el contenido

Post creado por Gemma Muñoz vía Territorio Creativo.

“Yo no hago que las cosas pasen, ni obligo a nadie a actuar. Yo solo pongo el escenario.” Al Pacino, Pactar con el Diablo

Al igual que conocer el ciclo de vida del clientees importante, entender bien el ciclo de vida del contenido de nuestra web es vital para optimizar el site. ¿Por dónde empezamos? ¿Qué podemos utilizar como base? ¿Cómo sabremos cuando decae la popularidad de cada contenido? ¿Hay contenidos que funcionan mejor que otros? ¿Cuándo es el mejor momento para renovarlo? ¿Hay acciones externas que determinen el éxito o no de un contenido? ¿Cómo podemos optimizar el contenido de nuestra web?

El primer paso será dividir el site en secciones, establecer objetivos para cada una y hacerse preguntas, muchas preguntas. ¿Cómo se comportan los visitantes de cada una? ¿Por dónde vienen? ¿Desde qué fuente? ¿Hasta dónde llegan? ¿Qué interrelación hay entre las diferentes secciones? La más importante de las preguntas será: ¿Qué es lo que realmente necesito saber de cada proceso? O dicho de otro, ¿qué es lo que aporta esta sección a los objetivos globales del site? ¿Funcionan las landing pages de cada sección?

Y dentro de cada sección, por cada página, deberemos recopilar información para un periodo determinado. Así, conoceremos la popularidad de cada contenido. Aquí tendremos las métricas relacionadas con el tráfico, con los datos cuantitativos: cuántos (visitas / usuarios únicos), cuántas (páginas vistas) por día, por semana, por mes, por trimestre… ¿Los jueves a las 9:00 es cuando tenemos más tráfico? ¿Los martes a las 13:00 es cuando más se compra? ¿Y a partir del día 20 es cuando sube el número de usuarios que visitan más de una sección?

Un ejemplo para mostrar la información de tráfico por secciones es este gráfico que uso para saber de un sólo vistazo cuál es el preferido por nuestros usuarios a nivel de visitas / páginas vistas / tiempo pasado y porcentaje de conversiones.

El tamaño de cada casa viene determinado por el número de páginas vistas de la sección. Dentro de cada casa se ofrecen datos segmentados por clientes y no clientes. En la parte de abajo aparece una línea que indica el porcentaje de los usuarios que convierten (que llegan al objetivo):

Nos falta entonces añadir al cocktail los datos cualitativos, aquellos que determinan si una visita es o no de calidad. Es el momento de utilizar la tasa de rebote, el tiempo de estancia.

¿Es al principio de mes cuando los usuarios se quedan más tiempo? ¿En qué momento se registra la menor tasa de rebote? ¿Cada cuanto tiempo vuelven los usuarios? Si es posible, captar el feedback del usuario, bien por una encuesta en el propio site o por un test (A/B oMultivariante). Sólo si conoces a tu audiencia, y es la regla de oro que no debemos olvidar, puedes mejorar.

A partir de este punto es cuando buscamos el contexto, recopilando los eventos relevantes que han tenido lugar en ese periodo, para saber qué puede haber influenciado en los datos anteriores (campañas internas, campañas externas, lanzamiento de nuevos productos, noticias, comentarios en redes sociales…). Debemos tener siempre en cuenta el contexto a la hora de sacar conclusiones.

Llega el momento de analizar y tomar las decisiones. Comparar los datos de un mes a otro, de una estación a otra, de un año a otro, de una semana a otra, según veamos que es interesante. Podemos cruzar los datos de todas las secciones, las cifras de las campañas y sacar las conclusiones pertinentes. ¿Cuándo es el mejor momento para cambiar el contenido de cada sección? ¿Cada cuánto tiempo hay que cambiarlo? ¿Qué funciona mejor para cada sección? ¿Por dónde hay que atacar primero?

Tan importante es tener buenos productos y generar beneficio por el canal online, que preparar el mejor escenario para hacer que las cosas pasen.

