Lunes 07 de Febrero de 2011
14ª Ed. The Monday Reading Club Alicante: Analítica Web 2.0

En esta ponencia presenté el libro Analítica Web 2.0, de Avinask Kaushik. Tuvo lugar en el Espacio CAMON de Alicante y fue retransmitida en directo, por streaming. Los organizadores contactaron conmigo a través de un Grupo en Facebook del que soy miembro (Social Media en Alicante), aunque ya me conocían por el blog. Desde aquí quiero agradecer a Tavi Calvete y a Moisés Catalán su confianza en mí… Por supuesto, también hago público mi más sincero agradecimiento a Avinash Kaushik, que me dio su permiso para compartir con todos el resumen de su libro.

Presentación Libro de A. KaushikAquí os dejo la Ponencia MRC sobre el libro Avinash Kaushik (PDF).

Video de la Ponencia en el Monday Reading Club del 07 de Febrero

También podéis ver el vídeo de la ponencia

Textos de la presentación

(Los números se corresponden a las pantallas).

1. Analítica Web 2.0. El Arte de Analizar Resultados y la Ciencia de Centrarse en el Cliente.
Avinash Kaushik

2. ¿Qué es la analítica web?

3. ¿Qué no es la analítica web?

4. No es mirar los datos que ofrecen las herramientas de seguimiento (Google Analytics, Omniture, WebTrends, etc…) y, por supuesto, no es enviar informes semanales, trimestrales o mensuales de las visitas que ha tenido el sitio web objeto de estudio.

5. La Analítica Web engloba cuatro conceptos básicos:

Qué
Cuánto
Por qué
Qué más

6. Qué: Es el estudio de lo que hacen los usuarios en la web.

7. Cuánto: Es el estudio de los diversos resultados de nuestra presencia online (y aquí no sólo hablamos de “la web”).

8. Por qué: Es el estudio de las causas del comportamiento de los usuarios, y de los resultados.

9. Qué más: Es el estudio de la posición de las empresas del sector,  y la comparación de esa posición con la que ocupa la empresa “dueña” de la web que estamos analizando. En otras palabras… es mirar más allá del ombligo.

10. Estos cuatro conceptos nos deben proveer de “claves”, que nos sirvan para mejorar nuestra presencia online.

11. Las herramientas

12. Para el estudio de “El Qué”: Webtrends, Google Analytics, Urchin, PercentMobile…

13. Para el análisis de resultados… Además Analytics y similares, debemos mirar más allá del mundo online.

Aunque nuestras herramientas nos ofrezcan mucha información, hay cosas que no pueden medir con ellas. Por ejemplo, si hacemos una campaña online sobre la existencia de oficinas o centros de atención al cliente, el resultado no puede medirse en Analytics, se mide contando el número de clientes que acude a la oficina o al centro…

14. Para el estudio del “El por qué”…

Google Website Optimizer.
Cuestionarios online (4Q).
Estudios de usabilidad.

15. Para el “Qué más”: Google Trends, Double Click Ad Planner, Alexa, Compete…

Es imprescindible salir del mundo de las herramientas online, e investigar un poco: informes de rendimiento/crecimiento sectoriales, situación económica global, nivel de uso de la web en la zona correspondiente, población…  De lo contrario, estamos haciendo “Análisis ciego” (http://wp.me/p12wrR-89).

16. Las herramientas son importantes, pero mucho más importantes son las personas.

17. Avinash insiste en su regla del 10/90. Las empresas deben invertir el 10% de su presupuesto en herramientas, y el 90% en conseguir gente capaz de analizar los datos que esas herramientas ofrecen. Ninguna herramienta puede hacer lo que hace el cerebro humano: unificar y dar sentido a la tremenda cantidad de datos que ahora están disponibles.

18. ¿Y por dónde empiezo?

19. Por la web que se debe analizar… Pero esto es simplificar demasiado.

20. ¿En qué cosas debo FIJARME?

Dependen de la naturaleza del negocio, de sus fines últimos. Ejemplo: dos corredores que salen a correr los mismos días, y que hasta se parecen físicamente… (KPI: Indicadores clave de desempeño)

21. Las grandes métricas son:

Sencillas.
Relevantes.
Oportunas.
Útiles al instante.

