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Unidad 8 Analítica web

Autor: Método Estudios Consultores, S.L.U. Edita: Método Estudios Consultores, S.L.U. “Queda rigurosamente prohibida, sin la autorización escrita del editor, la reproducción parcial o total de esta obra por cualquier medio o procedimiento, comprendidos la reprografía y el tratamiento informático, y la distribución de ejemplares mediante alquiler o préstamo públicos”. © 2012 Método Estudios Consultores, S.L.U.

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Unidad 8. Analítica web

índice 1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................................... 3 2. ¿CÓMO HACER UN ANÁLISIS WEB? ..................................................................................................... 7

2.1. Capas de las áreas de análisis de datos ................................................................................... 8 2.2. Fases de la analítica web ......................................................................................................... 10 2.3. Términos de analítica web ........................................................................................................ 11

3. HERRAMIENTAS DE MEDICIÓN WEB ................................................................................................ 14 3.1. Herramientas cuantitativas. ....................................................................................................15 3.2. Otras herramientas cuantitativas gratuitas ..........................................................................17 3.3. Herramientas cualitativas ....................................................................................................... 18 3.4. Herramientas de análisis de la competencia ....................................................................... 19 3.5. Posicionamiento de buscadores: SEO. ................................................................................... 20

4. ¿QUÉ SE CONSIGUE CON EL CONCEPTO DE ANALITICA WEB? ..................................................... 23 5. REDES SOCIALES Y ANALITICA WEB ............................................................................................... 24 6. AGENCIAS DE MEDIOS Y ANALÍTICA WEB ....................................................................................... 26 7. PUBLICIDAD ON-LINE Y LA ANALÍTICA WEB .................................................................................. 29 8. EL ANALISTA WEB, UN NUEVO PERFIL PROFESIONAL ................................................................ 30 9. ANALÍTICA WEB PARA MEDIOS DE COMUNICACIÓN ..................................................................... 33 10. EL FUTURO DE LA ANALÍTICA WEB ............................................................................................... 35 Resumen .................................................................................................................................................. 36

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UNIDAD 8. ANALÍTICA WEB 1. INTRODUCCIÓN Toda acción de marketing en internet, estrategia o implementación de herramientas debe tener un constante testeo para saber si los objetivos marcados (el donde queremos llegar) y la realidad (donde estamos en realidad) se corresponden y ver el grado de ajuste que hay que hacer. Ese recorrido no se podría hacer sin conocer datos objetivos, los indicadores, las estadísticas y las referencias de nuestro sitio web. Esos datos nos permitirán conocer el grado de eficacia de lo que estamos haciendo y nos permitirá, tras un análisis, implementar nuevas estrategias para adecuarnos a lo que queremos conocer en función de nuestra situación anterior y también, como no, de la de la competencia. La analítica web es el mecanismo que nos va a permitir evaluar la situación de nuestra web y realizar los ajustes necesarios.

Podemos definir por lo tanto la analítica web como la ciencia especializada en medir, analizar y realizar informes sobre el comportamiento de los usuarios de una web con el propósito de optimizar su uso para lograr tres objetivos básicos:

- Incrementar el tráfico: hacer que nuestro sitio web tenga más visitas y eso va a tener mucho que ver con las estrategias de posicionamiento web y por la tanto va a ayudar al SEO (posicionamiento natural en buscadores).

- Maximizar las conversiones: que aquellas personas que acceden a nuestra web den el paso final de comprar o cumplir el objetivo para el que estaba diseñado la web (por ejemplo: Un visitante que entra en una página de venta de ropa por catálogo, que además de el paso de realizar la compra.

- Fidelizar al cliente: prestando cada vez más y mejores servicios, siendo más útiles y atractivos. Más efectivos.

Objetivos de una analítica web

Realidad de nuestro sitio web (como estamos?)

Analítica web Objetivos

marcados (como queremos estar?)

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La analítica web cumple así una serie de funciones y podría ayudarnos en distintos planos y sirve para optimizar el funcionamiento de nuestro sitio web ya sea el de una empresa u organización (institución pública, organización sin ánimo de lucro, asociación cultural, deportiva, socioeconómica, etc.) o página particular y blogs. Hay directivos de empresas y de otras organizaciones que aún no se han convencido de las ventajas de internet y que desconocen que es la analítica web. Existen fuertes argumentos para implementar estas técnicas. Vamos a destacar los más importantes. Razones para llevar a cabo la analítica web:

1. Conocer que dicen de ti: Que transmitimos como empresa o particular. Da igual que no tengamos web ni red social. Eso no nos impide que hablen de nosotros. Aunque estamos hablando de reputación online, es cierto que los datos acerca de lo que dicen de nosotros suelen ser gestionados por analistas web. Midiendo la repercusión que tenemos en internet nos hacemos idea de si está funcionando nuestro plan de marketing y de comunicación on-line y off-line, ya que en la red no sólo tiene incidencia lo que hagamos dentro, sino también fuera de la red. La información que está presente en la red puede ser un indicativo de la posible vulnerabilidad de nuestro negocio, pero también de las potencialidades que tenemos. 2. Saber que productos o servicios interesan de nuestra web y cuales no: toda empresa o institución pone a disposición de los usuarios una serie de informaciones, productos y servicios. La analítica web nos permite conocer que es lo que despierta mayor grado de interés, que es lo que más se visita y que es lo que menor impacto causa, así como también nos permite conocer si las herramientas que ponemos a disposición del usuario son efectivas (botones, encuestas, tienda on-line, vínculos, etc.) y si están en un lugar adecuado, atractivo, o no.

3. Conocer si hay mercado para mis productos o servicios en otros lugares: Tal vez se piense que nuestros productos o servicios son interesantes sólo a nivel local y que no hay posibilidad de ampliar el espacio geográfico de interés de los

1 •Atraer (Attrack)

2 •Convertir (Convertir)

3 • Fidelizar (Gain loyalty)

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mismos. La analítica web nos permite conocer de donde proceden nuestros visitantes y en qué medida muestran interés.

4. Saber como se encuentra la gente en Google (y buscadores). Gracias a la analítica web podemos conocer que criterios de búsqueda se han utilizado en buscadores para llegar a nosotros (más del 90% lo hace a través de Google) y por lo tanto ver si las etiquetas (tags) que hemos utilizado para definir nuestra página funcionan o no y además saber que es lo que busca la gente en los buscadores no permite adaptar el contenido de nuestra página de “aterrizaje” (land page) a lo que la gente busca. Por ejemplo tenemos un taller de reparación de coches en Madrid especializado en tubos de escape podemos ver si acceden a nosotros buscando ese tipo de servicios, si lo hacen buscando algo relacionado, otros servicios o si los mismos tienen demanda en otro lugar.

5. Si conocen nuestra marca o no y el grado de repercusión de la misma: Nos permite saber mediante la analítica si los que han entrado en nuestra web mediante buscadores lo han hecho buscando nuestra marca u otro servicio. O si lo han hecho poniendo directamente la dirección en el navegador. Por ejemplo: No es lo mismo para Bimba y Lola que hayan entrado a su página introduciendo su nombre en Google, que buscando por el criterio “ropa de mujer”, que introduciendo la dirección directamente en el buscador.

6. Si son interesantes las secciones que tengo en la web: En el mundo web, y también en el 2.0, existen una serie de comportamientos por parte de los diseñadores y de las empresas que llevan a establecer una serie de secciones fijas como “Quienes somos”, “Nuestra filosofía”, “Que hacemos”… y otras del estilo que son homogéneas. Hay una estandarización creciente que algunas veces se hace por efectividad (ver lo que funciona en otros sitios e intentar implementarlo adaptándolo) y que en muchas ocasiones se hace a ciegas y simplemente por imitación, lo que redunda en que los contenidos puedan resultar menos innovadores o atractivos. Sólo gracias a la analítica web podemos saber si los contenidos que ofrecemos interesan o no. Si tenemos 6 secciones y sólo en 2 o 3 se reciben visitas invirtiendo tiempo, lo más probables es que tengamos una idea equivocada y aunque lo que ofrecemos nos parezca muy interesante los usuarios no lo ven de la misma forma. 7. Si se dispone de la mejor web que se puede tener: En el mundo on-line la capacidad de innovación es mucho mayor que en el mundo offline. La evolución vivida por la red en los últimos años ratifica que Internet tiene una naturaleza cambiante y las empresas deben implementar continuas mejoras para adaptarse a los gustos y nuevas formas de interrelación de los usuarios. Por ejemplo, hace diez años nadie imaginaba lo que iba a suponer la explosión de las redes sociales. Esto mismo hay que aplicarlo a nuestro sitio web. No podemos tener la misma web que en 2005 (hay que adaptarla a las nuevas formas de comunicación aprovechando todas las potencialidades de la web 2.0. Para lograr realizar mejoras que sean más efectivas tenemos métodos como el Test A/B, que veremos más adelante y que nos permiten probar si un sitio funciona mejor con un diseño u otro comparando la página actual

