¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?

Ahora mismo estoy ultimando detalles en un estudio sobre lo que ha pasado en la web a lo largo del año pasado, a nivel de tráfico en general. Me he limitado a analizar las KPIs porque considero que son un punto de partida que permite luego profundizar o abrir un abanico de posibilidades para futuras métricas más orientadas a las KIAs.

A partir de los 4 conceptos clave (páginas vistas, visitas, visitantes únicos y tiempo pasado en el site) y analizando los datos mes a mes me puedo hacer una idea de qué ha pasado en cuanto al tráfico. Además de los datos a nivel global he tratado por separado los segmentos de Clientes y No Clientes.

Después estos 4 conceptos se combinan entre sí para hacer hincapié en las siguientes métricas:

Páginas vistas por visitas: Permite hacerme una idea de cuantas páginas se descarga como media una visita en el site. Este concepto tiene dos funciones, por una parte puede indicar si el contenido del site es interesante y por otra parte puede indicar que el contenido no está claro o bien situado.

Páginas vistas por visitante: Esta métrica me indica cuantas páginas de media ve un visitante a lo largo del mes, por lo que puedo deducir si nuestro contenido y forma de mostrarlo está siendo apreciado por los visitantes.

Visitas por visitante: Me permite contestar a las siguientes preguntas ¿Cuantas veces nos visita un usuario? ¿A cuantos fidelizamos mes tras mes?

Porcentaje de visitantes que repiten en el mes: Junto con la métrica de las visitas por visitante único, me indica si los visitantes repiten o no en el site durante el mes analizado, o sea, si son activos en internet.

Visitas de duración menor a un minuto: Indica el porcentaje de visitas al que no hemos interesado o fidelizado puesto que no han pasado ni un minuto en el site, es la llamada Bounce Rate.

Tiempo medio por página del site: Finalmente analizo el tiempo medio que se pasa en una página, sea de información o de contratación.

Creo que ha quedado un estudio muy completo sobre la evolución que ha habido en 2007, algunos datos me han sorprendido y dado ideas para futuros estudios (sobre todo orientados a la visita de menos de un minuto, creo que tiene muchas posibilidades, como segmentar por bounce rate las campañas o las referring URLs…).

La Analítica Web es el objetivo de recopilar, medir, reportar y analizar los datos cuantitativos de internet para optimizar websites y campañas de marketing

Esta analítica puede ayudar a saber y entender qué pasa en nuestra web (datos cuantitativos) pero no por qué pasa (datos cualitativos) por lo que encontrar la combinación de estas dos métricas lleva al éxito.

Una de las primeras cosas que hice al saber mi nuevo puesto fue buscar información en internet. En español hay poco, un par de blogs muy interesantes, pero en inglés hay mucho donde elegir. Y estuve dudando entre el libro de Avinash Kaushik y el de Eric Peterson. Me decidí por Avinash, no sé, me dió mejor feeling. No me arrepiento, su libro es mi biblia en analítica web. De todas formas tengo pensado encargar el libro de Eric en un futuro cercano, aprendo mucho de su blog.

El caso es que de Avinash aprendí la diferencia entre las KPIs y las KIAs:

Las KPIs (Key Performance Indicator) equivalen a la forma antigua de medir indicadores; básicamente son las páginas vistas (individuales, agregadas, media), visitantes (visitas, únicos, total), tiempo (total, media), referrers (contadores, keywords, trends)…

Las KIAs (Key Insight Analysis) en cambio suponen un cambio de filosofía a la hora de medir indicadores. Las destacadas son: el click density analysis, visitor primary purpose, task completion rates, visitas segmentadas, análisis multicanal…

En mi opinión, las KPIs son importantes para medir el tráfico en general, pero para ir más allá hay que definir las KIAs para llegar a métricas que aporten algo al negocio y nos permitan sacar conclusiones para emprender acciones reales, por ejemplo «Por qué está el usuario aquí?», «Pudo llegar a su objetivo?», «Qué podemos sacar de la experiencia?», «Acabó contento el usuario?», «Le hemos fidelizado?»…

Es un buen punto de partida. Aunque todavía queda mucho para llegar a la meta.

Después de recopilar en un bloc de notas un montón de notas sobre artículos, posts en blogs, capítulos de distintos libros sobre la analítica web… se me extravía y me doy cuenta de que sin mi móvil y el cuaderno me siento más desnuda que sin ropa. Esta incertidumbre sobre lo que tengo y no tengo en realidad me ha creado un estrés que me ha hecho recapacitar sobre lo que debo y no debo tener… y he decidido tener un blog.

Así no dependeré del cuaderno, al menos totalmente, también dependeré del blog 🙂 Como dice el proverbio, don’t put all the eggs in the same basket. La verdad es que es más interesante escribir aquí que en un cuaderno, supongo que también se me irá la olla más, pero eso no es malo.

Decidí empezar a llevar una bitácora de mi trabajo cuando me dí cuenta de que tenía demasiados conceptos nuevos en los que pensar, el apuntarlos me daba espacio para ir replanteandomelos de cuando en cuando. Con este pensamiento me di cuenta de que al tenerlo todo apuntado no había posibilidad de que se me olvidara nada, por lo que empecé a distinguir las cosas entre importantes (apuntadas) y no importantes (no apuntadas). Mi memoria ha empezado a resentirse porque ya no la ejercito como antes, no me sé los teléfonos de nadie así que si no están dados de alta en mi agenda de la blackberry para mí no existen, igual me pasa con todo lo demás, si no está escrito en mi cuaderno, como si no existiera. De ahí el pánico el otro día.