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Analítica web

Analitica como presentar datosDe la forma más sencilla posible. Y en una hoja Din A4, por una cara. Así de simple, y así de complejo.

Hace poco escribí un post sobre qué datos hay que presentar primero a los jefes. Ahora vamos a cerrar el tema hablando de cómo presentarlos.

El gran Avinash insiste en que como mucho debemos seleccionar seis métricas para transmitir las claves de un negocio. Si se nos ocurren más, tenemos que repensar y eliminar las que sobran.

Cuando se presenten los datos, éstos deben caber en una hoja. Y junto a ellos debemos incluir la explicación de lo que significan, y proponer acciones de mejora. Si no proponemos acciones nuestro trabajo no sirve de nada, y no pasamos de ser unos simples “generadores de informes”.

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Las autoridades alemanas consideran que Analytics vulnera la privacidad de los usuarios, y pretende multar a los responsables de los sitios web que incluyan el código de seguimiento de esa herramienta en sus páginas.

No entiendo la decisión del gobierno alemán. De hecho, cuando leí la noticia por primera vez no me la creí. Me pareció un bulo. Pero tras una búsqueda ¡en Google!, me convencí de que la cosa va en serio. Ha sido publicada en las versiones online de los principales periódicos españoles:

El País
Alemania multará el uso de Google Analytics
Las autoridades alemanas de protección de datos amenazan con multar a las compañías locales que empleen la herramienta Google Analytics para rastrear las visitas a un sitio de Internet.

El Mundo
Alemania multará con 50.000 euros el uso de Google Analytics
El Gobierno alemán continúa se cruzada contra los ‘excesos’ de Google y acaba de anunciar que sancionará con multas de hasta 50.000 euros a todo aquel que utilice el la herramienta de Google Analytics, que sirve para obtener datos e información de las visitas que recibe una página web.

En la web de RTVE.es también se han hecho eco del asunto.

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No me fío de las estadísticas… El otro día casi me ahogué en un río de un metro y medio de profundidad media. Con las estadísticas es fácil meter la pata hasta el fondo, y conseguir con ello que los clientes pierdan la fe. Por eso es bueno repasar sus conceptos clave de vez en cuando. Sobre todo los que se relacionan con nuestra actividad como analistas web.

Pero las estadísticas no son un plato que le guste a todo el mundo. Los posts en los que hablo de ellas son siempre los menos leídos… Así que intentaré tratar el tema de una manera amena… con un poco de azúcar.

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Analitics: instalación correctaHace poco, hablando por teléfono con una representante de una conocida empresa de publicidad española, me di cuenta de que todavía hay personas que, a pesar de usar Analytics a diario, olvidan los puntos básicos de una instalación correcta. Mi interlocutora se quejaba de que en el informe no figuraban las vistas de determinada página, lo que le parecía imposible, puesto que ella misma había entrado en dicha página varias veces. Le pregunté si en el perfil que estaba viendo estaba filtrada su IP, sólo por descartar una posible aunque improbable causa. Tras responder que no, le pedí que accediera a la web en cuestión, y que buscara el código de Analytics en la página que no figuraba en el informe. Yo ya intuía la respuesta: «en esta página el código no está».

Motivado por este caso, y por varios otros similares, he decidido escribir un post que lista 11 puntos básicos para una instalación correcta de Analytics. Para que el texto no fuera excesivamente largo, he incluido enlaces directos a los artículos correspondientes publicados en el Analytics Help Center.

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Cuando estamos analizando los resultados de determinadas acciones sobre un site, es muy útil efectuar una comparación con el período inmediatamente anterior. Supongamos que hemos mejorado todos los metas de nuestra web, y queremos ver si el tráfico proveniente de los motores de búsqueda (y por ende las visitas), ha aumentado.

Hay sitios web que presentan claros patrones en las visitas. El siguiente ejemplo muestra un mes normal para un sitio real:

Patrón de visitas

En este caso en concreto, es fácil ver que las visitas decaen los fines de semana, y aumentan los lunes. El descenso a lo largo de la semana, salvo alguna excepción cuya razón debe determinarse como parte de nuestro trabajo de análisis, es paulatino.

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Si el análisis ciego es aquel que se realiza sin mirar más allá de los datos que nos dan nuestras herramientas de analítica web, el sordo es el que realizamos sin oír a los usuarios.

Cuestionarios

Hay muchas formas de oír a la gente que visita las webs que debemos analizar. La más simple es implementar un cuestionario que aparece cuando el usuario va a abandonar el sitio. Su «puesta en marcha» es realmente sencilla (como ejemplo, ahí está 4Q). Este tipo de formularios puede constar de tres simples preguntas, según explica Avinash Kaushik en Web Analytics. An Hour a Day:

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Cuando nos sentamos delante del ordenador y abrimos nuestra amada herramienta de analítica web, debemos ser conscientes, por muy enamorados que estemos de ella, de que no nos dice toda la verdad. Para poder ver las cosas como realmente son, debemos levantar la cabeza y enfocar la vista más allá de las visitas, del porcentaje de rebote, de la procedencia de los usuarios, de las principales páginas de entrada y sus respectivas palabras clave, del ROI, de los objetivos y del ratio de conversiones.

Es imprescindible que salgamos del laberinto de métricas, y que lo veamos desde fuera. Es una cuestión de perspectiva. Sin ella, no pasamos de vernos el ombligo, y podemos cometer, como analistas, errores de bulto. «La verdad está ahí fuera»… Y si nos quedamos dentro de los muros de Analytics, Omniture, Webtrends…, nunca la encontraremos.

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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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