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Analítica web

En una semanaGemma Muñoz y Tristán Elósegui


© Gemma Muñoz y Tristán Elósegui, 2012

© Centro Libros PAPF, S. L. U., 2012

Gestión 2000 es un sello editorial de Centro Libros PAPF, S. L. U.

Grupo Planeta

Av. Diagonal, 662-664

08034 Barcelona

www.planetadelibros.com

ISBN: 978-84-9875-209-0

Depósito legal: B. 15.396-2012

Primera edición: junio de 2012

Preimpresión: Zero Preimpresión, S. L.

Impreso por T. G. Soler

Impreso en España - Printed in Spain

No se permite la reproducción total o parcial de este libro, ni su incorporación

a un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier

medio, sea éste electrónico, mecánico, por fotocopia, por grabación u otros

métodos, sin el permiso previo y por escrito del editor. La infracción de los

derechos mencionados puede ser constitutiva de delito contra la propiedad

intelectual (Art. 270 y siguientes del Código Penal).

Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derechos Reprográfi cos) si necesita

fotocopiar o escanear algún fragmento de esta obra. Puede contactar con

CEDRO a través de la web www.conlicencia.com o por teléfono en el

917 021 970 / 932 720 447.


Índice

Lunes 7

Introducción

Martes 21

Recogida de datos: herramientas de analítica web

Miércoles 29

Análisis básico de nuestro sitio web

Jueves 41

Análisis de la conversión

Viernes 53

Análisis de campañas

Sábado 65

Medición en las redes sociales

Domingo 77

Transmisión del conocimiento

Epílogo 97


7

LunesIntroducción

¡Enhorabuena! Sí, te lo decimos a ti, que tienes este libro en

las manos. Puedes sonreír, no pasa nada. Nadie te está

viendo. ¿Por qué te felicitamos? Simple. Has decidido

averiguar de qué va esto de la analítica web. Has decidido

dar un paso al frente, arremangarte y «ensuciarte». Y lo

has hecho con una de las disciplinas básicas de internet,

pero al mismo tiempo una de las más desconocidas.

En este libro averiguarás por qué es tan importante, y te

avisamos de que una vez empieces… ¡no vas a querer parar

de aprender! Luego no digas que no te lo advertimos.

Como es el primer día en el que te enfrentas a este tema,

vamos a empezar con una explicación práctica: la analítica

web te permitirá conocer lo que ocurre en tu página web y,

por tanto, mejorar sus resultados.

Sencillo pero potente, ¿verdad? Por fin «algo» que me

dice qué es lo que ocurre y me ofrece pistas sobre cómo

mejorar mis resultados.

Ésta es la explicación breve, pero como puedes imaginar

tiene muchos, muchos matices. Sin embargo, es una buena

manera de empezar.


Lunes

8

¿Qué es la analítica web?

Para sentar las bases, empecemos con la definición de la Web

Analytics Association (WAA, www.webanalyticsassociation.org):

Is the measurement, collection, analysis and reporting of

Internet data for the purposes of understanding and

optimizing Web usage («Es la medición, recogida, análisis e

interpretación de los datos de tráfico web con el objetivo de

entender y optimizar la navegación web»).

En otras palabras, la analítica web es el resultado

de analizar la actividad del sitio web con el objetivo de

enfocar acciones a resultados. Lo más importante es

entender que no es tanto una herramienta técnica como

una de negocio.

¿Para qué sirve?

Durante muchos años nos hemos dedicado a explicar por qué

internet es tan útil. Afortunadamente, ya hemos superado esa

etapa. Internet se ha convertido en un commodity; todos

hemos asumido que es útil y lo usamos casi todos los días,

pero muchas de las disciplinas que lo componen todavía nos

suponen un reto (cierto es que las cosas evolucionan tan

rápido que es difícil asimilar conceptos).

Existen grandes diferencias en el grado de asimilación de

internet. Mientras unos miden intensivamente cada una de sus

acciones en internet, son usuarios activos de redes sociales,

etc., otros tratan de negar la utilidad de internet en su día a día

y evitan cualquier contacto con la red. Estas diferencias

evidencian los problemas que ha causado la rapidez con la que

internet se ha introducido en nuestras vidas.


Lunes

9

A pesar de que internet es algo cotidiano, no hemos

asumido que cambia las reglas de juego del mundo offline

(expresión en creciente desuso, pues la línea entre los

ámbitos off y online es cada vez más difusa).

En este mundo las cosas se miden por medio de

encuestas. Se hacen incontables entrevistas y tests

de todo tipo a partir de los cuales se extrapola. Aunque

los resultados son bastante fiables, no dejan de ser

extrapolaciones.

En internet podemos medir cada acción, cada clic, cada

visita a nuestra página web. Es como si hiciésemos una

encuesta a todos los que pasan por nuestra tienda.

Podemos alcanzar un nivel de granularidad hasta hace

poco impensable. ¿Qué te parece más fiable, extrapolar

o «preguntar» al 100 % de tus clientes?

Desde un principio, el reto al emprender cualquier acción

o inversión es obtener el máximo rendimiento y cumplir

con los objetivos fijados. La analítica web nos permite

medir los resultados obtenidos, saber qué cosas han

funcionado mejor y peor, y tomar las decisiones adecuadas

para potenciar los éxitos y corregir los errores. De este

modo podemos cumplir con las premisas de maximizar el

rendimiento y alcanzar los objetivos (o al menos saber por

qué no lo has logrado).

Estamos tan acostumbrados al mundo offline, al mundo

de las extrapolaciones, al mundo de «te lo tienes que creer

porque no hay otra forma de medirlo», que no nos damos

cuenta de que internet te permite conocer a fondo a tus

clientes y comprender el porqué de las cosas.

La analítica web te permite entender qué ocurre antes

de que los usuarios lleguen a tu web, cómo se comportan


Lunes

10

mientras están en ella y por qué no se cumplen los

objetivos que tienes marcados en tu web.

Antes de llegar a tu web

Como cualquier negocio tradicional, en internet tenemos

que poner en marcha una serie de acciones para darnos a

conocer y atraer tráfico a nuestra web. Las campañas de

publicidad a las que estamos más acostumbrados se

componen de anuncios en televisión, prensa, radio, folletos

y carteles (entre otros muchos medios). Internet es un

canal indispensable que debe figurar en la lista y que tiene

sus propias formas de dar a conocer sus productos.

Veamos los principales.

1. Buscadores

Search Engine Optimization (SEO) o posicionamiento

natural en buscadores. Son un conjunto de técnicas que

facilitan que tu web se posicione lo más arriba posible en

los resultados naturales. Hacen que tu web sea más

comprensible y relevante para los motores de búsqueda.

Hasta finales de 2011 estos criterios eran puramente

técnicos, pero desde la llegada de Google Panda (una

actualización del algoritmo de búsqueda de Google), las

recomendaciones en redes sociales empiezan a tomar

importancia como criterio para mejorar el posicionamiento

de una página.

Search Engine Marketing (SEM), más comúnmente

conocido como PPC (pay per click) o Adwords (anuncios de

PPC en Google). Permite posicionar tu página en las


Lunes

11

primeras posiciones de los resultados de búsqueda

mediante anuncios pagados, sobre la base de pujas

por los términos de búsqueda que los usuarios utilizan.

Fig. 1.—Diferencias entre SEM y SEO.

2. Display (banners)

Es la versión online de los anuncios en periódicos y

revistas. Consiste en insertar publicidad en páginas web.

Tienen mala fama porque en ocasiones pueden ser

intrusivos y porque muchos piensan que no son rentables.

Sin embargo, de acuerdo con nuestra experiencia, una

campaña de banners bien planificada, negociada y sobre

todo medida y optimizada (aquí entra en juego la analítica

web), puede ser muy efectiva y rentable.

Parte de esta mala fama se debe a que sólo se miden las


Lunes

12

conversiones directas (clic en el banner y conversión

[cumplir objetivo]), y no se tienen en cuenta las

conversiones asistidas (aquellas que inicia, pero terminan

entrando/contabilizándose por otro canal).

3. Social media

Se trata del conjunto de estrategias que una empresa

puede desarrollar en las redes sociales, ya sea

conversando con los usuarios o insertando publicidad

en la propia red social.

4. Email marketing

El marketing directo por excelencia en internet. Una de las

disciplinas más efectivas. Tiene las mismas ventajas que el

marketing directo postal tradicional, pero con ventajas

añadidas como un control total sobre las piezas, la

medición de resultados y unos costes mucho menores.

5. Marketing de afi liación

En internet existen millones de sitios web cuyo modelo de

negocio se basa en la publicidad (banners, emailing y

muchas cosas más), pero que no pueden acceder a los

anunciantes por falta de recursos.

Por otro lado, existen anunciantes que quieren llegar a

los usuarios de estas páginas, pero que no pueden buscar

y negociar, una a una, con cada página.

Por este motivo surgen las redes de afiliación que

ponen en contacto a las páginas web con los anunciantes.


Lunes

13

Normalmente, el anunciante paga por registro o venta

conseguidos, la red de afiliación se queda una parte y el

resto va al afiliado (página web).

6. Mobile marketing

Cada día navegamos más mediante nuestros teléfonos

móviles. Los utilizamos para casi todo: correos

electrónicos, redes sociales, compras, etc. Son parte de

nuestro día a día y están provocando que la línea entre los

ámbitos on y offline sea todavía más difusa.

Muy escuetamente, podemos decir que el mobile marketing son todas las acciones que podemos realizar

cuyo soporte es un teléfono móvil o una tableta. Es un canal

nuevo y completo.

7. Tráfi co directo

Son las visitas que llegan a nuestra web porque un usuario

ha tecleado nuestra URL en su navegador. Aunque siempre


Lunes

14

ha sido un aspecto a tener en cuenta, últimamente está

cobrando importancia gracias a que los «nuevos»

navegadores recuerdan las URL visitadas y las muestran al

usuario. Muchos usuarios teclean directamente la URL en

el navegador porque:

• Son usuarios asiduos y conocen la URL.

• Tienen la URL guardada en favoritos (esto cada vez

ocurre menos).

• Conocen la marca y escriben el nombre de la marca

seguido de .com o .es para probar suerte.

• La marca ha hecho una campaña en la que destaca

la URL.

Confiamos en que esta somera descripción os haga

sentir más cómodos con la terminología.

A lo largo de la «semana» ahondaremos en estos

conceptos.

¿Cuándo llegan a tu web y por qué se van?

Ha llegado el momento de relacionar los resultados de la

campaña con lo que ha ocurrido en la web. En primer lugar,

veamos los resultados de la campaña:

• Buscadores: ¿Nos han encontrado en Google?

¿Con qué palabras clave (keywords)?

¿Cuánto nos ha costado (cost per click o CPC)?

¿Cuántos usuarios han llegado mediante clics

en resultados naturales (SEO)?

• Display: ¿Han visto nuestros banners?


Lunes

15

¿Cuántas personas han hecho clic (clic trough rate,

o CTR)?

• Social media: Las acciones especiales realizadas,

¿han conseguido atraer tráfico a nuestra web?

¿Cuántos usuarios han llegado desde redes sociales?

¿Qué red social ha sido la dominante?

¿Cuánto nos ha costado traer a cada usuario?

• Otros canales: Debemos hacernos preguntas

similares de todos los canales mencionados

anteriormente.

A continuación veamos lo que ha ocurrido en la web:

• ¿Cuántos usuarios nos han visitado?

• ¿Cuánto tiempo se han quedado?

• ¿Cuántos visitaron el sitio web, no les gustó

lo que encontraron y se fueron rápidamente

(bounce rate)?

• ¿A través de qué canales vinieron?

• ¿Cuánto hemos conseguido vender? ¿Cuál ha sido

el canal más efectivo?

¿Interesante, no? Pues cuando termines de leer este

libro, ¡serás capaz de contestar a todas estas preguntas

y muchas otras! Pero vayamos paso a paso.

Para realizar este análisis avanzaremos un poco día

a día.

¿A quién debería interesarle la analítica web y por qué?

A todo aquel que esté relacionado con el marketing online.

¿Por qué? Porque es necesario saber qué contenidos,


Lunes

16

productos o servicios prefieren nuestros clientes

potenciales; qué otros sitios web nos están generando

más visitas; qué palabras clave utilizan nuestros visitantes

para llegar a nuestra web (y cuáles nos gustaría que

utilizaran pero no lo hacen); detectar por dónde entra

y por dónde sale la visita…, es decir, qué hacen en nuestra

web, compararlo con qué queremos que hagan y

determinar los pasos a seguir para alcanzar nuestros

objetivos.

