Tradicionalmente los medios se han mantenido gracias a la publicidad y a las suscripciones. Ahora, en el entorno digital, las oportunidades se multiplican. Con más capacidad de medir contenido y usuarios surgen mas oportunidades de éxito. 

Cómo evaluamos el éxito en un medio digital

Es importante tener las ideas claras. A veces nos encontramos con que el éxito se mide en audiencia, en ¿cuantas visitas tengo?¿cuánta audiencia tengo? Recuerda que no solo de audiencia viven los medios, hay que pagar proveedores y a periodistas. Por eso te hago una propuesta muy simple:

Ingresos (para vivir), audiencia ( gente que te vea) y comunidad ( gente que se queda y te mantiene vivo)

1.- Ingresos por publicidad: Pero no solo como cifra final. Se trata de ser capaces de poder incrementar estos ingresos gracias a que la publicidad está alineada con los intereses y engagement de los lectores y nos permite aprovechar las oportunidades de monetización a través de la publicidad.

2.-Crecimiento de audiencia: Seguro que estáis hartos de ver o hacer informes del tipo "este mes somos 20 millones de usuarios". Eso es caca. La gracia está en inspirar a la audiencia a que vuelvan y compartan el contenido o se suscriban a la newsletter,. etc. En potras palabras buscamos "crecimiento en audiencia de valor" no el usuario por el usuario.

3.- Engagement de los lectores: Aunque sólo sea por el tiempo que pasan en cada sesión, nos interesa tener lectores que interactúan con el contenido y que les gusta permanecer en nuestro medio, así como aquellos que tienden a volver una y otra vez

4.-Ingresos por suscripciones: Es un paso más después del ingreso por publicidad. Además es una acción que contribuye a que el ciclo de vida del usuario sea mas longevo.

Con estos cuatro puntos ya tenemos una brújula que nos indique el camino. Si lees con atención verás que los cuatro puntos anteriores pivotan sobre dos conceptos. ENGAGEMENT y USUARIO. El incremento de ingresos es una consecuencia de lo anterior.

Lo que se puede hacer para mejorar

Es la pregunta principal. Ya sabemos cuáles son los puntos donde tenemos que enfocar las mejoras, pero tenemos que ser mas específicos tenemos que llevar a cabo acciones y medir( Y viceversa)

En el caso de los medios de “Acceso libre” ( gratis) la monetización, el “engagement de usuario” y las impresiones de anuncios son proporcionales y dependientes. A mayor engagement de usuario mayor probabilidad de ser impactado por la publicidad… y por más variedad de ésta. No olvides tener diseñados los caminos de los usuarios y los diferentes tipos que tienes. Los estereotipos ( segmentos) no siempre son un sesgo a machacar. Se les puede sacar mucho partido, animando una parte del triángulo ( en este caso la comunidad) podremos estimular la parte de los ingresos.

Medios basados en SUSCRIPCIÓN: El asunto se complica un poco más, los test A/B  se convierten en sus mejores amigos… ¿Tenemos controlados los CTA ( call to action)? A ver, el rimer punto que tienes que tener en cuenta es el "embudo de suscripción". Tienes ue tenerlo como los chorros del oro, sin baches  ni dolores ni fricciones. A partir de ahi, pues sigues con el resto. una buena estrategia de captación te va a dar muchas alegrías. Recuerda no dejar de lado el "Churn rate". Suena a cabrero, pero son "las gallinas que salen" de la ecuación " las gallinas que entran por las que salen". En los medios que tienen suscripción es importante tener el control del "paywall" en todas sus aristas, y no descuidar después contenidos y formatos, que es donde está la enjundia.

Medios que tienen parte en suscripción parte gratis: Tener contenido de acceso libre te asegura incrementar la cantidad de puntos de contacto con posibles usuarios de pago… ¿Estás aprovechando esas oportunidades de convertir?

Se trata de algo mas que conseguir tráfico.

En los medios se invierte mucho en adquisición de tráfico, SEO, redes sociales, etc. De hecho la moneda de cambio es el “usuario único”. El problema viene después. ¿Cómo convertimos esos “usuarios únicos” que acaban de aterrizar en usuarios recurrentes o usuarios que pagan por ver nuestro contenido. En otras palabras ¿cómo mejoramos nuestra conversión?

El primer paso. Reduce el coste de adquisición por usuario.

Ésto se consigue mejorando la eficiencia de tu estrategia a la hora de convertir. Si dejas ésta tarea de lado estarás:

1. Estás perdiendo oportunidades de incrementar tus ingresos.
2. Estás tirando tu inversión en generar un tráfico que no convierte.

