Analítica Web

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La verdad es que hoy día, siempre que hablamos de análisis digital, tenemos una tendencia muy poco sana a plantear un análisis del modelo de negocio digital que sea partiendo de los datos de los que disponemos tanto a nivel cuantitativo como cualitativo. Datos que extraemos, generalmente, de herramientas basadas en javascript y cookies (Universal Analytics, Clicktale, etc) o en la visualización de datos de logs.

En principio, esta aproximacion y esquema, partiendo de los datos de los que disponemos tanto a nivel cuantitativo como cualitativo parece correcta. Empleamos los datos de los que disponemos para convertirlos en información, extraer conocimiento y emplear ese conocimiento en recomendaciones y acciones concretas para mejorar. Hasta aquí el dibujo teórico es perfecto.

Entonces, ¿por que en muchas ocasiones un análisis teóricamente correcto arroja conclusiones y acciones desacertadas que no producen mejora alguna en un negocio digital?

Foto de Crank County Daredevils en concierto

Si, lo se, esta foto no pinta nada en el post, pero siempre es un buen momento para reivindicar la música de estas bestias pardas, Crank County Daredevils, hellyeah!

Muy sencillo, en este esquema de análisis, el más habitual, nos hemos olvidado de una parte clave, los factores exógenos.

Cuando realizamos un análisis digital contando con los datos de analítica clásica de los que disponemos estamos empleando solo factores endógenos, con lo que no estamos teniendo en cuenta todas las variables, y por ello, nuestras conclusiones serán erróneas.

Pero empecemos por el principio, ¿qué son los factores endógenos y exógenos?

Los factores endógenos son aquellos que se producen en nuestro propio entorno, aquellos elementos que controlamos de manera directa. En términos de analítica digital, un cambio en nuestra interfaz, la puesta en producción de una nueva arquitectura de sistemas, o una migración web son factores endógenos. Los producimos nosotros, y los controlamos nosotros, pudiendo decidir que hacer con ellos. Sigue leyendo »

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Desde hace ya unos meses es muy habitual encontrarse en la sección “Adquisición / Todo el tráfico / Referencias” de Google Analytics, donde se lista el tráfico referral a tu propiedad digital (aquellos dominios que contienen un enlace a tu sitio web y que han sido, en teoría, clicados, generando tráfico a tu sitio web que contabiliza Analytics), este tipo de dominios que te enlazan:

Imagen de tráfico spamreferral en un Google Analytics

Aquí podeis ver un ejemplo de como se ve este tipo de tráfico en el informe de tráfico referral de Analytics. De los 10 dominios principales que envian tráfico a este site, 9 son spam referrals. En total, algo más del 20% del tráfico total de este sitio web no es real, es spam referral en Analytics.

En principio, todo parece correcto, ¿no? Simplemente tienes un buen montón de visitas procedentes de dominios que no habías oido nunca y que tienen en común tener nombres un tanto raros. Hasta aquí todo correcto. Lo que pasa es que un día te dices “¿Qué será el dominio este theguardlan.com?” y te da por meterlo en tu navegador, pulsar enter, y, de repente, llegas aquí.

Imagen de un sitio web destino de un dominio spam de Analytics

El sitio web al que acabas llegando al meter en el navegador el referral spamque has visto en Analytics

¿Qué significa este referral en Analytics?, ¿cómo es posible que me hayan visitado desde esta página si no hay ningún enlace a mi web ahí? Muy sencillo, nunca te han visitado realmente, es un tráfico spam que figura en tu referral de Analytics y cuenta como visita.

Pero no te ha visitado un usuario, no, te ha visitado un bot, un bicho, un cacharrete, un sistema que hace que esa visita se contabilice en Analytics a todos los efectos pero que no es una visita “real”, para que nos entendamos, es tráfico spam, así de claro, ese tráfico no existe en términos de usuario real, de persona. OK, ya lo vas asimilando, ahora la pregunta del millón de hoy, ¿cómo eliminamos ese tráfico spam de mi Analytics? Sigue leyendo »

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Estamos en 2015 y, ey, ya empieza a ser bastante habitual que cualquier empresa con un mínimo contacto con lo digital esté familiarizada, aunque sea de una forma muy básica, con lo que es la analítica web / digital.