La analítica web necesita que los gestores de la web

tengan muy claros los objetivos que se persiguen con la

estrategia online. En función de los objetivos se

determinará qué métricas son las más adecuadas para

calibrar el éxito de una estrategia concreta. La métrica

básica en la medición del éxito es la tasa de conversión

que refleja cuántos de todos nuestros visitantes satisfacen

nuestro objetivo. De este modo podremos analizar qué

sucede con los clientes que no cumplen nuestras

expectativas y, en consecuencia, podremos tomar

decisiones basándonos en datos concretos como hasta

dónde llegaron al visitar nuestra página web y qué pudo

ocasionar que abandonaran la página.

Es necesario conocer a nuestros visitantes, clasificarlos

o segmentarlos según su comportamiento para

personalizar las tácticas y lograr los objetivos marcados.

Una de las segmentaciones básicas será la procedencia de

la visita, para saber qué visitas vienen de forma gratuita

(directamente desde el navegador o porque nos tienen

guardados como favoritos), desde los buscadores (de forma

gratuita o de pago), desde otras webs que nos enlazan,

desde una plataforma de afiliados, desde una determinada


Lunes

17

campaña de publicidad, desde las redes sociales, desde un

lanzamiento de emails, etcétera.

Saber qué porcentaje de visitas nos llega de todos los

lugares posibles y qué porcentaje de beneficio sacamos por

cada vía será vital para saber dónde invertir para obtener

el mejor rendimiento.

E igualmente importante es conocer por dónde se

mueven los internautas cuando nos visitan, qué les

interesa, qué funciona o no, por qué no navegan por donde

nosotros deseamos, saber qué llamadas a la acción no

están funcionando como debieran, qué diseños no resultan

atractivos, qué caminos les confunden, etcétera.

En definitiva, aprender y optimizar la experiencia

de usuario.

Sin embargo, la analítica web no termina en el sitio

web. El éxito también requiere conocer bien a nuestros

competidores para tener una idea clara de cómo está el

mercado y cuál es nuestra posición en él. Y, por supuesto,

es vital combinar todo el conocimiento cuantitativo sobre

nuestro sitio web con los datos cualitativos. Esto nos

permitirá comprender mejor por qué están pasando ciertas

situaciones mediante la voz del usuario, para combinar los

dos objetivos de la analítica web: mejorar el rendimiento de

la web y la satisfacción del cliente.

Si tenemos un negocio online y no planteamos objetivos

o no medimos su consecución, no podremos mejorar.

Sin la analítica web será mucho más difícil,

por no decir imposible, optimizar nuestro sitio web

a conciencia.


Lunes

18

Tres ideas clave para resumir el lunes:

1. ¿Qué es la analítica web? Es la herramienta que

nos permite entender el comportamiento

de nuestros usuarios y mejorar su experiencia de

navegación.

2. ¿Qué nos permite hacer la analítica web? Medir los

resultados obtenidos, saber qué cosas han funcionado

mejor o peor, y tomar decisiones para potenciar los

éxitos y corregir los errores.

3. ¿Cuáles son los principales canales por donde nos va

a llegar el tráfico? Buscadores (SEM/SEO), display

(banners), redes sociales, emailing, afiliación, mobile

marketing y tráfico directo.

¿Cómo vamos a organizar el resto de la semana?

Mañana martes veremos cómo recoger los datos para

analizar y optimizar los resultados.

El miércoles estudiaremos de dónde vienen los usuarios

que llegan hasta nuestra web.

El jueves empezaremos con el tema clave: las ventas

(veremos que no siempre se trata de eso, pero por

el momento nos vale para entendernos).

¿Hemos vendido? ¿Cuánto? ¿Por qué no hemos vendido

más?

El viernes analizaremos si las acciones que hemos

realizado para atraer tráfico a nuestra web han funcionado

correctamente o no.


Lunes

19

Y durante el fin de semana analizaremos cómo lo

estamos haciendo en las redes sociales (sábado) y

terminaremos aprendiendo a hacer los informes de

seguimiento para analizar la información más interesante

para nuestro negocio.


21

MartesRecogida de datos: herramientas de analítica web

La historia de las herramientas de analítica web empieza

en la década de los noventa, con el análisis de las huellas

que dejan las peticiones al servidor (logs). Sin embargo,

basar la medición en analizar los ficheros de logs plantea

varios problemas, ya que puede contar más visitas de las

reales (por los robots) o menos (no cuenta los accesos a la

caché); además, la identificación se basa en la IP, con la

imprecisión que esto implica.

Fue entonces cuando salieron a la luz las herramientas

que medían por medio de tags (etiquetas) integradas en

todas las páginas del sitio web. Esta medición mejora los

resultados de las herramientas basadas en logs, puesto

que proporciona información que el log no es capaz de

revelar y es más fiable. Requiere de javascript y emplea

cookies (marca en forma de fichero de texto que el

navegador asocia al sitio web visitado), lo cual permite


Martes

22

discriminar si el usuario accede al sitio web por primera

vez o no. El problema que esto genera es que si se elimina

la cookie, la información no es fiable.

La medición web basada en tags ha vivido su máximo

apogeo desde que Google lanzó Analytics. Esta herramienta

gratuita es la más extendida en el mundo junto con las de

pago: las más famosas son

Omniture, Webtrends, Unica, Nedstat y ATInternet.

No podemos olvidar otro sistema de medición muy utilizado

en empresas de comunicación: los paneles o la medición

orientada al usuario. Consiste en instalar en los sistemas

de algunos usuarios un software de recogida de datos que

permite obtener una serie de estadísticas sobre la audiencia

del sitio web. Este sistema, heredado de la televisión, ofrece

una ventaja muy interesante: permite realizar una

comparativa entre los distintos sitios web para determinar

los puntos débiles y fuertes de cada uno. Los más utilizados

son los paneles de Nielsen (Net View) y Comscore

(Media Metrix).

¿Cómo elegir la herramienta de medición más

adecuada?

La elección de la herramienta que mejor puede responder a

las necesidades de una organización debe apoyarse en

cuatro pilares básicos:

• La capacidad de recopilación de datos: variables fijas

o configurables.

• La flexibilidad del modelo de datos: segmentación de

las variables.


Martes

23

• La integración de los datos: de fuentes externas o

extracción de la herramienta.

• La gestión de datos: en servidores propios o ajenos.

Escogeremos las herramientas en función de la

importancia que otorguemos a cada pilar. Sin embargo, no

todo depende de encontrar la mejor solución; también es

fundamental que una persona configure y gestione las

herramientas de manera efectiva para sacarle el máximo

partido. A la hora de presupuestar la analítica web hay que

contar con el dinero que cuesta la implantación y el

mantenimiento de la herramienta, así como el sueldo de

la/s persona/s que van a trabajar con ella. Se habla mucho

de la regla 10/90, según la cual se debe invertir el 10 % del

presupuesto en la herramienta y el 90 % en los analistas,

aunque suele presupuestarse justamente al revés.

¿Qué podemos obtener de la herramienta de analítica web?

Información sobre el número de visitas, páginas vistas,

desde dónde vinieron, buscadores utilizados y palabras

clave empleadas, contenido visitado, duración de la visita,

número de veces que se alcanzan los objetivos, cómo está

funcionando una campaña, geolocalización de los

visitantes, si es su primera visita, etcétera.

Las herramientas de analítica web son fáciles de utilizar,

pasan de la visión genérica que podamos tener

a la profundidad del detalle de forma clara. También nos

permiten conocer el comportamiento de nuestros usuarios,

desde antes de llegar a nuestro sitio web hasta que se van

de la web. Por tanto, tendremos datos objetivos que nos


Martes

24

permitirán optimizar el diseño y el contenido de la web, de

forma que su rendimiento sea máximo.

Lo ideal es combinar la información que nos proporciona

cualquiera de las herramientas que acabamos de

mencionar con una segunda herramienta. Por ejemplo,

podemos utilizar Google Analytics de forma gratuita y

combinarla con SiteCatalyst de Omniture.

Si además incorporamos una herramienta propia del

sitio web que registre los logs, podremos tener la certeza

de manejar los datos de manera correcta.

Otras herramientas útiles: información cualitativa,

competencia, tendencias y otras

La combinación de las herramientas adecuadas y el

análisis de los datos llevarán al éxito en la estrategia

online, tal y como muestra la estrategia Multiplicity de


Martes

25

Avinash Kaushik, el gurú de la analítica web de nuestro

tiempo.

Para sacarle el máximo partido a la analítica web, en los

próximos días seguiremos la estrategia Multiplicity, que en

esencia viene a decir: «No tendremos la foto completa de lo

que ocurre hasta que no obtengamos datos de más de una

herramienta».

Para poner a prueba diversas opciones y diseños en

nuestras páginas y recoger información de diseño y/o

usabilidad existen diversas herramientas:

• Google Website Optimizer: con esta herramienta

podemos realizar test A/B y test multivariante para

comprobar nuestras hipótesis e ir sobre seguro a la

hora de cambiar un diseño o una llamada a la acción.

• Crazy Egg: servirá para hacer un análisis de clics, o

sea, para comprobar dónde miran, dónde pinchan, etc.,

y, de este modo, detectar lo que menos se utiliza de

cada página, qué podemos potenciar y qué nos

interesa mejorar. Incluye la opción de ver la

información en un heatmap y segmentar por perfiles.

• ClickTale: es una herramienta de análisis visual que

permite grabar y ver lo que hacen los visitantes,

adónde van, cuánto profundizan, dónde estamos

fallando a la hora de llamar a la acción y qué debemos

mejorar para llevar a los usuarios a su destino. Esta

herramienta es de pago.

Los propios usuarios nos mostrarán por qué se produce

una situación determinada. Podemos crear un laboratorio

de test con clientes, generar nuestros propios

cuestionarios de calidad o utilizar encuestas online:


Martes

26

• Woopra: es una digna alternativa a Google Analytics

para sitios web con poco tráfico. Además de las

métricas habituales, incluye un análisis en tiempo

real y permite mostrar mensajes en forma de pop-up

para hablar con los usuarios conectados en ese

instante.

• 4Q, SurveyMonkey o cualquier encuesta online

que nos permita recoger datos cualitativos en la

propia web para conocer la experiencia de nuestros

usuarios.

Nos puede interesar conocer la frecuencia con la que se

realiza una búsqueda en Google, el buscador más utilizado

en España, como por ejemplo el volumen de búsquedas de

diferentes palabras clave. Esto es posible gracias a estas

herramientas gratuitas, que nos ayudan a conocer un poco

más las preferencias de nuestros usuarios (cómo y por qué

llegan a nuestro sitio web) y las que les llevan a preferir a

nuestros competidores.

• Google Ad Planner: es el sistema de medición

desarrollado por Google para no tener que auditar sus

resultados con terceros; a nosotros nos sirve para

programar nuestras campañas y recoger datos

demográficos y de preferencias de usuarios.

• Google Insight Search: sirve para conocer las

tendencias en las búsquedas online. Esta herramienta

revela en un único interfaz la popularidad de las

búsquedas, así como cuáles están creciendo y cuáles

son las palabras clave de mayor éxito.


Martes

27

Así podremos completar la información que tenemos con

nuestra herramienta de medición. Sin embargo, no

podemos detenernos aquí, pues para obtener una imagen

fiel de nuestros números, es necesario compararlos con los

de nuestra competencia.

• Google Trends: sirve para saber la frecuencia con la

que se busca un término dentro de un período de

tiempo determinado y las preferencias de los que nos

buscan.

• Alexa: este medidor internacional para webs con

resultados de valoración de la página combina el

número de usuarios únicos y las páginas visitadas en

el sitio; a partir de estos datos elaboran un ranking.

Sirve para comparar la tendencia de las visitas entre

sitios web, aunque no es muy preciso puesto que se

basa en el uso voluntario de una barra de

herramientas entre los usuarios.

La analítica web no es solamente una herramienta, sino

una estrategia de negocio. Es un trabajo en el que debe

implicarse todo el equipo con la vista puesta en la

optimización: se analiza, se proponen sugerencias, se

implementan las mejoras, se aprende y se vuelve a probar

una y otra vez.