22. Según Avinash Kaushik, de cara a las métricas hay que tener claras tres cosas:

La perfección es enemiga de lo bueno.
Pocas, pero importantes (Critical Few).
Su ciclo de vida.

23. El ciclo de vida de las métricas: Definir –> Medir –> Analizar –> Actuar –> Mejorar o eliminar… Y vuelta a empezar.

24. Un ejemplo de métrica por excelencia: El porcentaje de rebote. A Avinash le encanta…

25. ¿Cómo DEFINIR las métricas? Esta es quizá la parte más importante del análisis web.

De nada sirve tener herramientas, y gente, si no sabes qué medir… Los métricas clave son aquellos indicadores que definen la presencia online de una empresa. Para empezar a DEFINIRLAS hay que responder a la siguiente pregunta…

26. ¿Para qué existe la web objeto de análisis?

Esta misma pregunta debemos hacerla sobre el perfil en Facebook, sobre las cuentas de Flickr y de Youtube, sobre la presencia en Twitter…

27 a 30. ¿Cómo se responde a esta pregunta?

a. Vistando la web objeto de análisis (…y toda otra manifestación de la presencia online de la empresa).
b. Hablando con los responsables de la empresa (con la gente de desarrollo de producto, con soporte, con los de marketing, con los jefes, con los dueños…).
c. Pensando.

31. Las métricas, y sus “causas raíces”.

Las “causas raíces” son el conjunto de variables que afectan poderosamente al desempeño de los indicadores que estamos midiendo. Por ejemplo, queremos medir el Porcentaje de Conversiones, y hemos definido como conversión el envío de un formulario de registro a través de la web. Una causa raíz, una variable esencial en el porcentaje de conversiones, será la complejidad del formulario de registro.

32. Otros ejemplos de “causas raíces”.

¿Se ofrece alguna ventaja (algún bono descuento, por ejemplo) a los usuarios que se registran? ¿Es fácil encontrar el formulario de registro? ¿Cuál es el porcentaje de gente que acude al sitio con la intención de registrarse (primary purpose)?

33. Una vez definidas las métricas, y tras entender las variables que las afectan…

34. podemos entrar en nuestra herramienta… Y aprovecharla en serio.

35. Qué

36. Preguntas para tener una idea general del cuadro:

¿Cuántas visitas recibo?
¿De dónde vienen las vistas?
¿Qué quiero que hagan los visitantes en el sitio?
¿Qué están haciendo los visitantes?

37. ¿Qué están haciendo los visitantes?

Páginas principales de entrada.
Páginas más vistas.
Densidad de Cliks.
Abandonos.

….

45. Las seis métricas fundamentales:

Visitas
Paginas vistas
Páginas/vista
Porcentaje de rebote
Promedio de tiempo en el sitio
Porcentaje de visitas nuevas

Nos ofrecen una visión general del cuadro. Nos permiten saber dónde estamos. Nos hablan de forma clara: vamos bien, o vamos mal…

46. Estrategias básicas para el análisis web:

Segmentar.
Segmentar.
Segmentar.
No centrarse en datos agregados.
Analizar el comportamiento de los usuarios.

50. Profundizando un poco más…

51 a 52. Análisis de las búsquedas internas del sitio.

53 a 58. Análisis SEO, puntos básicos:

La calidad del TRÁFICO orgánico.
La indexación en los motores de búsqueda (GWebMaster Tools).
Calidad de las palabras clave.
Resultados: objetivos, ventas, ROI.

59. Análisis SEM, puntos básicos:

La calidad del TRÁFICO de pago.
Análisis de la posición de los anuncios.
Análisis del comportamiento del consumidor que llega a través de campañas PPC.

60 a 61. Análisis del TRÁFICO directo, puntos básicos:

La calidad del TRÁFICO directo.
Resultados.
Segmentación.
Análisis del contenido que se consume.
Comportamiento de compras.

62. Análisis de las campañas de e-mail

Respuesta a la campaña
Comportamiento en el sitio
Resultados
Rentabilidad

63. Análisis “Rich Media”: Flash, video, widgets…

64. Cuánto

65. ¿Cuáles son los resultados que debemos medir?

66. En realidad no lo sé, porque dependen de tu negocio, de la naturaleza misma de tu empresa, pero sí sé una cosa: deben ser…

67. Pocos, pero importantes.

68. Para DEFINIR los resultados a medir debemos responder a esta sencilla cuestión: ¿Qué te llevarías de tu casa, si se está quemando?

