Categoría: Herramientas

02 Abr 2009 | Herramientas

Hay una gran diferencia entre conocer el camino y recorrer el camino

El Site Overlay es un informe que considero imprescindible para quien empieza en la analítica web. Es imprescindible, pero puede llevar a equívocos. Voy a tratar de explicarlo de la manera más sencilla posible, y para evitar que se analicen los datos de forma incorrecta. Por tanto, estudiar este informe es la mejor metodología para entender qué está pasando en las páginas de nuestro site. Es muy visual, ya que se consiguen los datos en una sola página, y además, de un solo vistazo, podremos saber qué partes de la página son redundantes o cuáles, sencillamente, no se usan.

Consiste básicamente en ver sobre la misma página el número de clicks que se han hecho en cada enlace, y el porcentaje que representa del total de la página. Dependiendo de la herramienta, también muestra un mapa de calor o un resumen en el lateral, añadiendo contexto con otro tipo de métricas, como el tiempo medio de estancia en la página, o los visitantes que han entrado, o incluso, los que han salido después de ver esa página, todo para que el análisis sea aún más detallado.

Cuando tenemos páginas con, a nuestro juicio, un diseño espectacular, una llamada a la acción persuasiva, y que no termina de tener una tasa de conversión rentable, este informe nos puede dar una pista de donde estamos fallando. También, podemos usarlo para lo contrario, para saber lo que andan buscando los usuarios y donde lo encuentran. Lo ideal sería concentrarnos en las páginas más importantes y con más tráfico del site, para intentar introducirnos en la mente del usuario y ver cómo interactúan con nuestras páginas.

¿Coincide con lo que pensábamos que hacían en esta página? ¿Los usuarios siguen nuestras indicaciones? ¿Usan más el menú lateral? ¿Los links centrales? ¿Las imágenes? ¿Hay zonas ciegas en la página? ¿Los links que más usan son los que tienen mayor tasa de conversión?

Podemos seguir navegando y comparar lo que hacen los visitantes en cada página… ¿Funciona mejor la página de información del producto que el link que colocamos en la home? ¿Los usuarios navegan por el site de manera ordenada? Si tenemos links al exterior…, ¿cuáles son los que más utilizan para salir de nuestro site?

Por ejemplo, el informe de Google Analytics lo representa en barras con un color específico. Si paseamos el ratón por encima de la barra dará un informe un poco más detallado, enlazando con otra métrica los que han llegado al objetivo definido.

Es interesante también ir de página en página para ver donde se concentran los clicks, que no es más que otra manera distinta de ver un embudo de conversión. Podemos detectar si hay algún elemento de distracción en el camino hacia la conversión final. Nosotros lo utilizamos cuando detectamos en el embudo de conversión una página que no actúa como debiera, para ver si de un vistazo podemos ver qué ha podido pasar para que no siguieran al paso siguiente. Nos abre mucho los ojos ver sobre el “papel” donde han podido despistarse los usuarios.

Otro uso que nos puede ser de utilidad es utilizarlo para saber qué otros productos o servicios interesan al que está viendo la página. Si el 34% de los usuarios que ven el producto A se desvían a ver después el contenido B podemos tener más claro qué tipo de venta cruzada podemos insertar en la página. O para intentar determinar qué está pasando por la mente de los usuarios para no hacer click en la campaña en la que nos hemos gastado el mayor presupuesto de nuestra historia. Mirar la página y cómo han interactuado los usuarios nos puede ayudar a la hora de entender lo que ha pasado.

Si es posible (no todas las herramientas lo permiten) podemos segmentar los datos y saber qué hace un segmento de usuarios con respecto a otros, los que son clientes contra los que no lo son, qué les llama la atención a cada uno. O los que han convertido contra los que no lo han hecho. O los que vienen de la campaña de Adwords contra los que vienen de tráfico directo o los que vienen de buscadores.

Algunas herramientas tienen muy desarrollado este informe (ClickHeat, ClickDensity o CrazyEgg) mientras que otras (Google Analytics) no tanto.

