Mini curso de analítica web (II): Recopilando información

Los visitantes de tu blog dejan tras de sí información de gran importancia. Si la recopilas y analizas podrás mejorar tus contenidos y acercarte más a tus objetivos. En la segunda parte de esta mini guía te mostraré qué datos puedes obtener de tu web y las mejores herramientas para hacerlo.

La analítica web se realiza con el propósito de mejorar una página. Al detectar los puntos fuertes y débiles de una web, se pueden hacer las modificaciones necesarias para que esta funcione de una forma más eficiente. Por eso es importante contar con objetivos que centren nuestros esfuerzos. También tenemos la ayuda de los KPI como variables que pueden ser medidas y podemos analizar.

Muchos dan por hecho la fase de recolección de datos, pero las estadísticas no deben tomarse a la ligera. Esta recopilación debe realizarse con sumo cuidado, ya que de la exactitud de los datos dependerá si nuestra analítica nos da buenos resultados. Para empezar, es bueno saber distinguir entre los distintos tipos de información que nos entregan las distintas herramientas de analítica disponibles en la web.

Cuantitativa: Se refiere a los datos que son el motivo de la analítica, variables que se pueden medir en cantidades exactas para su posterior análisis. Nos ofrece una visión global de lo que sucede en nuestra página web.

Cualitativa: Es la información referida a los comportamientos del usuario. Esta no siempre puede ser medida ni reducida a cifras, pero nos aporta una esencial visión sobre la forma en que los visitantes interactúan con nuestra página.

También tenemos que distinguir entre los niveles de confiabilidad de la información que estamos recopilando. Estos niveles varían dependiendo de la herramienta que usemos y del método que apliquemos en nuestra analítica.

El tiempo de duración: Internet nos brinda datos en tiempo real, actualizados de manera constante. Esto puede resultar de gran ayuda, pero es una espada de doble filo. Hay que tomar en cuenta que los resultados obtenidos de un periodo mayor son mucho más confiables. Así, no podemos tomar decisiones trascendentales basándonos en estadísticas de días o de una semana.

El tiempo en que se recopilan los datos debe ser proporcional a la importancia de los mismos. Solo así el nivel de confianza será el indicado.

La muestra: Como las páginas web tienes diferentes volúmenes de visitas, ninguna investigación será parecida a otra. Las conclusiones de un sitio que recibe 10 mil visitas al mes son más sólidas que las de uno que recibe solo mil. Esto se debe a que el tamaño de la muestra minimiza las posibilidades de error.

La estadística no es infalible y sus resultados pueden estar influidos por factores externos, lo que nos lleva a tomar malas decisiones. Mientras más grande sea nuestra muestra, menor será el margen de error de los datos.

Los factores extraordinarios: Hay que estar muy atentos al contexto antes de realizar una recopilación de datos. El comportamiento de los usuarios puede variar entre épocas del año, ya sea por las estaciones, festividades, nuevas tecnologías, acontecimientos, entre otras causas.

No podemos controlar todo, pero si debemos evitar que una recopilación de datos abarque un lapso de tiempo en el que se darán grandes cambios. Por ejemplo, no podemos reunir estadísticas que abarquen la época navideña, pues sabemos que el tráfico de visitantes baja entre quincena de diciembre y enero.

Para seleccionar las variables que vamos a medir, tenemos que tener en cuenta nuestros objetivos.

Objetivos de tráfico: Si buscamos que más usuarios entren a nuestra página nos interesara medir el número de visitas. También podemos medir de dónde provienen, si lo hace anuncios pagados, redes sociales, enlaces externos y enlaces internos dentro de la web.

Objetivos de interacción: Puede ser que aparte de la visitas nos interese que los usuarios hagan algo en nuestra página. ¿Queremos un alto tiempo de permanencia? ¿Una baja tasa de rebote? ¿Qué dejen comentarios y compartan el contenido? Todo eso se puede medir.

Objetivos de conversión: Los modelos de negocio en internet desean aumentar su lista de suscriptores, enviar boletines a sus clientes potenciales, obtener ventas y que sus clientes regresen. Son datos que también se pueden medir y comparar entre sí para obtener tasas de conversión.

Una vez que ya hemos elegido las variables que vamos a medir, es momento de seleccionar las herramientas adecuadas para la investigación. En internet se pueden encontrar aplicaciones de todo tipo para hacer analítica. Sin embargo, no todas tienen un grado confiable de precisión ni ofrecen una amplia variedad de opciones.

Analytics

La herramienta gratuita de Google que nos permite analizar las estadísticas de nuestra web. Cuenta con una completa variedad de estadísticas, desde visitas y conversiones hasta comportamiento de los usuarios. La fiabilidad de sus datos es bastante alta en volúmenes pequeños y medios, pero para páginas de tráfico muy alto pierde precisión. Aun así, el hecho de ser gratuita y pertenecer a un gigante de internet lo convierten en la herramienta preferida por la mayoría.

Woopra

Una herramienta muy completa y fácil de usar que nos brinda información en tiempo real. Podemos asignar etiquetas a los usuarios que visitan nuestra página para analizar su comportamiento y las acciones que realiza. Cuenta con una versión gratuita limitada y otras versiones de pago para empresas. Su fiabilidad es muy alta y es una herramienta de analítica incluso más antigua que Analytics. Su precisión en tiempo real y la gran variedad de opciones la convierten en una de las mejores del mercado.

Omniture

Esta herramienta desarrollada por Adobe se ha ganado la preferencia de los más expertos. Su alto grado de precisión y la capacidad de trabajar con un gran volumen de información son sus principales ventajas. Las opciones de personalización te permiten seleccionar entre una variedad de métricas para ver solo las que te interesen. Sin duda es la herramienta más indicada para páginas de alto tráfico y empresas que cuenten con un buen presupuesto para analítica.

Clicktale

Es una herramienta especializada en el comportamiento de los usuarios. Su potencial radica en la información obtenida del seguimiento del movimiento del ratón. Los mapas de calor que elabora, muestran las zonas más vistas de una página y las que más interacción generan. Una herramienta interesante que además de aportar datos sobre conversiones ayuda mucho a mejorar la usabilidad de una web.

Piwik

Esta herramienta te da el total control de los datos de tu web. La información es solo tuya y al ser un software de código abierto puedes instalarlo en tu servidor. También tiene la opción de almacenar datos en la nube. Puedes consultar el detalle de tus visitantes en tiempo real, obtener estadísticas de conversión y cuenta con funciones muy útiles para comercio electrónico.

Después de implementar la herramienta que más se acomode a tu proyecto, toca esperar. Esto es vital, ya que te sentirás tentado a mirar las cifras en tiempo real y hacer cambios sin parar. Debes respetar los tiempos establecidos para la recopilación de datos, porque solo así obtendrás información confiable.

Cuando se cumpla el periodo de recopilación, es momento de organizar los datos. Esto es lo que en analítica se conoce como reporting. La información obtenida se vacía en cuadros y gráficos para que sea más fácil analizara. Para hacer un reporting se pueden usar los programas comunes de escritorio. Excel sigue siendo la mejor opción para preparar las estadísticas antes de su análisis.

Tenemos la información, pero esta necesita ser interpretada y analizada en una proporción justa. Solo así obtendremos resultados que se puedan aplicar en nuestra web con éxito. Las fases de análisis, pruebas e implementación tienen su propia metodología y herramientas. De eso hablaremos en la próxima entrega de esta mini guía de analítica web.

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