69 a 71. Macro y micro conversiones.

Aunque para nosotros haya una sola cosa importante, la gente que visita nuestra web puede tener diversos propósitos. En necesario determinar las razones que llevan a los usuarios a nuestro sitio, y DEFINIR objetivos que, sin ser nuestra conversión principal, estén dirigidos a mejorar la experiencia y la satisfacción de nuestros visitantes.

72. No podemos fijarnos sólo en lo que nosotros queremos. Es esencial dar respuesta a lo que quieren los usuarios.

73. ¿Qué buscan, qué necesidad desean cubrir?

¿Información?
¿Soporte?
¿Productos?
¿Atención post venta?
¿Trabajo?

74. El cuánto, las conversiones, deben cubrir tanto nuestras necesidades como las de nuestros usuarios.

Macroconversiones pueden ser las ventas, los registros, las descargas de determinado fichero. Microconversiones pueden ser un número determinado de páginas vistas, una resolución de una duda vía online, un aumento de suscriptores a nuestros RSS…

75. Por qué

76. ¿Cómo dar respuesta al porqué la gente hace lo que hace en mi sitio? …Y cómo conseguir que un porcentaje mayor de los usuarios hagan lo que se quiere que hagan?

77. Hay tres técnicas para responder al porqué:

Estudios de usabilidad.
Cuestionarios online.
Experimentos A/B y Multivariantes.

81. El mejor cuestionario posible:

¿Cuál era el propósito de su visita?
¿Pudo completar la tarea que deseaba realizar? ¿Consiguió lo que quería?
Si no consiguió lo que quería, ¿porqué no?

83 a 87. Qué más

Google Trends
Compete
Google Insight For Search
Adwords Keywords Tool
Doubleclick Ad Planner

88. La analítica emergente… La web 2.0

89. ¿Como medir el éxito de un Blog?

¿Merezco tener éxito?
¿Alguien me lee?
¿Hablo solo, o mantengo una conversación?
¿Otras personas hablan de mí o mi empresa?
¿Cuál es el coste de mi esfuerzos blogueros?
¿Cuál es el ROI de mis esfuerzos como blogger?

90 a 91. Medición del impacto de twitter:

Número de seguidores
Tipo de audiencia
Amplificación de los mensajes
Porcentaje de cliks
Conversiones: ¿cuánto TRÁFICO atrae twitter a nuestra web?
Porcentaje de conversación

92. El impacto de los Vídeos

94. Pero todo esto no sirve de nada, si no desarrollamos una “cultura analítica”.

¿Qué es una “cultura analítica” (Data Driven Culture)? En resumen, un cambio de mentalidad… Se acabó aquello de “publico mi web y ya está… Ya me ocuparé de ella al año que viene…” Ahora la idea es: “la web se estudia y se mejora, constantemente, desde el día de su publicación, hasta el fin de los tiempos”.

95. Y, a la hora de la verdad, ¿cómo debemos presentar los datos a los jefes? En un Din A4, por una cara, y usando el lenguaje más sencillo posible. Así de simple, así de complejo…

96. ¿Qué no es la analítica web?

No es mirar los datos que ofrecen las herramientas de seguimiento (Google Analytics, Omniture, WebTrends, etc…) y, por supuesto, no es enviar informes semanales, trimestrales o mensuales de las visitas que ha tenido el sitio web objeto de estudio.

27 comentarios
  1. Hola tengo una duda que aun no la responde es si google analytics es una herramienta para realizar Web Mining gracias de antemano

    • Hola Huber:

      Te respondí el 18/06/14. No se si has visto el comentario, o si te refieres que no era la respuesta que buscabas.

      Felipe.

  2. hola. adquiri el libro y me parece super interensante, muy bueno la ponencia que diste pero tengo una duda si Google Analytics es una herramienta para realizar Web Mining.

    • Hola Hupalomino:

      Depende de lo que entiendas por Data Mining, y de la fase a la que te refieras. Con Analytics puedes hacer Web Mining extrayendo lo datos y procesándolos con las herramientas adecuadas.

      La propia herramienta realiza cierto data mining para generar las alertas automáticas, y la versión Premium cuenta con Data Driven Attribution, que aplica las técnicas del data mining para el análisis de la contribución de los canales de tráfico a las conversiones.