El principal problema de este informe en Google Analytics es que si tenemos en la misma página dos enlaces apuntando a una tercera, no podremos saber cuantos clicks pertenecen a cada enlace, salen agrupados.

En definitiva, usar todos los informes a nuestra disposición, sobre todo aquellos que nos ayudan a meternos en la mente de nuestros usuarios recorriendo el camino que han hecho ellos, forma parte de la estrategia a seguir para sacarle el máximo rendimiento a nuestra web.

27 Ene 2009 | Análisis Completo, Herramientas

La competencia ya no será entre grandes y pequeños, sino entre rápidos y lentos

«Hacia el infinito y más allá», Buzz Lightyear, ‘Toy Story‘.

En este blog hemos aprendido que, si conocemos en profundidad cómo llegan los visitantes a nuestro site, cuál es el porcentaje de visitas que son de calidad, qué pasos siguen para comprar o interactuar con nosotros, cuántos de ellos convierten, cuál es el coste por acción y el valor de conversión…, podemos mejorar nuestro negocio.

Si nuestro negocio va bien, saber lo que motiva este buen rendimiento es una garantía de éxito para el futuro. Un análisis de la “bounce rate”, del dato que nos indica por dónde llegan las visitas, a dónde van a parar, qué buscan, cómo navegan, en qué horario…, nos llevará a conocer nuestro site a fondo: a mejorar la calidad, optimizar los recursos, maximizar las acciones que nos están funcionando y a minimizar los riesgos.

El hecho de que la analítica web no sea aún de uso generalizado en los procesos de marketing de la mayoría de las empresas nos ofrece una magnífica oportunidad para diferenciarnos. Por esto, independientemente de nuestro modelo de negocio, el conocer lo que nos está pasando a través de la medición y análisis de los datos, también nos proporcionará conocimiento sobre cómo son los visitantes del sector, proporcionando una ventaja sobre los sites de nuestros competidores. Conociendo bien a nuestros clientes y visitantes (no clientes), podemos identificar mejor nuestro público objetivo y descubrir el gran potencial de desarrollo de negocio que nos demandan, del que, tal vez, no éramos conscientes hasta ahora.

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 site, hasta que se van de la web. Por tanto, tendremos datos objetivos que nos servirán para optimizar el diseño y el contenido de nuestro site, de forma que su rendimiento sea máximo.

La pregunta, ahora, es clara. ¿Hay algo más ahí fuera que pueda utilizar? Pues sí. Hemos hablado de la competencia, pues midamos también su rendimiento con Google Trends. Se trata de un complemento ideal al análisis de nuestro site que permite saber la frecuencia con la que se realiza una búsqueda en Google, como el volumen de búsquedas entre varias keywords.

Por ejemplo, si poseemos la web del Real Madrid, tendremos un panel como éste:

Ahí encontramos los usuarios únicos que han visitado nuestro site en el último año. Vistos con detenimiento notamos que los picos son en las fechas en las que gana el Real Madrid la liga en 2008, cuando se estaba cerrando el mercado de fichajes (y Cristiano no llegaba), y después de la primera jornada de liga. Debajo del gráfico tenemos más datos: de donde provienen las búsquedas (en Francia no son muy fans), qué otros sites visitaron nuestras visitas, y qué otras keywords orientativas tenemos relacionadas (FC Barcelona y Atlético de Madrid… je, je).

¿Qué nos aporta esta información? Pues más bien las preferencias de los que se acercan a visitarnos. Es interesante conocer qué porcentaje visita también los sites de la competencia (por ejemplo, realmadridfans o corazonblanco), parece que los madridistas son bastante fieles en cuanto a sites.

Siguiente paso. Comparemos con nuestro más fiero competidor. ¿Y qué pasa?

Las keywords relacionadas se refieren mucho menos al Real Madrid, e incluso, a ningún otro equipo. Todos los sites se corresponden a webs culés. Observando la información, parece que Dani Alves no cala en sus paisanos, las búsquedas en Brasil de este equipo han cedido su puesto a Suecia, Indonesia prefiere al Real Madrid, Japón ha caído rendido a los pies del Barcelona, etc… En USA, Inglaterra, México y Alemania se busca más al Barça.

