Análitica web en la empresa, ¿para qué?, ¿cómo?, ¿cuando?

Ya hablé en mi último post del Congreso de internet del Mediterraneo, al que pude asistir como ponente gracias a la invitación de la organización para hablar de análisis web, estrategia y métodos de trabajo, en una charla que titule “Análisis web en la empresa, ¿para qué?, ¿cómo?, ¿cuando?”

Mi intención fue mostrar a través de ejemplos reales y casos de éxito (y de fracaso alguno) como la analítica web aporta un valor fundamental a la empresa cuando está centrada en los aspectos de negocio, y como puede mejorarse el negocio en internet con el uso del análisis web, que nos permite definir estrategias y acciones orientadas a conseguir un determinado objetivo.

El análisis web es un proceso vital en cualquier empresa que genere negocio con su web, porque supone la principal herramienta de decisión a mucho niveles.

El análisis web es igual a medir + comprender + interpretar y/o analizar -> decidir / optimizar / mejorar / actuar. Una “sencilla” fórmula que incluye desde datos a contexto o conocimiento de producto.

Sin más rollos, esta es la presentación que utilicé en el congreso de internet del Mediterraneo como apoyo a mi charla:

¿Qué conté con el apoyo de esta presentación? Básicamente intenté responder a tres preguntas que se plantean generalmente cuando se habla del análisis web:

¿Para qué sirve el análisis web?:

1. Para saber si nuestra web funciona como esperábamos. Superbásico y obvio, pero hay que empezar por el principio.
2. Para saber si conseguimos nuestros objetivos, sean éstos los que sean.
3. Para trasladar los datos web a dirección a través de cuadros de mando (bien de elaboración propia, o bien trabajados, por ejemplo, con la API de analytics). El retorno de información que se produce a través de una web es un conocimiento estratégico para la empresa porque es conocimiento directo de cliente.
4. Para saber si mis potenciales clientes hacen lo que yo pensaba que iban a hacer. Esto si es un mundo de sorpresas.

Ahí estoy, al final de la charla (y al fondo), contestando a una pregunta que me hicieron por twitter sobre google instant, como no

Para decidir:

1. Decidir un diseño, un layout o una arquitectura de información según la opción que mejores resultados nos de. Este es el campo de los famosos test A/B, que bien manejados pueden permitirnos mejorar nuestro negocio en internet de manera muy notable. Este sistema de “diseño” es impopular a nivel conceptual, es cierto, pero también es cierto que si queremos optimizar y mejorar un negocio lo hacemos motivados por datos, como en cualquier negocio, y pocas veces por percepciones de personas individuales.
2. Decidir acciones o estrategias en base a los datos que recogemos e interpretamos. Por ejemplo, ¿cual es nuestra mejor estrategia en SEM?

Para optimizar:

1. Hagamos que si algo ya funciona, que funcione mejor
2. Y si algo no funciona, descubramos porque y arreglémoslo, lo que equivale a optimizar
3. Descubrir puntos de mejora que inicialmente ni siquiera habíamos considerado o que solo conocemos cuando empezamos a analizar el comportamiento o el feedback de nuestros usuarios.

Para conocer a nuestro cliente:

1. De todo lo que tenemos ¿qué es lo que más le gusta a mi potencial cliente?
2. ¿Qué es lo más buscado, qué quieren mis clientes? La importancia de generar oferta de lo que sea en función de lo que mi usuario me demanda está fuera de toda duda y puede suponer mi principal diferencia con la competencia.

Sobre todas estas cuestiones estuve hablando cerca de hora y media y sobre todo llamó mucho la atención de los asistentes lso resultados, a veces sorprendentes de los test A/B y multivariantes, así como los datos de conversión en función de los orígenes de tráfico.

Espero sinceramente que las personas que me escucharon aprendieran algo y por supuesto, tanto ellos, como cualquier otro interesado puede plantearme aquí cualquier cuestión relacionada con esta charla o la presentación.

Nos vemos, espero, en el siguiente congreso de internet del Mediterraneo, aunque eso ya será en 2011, pero ya queda menos.

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