El segundor paso. Alarga el tiempo de vida de tus usuarios (LTV).

Esto se puede conseguir con contenidos formatos que atraigan y... consiguiendo atención. Si tienes la atención de tus usuarios los tendrás en tu misma comunidad, no hay por qué tenerlos cautivos, sólo contentos. Estte tipo de usuarios son los que van a poner tu base de audiencia. Y a los usuarios de tu comunidad les haces sentirse parte cuando les permites participar mas allá de que vengan a leerte. Tienes opciones como newsletters, formatos participativos que te permiten mantener ese contacto. ¿Cómo lo medimos? vé mas allá de tu medición web (ga4/adobe) te va a tocar  tener algún tipo de CRM y poder medir a cuñantos envías tu contenido, cuántos lo reciben, cuantos adquieres, cuántos se quedan... eso, también es audiencia.

¿El resto de usuarios? puede que alguien los llame "paracaidistas" de modo despectivo pero ¿sabías que son los que luego se convierten en usuarios " de los buenos, de los que te gustan"?

Ideas para empezar a probar

Para mejorar el engagement de los lectores: piensa en experimentos que incrementen el tiempo de sesión de tus usuarios. Desde artículos mas largos con mas impresiones de anuncios pasando por los típicos “artículos relacionados”. No olvides trabajar sobre la retención en el tiempo tratando de incrementar la suscripción a newsletters, por ejemplo.

Para hacer crecer tu audiencia: Anima a tus usuarios a que compartan el contenido en sus redes ( además de estar tú activo en ellas). Lo mas fácil es probar con botones sociales, pero ¿has pensado en probar diferentes titulares a ver que ocurre?

Para mejorar los ingresos por publicidad:  Un campo en el que se puede probar de todo, desde la cantidad de publicidad que se muestra,pasando por la repetición de un mismo mensaje. No hay que olvidar probar los diferentes formatos tamaños e integraciones con el resto del contenido.

Para incrementar las suscripciones: En los medios dónde se utiliza el conocido como “PayWall” hay que ayudar al usuario a “saltar el muro” con previews, tiempos de prueba, etc ( tampoco hay que olvidar los CTA

Y estamos  en el punto de partida, quédate con esta serie de puntos:

De todo esto y mucho mas vas a encontrar contenido en el libro:

EL PLAN DE 20 PASOS PARA EL SEO DE MEDIOS

¿Alguna vez te has preguntado si tus datos de tráfico están a la altura de lo que se mueve en tu sector?

Porque esto es lo máximo a lo que vas a poder aspirar. Sé que tú querías ver los datos de los demás, pero no, eso, a no ser que lo tengas acordado con el mercado ( como hacen los medios de comunicación) está mas cerca del espionaje industrial que de otra cosa.

Lo que si puedo ofrecerte es que conozcas cifras globales de tu sector y los compares con los tuyos. NO vas a saber quiénes son esos competidores, pero oye... algo es algo. Vas a conocer las métricas de tus competidores ( que es lo que querías) pero jo vas a poder saber a qué competidores se refieren

Los datos que vas a ver los recopila GA4 de muchos sitios. Sitios como el tuyo en los que GA4 está midiendo. ¿Recuerdas que al configurar GA4 contaste cosas acerca de tu empresa( o web) y el sector al que pertencía? ¿Recuerdas que diste permiso, entre otros, para que GOOGLE viera tus datos y los utilizara de forma anónima? pues diste permiso para esto. Tú y los otros miles de usuarios de GA4. Esto lo han llamado Benchmarking.

Google Analytics 4 (GA4) ofrece una funcionalidad de benchmarking que nos permite comparar nuestras métricas clave con las de sitios similares para entender mejor nuestra posición en el mercado

Ya no hace falta ir a ciegas,ahora podemos saber si nuestros números son realmente buenos o si nos estamos quedando atrás.

¿Dónde encuentro estos informes tan fantásticos con el tráfico de mi competencia?

Para ver estas comparativas, no tienes que navegar por menús complicados. Están directamente en la "Página Principal" de tu propiedad .Solo tienes que buscar el icono de Benchmarking que aparece en el gráfico de la tarjeta de resumen.

¡Ojo!  que tienes un requisito fundamental para poder verlo, y ya te daba pistas hace un rato. No verás absolutamente nada si no tienes activada la opción "Contribuciones al modelado y estadísticas empresariales" en la configuración de tu cuenta (en Administrar > Configuración de la cuenta) Sólo las cuentas que aceptan compartir sus datos de forma anónima y agregada pueden recibir esta información comparativa. Parecido a lo que te pasa en whatsapp y redes sociales. Si quieres ver lo de los demás tienes que dejar que vean lo tuyo.

