Me estoy leyendo la Biblia de la Analítica Web:
Analítica Web 2.0: el arte de analizar resultados y la ciencia de centrarse en el cliente. Así que, si estás buscando opiniones o información acerca de este libro espero poder hacerte aportaciones útiles en este post. Voy por partes:
1. Web Analytics: An hour a day o el 2.0 ... ¿Cuál me compro?
El autor,
Avinash Kaushik, ya escribió antes que éste su "
Web Analytics an Hour a Day" y la primera duda que me surgió es: ¿cuál de ellos me leo? ¿An hour a day o el 2.0?. Y ¿en qué idioma? Para decidirme hice un poco de exploración: mirar comentarios en Internet, sondear en algún grupo de Analítica Web en LinkedIn y pedir consejo en Twitter.
La conclusión fue que el segundo es una actualización del primero, que lo amplía y lo complementa. Y que, a pesar de poder tener un nivel de inglés suficiente para leerlo en ese idioma, si lo compras en español se te hace menos arduo (el libro tiene 500 páginas). Así que me compré el 2.0 en español. Y estoy encantada con la decisión, creo que he acertado al 100% porque:
- El 2.0 habla de la evolución de la analítica web hacia el modelo 2.0 y explica qué significa eso, cómo se entendía hace unos años la analítica web y hacia dónde ha evolucionado ahora mismo. Y enfoca todo lo que explica con esta perspectiva.
- El autor logra transmitirte constantemente la pasión que siente por el tema y está lleno de momentos que te dan ánimo y otros que te arrancan sonrisas. Está muy bien explicado, es muy ameno y es verdad que, leyéndolo en castellano, se va más rápido. Además, hay que tener en cuenta que en la versión castellana también se hace mucha alusión a conceptos con la terminología original inglesa, así que no hay que preocuparse por "estarse perdiendo" los conceptos en su versión en inglés.
2. Por qué leerse el libro
Por una razón de peso muy sencilla: te proporciona método. Metodología. Obliga a
profundizar de forma metódica y concienciarse de que deben ser los datos -y no las opiniones-, los que actúen en la empresa a la hora de tomar decisiones.
La analítica web es una disciplina que me recuerda mucho al marketing y a la investigación de mercados en este aspecto. El haber trabajado durante varios años en una
consultoría de marketing, por ejemplo, te da mucha metodología para poder realizar después un plan estratégico de marketing o de comunicación en una empresa. El haber trabajado en un
instituto de investigación de mercados, también te da método para abordar la realización de un estudio de mercado. Y el que está acostumbrado a ser metódico a la hora de trabajar ... necesita método. Si no, se siente muy perdido, muy desorientado. En los primeros años en que me dediqué al mundo de Internet noté mucho en falta la existencia de unas pautas consolidadas a las que atenerme para abordar el análisis de la web (claro que, estoy hablando de una época en la que no sé ni si existían los A/B Tests, por ejemplo). Por eso este libro lo estoy disfrutando, porque me proporciona método. Y eso da mucha seguridad a la hora de trabajar.
3. Cosas que destaco
De las 150 páginas que ya llevo leídas, me ha gustado mucho la pauta que da Avinash a la hora de escoger la que va a ser tu herramienta de trabajo (decisión tan importante!). Así que incluye
10 preguntas que deberías hacer a cualquier proveedor de una herramienta de analítica web antes de comprarla. Son preguntas muy completas y no están pensadas para poner en un aprieto a los proveedores o en plan mala leche. No tiene nada que ver con eso. Son preguntas inteligentes y necesarias por dos motivos:
- Es una decisión clave y si te equivocas lo pagas caro (en tiempo y dinero).
- Y, por tanto, es por eso que la decisión hay que basarla en hechos, no en dudas, miedo o incertidumbre.
También me ha gustado mucho el
cuadro que muestra la evolución de la mentalidad hacia la analítica web 2.0. Y las reflexiones que se derivan de todo ello, del tipo:
- En el mundo de la analítica web 2.0 no mandan los clics sino más bien la combinación "pensar con la cabeza y el corazón".
- La estrategia y mentalidad de la analítica web 2.0 reclaman un análisis cuantitativo y cualitativo sólidos y tienen un objetivo específico: comprender de forma explícita la experiencia del cliente para poder influir en el comportamiento de éste en tu sitio web.
4. Mensajes importantes
Algunas frases o conceptos interesantes que puedo resaltar sobre la analítica web:
Importancia de centrarse en los resultados. Todo lo que hagas en tu página web sólo debe ir orientado en tres direcciones:
- incremento de ingresos,
- reducción de costes y
- mejora de la satisfacción y fidelidad del cliente
Importancia de centrarse primero en la obtención de macro-insights (elementos globales relevantes):
- cuántos visitantes visitan mi sitio web
- de dónde proceden los visitantes
- qué es lo que quiero que hagan los visitantes en el sitio web
- qué es lo que hacen realmente los visitantes
En qué cosas hay que fijarse a la hora de analizar
- Los indicadores principales (visitas, visitantes, tiempo promedio en la página, páginas vistas por visita ...) y sus tendencias.
