Sobre Analítica web: consejos para evitar la indigestión de datos

*“Desde que se cronometran las carreras, se corre más rápido” (@sorprendida)
*

Durante el boom de Internet y la web 1.0 las empresas se volcaron en la publicidad con el objetivo de conseseguir audiencia e* “impactos” en forma de impresiones, páginas vistas y visitantes. El propio sistema (anunciantes, páginas web, usuarios…) no era consciente de que la regla “más impresiones = más ventas” no tenía que ser directamente proporcional y parece que a nadie se le ocurría pensar en la rentabilidad o calidad de las visitas* o las páginas vistas. Pasado un tiempo, estalla la crisis y, con el problema de la rentabilidad sin resolver, muchos negocios online se quedaron en el camino.

A partir de aquí, tiene lugar un punto de inflexión en  la analítica web. Con la llegada de la web 2.0 se produce lugar “la muerte de la página vista”: pasamos de la web tonta a la web inteligente de “usuarios únicos” que necesita (ahora sí, no antes) de la tecnología de los tags que corrija las imprecisiones de los logs.

La compra de Urchin por parte de Google también contribuye al cambio y a la “democratizando la analítica web“; esta adquisición es  considerada el gran hito de evolución hacia la tecnología de los tags, que encuentra su máximo exponente en Google Analytics.

Analítica web: tags y logs

Y, ahora que ya tenemos información, viene la paradoja: uno de los principales problemas a los que se enfrentan los analistas web ante herramientas de análisis como Google Analytics es el “emborrachamiento” o empacho de datos.* ¿Qué podemos hacer para no perdernos en el caos de la analítica web?*

  • En mi opinión, la clave es tener*muy claros los objetivos que se pretenden conseguir con el site y la visita web del usuario: generar leads, construir imagen de marca, dirigir tráfico a otros canales offline, tester nuevos productos… y que deberíamos poder ver reflejados en la propia estructura de *arquitectura técnica y usabilidad de la web.
  • Una vez definidos los objetivos conseguiremos escoger los* indicadores* principales y secundarios, optimizando tiempo y recursos. Cuando tengamos claros los objetivos, nuestra tarea será definir las KPI’s, es decir, definir las métricas necesarias para saber cómo de cerca o lejos estamos de alcanzarlos, estableciendo un plazo de control sobre los mismos.
  • Para ello, resulta muy interesante que el analista web prepare su propio cuadro de mando u hoja de ruta que ayude a centrar los objetivos en todo momento y a* priorizarlos. Es importante focalizar bien el problema para así tener la capacidad de entender mejor la respuesta y, por supuesto, sobre decir que la parte cuantitativa de la analítica web resulta totalmente incompleta sin la figura humana de un analista que observe, discierna y haga evolucionar la estrategia web *traduciendo los números en información cualitativa de valor y utilidad para los objetivos de negocio de cada empresa. En palabras de Gemma Muñóz en el EBE 2012: “el fin de la analítica web es convertir datos en conocimiento y sacar el máximo provecho de ello”. Como todos los datos y estudios que se hacen con una cierta periodicidad, lo importante es ser capaz de extraer tendencias y porcentajes de crecimiento o mejora. Un dato es una foto fija, poco importa si exacta o no. Para mí, lo verdadaramente importante es la valoración que se extrae de la cifra.
  • Además, considero (en un mundo ideal…) que la analítica web debería ser una disciplina transversal en cuanto a que personas de distintos departamentos podrían encontrar beneficios directos de implementar métricas, aunque sean sencillas, de analítica web. Quizás debiera, en todo caso, haber siempre un grupo (IT) encargado de canalizar el flujo de información y análisis del resto de departamentos para centralizar la estrategia de la organización, pero creo que sería interesante que fuese una disciplina transversal.

Para mí, en analítica web, como en casi todo en la vida, resulta fundamental focalizar bien el problema para así tener la capacidad de entender mejor la respuesta.  ¿Tú qué opinas?  Me encantará leer tu comentario en este post o tu tweet a @lauramaria_Vaz. ¡Te espero!

laura

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