Hacia la Analítica Web y más...

Developers, Developers, Developers!!!

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sat, 12 Dec 2009 13:58:00 +0000

Esta semana me he perdido el Conversion Thursday de Diciembre en Barcelona. El último CT del año... :( No pasa nada, porque arrancará seguro con fuerza otra vez en 2010. :)

No he podido ir y no he podido leer ninguno de los posts que habitualmente escribe alguno de los habituales. Pero a mi me viene el pelo para hacer una breve reflexión sobre el tema que se tocaba: el oscuro mundo del Departamento Técnico (jejeje, me encanta).

Transcribo las preguntas que se lanzaban en el post que anunciaba el CT de diciembre en el blog oficial:

¿Son los informáticos el escollo a salvar para sacar adelante una campaña?
¿Son los programadores una especie incomprensible cuya única misión es hacerte la vida imposible?
¿O por otra parte son tu mejor aliado y una genial fuente de ideas y recursos para catapultar tu éxito online?

Seguro que los developers son una especie incomprensible- ;) - , pero al menos para una persona como yo, que no tiene ni aedi atup de código, son más que un aliado. Son algo así como la única esperanza.

Dentro de 8 días hará un año (!!!) que escribí un post sobre el perfil del analista web. Lo acabo de leer y creo que ya me la veía venir e intuía que los perfiles técnicos jugarían un papel clave en mi propia aventurilla.

Quizás de aquí en adelante la figura del técnico vaya perdiendo importancia en las funciones relacionadas con la analítica web. No hay más que fijarse en la última release de Google Analytics, que demuestra que la tendencia en las herramientas de analítica va hacia la facilidad de uso y de implementación. Al fin y al cabo están destinadas a departamentos más marketinianos, llenos de gente que no tiene ni aedi atup de código.

Cuanto más sencilla sea la implementación de todas las funcionalidades de estas herramientas, más independientes de otros departamentos serán los usuarios a las que están destinadas, y más partido les podrán sacar éstos. La explotación de los datos será más avanzada y completa, los resultados serán mejores y la herramienta ganará terreno en el día a día del departamento y la organización.

Pero mientras esto no sea muy pero que muy sencillo, la figura del técnico será fundamental en todo este proceso. Así que más vale que se respete, se reconozca y se valore de verdad el papel que juegan los técnicos, sobre todo, en las empresas vinculadas a internet.

Enlazo a un post de Encinar en el que da algunos consejos sobre tecnología para emprendedores y destaco los dos últimos puntos.

Y bueno, aprovecho para hacer una cosa que tenía en el debe: un pequeño homenaje en forma de vídeo al ejército de developers con los que he compartido 8 meses cojonudos y me han enseñado un montón trabajando en yaencontre.com:

pd: os echo de menos chavales!!! (El del vídeo está como un cencerro, no???)

Jugársela y apostar para mejorar el ROI

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Tue, 17 Nov 2009 18:20:00 +0000

El blog está en las últimas y yo soy incapaz de mantener un ritmo de publicación decente, pero nos resistimos a la muerte total. Así que de vez en cuando publicaremos alguna cosilla.

Me gustaría plantear otra forma de trabajar los datos. Y es que casi siempre nos toca mirar atrás para analizarlos y detectar puntos de mejora en base a ese análisis. Sin embargo, muchas veces puede resultar más interesante presentar proyecciones en base a estimaciones. O lo que es lo mismo, jugársela y apostar (que me lo digan a mi, que con este Barça voy a perder más de uno y de dos roncitos...).

La idea surgió dándole vueltas a lo comentado en el último Conversion Thursday que se celebró en Barcelona la semana pasada, en el que Enrique, Ferriol y Andrés, moderados por Pere, destriparon las últimas funcionalidades de Google Analytics.

Se habló bastante de la inteligencia artificial (que, por cierto, la tengo disponible desde hoy!), una nueva funcionalidad que nos alerta de hechos que ya han pasado. Está genial, pero tampoco estaría nada mal que existiera una funcionalidad similar que nos diera alertas a futuro y que nos dijera dónde están nuestros grandes espacios de mejora. Algo que nos dijera, por ejemplo, cuánto más ganaríamos si mejoráramos tal o cual métrica en un porcentaje x.

Por ejemplo: ¿cuánto mejoraríamos el ROI de nuestras campañas de adwords si redujéramos el CPC medio un 20%? O, ¿cuánto mejoraría si incrementáramos el porcentaje de conversión en un 20%? ¿Y si la tasa de rebote cayera en un 40%?

Siguiendo con en el ejemplo de una campaña de pago por clic bien sencilla, sin tener acceso a ninguna herramenta de analítica web y haciendo algunas estimaciones, ya podemos empezar a construir un escenario base sobre el que hacer nuestra apuesta:

Presupuesto: 500 euros/mes (nos lo inventamos, sólo es para llegar al final...)
Valor del producto/servicio: 350 euros/unidad (en un escenario concreto lo podemos averiguar)
Coste medio por clic: 0,50 euros (nos la jugamos utilizando el estimador de tráfico de adwords)

Con estos tres datos, más el % de conversión y el % de rebote (quizás los más delicados de todos a la hora de hacer hipótesis) ya podríamos lanzarnos a la piscina y hacer estimaciones sobre la mejora del ROI de una determinada campaña de ppc.

Introduciendo los valores de partida en una hoja de cálculo y lanzando hipótesis sobre los posibles escenarios de mejora ya podemos saber si estamos apostando fuerte, o cómo de fuerte hemos de apostar para llegar a un determinado escenario:

No sé si se verá muy bien... De todas formas, si a alguien le interesa, que me lo diga por comentarios o por twitter y le paso la hoja de cálculo por correo. Es una chorrada, pero ayuda....

Ahí podemos ver en qué medida mejoraría el ROI de una campaña jugando con el CPC, el % de Rebote y el % de Conversión. Tres valores que casi siempre son mejorables.

En el ejemplo vemos qué pasaría con el ROI de una campaña que ya es positivo a base de alterar esas tres métricas: podríamos mejorarlo en un 223% (pasando de un 600% a un 1941%) rebajando el CPC medio en un 40%; el % de Rebote en otro 40%; y mejorando el % de Conversión en un 25%.

Si se intuye que la web y las campañas que se van a atacar son mejorables en tales medidas, pues podemos apostar fuerte. Si por el contrario no parece que haya tanto espacio de mejora por ninguna de las dos vías, pues habrá que aflojar un poco las pretensiones y quedarnos en un escenario intermedio.

Cosas como estas nos pueden ayudar, además de a tener los pies en el suelo, a la hora de pedir más presupuesto para una campaña; a la hora de seducir a algún cliente; como argumento a la hora de modificar algún elemento de la web; etc, etc, etc...

Pero es una apuesta al fin y al cabo. Y como todas las apuestas, tiene su riesgo...

Un Objetivo, una KPI y una Métrica

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Mon, 12 Oct 2009 16:54:00 +0000

Un Objetivo, una KPI y una Métrica

El otro día en el Conversion Thursday de Barcelona estuvimos charlando sobre las dificultades que nos encontrábamos la panda de frikis que estábamos allí metidos a la hora de hacer analítica web ; ) . Y es que ya decían por ahí que iba a ser algo así como una terapia de grupo.

Se comentaron varios temas que ya van teniendo eco en el blog de la buena gente de web-analytics. En su último artículo, Pere se centra en cómo encontrar tiempo para la Analítica Web y, al final, deja en el aire la pregunta de por dónde empezar con la analítica web.

Es una de esas preguntas que no tienes más cojo*** que hacerte cuando decides meterte en materia.

Y no debería ser una respuesta difícil de contestar sino fuera porque hace falta reflexionar primero sobre otras cuestiones que dan paso a la pregunta y a las respuestas de por dónde empezar.

Para mi, el primer paso es asimilar el hecho de que para medir tiene que existir necesariamente un objetivo. Al menos uno. Si no hay objetivo no hay nada que medir. Si no hay objetivo, medir es un coñazo.

Recuerdo cuando monté el blog, le pegué como bien pude el tag de Google Analytics (lo cual ya fue toda una odisea...) y me puse a hacer visitas como loco para tener algo que ver en el cuadro de mandos: desde Mozilla, desde Explorer, desde Google, desde mi correo electrónico con las url´s etiquetadas, desde Vitoria, desde Barcelona...

Si Google Analytics fuera un pelín más listo/a (???) y tuviera brazos y manos me habría pegado una colleja seguro...

Los informes cambiaban, pero no había nada que analizar. Y lo que al principio molaba, al final acabó convirtiéndose en un coñazo.

Para poder empezar a hacer analítica web, el site que analizas tiene que tener al menos un objetivo. Éste puede ser de naturaleza muy distinta:

que los usuarios se suscriban a tu newsletter
que se suscriban a tu feed
que te envíen un formulario de contacto
que efectúen una compra
que se descarguen un pdf
que hagan más páginas vistas
...

El que sea. Pero UNO.

Una vez tengas definido el objetivo configura tu herramienta de analítica para que empiece a recoger datos al respecto. En este vídeo se muestra cómo hacerlo en el caso de Google Analytics:

Después monta una KPI que te ayude a monitorizar el objetivo. Creo que Gemma es la que más caña le ha dado al tema de las KPI´s en castellano, así que busca por ahí si te interesa saber más ; )

Si tu objetivo es que los usuarios se descarguen un documento en pdf, el indicador que te ayudaría a medir la efectividad de tus esfuerzos sería el porcentaje de usuarios que visita tu site y se descarga dicho documento (el famoso y maldito porcentaje de conversión):

* Total de documentos descargados / Total de usuarios al site

Si fuera un site con un único objetivo, la mejora de esa KPI debería ser nuestra obsesión. A partir de entonces no deberíamos mirar ni un sólo informe sin cruzar los datos con el porcentaje de conversión:

fuentes de tráfico: cuál es la que más convierte
palabras clave: cuáles convierten más
usuarios nuevos & usuarios recurrentes: más de lo mismo
buscadores: ???
campañas de banners
...

Ya tenemos nuestro objetivo y ya tenemos nuestra KPI (que no es poco). Ya podemos empezar a analizar la información y a tomar algunas decisiones. Seguro que empezamos a ver cosas que llaman nuestra atención y nos sugieren por dónde continuar.

Esto es un paso importante, pero podríamos introducir otro elemento más en nuestro análisis: una métrica. No todas las métricas que monitoricemos tienen porqué estar relacionadas con un objetivo de negocio. Hay algunos indicadores que están directamente relacionados con la salud de una web. Mejorándolos no atacamos directamente al porcentaje de conversión, pero por lo general suelen tener consecuencias notables sobre el mismo.

Por ejemplo: la tasa de rebote. Esta métrica no siempre tiene connotaciones negativas, pero sí muy a menudo. Así que merece la pena detenerse aquí y observar los datos con el porcentaje de rebote como prisma de análisis.

Segmentar el tráfico web y analizar la tasa de rebote de cada uno de los segmentos por separado siempre acaba deparando alguna sorpresita interesante:

cuál de todos los referrals que te envían tráfico acarrea una tasa de rebote más alta?
qué keywords incrementan el rebote global del site?
en qué landing pages podrías mejorar algo para reducir el rebote?
cuáles son las campañas de adwords que tienen un rebote más alto?
qué creatividad es la que consigue retener más a los usuarios?
...???

En fin, que una KPI y una Métrica son suficientes para empezar. Cuánto tiempo perdido por no haber hecho caso desde el principio... Keep it simple!!!

(Lo cual no quiere decir que todo sea tan simple claro. Precisamente hoy recordaba mi triste interpretación de la medición de una campaña de branding y la comparaba con la reflexión de Avinash... (Casi elimino el post y todo!)

El "maldito" porcentaje de conversión

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sun, 30 Aug 2009 19:11:00 +0000

El ratio o porcentaje de conversión ocupa siempre una de las posiciones más relevantes en nuestros dashboards. Y no es de extrañar, puesto que es una de las KPI´s que, por sí mismas, mejor definen y reflejan el éxito de una web, sea cual sea el objetivo de ésta.

Es una métrica clave cuya evolución nos debería decir algo nada más verla representada en un gráfico. Sin embargo, es difícil dar con el gráfico más adecuado para transmitir todo su sentido a las personas que reciben los dashboards que tanto curro nos suponen. Si no se analiza desde la perspectiva adecuada no pasa siquiera la prueba del "test: ¿entonces qué?".

Apostaría (si no fuera porque Ibrahimovic me va hacer perder una botellita de whisky como no se ponga las pilas...) a que la evolución de los porcentajes de conversión para un objetivo concreto en la mayoría de los sites se asemejan bastante a esto:

Establezco el porcentaje en torno al 2% porque parece que la mayoría de sites se mueven alrededor de esta cifra. Pero se podría sustituir por cualquier otra. Lo que importa aquí es la tendencia. Y una tendencia así acaba siendo una línea recta en un trozo de papel que nos deja bastate indiferentes a todos.

La tendencia, variar varía. Poco, pero varía. Y tiene que variar, si no mal asunto... Y cuanto más arriba vaya mucho mejor. No seré yo el que diga que hay olvidarse de esta KPI. De hecho, en webs con altos volúmenes de tráfico, un incremento del porcentaje de conversión del 5% mensual durante seis meses puede ser un auténtico golazo (incluso sin incrementar las visitas...):

Antes de escribir el post me he preocupado de analizar el porcentaje de conversión en cuatro sites diferentes. La única característica en común en todos ellos es que su objetivo es generar leads, solicitudes de más información. Por lo demás, tienen niveles de tráfico muy desiguales, cada una se desenvuelve en un sector de actividad diferente, y cada una ocupa un lugar diferente en la estrategia global de cada negocio.

Sin embargo, en todas ellas el gráfico es idéntico al del anterior a la tabla: una línea recta que a penas varía. Se mueven en torno a porcentajes diferentes, pero la tendencia es prácitamente idéntica. Y no deja de ser curioso...

El gráfico no es ni mucho menos la mejor manera de representar esta KPI, para empezar, porque presenta el porcentaje de conversión global del site en vez de hacerlo por segmentos (la cagada número 1 a la hora de presentar cualquier dato). Peca por más motivos que no voy a contar aquí porque si no el post acabará siendo una biblia infumable (al final del artículo - para que no os vayáis todavía - dejo unos links a tres muy buenos artículos para el que quiera seguir leyendo sobre los ratios de conversión).

