Guía de iniciación a la Analítica Web

La analítica web es una disciplina cuyo objetivo es medir y realizar un seguimiento del tráfico y la actividad de los usuarios en páginas web y aplicaciones móviles.

Analizar la actividad y el comportamiento de los usuarios nos permite detectar errores y encontrar oportunidades en una estrategia digital.

Propósito de la Analítica

La analítica web tiene como fin obtener conocimiento a partir de los datos recolectados para:

• Entender el comportamiento de los usuarios para poder convertirlos en clientes
• Mejorar y definir la estrategia de marketing digital
• Gestionar ágilmente la actividad online
• Optimizar y rentabilizar la inversión

Conceptos básicos

Es importante conocer la forma en la que se trabaja con los datos. Algunas definiciones esenciales:

• Dimensión: describe características acerca de los usuarios, sus sesiones y sus acciones.

Ejemplos: ciudad, navegador, página de salida, pantallas, dispositivos.

• Métrica: Es la propia medición de los datos. Las métricas son segmentos individuales de una dimensión que se pueden medir como una suma o como una proporción.

Ejemplos: visualizaciones de pantalla, páginas por visita, duración media de la visita.

La combinación de métricas y dimensiones proporciona sentido a los datos.

• KPI: key performance indicator son parámetros considerados esenciales para entender el rendimiento de nuestra web o aplicación. Se escogen en base a los objetivos del sitio web, y son considerados métricas de referencia.

Vea más abajo ejemplos de KPIs para varios tipos de objetivo.

Casos de ejemplo

En el siguiente ejemplo se utilizan estas dimensiones y métricas:

• Dimensiones:

  • Navegador: Navegador que utiliza el usuario para acceder a la web
  • Tipo de dispositivo: puede tomar valores como ordenador, dispositivo móvil, videoconsola, tableta, etc.

• Métricas:

  • Sesiones: Número total de visitas que se hacen a una página o aplicación en un periodo determinado
  • Páginas/Sesión: Promedio de páginas vistas por sesión
  • Porcentaje o tasa Rebote: Proporción de sesiones que sólo visitan una única página
  • Tiempo medio de carga de la página: Tiempo medio en segundos que tarda la página en mostrarse completamente

Tipo de dispositivo	Navegador	Sesiones	Páginas/sesión	% Rebote	Tiempo medio de carga de la página (s)
móvil	Chrome	5.000	1,55	61%	5.1 s
móvil	Firefox	4.000	3,74	48%	2.8 s
ordenador	Chrome	1.000	2,95	47%	2.1 s
móvil	Safari	3.500	2,90	48%	3,2 s
ordenador	Edge	2.000	1,40	72%	7,1 s

Ejemplo 1: ¿Qué plataforma desarrollamos primero?

Un equipo de desarrollo desea averiguar cómo priorizar sus recursos durante el desarrollo de un proyecto. Combinando métricas de comportamiento con las dimensiones navegador o tipo de dispositivo, la analítica web permite detectar diferentes comportamientos en función del software o máquinas que utilizan los usuarios.

Ejemplo 2: ¿Cómo puedo optimizar los recursos destinados a QA?

Un equipo de desarrollo desea optimizar al máximo los recursos de trabajo. Priorizar la validación en función de los dispositivos o navegadores con más tráfico y actividad permite minimizar riesgos detectando de antemano errores que podrían tener un impacto negativo.

Ejemplo 3: ¿Está funcionando el diseño?

Un equipo de usabilidad desea detectar puntos de fuga del nuevo diseño. Analizar el rendimiento en base a estas dimensiones permite descartar problemas de compatibilidad en el diseño o en el acceso al contenido en función de la tecnología del usuario.

Estrategia de medición

El primer paso siempre consiste en definir una estrategia de medición adaptada a la web o aplicación móvil que queremos optimizar.

Una buena estrategia requiere personalizar la medición a los objetivos del negocio u organización. De este modo se podrán recoger datos de calidad para realizar análisis provechosos.

Una estrategia de medición se compone al menos de tres fases: planificación, implementación y optimización.

Planificación

Se analizan la estructura y funcionalidades del sitio web, los objetivos y requerimientos del negocio y las particularidades de los productos y del sector. Se definen los KPI’s, métricas web, objetivos y conversión.

Objetivos y KPIs: Casos de uso

El objetivo se determina en función del tipo de página o aplicación. En base este objetivo se seleccionan los indicadores que permiten medir su rendimiento.

Presentamos una serie de casos de uso para los tipos de página más comunes.

Tienda online (e-commerce)

• Objetivo: Generar ventas de productos (generar ingresos)
• KPIs:
  • Ratio de conversión (ventas/visitas)
  • Ventas
  • Ingresos
  • ROI
  • CPA (coste por venta)

Sitio de contenido

• Objetivo: Conseguir nuevos subscriptores o ingresos por publicidad
• KPIs:
  • Tráfico (visitas)
  • Frecuencia de acceso
  • Subscriptores
  • CPC (coste por clic)
  • CTR publicidad (clic por impresiones)

Sitio captación de registros (leads)

• Objetivo: Conseguir clientes potenciales
• KPIs:
  • Nuevos registros
  • Tráfico (visitas)
  • Ratio de registros (registros / visitas)
  • CPL (coste por registro)

Sitio de soporte

• Objetivo: Ofrecer soporte y ayuda a usuarios
• KPI's:
  • Incidencias
  • Soluciones
  • Ratio de conversión (soluciones / incidencias)
  • Frecuencia por usuario
  • Coste de resolución

Sitio de marca

• Objetivo: Aumentar el conocimiento y presencia de una marca
• KPI's:
  • Visitas
  • Tiempo medio en la página
  • Frecuencia de acceso
  • Interacciones en elementos compartidos
  • Interacciones en redes sociales

Implementación

En base a los parámetros que hemos definido, seleccionamos las herramientas necesarias para llevar a cabo la monitorización.

Entre las herramientas más populares de Analítica Web se encuentran: Matomo, Google Analytics, Adobe Analytics, Webtrends, Mixpanel, y Amplitude.

En función de la herramienta que se seleccione se tendrá que realizar un tipo de implementación para insertar el código de seguimiento en el sitio web o aplicación móvil. Los métodos de seguimiento más comunes son:

• la utilización de JavaScript en el propio código fuente,
• a través de gestores de etiquetas,
• mediante imagen,
• o vía el servidor web

La correcta implementación y personalización de la herramienta de medición es indispensable para asegurar la fiabilidad de los datos.

Nota

En esta documentación se desarrolla la implementación usando Matomo como herramienta de medición.

Optimización

Es importante que los datos sean entendibles y accesibles para la optimización. El análisis de datos permite entender el comportamiento y actividad de los usuarios, descubrir nuevas oportunidades, detectar problemas y desarrollar hipótesis de mejora en un proceso contínuo de aprendizaje y toma de decisiones basada en datos.