¿Contra quién me estoy midiendo?¿Quién es mi competencia?

En teoría GA4 es bastante listo y te asigna automáticamente a un grupo de empresas similares basándose en tu configuración, en las URLs de tu sitio y en los atributos de tu aplicación. Dicho esto, yo no me fío ni un pelo de lo que interpreta Google... por eso prefiero terlo bien configurado... o al menos dentro de lo que yo entiendo que es mi web y mim sector por eso prefiero la opción de cambiarlo a mano ( también prefiero heberlo hecho al inicio, pero eso es otras historia)

Hay más de 20 categorías principales (como compras, calud, cinanzas o viajes) y subcategorías que llegan al detalle de, por ejemplo, "Zapatillas deportivas" dentro de "Calzado"

Métricas disponibles ¿Qué puedo saber de mi competencia?

Hay que reconocer que, aunque poco vistoso, el sistema actual ofrece un despliegue de métricas muy completo para que no se te escape nada.

• Adquisición: Tasa de usuarios nuevos
• Interacción: Tiempo de interacción medio por sesión, porcentaje de interacciones, eventos por usuario activo y tasa de eventos clave
• Retención: El famoso porcentaje de rebote y los ratios de usuarios activos (diarios, semanales o mensuales)
• Monetización: Si tienes un e-commerce, esto te interesa: Promedio de ingresos por usuario (ARPU) y transacciones por compra

Vale, pero ¿Cómo leo los nuevos gráficos?

Los informes actuales no solo te dicen si estás "arriba o abajo", sino que te sitúan en percentiles respecto a tu competencia, y lo vas a ver en evolución temporal. Vas a ver unas cuantas líneas diferentes que te lo van a dejar bastante claro ( yo no estoy tan seguro, pero bueno)

• Línea continua (azul): Representa el valor real de tu webLínea de puntos: Es la mediana del sector (el punto medio)
• Área sombreada (verde): Muestra el rango entre el percentil 25 y el 75

Si tu línea azul está dentro de esta franja verde, significa que te mueves en los estándares normales del mercado

Y...¿Para qué sirve todo esto en el día a día?

Básicamente, para tener contexto y que no te vendan la moto. Por ejemplo, si ves que tu porcentaje de rebote es muy superior a la mediana de tu sector, es una señal clara de que algo falla en la experiencia de usuario. O si tu tasa de usuarios nuevos está por debajo del percentil 25, a lo mejor es que toca apretar más con las campañas de captación

Eso sí, recuerda que estos datos se actualizan cada 24 horas y que Google solo muestra comparativas cuando hay suficientes webs en el sector para garantizar que todo sea anónimo y privado.La privacidad es sagrada, los datos están cifrados y siempre se presentan de forma agregada.
En definitiva, es una herramienta de contexto de rendimiento valiosísima para saber si estás jugando en la Champions o si te toca entrenar un poco más en algunas áreas.

Seguimos con la segmentación, pero ésta vez la de verdad. Para entender bien en  como funciona lo primero que hay que entender es la diferencia entre dimensiones y métricas.

• Métricas: Son contadores de lo que ocurre en tu web. Páginas vistas, visitas, visitantes únicos, etc
• Dimensiones: Son agrupaciones, clasificaciones, como pueden ser:
  • Grupos de páginas(secciones)
  • Tipos de usuario ( nuevo, recurrente)

¿Qué es un segmento y por qué es "Universal"?

Un segmento es un filtro avanzado que identifica subconjuntos de visitantes basándose en sus características (como el país o el dispositivo) o en sus interacciones (como haber visto una página de producto o haber hecho clic en un banner).

Lo que hace especial a la segmentación en Adobe es su universalidad,una  vez que creas un segmento, puedes verificarlo, editarlo, compartirlo con otros equipos o incluso utilizarlo en otros productos de Adobe Experience Cloud, como Adobe Target.

La jerarquía de contenedores: la Matrioshka de datos

Para dominar Adobe Analytics, debes entender que los datos se organizan en un modelo de contenedores anidados. Imagina una muñeca rusa (matrioshka):

• Contenedor de Visitante (Nivel Superior): Es el más amplio. Incluye todos los datos de una persona (sus múltiples visitas y todas sus páginas vistas) dentro de un periodo de tiempo determinado.
• Contenedor de Visita (Nivel Medio): Se centra en la sesión. Captura todo lo ocurrido desde que el usuario entra hasta que sale del sitio.
• Contenedor de Visita Individual o "Hit" (Nivel Inferior): Es el más estrecho. Aísla interacciones específicas, como la visualización de una sola página o un clic concreto.