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con otra de prueba en la que se cambien funciones, diseño, se incluyan nuevas aplicaciones, etc. La web es una herramienta que acerca al usuario a la organización. Es un instrumento para generar empatía, negocio y ganar cuota de mercado o de aceptación. Por lo tanto, es imprescindible testar, innovar e introducir variaciones que vayan mejorando nuestra web y su usabilidad. La analítica web es quien nos permite saber que novedades, incorporaciones, supresiones y cambios funcionan. 8. Conocer la evolución de nuestros resultados: Es muy importante saber como ha ido variando la efectividad de nuestra web en el tiempo en un espacio cronológico concreto para saber cual es el grado de estacionalidad de nuestro producto o servicio, cuales son los momentos de mayor interés y la evolución que hemos tenido. Es un indicador fundamental para saber si nuestra inversión está obteniendo retorno y cuando se produce el mismo. Esta comparativa temporal puede darse con respecto a meses anteriores, pero también con respecto a los mismos periodos de otros años, lo cual es importante para averiguar la estacionalidad. Por ejemplo, en una agencia de viajes será importante comparar la evolución de las visitas y compras con los momentos previos a las vacaciones en otros años ya que sino se podría desvirtuar el resultado. En el sector turístico o de las apuestas on-line (periodo de competiciones deportivas), la estacionalidad es muy importante, por ejemplo. 9. Conocer a la competencia y la situación del sector: Tan importante como saber cual es la evolución de nuestra web es saber como ha evolucionado la de la competencia. Una subida o bajada del 10% puede no significar demasiado si la de la competencia ha tenido una variación del 20%. Saber que hace la competencia es fundamental en marketing, lo es todo, porque va a determinar la posición de liderazgo o la cuota de representatividad de la organización. Pongamos como ejemplo un partido político que se presente a unas elecciones, puede perderlas a pesar de aumentar, si su partido rival aumenta más que él. (Fue lo que le pasó al PP en las Elecciones Generales del 2008). La analítica web nos permite saber como evoluciona la competencia. Esto también tiene un factor en contra, que la competencia puede saber cómo evolucionamos nosotros.

10. Saber donde debemos priorizar la inversión. La analítica web nos permite conocer cual es la relación del usuario/cliente con nuestra web/empresa. De este modo podemos saber cuando entra un usuario en una página, cuanto tiempo invierte en la misma y en que secciones. Es muy importante no sólo generar tráfico, sino que ese tráfico que se genere proporcione ingresos, ya sea directamente (compra on-line) o bien indirectamente (vaya a comprar el producto off line, pedido telefónico, etc.). Muchas veces se da el caso de que hay productos o servicios muy demandados pero cuyo grado de conversión no es tan alto y viceversa productos no muy demandados cuyo grado de conversión es muy alto. Se conoce como conversión a la acción en la que un usuario completa una acción determinada. En una tienda on-line la conversión se realizaría cuando un usuario compra un producto. Por poner un ejemplo, una tienda on-line de suplementos para deportistas. Puede ser que haya un bote de proteínas muy vendido con un grado de visitas muy alto. Pero también que haya unas vitaminas que no sean muy visitadas pero que los usuarios que acceden a las mismas compran en un 90% de las ocasiones. Esto puede ser un indicativo

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importante de la necesidad de incrementar su publicidad entre cierto sectores, destacar este producto, promocionarlo, etc. dependiendo de los intereses de la compañía. Sin la analítica web esto no se podría conocer.

2. ¿CÓMO HACER UN ANÁLISIS WEB?

Hasta ahora hemos visto que es la analítica web y para que sirve, pero lo mencionado hasta ahora puede dar lugar a confusiones, ya que podemos pensar que la analítica web consiste solamente en medición de páginas y sitios web. Nada más lejos de la realidad. El análisis métrico es sólo una pequeña parte de la analítica web. Cualquier herramienta de analítica web es capaz de ofrecernos más datos de los que somos capaces de procesar. Cientos de informes por defecto, más otros que podemos configurar y elaborar a medida. Y eso ocurre con las herramientas más caras del mercado pero también con las más baratas. Sin embargo los datos por si solos no significan nada. Si los datos no son interpretados y procesados y más tarde utilizados para realizar modificaciones y mejoras entonces no tendremos nada. Las métricas nos datos que nos pueden contestar al ¿Qué? y al ¿Cuánto?, pero no a lo más importante, ¿Por qué? y también, ¿Qué se debe hacer? El analista web tiene que saber interpretar los datos. La pregunta esencial que hay que introducir de partida es si ¿el usuario que entró a nuestra página buscando lo que estaba buscando, encontró lo que estaba buscando? Las herramientas de “click Stream” o de “seguimiento de clicks”, que son las que utiliza el analista para medir, tienen que combinarse con otras herramientas de análisis. Si esto no se hace, nuestro trabajo quedará cojo y no se podrá hace una toma de decisiones consecuente y efectiva, y esto último, la toma de decisiones es la base de la existencia de la analítica web. El padre de la analítica web 2.0, gurú de la materia, es Avinash Kaushik. El autor es inspirador de gran parte de los analistas de referencia de nuestro país como son Genma Muñoz, Pere

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Rovira o Sergio Maldonado. En su libro Web Analytics 2.0, clasifica las distintas etapas que debe cumplir la analítica web. Es autor de una famosa gráfica que se parece mucho a las capas de una cebolla que indica que pasos debe seguir un analista web, para que sirve cada paso e incluso que herramientas hay que utilizar para cumplir cada una de las fases. En las etapas vemos que hay una parte cuantitativa y otra cualitativa que tiene que ver con la interpretación de datos. Existe un lado “más humano” que nos hace llegar toda esa información cualitativa tanto del uso que se le da a nuestro sitio como del feedback que los usuarios nos envían. En la industria a esto se le denomina “Voz del Consumidor” (Voice of Customer) y “Testing y Experimentación”. Ambas categorías, responden al por qué, ese por qué que ignoramos con herramientas cuantitativas, que se basan en cifras y no en feedback cualitativo. Avinash Kaushik, presenta estas áreas dentro del modelo que denomina “Web Analytics 2.0″, en el cual los distintos niveles y tipos de datos que obtenemos nos permiten responder a distintos tipos de preguntas de negocio.

Esquema desarrollado por Avinash Kaushik

(Multiplicity, Autor: Avinash Kaushik de su libro "Web Analytics 2.0: The Art Of Online

Accountability & Science Of Customer Centricity", Adaptación al español: Richard Johnson Hurtado).

2.1. Capas de las áreas de análisis de datos En el modelo visto anteriormente, Avinash separa en distintas capas las áreas de análisis de datos de los analistas web:

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1. Clickstream: el más común y en la cual se basa la mayoría de los que se dedican a generar reportes. Es justamente eso, analizar el flujo de clics o lo que algunos autores conocen con el nombre de “psicología del clic”, al tratar de entender el comportamiento de los usuarios según el flujo de navegación que realicen. Responde al “qué”: qué páginas se visitaron, qué fuentes de tráfico atrajeron más o menos visitas, qué tipo de visitante rinde mejor, qué páginas tienen mayor incidencia en los objetivos, qué palabras claves atraen tráfico en distintos meses del año, etc. 2. Análisis de Conversiones Múltiples: Importancia de definir y medir objetivos que permitan evaluar el rendimiento de nuestro sitio. Hoy más que nunca, los objetivos o acciones que queremos que nuestros usuarios realicen, no sólo se encuentran dentro de nuestro sitio. Si tenemos un blog, pues es importante determinar el número de suscriptores. Si tenemos cuentas en redes sociales, será importante determinar cómo evoluciona mi audiencia o mi comunidad y cómo eso ayuda a cumplir objetivos dentro o fuera de mi sitio. Este punto entonces, se encarga de reflejar el amplio mundo de la analítica web, y que nuestro sitio, puede ser nuestro canal más importante online, pero no el único, y que debemos de considerar para un análisis integral. 3. Experimentación y pruebas: La información que me entrega el Clickstream responde a los “qué” pero no a los “por qué”. Esta etapa nos permite realizar pruebas online y en tiempo real, para determinar qué alternativas o versiones generan mejores conversiones, dependiendo de lo que el usuario realizó en alguna de éstas. Nos da argumentos, acerca de qué elementos de una página hay que destacar, donde hay que introducirlos, que formularios o cualquier llamado a la acción son más persuasivos y funcionan mejor para inducir una conversión. Y dónde entra el “por qué”, pues solo con datos de clickstream es complejo poder decidir entre distintas opciones de, por ejemplo, una landing page o página de entrada. Los experimentos o testing A/B o multivariables, permiten decidir en base a resultados. Por qué dejar la opción B, porque en comparación con la A, generó más conversiones, por ejemplo.

4. Voz del Consumidor: Aporta el factor emocional que los clics no tienen. ¿Las páginas más visitadas de mi sitio, son las que realmente los usuarios quisieron visitar? Nos dice cómo poder saber si nuestro sitio está respondiendo a las expectativas de nuestros usuarios. La voz del consumidor es el nombre que se le otorga a todas aquellas interacciones directas con el usuario, vía encuestas, testing de usabilidad, cardsorting, etc. Es el usuario quien directamente nos indica qué es lo que le gusta y lo que no le gusta. 5. Inteligencia Competitiva: Es la última fase, pues hasta el momento sólo hemos evaluado como evoluciona nuestro sitio con respecto a nosotros mismos. Pero tal y como señalamos con anterioridad es muy importante saber como estamos con respecto a la competencia y al sector. Por ejemplo, la estacionalidad de tráfico que tiene mi sitio, es semejante a la que experimentan sitios de mi competencia. Herramientas como Alexa, Google Trends o Google Insights for Search, Compete, Google AdPlanner, nos permiten tener cifras aproximadas del tráfico de otros sitios web. Están lejos de exhibir información exacta, pero entrega una buena referencia de las tendencias en el largo plazo.

