1. Introducción al Análisis de Métricas en Sitios Web
Un sitio web puede ser considerado como el resultado de la integración de muchos componentes. Por lo tanto, visualizar un sitio web como una entidad única provocará la pérdida de mucha información. Existen diversas formas de descomponer un sitio web para hacer comparaciones significativas, entre ellas podemos mencionar:
- Componentes comparativos: Comparar un sitio web con uno o varios competidores. - Componentes de características: Comparar un sitio web con características de diseño similares. - Componentes de interés: Comparar un sitio web con uno o más sitios web de interés. - Componentes funcionales: Descomponer al sitio web en sus funciones de negocio para comparar cada una.
Uno de los objetivos para llevar a cabo el análisis de métricas en un sitio web incluyen: • Establecer la fase actual en el desarrollo del proyecto. • Evaluación de la eficacia de la campaña involucrada. • Identificar las áreas en que se puede mejorar. • Entre otros. Estos objetivos serán revisados sobre el tópico de cómo llevar a cabo un buen diagnóstico del sitio web, los cuatro componentes mencionados que son del óbice de este trabajo. También se hablará de qué se puede hacer para la evaluación de la eficacia de la campaña involucrada y cuáles son las posibles alternativas o actividades disponibles para el plan de acción inmediato o futuro.
2. Tipos de Métricas y su Significado
Son aquellas que buscan conocer atributos psicológicos de los usuarios que acceden a un sitio web en términos de perfiles gestuales, oculares, porcentajes de relectura, entre otros; asimismo, miden la interactividad producida a través de mecanismos de grabación de las sesiones en línea de los usuarios. Se explican a continuación haciendo una breve contextualización de su importancia. Al respecto, se señala que “las acciones se agrupan en cuatro grandes bloques: comportamiento, tecnología, contenido y conversión”.
a) Comportamiento. Muestra a los webmasters cómo interactúan los usuarios con el sitio. Por ejemplo, las métricas de comportamiento ayudan a encontrar respuestas a preguntas como: ¿por qué los usuarios abandonan el sitio?, ¿cómo interactúan estos con el contenido publicado?, ¿dónde hacen clic?, entre otros. Efecto Benchmark. Proporciona una referencia de cómo debería desempeñarse un sitio web en cuanto a la tasa de rebote, el tiempo que dura un usuario navegando en una página, entre otros. Efecto Benchmark. Proporciona una referencia de cómo debería desempeñarse un sitio web en cuanto a la tasa de rebote, el tiempo que dura un usuario navegando en una página, entre otros. Los indicadores que debemos tener en cuenta en el análisis de las métricas sobre el comportamiento son.
b) Tecnología. Proporciona información sobre el sistema operativo, el navegador o tipo de red a través de la cual los usuarios se conectan a internet. Efecto Referente. Muestra la emisión de tráfico a través de las redes, permitiendo al remitente observar cuál de ellos le está enviando mayor tráfico. Indica que con el análisis detallado de los datos recogidos por las galletas, en conjunto con las herramientas de evaluación, permiten a la empresa saber cómo su audiencia establece relación con la página y con cada uno de los anuncios.
3. Herramientas y Plataformas para el Análisis de Métricas
Existen una amplia gama de plataformas para el análisis de métricas. Entre las estaciones, podemos encontrar herramientas convencionales. Adicionalmente, hay plataformas que poseen una funcionalidad más robusta. Los mencionaremos y realizaremos una comparativa entre las mismas. A continuación, se mencionan las más importantes, según el segmento en que se encuentran.
Libre de costos, siguiendo la regla de 1-2-3, esta herramienta fue lanzada y, aunque no tenga la robustez de otras, proporciona una buena cantidad de métricas que, realizadas en el contexto del sitio o bien interpretadas juntas, pueden dar un diagnóstico correcto de lo que está pidiendo el usuario y qué debe o no debe mejorar el sitio. Competencia ideológica, no solo ofrece la versión pagada de Analytics, donde se puede explorar y extraer mucha más información, sino que está dando sus primeros pasos en la presentación rápida y cómoda de datos.
Sería una falta de respeto que se llamara herramienta de análisis a la herramienta de marketing de buscadores y display, puesto que ahí apenas empieza el proceso. En cambio, este otro producto potencia muchísimo más la capacidad de análisis financiero y predictivo, funcionando ya no solamente como un simple soporte en donde se alojen estadísticas predeterminadas de diferentes fuentes de tráfico, sino que se vuelca al arte del cocinero que se remanga y elabora nuevas métricas mejor valoradas que las que ofrece. Módulo que permite administrar cada vez mejor los anuncios según los resultados de su rendimiento.
4. Interpretación de Datos y Tendencias
El análisis de los datos en business intelligence consiste en la interpretación de grandes volúmenes de datos para hallar patrones, tendencias y asociaciones relevantes; a menudo, estos hallazgos se utilizan para ayudar a tomar decisiones y acciones comerciales informadas. Los profesionales que trabajen a nivel de empresa observarán las tendencias y buscarán asociaciones útiles; por ejemplo, pueden investigar cuáles fueron las campañas de publicidad más exitosas el último trimestre para financiar otras similares el próximo trimestre. Los profesionales que trabajen a nivel más operativo estarán interesados en detectar problemas; por ejemplo, el comercio en línea bloquea en el 1% de las compras que los clientes intentan realizar, pero en el caso de ciertos clientes de alto valor, el porcentaje se eleva al 2%. Normalmente, todo análisis debe responder a una o varias preguntas acerca de un aspecto del negocio. Las preguntas validan y orientan el análisis, diferenciando la información basada en hechos necesaria para poner en acción el tema analizado. La interpretación y análisis de los datos generan decisiones y recomendaciones sobre temas a analizar. Por lo general, se pueden clasificar este análisis en tres categorías: aspectos a mejorar, tendencias identificadas con los datos y ventanas de oportunidad. Las investigaciones se realizan sobre una serie de temas: visitas únicas, páginas vistas, tiempo en el sitio, fuentes de tráfico, páginas de destino/salida, regímenes de dispositivos y todos ellos generan preguntas para responder.