- La adquisición de visitantes (las fuentes de tráfico)
- Arreglar cosas y ahorrar dinero: por ejemplo, analizar las 10 principales páginas de entrada al sitio y su tasa de rebote. O analizar las 25 principales palabras clave que dirijen tráfico a la web y su tasa de rebote. En este último caso, una tasa de rebote muy alta nos debería llevar a plantear si estamos clasificados bajo las palabras clave adecuadas o si estamos incluyendo llamadas a la acción adecuadas, etc.
- Análisis de densidad de clics (superposición del sitio)
- Medición de visitas hasta la compra (y días hasta la compra). La intersección de ambos también nos permitirá saber cuántos días transcurren entre las visitas.
Estrategias analíticas fundamentales:
1) Segmentación. La segmentación es la clave para encontrar insights. Hay que tener una estrategia de segmentación efectiva y persistente porque a la web llegan distintos tipos de visitantes. Segmentar da beneficios:
- Ayuda a entender el negocio: qué es importante para la empresa y qué quiere lograr.
- Puedes profundizar en las áreas más importantes, lo que te revelará información clave y elementos representativos (insights).
- Enseñar tendencias segmentadas es una herramienta de comunicación muy efectiva. A los encargados de tomar decisiones puedes comunicarles datos (que ya más o menos se saben) o puedes segmentar y comunicarles aún más valor.
2) Concentración en las métricas de comportamiento del cliente.
Por ejemplo: a los visitantes que miran más de cuatro páginas, ¿qué les interesa?
Es importante, pues, quedarse con la idea de
segmentar y centrarse en el
comportamiento para triunfar.
Distinción entre métrica y KPI: una métrica es un número, una cifra normalmente asociada a un período de tiempo (nº de visitas mensuales, por ejemplo). Un KPI, como indican sus siglas en inglés (Key Performance Indicator) es
- un indicador (por tanto, medible)
- clave para el negocio (es decir, relacionado directamente con los objetivos de la empresa)
- que evalúa qué tal lo estamos haciendo en el cumplimiento de esos objetivos.
Un KPI puede ser una métrica o una combinación de varias métricas pero no todas las métricas son KPIs.
- La buena métrica suele ser sencilla, aplicable al negocio, oportuna (llega a tiempo) y es útil al instante.
- Existen ocho métricas cruciales: visitas, visitantes únicos, tiempo en la página, tiempo en el sitio, tasa de rebote, tasa de salida, tasa de conversión, compromiso.
- Tres elementos estratégicos relacionados con la métrica web: diagnosticar la causa subyacente, aprovechar los informes personalizados y conocer el macro-rendimiento del sitio.
Ej: Nos fijamos el objetivo de mejorar la tasa de conversión en un 10%. Entonces lo primero será identificar todos los factores que influyen en ella. El análisis de esos factores nos enseñará dónde están las oportunidades de mejora.
Cómo debe ser un buen informe de analítica web. Tal vez si sólo se pudiese escoger uno debería ser el de resultados de todas las fuentes de tráfico. Deben verse claramente los dos aspectos en los que centrarse primero: quién y cuánto. Las fuentes nos ayudan mucho a comprender la personalidad de la audiencia.
El engagement: ese concepto del que se habla tanto pero que resulta tan difícil de definir y de medir. Las reflexiones que hace Avinash sobre este tema me han dado para escribir
un post entero sobre el engagement o el compromiso de nuestros clientes hacia nuestra empresa/marca.
5. No se vayan todavía que aún hay más :)
Como habrás intuído si has llegado hasta aquí, no sé decirte para quién está más escrito este post: si para ti o para mí. Es verdad que he sentido ganas de aportar información de utilidad al que esté valorando leerse el libro. Pero también es verdad que siento muchas ganas de retener todo lo que voy leyendo. Y hacer resúmenes y obligarme a escribir sobre lo que ya llevo leído me ayuda a que la lectura se convierta en aprendizaje. Ah! Y otra cosa más: si tienes la oportunidad de tener un blog o una web sobre la que practicar, instalándote Google Analytics, le sacarás más provecho a la lectura y el aprendizaje también será mayor.
Y lo dejo aquí. A medida que vaya avanzando y crea que puedo aportar más, lo haré. Así que, si te ha resultado útil y de provecho lo que has leído hasta aquí ... no te olvides de volver dentro de unas semaniiiiiitaaaasssss !!!! :))
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