¿Y el futuro? Lo ideal es invertir en una herramienta

de analítica web que nos permita adecuar la recogida

y el análisis de los datos con la finalidad de optimizar

nuestra estrategia de negocio, así como incluir los datos

de nuestro sistema de CRM (Costumer Relationship

Management, gestión de las relaciones con el cliente)


Martes

28

y determinar acciones personalizadas que encajen mejor

con el perfil de cada cliente.

Por último, no debemos olvidar que el futuro pasa por las

redes sociales y que tenemos que integrar esta nueva

fuente de aprendizaje para obtener una foto completa y

fidedigna de lo que sucede en nuestro sitio web. Sólo así

podremos comprender dónde estamos y adónde

queremos ir.

Tres ideas clave para resumir el martes:

1. La elección de la herramienta de analítica web

adecuada debe realizarse teniendo en cuenta el

método de recopilación de datos, la flexibilidad del

modelo que ofrece cada herramienta y el sistema de

integración y gestión de los datos.

2. Invertir en la herramienta aplicando la regla 10/90

de Avinash Kaushik: 10 % del presupuesto en la

herramienta y 90 en el analista web.

3. Emplear las distintas herramientas gratuitas

disponibles en internet para contextualizar nuestros

datos y estudiar la estrategia de la competencia.


29

MiércolesAnálisis básico de nuestrositio web

Hoy realizaremos un análisis básico de nuestro sitio web.

Se trata de un primer acercamiento: entender quién nos

visita, desde dónde accede a nuestro sitio web, qué está

buscando, qué contenido consume y en qué momento, y

desde dónde abandona la visita.

Solamente entendiendo cómo se comportan los

visitantes que acceden a nuestro sitio web seremos

capaces de optimizar nuestro contenido para lograr que

los objetivos marcados se alcancen en el menor tiempo

posible. Conocer a fondo nuestro negocio para tener una

perspectiva global: ésa es la clave del análisis básico de

nuestra web.

Origen de nuestras visitas

Entendiendo bien las fuentes de origen de las visitas y

profundizando en las palabras clave podremos afinar las

estrategias de captación. Estudiando en qué lugar del sitio

web abandonan la visita nos permitirá optimizar las


Miércoles

30

páginas que pueden resultar conflictivas. Las cuatro

fuentes de origen de tráfico de un sitio web son:

• Buscadores: tráfico proveniente de los distintos

buscadores, y agrupa tanto el tráfico no pagado u

orgánico como el tráfico pagado.

• Referrals: enlaces de otros sitios web que redirigen

tráfico al nuestro.

• Campañas (otros): tráfico de todas las campañas

externas a nuestro sitio web y que hemos etiquetado

convenientemente.

• Tráfico directo: el resto de tráfico. En teoría son las

visitas que llegan al sitio web porque han escrito nuestra

URL directamente en el navegador o nos han incluido

entre sus favoritos. El problema que plantea es que

es un cajón de sastre donde también se contabilizan

las visitas que no están debidamente etiquetadas.

¿Qué fuente de tráfico ofrece mejores resultados?

¡Cuidado! Antes de responder es necesario aclarar que no

debemos fijarnos en el volumen de las visitas solamente.

Para responder de manera adecuada a esta pregunta,

segmentaremos por fuentes de tráfico y usaremos las

variables que aportan valor al análisis de nuestra web.

• Tasa de rebote: ratio de las visitas que únicamente

accede a una única página de las muchas que incluye

el sitio web. ¿A cuántas visitas que buscan una palabra

clave relacionada con nuestra marca no les interesa el

contenido mostrado y desisten de ir más allá de la

página por la que entran?


Miércoles

31

• Tiempo de estancia: tiempo que transcurre entre que

la visita llega al sitio web y la herramienta detecta la

última página visitada. ¿Aumenta o disminuye el

tiempo de estancia de las visitas del tráfico directo

esta semana con respecto a la anterior? ¿Las visitas

están el tiempo suficiente como para cumplir con el

objetivo de la web?

• Páginas vistas por visita: ratio del número de

páginas que se descargan del sitio web entre el

número total de visitas. ¿Cuántas páginas ve de

media una visita captada por redes sociales?

• Tasa de conversión: ratio del número de veces que

se consigue llegar al objetivo de nuestra web entre el

total de visitas que recoge el sitio web.

• Valor por visita: ratio del total de ingresos entre el

número total de visitas. ¿Cuánto gano por cada visita

que viene desde elmundo.es?

• Coste por visita: ratio del total de gastos entre el

número total de visitas. ¿Es mayor el gasto que realizo

por cada visita que atrae elmundo.es o el rendimiento

es positivo?

Además de estas comparaciones de métricas y KPI

(Key Performance Indicator, indicadores clave de

rendimiento), es interesante comprobar a lo largo del

tiempo qué fuente ha crecido más en términos cualitativos.

¿Cuál es la fuente que más fluctúa? ¿Sobre la base de qué

métricas? Lo que realmente debemos preguntarnos es:

¿qué fuente de tráfico arroja los peores resultados?

¿En qué se diferencia del resto? Ahí es donde debemos

actuar.


Miércoles

32

Puntos de entrada y salida de nuestras visitas

Además de conocer el origen de nuestras visitas, un

aspecto interesante del análisis básico de una web es

estudiar las páginas más populares por las que los

usuarios acceden a nuestro sitio web. Este análisis nos

proporcionará la información necesaria para promover la

mejora o la conversión final desde estas páginas, lo cual

incrementará el rendimiento global de la web.

La página por la que entra la visita desde la fuente de

origen que elija se denomina página de aterrizaje o landing

page. ¿Sabemos qué página de aterrizaje tiene mayor

impacto en nuestro sitio web? ¿Cuál consigue luego

mejores conversiones?

Para empezar hay que identificar cada página de

aterrizaje, comenzando por la home y las relativas al SEO,

SEM, correo electrónico, marketing, etc. Podemos tomar el

informe de Top Entry Pages para saber cuáles son las más

populares.

Si tomamos las páginas por las que más entran

nuestros usuarios, incluyendo el número total de

visitas, la tasa de rebote y el total de páginas vistas

por visita, podemos obtener un análisis muy

interesante sobre cómo cada punto de entrada es

aceptado por el tráfico que atrae, si estamos

mostrando lo que el usuario quiere o espera ver (tasa

de rebote), y si le gusta el contenido del sitio web

(profundidad de visita o páginas vistas por visita).


Miércoles

33

Debemos tener en cuenta que estas páginas son nuestro

escaparate, y como la primera impresión es la que cuenta,

hay que mimarlas y dedicarles toda nuestra atención. Lo

más importante es entender que no existen métricas

correctas o incorrectas: cada sitio web es diferente y tiene

sus propios factores y circunstancias. Por eso es

fundamental establecer los objetivos propios y conocer a

fondo el sitio web; sólo así podremos segmentar en función

de los perfiles que más se ajustan al sitio web. Para

obtener una imagen global de éste es básico comparar

los números o ratios entre los diferentes puntos de

entrada.

Si optimizamos las landing pages ganaremos visitas de

calidad, pues ofreceremos una respuesta mejor a

quienes aterricen en ellas. Si combinamos esta

información con los datos sobre el comportamiento

del usuario cuando visita cada página de aterrizaje,

habremos alcanzado un punto de partida desde donde

empezar a mejorar.

Una vez más, queremos subrayar la importancia de

conocer bien el sitio web. Igual que no podemos usar los

mismos valores en los indicadores para todos los sitios

web, cada página de aterrizaje del nuestro requiere un

entendimiento explícito de su función exacta:

• Páginas que tienen como finalidad interesar al

visitante; queremos que siga navegando.


Miércoles

34

• Páginas que buscan persuadir al visitante de que haga

una acción determinada.

• Páginas informativas que deben ayudar al visitante a

entender determinados aspectos de nuestros

productos o servicios.

Dependiendo del sitio web, habrá más o menos

categorías. Si identificamos a qué categoría pertenece cada

página de aterrizaje, luego podremos compararlas entre sí,

puesto que los indicadores sí nos serán de utilidad al

hablar de lo mismo, y nos resultará más fácil saber qué

páginas de cada grupo podrían mejorarse.

Entender qué investigar en relación con las páginas por

donde sale el usuario es tan importante o más que conocer

por dónde entra y desde dónde en el sitio web.

Si sabemos cuál fue la última página visitada podremos

recopilar información para mejorar la retención de

visitantes y la tasa de conversión. Por otro lado, debemos

tener presente que el ratio de abandono siempre se

mantendrá estable, pues todas las visitas tienen que

abandonar el sitio web en algún momento. A pesar de

ello, tal vez nos interese averiguar cuántos de nuestros

visitantes salieron del sitio web prematuramente, y qué

puede causar esta salida no deseada.

Segmentando a los visitantes (nuevos vs. antiguos, o

clientes vs. no clientes), podemos identificar los puntos

comunes de salida y, de este modo, catalogar las páginas

de salida positivas y negativas. Es decir, cada página del

sitio web puede ser una página de salida, y nos

corresponde a nosotros decidir si los visitantes eligen la

que nos interesa a nosotros o no. Si la página de salida


Miércoles

35

elegida por el visitante no nos parece adecuada, deberemos

analizar cómo modificar ese comportamiento.

Nuestro objetivo principal es saber dónde podemos

actuar para retrasar esta salida, en caso de que no haya

terminado el proceso de conversión, como por ejemplo

cualquier página que forme parte del proceso de

conversión, o las páginas por las que entran y salen sin ver

ninguna otra página (las páginas con mayor tasa de rebote

del sitio web).

Dejaremos fuera las páginas donde la conversión ya ha

finalizado (las que suponen la confirmación de una compra

o adquisición de servicio), que son las que consideramos

«páginas positivas de salida».

Para ayudarnos a identificar los puntos negros de

nuestro sitio web desde la perspectiva de la salida que

utilizan, podemos empezar por plantearnos una serie de

preguntas que nos puedan ofrecer un contexto más sólido

sobre las acciones que podemos realizar:

• ¿Dónde se fueron? ¿Por la misma página por la que

entraron?

• ¿Se fueron después de ver la página de información

de un producto?

• ¿Se fueron en nuestra primera llamada a la acción?

• ¿Dejaron información o se dieron de alta antes de irse?

• ¿Se bajaron algún fichero, vieron algún vídeo o

estudiaron algún manual?

• ¿Cuántos volvieron?

• ¿Cuántos se fueron en medio de una conversión?

• ¿Y cuántos después de convertir?


Miércoles

36

Así que, en vez de lamentarnos porque nuestro usuario

se haya ido del sitio web sin hacer nada de provecho y verle

como nuestro enemigo, es mucho más constructivo

meternos en su piel e intentar entender por qué lo ha

hecho.

Perfiles de navegación

Los visitantes acceden a nuestro sitio web, que se compone

de páginas, y éstas tienen contenido. ¿Qué contenido

interesa a nuestros visitantes? ¿Qué métricas nos pueden

indicar qué está pasando en nuestro sitio web? Si

empezamos por estudiar las páginas más vistas,

tendremos las páginas con mayor número de visitas

en un período determinado de tiempo.

Si conocemos los contenidos más visitados, la página de

acceso a nuestro sitio web, los puntos de origen de las

visitas y las palabras clave por las que nos han encontrado,

tendremos un primer boceto de lo que está sucediendo en

nuestro sitio web, de cómo nos perciben. ¿Coincide con la

imagen que queremos ofrecer de nuestra marca?

Lo primero que vamos a hacer es dividir el sitio web en

secciones, establecer objetivos para cada una de ellas y

estudiar las métricas básicas de cada página o contenido.

Cuántas visitas ven esa página, cuántas abandonan el sitio

después de ver esta página, cuántas terminan convirtiendo,

cuántas logran su objetivo (el de la home sería derivar

tráfico, el de una página de producto o servicio que el

usuario se comporte de acuerdo con los objetivos globales

del sitio web, etcétera).

La clave del éxito es optimizar el contenido basándose en


Miércoles

37

los resultados de la analítica web. Podemos segmentar las

visitas según lo que gusta a los que repiten visita, según el

contenido que atrae a nuevos usuarios, según las

diferencias de consumo de contenido entre las distintas

fuentes de origen, etcétera.