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2.2. Fases de la analítica web Por lo tanto podemos resumir, según los distintos autores, que la analítica web tiene 6 fases de vital importancia. En este sentido, la analítica web estaría distribuida en una serie de fases o capas, como una cebolla, en las cuales habría que ir dando respuesta a una serie de preguntas. Esas fases podrían resumirse en:

1. Conocer la organización y el entorno: Esto es, tener el mejor conocimiento posible de la organización de mi página web y el de la competencia y si se trata de un blog particular tener claro cual es el sentido y cometido del mismo. 2. Determinación de objetivos: Señalar que objetivos tiene la organización y para ello tendrá mucha influencia el tipo de sector de actividad al que se dedique o su intención en la red. Esto es, habrá empresas de e-commerce que se marquen como objetivo generar ingresos. Otras corporativas y de servicios que se centren en la atención al cliente y en campañas de mejora de imagen y reputación. Y, por último, otras de tipo personal y relacional que no tengan por objeto más que informar o incrementar las relaciones sociales. En función del tipo de organización o cometido, el objetivo será uno u otro. Aunque está claro que hay organizaciones que tienen objetivos mixtos con lo cual habrá que ver que es lo que se quiere priorizar. 3. Análisis Cuantitativo: Tiene por objeto responder al qué y cuánto. Es decir, qué es lo que estoy haciendo en mi web site y cuáles son los números importantes a resaltar. Estos datos se consiguen gracias a la utilización de herramientas de análisis, que veremos en el siguiente tema, y que son la respuesta a las preguntas que nos hacemos para ir desgranando nuestros objetivos y ver el grado de cumplimiento de los mismos. Esas preguntas que nos hacemos para luego hacer la obtención de los datos es lo que conocemos con el nombre de KPI, que son indicadores esenciales.

4. Análisis Cualitativo: Nos dará respuesta al ¿Por qué? En una web podemos estar perdiendo visitantes o compradores pero si no sabemos explicar por qué ocurre esto no sirve de nada ya que no lo podremos cambiar. Por lo tanto habrá que aplicar una serie de técnicas cualitativas que nos indiquen que piensan, opinan y gusta a los usuarios. 5. Análisis de la Competencia. Nos dará respuesta al ¿Qué más? Nos sirve para saber que es lo que hace la competencia y cual es la situación del sector en el que nos movemos. Esto hace falta porque podemos estar bajando en visitantes/usuarios/tiempo de visitas/compradores, por ejemplo, pero nuestra competencia hacerlo más que nosotros con lo que estamos acaparando más cuota de mercado. Hay que saber qué hacen los demás para contribuir a desarrollar nuestra estrategia. Uno de los principios fundamentales del marketing es diferenciarse, ofrecer algo distinto y que funcione, y para ello es necesario saber que hacen los demás y como lo hacen.

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6. Corregir y testar: Por último, una vez conocida la situación hay que hacer lo más difícil. Reflexionar profundamente sobre que cosas pueden funcionar. Hay que poner en marcha innovaciones, aspectos más funcionales y que mejoren la usabilidad del sitio. Sólo así seremos más eficientes y mejoraremos.

La analítica web es, por lo tanto, todo el conjunto de técnicas que nos permiten saber el lugar en el que estamos con respecto al lugar donde queremos estar y de este modo, de forma objetiva, nos permite implementar nuevos instrumentos para conseguir llegar a donde queremos. Como conclusión a lo que significa la analítica web podemos decir que los clics no tienen sentimientos, porque por sí mismos no pueden explicar las intenciones de un usuario, porque no son capaces de explicar por qué una página A es mejor que una página B, sin preguntarle directamente al usuario o testeando qué funciona mejor. El análisis de la competencia, nos permite ponernos en contexto respecto a la industria. Cuán buenas son nuestras cifras respecto a nuestro histórico, respecto a nuestras metas y por supuesto respecto a nuestra competencia. La suma de todas estas etapas es a lo que Avinash Kaushik califica como Insights que traducido al castellano podría ser algo así como “percepción”. Es decir, es lo que nos permite hacernos una idea global de que es lo que funciona, lo que no funciona, los por qué y que es lo que hay que hacer para introducir cambios y conseguir resultados más óptimos. 2.3. Términos de analítica web En el análisis web es muy importante tener en cuenta ciertas métricas (KPI´s) y términos importantes. Entre ellos destacan:

- Hits: son la cantidad de respuestas de un servidor a la petición de un navegador o robot. Por ejemplo, si tengo una página con dos imágenes serán tres hits: uno por la página cargada, otro por la primera imagen cargada y otro por la segunda imagen cargada. Una página web esta formada por muchos elementos: Imágenes, sonidos, banners… cada uno de estos elementos es un hit.

- Páginas vistas: son las distintas páginas que se visitan y que también pueden incluir

archivos PDF, DOC, PPT, etc.

- Visitas/Sesiones: Son la cantidad de veces que un visitante único ingresa en un website en un periodo de tiempo. Por ejemplo si un visitante ingresa en un web site dos veces, una por la mañana y otra por la noche, serán dos sesiones pero sólo un visitante o visitante único. Normalmente se considera una visita o sesión nueva si un visitante único ingresa a un site y tiene 30 minutos de inactividad. Existen excepciones como Google ya que uno no permanece en su site más de 1 o 2 minutos cada vez y luego vuelve a entrar varias veces al día por lo que en este caso debe modificar el tiempo que se considera como

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una visita. Es por ello que el tiempo de periodo de una sesión puede ser modificado en el sistema de analítica web.

- Visitante o visitante único: Se considera un visitante único cuando una persona

usa un navegador y usa una web site en un periodo de tiempo. Los robots de buscadores no son considerados como visitas o visitantes únicos.

- Conversión: Es el número de visitas o visitantes únicos, según como se mida, que

completan una acción deseada. Por ejemplo: llenar un formulario, descargar un documento, permanecer N tiempo en una página, utilizar una herramienta.

- Cookie: Es un fragmento de información que se almacena en el disco duro del

visitante de una página web a través de su navegador a petición del servidor de la página y que recoge información como la frecuencia con la que se visita un site. Esta información puede ser luego recuperada por el servidor en posteriores visitas.

- Coste por Acción (CPA): En publicidad online el coste que el anunciante paga por cada acción específica realizada (rellenar un formulario, realizar una compra, etc.).

- Impresión: Una impresión es la apertura o carga de un anuncio en la pantalla de un

usuario. Cada vez que aparece un banner o anuncio es una impresión.

- Referer: Es la URL de la página que originalmente generó la solicitud de la vista de la página actual.

- SEO (Search Engine Optimization): Optimización en buscadores por medio de

diversas técnicas que hacen que una página aparezca bien posicionada (en primeras posiciones) dentro de la página de resultados cuando se realiza una búsqueda en internet.

- SEM (Search Engine Marketing): Es el conjunto de actividades de marketing

destinadas a mejorar la visibilidad de una página web entre los resultados de búsqueda, se refiere principalmente a la compra de enlaces patrocinados.

- SMO (Social Media Optimization): Acciones llevadas a cabo para obtener la mayor

visibilidad posible en las redes sociales.

- Singletons: Es el número de visitas en las que solo se visita una página. Se utilizar para calcular la tasa de rebote y, en algunos casos, para identificar robots.

- Tasa de rebote (Bounce rate): Es el porcentaje de visitas donde el usuario entra y

sale de la misma página sin necesidad de visitar otras páginas.

- Langing Page: Es la página que aparece cuando un usuario hace click en un anuncio o en un vínculo de resultados de búsqueda. La landing page muestra el contenido que es la extensión lógica de una publicidad o link y que está optimizada para ser indexada por los motores de búsqueda.

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- Tiempo de visita (visbility time): Es el tiempo que se ve una página (o un blog,

banner, etc.).

- Duración de la Sesión (Session Duration): Es el tiempo promedio que los usuarios permanecen en el sitio cada vez que lo visitan. Esta métrica puede verse complicada por el hecho de que los programas de análisis no pueden medir la duración de la vista de la página final, a menos que graben un evento de página cerrada como On Unload.

- Tiempo de actividad (Active Time/Engagement time): Es el tiempo promedio

que los usuarios pasan interactuando realmente con contenido en una página web. Esta métrica se basa en el movimiento o ausencia de movimiento del ratón, los clicks que se efectúen, etc. A diferencia de los anteriores, esta métrica puede medir con precisión la duración del tiempo de actividad.

- Profundidad de una página (Page Depht/Page Views per Session): Es el

promedio del número de páginas vistas que un usuario consume antes de terminar su periodo de sesiones. Se calcula dividiendo el número total de páginas vistas por el número total de periodos de sesiones. También se denomina Páginas Vistas por Sesión o PV/Sesión.

- Frequency/Sesión per Únique: La frecuencia mide el número de veces que un

usuario visita un sitio web. Se calcula dividiendo el número total de sesiones (o visitas) por el número total de visitantes únicos. A veces se utiliza para medir la lealtad de la audiencia.

- Click Path: Es la secuencia o ruta de hipervínculos que sigue un usuario a lo largo de

la visita que realiza en un site.

- Click Through: Es el número de veces que un usuario hace click sobre un link. Se asocia generalmente con acciones publicitarias.

- Tasa de abandono: El porcentaje de accesos a una web y donde el visitante no sale

de la página primera que ve hacia otras del sitio.

