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¿Qué es la analítica web?
La analítica web es el proceso de recopilación, análisis y presentación de datos relacionados con el rendimiento de una página web. Estos datos pueden utilizarse para comprender cómo interactúan los usuarios con un sitio web e identificar áreas de mejora.
El uso de herramientas de analítica web permite a las empresas entender qué está funcionando y qué no, y ajustar su sitio web en la dirección adecuada.
La capacidad para comprender y aprovechar los datos proporcionados por los clientes, competidores y socios comerciales es la base de cualquier empresa exitosa.
Beneficios de la analítica web
La analítica web puede ofrecer una serie de beneficios a empresas y organizaciones, entre ellos:
Mejora del rendimiento del sitio web
Al rastrear y analizar datos sobre el funcionamiento de una página web, las empresas pueden identificar áreas con bajo rendimiento y realizar cambios para optimizarlas.
Mejores decisiones de marketing
La analítica web ayuda a comprender cómo interactúan los usuarios con el sitio, lo que permite tomar decisiones de marketing más informadas, como qué campañas son más efectivas o dónde asignar presupuesto.
Aumento de las tasas de conversión
Analizando el comportamiento de los usuarios, se pueden detectar puntos del sitio que provocan abandonos o impiden completar acciones deseadas, y corregirlos para aumentar las conversiones.
Mejor experiencia del usuario
La analítica web permite identificar qué buscan los usuarios en un sitio web, lo que facilita optimizar la experiencia para que sea más relevante y atractiva.
Ventaja competitiva
Gracias a la analítica web, las empresas pueden obtener una visión más profunda de sus competidores y compararse en términos de rendimiento web y nivel de engagement de los usuarios.
Mejores insights sobre los clientes
Proporciona información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que permite mejorar su experiencia y fortalecer la relación con ellos.
Ahorro de costes
Al identificar y solucionar áreas con bajo rendimiento en el sitio, se pueden reducir los costes asociados al mantenimiento y la actualización del sitio web.
Fuentes de datos para la analítica web
El potencial de cualquier herramienta de analítica depende de la calidad y variedad de las fuentes de datos. A continuación, se describen algunas de las fuentes más utilizadas en analítica web:
Registros del servidor
Los registros del servidor contienen información detallada sobre las solicitudes realizadas al servidor de una página web. Incluyen datos sobre las páginas visitadas, los dispositivos y navegadores utilizados, así como la ubicación geográfica de los usuarios.
Código de seguimiento
El código de seguimiento, como el utilizado por Google Analytics, puede añadirse a un sitio web para recopilar datos sobre el comportamiento del usuario. Esto puede incluir visualizaciones de página, clics y envíos de formularios.
Encuestas a usuarios
Las encuestas permiten recopilar información detallada sobre los visitantes y su experiencia en el sitio. Incluyen aspectos como el nivel de satisfacción, la facilidad percibida de uso y los problemas o dificultades encontradas.
Datos de redes sociales
Los datos provenientes de plataformas como Facebook o Twitter pueden ayudar a comprender cómo los usuarios interactúan con el contenido del sitio en redes sociales.
Sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM)
Herramientas como Salesforce permiten hacer un seguimiento de las interacciones y transacciones de los clientes. Esto incluye compras, consultas al servicio de atención al cliente y campañas de marketing.
Fuentes de datos de terceros
Existen múltiples fuentes externas que pueden complementar los datos de analítica web, como información demográfica, tendencias del sector o estudios de mercado.
Tipos de analítica web
Existen varios tipos de analítica web, entre los que se incluyen:
Analítica en la página (on-page)
Se centra en rastrear y analizar el comportamiento del usuario dentro de una página o sitio específico. Incluye métricas como vistas de página, tiempo en la página y tasa de clics.
Analítica fuera de la página (off-page)
Su objetivo principal es analizar el rendimiento del sitio fuera de su dominio. Esto puede incluir tráfico de referencia, actividad en redes sociales o campañas de publicidad pagada.
Analítica en tiempo real
Este tipo de analítica permite ver el comportamiento de los usuarios a medida que ocurre, sin necesidad de esperar a recopilar y procesar los datos posteriormente.
Analítica histórica
Permite estudiar datos pasados para identificar tendencias a largo plazo o comparar el comportamiento del usuario a lo largo del tiempo.