Mide y Analiza: primeros pasos para optimizar tu web

Post creado por Emma Muñoz via Territorio Creativo

“-Niños, os presento a vuestra nueva niñera. ¿Qué se dice?
-Ten cuidado. Ten mucho cuidado.” La Familia Addams

En nuestro sitio web siempre hay algún punto donde una pequeña modificación puede ayudar a incrementar de forma notable el rendimiento, la cuestión es dar con dicho punto, fuera de un carrito de compra o una página donde se produzca la conversión o la página de inicio o home (que suelen ser donde se efectúan las primeras acciones de mejora). ¿Cómo lo encontramos?

En cualquier herramienta se puede seleccionar el informe donde ver las páginas más visitadas. Además de las visitas, para determinar la calidad de las mismas habría que tener en cuenta otras dos KPIs.

A mí por un lado me gusta observar la tasa de rebote para saber qué grado de rechazo tiene la página, que puede ser debido a un diseño mal elegido, una usabilidad inexistente, un contenido que no se corresponda con lo esperado o cualquier combinación de estos factores o incluso todos a la vez.

Por otro lado, considero que debemos saber el grado de consecución de objetivos (lo explican muy bien en el blog de central de conversiones) que posee la página. Si hemos hecho bien nuestros deberes y tenemos configurados los objetivos en la herramienta y hemos asignado un valor a su consecución, nos será de gran utilidad la métrica $/Index.

No sería la primera vez que una página con una tasa de rebote muy muy alta (en torno al 85%) resulta que tiene un índice de ingresos mucho más alto que otra página con un rebote más bajo.

Nuestro objetivo es optimizar una página que realmente lo necesite, por lo que hemos de buscar la combinación de estas 3 KPIs:

• visitas (debe tener un valor alto)
• tasa de rebote (debe estar más alta que la media del total del sitio web)
• $/Index (debe ser menor que la media del total del sitio web)

Una vez tengamos la página elegida, vamos a determinar dónde vamos a realizar el cambio. Lo primero será estudiar la página en concreto a todos los niveles, nos haremos preguntas:

• ¿Los colores son los adecuados? ¿Siguen la estética del sitio web?
• ¿Existen suficientes imágenes acordes con los textos? ¿Quizás hay demasiadas?
• ¿Qué objetivo principal tiene la página? ¿Hay uno o varios?
• ¿Y las llamadas a la acción? ¿Están debidamente resaltadas? ¿Bien localizadas?
• ¿Cómo es el contenido? ¿El copy engancha? ¿Tiene valor?

Completaremos estos datos cualitativos con los cuantitativos. Si disponemos de una herramienta con un mapa de calor, veremos los lugares donde los usuarios deciden hacer click. ¿Se corresponden con las llamadas a la acción que teníamos identificadas? Si no tenemos el mapa de calor integrado en la herramienta, podemos utilizar una no muy cara estilo CrazyEgg.

No está de más pedirle opinión a alguien que no esté “contaminado” por la web; es decir, que no la conozca en exceso, puede ser un familiar o amigo. Entre todo lo que nos diga (ya sabemos que en este país todos tenemos un político, un entrenador y un diseñador en el interior) seguro que hay algo que podemos tener en cuenta :)

Una vez tengamos claro qué queremos cambiar de todas las preguntas de antes, no hay que volverse loco, elegir un par, como mucho tres cosas a cambiar y ponernos manos a la obra:construyamos una alternativa a esta página. Puede ser a modo conceptual y que alguien del departamento de diseño y usabilidad se encargue de llevarla a cabo. La idea es disponer de una opción que a nuestro juicio es mejor que la original.

Y ahora es el momento más importante: perdamos el miedo a testar. En internet es fácil y relativamente barato montar un test, tal y como hemos comentado en otros posts. Con una herramienta como Google Website Optimizer solamente necesitamos disponer de la página original más la alternativa, definir la página que vamos a definir como conversión o éxito del test y modificar el código fuente.