Los segmentos predeterminados por los que podemos

empezar son los relativos a las distintas fuentes de tráfico,

si se trata de usuarios nuevos o recurrentes, si han

terminado convirtiendo en el sitio web o si han accedido

desde un dispositivo móvil. Se puede personalizar en

función del perfil que necesitemos dependiendo de cada

momento del análisis.

Captación y fidelidad de las visitas

Saber si atraemos visitas en el mismo grado en que las

fidelizamos nos aportará una pista sobre si estamos

haciendo las cosas bien, si nuestros esfuerzos en esto

o en aquello se han materializado en resultados.

Los nuevos visitantes son aquellos en cuyo ordenador

no se ha copiado la cookie conforme ese usuario ya ha

accedido a nuestro sitio web. Hay que tener en cuenta que

si los visitantes borran habitualmente las cookies, los datos

no serán totalmente precisos. La herramienta web no

reconocerá si el visitante es nuevo o antiguo, por lo que

catalogará a éste siempre como nuevo.

Lógicamente, dependiendo del tipo de negocio daremos

más importancia a una métrica frente a otra. No obstante,

lo que debemos tener claro es la estrategia que queremos

seguir. Estas KPI serán el indicador de la relación que

tienen nuestros visitantes con el sitio web.


Miércoles

38

Porcentaje de nuevos visitantes =

Nuevos visitantes / Total visitantes

Porcentaje de visitantes que repiten =

Visitantes que repiten / Total visitantes

No existen porcentajes medios de visitas nuevas vs.

recurrentes por tipología de web, pero si nuestra estrategia

de marketing se concentra en la captación masiva, el

porcentaje de nuevos visitantes deberá ser más alto que el

de los que repiten (por ejemplo, en un sitio web de reserva

de hoteles). Si, por el contrario, nuestro valor se

fundamenta en la retención de usuarios (un blog, por

ejemplo), nos interesará tener un porcentaje de visitantes

que repiten superior al de nuevos visitantes.

Hay que preguntarse qué palabras clave han provocado

un incremento de nuevos visitantes. O el caso contrario: si

lo que suben son los visitantes que repiten, ¿quiere eso

decir que una campaña de correo electrónico, por ejemplo,

ha funcionado correctamente?

Si segmentamos las métricas que ya conocemos (tasa de

rebote, tasa de conversión, valor por visita, etc.) por nuevos

visitantes o visitantes recurrentes, tendremos datos

suficientes para determinar si interesa captar usuarios o

concentrar los esfuerzos en la fidelización para cumplir

nuestros objetivos.


Miércoles

3939

Cuatro ideas clave para resumir el miércoles:

1. Primer paso del análisis: estudiar a fondo de

dónde proceden las visitas que llegan a nuestro

sitio web, por dónde acceden y por dónde salen.

2. Conocer la diferencia de comportamiento entre los

usuarios que nos visitan por primera vez y los que

ya nos conocen es vital para optimizar la estrategia

de captación y fidelización de nuestro sitio web.

3. Actualmente, lo importante no es tanto el valor

absoluto de cada fuente de entrada o de visitas

en cada página de aterrizaje, sino la tendencia.

Debemos aprender de aquellas acciones que

hayamos realizado que hayan tenido consecuencias

positivas en nuestro sitio web, y utilizarlas como

fuente de aprendizaje y optimización futuras.

4. Si clasificamos las páginas de aterrizaje por

categorías, podremos compararlas y juzgar si

su rendimiento es el esperado.


41

JuevesAnálisisde la conversión

Embudos de conversión

Una vez establecidos los objetivos del sitio web, podemos

ir un poco más allá y medir cada proceso que hayamos

identificado por medio de un embudo de conversión. Así

podremos analizar lo que está pasando para mejorar

cualquier punto del recorrido.

El embudo de conversión se construye a partir de los

tramos o pasos en los que se divide un proceso y permite

ver de una manera muy gráfica dónde se encuentran las

oportunidades de mejorarlo.

1. Interés en el producto

2. Poner producto en carrito

3. Realizar la compra

Debemos partir de la premisa de que la conversión final

es importante, pero el camino para conseguirla está

compuesto por microconversiones, puesto que cada nivel

superado aumenta nuestras posibilidades de que llegue a

su destino.

Hay que tener en cuenta que si un visitante no pasa al


Jueves

42

siguiente nivel en el embudo puede hacer dos cosas: irse a

otro contenido dentro de nuestro sitio web o abandonarlo

por completo. Esto último hay que impedirlo a toda costa.

Debemos identificar los puntos de fuga y tratar de

minimizarlos.

También es importante entender que el nivel de

compromiso del usuario aumenta a medida que avanza en

el proceso. Empieza en cero, cuando accede al sitio web, y

va aumentando según va superando pasos en un proceso

de compra o de alta. De este modo, como el nivel de

compromiso se va multiplicando, la tasa de abandono del

proceso debe ir bajando en la misma proporción.

Llega un momento en que el usuario está tan cerca de la

conversión que no nos podemos permitir el lujo de

perderle.

Si establecemos objetivos y KPI a cada fase, y nos

centramos en el volumen de personas que hay en cada una


Jueves

43

de dichas fases, conoceremos la forma del embudo de

conversión de nuestra web, lo cual nos permitirá detectar

a qué debemos prestar más atención.

En cada paso se perderán visitantes. Es inevitable.

Sin embargo, nuestro trabajo consiste en mantener ese

número al mínimo, para lo cual debemos localizar y

reparar los agujeros del embudo de conversión.

El embudo de conversión nos indica dónde les perdemos.

Nuestro análisis del tramo nos debe ayudar a identificar

por qué. Es decir, será necesario realizar un estudio

exhaustivo de cuál puede ser el motivo de abandono. Una

vez detectado éste, podremos determinar dónde tenemos

que concentrar nuestros esfuerzos para mejorar.

Asimismo, debemos aprender de la conducta de los

que no abandonan.

Cómo mejorar la tasa de conversión

Imaginemos que tenemos una web www.misitio.com que

vende el producto A, el producto B y el producto C. Lo

primero que debemos hacer es saber cuánto vendemos de

forma agregada, nuestra tasa de conversión global del sitio

web; es decir, sumamos el total de ventas de los tres

productos y las dividimos por el total de visitas recibidas

durante un período determinado. A continuación,

comparamos esta tasa de conversión con los meses

anteriores para comprobar la evolución, o con el mismo

mes del año anterior para saber nuestro rendimiento

global en contexto. Llegados a este punto, ¿qué pasos

seguiríamos para aumentar la tasa de conversión global?

¿Qué puntos débiles debemos fortalecer para lograr dicho


Jueves

44

objetivo? ¿Cómo decidimos si lo que necesitamos es

optimizar nuestros procesos de compra o mejorar

nuestra estrategia de captación? Una buena manera de

decidir por dónde empezar es la siguiente: primero

averiguamos las visitas que recibe cada ficha de producto y

el número de conversiones de cada producto por separado:

Producto A: 500 visitas a la ficha de producto

con 50 conversiones.

Producto B: 500 visitas a la ficha de producto


Producto C: 50 visitas a la ficha de producto


Por lo que:

Tasa de conversión A = 10 % (50/500).

Tasa de conversión B = 20 % (100/500).

Tasa de conversión C = 70 % (35/50).

Está claro que el producto A no necesita atraer

más visitas, puesto que solamente el 10 % termina en

una conversión. El producto A necesita optimizar su

página de aterrizaje o el proceso que realiza el usuario.

Aquí profundizaría en el embudo de conversión del

producto A: ¿dónde exactamente estamos teniendo

puntos de fuga?, ¿qué está pasando en la página

de aterrizaje?

El producto B tiene mejor tasa de conversión que el

producto A. Se puede probar posicionando otras palabras

clave (no branding correspondientes al producto B) en

buscadores o Adwords, o desarrollar una campaña

específica del producto B para incrementar su captación


Jueves

45

y, a la vez, dedicar esfuerzos para mejorar el punto del

proceso donde nos abandonan más visitas.

Por último, el producto C es el que mejor tasa de

conversión tiene, por lo que mejorar su captación es

primordial para incrementar sus ingresos.

Estos ejemplos muestran que, normalmente, no es

necesario esforzarse por mejorar la captación de todo

el sitio web ni por optimizar todos los procesos sin

analizarlos bien, como pollos sin cabeza. Es más efectivo

estudiar cada proceso que tengamos para determinar

dónde y cómo optimizar nuestro sitio web, ya sea

concentrándonos en mejorar la captación, la página

de aterrizaje o el proceso en sí.

Podemos ir un poco más allá si tomamos el precio medio

de cada producto y lo multiplicamos por el número de

visitas o visitantes perdidos por el camino. ¿Cuánto

estamos dejando de ganar como máximo? Dependiendo

de la naturaleza del producto tendrá un mayor valor medio,

y tal vez nos interese centrarnos en primer lugar en los

productos que más margen nos proporcionan.

Si tenemos acceso al número de visitas perdidas

después de la ficha de producto, y por separado tenemos el

número de visitas perdidas durante el proceso de checkout,

tendremos una idea todavía más clara de dónde debemos

concentrarnos. Lógicamente, no es lo mismo perder

el 60 % después de la ficha de producto que perderlo

en el último paso del checkout, donde el nivel de

compromiso del usuario es más alto (porque ya ha

introducido datos, porque ha manifestado mayor interés

al entrar en el proceso, etcétera).

Si realmente queremos realizar un buen trabajo y


Jueves

46

profundizar tanto como sea posible, lo mejor es

contextualizar los datos obtenidos. ¿Cómo ha

evolucionado el producto en cuanto a las visitas a la ficha

del producto a lo largo del tiempo? ¿Las conversiones han

aumentado o disminuido de la misma manera? ¿Cómo

afecta a la tasa de conversión global cada incremento en la

tasa de conversión de cada producto?

Cada proceso (y por tanto cada embudo) es diferente, y la

conducta de nuestros visitantes también. Por eso, aparte de

estudiar el proceso desde la perspectiva del conjunto de

usuarios, ayuda mucho la segmentación en distintos grupos

de visitantes para alcanzar conclusiones más específicas.

Segmentación

A veces, lo más difícil en el análisis de un sitio web es

identificar dónde y cómo segmentar los datos. Para tomar

decisiones sobre los datos debemos tratar la información

de forma segmentada, nunca de forma agregada. Pero

¿qué segmentos son realmente los que importan en

nuestro sitio web? ¿Cómo lograremos averiguarlo?

Para conocer los segmentos más importantes debemos

analizar los datos considerando los siguientes aspectos:

captación, comportamiento y resultados.

1. Captación

Es decir, profundizar en la forma en que logramos

interesar a los visitantes. Esto nos permitirá contestar

a preguntas como:


Jueves

47

• ¿Cómo funcionan nuestros esfuerzos en SEO?

• ¿Y nuestra estrategia en SEM?

• ¿Obtenemos resultados desde las redes sociales?

• ¿Y de las campañas fuera de nuestro sitio?

• ¿Con qué palabras nos encontraron?

• ¿Qué otros sitios web nos mandan visitas de calidad?

Si tomamos los datos de nuestro sitio web basándonos

en el origen del tráfico, podemos saber de un vistazo si

nuestro tráfico es de calidad, cómo ayuda cada origen a

la conversión y cómo está funcionando el sitio en cuanto

a la consecución de objetivos.

Dicho de otro modo: si sabemos cómo funciona cada

fuente de origen, podremos observar su tendencia, estudiar

cómo se reparten las métricas y podremos optimizar cada

fuente por su lado conociendo sus puntos fuertes y débiles.

2. Comportamiento

También podemos segmentar en función de cómo se

comportan nuestras visitas en el sitio web. Algunos

aspectos que deberíamos tener en cuenta son:

• ¿Por dónde entran?

• ¿Por dónde salen?

• ¿Dónde hicieron clic?

• ¿Qué producto visitaron?

• ¿Cuánto tiempo se quedaron?

• ¿Cuántas páginas vieron?

• ¿Qué fichero se descargaron?

• ¿Qué buscaron en el buscador interno?


Jueves

48

Podemos ver cómo utilizan nuestro sitio web y estudiar

los datos de segmentos que cumplen una serie de

requisitos relacionados con la activación o el compromiso

que tienen los usuarios con nuestro sitio web.

Si estudiamos cómo se comportan las visitas,

conoceremos mejor a los visitantes, además de identificar

cómo se manejan las visitas en nuestra web y detectar

patrones de comportamiento. Por ende, esto nos permitirá

personalizar nuestra oferta y optimizar el sitio web en lo

que a la navegación se refiere.