Podemos sacar conclusiones más concretas profundizando más linkando en cualquiera de las regiones, de las keywords o de los sites. Y así nos podremos preguntar: ¿Qué está pasando en Texas? ¿Acaso son súper fans de Gudjohnsen? ¿Y en Caracas? ¿Adoran a Raúl? A nivel internacional, podemos saber cuáles son mis nichos de mercado más favorables, cuáles los de la competencia y dónde hay que meter bien la pala para sacar un poco más de petróleo.

Ahora en serio, lo verdaderamente importante es poder sacar partido de las debilidades de nuestra competencia: ¿Qué tipo de clientes rebotan hacia mi site? ¿Qué buscaban y no encontraron?. Y luego, reaccionar ante sus amenazas y fortalezas: ¿Qué acciones comerciales hacen nuestros competidores en octubre que se traducen en un aumento espectacular de los usuarios que les visitan? ¿Por qué aparece mi competidor en mis palabras relacionadas y yo no lo hago en las suyas? ¿Por qué triunfamos en Santander pero no en las Baleares? ¿Por qué no me buscan tanto en julio como en marzo?

En resumidas cuentas, miremos con lupa tanto los sites que han visitado nuestros visitantes, como los que han visitado los visitantes de nuestros competidores, y aprovechemos esta magnífica oportunidad de ir un paso por delante para sacar conclusiones y desplegar una estrategia en base a las mismas. En otras palabras, ser más rápido.

Más información | Google Trends

18 Nov 2008 | Herramientas

Los nombres son para las lápidas, Mister Bond

Parece que nunca es suficiente. En el banco utilizo 3 herramientas para sacar información, o datos de analítica. Dos de ellas son internas, una va a base de logs y la otra genera la información a la vez que se lanzan los procesos. La tercera, como bien sabéis los que me leéis es una herramienta de analítica web, HBX.

Al ser absorbida por Omniture, desde hace un año he recibido a los proveedores de distintas herramientas con presentaciones a cual más impresionante. Pero, como comentaba con otro analista web de la competencia (je je), el problema es que no sabes cómo te va a funcionar realmente la herramienta mientras no te metas hasta la cocina… y entonces es demasiado tarde para cambiar si ésta no cumple las expectativas. ¿Cómo decirle a “quien paga” que los tropecientos-mil euros que ha costado la implantación de la herramienta “tal” no sirve y que mejor implantamos la herramienta “cual” que cuesta otros tropecientos-mil euros? Seguramente salga más barato preparar el finiquito del responsable, o sea, el tuyo 🙂

En España no hay muchas empresas que hayan invertido en la analítica web a nivel de herramienta y mi opinión es que, después de gastarse un dineral, pocas te van a decir que “se han equivocado” en la elección, aunque sí es cierto que alguna hay (no puedo dar nombres). Entonces… ¿de dónde recopilamos los testimonios tanto positivos como negativos de empresas que ya puedan ayudar con su experiencia?

Después de lo acontecido en el último mes con Google Analytics y Yahoo Indextools, esta búsqueda de la herramienta perfecta se torna si cabe aún más difícil. ¿Realmente vale la pena pagar por una herramienta? De acuerdo, GA no sale gratis (implantación, formación y soporte tienen un coste) pero este coste no tiene nada que ver con lo que cuesta una herramienta de pago. ¿Y qué ofrecen las de pago? Pues normalmente una plataforma que sí, Google no puede competir con toda una plataforma. Pero entonces el coste se dispara hasta límites insospechados y, si eres como el analista web medio, que encima tienes que evangelizar en la organización, a ver cómo vendes que la plataforma sale rentable.