Dándole vueltas al tema e investigando un poco por ahí, al final he dado con otra forma de presentar la evolución de esta KPI que me ha parecido genial. No es el Santo Grial, ni mucho menos, pero me parece que supone un punto de partida interesante para repensar una web. A ver qué os parece:

Ese gran océano rojo representa la evolución del porcentaje de los usuarios que nos han visitado entre Enero y Junio y que no han convertido, es decir, que no han hecho lo que nosotros queríamos que hicieran (malos, malos!!!). El resto los que sí : )

Si fuera la web de un concesionario de coches y el objetivo fuera que los usuarios completasen un formulario, ¿tan mal se está haciendo como para que de toda la gente visita la web sólo unos pocos lo completen? ¿Es que no se ve lo suficiente el pedazo de botón naranja que les hemos puesto para que le den a enviar?

Y si fuera una web de descargas de documentos, ¿qué pasa con los usuarios que vienen a buscarlos y al final no se los descargan? Si usuarios tenemos, y muchos de ellos con un tiempo en el site considerable. ¿Tan mal lo estamos haciendo?

Se ven muchas webs muy mejorables por ahí, pero yo sinceramente pienso que si una persona quiere hacer algo y ése algo está en tu web, lo acabará haciendo. La frase hay que cogerla con pinzas, pero es que hasta me he sacado algún billete de tren en la web de Renfe... ; )

Quizás el error esté en nuestra perspectiva de análisis. ¿No será que el usuario viene a la web a hacer lo que él quiere y no lo que nosotros queremos que haga? ¿No habría que empezar a preguntarse qué es lo que motiva a una persona a visitar nuestra web?

Sabemos por dónde vinieron, qué palabras clave utilizaron en el buscador para encontrarnos, a qué página llegaron con esas palabras, a qué página fueron después, en qué páginas pasaron más tiempo... Pero, ¿a qué vinieron? ¿Podemos averuguarlo sólo con la información cuantitativa que nos dá nuestra herramienta de analítica web?

Yo dudo mucho de que se pueda abarcar y asimilar el complejo abanico de motivaciones y necesidades que hacen que las personas visiten una web, simplemente estudiando el rastro de clics que van dejando. La cosa no es sólo instalar el tag de Google Analytics. Tratar de comprender qué pasa en una web pasa también por la recogida y el análisis de información cualitativa, y por ceder protagonismo a la voz de los usuarios.

¿No sería genial poder segmentar a los usuarios en función de la motivación que les conduce a la web y cruzar después esos datos con la informacíon cuantitativa? ¿Y no sería genial también medir el porcentaje de conversión o de éxito de nuestra web en función de la tarea que cada segmento de usuarios haya venido a completar?

La discusión nos obligaría a adentrarnoss en el mundo de los tests de usabilidad, las encuestas online, los testos A/B y/o multivariantes... Temas más novedosos y menos extendidos, pero con un potencial para recabar información para la acción considerable (o eso dicen...).

Prometo volver sobre el tema cuando acumule más experiencia y pueda compartir con vosotros algo más que pura palabrería. De momento, y para no tener que esperar, aquí están los links que comentaba antes: tres buenísimos artículos de Avinash sobre el porcentaje de conversión y la importancia de los datos cualtativos para toda estrategia de analítica web:

Web Analytics: An hour a day. So what?

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sun, 09 Aug 2009 16:06:00 +0000

Entre las mini-vacaciones y el mes anterior, que fue cañero, llevaba más de un mes sin escribir en el blog : ( Así que vamos a ver si nos ponemos las pilas.

Estos últimos días he estado cogiendo un poco de aire y tratando de desconectar, pero no del todo. La excusa para no hacerlo del todo ha sido Web Analytics: An hour a day, de Avinash Kaushik. Después de tardar tanto tiempo en decidirme si comprar o no el libro (no se a qué esperaba...), tuve la suerte de que me llegó el día anterior a las vacaciones. Así que me lo pude llevar conmigo ; )

No he avanzado mucho, pero lo que llevo leído me está encantando. Hay personas que tienen un don especial a la hora de comunicar, y este hombre es sin duda una de ellas. A mi me transmite más pasión viéndole y escuchándole en directo, pero leerle es también un placer.

Como estoy un poco obsesionado con la presentación de datos (y no queda otra...) no me pude resistir a saltar al capítulo 11 (Three Secrets Behind Making Web Analytics Actionable) nada más abrir el libro. En él, Avinash presta especial atención a las buenas prácticas para crear Dashboards efectivos y orientados a la acción. Ya escribí a finales de marzo sobre el quebradero de cabeza que me supuso dar con un "dashboard aceptable" que aglutinara las KPI´s más importantes en una sola página.

Ahora, después de unos cuatro meses (!!!), y bajo el prisma del "making web analytics actionable", o del "actionable metrics and insights", idea central en el libro de Avinash, quizás habría que darle un par de vueltas al dashboard.

Como bien comenta él mismo, abrir una cuenta en Google Analytics y desarrollar la implementación más básica posible nos lleva escasos cinco minutos (copy-paste del tag). Después, y tras unas horas, tendremos acceso a decenas de informes y a cientos de métricas distintas. Creo que en el Practitioner Web Analytis se refería a esto como data puke (vómito de datos o algo así...).

Es como una especie de arma de doble filo. Tenemos cientos de datos y de métricas en cuestión de minutos a un coste 0. Y esto está muy bien, pero evidentemente no podemos quedarnos con todas. ¿Qué métricas elegimos?; ¿qué criterios determinarán si seleccionamos unas y nos deshacemos de otras?

En torno al concepto de "actionable metrics and insights" nos propone un test que me ha parecido genial: the "Three Layers of So What" Test (algo así como las tres etapas del test "¿entonces qué?").

Consiste básicamente en preguntarle a cada una de las KPI´s que utilizamos en nuestros reportes "¿entonces qué?" tres veces. Cuando contestemos al primer "¿entonces qué?", volvemos a repetirlo una vez más, y otra más después del segundo y del tercero. Si después de la tercera y última pregunta no obtenemos una respuesta que nos lleve a la acción, estamos reportando la métrica equivocada.

Por poner un ejemplo distinto a los que Avinash da en el libro, podemos tomar el promedio de tiempo por visita en el site, KPI que podríamos llevar reportando varios meses y de la que ya deberíamos tener una tendencia fiable y sostenida en el tiempo:

el promedio de tiempo en el sitio por visita de este mes ha sido de x. ¿Entonces qué?
llevamos haciéndole seguimiento los últimos seis meses y la tendencia se mantiene estable. ¿Entonces qué?
cuanto más tiempo estén los usuarios en nuestro site es mejor para nosotros. ¿Entonces qué? ¿No se trata más de que el usuario sea capaz de completar una tarea concreta que de hacer que pase mucho tiempo en el site?

En fin, algo así podría servir de ejemplo. A pesar de que esta KPI puede ser interesante para nosotros, bastaría con tenerla controlada, porque una fluctuación importante de la tendencia podría estar indicándonos algún problema en la navegación habitual de los usuarios de nuestro site.

Sin embargo, y en circunstancias normales y controladas, se puede observar que la tendencia de esta métrica a penas varía en el tiempo. Y por otro lado y más importante aún, nos da poca información que podamos utilizar para actuar en alguna dirección. ¿A cuántas métricas y KPI´s de todas las que reportamos podríamos aplicarle esta sentencia? Esperemos que la respuesta no sea "a muchas".

Simplemente quería reflexionar y compartir la idea de que a través de un sencillo análisis a base de interactuar con las KPI´s que nosotros mismos seleccionamos en su día, podríamos determinar si hicimos un buen trabajo seleccionándolas o no. Como se ha mostrado en el ejemplo, un análisis así debería ser suficiente para llegar a la conclusión de que esta métrica no es clave para nosotros y por tanto podría quedar fuera de nuestro dashboard y ser sustituida por otra que nos orientara más a la acción.

Una de las ventajas que nos proporciona el medio online es la tremenda capacidad de reacción de la que gozamos, entre otras cosas, gracias a la medición. Siendo ágiles, flexibles y perdiédole el respeto al cambio nos podemos permitir el lujo de equivocarnos. Porque equivocarse y aprender nunca resultó tan barato.

No es landing todo lo que reluce...

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Tue, 30 Jun 2009 18:11:00 +0000

El análisis y la optimización de landing pages se está convirtiendo, sin duda, en uno de los aspectos más interesantes que aborda la analítica web.

A priori podría parecer un tema sencillo, más que nada por lo fácil que es sacar un informe de landing pages en Google Analytics. Por ejemplo, con esta herramienta, si quisiéramos identificar las landing de nuestro site que no están rindiendo como se espera, tendríamos que seleccionar el informe de Contenido >> Páginas de destino principales para ver automáticamente cuáles son las diez páginas por las que más se accede a la web.

Después, simplemente habría que cruzar las variables accesos y porcentaje de rebote para saber, a botepronto, si hay alguna landing que tenga una tasa de rebote que podamos considerar negativa y que destaque sobre las demás. Si encima utilizamos la opción de comparación (redondeda en rojo en la imagen), veremos cuál es el rendimiento de cada una respecto al promedio de todo el sitio web.

Nos podemos encontrar con una especie de situación ideal, como la de la imagen, en la que nuestras diez landing pages principales tengan un porcentaje de rebote envidiable, incluso por el resto de páginas del site, ya que se puede apreciar que está un 21,62% por debajo del promedio.

Si fuera un site como este blog, en el sentido de que tiene unos niveles de tráfico de risa, podríamos estar más que satisfechos. Las páginas que aglutinan más del 75% de los accesos al site acumulan un porcentaje de rebote del 25,42%. Es decir, de 219 visitas (tomando el mes estrella...) habrían rebotado "sólo" 55.

Para un site pequeño y sin pretensiones no hay problema, pero para uno que reciba millones de visitas al mes, todavía no se podría cantar victoria. Lancemos algunas hipótesis:

un site que reciba más de un millón de visitas al mes
un segmento de tráfico que represente el 5% del tráfico total de ese site (ojo, podríamos estar hablando de más de 70.000 visitas)
y una tasa de rebote del 60% para este segmento de tráfico (ojo, una fuga de unas 42.000 visitas mensuales)

Casi nada... Mejor revisar, por si las moscas...

Podemos irnos a echar un vistazo, por ejemplo, al informe de Fuentes de tráfico >> Todas las fuentes de tráfico, cruzar las variables visitas y porcentaje de rebote y verlo como comparación:

¿Qué nos podemos encontrar? Pues que algunas de nuestras diez fuentes de tráfico principales tengan tasas de rebote muy superiores a la media. Como hemos dicho, en sitios con un volumen de tráfico muy elevado, esto podría suponer el rebote de varias decenas de miles de visitas.

Siguiente paso: crear un segmento avanzado para analizar por separado a cada una de esas "fuentes de tráfico de mala calidad"; y otro segmento que las aglutine a todas ellas para ver si tienen algo en común que arroje un poco de luz sobre el asunto.

Podemos llevarnos una sorpresa al analizar las landing pages principales de estos segmentos de tráfico, ya que no tienen porqué ser de la misma naturaleza que las anteriores. ¿Qué pasaría si más de 70.000 visitas al mes estuvieran aterrizando en páginas que NO están pensadas para jugar el rol de landing pages? Pues eso: aterrizaje forzoso! Se piran al instante, ni más ni menos.

Y es que hay que estar al loro, porque podemos tener páginas que nunca fueron pensadas para desempeñar funciones de landing pages, pero que les esté tocando jugar ese rol por uno u otro motivo. Sería como poner a Puyol en punta. El tío es un crack, pero fallaría más del 60% de las oportunidades de gol seguro...

Cagada pues... Cagada y también bingo, porque tenemos identificado un punto de fuga de tráfico muy importante. Si somos capaces de solucionarlo y reducir la tasa de rebote a los niveles a los que rinden nuestras landing principales, pues estaremos hablando de que dejaremos de perder al instante más de 30.000 visitas al mes, que es lo que estábamos haciendo hasta ahora.

Más suculento aún: si rondamos una tasa de conversión del 3% y la conseguimos mantener para estas 30.000 visitas que hemos dejado de perder, pues nos estaremos marcando 900 conversiones más al mes. Si el valor de la conversión es de 5 euros, pues 4.500 euros más a la saca. Da para unas cañas, no??? ; )

En fin, simplemente quería reflecionar a cerca de la importancia del rol de una landing page en una web. Si a un usuario le cuesta tomar una decisión entre 5 y 8 segundos, tenemos que tener mucho cuidadito con qué le presentamos, y con la propia arquitectura de la información en sí. No vale con que la información que el usuario necesita esté en la página, sino que tiene que estar en el lugar adecuado, presentada de la forma adecuada. Si no es como que no está.

Moraleja: pequeños cambios en una landing page pueden tener consecuencias espectaculares a nivel de incrementos de porcentaje de conversión o de reducción de tasa de rebote.

Ambiente Veraniego en el Conversion Thursday de BCN

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Thu, 11 Jun 2009 19:38:00 +0000

Una vez más he tenido el placer de asistir al Conversion Thursday que cada mes se celebra en Barcelona. Y en esta ocasión ha sido especial, ya que ha tenido lugar en la terracita del Centre Civic Casa Golferichs, al aire libre, así que se han visto pantalones cortos, chancletas, manga corta y cigarritos humeando mientras Pere, Andrés y Ouali (enlazo a la página del Search Congress porque en la personal me atacan virus...) respondían a una serie de preguntas que se han ido haciendo esta esta semana en varios blogs.

Esta edición no ha tenido un foco definido, así que comentaré las dos preguntas y respuestas que me han resultado más interesantes.

David Martin se interesaba por las métricas que pueden indicar problemas de usabilidad en un site. Y una respuesta, la de Pere, sugería que no nos obsesionáramos con los informes de Google Analytics para identificar posibles problemas de usabilidad en una web.