3. Resultados

El último eje sobre el que podemos basar una primera

segmentación de los datos del sitio web es analizar los

resultados.

Estudiando bien el proceso de conversión o a los que

convirtieron podremos segmentar a las vistas:

• ¿De dónde vinieron?

• ¿Cuánto tiempo tardan en comprar?

• ¿Qué contenido del sitio web consumen antes?

• ¿Qué palabras clave utilizaron?

• ¿Con qué frecuencia vuelven?

Si identificamos todos los productos y segmentamos

según la consecución de los mismos, podremos estudiar a

los que realizaron conversiones y ver qué tienen en común

con aquellos que no lo hicieron.

Debemos, pues, segmentar según las tasas de

conversión de cada producto (adquisiciones del producto/


Jueves

49

visitas a la página de interés del producto) para poder

estudiarlas bajo el mismo plano y determinar dónde

podemos realizar acciones de mejora.

Si sabemos qué diferencia a los que convierten de los

que no, podremos entender sus motivaciones e identificar

cada conversión al mismo nivel; a continuación, podremos

mejorar la reconversión a otros productos y optimizar el

proceso de compra o embudo de conversión, así como

lograr que los que no han convertido, lo hagan.

Optimización del sitio web

En nuestro sitio web siempre hay algún punto donde una

pequeña modificación puede ayudar a incrementar de

forma notable el rendimiento. Obviamente, la cuestión es

localizar dicho punto, aparte del carrito de compra, una

página donde se produzca la conversión o la página de

inicio (que suelen ser donde se efectúan las primeras

acciones de mejora). ¿Cómo lo encontramos?

Cualquier herramienta de analítica web permite generar

un informe de las páginas más visitadas. Además de las

visitas, para determinar la calidad de las mismas habría

que tener en cuenta otras dos KPI.

Por un lado, hay que observar la tasa de rebote para

saber qué grado de rechazo tiene la página, que puede ser

debido a un mal diseño, una usabilidad inexistente, un

contenido que no se corresponda con lo esperado,

cualquier combinación de estos factores o incluso todos

a la vez. Por otro lado, debemos conocer el grado de

consecución de objetivos que posee la página. No sería la

primera vez que una página con una tasa de rebote muy


Jueves

50

elevada (en torno al 85 %) consigue un índice de ingresos

mucho más alto que otra página con un rebote más bajo.

Nuestro objetivo es optimizar una página que realmente

lo necesite, por lo que hemos de buscar la combinación de

estas tres KPI:

1. Visitas (debe tener un valor alto).

2. Tasa de rebote (debe ser más alta que la media

del total del sitio web).

3. $/Index (debe ser menor que la media del total

del sitio web).

Una vez elegida la página, vamos a determinar dónde

aplicaremos el cambio. Lo primero será estudiar la página

a todos los niveles, para lo cual nos plantearemos las

siguientes preguntas:

• ¿Los colores son los adecuados? ¿Encajan con la

estética del sitio web?

• ¿Existen suficientes imágenes acordes con los textos?

¿Quizá hay demasiadas?

• ¿Qué objetivo principal tiene la página? ¿Hay uno

o varios?

• ¿Y las llamadas a la acción? ¿Están debidamente

resaltadas? ¿Bien localizadas?

• ¿Cómo es el contenido? ¿El copy engancha? ¿Tiene

valor?

Completaremos estos datos cualitativos con los

cuantitativos. Si disponemos de una herramienta con un

mapa de calor, veremos los lugares donde los usuarios


Jueves

51

deciden hacer clic. ¿Se corresponden con las llamadas a la

acción que teníamos identificadas? Si no tenemos el mapa

de calor integrado en la herramienta, podemos utilizar otra

alternativa relativamente barata del estilo de Crazy Egg.

No está de más pedirle opinión a alguien que no esté

«contaminado» por la web, es decir, que no la conozca en

exceso, como un familiar o un amigo. De todas sus

opiniones e impresiones (ya sabemos que en este país

todos tenemos un político, un entrenador y un diseñador

en el interior) seguro que algunas nos son de utilidad.

Una vez tengamos claro qué queremos cambiar, no hay

que volverse loco. De todas las preguntas que nos hemos

planteado antes, debemos centrarnos en dos o como

mucho tres cosas a cambiar, y ponernos manos a la obra:

construyamos una alternativa a esta página. Puede ser

algo tan sólo conceptual, y que alguien del departamento

de diseño y usabilidad se encargue de llevarla a cabo. La

idea es disponer de una opción que a nuestro juicio es

mejor que la original.

Y ahora es el momento más importante: perdamos el

miedo a testar. En internet es fácil y relativamente barato

crear un test, y con una herramienta como Google Website

Optimizer solamente necesitamos disponer de la

página original más la alternativa, decidir qué página

definiremos como página de conversión o éxito del test

y modificar el código fuente.

En poco tiempo tendremos claro si nuestra alternativa

tiene o no el éxito esperado. Aunque no sea así, habremos

aprendido a conocer mejor a nuestras visitas, lo cual es

siempre interesante. Y seguro que la próxima vez no nos

cuesta tanto plantear nuevas hipótesis.


Jueves

52

Tres ideas clave para resumir el jueves:

1. Dividir cada proceso del sitio web en distintos

pasos o microconversiones es vital para aumentar

su efectividad. Entendiendo el motivo de abandono

de cada paso del proceso, podremos determinar

dónde tenemos que esforzarnos para mejorar.

2. Si nuestro objetivo es aumentar los ingresos, no

podemos limitarnos a estrategias de captación

indiscriminadas; debemos estudiar cada categoría

o producto independientemente y detectar cómo

podemos optimizar lo que le rodea:

• El público al que estamos dirigiéndonos.

• Las páginas de aterrizaje o contenido en la web.

• El proceso de compra del producto o adquisición

del servicio.

3. Para tomar acciones en el sitio web hemos de

segmentar las visitas según su origen, su

comportamiento o sus resultados; solamente así

podremos aprender qué tienen en común y en qué

se diferencia cada grupo para actuar en

consecuencia.


53

ViernesAnálisisde campañas

En el capítulo anterior hemos conocido la figura del

embudo de conversión. Figura que nos acompañará

en los análisis que realicemos, pues tiene multitud

de aplicaciones posibles.

En el caso del análisis de campañas toma especial

relevancia. Nos va a permitir entender fácilmente cómo

está funcionando, y cuáles son las causas de que vaya bien

o mal.

La figura del purchase funnel (embudo de compra o de

conversión) nos ayuda a tener una visión general del proceso

completo que sigue una persona desde que conoce la

existencia de nuestro producto hasta que lo compra y lo usa.


Viernes

54

La parte de la izquierda (en verde) muestra el proceso

previo a la venta (campaña online), mientras que la parte

de la derecha refleja lo que sucede una vez se ha adquirido

el producto.

En este capítulo ahondaremos en la importancia de

disponer de una visión completa. En el análisis de

campañas no nos podemos quedar en los «datos puros»,

sino que debemos añadir información sobre cómo es el

cliente que se ha captado para tomar mejores decisiones.

Pero empecemos por el principio. Si analizamos en detalle

la parte referida a la campaña, este purchase funnel tendría

el siguiente aspecto:

Si observamos el purchase funnel de izquierda a derecha,

veremos el camino que siguen las diferentes campañas/

fuentes de tráfico hacia el embudo de compra, y cómo parte


Viernes

55

de esos usuarios finalmente cumplen el objetivo de la

campaña (en este caso, comprar un producto).

En un primer análisis, podemos ver la campaña en su

conjunto para juzgar los resultados globales, pero también

debemos analizar los porqués. Si la campaña ha ido bien o

mal, ¿qué canal ha contribuido en mayor o menor medida?

Cada uno de los canales puede ser analizado como un

microfunnel. Podemos ver las visitas que han generado

display, qué fuentes han aportado más tráfico y

conversiones (soportes), etc., y así tomar decisiones sobre

la inversión realizada.

Por poner un ejemplo visual, debemos empezar con el mapa

de España (campaña), luego analizar las comunidades

autónomas (canales/fuentes de tráfico), etc., e incluso si

fuese conveniente realizar un análisis por barrios y calles

(rendimiento de creatividades/palabras clave, etcétera).

Podemos llegar al nivel de detalle que quieras, aunque

excederse puede desembocar en una difuminación del

contexto global. Así que cuidado con el «sobreanálisis».

Macro y microconversiones: objetivo de campaña

y métricas asociadas

Tratándose de una campaña, en cada uno de estos canales

vamos a tener un mismo objetivo final: conversión a _____

(venta, registro, etc.), pero cada uno de los canales va a

tener sus microconversiones (clic, visita a página de

aterrizaje, consulta de información adicional, inicio de la

conversión, etc.) y sus métricas específicas.

Antes de poner en marcha la campaña debemos

tener claro este objetivo y microobjetivos, y asociar


Viernes

56

a cada uno una métrica (una «traducción» de objetivos a

métricas) para obtener un correcto seguimiento de la

campaña.

Cada campaña tendrá sus métricas específicas de

negocio, pero existen una serie de indicadores comunes

que nos ayudarán a montar la estructura básica de vuestro

dashboard de campaña (hablaremos sobre esto en el

último capítulo).

El gráfico que presentamos a continuación, además de

mostrar las métricas más básicas (negociación y

rendimiento de campaña) en cada uno de los canales, nos

ayudará a tomar conciencia de que no debemos perder de

vista que un usuario puede estar recibiendo impactos de

nuestra campaña desde diferentes canales, y éstos deben

ser coherentes y estar coordinados entre sí (insistimos en

la idea de no perderse en el análisis de lo específico para

no salirse del contexto de la campaña).


Viernes

57

Principales métricas para medir una campaña

En este apartado estudiaremos las KPI de las principales

fuentes de tráfico pagado desde el punto de vista de los

costes, el rendimiento y la conversión para ofrecernos una

visión global. En función de los objetivos de la campaña,

existirán muchas KPI de conversión más, pero a

continuación enumeramos las más comunes.

1. Métricas de costes

• Display (banners): CPM (costo por mil), CPC (cost per

click), share of voice (porcentaje que representan las

impresiones de tu campaña con respecto al total

de impresiones del sitio web/sección/etcétera).

• Buscadores: CPC.

• Emailing: coste por cada mil envíos, costes por criterio

de segmentación.

• Social media: costes asociados a campañas

específicas (desarrollo de aplicaciones, publicidad en

redes sociales, etcétera).

• Afiliación: costes de mantenimiento, comisión por

lead.

2. Métricas de rendimiento

• Display: CTR (click through rate), frecuencia.

• Buscadores: CTR, posición, palabras clave dinámicas,

quality score.

• Emailing: bounce rate, open rate, CTR.

• Social media: número de followers (Twitter) o fans


Viernes

58

(Facebook), menciones e interacciones. Tráfico

captado.

• Afiliación: número de afiliados apuntados a tu

campaña, CTR.

3. Métricas de conversión

• Display: CPL (coste por lead), C2L (click to lead), CPA

(coste por acción), conversiones posclic y post-

impresión.

• Buscadores: CPL, C2L, CPA.

• Emailing: CPL, CPA.

• Social media: en función de los objetivos de la marca

en las redes sociales, los objetivos y sus métricas

serán diferentes; a continuación incluimos algunas

métricas por donde empezar. Número de followers

(Twitter) o fans (Facebook), menciones, interacciones,

retuits, «me gusta», comentarios, etcétera.

Mejora del sentimiento de los comentarios (positivos,

neutros o negativos), posicionamiento, opinión sobre la

marca, etc. Y no hablamos de conversiones a venta porque

pensamos que ése no es el objetivo principal de una

estrategia de social media.

• Afiliación: CPL, CPA, calidad de los leads.

Normalmente, al analizar este tipo de métricas nos

quedamos con el dato final. ¿Cuánto me ha costado captar el

lead o el cliente? Es importante que seamos conscientes de

que en este coste final, además de la planificación, la


Viernes

59

creatividad y otros factores, también influye cómo hayamos

negociado la campaña.

Si no prestamos atención a esta fase previa y

contratamos campañas con altos costes, vamos a partir

con un hándicap muy importante a la hora de optimizarla.