Bajo mi punto de vista, lo que me lleva a una herramienta de pago es poder cruzar datos con mi CRM, es decir, con los datos que tengo de los clientes. Únicamente puedo cruzar los datos que tengo en propiedad, por lo que necesito guardar la información en mis servidores, esto no es posible (por ahora, quién sabe si en un futuro alguien inventa algo mejor) con una herramienta gratuita. Porque la clausula de privacidad es prácticamente la misma tanto si es de pago como si no, es decir, los datos los tienen otros, no tu.

Y es importante que la herramienta cumpla las expectativas del analista. Tu eres quien se va a pegar con ella, así que lo que menos debe importar a priori es si la herramienta cuesta mucho o poco, hay que estudiar cada una de ellas a fondo para saber lo que se ofrece, sobre todo saber cuál será la que mejor se adapte a tus necesidades, la que más fácil te haga la labor diaria y la que mejor abanico de opciones (segmentación, testing…) tenga. Muchas veces nos cegamos con gráficos preciosos en la propia interfaz cuando lo que nos tiene que importar no tiene tanto que ver con la parte “bonita” como por la parte “útil”… ¿cómo se recoge el dato? ¿cómo se almacena? ¿con qué lo puedo cruzar? ¿lo puedo segmentar? ¿lo puedo combinar con estos otros datos y tener una métrica avanzada durante un periodo determinado?

Pero pongamos que necesitamos una herramienta de pago, por las razones que sean, el caso es que la necesitamos… con los tiempos que corren… ¿cómo saber cuál elegir? Porque al final tendrás 2 o 3 que te ofrecerán más o menos lo mismo y la única diferencia será el precio o el poder formar parte de una plataforma o el guardar los datos inhouse. Lo primero en lo que nos tendríamos que fijar es si a largo plazo esta herramienta (o mejor, esta empresa) va a sobrevivir. El primer año se hace un desembolso muy importante a nivel de implantación y formación y si no tenemos un horizonte digamos “despejado” será un dinero mal invertido.

En este caso, cuando estaba decidiendo si una empresa tenía el suficiente potencial tanto de desarrollo como de futuro, he pedido un informe sobre su situación financiera. Creo que esto hay que hacerlo independientemente de que sea una gran empresa, es importante tener sobre la mesa el balance de la misma. Se compra un servicio y se requiere una garantía, aunque sea mínima.

Podemos tener pan hoy pero hambre mañana. Vale, no me pongo dramática, a lo mejor esa empresa sobrevive pero… ¿va a evolucionar al nivel que se requiere en el mercado? ¿se va a invertir dinero en ese proceso? (su dinero).

Por ejemplo, Google tiene un producto, Analytics, en el que invierte dinero. Omniture tiene un competidor o ve una empresa que tiene un producto innovador, pues lo compra = invierte dinero. No da realmente igual porque el primero para nosotros no tiene repercusión de coste y el segundo sí, pero bueno, igualmente son innovaciones sobre un producto.

Pero volvamos al principio… casi todas las empresas tienen algún sistema de medición online, por muy rudimentario que parezca. Nosotros tenemos 3, sí, pero… ¿podéis creer que hay veces que en ninguno de ellos encuentro el dato que estoy buscando? El mundo nunca es suficiente 🙂

28 Oct 2008 | Herramientas

La única posibilidad de descubrir los límites de lo posible es aventurarse un poco más allá de ellos, hacia lo imposible.

He empezado a probar el nuevo Google Analytics y estoy emocionada. Sabíamos que el que Yahoo hubiera adquirido Indextools para hacerlo gratuito conllevaría alguna mejora de la herramienta de Google, pero no pensaba que fuera a ser algo así.

Después del penúltimo Conversion Thursday donde aparte de la seguridad de los datos se ponía como “elemento en contra” la flexibilidad de los informes en GA, esta nueva versión deja el único “pero” a esta colosal herramienta gratuita el tema de que los datos residan en Google. Las nuevas posibilidades para hacer informes son infinitas.

Lo que más me ha llamado la atención es el tema de la Segmentación Avanzada. En el trabajo es la asignatura pendiente con HBX, por lo que poder disponer de estas mejoras en GA me parece impresionante. Sobre todo el hecho de que se pueda disponer de cualquier segmento a “toro pasado”; es decir, en cualquier fecha.