En poco tiempo tendremos claro si nuestra alternativa tiene o no el éxito esperado. Aunque no sea así, habremos aprendido a conocer mejor a nuestras visitas, lo cual es siempre interesante. Y seguro que la próxima vez no nos cuesta tanto plantear hipótesis.

Pero tened cuidado, mucho cuidado. Esto engancha, aviso a navegantes :)

Medir en Redes Sociales: Twitter

Post creado por Gemma Muñoz via Territorio Creativo

“Todos queremos que nos encuentren.. lo difícil es dejarlo cuanto lo encontramos.”Lost in Translation, Sofia Coppola

Es interesante ver cómo las empresas poco a poco van entrando en redes sociales, siguiendo una estrategia más o menos a largo plazo. Es entonces cuando, viniendo de una cultura de datos, intentamos saber qué tal lo estamos haciendo, recopilando toda la información que tenemos a nuestro alcance.

Y pasa lo mismo que con cualquier herramienta de recogida de datos de la web: Nosencontramos con un número indecente de datos, que no sabemos muy bien cómo transformar en información, y nos ayude a evaluar si lo estamos haciendo correctamente. La idea es crear un buen plan de inmersión en redes sociales y tener objetivos a corto, medio y a largo plazo, con los que tener claro qué medir en cada uno de los momentos.

Lógicamente, lo primero que debemos hacer es sentar los objetivos que estamos buscando en cada red social. Para medir si estamos teniendo éxito o no en cada objetivo, utilizaremos métricas cuantitativas y métricas cualitativas.

¿Cómo determinamos nuestros objetivos?
Normalmente, casi todos los retos de las empresas en redes sociales pasan por alguna de estas preguntas:

• ¿Qué se dice de nosotros? ¿Es bueno o malo? ¿Estamos participando?
• ¿Qué conocen de nuestra marca? ¿Saben que estamos aquí? ¿Están participando?
• ¿Están satisfechos?¿La recomiendan?
• ¿Nos prestan atención? ¿Mi mensaje va más allá de mis followers?
• ¿Aumenta el tráfico en mi página web desde aquí? ¿Vendo más?

Existen muchas herramientas actualmente que miden este tipo de preguntas, según las estadísticas que produce un determinado usuario. Me gustaría compartir hoy las que, a mi juicio, me ayudan a elaborar un informe de medición de objetivos en una determinada red social:Twitter.

¿Qué métricas podemos utilizar para saber si estamos en el buen camino? Podemos tomar las que nos proporciona el propio Twitter.

Es un comienzo. Sigo a 429 twitteros, me siguen 1.366 y he escrito 8.069 tweets. No me dice mucho, la verdad. ¿Sigo a muchos? ¿Me siguen pocos? ¿Soy pesada escribiendo tweets?

Como he probado casi todo lo que hay en el mercado sobre estadísticas y medición, me quedo con las herramientas que enumeraré a continuación, y que proporcionan métricas nuevas , contexto, además de diversas perspectivas del funcionamiento de una cuenta en Twitter.

TwitterCounter

Nos sirve para saber cuál es la tendencia en mi número de followers, en el número de personas a las que sigo o el número de tweets que hago diario. En la parte de la derecha muestra las estadísticas y predicciones para mi cuenta, e incluso da la opción de compararse con otros usuarios.

Twitalyzer

Esta herramienta mide la influencia en Twitter. Se calcula en base al número de followers (influencia), al número de veces que te Retwittean los mensajes (señal), el número de RTs que hace uno de otros (generosidad), de los replys que se hacen (clout) y el número de twitts que se hacen al cabo de una semana (velocidad). Me gusta porque también calcula la tendencia con respecto a la consulta anterior.