Y dentro del uso de la analítica web / digital solemos hacer referencia continua a dos términos que pueden parecer muy similares, pero no lo son: reporting y análisis

En realidad, lo mejor es recurrir a las definiciones clásicas para entender la diferencia sustancial y clave entre ambos:

El REPORTING (data reporting) es, según la wikipedia, “el proceso de recopilación y presentación de datos a las autoridades encargadas de la elaboración de estadísticas . La presentación de datos precisos da lugar a un análisis riguroso de los hechos; la presentación de datos inexactos puede llevar a decisiones muy erróneas”

El ANÁLISIS, según la RAE, es, entre otras acepciones, “Distinción y separación de las partes de un todo hasta llegar a conocer sus principios o elementos

Imagen de un cuadro de datos web

El típico cuadro de datos de Google Analytics, ¿reporting o análisis?

En resumen, hablamos de que el reporting es la recopilación de datos, y el análisis web / digital es el proceso mediante el cual se extraen de dichos datos conclusiones de valor acerca del rendimiento de lo analizado.

El problema, cuando hablamos del entorno digital, radica, hoy día, en que es muy habitual que cuando pedimos o nos entregan un análisis lo que en realidad nos estén dando sea Sigue leyendo »

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Cada vez que hablo de las métricas de “site search” o de como los usuarios de un sitio web utilizan los buscadores internos de un sitio web para buscar y localizar productos, etc, siempre, siempre, hay alguien que me pregunta como puede saber esa información, que tiene que hacer para configurar Google Analytics y poder conocer los términos que los usuarios introducen en los buscadores internos de un sitio web.

Y como me lo preguntan cada poco, me he montado este post-tutorial para explicar como configurar Google Analytics para recoger la información de los términos de búsqueda que los usuarios introducen en los buscadores internos de nuestro sitio web

Imagen de una web con su buscador interno

Casi todas las webs tienen un buscador interno pero, ¿sabes lo que buscan tus usuarios alli?

Conocer los términos que los usuarios introducen en el buscador de tu sitio web es una información clave para entender que buscan, que quieren y que necesitan de ti tus potenciales clientes.

La mejor manera de explicar como hacer  esto es de una manera visual, así que aquí teneis una presentació de SlideShare que he preparado y que explica a la perfección (o casi) como configurar las búsquedas en tu sitio en Google Analytics para poder acceder a la información de lo que los usuarios buscan en tu propio sitio web: Sigue leyendo »

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En general observo una tendencia preocupante en los últimos meses (o años) a compartimentar de manera estanca a las diferentes disciplinas que intervienen en el desarrollo de un proyecto web, como si cada una por si sola fuera capaz de aportar valor. Es decir, el SEO por un lado, a buscar tráfico “gratuito”; el PPC por otro lado, a buscar tráfico de pago; la analítica web por otro lado, para aportar datos e información (si tropiezas con un analista de verdad); la UX por otro lado, que mola mucho lo de la usabilidad, la accesibilidad y la definición de tareas y roles de usuario.

Pues no, así vamos mal. En el trabajo de desarrollo de un sitio web o negocio online intervienen todas estas disciplinas, claro que sí, pero deben hacerlo siempre de una manera transversal, obedeciendo a una lógica y apoyándose las unas a las otras… esto no es un conjunto de partes y cada una debe funcionar. Esto es un todo y cada parte debe integrarse en el mismo, porque por si sola puede funcionar muy bien, pero el conjunto fallar como una escopeta de feria. Básicamente, esta es una de las principales áreas de mi trabajo, garantizar la cohesión de las partes, que el todo sea mayor que la suma de sus partes para garantizar los objetivos de negocio del sitio web o negocio online.

Y en medio de todo esto, es clave la relación, el matrimonio, entre la analítica web y la experiencia de usuario. Es la llave que permite realmente mejorar resultados y lograr eficacia y rentabilidad.