Sugería otra metodología de análisis mucho más efectiva:

poner a nuestras madres delante del ordenador (experiencia de usuario)
pedirles que hicieran algo (definir un objetivo)
observar su comportamiento (recogida y análisis de datos)
ver si eran capaces de hacerlo o no (medir el objetivo)
extraer conclusiones

Si lo consiguen, la usabilidad de la web es increíblemente buena. Y si no, pues puede que sea buena, aunque todavía no podemos concluirlo. ; )

El tema tenía tono de guasa, pero con fina ironía venía a decir que nos complicamos tanto la vida recogiendo e interpretando los datos que nos da nuestra herramienta de analítica, que perdemos de vista métodos tan sencillos como la simple observación de la experiencia del usuario.

Si quieres seguir con la guasa pásate por aquí y sácate un billete en clickair. Además, la conversación está interesante...

Por otro lado, creo que también Javier Martin, preguntaba por los filtros y segmentos clave para analizar el tráfico en general, y el de adwords en particular.

Se comentó la importancia de analizar las diversas secciones del site por separado, segmentando a nuestros usuarios. Si hay blog corporativo, generar un perfil para analizar el tráfico del blog y otro para analizar sólo el de la web; si hay zonas de usuario y/o de cliente, generar perfiles para analizar a ambos por separado; etc... Si cada perfil de usuario persigue un objetivo diferente y, por tanto, interactúa de manera diferente con la web, pues tendremos que estudiarlo de manera individual.

También se destacó la importancia de analizar el segmento del tráfico que convierte versus el que no convierte para ver si hay algún patrón de comportamiento que nos dé alguna pista interesante.

Otro segmento muy útil es el que agrupa a las visitas que vienen por branding, ya sea por tráfico directo (tecleando la url), o bien por buscadores a través de keywords relacioadas con nuestra marca. Este es un perfil bien diferenciado del resto: son los que ya nos conocen, los que ya saben lo que hacemos.

Destacaría la importancia de los perfiles a través de filtros porque nos permiten analizar el comportamiento de cada segmento en los túneles de conversión, cosa que no podríamos hacer de otra manera, ya que no tenemos acceso a los informes de redireccionamiento de objetivo a través de los segmentos avanzados.

Y nada, sólo decir que, por cuestiones de tiempo, me quedé con las ganas de hacer una pregunta más, aprovechando que estaba Ouali (experto en SEO), que Miguel había escrito este artículo sobre desposicionamiento de páginas web hace tres días y que si tecleamos Clickair en Google el artículo de Pere sale en 5ª posición en la parrilla de resultados. ¿Lo tendría complicado Clickair para desposicionar el artículo de Pere? ¿Qué tendría que hacer a efectos de SEO?

Dale Jose, que me dejaste con la miel en los labios... ; )

Midiendo el rendimiento de una campaña de branding

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Tue, 12 May 2009 19:21:00 +0000

Sinceramente, nunca en mi vida me había interesado por el branding (vaya forma de empezar...). Ni por el branding, ni por la mayoría de palabros que importamos del inglés porque acaban en ing y que utilizamos porque se supone que no tenemos ninguno lo suficientemente bueno en castellano para referirnos a un fenómeno determinado.

Pero eso tampoco importa mucho, porque puede llegar el momento en el que toque evaluar el impacto de una campaña de branding, sepas o no lo que significa. Lo malo es que una campaña de branding no es como una campaña de adwords, o como un mailing, o como un banner anunciando tal o cual producto o servicio en tu web (aunque los banners, como veremos, pueden y deben formar parte de una campaña de branding claro...). Lo que hace diferente, en lo que a su medición se refiere, a una campaña de branding son las consecuencias derivadas de la misma, ya que son de una naturaleza más intangible, más sutil, son más difíciles de identificar y de palpar.

Si atendemos a la definición de wikipedia, el branding se refiere "al proceso de hacer y construir una marca...", proceso en el que destacan cuestiones relacionadas con el nombre de la marca, el símbolo que la identifica, los valores que van asociados a la misma... es decir, temas directamente vinculados y relacionados con la identidad de la marca.

Pues nada, que han pasado ya dos semanas desde que se puso en marcha la campaña de branding: unos cuantos anuncios a toda página en algún periódico; unos rótulos en los túneles del metro y en un par de líneas de autobuses; una serie de banners con distintas creatividades que se publicaban en otros tantos medios; y, como todavía nos queda algo de pasta, un par de cuñitas o tres en la radio, que quedan mu chulas. Y ahora van y te preguntan: ¿cómo va la campaña de branding?

Pues toca darle un poco al tarro y pensar qué consecuencias puede tener para el tráfico de nuestra web el hecho de iniciar una campaña de comunicación de marca y, en caso de dejar algún rastro, determinar qué informes o datos, de entre todos los que nos da nuestra herramienta de analítica, son más adecuados para evaluar el impacto de la campaña.

Pues, después de haber estado dándole muchas vueltas al tema, y partiendo de la base de que a una web se llega clicando o tecleando, tendremos que ver si han aumentado las visitas que han llegado a nuestra web tecleando nuestra marca en un buscador o en la barra de url´s.

En el primer caso, habría que crear un segmento avanzado que incluyera sólo la dimensión tráfico orgánico y, además, todas aquellas keywords que están relacionadas con nuestra marca. Si el análisis fuera para este blog nos quedaría algo así:

Una vez que hemos aislado al segmento de tráfico que nos interesa ya podemos establecer comparativas con el comportamiento que ha tenido ese mismo segmento en otros períodos de tiempo y ver si el lanzamiento de la campaña de branding ha tenido algún efecto: ¿han subido las visitas por branding keywords (sin usar anglicismos terminados en ing e...)?, ¿se mantienen?, ¿en qué momento de la campaña han tocado techo? ¿ha habido alguna acción en concreto que haya tenido más impacto que las demás?

Además de los aspectos cuantitativos, también es importante el comportamiento de estas visitas: ¿qué contenidos les han intersado más?, ¿qué ruta de navegación han seguido? , ¿por dónde se nos han escapado? ¿siguen los mismos patrones de comportamiento que las visitas que llegaban por branding keywords antes de la campaña de comunicación de marca? Tenemos bastante por indagar...

Sería interesante complementar este análisis con Google Insights for Search, para ver cómo han evolucionado las búsquedas de nuestra marca en el tiempo y ver si detectamos un punto de inflexión en el momento en que lanzamos la campaña. Y más interesante aún sería incluir también a nuestra competencia para establecer una comparativa. (Hay que tener en cuenta que únicamente dispondremos de datos si el volumen de búsqueda de los términos para los que buscamos es lo suficientemente grande.)

Para el segundo caso, para aislar las visitas que han llegado tecleando en la barra de url´s, tendremos que crear un segmento avanzado (o tomamos el que viene por defecto...) que contemple únicamente el tráfico directo y empezamos de nuevo con la ronda de preguntas a ver si descubrimos algo interesante.

En cuanto a los banners, el análisis es más sencillo, siempre y cuando estén bien etiquetados, claro. Parece una obviedad, pero aquí nos asalta la importancia de haber hecho un buen trabajo previo en su etiquetado. Si hemos añadido correctamente los parámetros necesarios para su posterior seguimiento (campaign source, campaign medium y campaign name) ahora podemos saber qué creatividad nos está trayendo más visitas y de más calidad y qué medio de entre todos los seleccionados para la publicación de los banners nos está funcionando mejor. Quizás nos encontremos con alguna sorpresa y tengamos que focalizar o variar nuestra estrategia. ¿Para qué vamos a seguir publicando un banner en la sección de deportes de un periódico si tenemos una tasa de rebote superior al 70%, si resulta que el mismo banner nos está trayendo visitas con un promedio de 5 páginas vistas por visita en la sección de noticias internacionales?

Y si quisiéramos seguir profundizando y enriqueciendo el análisis podríamos continuar en Google Blog Search, Technorati o Twitter para ver si nuestra marca y/o nuestra campaña han recibido alguna mención en el apasionante universo de las redes sociales.

Y yo creo que nos podríamos dar por satisfechos con estas indagaciones, pero seguro que a alguien se le ocurren otras formas de medir el rendimiento de una campaña de branding. Las aportaciones serán muy bienvenidas en los comentarios.

Contexto para el análisis

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Wed, 22 Apr 2009 19:19:00 +0000

Cada vez me va quedando más clara la necesidad y la importancia de contextualizar cualquier métrica para poder efectuar un correcto análisis de la misma y no extraer conclusiones equivocadas. No es algo novedoso, pero es un tema que salió en el último Conversion Thursday celebrado en Barcelona la semana pasada y que ha dado pie a una conversación muy interesante en los blogs de Pere y de Jaume que ha girado, o está girando, en torno al benchmarking en internet.

La conversación ha pivotado en torno a dos puntos de vista que, a priori, podrían parecer contrapuestos:

Por un lado Pere planteaba que no tenía muy claro que "compararnos con la competencia sirva de algo", ya que se corre el riesgo de caer en una dinámica en la que las posibilidades de innovación y diferenciación estratégica quedan anuladas

Mientras que Jaume, si bien apuntaba que el "benchmarking no debe ser considerado como un fin en sí mismo", destacaba el hecho de que nos ayuda a contextualizar, a mantener nuestra cuota de mercado y a ser más eficientes.

A mi no sólo no me parecen ideas incompatibles, sino que considero que en el equilibrio de ambas está la clave del análisis para la acción estratégica. Al fin y al cabo se trata de enriquecer al máximo el contexto en el cual desarrollamos nuestra actividad, sea ésta la que sea. Bajo esta perspectiva, el benchmarking no debería ser más que un paso más en ese proceso de enriquecimiento del contexto previo a nuestro análisis y toma de decisiones.

Pensando en el contexto y leyendo el último post de Carlos me he acordado de Ortega (no el Burrito Ortega, sino José Ortega y Gasset) y de su célebre frase: "yo soy yo y mis circunstancias". Y sinceramente, no sé si alguna vez he escuchado o leído a alguien que haya sido capaz de referirse al contexto de manera tan clara, gráfica y concisa como él.

Al margen de las ideas en torno a las que gira el libro de Ortega (creo que era en La Rebelión de las Masas), me quedo con la importancia que el autor le daba al contexto para la comprensión de cualquier fenómeno social, entendiéndolo no sólo como el escenario en el que transcurren dichos fenómenos, sino como un elemento clave e inherente a su razón de ser. Creo que no estaría de más decir que sin contexto no hay fenómeno, que sin análisis del contexto no hay análisis posible.

Pues si tomamos la frase de Ortega, nos la llevamos al terreno de la analítica web y la aplicamos a una de nuestras métricas favoritas, sería algo así como "la tasa de rebote es la tasa de rebote y sus circunstancias". ; )

Y todos tenemos claro qué es la tasa de rebote, pero, ¿y sus circunstancias? ¿Cuál es el contexto adecuado en el que insertar esta métrica para que las conclusiones que extraigamos de su análisis no estén sesgadas? ¿Hasta qué punto tenemos que enriquecer el contexto para quedar satisfechos? Pues yo no tengo ni idea, pero podemos partir de un modelo ideal de no contexto para ir enriqueciéndolo paso a paso y mejorar así nuestra interpretación de la tasa de rebote. Vamos a ello pues.

Podría parecer una perogrullada (qué bonito palabro!) pero lo primero es tener muy claro qué tipo de site tenemos entre manos y cuáles son los objetivos del mismo, porque no es lo mismo analizar la tasa de rebote de un portal inmobiliario, que la de un blog, que la de una tienda de discos on line. En el caso del blog puede que un bounce rate del 50% resulte satisfactorio, mientras que un portal inmobiliario o en un site dedicado al comercio electrónico mal iríamos si nos moviéramos en torno a esa cifra. Así que la naturaleza del site y los objetivos del mismo son los primeros elementos que configuran nuestro contexto para el análisis.

En segundo lugar, y continuando en nuestro site, tendremos que considerar qué sección o apartado del mismo estamos analizando. Me explico: en el caso de una tienda de discos on line, por ejemplo, no es lo mismo analizar la tasa de rebote para la landing page a la que llegan los usuarios después de teclear en Google comprar último disco de led zeppelin, que analizarla para la página a la que llegan cuando teclean teléfono tienda x. Si vienen en busca de nuestro teléfono lo normal sería que entraran, que lo vieran, que lo anotaran y que se marcharan (que no todos los bounce rates son malos [echa un vistazo a este post de Titojose]). Pero si vienen buscando un disco en particular y el 70% de las personas que llegan lo ven y se marchan, pues es evidente que algo estamos haciendo mal.

Pues seguimos enriqueciendo nuestro contexto de análisis, ahora, en lo temporal. Muy importante definir un período concreto en el que enmarcar la métrica en cuestión, por ejemplo, abril del 2009. Obvio y fácil: nos vamos a nuestra herramienta de analítica, seleccionamos el período y el informe relativo a la tasa de rebote y listo. Nuestra cifra ya tiene ahora algo más de sentido: para nuestro sitio, que tiene x función y x objetivos, nuestra tasa de rebote durante el mes de abril de 2009 ha sido del x%. ¿Es bueno o es malo? ¿Es alta o es baja? Pues, además de que todavía no lo sabemos, puede que estas no sean las preguntas más adecuadas. Quizás las respuestas a la pregunta de si esmejor o peor que el mes pasado arrojen más luz a cerca de cómo lo estamos haciendo. Comparamos pues.

Y una vez tenemos la comparativa con respecto al mes pasado, ya sabemos un poco más a qué atenernos y sabemos también cómo seguir enriqueciendo contexto. ¿Por qué no seguir con la misma lógica y llevarnos la comparativa a los cuatro últimos meses? Así, además de enriquecer la comparativa también tendríamos una tendencia. Mejor, ¿no? Y si además tomamos el mismo período del año pasado y comparamos mes por mes y la tendencia de ambos períodos, pues todavía mejor, ¿o no?.

Conociendo entonces la naturaleza y los objetivos de nuestro site y habiendo contextualizado temporalmente nuestra tasa de rebote, ya tendríamos un marco mucho más adecuado que el inicial para analizar, extraer conclusiones y tomar medidas en la dirección que tengamos que tomarlas.

Y aunque hasta aquí esté todo bien, no quiere decir que no podamos continuar enriqueciendo el contexto, si bien los siguientes pasos son más complicados de dar en la medida en que no disponemos de la información que necesitamos tan a mano como hasta ahora. En este punto arrancaría el benchmarking, el análisis del mercado en el que nos movemos y el análisis de la competencia con la que nos jugamos los cuartos.