Ésta debe funcionar con un determinado porcentaje

mejor para compensar la mala negociación inicial.

Ya han comprado nuestro producto, pero ¿qué ocurre

después?

Hasta este momento hemos valorado el resultado objetivo

de la campaña online. Conocemos bien qué ha pasado (CTR,

costes de captación, costes de negociación, etc.) pero no

sabemos qué ha ocurrido una vez que el cliente ha

comprado el producto.

¿Qué producto ha comprado? ¿El margen que deja ese

producto cubre lo que hemos invertido en captar ese cliente?

¿Deberíamos aumentar el período de permanencia o el

precio? ¿Cuál será el siguiente producto que podríamos

ofrecer a este cliente? ¿Los datos son positivos si analizamos

esta información en el global de la campaña? ¿Y por canal?

Este tipo de preguntas nos hablan de la calidad de los

clientes que hemos captado, y corresponde a la parte azul

del embudo de compra que estudiamos al principio del

capítulo. Añadir este tipo de criterios a nuestra campaña

nos ayudará a tomar mejores decisiones con respecto a la

campaña.

Antes de profundizar en las métricas ofrecemos un par

de ejemplos para que se comprenda mejor lo que estamos

tratando de decir.


Viernes

60

• En una campaña de captación pura: ¿es mejor captar

cinco clientes de un producto de 20 € que nos deja un

3 % de rentabilidad o captar dos de un producto de 50 €

que nos deja un 20 %?

• En el primer caso, el CPL será menor (por lo que a

priori sería la mejor opción), pero el ROI (Return on

Investment, retorno de la inversión) es mucho mejor en

el segundo. Si sólo atendemos a criterios puramente

de campaña, seguiremos apoyando la campaña del

primer caso, pero estaremos perdiendo margen.

• Si nos fijamos en la conversión a cliente, pero no

tenemos en cuenta qué ocurre después (churn rate,

tasa de cancelación de clientes), nos podemos

encontrar ante la paradójica situación de captar una

gran cantidad de clientes, pero que al cabo de un mes

se dan de baja (porque han encontrado una oferta

mejor, porque el servicio que ofrecemos no sea de la

calidad adecuada, etcétera).

Estos criterios, además de ayudarnos a detectar la

fuente de clientes de menor «calidad» o más

«promocioneros», nos pueden ayudar a encontrar errores

en el diseño de la promoción que hemos lanzado

(período de permanencia demasiado corto que no permite

«rentabilizar» al cliente, premio de mayor valor

que el beneficio percibido del producto, etcétera).

• Si en una campaña buscamos captar a un determinado

tipo de cliente, para tomar decisiones bien

fundamentadas deberemos añadir a nuestros criterios

de optimización el perfil de cliente que estamos


Viernes

61

captando por cada canal. Esto se debe a que la

campaña puede estar funcionando perfectamente bajo

los «criterios de campaña» (CTR, CPL, etc.), pero tal

vez sea un desastre en relación con el objetivo de

captar a un determinado tipo de cliente.

A continuación incluimos algunas métricas que nos

ayudarán a determinar la calidad de los clientes.

1. ROI (Return on Investment)

Esta métrica tiene «truco», ya que un ROI negativo

(rentabilidad negativa), no siempre significa que debamos

cortar la inversión en un canal o soporte.

Existen motivos para tolerar cierto grado de rentabilidad

negativa:

• Esfuerzo inicial en el lanzamiento de una campaña.

• Estimamos que esa inversión la recuperamos por otro

canal; por ejemplo, leads que ven primero la campaña

por display, pero acaban convirtiendo por SEM.

• Clientes que sólo son rentables pasados un

determinado número de meses de «vida como clientes

de la compañía». Muy común en telefonía, internet,

etcétera.

Podemos calcular el ROI de una fuente de tráfico o de un

cliente captado en concreto con las siguientes fórmulas:

• Del sitio web:


Viernes

62

Ventas generadas por la fuente de tráfico - Inversión

en esa fuente de tráfico

Inversión en esa fuente de tráfico

• De cada cliente:

(€ compra del cliente - € CPL)

€ CPL

2. ARPU

(Average revenue per user, ingresos medios por usuario)

Una forma de optimizar una campaña es plantearse un

ARPU medio como objetivo de campaña, y utilizarlo para

juzgar los resultados obtenidos por cada uno de los canales

y, por supuesto, por la campaña en su conjunto (como ya

hemos explicado, la segmentación es la que nos da las

mejores claves para optimizar la campaña).

La fórmula para calcular los ingresos medios por usuario

es la siguiente:

Ingresos totales

Clientes captados

3. Churn rate (tasa de cancelación de clientes)

Es una ratio muy útil para servicios de suscripción mensual

(telefonía, acceso a internet, gimnasios, etc.) en los que la

rentabilidad del cliente empieza pasados cierto número

de meses.


Viernes

63

Relacionar esta ratio con la campaña online es algo

complicado (y reservado a empresas con un CRM bien

engrasado), pero no por ello vamos a dejar de hablar de

ello.

Si logramos «marcar» a los clientes obtenidos con los

datos de la campaña (nombre de la campaña, producto,

soporte), y realizamos un seguimiento de su ciclo de vida

como clientes de nuestra compañía, podremos juzgar la

rentabilidad real de los clientes captados por las fuentes

de tráfico más estables en el tiempo.

A continuación, la fórmula:

Clientes que se han dado de baja en el período

Clientes al final del período

Tres ideas clave para resumir el viernes:

1. Pensar en el objetivo global de la campaña y

«traducirlo» a métricas que podamos controlar. Una

campaña puede llegar a un mismo usuario desde

diferentes canales. Es necesario asegurarse de que

la campaña es coherente y está bien coordinada.

2. Las campañas tienen un macro objetivo (objetivo

final) y micro objetivos o micro conversiones. El

primero es el más importante, pero los segundos

nos ayudarán a saber cómo evoluciona la campaña.

3. Tan importante es tener la visión general de la

campaña, como saber los porqués de sus

resultados. Debemos analizar cada canal.


Viernes

64

(microfunnel) para averiguar los motivos de los

resultados, ya sean positivos o negativos, pero con

cuidado de no profundizar en exceso y perder de

vista el contexto.


65

SábadoMedición en las redes sociales

Antes de medir una estrategia para las redes sociales,

primero debemos tener claros los objetivos que deseamos

alcanzar. ¿Queremos aumentar los beneficios? ¿Queremos

crear una comunidad? ¿Generar una imagen de marca? Sin

objetivos no nos servirá de nada medir porque no

sabremos dónde queremos llegar.

Si reunimos el nombre de unas calles, lo que tenemos

son datos. Si ponemos esas calles en un mapa, sabremos

cómo son de grandes y cómo se cruzan unas con otras, eso

es información. Pero si trazamos la ruta sobre el mapa con

la calle donde estamos hacia la calle donde queremos

llegar, eso es conocimiento.

Si medimos sin saber a qué calle queremos llegar, por

mucho que sepamos la calle donde estamos y cómo las

adyacentes se cruzan entre sí, no nos será fácil llegar a

nuestro destino. Nuestro objetivo en las redes sociales será

trazar esa ruta (definir la estrategia), proceder a recopilar

los datos (medir) y, a continuación, comprender dónde

estamos, cuánto nos falta por recorrer y por dónde debemos

tirar para llegar a nuestro destino (objetivo final).

Llegados a este punto tendremos claro por dónde

empezar. Para ser más efectivos en esta fase de


Sábado

66

recopilación de datos, debemos diferenciar los datos de

la fase de escucha de los datos de la propia actividad

de la marca en redes sociales y del tráfico resultante a

nuestra web.

Escucha

La metodología comienza por la búsqueda de DÓNDE se

está hablando de nosotros (marca, producto, servicio,

nosotros mismos) y CÓMO se está hablando de nosotros

(marca, producto, servicio, nosotros mismos). Para saberlo

podemos utilizar herramientas tanto gratuitas como de

pago, que nos ofrecen los datos que necesitamos para

recopilar los datos previos a nuestro análisis de la

situación:

• Pago: Melwater Buzz, Radian6 o Sysomos.

• Gratuitas: Social Mention, Google Alerts o Twitter

Search, entre otras.

Una vez que sabemos si ya existen conversaciones sobre

nosotros o sobre la competencia o sobre el mercado donde

queremos introducirnos en las redes sociales, es el

momento de definir exactamente nuestros objetivos en

conjunto con las métricas que nos van a indicar cuán cerca

o lejos estamos de conseguirlos.

No tiene que ser algo muy enrevesado, pero sí debe

cubrir todos los datos que necesitamos: Objetivo -

Audiencia - Lugar - Tiempo - Campaña - Llamada a la

acción - Producto/Servicio - Métricas.


Sábado

67

Actividad en redes sociales

Una parte fundamental del análisis consiste en evaluar

nuestra actividad diaria.

1. Expertise

• Antigüedad del blog.

• Número de suscriptores del blog.

• Page rank.

• Número de enlaces entrantes.

• Número de resultados indexados en buscadores.

• Número de listas en las que es incluido en Twitter.

La mayor parte de estos datos se pueden obtener

instalando add-ons de SEO en nuestro navegador, como

SEOquake.

2. Capacidad de movilizar y comunicar (engagement)

• Número de clics por tuit: a través de acortadores de

URL como bit.ly o clientes de Twitter como Hootsuite.

• Número de interacciones en Facebook: si se trata de

una fan page, Facebook Insights nos da el dato.

• Número de comentarios por post.

• Tasa de rebote, a pesar de que si hablamos de blogs

es un dato bastante variable si comparamos blogs de

diferentes temáticas.

• Twitalyzer, Klout y PeerIndex también ofrecen datos

de engagement.


Sábado

68

3. Difusión (reach)

• Número de RT/shares por post: podemos saber el dato

aproximado (siempre se pierden algunos) con plugins

sociales del blog.

• Difusión del usuario en Twitter: Twitalyzer o Klout lo

explican perfectamente. Podemos ver usuarios con un

alto número de seguidores, pero con una difusión baja.

Otra herramienta disponible es Tweet Reach (la

limitación que tiene es que la versión gratuita sólo

mide los últimos cincuenta tuits).

• Número de tuits en el top 5k o 1k (reconocimiento

otorgado por Topsy a los tuits más compartidos en un

determinado período de tiempo): creo que esto denota

mayor capacidad de difusión que el dato global de

RT/shares.

• Visitas mensuales únicas al blog.

• Número de suscriptores del blog.

4. Comunidad

• Número de followers/fans: en el caso de Twitter

podemos comprobar si el crecimiento es más o

menos natural, viendo la evolución del crecimiento

de followers con Twitter Counter.

• Más allá del dato numérico, muchas redes sociales

disponen de herramientas para ver gráficamente

cómo se relaciona esta comunidad, y así poder valorar

su «fortaleza». Para Twitter, MapMyFollowers.com;

para Facebook, Placebook, y para LinkedIn, LinkedIn

Inmaps.


Sábado

69

• De nuevo Klout y Twitalyzer estiman la capacidad de

amplificación de la comunidad en torno a un usuario.

Campañas en redes sociales

Además del tráfico que generemos día a día con nuestra

actividad, la fuente de tráfico más interesante (donde se

concentran las conversiones) la encontramos en las

campañas.

Para las campañas en las redes sociales que se refieran

a generar imagen de marca también debemos respetar el

programa: nuestra llamada a la acción consistirá en tener

menciones positivas o en que se empiece a hablar de

nosotros, por ejemplo. Es decir, no por no tener un

objetivo cuantitativo debemos de dejar de diseñar

la estrategia sobre la base de objetivos y métricas.

Llega el momento de conocer los valores de las métricas

definidas. Los cuatro indicadores básicos e imprescindibles

son:

• Menciones de la marca vs. menciones de la

competencia.

• Participación frente a visualizaciones.

• Índice de satisfacción.

• Relación de visitantes de redes sociales respecto a

visitantes del sitio web.

En realidad, cada cual debe determinar qué métricas

son las que realmente importan en función de los objetivos

que desee alcanzar. Lo ideal es seleccionar las métricas

más importantes por red social.


Sábado

70

En Twitter, las relacionadas con los datos de perfil

(followers, following, tuits, etc.), los datos de actividad (clics

en URL, RT, momento del día, estructura tuit, etc.) y los

datos de compromiso (menciones, contenido y sentimiento

de la mención). Estas métricas deben generarse

manualmente, llevar un recuento de cada una de ellas y

estudiar su evolución.

