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Archivos Mensuales: noviembre 2010

El tema de las estadísticas y, en el fondo, de las matemáticas, no es algo que atraiga a muchos lectores. Pero si nos dedicamos a la Analítica Web, tarde o temprano tenemos que enfrentarnos con ellas.

La estadística es una herramienta indispensable a la hora de efectuar un análisis serio. Nos permite ver relaciones que de otra forma pueden pasar desapercibidas. Ya sé que el objetivo de un analista web es, en última instancia, proponer líneas de acción. Pero para ello es necesario tener claro el cuadro general, el contexto en el que nos movemos.

Para clarificar el cuadro, hay técnicas estadísticas especialmente indicadas. Me refiero a los diagramas de dispersión, al concepto de correlación lineal, y a la recta de mejor ajuste. Es evidente que no se pueden aplicar estas herramientas a cualquier métrica, y que incluso hay ocasiones en que la métrica indicada no presenta correlación, o que si la presenta, no es lineal (en otro post hablaremos de ello).

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¿Cuál es la diferencia entre visitas, visitantes y usuarios? Aunque se pueda pensar que es un tema superado, suelo encontrarme con personas que no lo tienen claro. Además, las herramientas de analítica no contribuyen mucho a despejar las dudas. Todavía hay algunas que denominan como visitantes (visitors), a la métrica que la mayoría etiqueta como visitas (visits).

Además, los términos cambian mucho según el idioma. En Google Analytics, si estamos viendo los informes en inglés, los términos usados son «Visits» (Visitas, en castellano) y «Vitors» (Usuarios, en castellano). Cuando entramos al informe «Visitors Overview» (Visión general de usuarios, en castellano), lo que en el Panel de entrada se denominaba «Visitors», pasa a  llamarse «Absolute Unique Vistors» (Usuarios únicos absolutos). Un galimatías… Pero al menos una cosa a quedado clara: Visitors, Visitantes, y Usuarios son lo mismo.

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Resultados. Según Avinash Kaushik hay que empezar enseñando los resultados: ventas, registros, ingresos… Es la mejor manera de captar su atención. Y cuando hemos conseguido que se sienten erguidos, y que dejen de pensar en que deberían estar en otra parte, es cuando debemos decir eso de: «y si hacemos esto o aquello, y cambiamos tal o cual cosa en la web, podríamos mejorar estos números (ay!, los números, los malditos números), en por lo menos en un 2% al mes (si estamos hablando de ventas, por ejemplo, un 2% más puede ser mucho dinero). ¿Maquiavélico? Esperen a leer el resto del post…

En este contexto, por «jefes» me refiero a clientes, a ejecutivos con capacidad para tomar decisiones sobre la estrategia online de la empresa, a nuestros jefes propiamente dichos y, en definitiva, a cualquiera que con los datos pueda hacer algo (no sólo mirarlos, claro). Porque, no debemos olvidarlo, la analítica web no sirve de nada sino desemboca en acción.

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Una vez que nos hemos familiarizado con cualquier  herramienta de análisis web, y sabemos qué debemos buscar entre la ingente cantidad de datos que se nos presentan, la pregunta que suele quitarnos el sueño es «¿Y ahora qué? Debo fijarme en tal o cual KPI, pero de qué manera?»

Para que la explicación sea lo más clara posible, vamos a poner un ejemplo concreto y típico de KPI: el porcentaje de conversiones. Una conversión se produce cuando un usuario de un sitio web realiza una acción que ha sido definida como un objetivo: una compra, un registro, el envío de un formulario de contacto, la descarga de un documento, etc… (Cada web tiene sus propios objetivos y  KPI’s).

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Esta es una continuación del post titulado Analytics: los datos del 2 de noviembre ya han vuelto, que no ha sido bien valorado por un lector. La verdad, es que tiene razón, para lo que escribí, más valdría haber publicado un Tweet…

Al grano: el pasado 3 de noviembre, por la mañana, muchos usuarios de Analytics, entre los que me cuento, advirtieron que se habían «perdido» los datos del día anterior. Los informes relativos al día 2 marcaban cero. Puede que el problema afectara a determinadas cuentas, no a todas.

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Pasa hasta en las mejores familias. Google Analytics, como ya sabréis los que se mueven en el terreno de la analítica web, había «perdido» los datos correspondientes al día de ayer (martes 2 de noviembre).

Acabo de revisar las cuentas con las que trabajo, y los datos han vuelto.

En post posteriores analizaré este tema. Es importante sáber qué ha ocurrido, y porqué. Muchos de nosotros basamos nuestro trabajo en Analytics.

Cuando nos enfrentamos por primera vez a los datos que ofrece Analytics, o cualquier otra herramienta de analítica web, es habitual quedarse con cara de idiota mirando la pantalla, mientras nos preguntamos «¿y ahora que hago?» Uno no sabe a dónde mirar, ni por dónde empezar.

Aunque parezca una perogrullada, hay que empezar por la web a la que pertenecen los datos que estamos mirando. Navegar por ella suele ser de ayuda. Antes de zambullirse de lleno en los «áridos» datos, lo suyo es recorrer la web, y recordar cuál es su objetivo final. La pregunta que debemos responder antes de intentar analizar un sitio es: ¿por qué existe esta web? Con la respuesta en la cabeza, es mucho más fácil saber qué datos debemos buscar y analizar.

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