5. Optimización y Acciones Basadas en los Resultados
Los sitios web que implementan una metodología orientada a resultados tienen como finalidad alcanzar los objetivos clave definidos, teniendo en cuenta las diferentes pantallas y flujos posibles que puede realizar el usuario. Para ello, se hace necesaria la utilización de un cuadro de mando en donde poder realizar un seguimiento periódico sobre los datos recogidos con el propósito de tomar decisiones, resolver problemas y, en general, tomar medidas de mejora que permitan alcanzar esos objetivos. Los análisis realizados con el cuadro de mando permiten centrar los esfuerzos en aquellos valores que no alcanzan los resultados esperados y establecer modelos predictivos de futuro, es decir, mediante el estudio y seguimiento de indicadores concretos se puede crear un patrón de causalidad de los hechos, lo que a su vez permite influir en el comportamiento del cliente futuro.
En primer lugar, es necesario realizar una revisión manual de los datos para establecer la evolución de los principales indicadores sin influencia del entorno, es decir, eliminar las fluctuaciones debidas a episodios externos a la web. A continuación, es posible comparar diferentes métricas o indicadores, así como encontrar relaciones causales de interés. Al analizar diferentes aspectos de la web comenzarán a surgir los problemas de interés y se podrán abordar diferentes temas con procesos totalmente distintos. La ventaja de utilizar un cuadro de mando es que permite centralizar la información, obtener una visión global y en tiempo real del estado de la web, disponer de información actualizada con fiabilidad, ayuda en el análisis y generación de hipótesis, sintetiza e integra toda la información al estar presentada en un único soporte, ayuda a la toma de decisiones dada la visión completa que ofrece así como el establecimiento de criterios de rendimiento, tiene la posibilidad de ser personalizado y automático.
6. Estudios de Caso y Ejemplos Prácticos
Además de las definiciones técnicas y más generales realizadas acerca de cada una de estas métricas, se brindará una pequeña descripción del uso o nivel de éxito. Esto, con el objetivo de comprender la funcionalidad práctica de cada métrica y cómo pueden ser interpretadas. Por otra parte, las metodologías utilizadas que se describen se realizan a partir de un análisis externo a las organizaciones. Por lo que, para comprender las fallas reales y propuestas de mejora, se indicarán los resultados y conclusiones obtenidos del análisis web cualitativo, realizado a partir de cuestiones específicas dirigidas hacia las webs estudiadas. Como se especificó, cada validez de apariencia es válida para las dos áreas del sitio: top navigation y page, exceptuando el atributo availability que solo es para page. Por lo que, evaluaremos el mismo para las 84 entradas directas analizadas.
La navegación top está visible sin la necesidad de desplazamiento en toda la web. Se observa que dentro de todas las páginas, las URL asociadas a los recursos proporcionados han sido correctamente codificadas, tanto en el login de acceso, como con respeto a los vínculos. El tipo de fuente y su tamaño aseguran buena legibilidad de los documentos, salvo alguna excepción. Se han manejado los colores de modo coherente asegurando una buena visibilidad de los textos tanto en la página de acceso como en la navegación interna. Si bien se observó dentro de la navegación que se utilizó un exceso de iconos, se considera que la página principal del campus virtual y login es coherente, atractiva y acorde con el nivel de educación y docencia deseado.
7. Importancia del Análisis Continuo y la Evolución de Estrategias
El marketing ha dejado de ser una estrategia estática. Proyectos y estrategias se encuentran en un continuo proceso de evolución y mejora. Lo mismo ocurre con los planes de marketing digital y la efectividad de las distintas actuaciones digitales. De forma similar, solo si analizamos métricas de forma continua es posible detectar errores en la estrategia de marketing digital de un negocio. Ejemplos de ello son campañas publicitarias con alto coste pero mínimo retorno económico, pautas de publicación en blogs corporativos que no despiertan el interés de la audiencia, segmentaciones poco efectivas de una base de datos. El trabajo semanal o mensual de análisis incrementa las posibilidades de detectar errores con más rapidez y, por consiguiente, anticiparse a resultados realmente malos en campañas o planes de acciones digitales.
El marketing digital traspasa fronteras debido a la utilización masiva de Internet y TIC en cualquier parte del mundo y, consecuentemente, los competidores también proceden de los más remotos puntos geográficos. Por ello, el conocimiento del mercado se ha vuelto imprescindible para tener éxito y cualquier información disponible puede ser un argumento clave en una acción futura. En entornos digitales, el alcance de datos es inagotable y el conocimiento del negocio que se obtiene a través del análisis del mismo ayuda a establecer ventajas competitivas a la hora de establecer estrategias y tomar decisiones para el negocio. La definición de resultados y la selección y análisis de métricas no es un proceso sencillo y requiere tiempo y esfuerzo para determinar la correcta definición del resultado.