¿Por qué es vital entender esto? Porque el contenedor exterior determina qué datos se incluyen. Si usas un contenedor de Visitante, el informe te mostrará incluso las páginas que no cumplen la regla, siempre que el visitante haya cumplido la regla en alguna de sus visitas.

El generador de segmentos

Para crear un segmento, utilizas el Generador de Segmentos, que consta de tres áreas principales:

1. Panel de componentes: Donde arrastras dimensiones (ej. Nombre de página), métricas (ej. Pedidos) o incluso otros segmentos (segmentos apilados).
2. Lienzo de Definición: Donde estableces las reglas usando operadores.
3. Previsualización: Un panel a la derecha que te dice en tiempo real qué porcentaje de tus datos cumple con las reglas que estás escribiendo.

 Ejemplo paso a paso: El segmento de "reconsideración con conversión"

Vamos a construir un segmento secuencial complejo. Queremos identificar a:

"Visitantes que vieron la categoría 'Mujer', no compraron nada en esa sesión, pero volvieron después de al menos 24 horas y terminaron comprando algo."

Paso 1: Definir el ámbito Principal

En el Generador de Segmentos, asegúrate de que el contenedor principal esté configurado como Visitante. Esto es esencial porque queremos rastrear el comportamiento a través de diferentes sesiones en el tiempo.

Como usuario habitual de Adobe Analytics seguro que ya estás mas que habituado a realizar tus informes dentro de Workspace. La verdad es que cubre bastante bien muchas de las necesidades que vamos a tener a la hora de hacer informes y reportes. Pero también te habrá pasado que necesitas sacar los datos a tu hoja de cálculo de cabecera para unirlos a otras fuentes o para elaborar algún tipo de análisis que no podrías hacer normalmente. Para eso tenemos REPORT BUILDER de Adobe Analytics.

¿Qué es Report builder ?

Report builder es un complemento de Excel que te permite hacer consultas “personalizadas” de tus datos de Adobe Analytics y conservarlos en hojas de cálculo. Las consultas pueden ser actualizadas de forma dinámica. Report builder te va a permitir editar, programar y ejecutar informes. Además, al tener todos los datos en una hoja de cálculo puedes utilizar todas las opciones que te da excel, como generar gráficos algo más avanzados de lo que obtendrías en Adobe.

En definitiva, vas a tener acceso desde Excel a todos los informes de Adobe Analyitcs y además podrás hacerte nuevos informes personalizados.

 Instalando Report Builder

Para poder instalarlo te lo tiene que autorizar un administrador.En el menú, en la sección TOOLS lo encontrarás:

En esa pantalla encontrarás las opciones para descargarlo. Recuderda que ahora tienes la posibilidad de utilizarlo en windows y en mac, pero siempre para excel 😉

Ahora, cuando entres en Excel te encontrarás en el menú de complementos lo siguiente:

Desde ese punto podrás activar el complemento y hacer login para empezar a ver los informes que diseñes.

El primer informe

Lo primero que tienes que hacer es iniciar sesión. con tus datos y contraseña. Una vez logado tendrás la ventana inicial desde la que empezar a hacer tus informes:

Desde ahi vas a poder empezar a crear tus informes y hacer tu primera consulta o " data block" como lo llaman en Adobe. Imagino que lo llaman así por que al final lo que estas creando es una tabla con sus filas y columnas en forma de bloque que luego puedes gestionar com tal.

Vamos a ver que nos encontramos en esta primera ventana del complemento para hacer nuestro informe.

En esta primera pantalla tienes que elegir:

• Celda en la que vas a poner el "bloque de datos"
• Report suite.
• El rango de fechas. Cuidado aquí, que podrás elegir unas fehcsas concretas, unas predefinidas y las que coloques en una celda cualquiera.
• y, por útlimo, puedes hacer quelas fechas sean "rolling" ( quew se muevan de forma dinámica) o excluir/incluir el día actual

Una vez elegido todo lo anterior, que define un poco la logistica, pero no hace mucho más, podremos pasar a hacer la consulta:

 Como puedes ver en la imagen vas a poder elegir métricas, dimensiones y segmentos. Si te fijas bien además puedes decidir que va en las filas y en las columnas, como en las tablas dinámicas de Excel.

En el caso del ejemplo voy a pedir una tabla que me diga las entradas que se han producido en la web desde los diferentes canales de marketing.  No es una una tabla muy complicada, podría elegir algún segmento o cualquier otra cosa, pero te haces una idea ¿verdad?

 Con esto ya tendrías tus datos y tu hoja de cálculo. una vez guardada la conservarás todo el tiempo que la necesites.

