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Archivo de la etiqueta: Analítica web

Analitica web: como presentar los datos a los jefes (II)Es frecuente caer en la tentación de presentar los datos en Power Point. Pero creo que los Power Point rara vez son auto explicativos. Es necesario estar presente, y apoyar las pantallas con una explicación verbal. Los Excel nos obligan a resumir todo en una sola página. Si el Jefe (en adelante CEO), o los demás interlocutores, no tienen tiempo para asistir a una presentación formal, el Power Point por sí solo puede resultar incompleto.

Evidentemente, todo depende de las circunstancias. Si se trata de presentar informes periódicos, Excel es, para mí, la mejor opción. Si hay que presentar un informe general de los resultados de la web en el último año, delante de la junta de accionistas, Power Point es fantástico.

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O dicho de otra forma: no hay que confiarse. Según las estadísticas de la DGT correspondientes al año 2009 (las últimas que uno se puede descargar de su web), el mayor número de accidentes lo sufren las personas que tienen el carné de conducir desde hace 10 o más años.

Accidentes v/s Antiguedad del carnet

Accidentes v/s Antiguedad del carnet

Por rango de edad, los siniestros (me encanta esa palabra) se producen con más frecuencia entre los 35 y los 49 años. Por sexo, los hombres se llevan la palma. Así que, cruzando los datos, podemos decir que los cuarentones que se sacaron el carné entré los 18 y los 30 la llevan clara.

Podemos suponer que la razón de todo esto está en que el personal se fía… Una persona entre los 35 y los 49 está en la flor de la vida… y aún se cree rápida de reflejos. Le mola la velocidad, por eso de la adrenalina, y si ha pasado la crisis de rigor igual tiene un deportivo, o sueña con uno. La suma de estos factores produce, por decirlo de alguna manera, un cóctel explosivo.

Salgamos ahora del terreno de las estadísticas de tráfico, y entremos en el de la analítica web. ¿Cuál es el perfil del analista en España, ahora mismo? Mira por dónde: profesional, entre los 35 y los 49, y que lleva en las trincheras más de 10 años (aunque no necesariamente del sexo masculino: ahí están Gemma Muñoz y Gema Mora para demostrarlo).
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Cookies

Autor: Daniel Schwen

Mi opinión al respecto de las cookies queda muy clara en este post. Si alguien piensa distinto, me encantaría que lo exponga en los comentarios. Podríamos tener un interesante debate…

El contexto

En este post hablaremos de las cookies desde dos puntos de vista:

a) Como un sistema para seguir la actividad de los usuarios de un site (y distinguir a dichos usuarios de las visitas).

b) Como una forma de ofrecer a los usuarios contenidos (información, publicidad, productos…) acorde a sus intereses o de acuerdo a su interacción con determinado site.

El el primer caso, el propósito de las cookies es esencialmente analítico. En el segundo, su finalidad es mejorar la experiencia de los usuarios y, en ultima instancia, facilitar las conversiones, ya sean estas una venta, un registro, o un click sobre determinado anuncio.

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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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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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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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