- Porcentaje de salida: El porcentaje de visitantes que salen fuera de la página.

- Tasa de rebote: Este parámetro lo puedes encontrar de forma directa en los informes de Google Analytics. Es el porcentaje de visitas de 1 sola página respecto al total de visitas. Este indicador suele dar una idea de la calidad de las visitas recibidas. La tasa de rebote es siempre una métrica que afecta a una página, sólo cuenta aquellos usuarios que visitan una página del sitio y se salen, es decir llegan a tu sitio ven una página y se van, por eso se dice que rebotan. Si un usuario llega a una página por ejemplo la de inicio y luego visita otra página, ese usuario ha producido una visita que no ha rebotado, no forma parte de la tasa de rebote.

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3. HERRAMIENTAS DE MEDICIÓN WEB El incremento del uso de Internet para comunicar, informar, interrelacionarse con los demás, desarrollar campañas de imagen y de publicidad o para generar negocio a través del comercio electrónico ha impulsado la necesidad de contar con elementos de juicio para tomar decisiones con respecto a la mejora de las prestaciones y los servicios que ofrecen los sitios web. Todo proyecto on-line lleva implícito la búsqueda por parte de los webmasters de ofrecer los mejores servicios y de mayor calidad y que estos sean lo más efectivos posibles. Los elementos de juicio deben ser objetivables y basarse en el comportamiento de los usuarios. Conocer como interaccionan aquellos que nos visitan con nuestra web es necesario para saber como seguir mejorando, como implementar nuevos servicios o como potenciar aspectos que funcionan. Para conocer cuál es el conocimiento de los usuarios es necesario utilizar herramientas que nos permitan un contacto directo con la realidad web y nos aporten datos significativos que nos marquen la realidad del momento y las tendencias futuras. Las herramienta de análisis web van desde las que ofrecen datos simples -como el número de visitas que tenemos, la procedencia de los visitantes o el tiempo que permanecen en nuestra web- a otras que también nos permiten conocer que usuarios finalizan las acciones para las cuales ha sido creada la web (conversión), que grado de satisfacción muestran, que cantidad de compras realizan o que piensan de nuestra web y los motivos por los cuales se comportan como se comportan. Las herramientas de analítica web han ido evolucionando mucho en los últimos años, pasando de complejos sistemas que analizaban datos alojados en un servidor a analizar etiquetas, búsquedas concretas. Esta evolución ha revolucionado el mundo de la analítica web pues ha permitido que dejase de ser un coto privado de informáticos y matemáticos, para mostrarse como un eficaz elemento que nos aporta unos datos que luego hay que analizar fríamente e interpretar para que los departamentos de marketing de las empresas puedan tomar decisiones en torno a inversiones y actuaciones on-line. Se trata pues de una evolución funcional que se ha ido llevado a cabo desde mediados de los años noventa y cuyo momento definitivo de ruptura vino marcado por la aparición de Google Analytics en el mercado en el año 2005, tras la compra por parte del gigante americano de la empresa de analítica Urchin, que hasta ese momento había revolucionado la técnica con la implantación de un sistema de análisis basado en tags (etiquetas), en lugar de logs, como venía siendo habitual hasta el momento. En el año 2007 Google presentó una nueva interface y posibilitó mejoras en las opciones, cosa que permitió hacer los análisis aún más flexibles para el analista (mayores posibilidades) y exactos. En lo que respecta a la analítica cuantitativa la evolución no ha dejado de seguir hasta hoy. Nuevos avances y opciones van haciendo cada vez los análisis más completos. Otro de los grandes hitos es conseguir realizar análisis en tiempo real. Algunas herramientas, incluso

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gratuitas, ya lo han conseguido y lo han hecho por delante de Google Analytics. Seguro que el gigante no se queda quieto y responde. Ya lo ha hecho en su versión de pago, GA Premium. Por otro lado, en los últimos años, uno de los gurús de la analítica, Avinash Kaushik comienza a publicar libros hasta revolucionar el mundo de la analítica desde el punto de vista de la metodología. Kaushik, en Analítica Web 2.0 señala la importancia que tiene no quedarse sólo en la mera interpretación de los datos cuantitativos, ya que sólo nos permiten conocer una parte de la realidad. El análisis cuantitativo, dice Kaushik, sólo permite dar respuesta a las preguntas ¿qué? y ¿quién? Pero es necesario ir más allá. Hace falta saber por qué los usuarios no completan sus acciones, por qué no pulsan el botón de comprar, que piensan de nuestra web, que errores ven en el servicio que ponemos a su disposición, que cosas destacan, etc. Y todo eso es imposible saberlo sin preguntárselo directamente. Kaushik hace un alegato a favor de la utilización de herramientas cualitativas como las encuestas y cuestionarios, mezclando preguntas cerradas y abiertas. Por último, Kaushik también nos dice que es necesario conocer que hace la competencia, saber en qué posición estamos con respecto al sector. Aboga, de este modo, por una profundización en el análisis de nuestros competidores reales y potenciales y aplicar herramientas que nos arrojen datos. La mezcla de todos estos elementos ha permitido desarrollar también la inversión publicitaria y en internet, que ya es tercera, casi segunda, en España (1.300 millones de euros el pasado año) y en el resto del mundo, viviendo una evolución espectacular en los últimos años. Las empresas tienen datos para saber como invertir. Datos reales, no basados en encuestas (EGM) o extrapolaciones (sofres) como ocurre en los medios convencionales. Hay nuevos datos que han permitido mejorar el comercio electrónico, la usabilidad web, la imagen de las empresas, los servicios de atención al cliente y un largo etcétera de servicios. Todo gracias a las herramientas web… y a los analistas. Hay que tener siempre en cuenta, como dice Avinash Kaushik que las herramientas sólo son útiles al servicio de las personas y que un 90% de la inversión debe hacerse en capital humano y un 10% en herramientas. Lo principal es saber interpretar y analizar los datos que ponen a nuestra disposición. 3.1. Herramientas cuantitativas. -Google Analytics: es la solución de análisis web de Google. Esta herramienta es la más extendida y usada y ha supuesto todo una revolución para la analítica web. La información que ofrece no es on-line, en directo, debemos esperar 24 horas para poder analizarla.

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• La herramienta: Google Analytics es una solución de analítica web que muestra cómo encuentran su sitio los usuarios, cómo lo exploran y de qué manera puede mejorar su experiencia. Con esta información, se puede incrementar el retorno de la inversión de un sitio web, aumentar las conversiones y conseguir más beneficios a través de la Web.

• La información: Toda la información añadida a Google Analytics es protegida por la industry-standard secure socket layer (SSL) technology además de ser protegida por políticas de privacidad. En conclusión, no puede ser vendida o compartida.

• Funcionamiento: Google Analytics utiliza una cookie de origen y código JavaScript

para recopilar información acerca de los usuarios que visitan un sitio web para realizar el seguimiento de los datos de su campaña publicitaria. El programa efectúa un seguimiento anónimo de la forma en que los usuarios interactúan con el sitio en cuestión. Ello incluye su procedencia, las acciones que han realizado y si han alcanzado alguno de los objetivos de conversión del sitio. Google Analytics también realiza el seguimiento de sus datos de comercio electrónico y la combina con información sobre la campaña y las conversiones para proporcionar más detalles sobre el rendimiento de sus campañas publicitarias. Toda esta información se presenta a través de informes exhaustivos, intuitivos, visuales y de fácil lectura. Google Analytics no afecta al rendimiento ni al aspecto del sitio web. No alojará archivos adicionales en él y sus páginas no activarán archivos .gif. Con la información de Google Analytics, podrá dirigir el tráfico a su sitio y convertirlo con mayor eficacia.

• Las mediciones: Google Analytics realiza su análisis en base a parámetros como usuarios, visitas, páginas visitadas, porcentaje de rebote entre otros

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MARKETING 2.0

Google Analytics es un servicio gratuito que ofrece a los usuarios hasta cinco millones de visitas de página por mes. Si el sitio genera más de cinco millones de visitas de página al mes, habrá que vincularlo a una cuenta AdWords activa para evitar la interrupción del servicio de Google Analytics. 3.2. Otras herramientas cuantitativas gratuitas

• Piwik Es un programa de analítica web de software libre (licencia GPL). Permite el estudio de datos en tiempo real y proporciona informes detallados sobre sus visitantes, actividad de los motores de búsqueda y palabras clave utilizadas, idioma, popularidad de las páginas de nuestro sitio web, etc.

• Yahoo! Web Analytics Es la alternativa a Google Analytics. Se trata de una herramienta de nivel empresarial que permite el fácil acceso a los datos registrados incluso si utilizamos varios usuarios para su análisis (en este punto coincide con la herramienta de Google).

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• Woopra Woopra es una herramienta que hace analítica web en tiempo real. Porque es precisamente su verdadero atractivo. Con una interfaz intuitiva y muy amigable, sorprende la originalidad al más puro estilo “red social” que presenta Woopra. El contacto con la herramienta permite apreciar como los usuarios entran y salen, siendo identificados con todo tipo de iconos (banderas, símbolo de sistema operativo y navegador, sitios de referencia acompañados con su favicon…). Por cada usuario que esté navegando por el sitio web se puede conocer (entre muchas otras cosas) su procedencia, qué ha visitado, o cuál es la última acción que ha realizado.