Aquí no queda la cosa. Tienes unas cuantas opciones que te van a facilitar la vida:

Opciones y programación de informes con report builder

Tienes unas pocas y muy útiles. 

Así, de primeras, puedes refrescar todas las consultas o enviar la hoja de cálculo. Pero además puedes administrar las consultas para editarlas o actualizarlas:

y, por último una cosa muy molona ¡¡puedes programar el envío de los informes!!

Vas a poder elegir el formato, el destinatario, el período de entrega ¿con que periodicidad llegara tu informe actualizadoi? cada día, cada semana...

En fin, te recomiendo que lo pruebes, porque si además lo utilizas para unir los datos con otras fuentes y hacer tus propios cálculos en los informes tendrás juego para rato.

Detectando anomalías en los datos

Una de las cosas que hacemos como analistas es comprobar que todo está en orden, que no hay cosas raras. Y esas "cosas raras" las llamamos anomalías. Hay unas cuantas formas correctas para decidir que una anomalía lo es o no. Adobe Analytics utiliza  métodos estadísiticos para decidir. Para no liarte mucho, bañsicamente lo que hace es mirar el histórico de datos ( por dia, por hora, por mes) y compara para ver cuánto se desvían los datos actuales y si esa desviación es significativa como paea ser una anomalía. Es de agradecer que en su documentacion lo cuenten: Técnicas estadísticas en detección de anomalías (documentación de Adobe)

Pero vamos a lo que vamos. Adobe analytics detecta anomalías y, cuando eso ocurre te lo muestra en workspace en os diferentes gráficos. En los de linea y en las tablas.

¿Te has fijado en lo que marco en rojo? En el gráfico de línea ves que hay unos círculos blancos que marcan las anomalías. ene ste caso de visitas en un día concreto. Como uedes ver la linea azul sigue su curso. Esos son los datos que se han recogido. La banda azul que ves son los datos que cabría esperar dentro de la normalidad. El margen que tenemos de variación sin que salten las alarmas.

En el caso de la tabla vas a ver las anomalías con triángulo negro sobre el dato para tener claro cuál es el punto. La línea vertical azul indica el valor esperado y el sombreado azul el valor real..

Y con esto tenemos sólo el principio, ya sabemos cuándo ha pasado algo raro, pero ¿Por qué ocurre esa anomalía? ¿Quiénes son los "culpables"? Ahora viene lo bueno. Adobe es capaz de , con un clic, sacarnos todo un informe en el que podemos analizar a qué se debe esa anomalía,que dimensiones han participado y en qué medida.Para eso ha inventado el...

Análisis de contribución

No estamos hablando de una cosa menor, en otras palabras, estamos hablando de una cosa mayor 😉 Como bien explica Adobe el análisis de contribución es un proceso de aprendizaje automatizado intensivo diseñado para descubrir qué contribuye a una anomalía observada en Adobe Analytics. El propósito es ayudar al usuario a descubrir las áreas de interés u oportunidades para un análisis adicional de forma más rápida de lo que sería posible de otro modo.

Vamos, que nos nos quedamos atrás en el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos ni en el uso de IA.

El proceso es bastante automático. Una vez detectada una anomalía en un gráfico o una tabla sólo tenemos que ir con nuestro botón derecho del ratón y lanzar el análisis de contribución:

Una vez lanzado ( ya has visto lo fácil que es) nos da la opción de elegir que dimensiones son aquellas en las que nos vamos a fijar o queremos eliminar del análisis. Viene bien echarle una vueltecita ya que, este es un proceso que requiere un buen rato de cálculo y procesamiento. Aún así, si quieres hacer alguna prueba, te animo a que lo lances con todo, te va a gustar ver el resultado.

Pasado un rato, ¿pueden ser 5 minutos como mucho? tendremos un nuevo panel que nos va a contar muchas cosas:

El panel nos muestra en primer lugar los datos concretos del día, incluso nos los da por hora. Alucina, porque incluso en el gráfico por hora podemos ver  anomalías nuevas para analizar... y seguir así hasta el infinito.

Después tenemos una tabla que nos muestra los grupos de segmentos que ha utilizado y una columna muy importante. "Contibution Score" que nos da el grado de asociación que tiene cada dimensión con la anomalía... cuánto ha contribuido, vamos. Un 1 es total y un 0 es nada.

En esta tabla vemos que lo que mas ha influido es el canal "email", pero también tenemos otros segmentos con un 0,9 que nos dicen bastante ¿no crees?

Y esto es todo por ahora, que no es poco. Recuerda que estas anomalías las puedes convertir en alertas si quieres que Adobe analyitcs te notifique cada vez que ocurran.

