El marketing y la analítica web


La RAE define marketing como:

  1. Conjunto de principios y prácticas que buscan el aumento del comercio, especialmente de la demanda.
  2. Estudio de los procedimientos y recursos tendentes a este fin.

Es una definición exacta, pero tan general que carece de utilidad. Además, tiene cierto regusto a siglo pasado. Usarla como base para un artículo que relaciona esta disciplina con la analítica web es arriesgado. El resultado podría parecer tan anacrónico como esas películas en la que se ven patinetes en los 60 o, mejor aún, locomotoras a vapor capaces de volar (saben a las que me refiero, ¿verdad?).

Para hallar definiciones más actuales y, sobre todo, más útiles, ¿qué mejor recurso que la Wikipedia? Según la enciclopedia online, se puede decir que el marketing es el arte o ciencia de satisfacer las necesidades de los clientes y obtener ganancias al mismo tiempo.

Esto ya está mejor. Sin embargo, no me gustan las definiciones ambiguas. ¿O estamos ante un arte, o estamos ante una ciencia? Ese es el quid de la cuestión. Y el punto en donde entran a jugar disciplinas como la analítica web.

En sus inicios, el marketing podría haberse definido como un arte, aunque siempre se ha basado en un “conjunto de principios y prácticas”. Actualmente, y en virtud de la evolución que sufren las disciplinas humanas, la tendencia es hacer del marketing una ciencia… O, por lo menos, una actividad en la que el método científico, en la medida de lo posible, rija las decisiones que deben adoptarse. Sobre el papel está muy claro. En la práctica… Bueno, todos conocemos el concepto de HIPPO1, ¿no?

La analítica web, por su parte, nació como una actividad en la que el método científico es la base de sus conclusiones:

  1. Los datos permiten formular una teoría.
  2. La teoría se pone a prueba.
  3. Los datos avalan o refutan la teoría.
  4. Vuelta a empezar.

Hay poco espacio para el “arte” en este esquema. Oh, vale, siempre hay alguien que tiene una capacidad especial para desempeñar cualquier actividad, y sus conclusiones parecen basadas en la inspiración divina. Newton y Einstein eran de otra galaxia, y poseían un don extraordinario para tener ideas brillantes. En concreto, lo que los caracterizaba y los separaba del resto era su capacidad para tener “intuiciones”, capaces de ponerlos en el “camino correcto”. Cualquiera que haya leído un poco sobre la historia de la ciencia sabe a lo que me refiero. Pero eso es genio. No arte.

Lo verdaderamente hermoso del método científico es nos permite, sin ser genios, llegar a conclusiones válidas y tomar las decisiones adecuadas en el momento oportuno.

Decisiones adecuadas, en el momento oportuno. Saborear la frase durante un segundo… No negaréis que suena de maravilla. Esto es maná del cielo. Para quienes se dedican al marketing, puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Es en el marco de la evolución sufrida por el marketing, en virtud de la cual se pretende que las decisiones estén basadas en los datos y no en la intuición, donde ha surgido la analítica web. Sí, no soy de los que piensan que su actividad es la más importante del mundo, y que como tal se justifica a sí misma, y es independiente de cualquier otra. Ese tipo de discusiones no creo que tengan sentido… Ya llegarán cuando la analítica web sea asignatura reglada en las universidades. Ahora puedo decirlo sin temor a que un grupo de exaltados académicos se me tire encima.

Como ejemplo de lo que expongo podemos poner a físicos y matemáticos. Para los últimos, las matemáticas son una disciplina básica, que tiene sentido por sí misma y que no necesita de otras para existir. Para los primeros, en cambio, las matemáticas son, simple y llanamente, una herramienta que permite el desarrollo de la física, una ciencia básica que tiene sentido en sí misma, etc, etc… Los matemáticos a menudo encuentran dificultades para justificar su pasión. Los físicos a  veces son malos matemáticos… Ponerlos juntos a cenar, y sacar el tema. Será una noche movida.