En Facebook debemos medir y analizar en función de los

mismos factores: cuantitativos (usuarios, impresiones de cada

mensaje, páginas vistas, comentarios, suscripciones, etc.) y

cualitativos (me gusta, características demográficas, etcétera).

Finalmente, en nuestra web deberemos estudiar el

segmento de visitantes que viene desde las redes sociales,

por separado de los demás. Es decir:

• Visitas que llegan a nuestro sitio web por nuestro

esfuerzo.

• Visitas que llegan a nuestro sitio web por el esfuerzo

de otros.

Así sabremos con precisión cuánto conseguimos con

estas visitas, paso previo para calcular el ROI de nuestro

esfuerzo en las redes sociales:


Sábado

71

Aunque no hayamos tenido actividad previa en las redes

sociales, sí podemos hacernos una idea de qué cifras

necesitamos para considerarlo un canal interesante para

la venta.

Si nuestro objetivo en las redes sociales es vender un

5 % más de nuestro negocio o conseguir un 5 % más de

contactos (correos electrónicos o teléfonos) en el próximo

trimestre, lo primero que haremos es traducir ese

porcentaje en unidades de venta: si el 100 % de nuestras

ventas o contactos son 1.000, un 5 % de esta cantidad son

50 unidades.

Es decir, para alcanzar nuestro objetivo en las redes

sociales hemos de vender 50 unidades o hacer 50 nuevos

contactos durante el próximo trimestre. Si la tasa

de conversión de nuestro sitio web es del 2 %, significa

que para conseguir ese total de 1.000 ventas o contactos

necesitamos 50.000 visitantes.

Por lo que podemos deducir que para vender

50 unidades más o menos necesitaríamos tener

2.500 visitantes desde el canal de redes sociales.


Sábado

72

Lógicamente esto no es exacto, pues cada canal tiene sus

propias características y su propio comportamiento; con

todo, la previsión del total del sitio web nos sirve para tener

claro desde el primer momento que no es tan importante el

número de followers o fans o amigos que tenga nuestra

empresa como el número de usuarios que logramos atraer

a nuestra web.

Es decir, ¿de qué nos sirve tener 5.000 fans si solamente

derivamos 100 visitantes a nuestra web (usuarios

propensos a la venta)? Cuando vamos a utilizar las redes

sociales para vender, debemos dejar de hablar en términos

de fans, followers, me gusta, RT, etc., para hablar de

clientes potenciales.

Una vez tengamos datos sobre cómo actúan los usuarios

de este canal, podremos afinar mucho más en las

predicciones. Por ejemplo, si se han logrado 3.000 visitantes

con tres acciones en Facebook para conseguir vender

55 productos por un valor final de 3.300 € en el último

trimestre, tendremos una tasa de conversión del 1,8 %.

Con esto ya tenemos por dónde empezar a plantearnos bien

la estrategia. Si estas acciones se han realizado en Facebook

y durante este trimestre hemos logrado 200 fans, quiere decir

que 200 fans han generado 3.000 visitantes y 3.300 €.

Lo mismo para sitios web que no comercien

electrónicamente pero necesiten hacer contactos. SIEMPRE

hay que valorizar las conversiones independientemente de

si suponen o no ingresos, puesto que son negocio. Si cada

contacto generado se valora en 60 €, se tendrán los mismos

números que en el ejemplo del comercio electrónico:

200 fans han generado 3.000 visitantes y 55 contactos

nuevos, lo que suponen 3.300 €.


Sábado

73

En ambos casos, cada fan genera unos 15 visitantes y nos

puede significar unos ingresos de 16,50 € cada trimestre.

Entonces toca preguntarse, ¿cómo evoluciona este valor a

lo largo del tiempo? ¿Cómo evoluciona este valor en cada

acción que llevamos a cabo en la red social? De cara a

nuestras promociones futuras, ¿cuántos fans necesitaremos

para lograr alcanzar nuestros objetivos?

Es muy importante en el análisis del rendimiento de las

redes sociales como canal de venta la figura del valor del

usuario (fan, follower, etc.), ya que incluye otras métricas

como tasa de conversión, valor medio por acción

completada, número de visitantes y número de

conversiones. Veamos la fórmula:

Ingresos Valor por visitante =

Número total de visitantes

Si lo cruzamos con el coste de visitante, tendremos una

medida interesante para saber cómo están funcionando

nuestras estrategias en el canal:

Gastos Coste por visitante =

Número total de visitantes

Es decir, si cada acción en Facebook nos cuesta 100 € y

hemos realizado tres acciones, los costes han sido de 300 €

en total. En nuestro ejemplo, cada visitante desde las redes

sociales nos ha costado 0,10 € (300 € de gastos / 3.000

visitantes). Y cada visitante nos ha generado 1,10 € (3.300 €

de ingresos / 3.000 visitantes), por lo que por cada nuevo

visitante se logra 1€ (1,10 € de ingresos - 0,10 € de gastos).


Sábado

74

Analizar esta métrica de forma periódica nos ayudará a

determinar qué acciones funcionan mejor de cara a cumplir

los objetivos de venta. Esta métrica ayuda a detectar qué

promociones valen la pena como inversión para captar

usuarios de calidad; nos permite saber si estamos

transformando la estrategia en negocio. O dicho de otro

modo, conociendo aproximadamente cuánto vale un

visitante de este canal, podremos determinar cuánto

podemos gastar para captar visitantes de este canal de

modo que nos sea rentable.

Si la herramienta de analítica web lo permite (Google

Analytics y Omniture lo hacen, por ejemplo), debemos tener

en cuenta el cruce o canibalización de canales. Es decir,

dependiendo del producto o servicio ofertado, puede que un

visitante necesite más de una visita para finalmente

realizar una conversión.

Y puede que el primer contacto del visitante con la web

sea una promoción en Facebook, en un blog, en Twitter o un

vídeo de youtube. El visitante llega a la web, estudia el

producto, pero no lo compra. Pasados unos días vuelve a la

web y compra (o se da de alta), pero llega desde un

buscador o un correo electrónico por ejemplo.

Saber qué porcentaje de conversiones tiene como punto

inicial las redes sociales es vital para definir la estrategia a

seguir; si no es un canal de finalización de compra, pero sí

de primer contacto, hay que tratarlo como tal y no pedir

resultados de compra final, sino de contacto inicial.

Si queremos que las redes sociales sean un canal de

venta, hay que tratarlo como tal y medir lo que interesa

para sacarle el máximo partido. El responsable de dicho

canal deberá investigar qué tipo de mensaje es el


Sábado

7575

adecuado, cuándo es mejor lanzarlo, en qué red social y

qué tipo de usuarios interesa tener de aliados.

Tres ideas clave para resumir el sábado:

1. Para empezar a analizar la estrategia en las redes

sociales debemos definir adecuadamente los

objetivos y las KPI con las que mediremos en qué

medida estamos alcanzado dichos objetivos.

2. Separar las visitas desde las redes sociales que

visitan nuestro sitio web por nuestro esfuerzo de

las que vienen por propia voluntad nos ayudará a

optimizar la estrategia basándonos en la actividad

que generamos.

3. Estableciendo un valor por visitante y un coste por

visitante de las redes sociales podremos calcular el

ROI exacto de nuestra estrategia y actuar en

consecuencia.


77

DomingoTransmisión del conocimiento

Una de las tareas más importantes en la analítica web es la

presentación de la información. Lo importante es saber

comunicar qué está pasando, por qué puede estar pasando

y cómo podemos arreglarlo.

Sobre todo hay que incidir en lo que haya cambiado en el

período analizado, tanto para bien como para mal. Así se

identifican mejor las acciones a realizar y los segmentos

afectados.

Da igual lo bueno que sea el análisis que acabamos de

realizar. Si no sabemos transmitirlo convenientemente,

acabará en el cubo de la basura virtual y nadie prestará

atención ni a nuestro informe ni a nosotros.

El problema radica en que nos empeñamos en contar lo

que hemos analizado hasta el último detalle y elaboramos

informes de un montón de hojas con un montón de datos,

gráficos, indicaciones, flechas, etc., cuando lo que realmente

necesita el receptor de ese informe es saber qué está

pasando, qué puede pasar y qué puede hacer al respecto.

Empecemos por el principio. Necesitamos conocer los

objetivos que tienen los receptores del análisis. Saber qué

quieren y qué necesitan para hacer su trabajo. De esto

dependerá la profundidad del análisis y, sobre todo,


Domingo

78

las KPI o los indicadores que incluiremos en el informe final.

Una vez terminado el análisis y sepamos exactamente

qué es lo que provoca un resultado final determinado y qué

KPI están involucradas, seleccionaremos las KPI más

adecuadas para nuestros propósitos y el formato de

presentación que se adapte mejor a lo que queremos

transmitir. El resultado debe ser un dashboard, o cuadro de

mando, en el que las KPI se complementen entre sí y nos

permitan tomar acciones fundamentadas.

Se trata de hacerlo de una forma agradable, ofreciendo

información relevante que muestre cómo está funcionando

el negocio, y que además ayude al receptor a tomar

decisiones de una manera eficiente, basándose siempre en

los datos recopilados.

Debe quedar claro por dónde habría que seguir

profundizando en caso de necesitar más detalles y sobre

todo debe incluir unas conclusiones y recomendaciones. Lo

más importante en este punto es que el analista ha de ser

parte de la solución posible, nunca limitarse a señalar el

problema.

Lo ideal es que el resultado del análisis quepa en un

único pantallazo, ya que así concentramos toda la

información en un formato que cualquiera ve sin

necesidad de navegar por la pantalla.

Si se trata de un dashboard que se realiza con cierta

periodicidad, hay que dejar claro el «movimiento» de un

período a otro, y contextualizar los datos para que el

receptor sepa si el valor es el esperado o no.

En un dashboard no se deben poner muchas KPI. Se dice

que el número ideal es entre cinco y veinte por tablero,

pero en nuestra opinión no debería superar las diez.


Domingo

79

Cantidades aparte, lo fundamental es lo que represente

cada una de ellas.

No podemos limitarnos a ofrecer un montón de

datos inconexos, que de poco sirven sin un análisis;

debemos incluir un contexto por medio de un

histórico detallado. También conviene siempre mostrar

gráficos evolutivos para captar con un vistazo nuestra

progresión. No sirve de mucho copiar los dashboards de la

competencia, dado que no tienen por qué usar las mismas

métricas para los mismos objetivos. Por tanto, es mejor

utilizar nuestro propio histórico como benchmarking.

El dashboard típico es el que refleja la conducta o el

ciclo de vida del cliente:

• KPI referidas a la adquisición: conversión, importe,

coste por visita, coste por compra, etcétera.

• KPI referidas a la retención: número de visitas hasta

la compra, número de visitas al mes, etcétera.

• KPI referidas a la fidelización: cada cuánto tiempo

compran, cada cuánto tiempo vuelven, etcétera.

• KPI referidas a la actitud: satisfacción del cliente,

recomendación del sitio web, uso de otros canales,

etcétera.

El primer paso para crear un dashboard es monetizar y

analizar los procesos del sitio. El último paso es no olvidar

hacer pronósticos basados en el análisis.

Un gráfico vale más que mil palabras, pero sólo si cuenta

lo correcto, lo que uno espera ver y, sobre todo, que lo

entienda quien lo lea. Dicho llanamente: que cuando te

vayan a buscar, lo hagan para pedirte más detalles en

alguno de los datos.


Domingo

80

En el año 2008 desarrollé un dashboard informativo de

las KPI más importantes en el caso del canal internet para

la empresa para la que trabajaba en aquel momento.

Funciona a base de las KPI más importantes para el

negocio; lo más difícil es establecer bien los objetivos para

después determinar qué KPI llevan asociadas:

• ¿Cuántas visitas tenemos? Número de visitas total.

• ¿Cuántos usuarios únicos? Porcentaje de usuarios

únicos.

• ¿Son clientes o no clientes? Porcentaje de visitas con

login vs. porcentaje de visitas sin login.

• ¿De dónde vienen? Porcentaje de visitas desde

buscadores vs. porcentaje de visitas directas.

• ¿Son fieles? Porcentaje de visitas que repiten vs.

porcentaje de visitas que sólo vienen una vez.