      Pero actualmente Analytics no aplica sobre un site cambios en función de los patrones detectados. Por ejemplo: puedes detectar un patrón de consumo de contenidos gracias a la herramienta, pero no puedes mostrar determinados contenidos en función de esos patrones.

      Felipe.

      • Gracias por la respuesta, estoy realizando un proyecto de investigación sobre realizar Web Mining utilizando Google Analytics pero cuando me informe mas aparecieron dudas estas no me dejan finalizar mi proyecto.
        entonces por conclusión Google Analytics realiza solamente una parte de lo que es Web Mining
        ?

      • Hola Huber:

        No había visto este comentario… sorry. Vuelvo a preguntarte: ¿Qué entiendes por Web Mining?

        Evidentemente, la única forma de hacer Web Mining es tener muchos datos para analizar. Y cualquier herramienta de análisis web te proporciona datos, incluyendo Google Analytics.

        El problema de GA es el muestreo que afecta a la versión gratuita. Aplicar técnicas de Data Mining sobre una muestra de los datos puede ser peligroso.

        Pero, como te digo, la propia herramienta hace Web Mining… Puedes revisar los informes de alertas automáticas que son, ni más ni menos que avisos que te da GA cuando ciertas métricas se salen de los patrones establecidos.

        Lo que NO hace Analytics es variar el comportamiento de tu site en función de los datos que recibe. GA sólo recoge los datos. Eres tú quien debe explotarlos, ya sea extrayéndolos directamente vía API, o analizando los informes que ofrece la herramienta.

      • gracias Felipe, por tu respuesta ya me quedo muy claro por conclusión que me recomendarías o cual es tu opinión reemplazar Web Mining por Web Analytics? o me buscaria un software que realice Web Mining.
        de antemano agradezco tu interés muy buena tu pagina saludos desde perú
        gracias.

  3. teresa dijo:

    Excelente!!! es justo el libro que estoy buscando y gracias por compartir el video con esto me di cuenta que en realidad comprare un excelente herramienta!!

  4. Manuel dijo:

    Tienes el libro en español para leerlo ??

    Saludos !!!

    • No. Me lo regalaron los patrocinadores del MRC, pero ya me lo había leído en inglés y se lo regalé a un amigo que le hacía mucha falta.

      • Manuel dijo:

        ups :S bueno yo también lo quería leer muchas gracias

  5. Marc dijo:

    Felipe, hemos colgado en nuestro FB y Twitter un enlace a esta página, ya que creemos que el trabajo que haces de divulgación de la analítica web bien se lo vale. Entiendo que haces un resumen del libro de Avinash, pero mientras el no hable español, creo que tus palabras serán escuchadas con mucha atención por los neófitos (y profesionales) del sector.

    Gracias por compartir este documento gráfico con todos.

  6. Excelente ponencia y resumen! Un perfecto handbook para poder valorar lo que hay, lo que falta y los pasos a seguir para dormir tranquilo. Muchas gracias!

  7. Gema dijo:

    El resumen es genial pero he visto el video de la ponencia y me ha gustado mucho. ¡Ya me gustaría haber podido asistir!

    • Gracias Gema.
      Es verdad, el resumen pierde “espontaneidad”, y se queda cojo si no se acompaña con explicaciones verbales. Me alegra que te gustara el vídeo.

    • Gracias Dani. Me alegro que te guste.

      Sin embargo, y no me cansaré de repetirlo, es un resumen del libro de Avinash Kaushik, en el que sólo se han contemplado los capítulos más directamente relacionados con las métricas. Para tener una idea completa de lo que es la Analítica Web, ¡¡¡es necesario leerse el libro!!!

      Me da miedo que la gente se descargue la ponencia y se piense que ahí está todo… La presentación que he hecho es como una de esas barritas energéticas que venden para adelgazar: si te lees la letra pequeña, verás que pone: “este producto no sustituye a una dieta equilibrada, y sólo es un complemento alimenticio”. Pues lo mismo… Mi ponencia no sustituye al libro.

  8. Grande, Francis. Muchísimas gracias por sintetizar y estructurar tanta información valiosa.

    • Gracias Francis. Espero que la presentación te sea útil. He intentado resumir el libro de Avinash, centrándome en los capítulos que mejor dan una idea del concepto de Analítica Web.

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