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Soy Gemma Muñoz (@sorprendida). Avinash Kaushik es mi ídolo. Y este es mi blog de analítica digital, mi trabajo y mi pasión.

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16 Feb 2010 | Análisis Completo

Me seducen las mentes, la inteligencia, una cara y un cuerpo cuando veo a una mente q los mueve y q vale la pena. Conocer, poseer, dominar, admirar.

La verdadera tarea del analista web a la hora de enfrentarse a los datos es intentar estudiarlos desde todos los ángulos posibles. Por eso es tan importante que las herramientas permitan segmentar dichos datos, puesto que muchas veces no entenderemos lo que pasa en nuestro site si no los estudiamos desde el punto de vista correcto.

El saber cómo se comporta un perfil determinado en nuestro negocio nos permitirá proponer distintas estrategias en base a los perfiles implicados, incluso descubrir nuevos perfiles al ir profundizando en los comportamientos.

Imaginemos que nos salta una alerta porque nuestra tasa de conversión se ha incrementado en un 5%. Despues de brindar con alegría, es momento de comprobar qué acción es la causante del triunfo comparando los distintos segmentos con los datos de las visitas totales. Esta es la clave: segmentar, no todas las visitas son iguales, hay que distinguirlas, personalizarlas.

La idea es determinar que perfiles o segmentos forman el grupo que ha incrementado la tasa de conversión (o cualquier otra acción observada en el site) para saber qué acciones podemos tomar al respecto. La pregunta ahora es… ¿Por dónde podemos empezar a segmentar?

Mi opinión es que al empezar, cuando no tenemos aun muy claro qué es lo que agrupa o diferencia a los perfiles que entran en nuestro site, hay que elegir segmentos básicos, de una sola variable. Para ir combinándolos después a medida que vamos profundizando y encontrando los que se van adaptando a nuestras necesidades de información.

Podemos primero elegir los segmentos (por intuición o basandonos en nuestra experiencia) y luego comprobar los datos. O bien podemos analizar los datos que hayamos recogido para entonces determinar los segmentos. Es decir, observar las métricas a ver que tienen en común y agruparlas (por ejemplo, ha subido la tasa de conversion de un determinado articulo y detectamos que ha subido el tiempo de estancia y las visitas desde buscadores, formamos ese segmento para compararlo al resto).

Siguiendo cualquiera de las dos técnicas, podemos empezar a segmentar por muchas variables:

  • Cliente / No Cliente
  • Geográfica (por país, ciudad, host, …)
  • Fuente de entrada (directa, buscadores, email, links…)
  • Keywords (externas o sacadas del buscador interno)
  • Por contenido (producto o servicio contratado o consultado, landing page, pasaron por este contenido y este otro, entraron por la home, consultaron este pdf, se fueron por la pagina X, …)
  • Por conducta del usuario (tiempo, navegación, es su primera vez, no lo es, compraron, no lo hicieron, no lo hicieron pero llegaron hasta un determinado punto, usan el buscador interno…)
  • Por campaña (medio, anuncio, posición…)
  • Estacionalidad (Dia de visita, hora de visita, días transcurridos desde la primera visita o hasta la conversión)
  • Informacion Técnica (Sistema operativo utilizado, navegador, velocidad de conexión, compatibilidad con java, versión del flash…)

Para después profundizar combinándolos:

  • Productos con mejor conversión vs. keyword de SEO o SEM o campaña…
  • Visitas que entraron por la home, vieron 3 páginas o más y consultaron el pdf
  • Visitas que en su primera vez vinieron con la keyword XXX, usaron el buscador interno y no compraron nada
  • Visitas que vinieron de la campaña YYY desde el anuncio YYY1, son de Cataluña y no pasaron de la landing page
  • Visitas que siguieron una determinada ruta y compraron el producto ZZZ

Lo primero que debe tener claro un analista web a la hora de analizar un sitio web es cuál es la meta principal del sitio, qué objetivos forman parte de esta meta y que métricas nos ayudaran a medir dichos objetivos. Igual de importante es saber segmentar a las visitas que llegan al site para saber que estrategia debemos seguir y enfocada a quién. O para saber qué puede provocar una determinada conducta.

La clave es hacerse preguntas directas: ¿Los clientes que compran un determinado producto tienden a solicitar el servicio XXX? Entonces en la compra les podríamos poner un enlace sugiriendo dicho servicio.
O construír un segmento con las visitas que vienen de buscadores, después de aterrizar en la landing page usan el buscador interno y se van sin comprar… ¿vinieron por el mismo tipo de keyword? ¿buscaban lo mismo en el buscador interno? ¿lo encontraron? Puede que la landing page no les diera la información… habría que arreglarla o construír una página especifica para la keyword.

Cuantos más segmentos tengamos, más precisos podremos ser sobre las decisiones a tomar. Pero no nos volvamos locos con segmentos imposibles, debemos intentar siempre seleccionarlos con respecto a los objetivos establecidos. Dejar que los segmentos nos ayuden a conocer, a poseer, a dominar 🙂

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Gemma Muñoz   |  

Para mí la analítica web es mi trabajo y mi hobby. Hace poco descubrí que los japoneses a este tipo de pasión la llaman Ikigai. Mi ikigai es seguir aprendiendo, y disfrutar cada día con las métricas, las campañas, la estrategia, los resultados… poder seguir trabajando en lo que me gusta y motivar a quienes me rodean. Eso es lo especial, que me hace pensar y sentir viva. ¡Y sólo es trabajo!

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Comentarios

  1. Chema says

    18/02/2010 at 00:16

    Hola Gemma,

    Muy bueno el post. Da gusto ver lo ordenada que tienes la cabeza en este mundo en el que todo el mundo opina sin decir cosas concretas. Por cierto, acabo de descubrirte leyendo un capítulo tuyo de Cuadernos de Comunicación, de EVOCA. Muy bueno el que has escrito sobre analítica web. Enhorabuena.

    Responder
  2. Gemma says

    02/03/2010 at 12:51

    Chema,

    muchas gracias por tus palabras de ánimo y apoyo, la verdad es que me encanta escribir sobre analítica web y es un lujo que me llamen para estas historias 🙂

    Un abrazo y gracias por pasarte a comentar!

    Responder

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