Parece ser que Google ha empezado a trabajar este punto y nos facilita un poco la labor de análisis contextual, y ya en Google Analytics disponemos de un informe específico en el que podemos comparar algunas de nuestras métricas con las de la competencia. Podemos encontrarlas en el informe de usuarios >> comparativas:

Por lo que tengo entendido los datos de este informe no son del todo fiables, ya que dependen de que, cuando creamos nuestra cuenta en Google Analytics, demos nuestra autorización para que nuestros datos puedan ser utilizados con este fin, así como que seleccionemos correctamente la categoría en la que desarrollamos nuestra actividad. Yo no lo sé, pero el otro día en el CT había cierto grado de escepticismo respecto a esta funcionalidad. En cualquier caso, y como siempre, echar un vistazo a estos informes y quedarnos con la tendencia no tiene porqué estar de más.

Yo no conozco ninguna herramienta gratuita a través de la cual conseguir información de este tipo. Y tampoco de pago, más allá de Netsuus, de la cual habló Jaume muy por encima en el CT. Así que haberlas parece que haylas.

Y ya que estamos seguimos un poco más, porque dejarlo aquí pudiendo avanzar sería una pena. Si es que alguno ha llegado hasta aquí claro... ; ) Si hablamos de contexto no podemos dejar de mencionar Google Insights for Search, herramienta que últimamente me tiene enganchado. Y si la combinamos con los informes de palabras clave de nuestra herramienta de analítica puede ser una bola de cristal con la que intuir y percibir tendencias. Me explico...

Imaginemos que detectamos una serie de keywords nuevas que en los últimos meses han empezado a traer tráfico a nuestro site. Nuevas keywords relacionadas con nuestra actividad pero que no acaban de tener una correlación directa con los contenidos de nuestro site. Estas personas que vienen a través de estas keywords, que ven que los contenidos se aproximan a lo que buscan, pero que no concuerdan del todo, y que por tanto se van.

Podríamos irnos con estas keywords al Google Insights for Search y ver cuál es la tendencia que han seguido en los últimos meses, e incluso en los últimos años. Si resulta que la tendencia es claramente al alza puede que hayamos detectado un nicho nuevo que está por explotar. ¿Por qué no empezar a generar contenido relevante para estas keywords y estos usuarios en nuestro site? Si no lo hacemos nosotros otros vendrán y lo harán. Seguro.

En fin, que creo que ya me estoy pasando en extensión. Si no he sido capaz de transmitir la idea central del post con lo que ya va escrito, no podré hacerlo aunque corran ríos de tinta. Así que corto y cambio.

Ya sabes: tu web es tu web y sus circunstancias. A más circunstancias más contexto, y a más contexto mejor análisis.

Me contagió un meme

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sat, 11 Apr 2009 14:31:00 +0000

Me ha llegado un meme vía Gemma: ¿qué es lo que más y lo que menos me gusta de mi trabajo? Parece ser que la cosa empezó con el SEO, pero por aquí lo convertimos a la analítica web.

Por encima de todo me gusta el hecho de que todo sea novedoso para mi. Novedoso porque llevo poco tiempo dedicándome a ello, porque la analítica web es una discplina relativamente nueva y porque, como todo en internet, cambia y evolucionea prácticamente a diario.

Esto a su vez hace que tengas que estar actualizado constantemente, con lo que el aprendizaje es continuo, lo cual también me gusta.

Pero por otro lado también genera algo de estrés, ya que desengancharse duarante dos semanas supone perderse decenas de artículos interesantes con contenido que, tarde o temprano, hay que leer. Pensar que en uno de esos artículos puede haber material clave para el día a día y no haberlo leído estresa un poquillo. Esto no me gusta.

No me gusta tener que depender de terceros para que la herramienta de trabajo que más utilizo esté a punto. Me gustaría poder chascar los dedos y personalizarla a mi gusto. Aunque también me gusta la idea de empezar a colaborar más de cerca con los perfiles técnicos, con los programadores, y empezar a empaparme un poco de estos temas, porque estoy muy, pero que muy perdido.

Me encanta tener la sensación de estar ganando el dinero que necesito para el alquiler y para mis cuatro pequeños vicios haciendo algo que de verdad me gusta. Que te paguen por hacer lo que te gusta no tiene precio (o si???).

No me gusta volverme loco con cientos de métricas y números en busca de respuestas a algunas preguntas concretas para al final quedarme como al principio: con preguntas y sin respuestas. Esto me quema especialmente.

Y, por último, me encanta haber descubierto una comunidad de personas que gira en torno a la analítica web, que aglutina buena parte del conocimiento que hay sobre la disciplina y que está dispuesta a compartirlo con todo aquél al que le interese participar.

Ah, y se me olvidaba algo que es un arma de doble filo y que no sé si me gusta o si no me gusta; o si a la vez me gusta y no me gusta. Y es que me cuesta mucho desconectar. Me meto a la cama y no veo más que números, gráficos, tendencias, etc, etc, etc... Digamos que el trabajo se me ha colado en la esfera personal sin darme cuenta. Y, de momento, no parece que tenga remedio...

A ver si Elena y Carlos recogen el guante del meme...

Looking for the perfect dashboard

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sun, 29 Mar 2009 15:24:00 +0000

Pasó el primer mes y llegó el momento de demostrar que no hemos estado rascándonos la barriga y/o viendo porno on line... y que la nómina está justificada, aunque sólo sea en parte ; ) Y qué mejor que un cuadro de mando bien trabajado, un dashboard, en el que hemos puesto tanto empeño esta semana.

Estoy seguro que la mayoría de personas que leen el blog saben más de analítica web que yo, pero como puede que haya alguno que no, y como todo lo que escribo aquí me sirve para afianzar conceptos e ideas, pues a vamos a ver brevemente qué es, o qué entiendo yo que es un dashboard en analítica web y qué pasos he dado para llegar a uno que no me disgusta. Soy consciente de que tiene que ser mejorado (de manera constante), pero también creo que, con un vistazo, nos dá algunas pistas sobre cómo estamos haciéndolo con la web.

Como aproximación al concepto, diría sencillamente que un dashboard es un documento que, a simple vista, nos tiene que dar indicaciones a cerca de cómo están funcionando nuestro negocio y nuestra web. Es decir, debería responder a una pregunta cerrada: ¿lo estamos haciendo bien o lo estamos haciendo mal? A priori parece fácil, ¿no?

Antes de ponernos a definir la estructura de nuestro dashboard, lo primero que deberíamos haber hecho ya es tener bien claras nuestras kpi´s y métricas clave, puesto que son éstas las que han de quedar reflejadas en el documento. Esto es muy importante como paso previo a cualquier otra labor de análisis que iniciemos, pero más aún a la hora de elaborar el cuadro de mando, ya que una de las premisas que no se discuten en la analítica web es que un buen dashboard debería ocupar una sola página (!!!). Al fin y al cabo, no se trata de volcar cada una de las métricas que nos da nuestra herramienta de analítica en una hoja de excel (para eso imprimimos directamente del Google Analytics y listo...).

Después, mejor que ponerse a rezar para que venga la inspiración, uno puede soltar plegarias en twitter a ver si alguien echa un cable:

Y como los apóstoles de la analítica se comunican vía twitter, pues rápido rápido caen los primeros consejos. Son respuestas que no utilizan más de 140 caracteres, pero al loro con la contundencia de las mismas:

- el primer mensaje (@pere_rovira): de un simple vistazo tenemos ser capaces de ver si hay problemas y, en caso de que así sea, identificar dónde están.

- lo segundo (@pere_rovira y @sorprendida): tomárselo con calma y no obsesionarse en la búsqueda del dashboard perfecto (parece ser que no existe). Y no está mal que te pongan en preaviso, porque, al menos a mi, me ha costado bastante visualizarlo y cuadrarlo todo en una página.

- por último, (@javiergodoy) incluso se lanzan a sugerirnos aspectos concretos que, a su juicio, debería contemplar el dashboard (fuentes de tráfico, palabras clave y contenido por títulos).

Por cierto, esto de twitter viene un poco al hilo del post que publicó Gemma el otro día en el blog de eTc, ya que también esta herramienta, bien utilizada, puede servir perfectamente como un recurso de aprendizaje más, con una difusión y una inmediatez en la comunicación que no podríamos obtener de ningún otro medio. La de consejos y enlaces interesantes que descubre uno cada día siguiendo a las personas adecuadas es impresionante.

En fin, una vez tenemos claras las métricas y kpi´s que conformarán nuestro dashboard, y además tenemos claro que la cosa no va a ser fácil, nos toca pensar cómo las vamos a presentar y, más importante aún, cómo las vamos a contextualizar para dotarles de sentido y para poder actuar en alguna dirección en base al informe.

Respecto a la presentación de los datos, se trata de evitar tablas repletas de números a toda costa, excepto si nos van a reportar información que un gráfico, por sí mismo, no va a ser capaz de transmitir. Y si presentamos números, mejor que vayan apoyados por algún gráfico. En cualquier caso, el peso del dashboard debería recaer en el soporte gráfico.

En cuanto al contexto, y teniendo en cuenta que me refiero a un dashboard muy concreto, cuya misión es ofrecer una primera visión general del funcionamiento de la web, me ha parecido que la evolución de cada una de las métricas en los últimos cuatro meses, así como su comparación con el mismo período del año anterior, serían suficientes para una primera aproximación, para una primera fotografía. Creo que es un ejercicio muy útil, tanto para la persona que acaba de tomar contacto con la web y el negocio (el menda), como para la persona que tiene que tomar decisiones y no sabe bien qué está pasando con la web que soporta el peso de su negocio (the boss).

Una vez tenemos nuestro dashboard definido a nivel conceptual y somos capaces de visualizarlo, toca ponerse a currar. Yo lo he trabajado en excel, porque es una herramienta muy potente, porque permite automatizar procesos repetitivos a través de macros y porque, la verdad, me gusta. Ha quedado algo así (datos inventados, por supuesto...):

Como siempre pasa con el excel, el trabajo sucio está en otra hoja y no se ve. La idea es que sacando los cuatro datos que están juego y presionando un botón, todos estos gráficos y tablas se actualicen de manera automática (dejando unos minutos para el maquillaje claro...). Y ya está. Entonces ya será lo más parecido a una fotografía, ya que haciendo un clic lo tendremos listo cada mes.

La verdad es que he quedado satisfecho con el resultado, si bien soy consciente de cuáles son los cuatro pecados fundamentales de este dashboard:

el contexto no aporta datos sobre la competencia
no es interactivo
no aporta ideas y comentarios orientados a la acción (creo que este es clave)
no está centrado en objetivos y conversiones (creo que también este es clave)

En cualquier caso, también soy consciente de que es el primero y de que estamos en fase de configuración de la herramienta, por lo que no dispongo de información todo lo fiable que a mi me gustaría sobre objetivos y conversiones.

Además, el verdadero curro comienza a partir de aquí. Ahora toca profundizar y bucear en cada uno de estos gráficos, que en realidad son mini-informes en los que buscar la respuesta a los por qués: ¿Por qué ha bajado el nivel de tráfico respecto al año pasado? ¿Por qué ha subido la tasa de rebote respecto al mes anterior? ¿Por qué convierten más las visitas de adwords que las de orgánico y referral? ¿Por qué no estamos siendo capaces de incrementar nuestro ratio de retención de usuarios? ¿Cuál es el motivo de que suban o bajen las visitas que vienen por branding keywords? Etc, etc, etc...

Para más información en castellano sobre dashboards y/o cuadros de mando:

y en inglés:

Por cierto, ahí quedan los comentarios abiertos para que comentéis lo que consideréis oportuno en base a vuestra experiencia y conocimientos sobre el tema. Sería genial que alguien que haya vivido la analítica desde dentro y desde fuera de la organización pudiera dar su opinión sobre el tema, ya que supongo que habrá diferencias importantes a la hora de abordar esta cuestión.

pd: me gustaría aprovechar este post para dar las gracias a las personas que me han ayudado vía twitter: Gemma, Javier y Pere. Y también a Elena (@traffic_cool), que me ha echado un cable por otras vías. Gracias!

Segmentando tráfico a través de perfiles y filtros

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Tue, 17 Mar 2009 20:16:00 +0000

Son muchas las lecturas que podemos encontrar a cerca de la importancia de identificar los distintos perfiles de usuarios que van y vienen por una web, así como la necesidad de segmentarlos para poder aproximarnos a ellos, estudiarlos y entender cómo se comportan e interactuan con el site. El tema es indiscutible y podría parecer una obviedad, pero, al menos a mi, se me ha planteado como un imperativo a la hora de enfrentarme a una web con flujos de tráfico a los que no estaba acostumbrado.

Por cierto, antes de que se me olvide, paso aquí enlaces a dos de los posts más didácticos que yo he podido leer sobre el tema:

Este es el plan: segmentar, segmentar y segmentar, de Gemma
Analizar los perfiles de usuarios con Google Analytics, de Ferriol

La cantidad de tráfico que recibe una web no debería ser un argumento principal la hora de justificar la necesidad de definir perfiles y segmentar a los usuarios, ya que si algo me va quedando claro es que la esencia de la analítica web reside en la contextualización y en la interpretación de los datos y no en los datos en sí mismos.

Sin embargo, estaremos de acuerdo en que no es lo mismo analizar el tráfico de un pequeño blog como este, cuyo pico de visitas en un día está en las 20, que meter mano, analíticamente hablando, a una web por la que pasan decenas de miles de personas diariamente. Para este segundo caso, si no se plantean una metodología de trabajo y unas pautas previas que nos guíen en nuestro análisis, probablemente nos veamos arrastrados por un tsunami de métricas y números que, por sí mismos, no querrán decir absolutamente nada. Se trata de interpretar. Y para ello, primero tenemos que allanar el terreno.

Y para allanar el terreno, lo primero que habría que hacer, con permiso de la definición de objetivos y la identificación de las KPI´s, sería segmentar el tráfico en función de los perfiles de usuarios más característicos que podamos identificar. Es decir, qué características comparten y tienen en común los distintos subgrupos de usuarios que vienen a la web y que les hacen diferentes respecto a los demás: los nuevos y los recurrentes, los que vienen desde cpc o los que vienen desde buscadores, los que vienen a una u otra sección en concreto, los que vienen de capitales de provincia y los que vienen de pequeños núcleos de población, los que vienen de noche y los que vienen a primera hora de la mañana, los que utilizan mozilla y los que utilizan explorer o safari, quiénes son, de dónde y por dónde vienen, qué les motiva a venir, a qué hora vienen...

