Analítica web, para qué sirve y por qué la necesito

Analítica web, para qué sirve y por qué la necesito

¿Qué es la analítica web?

La analítica web es la herramienta que nos permite ver/entender/decidir lo que sucede en nuestro sitio web. 

La analítica web es el medio para entender lo que ocurre en un sitio web gracias a la medición, el procesamiento, el análisis y el reporte del tráfico. Esta comprensión de los datos es lo que permite la optimización del sitio y favorecer la experiencia del usuario. Recordemos que un sitio web sin usuarios no tiene razón de ser, ya sea un blog, ecommerce, web corporativa, etc., el objetivo final es el consumo de la misma, y cuanto más agradable sea la experiencia para el usuario, mejores resultados tendremos.

Así pues, la analítica web es una herramienta vital para cualquier profesional del marketing online que quiera conocer el estado y evolución de cualquiera de las acciones llevadas a cabo en el sitio web.

¿Para qué sirve la analítica web?

La analítica web es una parte fundamental del marketing digital, ya que gracias a la captura de datos y la interpretación de los mismos (de recopilación, medición, evaluación y explicación racional) podremos analizar al detalle los resultados de las acciones de marketing y tomar decisiones más acertadas.

Además de ser una herramienta que permite establecer los Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs), métricas y demás datos, con la analítica web podemos gestionar correctamente nuestro negocio digital mediante la optimización de nuestro sitio web. 

Para entender mejor el proceso, veamos más de cerca cada una de las etapas:

  1. Recopilación de datos: Etapa en la que se agrupa la información o datos dispersos. 
    Ej. Cantidad de usuarios que visitan nuestra página web (lo interesante en esta primera recopilación de datos es hacerlo bajo un criterio como por ejemplo “Cantidad de usuarios que visitan y convierten”)
  2. Medición: en esta segunda etapa es donde compararemos la cifra de los datos que nos interesan con una unidad establecida que tomaremos como referencia. 
    Ej. conversiones totales / visitas totales = tasa de conversión.
  3. Evaluación: Es aquí donde se refleja el rendimiento positivo o negativo del sitio.
    Ej. Tasa de conversión en un rango entre el 1% y el 3% es un reflejo positivo de tu efectividad y satisfacción del cliente.
  4. Conclusión tras el análisis de los datos: En esta última etapa entra en juego la capacidad de deducción del analista. La verdadera magia de la analítica web ocurre en esta última etapa, donde los datos son interpretados y contextualizados.

¿Por qué es fundamental la analítica web para el éxito de una web?

No solo permite tomar decisiones basadas en datos contrastados, sino que  también permite evaluar si las decisiones y estrategias seguidas, están dando los resultados esperados.

De hecho, una de las principales funciones de toda agencia de marketing es la creación de informes de forma periódica para que el cliente pueda ver la evolución del proyecto. Un trabajo fundamental tanto si se externaliza el servicio a una empresa especializada, como si se gestiona de forma interna.

Gracias a la analítica web podremos plantear objetivos y ver si son alcanzables o poco realistas, algo vital para el crecimiento de cualquier negocio.

¿Qué datos se obtienen con la Analítica Web?

  • Datos generales: Los principales datos generales que nos permite recoger cualquier herramienta de analítica web son, entre otros: nº de usuarios, nº de sesiones, porcentaje de rebote, duración de la sesión, nº de usuarios activos, páginas vistas por minuto, principales páginas activas, etc.
  • Datos del usuario: Canal o medio por el que los usuarios acceden a nuestro sitio web (Canal de tráfico, Fuente/Medio, URLs de referencia), la ubicación (sesiones por país), páginas visitadas (páginas, número de páginas vistas, valor de la página…). Además, permite conocer el dispositivo principal con el que se consume nuestro sitio. 
  • Información: Otro aspecto fundamental de las herramientas de analítica web es que nos permite conocer los tipos de perfiles de usuarios que consumen nuestro sitio web, el grado de calidad o el nivel de fidelización.