3.3. Herramientas cualitativas Para saber dar respuesta a la pregunta de por qué los usuarios se comportan de una determinada manera al acceder a una página web, por que no realizan las conversiones deseadas y que es lo que valoran positiva o negativamente lo mejor es preguntárselo directamente para saber que piensan. Estas herramientas de encuestas se enmarcan en lo

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MARKETING 2.0

que llamamos Voice of Customer (Voz del usuario). Entre las herramientas gratuitas para realizar encuestas más comunes nos encontramos con Survey Gizmo y su competidora directa Survey Monkey (dos herramientas muy parecidas) y 4Q. 3.4. Herramientas de análisis de la competencia Según Avinash Kaushik, en su libro la Analítica Web 2.0, “la Inteligencia Competitiva o CI (competitive intelligence) es el análisis de los datos de sus competidores, mercados verticales o todo el ecosistema de la web”. Parece obvio que conocer a la competencia y el mercado de referencia del negocio para el que se trabaje debe ser un factor clave a la hora de tomar decisiones. Hasta hace relativamente poco solo se disponía de unas pocas herramientas como Alexa (gratuita), ComScore y Hitwise (ambas de pago) para poder acercarnos a este tipo de información. Afortunadamente, en los últimos años han ido saliendo al mercado un sinfín de herramientas, tanto gratuitas como de pago como Compete, Quantcast, Wordtracter, la española Netsus, el abanico de herramientas que ofrece Google y muchas otras. Algunas de las estrategias que se pueden poner en marcha para conocer a la competencia son:

• Análisis de la segmentación e identificación del público objetivo: Uno de los objetivos más importantes de la publicidad online es la relevancia, es decir, que los anuncios que se le muestran al usuario tengan algo que ver con sus gustos e intereses. Para poder conseguir dicho objetivo puedes utilizar el programa gratuito Google AdPlanner, que dispone de una serie de herramientas que permiten extraen datos demográficos y psicográficos de su público online objetivo.

• Análisis del tráfico de los sitios web: Utilizando Google Trends for Websites se

puede comparar las tendencias de tráfico de un sitio web con sus principales competidores. Es interesante ver también los informes de subregiones, para ver la fortaleza geográfica de la competencia, los informes de ‘también visitados‘ (also visited), muestran qué otros sitios frecuentan tus propios visitantes y esto te puede ayudar a averiguar quienes son tus verdaderos competidores.

• Análisis de búsquedas y palabras clave: A nadie se le escapa que los buscadores

son los puntos de partida de la mayoría de personas que usan Internet, aunque las redes sociales se postulan como una competencia seria en el medio plazo. Por lo tanto, tener una estrategia en los buscadores tanto orgánica (SEO) como de pago (SEM) es un pilar básico para cualquier negocio online. A través de Google Insight for Search, se puede ver las categorías a las que pertenecen tus productos y compararlo con tu propio rendimiento y, así, encontrar nuevas oportunidades.

• Análisis de la expansión de las palabras clave: A nadie se le escapa que una de

las tareas más decisivas del marketing online es decidir en qué palabras clave debería estar posicionado, ya sea de forma natural o pagando. Para ello puedes

http://www.kaushik.net/avinash/

http://en.wikipedia.org/wiki/Competitive_intelligence

http://www.alexa.com/

http://www.comscore.com/

http://www.hitwise.com/us/

http://www.compete.com/

http://www.quantcast.com/

http://www.wordtracker.com/

http://www.netsuus.com/

https://www.google.com/adplanner/static/common/images/logo_adplanner1.png

http://www.google.com/trends

http://www.google.com/insights/search/

http://www.google.com/insights/search/

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utilizar Google AdWoods Keyword Tools, que te va a permitir conocer las palabras clave relacionadas con el objeto de tu interés, con información de la media del coste por clic, el volumen de búsqueda, las tendencias, etc. Es decir la información que necesito para tomar decisiones.

3.5. Posicionamiento de buscadores: SEO. Una vez obtenida y medida toda esta información, se puede posicionar las páginas web en las primeras posiciones de los resultados de motores de búsqueda a través de técnicas (algoritmos software) que tengan como objetivo ofertar productos o servicios con mucha competencia, buscando posicionar determinadas páginas sobre sus competidoras en la lista de resultados, tal y como se puede comprobar en la siguiente imagen:

SEO

A este conjunto de técnicas se le denomina SEO (Search Engine Optimization). Pueden resultar desproporcionadas y afectar a los resultados de los grandes buscadores por lo que si incumplen las cláusulas y condiciones de uso impuestas pueden llegar a ser consideradas, como una forma concreta de SPAM, el llamado spamdexing . Se deben tener en cuenta una serie de aspectos importantes para utilizar el SEO que serían:

• Estructura del sitio web: Se debe crear una estructura en la cual el usuario pueda encontrar la información que busca sobre los productos o servicios que se ofrece a través del sitio.

• Títulos de las páginas que componen el sitio: Los títulos deben ser descriptivos y concisos en cada página, además de poder incluir las palabras claves.

• Jerarquización de la información: Colocar la información más relevante en los lugares más visibles y utilizar la información accesoria de forma que se pueda resaltar la que se quiera destacar.

• Enlaces dentro del sitio: Se deben administrar correctamente los enlaces, relacionándolos con las palabras claves a las páginas de destino más importantes dentro de la estructura, y vigilando los enlaces externos.

• Palabras claves: Verificar las búsqueda relativas a las palabras claves elegidas, colocando las mismas de forma consistente en cada una de las páginas que componen el sitio web.

Se trata de un trabajo extenso y que involucra código de programación, diseño y los

https://adwords.google.com/o/Targeting/Explorer?__u=1000000000&__c=1000000000&ideaRequestType=KEYWORD_IDEAS#search.none

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MARKETING 2.0

contenidos. Del mismo modo es inexacta, basándose en unas reglas no escritas pero con una meta muy clara, anteponer al ranking que pueda ocupar la página, elementos como el tráfico o incluso la fidelización. A la hora de trabajar con SEO, se deben tener en cuenta una serie de detalles:

• La lista de los dominios: Un listado de dominios registrados y de las funciones asignadas a cada una, implica:

o Evitar contenido duplicado o La posibilidad de relanzar o anular ciertos dominios o Tener una instantánea del material disponible.

• Programa de analítica web instalado: Simplifican y potencian las acciones de

control y las acciones correctivas sobre el funcionamiento de la web.

• Listado de palabras clave: Si se quiere conseguir tráfico se debe tener claro. como mínimo las temáticas.

• Competencia: Se dividen en dos listados; por un lado los que son competencia real

fuera de la pantalla y por otro lado, un listado de webs que son competencia a nivel de páginas de resultados en buscadores .

• Comprobar si se están haciendo otras acciones: Resulta interesante tener un

plan de medios o de marketing en aras de optimizar acciones y trabajar de forma conjunta, al mismo tiempo y a la hora de medir el éxito es interesante poder situar en un contexto los datos. También es interesante aclarar tareas pasadas y futuras.

• Qué objetivos de volumen de tráfico hay y actuar en consonancia con cuestiones

tan diversas como determinar el presupuesto que se está dispuesto a utilizar, así como qué comportamiento seguir frente a la competencia.

• Establecer el producto o servicio que se quiere promocionar: Explicar los

puntos fuertes y los débiles, cómo se puede diferenciar de la competencia … etc.

• Valorar que capacidad se tiene para tirar adelante el proyecto. Por otra parte, también se utiliza el término SEO para definir al personal que realiza este tipo de tareas. Se encargan de que una determinada web aparezca entre las primera dentro de los resultados devueltos por un buscador, generalmente recurriendo al uso de palabras clave. Estas tareas no tienen que recaer necesariamente sobre el responsable del sitio web, sino que éste último puede contratar estos servicios. Cada vez más empresas se especializan en el posicionamiento en buscadores, y ofrecen ayuda a otros sitios web. Muchas compañías comprenden la importancia de aparecer en las primeras posiciones dentro de estos resultados y que puede reportarles suculentos beneficios. En ocasiones en las que el usuario busca un

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determinado servicio, el estar en la primera o segunda posición puede significar un cliente casi seguro. Así pues, la inversión realizada en los servicios de un 'SEO' profesional puede ser amortizada en un período de tiempo relativamente corto. 3.6. Indicadores clave. En cuanto a elaborar las palabras clave para hacer distribución o simplemente para comenzar a trazar la estrategia SEO de una web, se debe intentar conectar con el visitante de la web. Una forma cuantitativa de intentar ver las posibilidades es mediante indicadores:

El KEI (Keyword Effectiveness Index) : El Kei se calcula dividiento el número de búsquedas por el número de resultados:

El KOI (Keyword Oportunity Index) :El Koi se calcula dividiendo el número de enlaces con cierto anchor text por el total de búsquedas por esa palabra clave:

El KFI (Keyword Feasibility Index): El KFI, el más importante y más utilizado como índice para la optimización de contenido, motivos por los que este documento se centrará en este índice:

Los indicadores clave de desempeño, también llamados KPI, son tanto métricas financieras como opcionalmente no financieras, utilizadas para cuantificar objetivos de rendimiento de una organización, y que normalmente encuentran acogida en sus planes estratégicos. Monitorizar los indicadores clave de desempeño en tiempo real, se le denomina también monitorizar actividad de negocio. Los indicadores de rendimiento se utilizan con frecuencia para valorar actividades que resultan complejas de medir, como pueden ser los beneficios de desarrollos líderes o compromisos de empleados. Según lo que se quiera medir los indicadores se clasifican en:

• Indicadores de Carga de Trabajo: Toman como base el número de unidades de servicio o cantidad de trabajo, esto es, indican cuánto se hizo. Las comparaciones entre períodos muestran las variaciones o el grado de estabilidad en la actividad.