Es importante identificar los perfiles antes de ponernos a analizar nada para estudiar después cómo navegan, para establecer comparativas entre sus modelos de comportamiento, para entender qué es lo que buscan y, por supuesto, para conocer qué relación tiene todo esto con la consecución de nuestros objetivos.

Objetivo final: optimizar la web al máximo para incrementar también al máximo nuestros ratios de conversión.

Lo bueno de programas como Google Analytics, y supongo que de cualquier otra herramienta de medición, es que hacen bastante sencilla la labor de segmentación de los usuarios, bien a través de los segmentos avanzados, bien a través de los filtros.

En la sección de ayuda de Google Analytics y en este post de Enrique Quintero encontramos documentación a cerca de las principales diferencias entre los filtros y los segmentos avanzados, y de cuándo habría que usar unos y otros.

Para mi hay un tema por el que es clave tener definidos varios perfiles y filtros en Google Analytics: la herramienta no nos permite visualizar los informes de redireccionamiento de objetivo aplicando los segmentos avanzados.

Es decir, si pretendiéramos saber qué ha pasado durante un proceso de conversión para el segmento de los usuarios nuevos utilizado los segmentos avanzados no podríamos. Sabríamos qué ha pasado durante el proceso a nivel global, pero no dispondríamos de la información desagregada y no sabríamos quién es quién durante el mismo. Para esto habría que crear un nuevo perfil (conservando siempre el perfil original...) y establecer un filtro que incluyera únicamente el tráfico nuevo que llega al site.

¿Cómo lo haríamos? Pues accederíamos a Google Analytics, seleccionaríamos la cuenta en la que quisiéramos trabajar (en caso de tener varias), clicaríamos en añadir perfil nuevo, y posteriormente activaríamos la casilla Añadir un perfil para un dominio existente y le daríamos un nombre (en este caso podría ser "Usuarios nuevos").

Después tendríamos que crear el filtro para ese perfil. Una de las maneras es hacerlo desde la Configuración del perfil, añadiendo directamente el filtro al perfil que acabamos de crear. Clicamos en añadir filtro, le damos un nombre descriptivo (ya que nos podrá servir para próximas ocasiones), seleccionamos del desplegable el tipo de filtro personalizado, activamos la casilla de incluir (ya que sólo queremos incluir el tráfico de los usuarios nuevos en los informes), en campo de filtro seleccionamos la opción de tipo de usuario, y, en el patrón de filtro seleccionamos new. Guardamos cambios y listo. Sería algo así:

Esperamos un día y ya tendremos métricas e informes que atañen sólo a los usuarios nuevos. Sin ruido alguno.

Si ya es impresionante, a nivel de cantidad y calidad de la información recogida, poder ver paso a paso durante el proceso de conversión por dónde llegan y cuántos son los usuarios que llegan, por dónde se van, en qué punto se atascan, por dónde abandonan el site, cuántos llegan al final, etc... mucho más lo es poder saber cómo se comporta cada uno de los perfiles que habíamos definido previamente durante ese proceso.

Podríamos tener un embudo de conversión como este (perdón, porque se ve fatal...) para clientes y no clientes, uno para usuarios nuevos y otro para recurrentes, un embudo por cada orígen de tráfico (referral, orgánico, cpc, banners, mailings...), uno para cada una de las secciones del site, también para los que vienen de Madrid, o de Barcelona, o de Sevilla o de Valencia, etc, etc, etc...

En fin, una maravilla. Ahora ya sólo quedaría analizarlo todo para detectar los posibles puntos de mejora y actuar en consecuencia. Pero eso ya sería meternos de cabeza en el A/B Testing y el Multivariate Testing. Too much for today... Ahí dejo unos enlaces para el que quiera meterse en materia.

Bueno, seguro que me dejo cosas importantes, así que ahí quedan los comentarios para los valientes que hayan llegado hasta el final... Ánimo ahí!!!

pd: con lo que me cuesta escribir un post, me parece que me pasé de listo con lo de uno por semana... ; 0

(Pen) Último post "a qué huelen las nubes"

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Wed, 04 Mar 2009 19:40:00 +0000

Poco a poco seguimos avanzando en esto de la analítica web. Y los avances tienen que verse reflejados en este espacio que en su día bauticé como misteryweb.

Estos cinco últimos meses han supuesto un radical proceso de reciclaje para mi. Y, en cierta medida, este blog no ha sido más que el resultado de dicho proceso. Proceso que ni mucho menos ha terminado, sino que más bien acaba de empezar.

El caso es que me he convertido, prácticamente de la noche a la mañana, en analista web a sueldo para una organización de envergadura, que hunde sus raíces en lo más profundo de las tecnologías de la información y la comunicación en internet. Y no sólo eso, sino que se me ha etiquetado como un experto en la materia (!!!). Y desde luego que no me considero un experto, ni mucho menos. Y no hay más que echar un vistazo rápido al blog para percatarse...

Y ojo, que esto de que te consideren un experto está muy bien y motiva mucho, pero también acojona, porque ahora toca dar la talla. Veremos si en los tres meses que tengo de prueba me da tiempo a convertirme en un experto o, al menos, en algo que se le asemeje para que no me den la patada.

Lo que si que puedo decir con cierto orgullo es que el objetivo número 1 que perseguía cuando inicié el blog, objetivo que ha permanecido velado e implícito, se ha logrado: conseguir curro como analista web (toma, toma, toma!!!).

En cualquier caso, sea lo que sea a partir de ahora, supongo y espero que habrá cambios en el blog, al menos en lo que se refiere a la calidad de los posts (si no es así, ahí quedan los comentarios para el que me quiera dar caña...). Procuraré no alterar la esencia del blog, ya que por encima de todo seguirá siendo un espacio de aprendizaje para mi y para todo el que desee participar; un espacio para reflexionar a cerca de dicho proceso y de todos los problemas que me vaya encontrando en el camino; y un espacio donde seguir haciéndome eco de lo que los veraderos cracks de la analítica web (casi todos en el blogroll, no dejes de visitarles) comentan y discuten.

Como comentaba, espero que el cambio se vea reflejado en las formas y en los contenidos, ya que entiendo que de ahora en adelante mi experiencia en el día a día me dará otra perspectiva respecto a lo que es la analítica web y de sus verdaderas implicaciones para un negocio que base su desarrollo en internet.

Además, no me queda otra, porque me consta que varios de mis nuevos compañeros de trabajo ya se han pasado por aquí, lo cual quiere decir que lo que escriba, por primera vez, tendrá consecuencias en mi mundo off line.

Pero mira, con dos cojo... ahí, me atrevo incluso a fijar en voz alta nuevos objetivos:

generar contenido de calidad (juzguen ustedes...)
provocar (en el buen sentido) a los que vengais para que participeis en los comentarios
escribir un post por semana (uff...)
incrementar el tráfico
y que los posts del tipo "a qué huelen las nubes" (un día lo comentaba Jose en su blog y me di por aludido...) vayan perdiendo peso específico en este blog

Aún así en el título del post me cubro las espaldas y digo lo mismo que cuando voy de potes con los amigos: la penúltima. Que si no siempre hay alguien que dice: "¿pero no era la última...?".

En fin, que seguimos hacia la analítica web y más. Y espero que, ahora más que nunca, la gente se anime a participar en los comentarios y a dar sus puntos de vista y opiniones.

Ala, nos estamos leyendo entonces!!!

pd: trabajo, como dicen los argentinos y los uruguayos, en la loma del orto!!! Así que espero montármelo lo suficientemente bien como para no perderme los próximos Conversion Thursday...

Analítica Web en estado puro: Conversion Thursday BCN

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Thu, 12 Feb 2009 21:48:00 +0000

Hoy he tenido la ocasión de asistir a mi 2º Conversion Thursday en Barcelona. En esta ocasión ha tenido lugar en el Xalet de Golferichs, en mi opinión, un lugar con mucho más encanto que el anterior recinto que lo albergaba (aunque sólo es una opinión), y mucho más adecuado para un evento de estas características. Analítica web en estado puro durante más o menos una hora, de la mano de Pere Rovira, Eduard Barredo y Juan Cruz Aliaga, los dos primeros de Webanalytics.es y, el tercero, de Onetomarket.

El evento ha arrancado con un discurso de Pere a modo de introducción, en el que nos ha transmitido a los asistentes la esencia, el significado y la importancia del testeo de cara a la optimización de los sitios webs y las conversiones. De hecho, la diapositiva con la que arrancaba la presentación decía algo así como el testeo como filosofía (he ido sin boli ni papel y mi memoria es penosa, por lo que no podría concretar con certeza...). Podríamos decir que nos ha preparado para lo que sería el resto de la charla, algo así sobre cómo pasar del análisis a la acción para la mejora.

Ha hablado sobre las diversas opciones que tenemos a la hora de plantear alternativas de diseño y usabilidad para incrementar las conversiones de nuestras webs: la posibilidad de llamar a Rappel era una de ellas; otra era llamar a Jakob Nielsen (que parece ser que es muy caro, según ha dicho); y la otra era dejar opinar a los usuarios, planteándoles varias opciones para que escogieran la mejor de todas. Directo al grano...

Y con toda razón: ¿por qué nos vamos a basar en meras especulaciones y/o suposiciones sobre qué es mejor, cuando disponemos de herramientas (gratuitas!!!) que nos permiten testear prácticamente a tiempo real cuál es la mejor opción de entre todas las que manejamos? Especulemos y juguemos con todas esas opciones basándonos en la intuición, la creatividad y el sentido común, y extraigamos conclusiones para la acción basadas en los datos recogidos, ¿no?

Juan, por su parte, nos ha instruido sobre la optimización de campañas de SEM con Google Analytics. Destacaría una frase que ha soltado durante su presentación (de ésta si que he tomado nota, porque he pedido prestado un bolígrafo) que, en cierta manera, sintetizaba muy bien todas las ideas que se transmitirían después: "análisis web al servicio de la estrategia on line y no como una mera recolección de datos".

Con toda razón también: ¿a caso tendría algún sentido que nos quedáramos mirando eternamente los datos que nos dan los informes de nuestra herramienta de analítica sin tomar ninguna medida para mejorarlos? Tomemos los datos, analicémoslos, interpretémoslos, y actuemos (leches!!!).

Tomando como punto de partida una de las métricas favoritas de muchos de los analistas que he ido leyendo en este tiempo, la tasa de rebote, nos ha explicado a través de un caso práctico cómo optimizar y mejorar la conversión del tráfico de adwords. No voy a entrar en detalles porque él lo explica maravillosamente en su blog en una serie de artículos titulados Cómo utilizar Google Analytics para optimizar campañas Adwords I, II y III.

Eso sí, a modo de apreciación personal, decir que Juan me ha parecido una de esas personas que hace que su trabajo parezca cosa de niños, más que nada por la claridad y la sencillez con la que transmite sus conocimientos. Una especie de Messi del análisis web, que hace fácil lo difícil ; ) .

En tercer lugar, y para concluir, Edu ha pasado rápidamente por su especialización: las técnicas de testeo y optimización. Nos ha hablado sobre el test A/B y el Multivariate Testing, utilizando algunos ejemplos reales y explicándonos las diferencias fundamentales entre ambos, así cómo cuándo era mejor utilizar uno y otro.

En la misma línea que Pere y Juan, comentaba que si, por ejemplo, manejamos dos rutas diferentes para hacer llegar al usuario donde queremos que llegue (para que convierta), ¿por qué establecer una u otra al azar? Mejor planteemos un sencillo experimento para ver cuál es la que funciona mejor y convierte más, y dejemos que sean los usuarios los que nos den la respuesta.

Quizás esta última parte hubiera dado para mucho más, pero supongo que por cuestiones de tiempo, porque a mi era la que más me interesaba, y porque parece ser que Edu se enteró muy poco antes de la cita de que le tocaba exponer, nos hemos quedado ahí. En cualquier caso, ha lanzado varias ideas muy interesantes y nos ha puesto sobre la pista de cuándo y cómo hemos de utilizar los diferentes experimentos que nos ofrece el Google Website Optimizer.

Para mí, en una hora, los tres ponentes han sido capaces de sacarle jugo a una castaña. Estoy seguro de que todos los asistentes nos hemos quedado, además de encantados con el evento, con ganas de más y nos pelearemos por las plazas del próximo CT.

Por cierto, después había turno de birritas y aperitivos, pero un servidor se ha marchado corriendo. A ver si alguien se anima a contar lo que pasó en ese rato. ; )

No sé si me dejo algo en el tintero (seguro que sí) o si lanzo alguna idea equivocada. Así que si alguien quiere aportar su punto de vista o corregirme, le invito a que lo haga en los comentarios.

SEO: algunos principios básicos

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Thu, 12 Feb 2009 15:58:00 +0000

Estos días he leído algunos artículos interesantes sobre SEO, palabro que había escuchado mucho, mucho, muchísimo últimamente, y que está estrechamente relacionado con el análisis web. Así que decidí ponerme las pilas y esta semana he estado estudiando un poco sobre el tema.

Antes de entrar en materia, y quizás pecando de echao pa´lante, me quedo con la sensación de que aplicar los principios fundamentales del SEO no es una tarea demasiado complicada y que, cualquiera que tenga ganas y sea consciente de la importancia que tiene el estar bien posicionado orgánicamente para ser visible en el internet de hoy, podría hacerlo con un poco de esfuerzo.

Digo que no quiero pecar porque no me gustaría dar a entender que el SEO es sencillo, ni quitar ni un ápice de mérito a los profesionales del SEO. Como en todo, seguro que hay escalas progresivas, y desde la aplicación de cuatro conceptos básicos a la ejecución de un verdadero proyecto de SEO integral, probablemente haya un abismo.

Habiendo aclarado estas cuestiones, me gustaría comentar en este post los conceptos clave que han cristalizado después de leer atentamente el libro de Miguel, de TallerSEO (muy recomendable por cierto. Gracias por compartirlo con todos nosotros Miguel!!!), que se puede descargar gratis en PDF, y también comprar, en esta dirección. Seguro que hay muchísimos más recursos interesantes por ahí, pero yo, de momento, me he centrado en este.