Twitteranalyzer

Ofrece estadísticas de todo tipo para determinar la influencia en los followers y qué tipo de acciones tienen mejor acogida:

• Mis twitts (total, sólo los que forman parte de una conversación, los que me incluyen en la conversación, las palabras, los hashtags que más repito, los links que he incluido, desde donde he twitteado“)
• Mis amigos (cuantos estuvieron online, dónde viven, quienes me hacen RT más, con quienes entablo más conversación, a quienes no respondo“)
• Menciones (a quien menciono más, quien me menciona más a mí“)
• Grupos (profesiones de los followers, género, número de followers que tienen ellos“)

Tweetstats

Mide el número de twits por meses, con la media diaria, profundizando en las horas de cada día, sacando un top de los 10 usuarios a los que más se contesta y a los que más se retuitea. También da información sobre lo que se habla en twitter, en forma de nube de tags, donde se puede consultar las horas que lleva hablándose del topic, el diario y el total.

Twitter-friends

Impresionante herramienta de estadísticas de usuario en comparación con la media. Es un medidor del tipo de usuario que eres en twitter. Me gustan, sobre todo, los cocientes que muestran el grado de conversación que tienes por día (links, replys, RTs“).

TweetBeep

Herramienta para dar de alta una alerta en Twitter. Se nos envía un mail con el tweet del usuario que ha escrito sobre nosotros y el texto.

Finalmente, para usuarios que utilizan Google Analytics, Ferriol Egea explicó en su blog cómo crear un filtro especial para recoger todas las visitas desde redes sociales y poder estudiarlas por separado.

La conclusión que se puede sacar de este resumen es que, dependiendo de los objetivos que tengamos en cada red social, podemos combinar las diferentes métricas que nos proporcionan estas herramientas para confeccionar las KPIs que medirán nuestro éxito o fracaso en las acciones que llevemos a cabo.

Más información | Roberto Carreras y Javier Godoy

Mide y Analiza: Empezando a medir una marca en Internet

Post creado por Gemma Muñoz via Territorio Creativo.

“¿Entonces qué somos?
Sólo somos consumidores.
Exacto, el producto secundario de una obsesión con el nivel de vida.
Los asesinatos, el crimen, la pobreza, me tienen sin cuidado.
Lo que me molesta son las revistas de celebridades, TV con 500 canales, calzones con el nombre de un tipo. Rogaine, Viagra, Olestra.
Al carajo con tus sofás y sus patrones de franjas Strinne.
Yo digo que nunca estés completo.
Yo digo que dejes de ser perfecto.
Yo digo que hay que evolucionar. Pase lo que pase.” El Club de la Lucha

Lamentablemente medir una campaña de marca o branding no es tarea fácil. Las métricas no se limitan a unidades vendidas, a palabras por las que se llega al site o al número de visitas que generamos. Es bastante más abstracto de medir y, aunque no significa que sea imposible, al menos debemos tener algo por donde empezar.

Hay que cambiar el chip de la campaña de marketing tradicional y no buscar KPIs o métricas que se refieran al impacto que puede causar una determinada acción de marca en el momento, sino ver lo que se genera con el tiempo. Creo que una combinación de métricas es lo que nos puede funcionar mejor para conocer la percepción que genera nuestra marca. Pasemos a enumerar una combinación de las mismas.

Lo primero es medir el tráfico que viene directamente a nuestro site, bien porque se guarde la dirección en favoritos o porque se teclee en el navegador del site. Esta métrica nos identifica a los fieles a nuestra marca. ¿Cómo crece con el paso del tiempo?

Lo segundo es tomar el tráfico que vino de buscadores y cuya keyword o keywords contenga la de nuestra marca. Aquí, también resulta interesante conocer la tendencia, en general y por cada keyword, porque nos puede decir lo sólida o no que resulta nuestra marca.

Como tercer punto de medición tomaría aquellas palabras que formen parte de la estrategia SEM, que bien incluyan o hagan referencia a la marca. Aunque hayan sido de pago nos dan una idea de cómo se nos busca.