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MARKETING 2.0

Estas medidas informan entre otros del número de visitas, número de usuarios o e, las páginas vistas.

• Indicadores de Eficiencia: Relacionan el número de unidades de servicio con la

cantidad de recursos ocupados(en dinero, horas..etc) o como porcentaje de su utilidad total. Como ejemplos podrían ser el porcentaje de abandonos, el tiempo promedio en el sitio web, el promedio de páginas visitadas...etc

• Indicadores de Eficacia: Indican el grado de cumplimiento de los objetivos, es decir,

se valora el desempeño y los resultados alcanzados con el. Como ejemplos podrían ser el porcentaje de las visitas nuevas, fidelidad del usuario, conversiones, valor global del objetivo...etc.

• Indicadores de Productividad: Combinan eficiencia y eficacia en un indicador

único, tales como el valor de objetivo por visita, el porcentaje de conversiones por visitas nuevas o el índice de ingresos.

4. ¿QUÉ SE CONSIGUE CON EL CONCEPTO DE ANALITICA WEB? La pregunta que se plantea es, qué se consigue con el concepto de Analítica Web. La respuesta sería que midiendo se puede comprender lo que sucede dentro del sitio web, además de recopilar y analizar los datos para reconocer que componentes de la estrategia juegan a favor o en contra a los objetivos del sitio. Para ello se debe tener en cuenta una serie de pasos:

1. Lo primero que se debe tener claro es qué se quiere medir (visitas, hits) 2. Una vez que se tiene claro, se deben fijar los objetivos que debe cumplir el sitio web y

a qué audiencia se quiere hacer llegar; gente joven, empresarios, estudiantes, diputaciones, ciudades, ocio…etc.

3. Por último, se debe recopilar todos los datos y medir, de la forma que se necesite, para actuar sobre la manera de llevar el sitio web.

La analítica web influye directamente sobre las decisiones. Cada sitio tiene una necesidad distinta, lo que requiere que se hagan mediciones distintas para cada caso.

• Se debe tener en cuenta que el analizar puede beneficiar mucho. • Se llega a comprender mejor el funcionamiento del sitio web. • Segmentar a los visitantes para que se produzca un incremento de los usuarios que

regresan si encuentran lo que quieren y cómo lo quieren. • Conocer los sitios que generan más tráfico para tomar mejores acciones. • Conocer qué páginas del sitio web atraen más la atención y trabajar en las nuevas para

replicar el éxito. • Tener claro cuáles son las principales vías de escape de las visitas e intentar

comprender e interpretar por qué sucede, para que posteriormente se pueda arreglar esto.

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Pero realizar un análisis es complicado, y deben gestionarlo personas preparadas para ello. Aún así, hay una serie de errores básicos que no se deben cometer en la analítica web:

1. Obsesionarse con el dato: La analítica Web debe mostrar la tendencia, no el dato concreto que por sí sólo no tiene gran utilidad.

2. Dejar la analítica para el final: El lenguaje en el que está programada la web hace

problemático medir algunas páginas. Si se implementa el código con demasiada rapidez, puede que queden varias secciones sin medir y que nadie haya reflexionados sobre los objetivos de la página y las métricas que se necesitan para evaluar la eficacia de la acción,

3. Querer obtener todas las respuestas sin obtener todas las preguntas: El

problema de las herramientas analíticas es que se obtiene el “qué” y es fundamental para optimizar el negocio on-line saber también el “por qué”, el cual transmite muy poca información, por lo que se deberá responder con la utilidad de otras técnicas cualitativas que complementan a las estadísticas de navegación.

Otro problema radica en el hecho de que a menudo, se deja que sea la herramienta la que indique qué métricas se deberían utilizar. Antes de enfrentarse a cualquier herramienta de análisis, es mejor definir unos objetivos y sobre ellos pensar cuál es el indicador que dirá si se está consiguiendo el objetivo deseado. A menudo la herramienta no dispone de esa métrica clave, pero si se cuenta con un buen analista, encontrará el dato aunque sea de la forma más simple posible. 5. REDES SOCIALES Y ANALITICA WEB En los últimos años, las redes sociales han experimentado un aumento de seguidores exponencial, este hecho, ha llevado a la creación de nuevas formas de analítica web, ya que las que utilizábamos hasta la fecha no se pueden aplicar a este tipo webs, ya que no podemos seguir utilizando las mismas métricas que hasta la fecha para medir los efectos de las campañas de email marketing. Uno de los aspectos que primero debemos tener en cuenta, es la aparición de nuevos parámetros a estudiar, hasta ahora, no se tenían en cuenta el tiempo que un usuario permanecía en el sitio web, este factor con la aparición de las redes sociales se torna clave, ya que en estos sitios web lo que más primas son las horas que un usuario se pasa conectado, y esto nos lleva a las probabilidades que tenemos de que llegue a visitar por ejemplo un banner que tenemos en ese sitio en concreto publicado. Esto determina el tipo de red social a la que vamos a dirigir nuestros esfuerzos de marketing, es decir, debemos determinar factores como la edad, el sexo, si queremos dirigirnos a redes profesionales o no, y estudiar a qué porcentaje de los usuarios de la red social puedo interesarle y haga click en la zona que yo deseo.

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MARKETING 2.0

Tener claro la red social a la que nos vamos a dirigir, es el primer factor a estudiar a la hora de publicitar, ya que no todas las redes sociales pueden resultar interesantes, debido a que no todas tienen el mismo éxito o no nos estamos dirigiendo al público objetivo adecuado. Y el tiempo que un usuario permanece en unas u otras es totalmente distinto. Otras herramientas web 2.0 nos permiten hacer estadísticas directamente sin necesidad de utilizar la analítica web, véase el caso de Youtube, que ofrece un sistema analítico propio. Con la aparición de las redes sociales, algunas empresas ya se han especializado en ofrecer servicios de analítica web, como son por ejemplo Adonomics o Developer Analytics. En las redes sociales el estudio de la analítica web se vuelve más tedioso de lo que estábamos acostumbrados. En España son pocos los expertos que podemos encontrar en este campo, sin embargo cada día se muestra más interés por esta disciplina. Otro reto importante se torna en la medición de las redes sociales a través de dispositivos móviles, todos sabemos que cada vez está más extendido el uso de los móviles y las consolas, que antes no se utilizaban como navegadores web. La mayoría de los sitios web disponen de versión para móviles, lo que significa que la analítica web debe estar definida para un entorno distinto en la misma aplicación según en qué medio se navegue. En la siguiente ilustración se muestra la evolución de las audiencias de las principales redes sociales en España desde diciembre del año 2008 hasta el mes de diciembre del año 2009.

Evolución Audiencias en Redes Sociales

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6. AGENCIAS DE MEDIOS Y ANALÍTICA WEB Durante mucho tiempo, nuevas agencias de medios se han creado, se han expandido, y han ido evolucionando en una mundo en el que sus conocimientos, su poder de negociar, sus estrategias y su supervivencia era lo esencial para alcanzar el éxito. Ante todo, debían de poseer una lista de contactos importantes referentes al mercado de los medios de comunicación para tener asegurado el qué hacer en todo momento, con quién y qué efectos esto podría repercutir para convertirse en una de las principales empresas que lideraban este mercado. El centro de todo este desarrollo ha sido la investigación de medios por parte de una serie de personas que estudiaban de qué manera la comunicación estaba creciendo y qué partido se podía sacar con ello. Pero esta investigación no es lo más destacable, puesto que realmente hay una posible abrumadora realidad económica ligada a todas las agencias de medios de comunicación. Cabe destacar también, que una buena estrategia es tener conocimiento en todo momento de todos los posibles consumidores ligados a este mercado, y su uso de los mercados, por el cual con el paso de los años esta investigación ha ido cobrando fuerza de forma cada vez más indiscutible. La investigación, a pesar de tener un papel secundario en las grandes inversiones del mercado de medio, produce la buena o mala suerte comercial de las agencias y medios, por lo que es un tema que siempre hay que tener presente a la hora de que la empresa decida de una manera u otra, expandirse dentro del mercado. A lo largo de esos años, la investigación se ha basado en una incertidumbre que hasta hace poco tiempo, ha pasado desapercibida por muchos investigadores, puesto que siempre pertenecía a un comité de mercado o una compañía especializada contratada por la principal. Toda este proceso, ha sido cubierto durante mucho tiempo en las mesas de los planificadores, los cuales no percibían datos propios sino ajenos al medio y al anunciante, pero sí estaban financiados en todo momento y normalmente era aceptados por todos los escalones en este gran proceso. Se han ido desarrollado diversos tipos de metodologías en el terreno de la investigación de medios, centrando su objetivo en la audiencia como referente básico del retorno (impacto) de una acción publicitaria, siendo gestionadas por algunas compañías o entidades -TNS, AIMC - bajo el principio de la neutralidad de la tercera parte. Y es en esta parte donde este mecanismo está ahora mismo en retroceso. El proceso de digitalización de los medios de comunicación ha posibilitado un estudio exhaustivo y profundo, del consumo de los medios de comunicación (o de cualquier proveedor digital de contenido o servicios), portando un gran caudal de datos de todas las empresas dentro del mercado laboral. Los sitios web (medios de comunicación o no) han sido los pioneros en aprovechar la enorme cantidad de datos que se han ido gestionando, aplicando la metodología adecuada y generando un nuevo perfil profesional; el analista web.