Pero no divaguemos. Lo que quiero decir es que, según mi punto de vista, la analítica web adquiere todo su sentido, y demuestra todo su potencial, cuando sirve a la gente de marketing como herramienta para satisfacer las necesidades de los clientes y obtener ganancias al mismo tiempo, ayudando a los responsables correspondientes a tomar decisiones adecuadas, en el momento oportuno.

De paso, la analítica web es un vehículo excepcional para “imponer” una cultura basada en los datos, no sólo en el área de marketing, si no en todos los departamentos de una empresa: gerencia, administración, recursos humanos, atención al cliente, producto… Es lo que se conoce como Data Driven Culture2. Cómo hacer esto es tema de otro artículo. También lo es la puesta en marcha de un proceso de optimización web. Baste decir que ahí entran a jugar otras disciplinas como el desarrollo de proyectos, y metodologías como Six Sigma3.

Ahora bien, no se puede plantear una relación entre marketing y analítica web para quedarse tan sólo en la teoría. Eso sería hacer trampas. Hay que demostrar con ejemplos concretos cómo la analítica puede ayudar a la gente de marketing. Para ello, no voy ha presentar nada complejo. Al contrario voy a usar sólo cuatro informes, de esos que las herramientas de analítica dan “por defecto” y que cualquiera con acceso a ellas puede ver, para matar dos pájaros de un tiro:

  1. Demostrar lo dicho hasta ahora.
  2. Poner de manifiesto que no siempre es necesario “rascar demasiado” para encontrar datos útiles.

Estos ejemplos son extractos de la asignatura de Reporting, del postgrado de Analítica Web de la OBS y la Universidad de Barcelona.

Contenido principal, páginas, páginas más vistas… y el porcentaje de rebote

Analítica Web: Contenido Principal-Google-Analytics

Las herramientas de análisis nombran de muchas formas lo que en la mayoría de los casos viene a ser lo mismo: un listado, ordenado de forma descendente según el número de vistas o de visitas de las páginas del site. Dentro de ese informe, el dato estrella es el porcentaje de rebote por página, es decir, el porcentaje de veces que cada página ha sido la única que se ha visto del site… El dato es muy poderoso. De un vistazo podemos encontrar las páginas que necesitan optimizarse para reducir el porcentaje de rebote global.

¿Qué significa que una página tenga un 70% de rebote? Sencillamente, que de 100 usuarios que llegan a ella, sólo 30 se quedan en la web.

¿Cómo podemos utilizar el dato? De varias formas… Por ejemplo, si es la Home del site una de las páginas con porcentaje de rebote alto, debemos determinar varias cosas:

  1. ¿Es capaz la Home de convencer al usuario para que vea otras páginas del site? ¿Las llamadas a la acción son claras? ¿El fácil para el usuario entender qué ofrece el site, y que debe hacer tras llegar a ella?
  2. ¿Estamos atrayendo tráfico de calidad nuestro site? ¿La Home está posicionada en los buscadores por las palabras clave adecuadas?
  3. ¿La web funciona bien técnicamente? ¿La Home se carga normalmente? ¿Funciona bien en los principales navegadores y sistemas operativos?

Otras páginas requieren preguntas distintas. Si una de las páginas con rebote alto es la landing de una campaña, entonces debemos determinar, además de las cuestiones técnicas:

  1. Si dicha campaña está bien segmentada, y los receptores son los adecuados.
  2. Si la página ofrece lo que promete el anuncio.
  3. Si las llamadas a la acción son claras.

Estos son ejemplos, y ante cada situación debemos plantearnos las preguntas pertinentes, y descartar posibilidades hasta dar con la respuesta correcta (¿recuerdan el esquema del método científico?).