Analítica web: El análisis de resultados 

Una vez recabados los datos, es el momento de decidir qué hacer con ellos. Antes de comenzar con la recopilación, es vital conocer cuáles son las necesidades de la empresa para saber qué datos se deben recoger. 

Habiendo identificado las necesidades de la empresa, es el momento de establecer los objetivos que servirán para orientar nuestras acciones y sobre los que realizaremos el análisis.

Los objetivos de analítica web más habituales son:

  1. Aumentar el tráfico web: Fijando un número de visitas objetivo para un mes, podremos comprobar si los hemos alcanzado al finalizar el proceso de recopilación de datos.
  2. Aumentar el número de leads: Los leads o suscriptores que tras rellenar un formulario facilitan sus datos que podemos conservar para campañas futuras.
  3. Aumentar las conversiones: Para cualquier ecommerce, este será uno de los objetivos de su lista. Este objetivo suele estar estrechamente ligado con el número de tráfico, número de leads, etc. Tomando como referencia periodos anteriores, se puede establecer como objetivo un número de conversiones concreto.

Ya sabemos por qué es esencial disponer de analítica web para un sitio web, sabemos también el proceso que sigue a la hora de analizar un sitio web, pero… ¿qué funciones serán necesarias durante todo el proceso? Conozcamos las más relevantes:

Tipos de Analítica Web: Cuantitativa y Cualitativa

Cualquier herramienta o plataforma de analítica web proporcionan datos cualitativos y cuantitativos. Veremos más adelante herramientas específicas para cada tipo, pero antes, necesitamos entender la diferencia entre los dos tipos de analítica web.

La analítica web cuantitativa, es la parte de la analítica que nos aporta datos numéricos sobre valores de comportamiento. Esta “cara” de la analítica responde al “qué” de los usuarios, es decir, qué hacen los usuarios al navegar por nuestra web.

La  analítica web cualitativa por su parte, responde al “porqué” del comportamiento de los usuarios. Es aquí donde los datos recogidos en el análisis cuantitativo cobran sentido. 

3 Herramientas de analítica web cuantitativas 

  1. Google Analytics. La herramienta por excelencia de analitica web que permite medir páginas webs, app, etc. y obtener información de los usuarios.
  2. comScore. Esta plataforma de medición y análisis, proporciona datos de marketing y análisis. Permite recoger los datos obtenidos mediante una campaña de publicidad.
  3. Adobe Analytics. Esta herramienta permite recolectar datos de todos los canales de comercialización, un análisis en tiempo real y la segmentación detallada. 

Existen plataformas de analítica web más avanzadas que permiten un análisis más completo y de mayor profundidad como son las herramientas de business analytics pensadas para las grandes empresas habituadas a “lidiar” con una gran cantidad de datos. 

3 Herramientas de analítica web cualitativas

1. Crazyegg

Esta herramienta proporciona un mapa de calor del sitio web permitiéndonos ver dónde hacen clic los usuarios que visitan la página.

analitica web herramienta Crazyegg

2. Optimizely

Si lo que buscas es optimizar la experiencia de usuario, esta plataforma te permite la personalización y mejorar así la estancia del usuario en la página web. 

Analítica web herramienta optimización experiencia de usuario

3. Adobe Target

Esta herramienta nos permite crear versiones del tipo test A/B. Permite crear pruebas fáciles de ejecutar y segmentar el contenido objetivo.

analitica web herramienta test A/B

Conclusión

La analítica web es el medio que nos permite acercarnos a nuestro público, entender sus necesidades y expectativas. Gracias a ella, cada día conseguimos mejorar la experiencia del usuario proporcionándole aquello que necesita mediante la optimización del sitio. Pero no olvidemos que, detrás de todos estos datos que nos proporciona cualquier herramienta de analítica, debe haber alguien que sepa interpretarlos, por que los datos, sin razonamiento no son más que eso, números.

Solo podrás tomar decisiones acertadas si sabes cómo analizar e interpretar los datos

Avinash Kaushik

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