Una pena no haberlo leído antes de empezar con este blog, porque seguro que no le habría llamado misteryweb, y en al url aparecería alguna palabra más relacionada con el análisis web, que es, a priori, la keyword que me interesa posicionar. Por cierto, ¿alguien sabría decirme cuáles serían los principales inconvenientes de cambiar ahora el título y la url del blog? Anda, a ver si sus animais en los comentarios...

En primer lugar, y dada la estrecha relación que hay entre el SEO y el marketing, habría que investigar a fondo para conocer bien quiénes son nuestros visitantes potenciales, segmentándolos por grupos de edad, sexo, zona geográfica, intereses, etc... trazando diferentes perfiles psico-socio-demográficos, que serán determinantes a la hora de dar los siguientes pasos en nuestra estrategia SEO.

¿Y por qué es tan importante acumular conocimiento a cerca de nuestros visitantes potenciales? Pues porque cada persona busca de manera diferente en los buscadores, y de lo que se trata es de optimizar nuestro posicionamiento natural en los mismos (search engine optimization), para adecuarnos a las formas que nuestros usuarios potenciales utilizarán para encontrarnos. Esto es como el tiro al plato, pero en vez de ser el tirador, nosotros seríamos el plato, el target. Y queremos que nos den!!! Así que conocer a nuestros visitantes para saber:

cómo se informan
cómo utilizan internet
y qué buscan en internet

A partir de aquí tendremos que seleccionar cuáles son las palabras más representativas, las palabras clave o keywords, por las cuales nos podrán encontrar para posicionarnos por ellas. Tendremos que trabajar sobre un conjunto reducido (recomienda entre 10 y 15) para ir aumentándolo gradualmente. Es importante que las palabras clave estén bien representadas en los contenidos de nuestra web, ya que ésto, entre otras cosas, ayudará a que Google y su robot interpreten que ofrecemos a los usuarios contenido relevante, que es, junto con hacer pa$ta, uno de sus objetivos fundamentales.

Dos temas importantes en lo referente a las palabras clave:

la densidad de palabra: se refiere al número de veces que aparece el término de búsqueda en el interior del texto de la página. Las keywords tienen que estar bien representadas en los contenidos. Si, pero sin pasarnos y conservando la coherencia y la legibilidad de los textos. No hay que abusar, porque además de hacer incomprensibles los textos, Google nos puede penalizar. Se recomienda que las keywords no superen el 6% del total de palabras en la página.
anchor texts, enlaces con palabras clave: parece ser que Google da mucha importancia al hecho de que los enlaces contengan las palabras clave, tema que ayudará mucho a mejorar nuestro posicionamiento.

Los contenidos: ya reflexioné en otra ocasión sobre la importancia de los contenidos para generar tráfico de calidad. Y es que de nada nos servirá elegir como nadie las mejores palabras clave si después no ofrecemos a los usuarios contenido relevante, útil y de calidad, que es al fin y al cabo el caramelo que esperan encontrar los usuarios en nuestra web.

Además de gernerar una estructura de páginas coherente y fácilmente localizable para el buscador y los usuarios; un contenido sencillo de navegar; y buena usabilidad y accesiibilidad de cara a conseguir una web útil y la mejor experiencia posible para el usuario, los contenidos tendrán que ser relevantes.

Otros temas destacados son:

el dominio de la web
la dirección url de cada una de las páginas
los campos meta
el título de la página
los encabezamientos
y algunos temas un poco más técnicos que no trataré aquí

A modo de cierre, me quedaría con la importancia de los contenidos en la estrategia SEO. No sé si porque no tengo un perfil técnico y es, a mi entender y para mí, lo más sencillo de trabajar. Creo que cualquiera con un poco de sentido común y un dominio mínimo de algunas herramientas que nos ofrece el mismo Google podría hacer labores de SEO trabajando los contenidos, haciéndolos más sencillos tanto para los motores de búsqueda como para los usuarios.

¿Dónde está el problema: en mi web o en mis campañas de adwords?

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Mon, 09 Feb 2009 10:17:00 +0000

Llevo ya unos cuatro meses metido en temas de marketing on line y analítica web y, en estas últimas semanas, he podido dar otro paso importante en mi proceso de aprendizaje. Hasta hace un par de semanas, el único sistema de estadísticas web al que podía acceder era el que tengo instalado en este blog. Y este blog, para ser sincero, lo visitamos tú, yo y cuatro gatos más. Aunque este número tan bajo no sólo no me importa, sino que me hace sentir orgulloso, porque para mi ha sido muy positivo: me ha permitido familiarizarme con los distintos informes de GA, jugar con las métricas, con los custom reports, con los segmentos avanzados, los motion charts, etc, etc, etc; además de darme la oportunidad de conocer a e intercambiar opiniones con un buen número de grandes profesionales del sector.

Sin embargo, empezaba a necesitar algo más. Así que, después de moverme un poquito, he conseguido convencer a dos amigos de que instalaran el código de GA en los sitios web que gestionan, respectivamente, y tener así acceso a las estadísticas de los mismos: uno de ellos es un portal de una correduría de seguros; y, el otro, una web de una clínica de cirugía estética (no comento cuáles son porque estoy haciendo todo esto un poco de estrangis y no sé si los jefazos lo saben...).

El caso es que se ha abierto una nueva dimensión para mi: analizar el tráfico de adwords de ambos sitos. O lo que es lo mismo, ver qué está pasando con el dinero que ambas empresas invierten en enlaces patrocinados. De momento es pronto para contestar a esta pregunta, pero me temo que la respuesta no será la que ambos desearían escuchar y que un altísimo porcentaje de ese dinero está cayendo en saco roto, ya que la tasa de conversión es muy baja. El tema ahora es saber ¿por qué?

El otro día le preguntaba a Gemma, abusando un poco de su confianza ; ) , que si teníamos una tasa de conversión muy baja en el segmento de tráfico de adwords, cómo podíamos saber si el problema estaba en la propia web, o si por el contrario estaba en el planteamiento de las campañas de adwords. Me contestó, matizándolo después, que si las campañas generaban muchas visitas, pero pocas conversiones, el problema estaría (probablemente) en la web. Me sugirió que analizara las keywords y las landing pages por las que se accede a la web, para ver si las primeras están bien representadas en las segundas; que analizara el número de páginas vistas por keyword; si los usuarios de adwords volvían al site o no; que analizara la tasa de rebote y la comparara con la de otros segmentos; etc.

Estoy trabajando en todo esto, pero también, y después de leer algunos artículos muy interesantes que apuntaban en la línea que comentaba Gemma, me he centrado (aunque tampoco en profundidad) en analizar los sitios web, siguiendo un poco los puntos que plantea Rafael en este post: contenidos, usabilidad, diseño, errores de navegación, discontinuidad del mensaje publicitario, llamadas a la acción... Os animo a leerlo, ya que nos comenta qué pasaría con la inversión publicitaria en el caso de que estos temas estuvieran descuidados.

También me vinieron al pelo los tres primeros párrafos de este post de Cristina , ya que este fin de semana recibí visita de uno de mis amigos y se los pude leer en voz alta y ver la cara que ponía. Estoy seguro de que encajaría en el perfil de ese cliente que quiere medir, que tiene una web bastante "impracticable" y que debería plantearse reinventarla o crear una nueva (en este caso es lo que está haciendo...).

Y ya para rematar, me encontré con una frase contundente como pocas en este post de Edu: (cito textualmente) "la web debe ser montada o enfocada exclusivamente en base a conversiones".

Tras estas reflexiones y pensando en los que toman las decisiones en ambos negocios me he dado cuenta de que ellos y las webs que les representan tienen varias cosas en común: ninguno confía plenamente en internet, pero ambos tienen presencia on line; no han definido unos objetivos claros para sus webs; las dos tienen claros fallos respecto a usabilidad, diseño, errores de navegación..; ambos invierten en adwords; su ROI es bajísimo; y, ahora, los dos están dispuestos a medir para saber qué pasa en su web.

Creo que, para estos dos casos concretos, el motivo de tener una tasa de conversión tan baja queda más claro. No culpemos a internet y a los soportes publicitarios que nos ofrece de nuestra baja conversión. Veamos primero si nos estamos adaptando al medio o no.

Videotutoriales de Google Analytics

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Fri, 23 Jan 2009 16:20:00 +0000

Trasteando en youtube me encontré con esta funcionalidad que no conocía, que permite crear reproductores personalizados para la publicación de vídeos, a partir de tus vídeos, tus favoritos, o tus listas de reproducción.

Aprovechando que es tan sencillo, aquí cuelgo todos los vídeotutoriales del canal de Google Analytics en youtube. Me parece una manera sencilla y cómoda de acceder a ellos y de pegar un repaso a algunos temas importantes. Son vídeos que van al grano y que no consumen demasiado tiempo.

Espero que alguien pueda sacar partido con ellos...

El navegador nos dá pistas sobre el perfil de nuestros usuarios. Segmentemos pues...

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Wed, 21 Jan 2009 23:52:00 +0000

La primera vez que asistí a una charla, curso, seminario sobre analítica web fue en el Cibernarium (imparten algunos cursitos que no están mal para iniciarse en el mundillo de internet y del marketing on line). El encargado de dar la cápsula (nombre que recibían los diferentes seminarios) fue Enric Quintero. Fueron tres intensas horas de analítica web para iniciados, porque los más duchos en el tema justo sabían que había una herramienta gratuita (Google Analytics) con la que se podía medir y analizar el tráfico de un sitio web.

En algún momento durante la cápsula, Enric se refirió brevemente al informe opciones del navegador, dentro de los que disponemos bajo la categoría de usuarios. Comentó, entre otras cosas, que por los datos recogidos en este informe y por su posterior análisis, podíamos acercarnos más al perfil de los usuarios de nuestra web. ¿Por qué?

En opciones del navegador podemos ver qué navegador utilizan los usuarios: Explorer, Firefox, Chrome? Quizás Safari?; qué sistema operativo manejan: Windows, Macintosh, Linux?; las combinaciones entre éstos; los colores y las resoluciones de pantalla; la versión de flash y la compatibilidad con java. Vamos, lo que vendría a ser un "hasta la cocina". Por cierto, hoy mismo ha comentado Ferriol en uno de los cursos que imparte sobre Segmentación Avanzada (intentaré escribir un post cuando se asienten un poco las ideas...) que estos temas están causando mucha controversia en Alemania...

El caso es que si sabemos todo esto a cerca de las personas (máquinas) que acceden a nuestro sitio, algo podremos deducir de ello, ¿no? Centrándome sólo en el navegador, y tomando a mi grupo de más allegados como ejemplo (que es a los que veo navegar alguna vez...), tengo muy claro que NO todos se comportan igual cuando navegan en internet, que no todos realizan el mismo tipo de actividades a través la red, que unos navegan una hora al día, otros dos, otros tres, cuatro, cinco, y otros... mejor ni hablemos.

También se puede apreciar que, en función de cómo se relacionan con la red, tienen sus ordenadores configurados de una u otra manera. ¿Alguna de las personas que está leyendo este post navega con Explorer? Pues alguno habrá, pero calculo que pocos. De momento han significado el 10% de las visitas a este blog. Alrededor del 88% de las visitas han venido con Firefox y con Chrome. Los que caen aquí seguramente sean de los que se pasan unas cuantas horas al día enchufados al ordenador... ; )

Por otro lado, estos días he podido tener acceso al perfil de analytics de una web de una clínica de cirujía estética. El sistema está recogiendo datos desde el día 13 de Enero y el tráfico no es muy elevado, pero ya hay una cosa que llama la atención y contrasta con lo que comentaba: casi el 70% de las visitas vienen con Explorer, mientras que Firefox y Chrome suman menos de un 28% ( y seguro que muchas son del programador de la web y mías, que todavía no están configurados los filtros de ip...).

Un blog de analítica web y una web de una clínica de cirujía estética son, en lo que al perfil de sus usuarios se refiere y la forma en que éstos se relacionan con internet, dos ejemplos extremos. Así lo demuestran, entre otras cosas, los porcentajes de visitas que vienen con uno u otro navegador.

Entonces, ¿nos serviría de mucho, en la web de la clínica, dar la opción a

los usuarios de poder suscribirse a nuestros contenidos mediante un lector de feeds, con un símbolo de rss y un texto que diga "suscribe in a reader"? Pues habría que verlo, pero muy probablemente la mayoría no sepa ni qué son las fuentes web ni los agregadores o lectores de canales, y mucho menos estén utilizando alguno de ellos. Pero casi seguro que todos ellos tienen abierta una cuenta de correo electrónico. ¿No sería mejor explicar brevemente qué es la suscripción por correo y las ventajas que podrían obtener suscribiéndose? ¿No estaríamos así adaptando el contenido, la estructura y la teconología de nuestra web al perfil de nuestros usuarios? ¿No estaríamos conectando y fidelizando mejor así?

El tema queda claro en dos sitios web con perfiles de usuarios tan diferentes. Imaginemos ahora una web con diferentes secciones, categorías y productos y servicios, cada uno de ellos pensados para un perfil de usuario distinto, ¿no sería una buena idea segementar a nuestros usuarios por las opciones del navegador? Yo creo que sí. De esta forma se podrían adaptar los contenidos y la estructura de cada sección al perfil tipo de dicha sección.

Pensemos en un portal dedicado a la venta de electrodomésticos y material electrónico. Podríamos segmentar a nuestros usuarios en función del navegador que utilicen y ver cuál es el contenido principal para cada segmento, cuáles son las top landing pages y las top exit pages para uno y otro, quiénes se interesan más por unos u otros productos, etc, etc, etc. Quizás encontráramos diferencias significativas entre las personas que se interesan por el útlimo modelo de la plancha a vapor y las que lo hacen por un notebook con pantalla de 10 pulgadas. Seguro que el análisis de dicha información sería interesante y nos serviría de base para tomar decisiones importantes respecto a la estructura y el contenido de nuestro site.