Análisis de navegación

Analítica Web: Flujo de Objetivos - Google Analytics

¿Cómo recorre la gente nuestro sitio? ¿Desde donde va, y hasta dónde llega? ¿Los usuarios hacen lo que creemos que deberían hacer? ¿Los usuarios están llegando a las páginas de destino a través del camino más óptimo, o los estamos obligando a dar rodeos? ¿A dónde va la gente tras visitar una determinada página?

El Análisis de Navegación responde a estas y a otras cuestiones, y nos da una idea sobre la usabilidad de nuestra web.

Análisis de las búsquedas en el sitio

Analítica Web: Búsquedas en el Sitio - Google Analytics

¿Qué buscan los usuarios en un sitio? ¿Hay contenidos que los usuarios no están buscando? ¿Cuando los visitantes efectúan una búsqueda, encuentran lo que quieren? ¿Si no encuentran lo que están buscando, que hacen a continuación? ¿Qué cadenas de búsqueda no generan resultados? ¿Estoy ofreciendo todos los contenidos que interesan a mis visitantes?

La respuesta correcta a cada una de estas preguntas es esencial para mejorar la experiencia de usuario. Es más, en algunos tipos de sites, el buscador interno tiene un papel importantísimo en las conversiones.

El análisis de las búsquedas en el sitio nos permite, de una forma más directa que muchos otros informes, saber “qué están pensando” los visitantes. Es, en definitiva, una forma de “escuchar a los usuarios”. En lugar de suponer qué es lo que puede interesarles, las búsquedas en el sitio nos dicen claramente lo que les interesa…

Embudos de conversión

Analítica Web: Embudo de Conversiones - Google Analytics

Un embudo es un conjunto de pasos, preferiblemente obligatorios, que llevan hasta una página que hemos definido como objetivo. El ejemplo que suele ponerse siempre es el de las web dedicadas a las ventas, donde el proceso de pago (check-out) es el embudo perfecto.

Un embudo nos muestra de forma clara cuáles son los pasos críticos de un proceso, entendiendo por tales, aquellos en los que se producen más abandonos. Para optimizar las conversiones, evidentemente, debemos trabajar sobre esos pasos, y aumentar el porcentaje de visitantes que llegan al paso siguiente.

Establecer las causas del abandono de un determinado paso requiere de un análisis serio. ¿Qué páginas ve la gente después de abandonar un proceso? Esto nos puede indicar qué contenidos echan en falta los usuarios a la hora de acabar el proceso.

¿Abandona la gente el sitio, tras dejar el embudo? Si es así, ¿porqué? ¿Le estamos pidiendo mucha información? ¿Hay un problema técnico en el paso en cuestión?

Conclusión

Como puede verse, con cuatro informes básicos, es posible responder preguntas de marketing de gran calado, y adoptar acciones tendentes a satisfacer las necesidades de los clientes y obtener ganancias al mismo tiempo. Y eso que no hemos tratado informes de campaña, fuentes de tráfico y de fidelización de usuarios, que quedan para artículos futuros.

La relación entre marketing y analítica web se presenta clara. Podemos decir que la analítica es el resultado inevitable de la explosión del mundo online y de la necesidad que tienen los responsables marketing de tomar decisiones acertadas, en base a los datos disponibles.

Fuentes:

1, 2 y 3: Avinash Kaushik.

  • Web Analytics 2.0. The Art of Online Accoutability & Sciencie of Customer Centricity, ed. Sibex. Serius Skills. Wiley Publishing, Inc. Indianapolis, Indiana, 2010.
  • Web Analytics. An Hour at Day, ed. Sibex. Serius Skills. Wiley Publishing, Inc. Indianapolis, Indiana, 2007.

Extractos de la asignatura de Reporting, del postgrado de Analítica Web de la OBS y la Universitat de Barcelona:
http://www.obs-edu.com/masters-y-posgrados-en-marketing-y-comercial/posgrado-en-analitica-web/presentacion

Imágenes

Google Analytics: http://www.google.com/intl/es/analytics/

Artículo publicado en  la revista Marketing + Ventas: http://marketingmasventas.wke.es/

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