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MARKETING 2.0

Así, las agencias de medios han ido desarrollando sus principales aptitudes en la planificación en cualquier tipo de medio de comunicación: televisión, revistas, periódicos, radio, exterior…etc. De todas formas, las agencias necesitan analizar su posición relativa respecto a otros medios: que es lo que tienen que aportar, cuánto pueden costar y cómo pueden retornar ese coste. Necesitan saber qué hace el consumidor con el tiempo que le dedica a los medios de comunicación en todo momento. Esta parte también ha marcado una distancia entre las mediciones digitales y las mediciones referentes a la analítica web y las mediciones clásicas de audiencia manejadas por terceras empresas. La primera aproximación que las agencias de medios tuvieron a la analítica web vino por parte de los analizadores y sus interfaces. Esto permitiría analizar continuadamente y de forma dinámica los comportamientos del usuario, algo que ahora suelen hacer los medios. Comportamientos de consumo de contenidos y de consumo de formatos publicitarios: lo que se comentaba al principio de este punto: poseer una lista de contactos importantes referentes al mercado de los medios de comunicación para tener asegurado el qué hacer en todo momento, con quién y qué efectos esto podría repercutir para convertirse en una de las principales empresas que lideraban este mercado. Ésta es la fortaleza de las agencias de medios y ésa es la materia prima que necesitan (cómo comunicarse con los individuos, cómo saber si se es eficaz) en el caso del mercado de medios digitales. Así pues, las agencias de medios pueden ser uno de los grandes consumidores de la analítica web igual que fueron y son grandes usuarios de la investigación de audiencias. De hecho, son grandes usuarias de los analistas. Y es que es una realidad: es necesario trabajar en términos de Analítica Web cuando se habla de digital, por lo que se deberá realizar una búsqueda de caminos para facilitar la incorporación de la analítica al banco de posibilidades de recursos de las agencias de medios sin que ello provoque mayores inconvenientes. La neutralidad y accesibilidad de los datos son elementos importantes para dar credibilidad de las informaciones que se desarrollen y para su supervivencia, debe garantizarse, si la agencia de medios quiere seguir desarrollando su papel habitual dentro de esta cadena.

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Ranking de Propiedades en Net View

Ranking Netview Nielsen marzo 2012

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7. PUBLICIDAD ON-LINE Y LA ANALÍTICA WEB Actualmente, y a pesar de la crisis, la inversión en publicidad online no ha descendido, siendo un resultado enormemente positivo debido a que el resto de los sectores ha sufrido un gran descenso tanto en producción como en inversión publicitaria. Por el contrario, la publicidad online, al margen de no haber evolucionado tan rápidamente como se estimaba, ha ido aumentado la inversión. La Publicidad está allí donde están los usuarios: Los usuarios de Internet han comprobado en que en la red se provisiona todas las necesidades cómodamente tales como chatear, leer el periódico o comprar sin moverse de casa. Pueden comunicarse con otros usuarios con gustos similares, se puede encontrar formación, encontrar trabajo,…etc. Actualmente la medición de los medios se realizan online: Es precisamente lo que hace que los anunciantes que quieren continuar invirtiendo en publicidad se decanten por la parte online, porque así saben exactamente como está funcionando su campaña, cuántos usuarios han visto su publicidad etc. Por lo tanto, el desvío de inversión publicitaria de soportes tradicionales hacia el online ha sido patente. La analítica web está cobrando mayor está tomando cada vez mayor importancia en la toma de decisiones estratégicas y, si centrándose específicamente a la publicidad, es el referente para empezar a orientar la campaña, ya sea ayudando al responsable de compra de publicidad en la selección de compra de espacios publicitarios en algunos soportes, en el control del estado de la campaña y, finalmente, en saber cómo ha funcionado. Además, junto con un gestor de compra de espacios, se puede alcanzar una meta inimaginable que vaya más allá de una impresión y de un click.

Evolución de la inversión publicitaria en España por soportes

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Desglose de la Inversión en Internet (Millones de Euros) Por último, se debe destacar uno de los mayores errores que suele cometer los usuarios: confundir el término Análisis con el de Reporting. El análisis es una exploración mediante diferentes técnicas de un conocimiento que no se conoce todavía pero que se espera encontrar. El Reporting por el contrario, es un estudio de conocimientos adquiridos a priori sobre el campo ya de sobra conocido, que se quiere investigar, para alcanzar un objetivo determinado. Queda patente pues, que la analítica web conforma por sí sola un mundo casi tan extenso como, en realidad, poco aprovechado. Entender sus conceptos y dominar sus herramientas, es a la par, igual de importante como útil, para dinamizar y explotar las posibilidades de la web. 8. EL ANALISTA WEB, UN NUEVO PERFIL PROFESIONAL El papel de analista web surge de la necesidad de gestionar y capitalizar una serie de recursos hasta ahora inexistentes. Se trata de recursos susceptibles de fundamentar y provocar la racionalización de inversiones, el incremento de retornos, la incursión en nuevos mercados, y sobre todo la consecución de los objetivos que han fundamentado las actividades online de la empresa en primer lugar. El analista web cuenta entre sus tareas el explorar, analizar y explorar datos de la web. Con lo que, en este nuevo papel se necesitarán cualidades que hagan más fácil el razonamiento lógico sobre grandes volúmenes de información, como la capacidad de síntesis y el olfato empresarial. Resulta importante poseer conocimientos de determinadas disciplinas esenciales como la SEO, SEM, medios sociales, y del funcionamiento básico de la web (protocolos, formularios, sesiones y estructura de contenidos). ¿Qué hace un analista web? El analista web se puede se puede entender como un punto intermedio entre los equipos gestores y los datos procedentes de las herramientas, es decir entre los datos en bruto y su correcta interpretación.

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Además, debe desarrollar los cuadros de mando necesarios y llevar cabo una síntesis de los datos más importantes en aras de ofrecerla para su posterior estudio, deberá también ajustar los mecanismos precisos para lograr esas composiciones de datos. Los pasos que debe seguir para realizar una correcta analítica web son los siguientes:

• Establecer unos objetivos claros: Primeramente establece los objetivos de la empresa dentro de Internet y a continuación trata de convencer a todos los miembros de la organización de los mismo, debe conseguir un compromiso y una unidad en torno ello indiscutible

• Contextualizar el proyecto: A continuación se debe integrar todo dentro de un

contexto definido por las circunstancias que rodean a la empresa, sector y clientes incluidos.

• Elección de la herramienta de análisis: Mediante las herramientas de analítica

web se puede obtener información sobre el número de visitas, páginas vistas, desde dónde vinieron, buscadores y palabras clave utilizadas entre otros También permiten conocer el comportamiento de los usuarios, desde antes de llegar a nuestro sitio web hasta que se van de la web. Por tanto, se tendrán datos objetivos que pueden servir para optimizar el diseño y el contenido de nuestro sitio web, de forma que su rendimiento sea máximo.

Asimismo se pueden utilizar herramientas que permiten comparar nuestro sitio web con el resto de sitios en Internet. Y en el mercado también existen herramientas que pueden ayudar a optimizar nuestra presencia en los buscadores.

La elección de la herramienta que mejor puede responder a las necesidades de una organización debe apoyarse en cuatro pilares básicos: la capacidad de recopilación de datos, la segmentación de las variables, la integración de los datos (de fuentes externas o extracción de la herramienta) y la gestión de los mismos (en servidores propios o ajenos). Del peso que se le dé a cada pilar dependerá la elección de una u otra herramienta, aunque lo ideal es combinar la información proporcionada por distintas herramientas.

• Análisis de los datos y la elaboración de informes: Una vez establecidas las

metas, los medios y herramientas a utilizar y los datos que se utilizarán, se procede a la recopilación, análisis y síntesis de la información para presentarlo a los encargados de la toma de decisiones

El analista web como director de orquestra de flujos informacionales Los resultados que se obtienen con la investigación y exploración, en aras de las aptitudes anteriores, se complementan y transmiten con la realización de informes periódicos. Resulta interesante centrarse en dichos resultados y estudiar sus implicaciones.

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La tarea del analista web es situarse a medio camino entre los equipos gestores y las herramientas de analítica web, es decir, entre la capacidad de recibir información y reaccionar ante ella y la capacidad de generarla respectivamente. Este rol de intermediario o Broker, es necesario para lograr afinar el comportamiento de la analítica web y lograr una mayor utilidad y aceptación de sus resultados, pero también a complementarla donde las herramientas utilizadas por si solas no llegan, esto es, la definición y mantenimiento de los indicadores precisos para este funcionamiento. Con todo esto, al habla de “entorno de reporting”, es decir, el principal punto de confluencia entra la analítica web y la inteligencia de negocio. Toda esta información reunida precisa de una serie de metodologías que permitan sintetizar lo más importante y servir a lo que realmente es su propósito, tomar decisiones con la mayor facilidad y rapidez posible. La herramienta mágica que no era tal A menudo se tiene a confundir aptitudes analíticas y habilidad de manejo de sus herramientas. Sin embargo, dominar una herramienta no implica entender lo suficientemente bien su entorno o idiosincrasia. Es evidente que un buen analista web precisa dominar las herramientas con las que trabaja, realizar labores de segmentación multidimensional etc., pero sobre todo precisa de las aptitudes para poder complementar todos esos resultados y darles mayor sentido del que una herramienta es capaz de darle, haciendo a menudo uso de nuevas herramientas en ocasiones alejadas de la función de analítica web como hojas de cálculo u otros. Son, en definitiva las capacidades de la persona las que priman sobre las de la herramienta. Analista interno vs. Analista externo Se presenta otro dilema encontrado frecuentemente: Escoger entre la incorporación a la plantilla (o promoción interna) del analista web y la externalización de estas tareas.