 Cómo analizar la actividad de los visitantes y el consumo de contenidos en Adobe Analytics

Qué significa analizar la actividad de los visitantes

La actividad de los visitantes describe cómo interactúan los usuarios con el sitio web durante su visita. y nos va a permitir conocer y enteder qué páginas visitan,cuánto contenido consumen, cómo navegan entre páginas, dónde comienzan su visita y en qué punto abandonan el sitio.

En Adobe Analytics esto se analiza combinando métricas de tráfico, dimensiones de contenido y visualizaciones de navegación. Todo lo haremos utilizando Workspace como herramienta para hacer nuestros informes, ya que no existen  infomres ya predefinidos mas allá de las plantillas de ejemplo que nos ofrece Adobe al abrir.

Las métricas básicas para analizar consumo de contenido

Antes de ponerte como loco a construir informes, conviene entender las métricas principales que utiliza Adobe Analytics para analizar la actividad de los visitantes.  Es euro que muchas de estas te van a sonar, pero no quiero dejar de recordarlas... por lo que sea.

Page views, páginas vistas, impresiones...

Las Page views indican cuántas veces se ha cargado una página en el sitio. Cada llamada de seguimiento de página registrada en la implementación incrementa esta métrica.
Es una de las métricas más básicas y sirve para identificar qué contenidos reciben más tráfico, qué artículos o páginas son más populares y qué secciones del sitio generan más consumo.

Hay que tener en cuenta que una misma persona puede generar varias páginas vistas dentro de una misma visita.Imagina un libro o un periódico. por cada página que pasas estarías generando una página vista, si vuelves a trás o relees algún artículo, estarías generando una nueva página vista.

Visits, visitas, sesiones

La métrica Visitas representa el número de sesiones de navegación que se producen en el sitio. Desde que entras a una web hasta que la abandonas.
Una visita agrupa todas las acciones que un usuario realiza dentro de una sesión y normalmente finaliza tras un periodo de inactividad (por ejemplo 30 minutos).

Unique visitors, visitantes únicos

Los Visitantes únicos representan el número de usuarios distintos que han accedido al sitio en un periodo determinado.
Un mismo visitante puede generar varias visitas y muchas páginas vistas, pero solo contará una vez como visitante único dentro del periodo analizado.
Esta métrica ayuda a entender el tamaño real de la audiencia del sitio. En su modo mas básico habras oido hablar de "Cookies unicas de usuario" porque en un pirncipio erna eso, cuantás cookies diferetnes de medición teniamos... ahora es un poco mas complicado, pero la base de la explicación es esta.

 Vamos a analizar cómo navegan los usuarios por el sitio

Saber qué páginas se visitan está bien, pero entender cómo se mueven los usuarios dentro del sitio es aún más interesante.

Adobe Analytics ofrece varias herramientas para analizar estos recorridos. En primer lugar tenemos los..

Informes de navegación entre páginas

Los informes de navegación permiten ver qué páginas visitan los usuarios después de una página concreta y desde qué páginas llegan a un contenido determinado. Esto ayuda a entender el recorrido real de navegación dentro del sitio,  Por ejemplo qué contenido se consulta después de leer un artículo y  si los usuarios continúan explorando o abandonan.

Flow Visualization en Analysis Workspace

Una de las visualizaciones más útiles en Adobe Analytics es Flow. Este gráfico permite ver de forma visual por dónde entran los usuarios y  cómo se mueven entre páginas. Además también podremos ver  por dónde abandonan el sitio y así podremos detectar rutas de navegación frecuentes, las páginas que actúan como hub de contenido y los puntos donde los usuarios dejan de navegar.

Analizar páginas de entrada

Las Entry Pages indican por qué páginas comienzan los usuarios su visita. así podremos  conocer cuáles son las landing pages ( primera página que ven los usuarios), las páginas que atraen usuarios desde buscadores ( o cualquier otra fuente que nos interese) y qué contenidos generan nuevas visitas.

Es muy habitual que las visitas entren por lugares que no son la home, a diferencia de lo que piensan muchos 🙂 

Igual que vemos por dónde entran, vamos a ver por donde nos abandonan

Analizar páginas de salida

Las Exit Pages muestran las páginas desde las que los usuarios abandonan el sitio. De esta forma podemos saber aquellos contenidos que cierran la navegación o páginas en las que se pierde el tráfico y detectar posibles problemas de experiencia de usuario

No todas las páginas de salida son negativas. Por ejemplo, una página que responde completamente a una consulta puede ser un final natural de la visita. Un artículo de noticia muy concreto puede ser del interés del usuario, y no necesitar más contenidos. Otra cosa es que nos gustaría  que los usuarios consuman más contenido… pero eso ya es otro cantar.