He de reconocer que tuve un primer momento de agitada indignación por poder disfrutar de muchas más posibilidades en una herramienta gratuíta que en una herramienta que nos cuesta más de 100.000 euros al año. Bueno, no es exacto, no es que tenga más posibilidades, pero sí que podría sobrevivir con un número amplio de análisis que GA me da sin problemas.

Pero seamos optimistas, dejemos las lamentaciones a un lado y empecemos por lo que he considerado la creme de la creme, la super segmentación!!!!

En un primer momento, si seleccionamos el link de la Segmentación Avanzada, nos llamará la atención que hay 9 segmentos predeterminados (según Avinash esta lista es el resultado de los más demandados para un análisis básico). Pero es muchíiiiisimo mejor darle a “Crear nuevo segmento avanzado”… impresionante.

Salen entonces 2 grupos de datos, dimensiones por un lado (usuarios, fuentes de tráfico, contenido, comercio electrónico, sistemas) y por otro lado indicadores (uso del sitio, comercio electrónico, contenido, objetivos). Dentro de cada dimensión o indicador hay varias opciones relacionadas, hasta 53 dimensiones y 44 indicadores distintos.

Un ejemplo muy básico, donde muestro que los lectores españoles de mi blog no son precisamente madrugadores 🙂

Lo que me llama la atención es disponer de los datos en el momento; es decir, creo el segmento y veo los resultados al instante independientemente del rango de fechas elegido, así no tengo que esperar un tiempo prudencial a disponer de datos para ese segmento (como me sucede en HBX).
Empiezo a jugar para ver las posibilidades de mi nuevo juguete y me encuentro que mi “marca” no vende ná de ná, menos mal que tengo al ídolo para atraerme tráfico de buscadores, je je

Y si incorporamos los datos de los nuevos segmentos a uno de los gráficos del panel, podemos comparar las tendencias a lo largo del tiempo de cada uno de ellos.

¿Qué ganamos realmente con esto? Conocer mucho más a fondo nuestro site. Antes conocía el dato de que desde el blog del ídolo habían llegado a mi site 129. Si le aplico un par de nuevas dimensiones, puedo saber que de los 129, 25 visitaron en su primera visita más de 1 página. Si tuviera un anuncio en Occam’s Razor podría ver si me resulta o no rentable, visto el tráfico que consigo sin él.

Me da mucha pena no disponer de datos interesantes con los que construir informes que convencerían a los implicados de cual sería el público target a bombardear con determinados anuncios dependiendo de las compras realizadas, a qué hora, de donde venían y por donde se fueron. Pero en el blog tengo poco margen de maniobra.
Pero para mi super-mega-auto curso de SEO me está viniendo de lujo, puedo ver las palabras clave por las que entran al blog, qué hacen, qué no hacen y deberían hacer(mucho más interesante, je je), cuando entran, a donde se van…

Lo importante es que este módulo de nuevas segmentaciones nos permite crear un contexto bajo el que cualquier tipo de medición puede ser analizado de forma personalizada, para extraer el “problema” o la “solución” y poder tomar decisiones en consecuencia.

Con un total de 97 dimensiones e indicadores se pueden crear análisis sofisticados, análisis que simplemente te llamen la atención hacia una determinada acción, análisis que no requieren el complicado mix que antes debíamos hacer en Excel para conseguir distintos planos de visión. ¿cómo de importante es un segmento? ¿vale la pena ir a saco con ese grupo de visitantes para aumentar el ratio de conversión? ¿Cuál es nuestro segmento long-tail (aplicando terminología SEO a analítica web)?

Este juego me ha recordado un post de Adrián sobre si un analista se mete tan al detalle que deja de ver el site desde una postura objetiva y se medio vuelve loco entre tanto dato. Así me he sentido yo este fin de semana, ya no sabía donde estaba ni qué había o no había probado… fui la mujer “y si”… o sea, “y si aplico este filtro?” “y si aplico este otro?” ja ja ja

Seguiré jugando (la próxima entrega sobre los informes customizados y tengo pendiente uno de gráfico en movimiento que tenía pensado hacer hace días (lo había hecho con el gadget de Google Docs) y ahora voy a esperar a hacerlo con GA porque es una pasada).