• ¿Les gustamos? Porcentaje de visitas que están

menos de 30 segundos vs. porcentaje de visitas que se


Domingo

81

quedan más de 30 segundos. De éstas, porcentaje de

visitas que solamente ven un contenido vs. porcentaje

de visitas que ven dos o tres contenidos vs.

porcentaje de visitas que ven más de tres

contenidos.

• ¿Son rentables? Porcentaje de visitas que convierten

y, de éstas, porcentaje de conversiones hechas por

clientes vs. porcentaje de conversiones hechas

por no clientes.

Lo importante es transmitir transparencia y objetividad

en un formato claro y entendible.

A lo largo de estos años he conocido diversas variantes

que otros analistas han creado adaptando el concepto de

este dashboard a sus respectivas empresas. De eso se

trata, de encontrar el dashboard perfecto para transmitir

el conocimiento de un análisis en nuestro propio

entorno.

(Copyright del dashboard de Raquel Madrigal.)


Domingo

82

Si queremos generar un dashboard con llamadas a la

acción, nos puede servir de base el siguiente gráfico,

tomado de Avinash Kaushik:


Domingo

83

Se divide en cuatro partes bien diferenciadas.

• La primera se refiere al gráfico de evolución de la tasa

de éxito de cada producto por meses; asimismo, se

muestran como texto los principales datos, las

respuestas que ha recibido la página de información de

cada producto y las conversiones obtenidas. Este primer

apartado pretende informar al lector de la evolución de

cada uno de los cuatro productos estudiados.

• El siguiente cuadro habla de las tendencias

dominantes. Aquí se profundiza más en los datos de

cada producto, si está ofertado en más de una

ubicación y cómo está funcionando en cada una, por

qué puede ser que la evolución mostrada en el cuadro

anterior refleje una tendencia ascendente o

descendente, la media diaria de respuestas y

conversiones del período y los días de mayor afluencia

tanto de visitantes como de compras. Aquí también

podemos segmentar la información que consideremos

relevante, por cliente/no cliente, por ejemplo. Este

segundo apartado pretende profundizar más en los

datos cuantitativos de cada producto.

• Bajamos al tercer cuadrante, el que habla del impacto

en la compañía. Aquí se traduce en términos del negocio

lo que se ha detectado en los dos primeros cuadrantes.

• Finalmente, la última parte alberga lo más importante

y lo que lleva más trabajo: las acciones o los pasos

a seguir para mejorar la situación actual. Aquí se

incluyen las conclusiones sobre si hay que cambiar

una forma de actuar (dependiendo del caso puede ser

la ubicación de una campaña, atraer tráfico desde


Domingo

84

buscadores, etc.) y las razones del comportamiento

positivo o negativo de cada producto.

Las recomendaciones son vitales en este tipo de

informes, por eso cuanto más personalizados estén y mejor

conozcamos a los receptores, mejor. Todo el mundo puede

decir «ojo, aquí hay un problema», pero lo que el receptor

del informe necesita es saber qué hacer al respecto. Si

solamente reportamos lo que ha pasado, estamos

ofreciendo datos, no conocimiento.

Junto con la versión en inglés del libro de Avinash

Kaushik Web Analytics: An Hour a Day, venía un DVD con un

ejemplo de dashboard de la empresa norteamericana

Stratigent. Me llamó mucho la atención en su momento

porque contenía mucha información en un formato limpio y

muy claro. Este año, en el Emetrics celebrado en Nueva

York, tuve la suerte de asistir a un taller de dashboards de

la responsable de este dashboard, Jennifer Veesenmeyer.

Siguen utilizando este tipo de dashboard adaptado a la

necesidad de cada cliente; es un modelo que puede

aplicarse a distintos negocios y que únicamente conociendo

las KPI importantes para tu negocio y con un poquito de

maña en Excel permite mostrar en una sola pantalla toda la

información necesaria para tomar decisiones.

¿Qué es lo que hemos aprendido a lo largo de estos años

como analistas web en cuestión de dashboards? Que

tenemos siempre demasiados datos, no se toman

decisiones por puro desbordamiento. Que para ser un

mejor analista web hay que ser capaz de seleccionar lo que

realmente importa, para lo cual es imprescindible saber los

aspectos básicos que un negocio necesita conocer sobre su

sitio web. A partir de ahí deberemos averiguar qué


Domingo

85

necesitamos adaptar a la medida del cliente según los

objetivos de cada negocio y cada situación en particular.

Además de explicar lo que ha pasado, es también muy

importante dejar entrever lo que podría pasar si no se

emprenden acciones. Evolucionar del «qué ha pasado»

hacia el «qué puede pasar». Emplear gráficos donde se

recoja el pasado, el presente y el futuro de forma que

se comprenda la necesidad de tomar cartas en el asunto.

Por ejemplo, si solamente analizamos lo que ha pasado


Domingo

86

en 2011 en un gráfico, podemos pensar que el éxito a nivel

de conversión se lo lleva todo España:

Lo que realmente ha pasado es que el mercado español es

muy maduro y no hemos crecido nada. Sin embargo, llama la

atención la subida de países como Rusia, algo que deberíamos

tener en cuenta de cara a tomar acciones durante este año.

Este otro gráfico muestra lo que realmente importa y es el

que debería figurar en el dashboard:

Conversión por países año 2010

(grosor = ingresos)

Visitas vs. Conversión por país año 2011

(grosor = ingresos)


Domingo

87

En condiciones ideales deberían generarse varios

dashboards adaptados a las necesidades de cada uno de los

que trabajan en internet; por ejemplo, el responsable de

las redes sociales o el responsable de los blogs corporativos

debería tener sus propios dashboards para saber si sus

respectivas áreas siguen una estrategia adecuada o no:


Domingo

88

Si carecemos de tiempo o no tenemos el suficiente

conocimiento como para lograr resultados vistosos en

Excel, no es excusa para no crear dashboards más

rudimentarios pero igual de efectivos, ya que lo importante

es el contenido y el valor que pueden aportar para tomar

decisiones en la estrategia:


Domingo

89

Por el contrario, si queremos avanzar en nuestro camino

de transmisión de datos y llamar la atención con informes

espectaculares, hay que formarse en infografía y combinar

con acierto colores e imágenes: (Copyright del dashboard de

Bankinter Labs.).


Domingo

90


Domingo

91

Otros ejemplos de los dashboards más característicos de

la analítica web:

• Dashboard para ejecutivos. KPI de rendimiento del

sitio web: conversiones, beneficio, valor medio de la

venta, altas, coste medio de la visita, satisfacción del

cliente, segmentación por tipo de cliente, etcétera.

• Dashboard de contenido. KPI de compromiso con el

cliente: tasa de rebote, uso del buscador interno,

contenidos a los que se accede, ratio de visitantes

nuevos vs. visitantes conocidos, tiempo pasado por

visita, segmentación por tipo de cliente, etcétera.

• Dashboard de campañas. KPI de rendimiento por

campaña: beneficio, tasa de conversión, conversión

por palabra clave, ratio de abandono de compra, CTR,

coste por adquisición, segmentación por fuente de

entrada, etcétera.

• Dashboard de usabilidad del sitio y mantenimiento.

KPI técnicas: velocidades, consistencia, carga de

páginas, uso de navegadores, etcétera.

Existen herramientas especializadas en hacer buenos

dashboards sobre Excel y sobre todo en ir directamente

contra las API de las distintas herramientas de medición

y seleccionar los campos que necesitamos para

monitorizarlos de manera automática.

A continuación mostramos los más importantes.


Domingo

92

• Excellent Analytics

• Nextanalytics


Domingo

93

También son muy recomendables diversos blogs con

información relevante y útil que nos permitirán progresar

en el arte de hacer buenos dashboards en Excel.

El blog de Chandoo.org es un excelente recurso para

sacarle el máximo partido:


Domingo

94

Y ExcelCharts.com nos ayudará a crear dashboards

efectivos con tablas y gráficos avanzados:

¿Por qué es necesario realizar este esfuerzo

extraordinario en cuanto a diseño y presentación? Pues

porque ser analista web consiste tanto en alcanzar

conclusiones que muevan a la acción, como en comunicar

el resultado de nuestro análisis de tal modo que se

realice dicha acción. ¿Para qué analizamos si luego no

participamos en la toma de decisiones?

Tres ideas clave para resumir el domingo:

1. No ofrecer más de diez KPI por dashboard, siempre

conectadas entre sí, con contexto y evolución. Cuanto

más segmentadas, mejor.


Domingo

9595

2. Las recomendaciones son vitales en este tipo de

informes; el trabajo del analista web consiste en

personalizarlas tanto como sea posible e intentar

conocer al máximo a los receptores.

3. Si solamente reportamos lo que ha pasado, estamos

dando datos, no conocimiento. Es decir, seremos

parte del problema, no de la solución.


97

Epílogo

El lunes aprendimos que la analítica web es la herramienta que

nos permite entender el comportamiento de nuestros usuarios

y mejorar su experiencia de navegación a la vez que nos

permite mejorar los resultados obtenidos por el negocio,

conocer qué ha funcionado y qué no para tomar decisiones.

Una vez decidido que la analítica nos va a ayudar en

nuestro canal online es momento de saber elegir la

herramienta adecuada, conociendo cómo cada una recopila

datos, la flexibilidad del modelo que ofrece y el sistema de

integración y gestión de los datos. Sin olvidar que la

elección de la herramienta no servirá de nada sin la figura

del analista que transformará los datos en conocimiento.

El miércoles, ya con la herramienta a pleno rendimiento,

empezaremos a estudiar a fondo el rendimiento de nuestro

sitio web: de dónde vienen las visitas, las diferencias entre su

comportamiento al visitarnos la primera vez y las sucesivas,

cómo fidelizamos y analizar cómo funcionan nuestros puntos

de entrada a la web. Tendremos que estudiar a fondo la

tendencia de cada una de las métricas importantes.

Estaremos preparados entonces para sumergirnos en

cada uno de los procesos de nuestra web, dividiendo en

distintos pasos para estudiarlos individualmente y proponer


Epílogo

98

mejoras a lo largo del recorrido a la conversión. Será el

momento de estudiar el público al que nos dirigimos, el lugar

por donde acceden a nuestra web y el formulario de compra

del producto o adquisición del servicio. No podemos olvidar

segmentar a los visitantes por su origen, comportamiento o

resultados, ya que nos permitirá centrar la optimización en

base a qué funciona para cada uno de ellos.

El viernes nos metemos de lleno en las campañas, en

nuestras acciones de marketing y captación de usuarios.

Tener un objetivo global que podamos traducir a métricas

para saber cuán cerca o lejos estamos de alcanzarlo, cómo

se ha coordinado la campaña y no olvidar el contexto será

vital para estudiar profundamente cada una de estas

acciones. Al igual que hemos estudiado paso a paso cada

proceso, haremos lo propio con cada uno de los pasos de la

campaña. Solamente así tendremos la clave de qué

estamos haciendo bien y qué hemos de mejorar.

Llega el momento de estudiar a fondo las redes sociales.

Empezando también por una estrategia bien definida con los

objetivos claros para poder determinar qué métricas nos

harán falta para orientar nuestro análisis, llegaremos a

separar las visitas desde las diferentes redes que vienen por

nuestro esfuerzo y las visitas que nos llegan por esfuerzo de

otros. Estudiar el efecto que tienen en el negocio estas

visitas, o en el branding de nuestra marca, asociar el gasto

de este canal con el retorno que nos produce, nos permitirá

monetizar el esfuerzo realizado en cada una de las redes

sociales y tomar decisiones en cuanto a su rentabilidad.

Finalmente terminamos la semana transmitiendo el

conocimiento del análisis de tráfico, conversión, campañas y

distintas fuentes (redes sociales). Aprenderemos cómo da


Epílogo

99

igual si se ha realizado el análisis del siglo, si no se es capaz

de transmitir en un cuadro de mando o de manera visual

este conocimiento, el análisis no será parte de la solución, se

quedará como parte del problema. Las recomendaciones del

analista serán vitales ya que es algo que una herramienta no

puede hacer. Y en eso se basa la analítica web, en reportar

no solamente lo que ha pasado sino lo que va a pasar.

La analítica web es la clave para pasar de un negocio

online a un negocio online de alto rendimiento. Si hemos

logrado transmitirte esta idea en estos 7 días, nuestro

objetivo se ha cumplido. Bienvenido al oscuro mundo de la

analítica web ;)


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