Decepción por el seminario web de Google Analytics

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Mon, 19 Jan 2009 12:32:00 +0000

Hace ya un rato que ha finalizado el seminario web de Google Analytics "Administre la configuración de su cuenta para unos resultados óptimos". La verdad, me ha defraudado bastante. Además, todavía estoy esperando el documento que han utilizado para la presentación y que nos han prometido nada más que acabara el seminario.

En primer lugar, ha empezado tarde. Sugerían estar presentes 10 minutos antes de que comenzara el evento (11:50), para luego empezarlo 5 minutos más tarde (12:05). No me parece demasiado importante, pero ya que estamos...

En segundo lugar, la duración del seminario ha sido insuficiente (al menos para mi). Para cuando han dado por zanjado el evento, después de haber contestado las preguntas de los asistentes, eran las 12:50. Es decir, menos de una hora. Han volado sobre el temario...

Por otro lado, creo que los ponentes no han estado a la altura. No pongo en duda sus conocimientos sobre los temas que han tocado, pero sí que cuestiono sus aptitudes como ponentes. En una ponencia hay que comunicar de otra forma, adaptando el lenguaje más a un modelo de conversación de tú a tú. Para leer un texto, mejor pon un texto (no?).

Otro tema que ha contribuido a mi decepcionante experiencia ha sido la mala calidad del audio. En este caso ha sido por mi conexión a internet (supongo), porque uno de los asistentes era conocido y me comentaba que él no estaba teniendo problemas. No he podido escuchar la respuesta a una de las preguntas que he lanzado!!! Ahora mismo me la llevo a Fansgao...

En cualquier caso, y dado que los ponentes se dedicaban a leer y a poner pantallazos, no dejando demasiado espacio para interactuar con los asistentes (simplemente una ventanita para lanzar preguntas que se contestarían al final), bien podrían poner un vídeo tutorial y abrir un espacio de preguntas y respuestas al final del mismo. De esta forma podrían disimular mejor los "eee, bueno, ahora, eee, vamos a pasar a..." y evitar problemas como el de la calidad del audio.

Otra cosa que he echado en falta ha sido un listado con los asistentes al seminario. Al menos no lo he visto. No tengo ni idea de cuánta gente estábamos. Para mi habría sido un dato interesante...

Y como no quiero dejar una sensación tan pesimista en el ambiente, también aplaudo la iniciativa de Google. Una muestra más de la imparable evolución social hacia la red, de la desinstitucionalización de la enseñanza y del enorme potencial de internet en el ámbito de la formación. Estamos cada vez más en un punto de no retorno. De lo cual me alegro!

Porque no todo es análisis web

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sun, 18 Jan 2009 12:38:00 +0000

El día que decidí crear un blog que versara sobre analítica web, también decidí cubrirme las espaldas llamándole "Hacia la Analítica Web y más", por si el tema del análisis web me quedaba grande, o por si en algún momento me apetecía tocar otro tema distinto.

He aquí ese momento. Como no todo es análisis web, y ahora que me consta que no soy el único que navego por aquí, planto esta pequeña delicia de Monty Alexander. Si disponéis de 7 minutos y 57 segundos entre métrica y métrica, y a poco que os guste la música, no dejéis de ver este vídeo:

Espero que os guste!!!

Análisis web: ¿para qué me voy a gastar la pasta en eso? Capítulo 2

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Thu, 15 Jan 2009 16:06:00 +0000

En el post anterior (Análisis web: ¿para qué me voy a gastar la pasta en eso? Capítulo 1), reflexionaba sobre la facilidad/dificultad de vender análisis web a un cliente, si teníamos en cuenta el valor de la información obtenida a través de otras herramientas y métodos de investigación (ponía el mistery shopping como ejemplo) que algunas organizaciones empleaban para saber más a cerca de sus procesos de negocio y tomar decisiones estratégicas en base a la mismas.

Yo desconocía el mistery shopping hasta que trabajé en una empresa dedicada a ello, y me sorprendí muchísimo al ver las organizaciones para las que trabajábamos, ya que abarcábamos sectores tan diversos como el turismo, la restauración, el ocio, la banca, los call centers, las estaciones de servicio (gasolineras), las telecomunicaciones, centros de estética, etc, etc, etc. Además, sólo en Barcelona, se efectuaban una media de 2.000 visitas mensuales (el dato es orientativo).

Antes de continuar, y por no ofrecer una visión demasiado sesgada del asunto, habría que decir que, en la mayoría de los casos, el mistery shopping era una herramienta más que estas organizaciones utilizaban para ampliar el conocimiento que tenían de ellas mismas. Sería más interesante saber qué % de gasto representaba respecto al resto de estrategias que tenían en marcha.

Ya comentaba en el post anterior que, por la diversa naturaleza de las estrategias y herramientas que pueden utilizarse, es complicado, por no decir inútil, hacer comparativas. Sin embargo si que nos podemos centrar en un elemento esencial para ensalzar las virtudes del análisis web: el valor de la información y el conocimiento que se puede generar tras el análisis de los datos obtenidos.

Por no hablar de los suculentos beneficios que ese conocimiento, estando en la base de nuestras decisiones estratégicas, nos puede reportar, no?

Quería pasar directamente a la síntesis de los argumentos e ideas principales que trataría de transmitirle yo a un cliente del tipo qué es eso del análisis web y para qué me voy a gastar la pasta en eso. Más que nada para no liarme tanto y acabar escribiendo otro post tan largo como el del capítulo 1 (sorry...).

Pero me parece que lo voy a dejar para otro post, y aún así este será largo, porque antes quiero reflexionar a cerca del valor de la información que podemos obtener mediante el análisis web, o lo que es lo mismo, mediante el análisis profundo del comportamiento de (los usuarios) las personas que visitan un sitio web.

¿Cómo podemos obtener información lo más fiable posible a cerca de nuestros procesos de negocio? ¿Contratando a una empresa que haga servicios de mistery shopping, enviando a personas que se pasan el día visitando establecimientos y rellenando check lists con ítems del tipo ¿le miró el empleado a la cara cuando entró al local?, o, ¿mantuvieron los empleados una actitud adecuada durante la visita?, o, ¿había algún empleado distraído de sus funciones...?

¿O llamando a nuestros clientes por teléfono y haciéndoles una encuesta para establecer un índice de satisfacción? ¿O quizás enviándosela por correo postal? ¿O mejor organizando un focus grup para ver las reacciones de nuestro público objetivo ante un determinado producto, servicio o cualquier idea que les propongamos?

No es que cuestione la utilidad de estas técnicas de recogida de datos que he mencionado. Sin embargo, todas ellas tienen un aspecto en común que, a mi jucio, resta valor o fiabilidad a las conclusiones derivadas del análisis de dichos datos: alejan a las personas de su hábitat más natural, de su máxima expresión de cotidianidad.

Siempre se habla de la importancia de contextualizar las métricas y la información que manejamos con nuestra herramienta de análisis web. Por supuesto que sí. ¿Pero qué hay del valor del contexto que envuelve a muchas de las personas que navegan por la red (aunque no todas lo hagan desde su casa, ni mucho menos)? Para mi, una de las claves está en el hecho de que las personas, cuando navegan desde su casa, se encuentran en su hábitat más natural. Nada más y nada menos que en su casa, en su habitación, en su rincón favorito(!!!). Y es que, en su casa, cada uno hace lo que quiere, como quiere y cuando quiere. Un ejemplo (no por hacer publicidad, pero me encantan los anuncios de esta campaña publicitaria y viene al pelo...):

En fin, que no se me viene a la cabeza ninguna otra técnica de investigación social que ofrezca tantas posibilidades como el análisis web, que permita a la persona que observa hacerlo desde una posición tan poco intrusiva para con el objeto de estudio, además de darle la oportunidad recabar tal cantidad de datos primarios, también muy ricos en su aspecto cualitativo, a través de una herramienta de analítica web.

Escribiré otro post tratando de ser más concreto y más práctico. Porque desde luego que no le diría a un posible cliente muchas de estas cosas. Pero a mi me han servido para trazarme un camino hacia una reflexión final. ¿A nadie le gustaría criticarme en lo que va dicho sobre el tema? Venga Carlos, tú eres sociólogo y seguro que me puedes dar caña ; ) Además, supongo que ya habrás pasado por un momento así, porque ya estás en la siguiente fase, la de la pregunta del millón.

Análisis web, ¿para qué me voy a gastar la pasta en eso? Capítulo 1

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Wed, 14 Jan 2009 00:59:00 +0000

Hoy (13 de Enero), no sé muy bien cuándo ni por qué, me ha venido un flashazo y me he visto en la situacióin de intentar explicarle a un cliente potencial (si, uno de esos miles que tocan diariamente a mi puerta...) qué es eso del análisis web y por qué leches debería estar interesado en algo así. Precisamente ayer (12 de Enero) me encontré con este post en el blog de Carlos (por cierto, a mi también me gusta eso de celebrar los cumpleaños con orujo -jeje-), y hoy (13 de Enero) con este otro en el de Jose.

Por un lado, Carlos reflexiona a cerca del por qué del análisis web y nos da un montón de motivos por los que considera que dicho proceso/herramienta puede ser determinante para el buen funcionamiento de una web, para ampliar los conocimiento a cerca de nuestros usuarios, para conocer el retorno de nuestra inversión (el famoso ROI)... en definitiva, para optimizar nuestros procesos y mejorar los resultados de nuestro negocio.

Y Jose, a través de una encuesta, se pregunta qué es lo que más le cuesta aceptar al cliente, sobre todo a aquél que tiene menos predisposición para la mejora u optimización de su web (Jose distingue entre los clientes que tienen más o menos predisposición).

Desde mi punto de vista y experiencia, que a nivel profesional ha estado alejada del entorno online más puro y duro, y viendo en qué se gastaban la pa$ta los clientes de la empresa para la que trabajaba hasta hace no demasiado, creo que puedo opinar en la dirección de que, en teoría, no debería ser muy difícil vender análisis web (qué listos los que hablan en teoría, no???). Pongo vender en cursiva porque me suena un poco feo, pero en el fondo es eso: vender un sevicio.

Si hay alguien dispuesto a gastarse la pa$ta en este otro tipo de investigaciones de mercado (de las que voy a hablar ahora), ¿cómo va a ser difícil vender análisis web como algo fundamental y beneficioso para cualquier negocio (que tenga su vertiente online, claro...)?

Durante los dos últimos años y pico trabajé en una empresa de investigación de mercados (en Barcelona) especializada en la herramienta del mistery shopping (supongo que a alguien le sonará...). También se hacía algún que otro estudio de encuesta, o algún otro de benchmarking. En estos últimos aprendí que el fin justifica los medios (el robo de cartas de precios a la competencia estaba justificado).

El mistery shopping, también denominado cliente misterioso, consiste básicamente en lo siguiente: el cliente te paga para que un auditor con varios años de experiencia en el sector y específicamente formado para la tarea (es decir, cualquiera que esté dispuesto a cobrar 500 euros al mes) acuda a su restaurante (por poner un sector), y evalue el nivel de calidad que éste ofrece en las distintas fases y aspectos que componen su ciclo de servicio.

En la fase previa del estudio, junto con el cliente, se definía un check-list, un informe/plantilla, que el mistery shopper que hubiera efectuado la visita tendría que completar a posteriori. Básicamente, en todos los estudios se evaluaban servicio, producto y local. Estas plantillas se diseñaban en la oficina (ahí estaba yo!) desplegando todo el potencial de excel (aunque hay que decir que al final se estaba implementando, no sin dificultades, todo un sistema de gestión y procesamiento de informes online); después se enviaban a los auditores que habían hecho la visita y éstos las procesaban para volver a enviarlas de vuelta a la oficina.

Una vez se recibían todos informes completos (aleluya!!!) se trabajaban en excel y, con la inestimable ayuda del Dpto. de I+D, compuesto por los dos cracks de la oficina que sabían programar en VBA, y las macros que éstos desarrollaban, se procesaban todos los informes y se ejecutaban los cálculos pertinentes. Después de este proceso y de un poco de maquillaje, todo quedaba casi listo para presentar los informes ejecutivos al cliente.

En fin. No sé si alguien se puede imaginar la de (cagadas monumentales) errores que se comentían en todo este proceso, y tampoco entraré en detalles aquí ; ). El caso es que, al final del estudio, el cliente recibía unos informes ejecutivos en los que, basándonos en tres de las visitas de nuestros magníficos clientes misteriosos a cada uno de los 10 restaurantes que componían su fantástico grupo de comida basura, durante el mes x, el restaurante T y el restaurante Y habían obtenido un 90% en Servicio, un 75% en Producto y un 90% en Local (los mejores del mes!), mientras que los peores... bla, bla, bla.

Este cliente, tan predispuesto él a (vigilar) investigar y analizar sus procesos de negocio a través de esta herramienta, pagaba alrededor de 40/50 euros por cada visita (en el caso de un restaurante), más el coste del servicio del shopper (y su acompañante en la mayoría de los casos...), más los informes ejecutivos, más no sé qué más.

A groso modo (que yo estaba en el Dpto. de Estudios y estos temas eran comerciales), podemos poner el siguiente ejemplo:

una cadena de 10 restaurantes
A cada restaurante se le hacen 3 visitas semanales (desayuno, comida y cena), lo que suponen 120 visitas al mes
Por cada visita se facturan 40 euros, unos 4.800 euros/mes

A eso habría que añadirle el costo de cubrir los gastos del cliente misterioso y el precio por el trabajo de elaboración de informes. Es decir (apríetate los machos!!!): unos 5.000 leuritos al mes!!! De alguna manera hay que justificar los gastos que genera una estructura tan compleja (imaginad la logística, con miles de visitas por distribuir cada mes) y tan poco fiable, con tanta gente implicada en el proceso, y con tanto excel de por medio. Y ni siquiera teníamos la opinión de nuestros verdaderos clientes. Es PA´ ECHARSE A LLORAR.

El tema es el siguiente: sin comparar las dos herramientas - mistery shopping y análisis web-, y siendo consciente de las diferencias esenciales que hay en el uso de una u otra, ¿no debería ser fácil hacerle entender a un tipo que se gasta unos 5.000 euros al mes en este tipo de estudios, que el análisis web le reportaría muchos más beneficios a su organización? ¿No tiene la información que extraemos a través del análisis del comportamiento de nuestros verdaderos clientes un valor inmensamente mayor que la que extraemos con estudios como el mistery shopping? ¿No están mucho más justificadas las acciones que se tomen en base a la información obtenida y a su posterior análisis e interpretación?

