Cada vez me encuentro más gente frustrada porque ha
estudiado a fondo cómo usar Google Analytics (o cualquier otra herramienta de
analítica web) y después de sacar los datos, no son capaces de llegar a muchas
conclusiones. Ese es el problema. Que ser analista web no consiste en sacar
datos de una herramienta, tiene que ir más allá. Estos datos han de ser
transformados en información y usarlos en consecuencia, ¡hay que HACER ALGO con
esta información! De eso se trata, no solamente saber qué medir sino saber qué
sacar de ello.
En paralelo, también me encuentro con que la primera
pregunta que me suelen hacer después de una conferencia o clase se refiere
sobre todo a lo que yo llamo “el santo grial de los indicadores”. Es decir:
¿Qué KPIs son las más importantes para realizar un análisis?
Cuando contesto “Depende siempre de los objetivos del sitio
web”, la respuesta en un 99% de los casos es “Yo lo que quiero es VENDER” :)
Así que, si juntamos ambos perfiles, nos encontramos con que
hay gente que para saber cómo vender más, aprende Google Analytics, empieza a
sacar datos sin control y no hay ni información ni conocimiento. MAL.
Por lo que he decidido hacer una pequeña guía, no tanto de
KPIs sino de preguntas que nos van a llevar a decidir realmente las KPIs
involucradas en nuestros objetivos y a guiarnos para sacar información de
dichos indicadores. Vamos a elaborar un informe de situación, lo primero que
hay que hacer para analizar un sitio web en profundidad.
Recordemos los cuatro pilares de la analítica web:
Captación
Activación
Conversión
Retención
Todo sitio web necesita medir en base a estas cuatro áreas, ¿Qué
hemos de saber en cada una de ellas?
Adquisición
¿Sabemos cuántas
visitas tenemos en total en el sitio web para el periodo de análisis?
¿Sabemos qué porcentaje nos trae cada uno de nuestros esfuerzos?
¿Sabemos qué porcentaje nos traen las referencias que no tienen que ver con
nuestros esfuerzos?
¿Sabemos qué porcentaje viene porque ya nos conoce (tráfico directo + SEO
branding)?
¿Sabemos qué días
y qué horas suelen preferir nuestros usuarios para visitarnos?
¿Sabemos qué dispositivos/sistema
operativo/resolución de pantalla utilizan?
¿Sabemos de qué lugar geográfico vienen?
¿Hemos definido variables/dimensiones personalizadas para saber algo más de la
visita? ¿Su género? ¿Su edad? ¿Si ha comprado antes?
Conociendo la pregunta, es más fácil saber qué métrica
necesitamos buscar en la herramienta J
Activación
¿Sabemos cómo funciona
el registro a la newsletter?
¿Sabemos qué contenido es el preferido para consultar?
¿Sabemos dónde aterriza cada una de las visitas? ¿Y el rechazo que produce cada página de entrada?
¿Sabemos si visitan la
información corporativa?
¿Sabemos si se sienten
atraídos por las fichas de nuestros
productos o servicios?
¿Sabemos si visitan
nuestras redes sociales?
¿Sabemos si ven un video?
¿Sabemos cuántos
utilizan los banners de la home?
¿Sabemos si interactúan
con la página de producto?
¿Sabemos si personalizan el producto o servicio?
¿Sabemos si les gusta
el contenido y lo comparten?
¿Sabemos si añaden algún producto al carrito?
¿Sabemos si buscan algo en el propio sitio web?
¿Sabemos si utilizan el
chat?
¿Sabemos cuánto tiempo están?
¿Sabemos cuántas páginas ven?
¿Sabemos por dónde salen?
Aquí empezamos con las métricas cuantitativas, a medir cada
evento, cada paso del usuario, pero en general. Es momento de segmentar esta información para convertirla
en conocimiento. ¿Y cómo segmentamos? Por la Captación. Es decir,
volveremos a consultar la información de cada pregunta que resulte interesante
para nuestro negocio en el área de activación segmentando por cada fuente de
origen, por cada grupo de keywords, por cada dispositivo, por cada variable.
Tenemos que llegar a encontrar en qué se parece cada segmento y en qué se diferencian del resto.
Es impresionante llegar a este nivel, cómo de repente vemos insights claros,
del tipo “el 74% de los usuarios que vienen buscando el producto 1, consultan
el producto 3 después de consultar el video de promoción”. Aún no tenemos claro
dónde nos llevará esto pero vamos conociendo en profundidad el comportamiento
del usuario.
Seremos capaces de saber qué fuente de origen funciona mejor
para visitar productos, cuál sirve mejor para utilizar las redes sociales, cuál
es más propensa a añadir productos al carrito, cuál incrementa los registros en
la newsletter, etc…
Como conocemos el negocio, podemos ir adaptando las preguntas a realmente lo que nos importa, lo que
necesitamos para conocer a nuestros usuarios e identificar aquello que nos
llame la atención. Incluso podemos medir cosas como errores 404, errores de
validación, tiempo de carga de las distintas páginas, etc… para analizar más profundamente la relación del
usuario con nuestro sitio web.
Conversión
¿Sabemos cuántas transacciones tenemos en el periodo?
¿Sabemos cuántos ingresos nos han producido?
¿Sabemos cuál es el valor medio de las transacciones?
¿Sabemos cuánto tiempo tardan en convertir?
¿Sabemos cuántas visitas necesitan para convertir?
¿Sabemos en qué paso del formulario se van más visitas?
¿Sabemos cuántas devoluciones se han realizado?
¿Sabemos cuales son
nuestros costes?
¿Conocemos el fraude que tenemos online?
¿Sabemos en qué franja horaria o día se producen más
conversiones?
¿Sabemos cuál es el ROI de nuestras acciones de captación?
A nivel global
primero y segmentando después. Segmentando por captación y por activación.
Otra vez el mismo ciclo, en qué se parecen en el mismo segmento y en qué se
diferencian. Para saber qué campaña nos cuesta más en relación a lo que
consigue. Para saber qué producto o categoría funciona mejor, cuál funciona
peor, cuál tiene mejor margen, etc… ¿Cómo funcionan los móviles en comparación
al resto?
Aquí ya tenemos muchos datos y podemos paralizarnos por no
saber dónde seguir. Pero es vital el mezclar
unas métricas con otras hasta dar con puntos de mejora, hasta reducir el
rechazo del usuario. Hasta dar con la recomendación adecuada, en base a los
datos, en base a lo que nos cuentan.
Retención
¿Sabemos el porcentaje
de usuarios recurrentes?
¿Sabemos cuántos usuarios recurrentes convierten?
¿Sabemos la frecuencia de visita de los usuarios?
¿Sabemos si el usuario había comprado antes?
¿Sabemos si el usuario
utiliza un código descuento?
Y aquí podemos segmentar por captación, por activación y por
conversión. Saber qué fuente de origen genera más retención, o qué productos
reciben más códigos descuento, o cuál es la frecuencia clave para convertir…
Es básico hacer un análisis
de situación previo a decidir qué métricas vamos a incluir en un cuadro de
mando, por ejemplo. Pero sobre todo, es necesario para conocer cómo
funciona nuestro sitio web a los ojos de nuestros usuarios. Ir de lo más global
a lo más detallado, para ENTENDER qué
está pasando y por qué puede estar pasando.
A partir de aquí, habremos conseguido un punto de partida
sólido para poder desarrollar una metodología en base a lo que esté pasando,
que no suele corresponderse del todo con lo que querríamos que pasara, pero ahora seremos amos de nuestro destino, tendremos en nuestras manos el cambiarlo :)
Etiquetas: analisis completo