• El analista externo Se relaciona con la toma de decisiones basada en datos web y para identificar indicadores, inteligencia de negocio e inteligencia de clientes.

• El analista interno tendrá siempre una mayor visión del contexto, en el que

dominará aquello que afecta a su propia empresa. Como inconveniente, es posible que no cubra satisfactoriamente el resto de requisitos necesarios para un analista web.

Por esto, posiblemente lo conveniente será contar con la ayuda de un analista externo (bien a tiempo completo, bien mediante la contratación de bolsas de horas o planes de soporte) para

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pasar más adelante a la gestión propia de estas tareas, una vez que el futuro equipo interno de Análisis Web se haya familiarizado con el trabajo. El relevo no tiene por qué resultar drástico, pues la consultora estará siempre preparada para acompañar al analista mediante un nivel de soporte de menor intensidad y coste. 9. ANALÍTICA WEB PARA MEDIOS DE COMUNICACIÓN Todo medio de comunicación persigue al menos dos metas, una es transmitir la información que consideran importante difundir entre sus lectores, oyentes o tele espectadores. La otra, no menos importante, es conseguir que a ese público objetivo le resulte útil esa información, que encuentre la disposición de la misma de su agrado, en definitiva, que vuelva. La analítica web sirve a este propósito con una singular idoneidad. Entre otras permite realizar estudios detallados sobre cómo se reparte el tiempo que un visitante dedica a la consulta de un medio, por ejemplo, qué zonas del contenido reciben mayor atención y cuales menos. Sin embargo, la mayor parte de los medios de comunicación que operan en la red, no veían la analítica web como algo propenso a servirles de ayuda, ni en su primera meta ni en su segunda. Algo que resulta llamativo cuando, tal vez, Internet sea el medio más adecuado para realizar estudios de uso y mediciones censales sobre visitas, todo ello con cierta precisión y rico en detalle. Tal vez, la actual imposibilidad de obtener una precisión total en los resultados que devuelven las herramientas de analítica web, sea lo que provocaba, y sigue provocando, cierto escepticismo. Una prueba de los problemas que puede acarrear una precisión insuficiente de los resultados, se encuentra en el caso OJD-elmundo. OJD es una medidora y auditora online y realizaba sus tareas de medición sobre una herramienta llamada HeatMap, esta herramienta sin embargo demostró pronto una serie de deficiencias que truncaban seriamente los resultados y las consiguientes interpretaciones sobre visitas a webs. Así, por ejemplo, excluía de sus cálculos visitas a una sola página y el conteo que se realizara sobre las distintas cookies que se generan en una búsqueda del sitio y su posterior visita quedaban igualmente distorsionadas. Tras el acuerdo entre OJD y el grupo Nielsen, nace OJD-Nielsen y comienzan a centrarse en una nueva herramienta denominada Site Census, en detrimento de HeatMap.

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Esta herramienta arrojo resultados mucho mayores sobre visitas a distintas webs, basándose en cálculos más complejos y con un espectro de análisis mayor. Páginas como Elmundo.es vieron sus cuentas de visitas incrementadas de 11 a 19 millones en un sólo mes. Todo esto, si bien puede verse como un paso adelante en la evolución de la analítica web y de su adecuación a los medios de comunicación, se observa con inquietud por parte de algunos. El ejemplo de Elmundo.es resulta, para ese sector escéptico, como poco preocupante pues despierta el temor de haber trabajado con datos erróneos y sobre todo que les hayan hecho aventurarse en proyectos más arriesgados de lo que creían o haber rechazado otros por verlos como poco provechosos. Como contrapartida a la analítica web, se propone en algunos casos el uso el uso de herramientas más sencillas como pueden ser, por ejemplo, ClickTale, que mide el tiempo dedicado a la visualización de una página en base a movimientos determinados del ratón: scroll, clicks o incluso inactividad del mismo durante un cierto tiempo. Existe también una vertiente que considera que la analítica web puede ser válida para los medios de comunicación online siempre y cuando éstas se adapten a las singularidades de estos medios. Se considera en determinados ámbitos, que la tasa de rebote, es decir las visitas que tan sólo alcanzan una página en concreto, no son parámetros válidos pues a muchos lectores puede serles suficiente consultar sólo la portada o una noticia en concreto. Muy pocas herramientas consideran el rebote como una consulta, para ello tratan de entender cuando se trata realmente de una visita como las descritas arriba: Leer la portada o acceder a una noticia encontrada desde un buscador. Como ejemplo de herramientas que hacen esto, se puede citar a PadiCode, que mide el tiempo que dura ese rebote y si alcanza los 20 segundos, ya lo contabiliza como una visita más. El sentido que esto puede alcanzar es considerable si se tiene en cuenta que saber que, por ejemplo, un 10% de las visitas duran menos de 20 segundos, son por tanto rebotes, sí que aporta información útil y factible en una analítica web sobre un medio de comunicación.

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MARKETING 2.0

Analítica Web

Este clásico error de las redacciones actuales hace que la Analítica Web en un contexto de Media pierda razón de ser, pues es muy difícil influir en la mejora de contenidos si estás alejado del lugar de creación de los mismos. Por eso, la mejor integración de la Analítica Web reside en la redacción, y a partir de ahí, los canales naturales de información serán más efectivos y cercanos con el producto estrella: los contenidos. Evidentemente, los cauces de información y métricas derivadas varían con respecto a los diferentes estadios demandantes de información. Pero toda la que se genere partirá de lo realmente importante para el negocio, es decir; los contenidos. Es difícil determinar un KPI capaz de dilucidar las variables del comportamiento de un medio. Pero hay una capaz de valorar la adecuación de tu contenido con el volumen. Y esa métrica es el usuario único (ya sea en cookies, personas o estimación de lo primero sobre lo segundo -sistemas híbridos-), vital en este sector dependiente de la publicidad. Puede que sea un indicador simple y limitado para todo lo que ofrece la Analítica Web, pero es el que mejor se ajusta para valorar el día a día. Por lo demás, hay otros KPIs que no se basan en números como son el olfato, la velocidad, la naturaleza online y la sensibilidad por el contenido. Y eso también es Analítica Web, de ahí que la actividad esté más cerca del periodismo de lo que la gente “a priori” cree. 10. EL FUTURO DE LA ANALÍTICA WEB Son muchos los Grupos de Comunicación que están apuntalando cambios en sus modelos de negocio, los cuales afectarán directamente al contenido. Y si esto ocurre, el primero que notará esos cambios será el usuario. La Analítica Web para medios cambiará necesariamente para muchos profesionales expuestos al análisis de sitios de pago. Se cree que primará más la

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rentabilidad del lector que la satisfacción del mismo. Y todo por no haber sabido vender el medio como soporte publicitario más allá de la venta directa; el haberse centrado siempre en la cantidad y no en la calidad; y el haber considerado Internet como un actor secundario en los orígenes dentro las organizaciones. No obstante, lo que sí está claro es que van a cambiar cosas. Pero en cualquier escenario al que se enfrenten los medios siempre van a necesitar datos. Por esta razón, la Analítica Web vive y probablemente vivirá momentos de gran protagonismo. En cualquier caso, de lo que no cabe duda es que la evolución natural de la Analítica Web provocará que la redacción acabe asimilando de manera automática determinadas métricas que hagan del bello oficio del periodismo una mejora sistemática de los contenidos proyectados en el canal online. Estos hábitos adquiridos nacen de un periodo de evangelización (en el que nos encontramos), con el objetivo de culminar en la adaptación a las reglas de la red. Pero no por querer ganar más lectores, sino por querer mejorar el contenido. Lo bueno de esto último es que necesariamente te lleva a lo anterior. Y la Analítica Web es la mejor arma para mejorar tus contenidos y, por lo tanto, la satisfacción del usuario. Resumen La analítica web es la herramienta que nos permite gestionar todos los aspectos relevantes del negocio en internet, aportando gran cantidad de datos que ayudan en la toma de decisiones. La herramienta de análisis más utilizada es el click map, que muestra en que sitios de la web el usuario hace más clicks (las zonas de las web más visitadas). Con la aparición de las redes sociales, los parámetros del analista web deben ser modificados, un claro ejemplo de ello, es que anteriormente a las redes sociales, el tiempo que un usuario permanecía en un sitio web no era un dato determinante, y ahora es uno de los factores claves primordiales. Las campañas de publicidad, a pesar de la crisis no han descendido, sino que han incrementado su volumen en el contexto global de un descenso generalizado de la publicidad. La analítica web toma cada vez mayor protagonismo, y mayor peso en la toma de decisiones al respecto. A raíz de estos cambios producidos, aparece la figura del analista web, cuya misión es el análisis de datos de la web para la toma de decisiones.

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