16 Sep 2008 | Herramientas

Prefiero que mi mente se abra movida por la curiosidad a que se cierre movida por la convicción.

Tengo ganas de trastear, curiosear, explorar. Y he decidido empezar por sacarle partido a Google Trends for Websites. Me ha costado escribir este post porque aún estoy buscando la verdadera utilidad de los datos que me proporciona. Estoy como al principio con HBX, no hago más que sacar datos y gráficas estupendos sobre millones de bancos de todo el mundo pero las conclusiones no me dejan del todo satisfecha, supongo que es cuestión de ir sacándole el jugo poco a poco.

La información que nos proporciona está clara:
– Nº de usuarios únicos diarios
– País y Región donde se conectó
– Conocimiento de los hábitos de nuestros visitantes
o Otros sitios que también visitaron
o Otras búsquedas que hicieron

Lo interesante para empezar es buscarse uno mismo y compararse con la competencia, para comprobar si seguimos o no la misma tendencia que el mercado (o que nuestros competidores más directos), para apuntar los puntos débiles de los competidores de los que me puedo beneficiar y para aprender de los puntos fuertes.

Intenté empezar con una búsqueda más interesante, la de los principales blogs de analítica web en español, a ver qué palabras buscaban, qué otros sitios visitaban, etc.. pero no genero el suficiente volumen de datos como para poder compararme, habrá que esperar tiempos mejores 🙂

Voy entonces a la segunda opción. Según el informe de Nielsen del mes pasado, mi banco (je je, como si fuera banquera en vez de bancaria, pero bueno, me entendeis) era líder en el segmento Affluent-Elite, o lo que es lo mismo, líder en el segmento de mercado con nivel de educación e ingresos altos. Pues he cogido los tres primeros bancos del ranking de este segmento para ver sus diferencias y sobre todo su cuota de mercado y me sale que efectivamente van a la par los 3:

Compruebo en el informe que nos manda Nielsen que los usuarios únicos tienen la misma pinta y, efectivamente, del primero al segundo hay una diferencia de +100.000 y del segundo al tercero de +130.000. Están muy cerca uno de otro.

Pero lo más interesante viene después, cuando compruebo los otros sitios que también visitaron, puesto que todos visitan otros bancos pero no los mismos y no se visitan entre ellos, como he podido constatar:

Analizo ahora las palabras clave por las que se accede a los sitios que estoy estudiando. Solamente los usuarios de uno de los bancos busca también otro de los que estoy estudiando… ¿Y qué pasa con Banesto? Los 3 bancos buscan “banesto” 🙂 Lo que está claro es que este tipo de usuarios está en la misma onda, hay palabras en las que coinciden:

Casi el 100% del tráfico generado en las 3 webs proviene de España. Parece que Madrid está a la cabeza del grupo, seguido por Andalucía y Barcelona:

Conclusiones:
– Partimos de la base de que los tres bancos tienen un volumen similar de usuarios únicos.
– Ni se comparten usuarios ni se visitan los mismos destinos. Compiten pues por el mismo tipo de cliente.
– El único destino al que acceden los usuarios de los 3 bancos es Banesto. En uno de los bancos se preocupan por el Euribor, en otro por Hacienda (aeat) y el último por Hacienda y busca piso en Idealista… la crisis preocupa a todos, je je.
– Dos bancos tienen usuarios en Baleares y el otro es el único que posee audiencia en Asturias y Vizcaya.

Lo sé, las conclusiones no aportan gran cosa. Pero hay cosas curiosas, se me han ocurrido varias ideas para hacer un informe interno sobre la competencia 🙂

PD. Conversion Thursday en Madrid!!! mañana, apuntate aquí, viene René Deschamps y se hablará sobre las herramientas de analítica web, por qué gastarse dinero cuando hay gratuitas 🙂 No te lo puedes perder!!