Perdón por el post taaaaan laaaargo. De normal me enredo, pero estar en el paro da pa´ esto y mucho más... ; )

Contenido de calidad como objetivo number one para generar tráfico (de calidad!!!)

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Thu, 08 Jan 2009 15:30:00 +0000

Mientras yo estoy a punto de llegar a los 300 meses de vida, este blog está a punto de cumplir un mesecito, por lo que todavía es demasiado pronto como para extraer conclusiones (respecto al blog, me refiero...).

Cuando lo creé, al completar la descripción del mismo, decía que nacía "para reflexionar a cerca del Análisis Web y para practicar con el Google Analytics".

Las reflexiones van cayendo. Son pocas y desde luego no tan enriquecedoras como las que podemos encontrar en otros blogs que también hablan sobre el análisis web (puede comprobarse clicando en cualquier de los enlaces de los blogs que sigo habitualmente...), pero van cayendo. Y, por otro lado, el practicum con el GA también avanza, aunque no todo lo rápido que a mi me gustaría. Entre mudanzas y vacaciones han sido muchos los días que no he tenido ni acceso a internet ni la calma necesaria. Espero que en este año que acaba de empezar se acelere el ritmo. Espero y estoy seguro de que así será. Ganas no me faltan, y excusas no puedo poner. Ya estoy plenamente instalado con mi chica en mi nueva casa (!!!) y ya tengo conexión adsl (!!!). No quiero equiparar lo uno a lo otro, pero sin duda son dos de las mejores noticias que podría recibir.

Resumiendo:

ya sé qué es un blog y cómo se administra (al menos en blogger)
ya sé implementar el código de GA y manejo conceptos importantes para hacer análisis web
empiezo a familiarizarme con la herramienta y a manejar algunos de sus recursos más interesantes
y, muy importante, creo que la pestaña que dedico al análisis web en mi netvibes está bien cargadita para afrontar el 2009

¿Qué debería ser lo siguiente? Generar tráfico (de calidad!!! ; ) ). ¿Y qué es lo fundamental en un blog para generar tráfico (de calidad!!!)? Pues, entre otras cosas, e incluso "por encima de ellas", los CONTENIDOS. Contenidos de calidad, originales, que se actualicen con frecuencia y que sean relevantes para los lectores a los que van dirigidos (sé que el listado anterior no se ajusta a estas directrices, pero es que el blog también hace las veces de diario personal, donde voy reflejando y reafirmándome a mí mismo los pasos que doy al frente).

Un blog, entendido como un espacio propio que se puede gestionar y administrar en la red, lo puede montar cualquiera en cuestión de minutos: se le dará este nombre o aquél; se elegirá una u otra plantilla; se escribirán los textos en arial o en verdana; se moderarán los comentarios o no; etc; etc; etc... Pero al final, lo que diferencia una buena bitácora de una que no lo es tanto son los contenidos que en ella podemos encontrar. Por lo tanto, en mi opinión, los contenidos se convierten en el pilar fundamental sobre el que se sustenta un blog (y cualquier sitio web que se precie).

Por supuesto que no hay que olvidar los temas relativos al diseño y a la usabilidad. Sin embargo, utilizando sistemas de gestión de contenido como wordpress o blogger, las cuestiones más importantes sobre diseño y usabilidad están cubiertas (no???). Al menos yo lo entiendo así. Siempre puede haber alguien que prefiera una letra rosa sobre fondo amarillo. Pero siguiendo las reglas básicas del sentido común, y con un poco de práctica, creo que se puede diseñar un blog con una estructura amigable e intuitiva para el usuario.

En fin, que uno va tomando consciencia de lo que significa mantener un sitio web dedicado a un tema concreto (en este caso el análisis web). Y una vez puesto en marcha, ha de generar interés entre las personas interesadas en dicho tema. Si no, ¿para qué ponerlo en marcha? Si no hay personas completando la experiencia de usuario del sitio, no hay nada que medir ni analizar, y por tanto no hay aprendizaje posible.

Resulta de todo esto que mi objetivo fundamental, que era aprender a manejar GA, se torna en cierto modo secundario. Reflexionar a cerca de la importancia de los contenidos en un sitio web me ha llevado a darme cuenta de la necesidad de definir objetivos si quiero seguir con la idea de mantener un blog (o se hace bien o no se hace leches!!!) Dos objetivos se me vienen a la cabeza: (1) generar tráfico de calidad y (2) provocar participación en el blog.

Se me estaba pasando por la cabeza establecer como objetivo un múmero x de visitas para la fecha y. Pero al final no he caído en la tentación. No me importa cuánta gente venga. Me preocupa más que los que vengan encuentren lo que buscan, que les interese lo que encuentran, y que participen en el blog para generar un entorno de aprendizaje interactivo (esto útlimo me suena a texto 100% académico...). Al fin y al cabo, la participación y la colaboración son dos de los ejes sobre los que pivota esto de internet (no?).

Lo siguiente: definir KPI´s. ¿Qué son las KPI´s? Pues me remito a dos posts de una de las que saben: un post publicado en su blog en el que define a la KPI como: "un indicador vinculado a un objetivo"; y otro publicado en eTc en el que afirma que "cada objetivo debe tener una o más KPI´s que lo definan de forma cuantitativa".

Así que ya tengo trabajo para los próximos días: aclarar al 100% qué es una KPI; definir cuáles son las que a mi me interesan; y establecer cuáles son las métricas a las que tendré que prestar más atención.

El perfil del analista web: ¿qué será de mi cuando me llegue el momento de tocar código?

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Sat, 20 Dec 2008 18:16:00 +0000

Reflexionaba en el post anterior a cerca de los conocimientos técnicos mínimos que necesita una persona que quiera dedicarse al análisis web. Esta reflexión surgió justo después de enfrentarme a problemas técnicos mínimos: la instalación del código de Google Analytics y el seguimiento de las visualizaciones de un vídeo. En este segundo caso, a pesar de haber encontrado información clara y concisa al respecto en el blog de Ferriol, me quedué encallado. Me pareció que estaba muy bien explicado, pero aún así no fui capaz de hacerlo. En el momento que tuve que localizar el objeto vídeo entre las líneas del código me perdí.

En fin, que vi que en cuanto quisiera avanzar un poquito en el mundo del análisis web e ir más allá de lo que nos muestra el panel de GA, iba a tener que toquetear código. Me preguntaba entonces en qué medida serían necesarios los conocimientos técnicos y cuál sería el perfil más adecuado de un analista web.

Así que me fui con la duda a Fansgao, una red social en la que profesionales de la analítica web, el marketing en internet, el posicionamiento en buscadores, etc... se dan cita y discuten sobre todos estos temas. Ni siquiera hace un mes que visito la página, pero estoy casi convencido de que ocupará las primeras posiciones de mi historial de navegación en el 2009.

En este post comentaré cuáles son las ideas clave que aparecieron en la discusión que inicié en Fansgao el 17 de Diciembre bajo el título "Perfiles para la analítica web: son estrictamente necesarios los conocimientos en programación???", así como las que me econtré rastreando algunos posts de los blogs que leo habitualmente. Los que más me alumbraron fueron uno de Javier Godoy (Cómo convertirte en un analista web cotizado), otro de Gemma (Sin estudiar enferma el alma...) y otro de Jaume Clotet (Quiero ser analista web).

La primera idea que destacaría es la doble vertiente del análisis web: por un lado, la que se refiere al propio análisis de los datos; y, por otro, la que se refiere a la implementación de las herramientas de análisis.

He estado tentado de decir que un analista web no necesita de conocimientos técnicos para desarrollar su tarea. Pero creo que sería engañoso. Sería más correcto decir que una analista web no necesita de bagaje técnico siempre y cuando exista la figura del técnico/consultor a su lado. Es decir, una persona que se encargue de la implementación técnica de los códigos de seguimento y de la personalización de la herramienta de análisis en cuestión. Sin este trabajo previo, el mejor de los analistas web no podría siquiera empezar a trabajar. Sería algo así como el mejor de los astronautas sin una nave que le llevara al espacio...

Aún así, todos los comentarios al respecto sugieren no dar la espalda a los aspectos más técnicos, aunque sea sólo por saber de qué nos están hablando. Y tiene toda la lógica del mundo. Por ejemplo, mi caso. Si quiero ir avanzando y mejorando en el uso del GA tengo dos opciones: o aprender sobre la marcha las imposiciones que me marcan la herramienta y el código de programación a cada paso que doy (no dar la espalda al código); o poner un técnico/consultor en mi vida que me eche un cable cuando lo necesite. Supongo que la combinación de ambas será la mejor opción al principio...

En segundo lugar, y una vez definida esta doble vertiente (técnica y de análisis) del análisis web, trataré de sintetizar un poco las ideas que me he encontrado a cerca de lo que sería el perfil del analista web en sí mismo. En primer lugar, por concretar a qué nos referimos cuando hablamos de un analista web, trasncribo literalmente del post que citaba antes del blog de Jaume: persona que analiza los datos, que participa efectivamente en el proceso de analítica web desde la perspectiva de negocio, plantea preguntas de negocio para analizar los datos y contribuye a interpretar la información analizada.

Los aspectos más destacados y en los que coinciden todas las personas a las que he leído: nociones de estadística y facilidad para los números, conocimientos de márketing y visión de negocio, y, agárrome, SENTIDO COMÚN!!! Qué maravillosa esta última cualidad. Esta si que es una cualidad trasnversal. Y no es tan fácil dar con ella a pesar de llevar la etiqueta de común...

Son importantes las nociones en estadística y la visión de negocio para interpretar los datos y los números que se desprendan de la herramienta de análisis que se utilice. Efectivamente, cualquier herramienta que utilicemos nos dará infinidad de datos (usuarios nuevos y recurrentes, páginas vistas, tiempo en el sitio, por página y por sesión, fuentes de tráfico, etc, etc, etc...) representados en gráficos. Datos y gráficas que por sí solos no querrán decir absolutamente nada. Será necesario comprenderlos, contextualizarlos e interpretarlos para, a partir de ahí, tomar decisiones y medidas en una u otra dirección, en función de cuáles nuestros objetivos.

Por otro lado, igual que es neceario un cierto bagaje técnico, también es importante tener nociones a cerca del entorno en el que nos movemos, es decir, de internet: qué es el posicionamiento natural en buscadores, qué es el posicionamiento a través de enlaces patrocinados, cuál es la función de los blogs, de las redes sociales, qué papel juegan las TIC en todo este nuevo proceso que estamos viviendo, etc (apasionante!!!).

En fin, que a pesar de que son muchas las cualidades y aptitudes que ha de reunir una persona que quiera convertirse en un buen profesional del análisis web, en lo personal, me quedo con la idea de que no es necesario ser un crack con el código. Más vale tener ganas, ponerse las pilas y estudiar, estudiar y estudiar.

Doy las gracias a todas las personas de cuyas ideas y comentarios se nutre este post y, en especial, a los que han participado en el foro de Google Analytics de Fansgao.

Gracias y feliz entrada en el 2009!!!

Paciencia chico...

noreply@blogger.com (Iñaki Mediavilla) — Tue, 16 Dec 2008 17:17:00 +0000

Ya estaba yo alarmándome sin ningún motivo. Mis problemillas ya se han solucionado, y no precisamente por lo que haya hecho yo por remediarlos.

Una sola cosa hubiese bastado: paciencia. Y no una paciencia en el sentido tan extremo que podemos ver en wikipedia, que después de leerlo se imagina uno en las situaciones más adversas a las que se puede enfrentar un ser humano, como tener que escuchar en directo a Ramoncín, o tener que tragarse el discurso de Navidad de "la reina y yo..." (estará al caer, por cierto).

Una paciencia esencial, más lógica, más en la base de todas las cosas. Tan lógica como que hay que esperar unos minutos hasta que el agua empiece a hervir antes de meter los espaguetis; o tan lógico como el dolor de rodillas que tengo después de haber subido ayer tantos pisos sin ascensor; o tan lógico como esperar un par de días hasta que, tanto GA como FeddBurner registraran la información que a mi me interesaba.

Procuraré no alarmarme en lo sucesivo. Más aún teniendo en cuenta que estoy sólo rascando la primera capa, el esmalte, ni siquiera la pintura. Si me alarmo con las cuestiones más sencillas, ¿qué será de mi cuando me llegue el momento de tocar código? Porque por lo que he visto por los diferentes blgos y foros de analítica web que frecuento, esto es necesario en cuanto se quiere avanzar un poco más. Además, la mayoría de sus autores y/o participantes vienen del mundo de la programación informática. Un mundo que para mí siempre había sido más que lejano, totalmente incomprensible.

Y creo que lo que está en negrita se merece un futuro post. Porque supongo que habrá más casos similares al mío. Yo soy de letras, muy de letras. Soy de esos que se apuntaban a latín como optativa con tal de perder de vista las matemáticas y todo lo que oliera a números. Me licencié en Sociología, lo cual al menos me permite hablar de todo un poco, sin saber demasiado de nada, y, poco después aquí estoy, interesado en la analítica web.

El único contacto que había tenido hasta ahora con código, a parte del código de barras de algún que otro paquete de ChocoCrispis, es la programación en VBA, diseñando sencillas aplicaciones en Excel. Justu justu sé que si hay una etiqueta body que abre, tiene que haber otra etiqueta body que cierre. Vamos, conocimiento 0 al respecto.

Me vienen entonces algunas preguntas: ¿A qué aspectos de la analítica web le tendría que prestar atención con más urgencia un perfil de este tipo para poder ir avanzando poco a poco? ¿Se requieren nociones de programación muy avanzadas para poder ser un buen analista web? ¿Hasta qué punto estos conocimientos son clave y necesarios?

Yo no podría contestar a estas preguntas, pero si que podría planteárselas a los que saben y ver qué opinan. Me lo anoto como tarea. Será interesante. Hasta ahora sólo he hecho de mirón, sin participar activamente en ningún foro o blog. Pero ya es hora de participar, porque lo que si que he percibido desde el principio es una clara predisposición a la ayuda y el aprendizaje en común por parte de toda la comunidad blogera. Con lo preguntón que siempre he sido offline leches...