La analítica web es seguramente una de las columnas centrales de la estrategia sobre la web. Quizás por eso es chocante la cantidad de empresas y negocios que tiene una web en funcionamiento a la que ni tan siquiera tienen conectados ninguna herramienta de analítica web (la mayoría gratuitas), o no tiene un proceso establecido para recoger y estudiar las estadísticas y métricas que arroja la web para aplicar mejoras en ella.
Si hay algo que haya distinguido las acciones del ámbito digital respecto a aquellas desarrolladas en un entorno off-line, incluyendo la web, es la capacidad que tenemos de extraer datos a través de estas herramientas de análisis de datos y comportamientos de los usuarios tanto a nivel de tipo de público, para ayudarnos a comprender desde la audiencia de nuestra página o negocio, hasta aquellos puntos en lo que nuestra página es mejorable a nivel de diseño, o en cualquier otro punto.
Te lo contamos aquí, o si lo prefieres, escúchalo en 366º, nuestro canal de Podcast:
¿Qué es la analítica web?
Pero no vayamos tan rápido, veamos primero qué es exactamente eso de analítica web para aquell@s que se consideren profan@s en este campo.
Definiríamos analítica web como el conjunto de acciones y procesos que realizamos para extraer datos de una plataforma web, así como para estudiarlos y obtener de ellos conclusiones.
Es decir, que la analítica no es solo «dar al botón» de la herramienta de analítica web de turno, como por ejemplo Google Analytics, para sacar las estadísticas de un periodo determinado, sino también aquellos procesos y trabajos que nos permitirán tomar decisiones en base a esos datos.
De ahí que sea tan importante para las empresas o negocios que tiene una web puedan
Estas decisiones pueden suponer un antes y un después en nuestra estrategia o diseño de la web, en nuestra relación con nuestros usuarios, o incluso podrían servirnos para crear una nueva línea de negocio.
Caso de éxito: el poder del análisis
Os ponemos un curioso ejemplo de cómo una lectura correcta de datos puede mejorar de forma directa el negocio.
Recibíamos el encargo de renovación de una web de venta on-line de parte de una empresa que se dedicaba a vender material deportivo desde hace más de dos décadas, especialmente enfocado a colectividades.
Es decir, porterías, canastas, redes para polideportivos o colegios, e incluso balones de todo tipo. El encargo venía dado porque tenían una web muy antigua, solo gestionable por un programador profesional y muy poco amigable para una gestión diaria.
Ni mencionamos la visualización de la página desde diferentes dispositivos.
El típico caso de empresa con alta trayectoria, que se subió al carro de internet en los comienzos, colocándose casi como pioneros en la creación de una web de venta on-line, pero que ven perdiendo su posición de ventaja a fuerza de no realizar esfuerzos en entender a sus usuarios, ni en mejorar la página o el SEO en Google.
Al crear la web, aprovechamos para sugerir al cliente el aumento de su catálogo, ya que tenía productos disponibles que no estaban subidos a la web.
Uno de estos productos eran unas pocas raquetas que también se incluyeron entre el stock de la página.
Cuál sería nuestra sorpresa, tras varias semanas de observación del comportamiento de la nueva web, cuando nos dimos cuenta gracias al análisis que esas raquetas iban a suponer una gran oportunidad de venta.
¿Que cómo lo supimos? Muy sencillo. En la agencia Bisiesto tenemos ADN digital y aplicamos y ponemos en marcha herramientas de medición y de analítica para cada proyecto web que creamos, sea una tienda on-line o una web escaparate.
Dividimos estas herramientas en dos tipos: herramientas de análisis web cuantitativas y cualitativas.
Herramientas de Análisis Cuantitativo
Éstas herramientas de analítica web son quizás las más conocidas incluso por la gente que no tiene experiencia en el trabajo sobre el entorno digital.
Consideramos herramientas de análisis cuantitativo aquellas que nos permiten obtener datos sobre nuestra página.
Quizás la más empleada es Google Analytics, por ser una herramienta universal, gratuita y especialmente completa.
Entre otros datos, Google Analytics nos permite saber desde dónde llegan nuestros usuarios, cuánto tiempo pasan en la página, si se realizan acciones sobre algún botón o link, y muchos más datos sobre comportamiento y comunidad. Además nos muestra incluso datos demográficos o de intereses, rozando esa parte más cualitativa.
Herramientas de Análisis Cualitativo
Estas otras herramientas, a pesar de que también nos lanzan datos puros, como número de clicks en un determinado ítem, o páginas de entrada y salida de una misma sesión de un usuario, nos ofrecen una información muy relevante acerca del comportamiento del usuario basada en mapas de calor, e incluso en la grabación del comportamiento de un usuario.
Ejemplos de estas herramientas serían Hotjar o CrazyEgg, ambas con planes freemium y que nos ofrecen interesantísimos datos de navegación casi en tiempo real de las personas que visitan la web ayudándonos a entender las zonas más transitadas (y menos) de las secciones web más claves para nosotros, como podrían ser las páginas de producto.
Volviendo al ejemplo, combinando estas herramientas de analítica web, tanto a nivel cualitativo o cuantitativo, nos dimos cuenta de que Analytics nos contaba que las páginas de la categoría de raquetas, por algún motivo que nunca descubriremos y contra todo pronóstico, estaban resultando ser páginas muy transitadas por el usuario.
Google estaba ofreciendo el resultado bien posicionado en búsquedas a pesar de que el contenido era reciente y poco amplio. Incluso tenían una baja tasa de rebote, pero no generaban venta ninguna.
Aplicamos Hotjar específicamente en estas páginas y pudimos observar como casi todas las sesiones iniciadas estaban mostrando que los usuarios entraban dentro de la página y recorrían los ítems de la categoría, e incluso llegaban a clicar y recorrer varios de los productos marchándose después.
Ya hemos medido y visto ¿ahora qué?
Ya teníamos datos de navegación, y sabíamos con mucho detalle cómo se comportaba el usuario en estas páginas de raquetas.
Era el momento de sacar conclusiones. Lo primero que hicimos fue investigar precios de algunas páginas de la competencia, y viendo que los precios asignados eran claramente competitivos, descartamos que los usuarios se fueran de la página porque los productos fueran más caros que la competencia.
Al venderse otros productos sin aparentes problemas y por el tipo de navegación que observamos, tampoco parecía que fuera un problema específicamente de diseño.
Por ello, concluimos que se trataba de un problema que afectaba más al cliente y su negocio que a la web en sí y sugerimos a nuestro partner que, según los datos de nuestras herramientas de analítica web, lo más probable es que el usuario no encontraba lo que buscaba y que estábamos perdiendo oportunidades.
Por eso les animamos a introducir más raquetas en la web y dotar de mayor contenido esa sección de productos.
El efecto en ventas fue inmediato: se hincharon a vender raquetas y todavía hoy es una sección de su página que genera un buen retorno.
La magia de la analítica: decidir con datos
Es un ejemplo sencillo, pero muy representativo, y aunque lo cierto es que no siempre las decisiones son tan evidentes, son innumerables las ventajas que ofrecen los datos que se recogen mediante analítica web, ya que nos permiten tomar decisiones en base a los datos, evitando al máximo las suposiciones y rompiendo algunos prejuicios que a veces nos ciegan y nos impiden sacarle partido a nuestro negocio.
Los datos son conocimiento, y el conocimiento nos permite acercar nuestro negocio a los usuarios. De ahí que la analítica sea parte indispensable de un proyecto web, tenga o no asociada una tienda on-line.
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