Foto de un matrimonio del siglo XIX

El matrimonio entre analítica web y experiencia de usuario. Una unidad feliz e indestructible. Foto tomada de aqui > http://forgottenfacesandlongagoplaces.blogspot.com.es/2012/12/wedding-wednesday-another-young-ossian.html

Pero empecemos por el principio para que todo esto tenga algo de sentido. Sigue leyendo »

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En ocasiones puede ser necesario realizar la migración de un sitio web. ¿Qué que es una migración web? Pues muy sencillo, es el proceso mediante el cual se trasladan la totalidad o parte de los componentes o archivos de un sitio web de un lugar a otro, explicado de manera muy bruta. Se entiende mejor de manera práctica, así que algunos ejemplos de migración web típicos son:

  1. Migrar una web de un CMS a otro. Es decir, pasar un ecommerce de Prestashop a Magento, por ejemplo
  2. Migrar de un servidor a otro. Es decir, pasar un sitio web de estar alojado en un hosting, con su IP, etc, a otro hosting diferente
  3. Migrar de un dominio a otro. Es decir, antes me llamaba dominio.com y ahora me voy a llamar dominio.es y hay que llevarse todo el .com al .es

Y a partir de aquí, todas las combinaciones que se os ocurran entre estos grandes grupos: sitios web que cambian de CMS, dominio y hosting, todo a la vez, etc

Uno de los grandes riesgos de una migración web es conservar la estabilidad del tráfico SEO

Y es un gran riesgo, porque si la migración no se lleva a cabo correctamente corremos el riesgo de perder una gran parte de nuestro tráfico SEO o incluso la totalidad, entre otros riesgos. Si tenemos un buen nivel de tráfico SEO en el dominio original, por ejemplo, y queremos migrar a otro dominio nuevo, si esa operación no se realiza adecuadamente, corremos el riesgo de perder un porcentaje altísimo de tráfico orgánico, y teniendo en cuenta que el tráfico orgánico suele ser el “suelo de tráfico” (en palabras de Fernando Maciá) de un sitio web, arriesgamos mucho, pero mucho mucho. Para muestra un botón en esta imagen:

Imagen de caida de tráfico SEO por migración mal hecha

Imagen de la perdida de visibilidad de un sitio web en Google España por una migración planteada de un modo incorrecto

¿Qué ha sucedido aquí?, ¿qué significa esta gráfica? Pues muy sencillo. Lo que vemos es un gráfico de visibilidad de términos clave de un sitio web para Google España. Es decir, tenemos una linea que indica el grado de términos de la totalidad que son monitorizados de un sitio web que se encuentran en el top 10 de Google. Representan la visibilidad de ese negocio en buscadores, su facilidad para ser encontrado y captar clientes nuevos que acceden por uso de buscadores, en concreto en Google España.

Lo que ha sucedido en este caso es muy sencillo. Sigue leyendo »

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Desde que tenemos herramientas de analítica web hemos podido disfrutar de la información de las palabras clave que traían tráfico a nuestro sitio web. Podíamos saber rápidamente cuantas visitas entraban en nuestro sitio web por la palabra “caramelos” o por la palabra “dulzainas”… pero llego un día en que Google decidió encriptar las búsquedas de los usuarios y comenzamos a ver en nuestros informes de palabras clave el tráfico (not provided), al principio tímidamente, allá por los finales de 2011, en octubre en concreto, hace ya dos años.

Con el paso del tiempo, navegadores y el propio Google han ido incrementando los escenarios de encriptamiento de palabras clave y cada vez más datos de palabras clave son (not provided). La preocupación crece, porque vemos que nos vamos a quedar sin información de keywords de entrada a nuestras webs en nuestras herramientas de analítica web. De hecho, existe el proyecto notprovidedcount.com que sigue el crecimiento de (not provided) en 60 webs de muestra y que sirve para que vayamos viendo la evolución de la situación, y el apagón está a la vuelta de la esquina, señores.

Según el seguimiento de esa web, actualmente el (not provided) supone casi el 82% de las keywords de un sitio web y el 100%, o sea la ceguera total de keywords, llegará el 19 de noviembre de este año.

Para que nos hagamos una idea, tomando un proyecto de ejemplo durante el periodo 1 de enero de 2012 a octubre de 2013 podemos ver la evolución tan “alarmante” del (not provided). En este periodo de tiempo vemos casi 50 millones de visitas procedentes de varios paises de habla hispana, con lo que tenemos una muy buena muestra del impacto de (not provided) a nivel mercado hispano:

Imagen de evolucion del tráfico not provided

Grafico de la volución del (not provided) (linea naranja) frente a la totalidad del tráfico SEO (linea azul) en los últimos 20 meses.