No podemos olvidar el tráfico de referencia que se haya podido generar en blogs, twitter, facebook y otras redes sociales. ¿Se nos visita desde alguna de estas redes o blogs? ¿Quién habla de nosotros? ¿El artículo, tweet o comentario es bueno, malo o neutro? ¿Hay algún tema sobre nuestra marca que nos haya traído un pico importante de tráfico?

El primer paso está dado: hemos estudiado el tráfico que nos genera nuestra marca, si lo comparamos al resto de campañas o de acciones comerciales podemos sacar conclusiones que nos hagan poner nuestros esfuerzos hacia un tipo de acciones o hacia otro. ¿Debemos fortalecer la marca? ¿O fortalecemos la fidelización de los que llegan por la marca? ¿Ambas cosas?

Pero podemos ir más allá, dando un segundo paso. Pongamos que mi site mide el tráfico conGoogle Analytics, ¿qué más podríamos hacer? Pues bien, si generamos un segmento avanzado de forma que cada métrica de las que he hablado arriba constituyan un criterio,podemos analizar cómo se comporta este grupo de visitas que han llegado al site atraídos por nuestra marca en sí.

¿Qué tasa de rebote tienen? ¿Qué adquieren? ¿Cuántos se hacen clientes? ¿Cuántos son ya clientes? ¿Qué están buscando? ¿Por dónde salen? ¿Cuánto tiempo estuvieron en el site? ¿Repiten visita? ¿Qué cantidad de contenidos ven? ¿Cuál es el coste por visita? ¿Qué beneficio les sacamos?

Es decir, ¿cuál es el valor de nuestra marca? ¿Cuánto ayuda a vender? ¿Cuánto se confía en nosotros?

Podemos comparar la actividad de este segmento con otros que se nos ocurran. Por ejemplo, los que vienen por tráfico orgánico sin usar nuestra marca, con los que vienen por campañas SEM que no incluyan nuestra marca, los que vienen de campañas de determinados productos, los que acceden a través de emails“

Al igual que aquí recopilamos el tráfico que tiene que ver con nuestra marca, para medir el tráfico de captación que no se relaciona con la marca en sí sino con una determinada oferta, deberíamos excluir lo que estamos analizando en este artículo.

Y como no se dan dos pasos sin tener un tercero en perspectiva, podemos ir aún más y más allá.Rastrear el volumen de búsquedas de nuestra marca en Internet, aunque no se traduzca en visitas a nuestro site. De esta forma, podremos saber por qué somos noticia, cuándo despertamos más interés y si hay alguna acción que haga aumentar las conversaciones sobre nosotros. ¿Cómo comprobaremos esto? Con Google Insights for Search, una herramienta de estadísticas de búsquedas.

Si por ejemplo, fuéramos los responsables de la marca Freixenet (elegida porque tiene una estacionalidad evidente y porque hay noticias al respecto últimamente), podremos observar que la única acción que subió el interés por la marca fue el anuncio que rodó Scorsese en 2007.

Además de saber en qué países y regiones despertamos más interés, podemos saber qué búsquedas se relacionan directamente con nuestra marca. Es decir, qué términos de búsqueda asocian los usuarios con nosotros. ¿Y con la competencia? ¿Qué asocian con la competencia?

Para profundizar más en la competencia podemos utilizar Google Trends. ¿Hay alguna forma en que podamos optimizar el rendimiento de nuestra marca? ¿Con qué nos gustaría que se nos asociara y no se hace?

Hay que vender mejor nuestra marca. Hoy hemos dado el primer paso: aquello que no se mide no se mejora. Y el planteamiento siempre parte de una premisa sencilla: sabiendo donde estamos podemos saber hacia adónde vamos. Y lo que es más importante, sabremosadónde queremos llegar. Pase lo que pase, hay que seguir evolucionando.

Más información | Avinash Kaushik
En Hacia la analítica web y más | Midiendo el rendimiento de una campaña de marketing.

Nota: Si quieres conocer más sobre mi trabajo o mis intereses puedes leer mi blog, ¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?, o mi twitter, @sorprendida.