Profundidad de navegación ¿hasta dónde llegan?

Otra forma interesante de analizar el consumo de contenidos es medir cuántas páginas ve un usuario durante su visita. Nos va a servir, por ejemplo, para tener varios tipos de usuarios, los que visitan una sola página y los que navegan por varias páginas o los que exploran distintas secciones del sitio.

Cuando los usuarios consumen varias páginas en una visita, normalmente indica mayor interés en el contenido del sitio.

Cómo crear un informe completo de actividad de usuarios

En el Adobe Analytics actual, la mayoría de los análisis se realizan en Analysis Workspace. Así que nos toca  crear nuestro propio tablero de análisis de contenido. vamos a hacerlo por partes.

1. Tabla de contenidos

 Vamos a utilizar la dimensión “Page” combinada con las métricas Page Views, Visits y Unique Visitors. de esta forma veremos qué contenidos se consumen más

2. Análisis de navegación

La visualización “Flow” nos va a permitir ver cómo se mueve el tráfico por las páginas

3. Entradas y salidas

Vamos a ver por dónde entran y por dónde nos abandonan los usuarios utiliza  “Page” como dimensión y las métricas “Entries” y “Exits”

Y así nos ha quedado el asunto.

¿Qué vas a aprender en esta guía de adobe analytics?

• Entender cómo funciona Adobe Analytics
• Interpretar correctamente métricas y dimensiones
• Analizar el comportamiento real de los usuarios
• Descubrir de dónde llegan tus visitantes
• Medir retención y fidelidad
• Crear segmentos de audiencia
• Construir dashboards y cuadros de mando
• Compartir informes y análisis con tu equipo

Cómo analizar la retención de usuarios y el crecimiento de audiencia en Adobe Analytics

Entender cuántos usuarios visitan un sitio web es solo una parte del análisis digital. Lo realmente importante es saber cuántos usuarios regresan y cómo evoluciona la audiencia con el tiempo.

En Adobe Analytics, el análisis de retención permite evaluar la fidelidad de los usuarios y la sostenibilidad del crecimiento de un producto digital. Para eso, Adobete da la posibilidad de hacer segmentación de audiencia y análisis de cohortes.

Qué es la retención de usuarios en Adobe Analytics

La retención de usuarios mide la capacidad de tu sitio web  para conseguir que los visitantes regresen después de su primera interacción, o  una compra o un objetivo que tengas en tu web.

Este análisis permite responder preguntas clave como:

• ¿Los usuarios vuelven después de visitar el sitio por primera vez?
• ¿Cuánto tiempo tarda un visitante en regresar?
• ¿Qué canales generan usuarios más fieles?
• ¿El crecimiento se basa en nuevos usuarios o en usuarios recurrentes?

Métricas clave para analizar retención en Adobe Analytics

Antes de crear informes de retención,vamos a repasar la s métricas principales que participan.

Visitantes únicos

La métrica Visitantes únicos representa el número de usuarios distintos que visitan el sitio durante un periodo determinado.

Es una métrica fundamental para analizar,crecimiento de audiencia, alcance del sitio y evolución de usuarios activos

En Analysis Workspace es habitual visualizar esta métrica en un gráfico temporal para observar tendencias de crecimiento.

Visitantes nuevos

Los visitantes nuevos son usuarios que acceden al sitio por primera vez según la identificación del sistema de Adobe Analytics.

Esta métrica permite evaluar la adquisición de usuarios, el  impacto de campañas de marketing y la expansión de la audiencia digital

Visitantes recurrentes

Los visitantes recurrentes representan usuarios que ya han visitado el sitio anteriormente y regresan.

Analizar esta métrica permite entender la fidelidad de usuarios, el valor del contenido o producto y el engagement de la audiencia

Una buena estrategia digital  suele mostrar un crecimiento progresivo del porcentaje de usuarios recurrentes.

Cómo analizar el crecimiento de audiencia en Adobe Analytics

La herramienta principal para crear informes de retención es Analysis Workspace, el entorno de análisis avanzado de Adobe Analytics.

Los informes se construyen normalmente mediante tablas de forma libre (Freeform Tables).

¿Cómo crear un informe básico de crecimiento?

• Abrir Analysis Workspace
• Crear una Freeform Table
• Añadir la dimensión Fecha
• Incorporar las métricas, Visitantes únicos, Visitantes nuevos y Visitantes recurrentes.

Este informe permite analizar la evolución de la audiencia y detectar cambios en el comportamiento de los usuarios.

También es recomendable añadir un gráfico de líneas para visualizar tendencias de crecimiento.