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¿Otra vez hablando del porcentaje de rebote? Pues sí. ¿Qué por qué? Sencillo. El porcentaje de rebote sigue siendo una de las métricas más confusas y que más controversia genera en términos de analítica web, sobre todo porque es un dato que resulta, en principio, dificil de interpretar, por no tener un valor absoluto. Es decir, mientras que en métricas de caracter más absoluto, como ratios de conversión, usuarios nuevos o páginas vistas, el tener un número creciente siempre es algo positivo, en principio, no sucede lo mismo con el porcentaje de rebote, no es tan sencillo, requiere un análisis más detallado para interpretarlo correctamente.

El porcentaje de rebote, sea con Google Analytics u otra herramienta, representa el porcentaje de usuarios que han abandonado el sitio web en la misma página en la que han accedido, sea esta la que sea. Recordémoslo.

Es decir, que hay que entender bien que significa esto. Repito, el porcentaje de usuarios que han abandonado el sitio web en la misma página por la que han entrado… estoooo, entonces, ¿un porcentaje muy alto es bueno, es malo, me pido el comodín del público?

El porcentaje de rebote, tan importante como incomprendido

Las claves para interpretar correctamente el porcentaje de rebote pasan por entender correctamente varias cosas: Sigue leyendo »

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Aprovechando que Gemma Muñoz (@sorprendida) y yo estábamos en Barcelona con motivo del eShow y del ClinicSEO y del PWA 13, la organización del Conversion Thursday Barcelona tuvo a bien montar un conversion con nosotros dos más el organizador de la edición de Barcelona, el señor Pere Rovira (@pere_rovira). La idea original era tratar aspectos de la analítica web poco tratados de una forma dinámica, con mucha participación del público y sin muchos guiones al respecto.

Así que tuvimos un conversion con Gemma, Pere y servidor que se titulo “Analítica web con mayúsculas” y en el que le dimos una vuelta al habitual formato.

Ricardo Tayar en su intervención en el Conversion Thursday en Barcelona el 14 de marzo

Aquí estoy paseando una camiseta de “Sons Of Anarchy” por el Conversion Thursday de Barcelona, tras la intervención de Gemma y antes de la de Pere. Si haces clic en la imagen verás el vídeo de este conversion thursday en Vimeo, con una duración de algo más de hora y media, cortesía de Agitacion.net

Generalmente, en el conversion thursday, independientemente de la edición y ciudad, se suele hacer una ponencia o charla sobre un tema específico y luego se interactua con los asistentes, se responden preguntas, etc.

En esta ocasión quisimos hacer algo diferente, así que decidimos preguntar con tiempo por twitter quien tenía preguntas sobre analítica web que cualquiera de los tres pudiera responder, eso por un lado, para contestarlas a lo largo del conversion, en la sala, y por otro, preparamos 3 miniponencias de 10 minutos cada una y complementarias entre sí.

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Como todos ya sabeis o deberiais saber si utilizais Google Analytics habitualmente el porcentaje de rebote es aquella métrica que representa el porcentaje de usuarios que han abandonado el sitio web tras acecer a su página de entrada (sea esta página la que sea).

Por tanto, todo sitio web tiene un porcentaje de rebote, sea menor o mayor, ya que siempre existirá un número de usuarios que tras acceder al sitio web sea cual sea su página de entrada no navegarán más allá de esta por múltiples razones: lo que esperaban encontrar no está ahí, se han equivocado de web, lo que ofreces no les gusta y un sin fin de posibilidades.

Un sitio web tiene un porcentaje de rebote, el que sea. Ahora bien, si nos encontramos con un sitio web que tiene un 0% de porcentaje de rebote o valores muy pequeños, ¿es qué tenemos el sitio web perfecto o es que se ha roto algo?

Imagen de un Analytics con porcentaje de rebote de cero

Si veis algo como esto, teneis algo que revisar, porque aunque nos gustaría, esta cifra de rebote o similares no es posible

La respuesta a la pregunta tiene más que ver con lo segundo que con lo primero. Incluso en un sitio web perfecto no cabe la posibilidad de que haya un 0% absoluto de porcentaje de rebote o menos de un 1%.

Si nos encontramos con un sitio web con un 0% de porcentaje de rebote o dato similar no os quepa duda que lo que tenemos delante es un Google Analytics mal implementado.

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