Analítica Web: principios básicos

En#ende qué pasa en tu web para mejorar los resultados

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¿Qué es y para qué sirve la analí#ca web?

•  Es el resultado de analizar la ac<vidad del si<o web con el obje<vo de enfocar acciones a resultados... ¡Es una herramienta de negocio!

•  Nos permite entender qué ocurre antes de que los usuarios lleguen a la web, cómo se comportan en ella y porqué se cumplen o no los obje<vos


“Si consigo ver más lejos es porque he conseguido auparme a hombros de gigantes”. I. Newton

¿Qué es y para qué sirve la analí#ca web?


Fuente: Tristán Elósegui

Fuentes Web Conversiones


Analí<ca web

Definir obje<vos

Recoger datos

Analizar

Actuar (op<mizar)

El proceso de la analí#ca web

Obje#vos de una página web


•  Se pueden agrupar en 4 <pos:

–  Adquisición o alcance: llegar a que los usuarios visiten nuestra web

–  Ac#vación o compromiso: engloban toda interacción del visitante, como el consumo de contenidos, navegación interna, <empo de visita, páginas vistas, etc

–  Conversión: saber cuántas visitas consiguen un obje<vo

–  Retención: hacer que el visitante vuelva, que convierta con el mismo producto o con otros (reconversión)

“Si no sabes dónde vas, acabarás en otra parte”. L. Peter

Fuente: Gemma Muñoz

Definir y evaluar obje#vos


1.   Lista de obje#vos generales de la web (las razones por las que hemos creado nuestra web)

2.   Lista de subobje#vos de cada obje#vo (qué queremos que haya el usuario para conseguir cada obje<vo)

3.   Lista de acciones (qué <ene que pasar en la web para cumplir cada subobje<vo)

4.   Asociar los KPIs * a cada subobje#vo (en base a los datos que nos aporta la herramienta de analí<ca web)

* Key Performance Indicators: Indicadores Clave de Desempeño Fuente: Gemma Muñoz

Dos ejemplos...


KPIs Acciones Subobje<vo Obje<vo

Vender online

Comprar productos

Checkout OK

% de conversión

Gastar X €

Checkout OK

Importe de conversión

KPIs Acciones Subobje<vo Obje<vo

Fidelizar Registro de usuarios

Rellenar formulario

% de conversión

Recoger datos


•  Fuentes de tráfico (de dónde vienen los usuarios) –  Buscadores: incluye el tráfico orgánico y las campañas de pago –  Referrals: enlaces de otros si<os web –  Campañas •  E-‐mail marke<ng •  Banners •  Otros

–  Directo: escribe nuestra URL directamente en el navegador ¿Cual ofrece mejores resultados? –  Tasa de rebote: visitas que únicamente acceden a una página –  Tiempo de estancia: de los usuarios que visitan más de una página –  Páginas vistas por visita –  Tasa de conversión: número de consecuciones de obje<vo/número de visitas –  Valor por visita: ingresos de la web/número de visitas –  Coste por visita: gasto de captación/número de visitas

Recoger datos


•  Puntos de entrada

–  Páginas por las que los usuarios acceden a nuestro si#o web (landing page): ¿la página de inicio? ¿Qué analizamos? –  Fuente de tráfico –  Palabra clave (fuente buscadores) –  Número de visitas –  Tasa de rebote: visitas que únicamente acceden a una página –  Tiempo de estancia: de los usuarios que visitan más de una página –  Páginas vistas –  Tasa de conversión

¿Para qué? –  Para op#mizarlas: es la primera impresión de la web... y debe ofrecer respuestas al usuario

Recoger datos


•  Puntos de salida

–  Páginas por la que los usuarios abandonan nuestra página web: detección de “puntos negros” ¿Qué analizamos? –  Tasa de rebote: visitas que únicamente acceden a esa página –  Punto de salida: si se trata de un proceso de conversión o de acción (en qué punto lo han dejado) –  Contenidos: hay un <po de contenido que mo<ve más salidas o menos

¿Para qué? –  Para mejorar la retención y reducir el abandono en puntos clave (checkout, formularios, etc)

Recoger datos


•  Perfiles de navegación

–  Tipos de usuarios según sus acciones/navegación en la web: u<lizaremos y crearemos segmentos ¿Qué analizamos? –  Visitantes nuevos vs Visitantes recurrentes –  Tráfico de pago vs Tráfico gratuito –  Tráfico directo –  Visitas con conversiones vs Resto de visitas –  Imagen de marca (crear segmento) –  Ubicación (crear segmento)

¿Para qué? –  Para conocer mejor a nuestros usuarios y adaptarnos a sus demandas/necesidades

Recoger datos


•  Conversiones

–  % de usuarios que realizan una acción previamente definida: comprar, contactar, descargar...

¿Qué analizamos? –  Embudo de conversión –  Ruta de conversión (agrupación de canales) –  Lapso de #empo –  Rendimiento (comercio electrónico) ¿Para qué? –  Para saber dónde perdemos a nuestros clientes, qué

canales convierten más o que rendimiento económico #ene la web.

Analizar los datos


Para comprender la evolución de nuestra página web debemos comprar los datos que nos aporta Google Analy#cs, podemos hacerlo:

•  Por periodos: –  Para ver la evolución de nuestra página web: mejoramos, empeoramos, en qué aspectos... –  Para conocer el impacto de las acciones que realizamos: cambios en la web, campañas de marke<ng,

op<mización de contenidos, etc.

•  Por segmentos –  Para conocer como captamos a nuestros usuarios –  Para entender como se comportan los usuarios –  Para conocer el impacto de nuestras acciones: conocimiento de marca, localización, fidelización, etc.

•  Por conversiones –  Para mejorar el rendimiento de nuestra página web detectando “errores” de persuabilidad.

Actuar (op#mizar)


El obje#vo final de la Analí#ca Web debe ser siempre el de entender lo que pasa para actuar en consecuencia... el análisis sin acción no sirve para nada:

•  La web: –  Proceso de Checkout –  Tasa de rebote –  Persuabilidad (llamadas a la acción, la navegación, la arquitectura, el diseño...)

•  Como: testar, testar, testar, testar...

•  Las campañas: mejorar los resultados y/o descartar/centrarnos en las mejores –  Conversiones –  Tasa de rebote –  Consumo

•  SEO/SMO: mejorar los contenidos y conocer el impacto de las acciones –  Tráfico por canal –  Conversiones por canal –  Consumo por canal –  Calidad de los contenidos

Para saber más...


¿Dónde está Avinash cuando de le necesita? hlp://dondeestaavinashcuandoselenecesita.blogspot.com.es/ Tristán Elósegui hlp://tristanelosegui.com/ Trucos Google Analy#cs hlp://trucosgoogleanaly<cs.com/ Occam’s Razor by Avinash Kaushik hlp://www.kaushik.net/avinash/

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¿Dudas? ¿Preguntas?

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