Analizar retención con Cohort Analysis en Adobe Analytics

Uno de los métodos más potentes para analizar retención en Adobe Analytics es el análisis de cohortes.

Una cohorte es un grupo de usuarios que comparten una característica común, normalmente la fecha de su primera visita.

El análisis permite ver qué porcentaje de usuarios vuelve en periodos posteriores.

Por ejemplo:

• usuarios que visitaron el sitio en enero

• cuántos volvieron en febrero

• cuántos siguen activos después de tres meses

Este tipo de análisis permite detectar patrones de fidelidad o abandono.

Cómo crear una tabla de cohortes

Para crear un informe de cohortes en Adobe Analytics:

1. Abrir Analysis Workspace
2. Añadir la visualización Cohort Table
3. Configurar los criterios:

Inclusion metric
acción que define la cohorte (por ejemplo Visitas)

Return metric
acción que indica retención (por ejemplo Visitas o eventos)

Granularity
día, semana o mes.

Las tablas de cohortes permiten visualizar el número y porcentaje de usuarios que regresan con el tiempo.

Analizar abandono de usuarios (churn)

Además de analizar retención, Adobe Analytics también permite estudiar churn, es decir, usuarios que dejan de regresar.

Las tablas de cohortes incluyen un modo específico de análisis donde se muestra el porcentaje de usuarios que no vuelven después de su primera visita.

El churn se calcula como el inverso de la retención:

Este análisis ayuda a detectar:

• problemas de experiencia de usuario

• pérdida de interés en el producto

• campañas de baja calidad

Analizar fidelidad con frecuencia de visitas

Otra forma útil de analizar la retención es estudiar la frecuencia con la que los usuarios regresan al sitio.

Adobe Analytics incluye dimensiones que permiten analizar este comportamiento, como:

• Visit Number

• Visit Frequency

Con estas dimensiones se pueden identificar distintos tipos de usuarios:

• visitantes de una sola vez

• visitantes ocasionales

• usuarios recurrentes

Este análisis permite entender cuántos usuarios evolucionan desde su primera visita hacia un uso habitual del sitio.

Cómo construir un dashboard de retención en Adobe Analytics

Un buen panel de análisis de retención suele incluir tres bloques principales.

Panel de adquisición

Incluye métricas como:

• visitantes nuevos

• canales de adquisición

• campañas

Permite entender cómo llegan los usuarios al sitio.

Panel de crecimiento

Incluye métricas como:

• visitantes únicos

• visitantes recurrentes

• ratio nuevos vs recurrentes

Este panel permite evaluar si la audiencia está creciendo de forma sostenible.

Panel de retención

Incluye análisis como:

• cohortes de usuarios

• frecuencia de visitas

• churn de usuarios

Este panel permite entender si los usuarios vuelven y cuánto tiempo permanecen activos.

Buenas prácticas para analizar retención

Lo primero es analizar bien el el período de análisis

El periodo de análisis debe adaptarse al tipo de producto:

• medios digitales → análisis diario o semanal

• ecommerce → semanal o mensual

• productos digitales o SaaS → mensual

Analizar tendencias

Más importante que el valor puntual es la evolución de la retención con el tiempo.

Un aumento progresivo suele indicar mejoras en la experiencia o en la estrategia de contenidos.

Combinar retención con engagement

La retención debe analizarse junto con otras métricas de comportamiento, como:

• páginas vistas

• interacción con contenido

• conversiones

Esto permite entender si los usuarios que regresan realmente aportan valor al negocio.

Adobe Analytics ofrece herramientas muy avanzadas para analizar la retención de visitantes y el crecimiento de audiencia.

Mediante Analysis Workspace, tablas de cohortes, segmentación y métricas de visitantes, es posible entender cómo evoluciona la base de usuarios y qué factores influyen en su fidelidad.

Analizar la retención permite ir más allá del simple tráfico y centrarse en lo realmente importante: construir una audiencia que vuelve y se mantiene activa a lo largo del tiempo.

Las preguntas básicas ( y sus respuestas)

¿Qué es la retención de usuarios en Adobe Analytics?

La retención de usuarios mide el porcentaje de visitantes que regresan a un sitio web después de su primera visita. En Adobe Analytics se puede analizar mediante métricas de visitantes, segmentación y análisis de cohortes.

¿Cómo analizar usuarios recurrentes en Adobe Analytics?

Se pueden analizar utilizando métricas como visitantes recurrentes, frecuencia de visitas o análisis de cohortes en Analysis Workspace.

¿Qué es un análisis de cohortes en Adobe Analytics?

El análisis de cohortes agrupa usuarios según una característica común, como la fecha de su primera visita, y permite analizar qué porcentaje vuelve en periodos posteriores.