En el sector del marketing online comenzamos a hablar sobre analítica web 2.0 como un concepto generalizado hace ya algunos años, sobre todo gracias a gente como Avinash Kaushik y su libro “Analítica Web 2.0”. Y ya incluso podríamos empezar a hablar de la llegada de una nueva fase quizá (con el seguimiento multidispositivo, big data, etc.). Pero, ¿cumplimos ya las empresas los conceptos tratados en la fase 2.0?
En Overalia ayudamos a muchas empresas a gestionar la analítica web, y lamentablemente, vemos que todavía muchas acuden a nosotros en una situación en la que no conocen todo lo que puede ofrecerles un sistema de analítica web bien fundamentado.
Afortunadamente ya no llega a nosotros nadie sin un programa de analítica web que registre lo que ocurre en su sitio web, pero vemos que muchos de ellos, no han podido dar el siguiente paso tras la instalación de la herramienta, y apenas la utilizan.
Hagamos un repaso a algunos de los conceptos más importantes de la analítica web 2.0 y así, podremos comprobar si cumplimos con ellos:
- Analizar lo importante: muchas veces nos centramos en datos como las visitas y páginas vistas de un sitio web. ¿Son en realidad los datos más importantes? ¿No sería más importante saber por ejemplo el valor medio de cada visita, para ver si nos interesa conseguir más visitas u optimizar nuestra web para incrementar dicho valor? En cada caso, los datos más importantes variarán, pero sería necesario fijarse en dos cuestiones relevantes:
- Indicadores clave: no es necesario analizar más y más datos, lo importante es analizar los datos más relevantes, y esos serán los que nos digan si estamos rentabilizando nuestros esfuerzos (valor por visita, porcentaje de rebote, para saber si nuestras visitas son de calidad o no, tasa de conversión, etc.).
- Indicadores que llevan a la acción: los indicadores que midamos no deben ser datos sin más, deben ser elementos que nos lleven a actuar para mejorar. Deberían ser las pistas que nos digan qué debemos mejorar para que nuestro rendimiento mejore.
- Entender el ecosistema: no todo comienza y finaliza en nuestro sitio web. Impactamos a los usuarios en distintas plataformas (redes sociales, buscadores, etc.) y competimos por espacios de visibilidad con competidores físicos y con competidores digitales (Wikipedia, por ejemplo, también pelea con nosotros, no lo olvidemos…). Debemos entender bien esto para medir todos los datos y no sólo lo que ocurre en nuestro sitio web. Un cambio en nuestros resultados web puede haber sido provocado por algún movimiento de la competencia…
- Intentar comprender mejor al usuario: para poder comprender bien el motivo de nuestros resultados no podemos fijarnos sólo en los datos que obtenemos. Debemos intentar comprender el porqué y no hay mejor manera para eso que intentar entender las necesidades de nuestros usuarios. Hay varias formas para lograrlo, pero dos de las más habituales dentro de la analítica web 2.0 son las siguientes:
- Testar para mejorar (o fallar antes): ¿conoces el testing de contenidos? Gracias a las técnicas de testing es posible optimizar nuestro sitio web, y optimizar no siempre significa mejorar. A veces significa fallar, pero teniendo en cuenta que muchas veces se aprende más de un fallo que de un acierto. Y mejor fallar rápido y aprender que ir hacia adelante sin conocimiento.
- Escuchar al usuario: si queremos conocer qué opinan nuestros usuarios sobre nuestros productos o servicios, por un lado debemos tratar de escuchar (escucha activa respecto al ruido que se genere en internet) y por otro, ofrecer opciones para que nuestros usuarios opinen (redes sociales, encuestas online, etc.) y analizar sus respuestas.
- Personalización de informes: no a todos nos debería interesar la misma información y dentro del concepto de analítica web 2.0 deberíamos entender que lo importante es que a cada perfil decisor de la empresa debería llegar la información concreta y precisa que más le sirva para dicha toma de decisiones. Para ello, lo recomendable es por un lado establecer los indicadores más importantes para cada puesto (recordando lo comentado en el primer punto: pocos indicadores importantes y que ayuden a tomar decisiones, en este caso para cada puesto) y por otro lado segmentar de la mejor manera posible para comprender mejor qué ocurre y por qué (no obtenemos los mismos rendimientos según el canal de tráfico, o el dispositivo de acceso, el idioma, etc. por lo que interesa tener esta información bien segmentada para una mejor comprensión).
Aunque hay más conceptos dentro de lo que podríamos denominar la analítica web 2.0, estos podrían ser quizá los más importantes. ¿Hasta qué punto los estás llevando a cabo? ¿Quieres que te echemos una mano con ello? Si es así, no lo dudes y ¡contacta con nosotros!
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