Analítica multicanal
Ofrece una visión integral del comportamiento del usuario al combinar datos de diversos canales como el sitio web, redes sociales y campañas de email marketing.
Analítica predictiva
Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y prever posibles resultados o comportamientos de los usuarios.
Métricas clave que se rastrean
La analítica web permite rastrear una amplia variedad de indicadores, y las métricas más relevantes dependerán de los objetivos específicos de tu página web. Algunas de las métricas más comunes son:
Vistas de página
Es el número total de veces que una página web ha sido visualizada durante un período determinado.
Visitantes únicos
Representa el número total de personas que visitan el sitio por primera vez. Esta métrica es importante porque permite medir la popularidad del sitio. Analizar picos o caídas ayuda a identificar patrones.
Tasa de abandono
Es el porcentaje de visitantes que abandonan el sitio después de ver solo una página. Una tasa de abandono alta puede indicar que el contenido no satisface las necesidades del usuario.
Tiempo en el sitio
Muestra la duración media que los usuarios pasan en el sitio web.
Tasa de conversión
Es el porcentaje de visitantes que completan una acción deseada, como realizar una compra o rellenar un formulario.
Fuentes de tráfico
Revelan de dónde provienen los visitantes del sitio web. Esta información se obtiene generalmente mediante el código de seguimiento. Las fuentes pueden incluir motores de búsqueda, redes sociales o tráfico de referencia.
Datos demográficos
Proporcionan información sobre las características de los visitantes, como edad, género y ubicación.
Dispositivos utilizados
Incluye datos sobre los dispositivos desde los cuales los usuarios acceden al sitio: ordenadores de escritorio, portátiles, móviles, etc.
Tasa de clics (CTR)
La CTR es el porcentaje de usuarios que hacen clic en un enlace específico o en un Call to Action (CTA).
Ingresos
Indica el total de dinero generado por el sitio, ya sea mediante ventas directas o ingresos publicitarios.
Pasos básicos del proceso de analítica web
El proceso de analítica web generalmente incluye los siguientes pasos:
Definir objetivos
El primer paso es establecer los objetivos que deseas alcanzar con tu sitio web. Esto puede incluir aumentar el tráfico, mejorar el engagement o aumentar las conversiones.
Seleccionar métricas
Una vez definidos los objetivos, debes elegir las métricas que te permitirán medir el progreso. Algunas comunes son vistas de página, visitantes únicos, tasa de aba y tasa de conversión.
Configurar el seguimiento
Para recolectar datos, necesitarás implementar herramientas de seguimiento como VWO Insights, Google Analytics o Adobe Analytics. Esto implica normalmente insertar un fragmento de código en el sitio web.
Recolección de datos
Una vez que el seguimiento está configurado, las herramientas comenzarán a recolectar información sobre el rendimiento del sitio, que se almacena generalmente en una base de datos para su análisis posterior.
Análisis de datos
Los datos recopilados se analizan para detectar patrones y tendencias en el comportamiento del usuario. Para ello, puedes generar informes o visualizaciones que faciliten la interpretación.
Tomar decisiones
Con base en los insights obtenidos del análisis, puedes implementar acciones para optimizar el rendimiento del sitio web. Esto puede implicar cambios en el diseño, ajustes en la estrategia de marketing o incorporación de nuevas funcionalidades.
Medir resultados
Después de actuar, es importante monitorear los resultados para comprobar si están teniendo el impacto deseado. Para ello, se deben revisar nuevamente las métricas seleccionadas y evaluar su evolución en el tiempo.
Buenas prácticas en analítica web
Aunque muchos factores relacionados con la analítica web dependen del tipo de negocio, existen algunas buenas prácticas generales que todos pueden seguir para recopilar, analizar y presentar los datos de un sitio web de forma más efectiva. Veamos algunas:
Define tus objetivos
Antes de comenzar a recopilar datos, es fundamental definir los objetivos que deseas alcanzar con tu página web. Esto te permitirá centrarte en los KPI que más importan a tu negocio.
Utiliza varias herramientas de seguimiento
Cada herramienta de seguimiento tiene sus propias ventajas y limitaciones. Usar varias puede darte una visión más completa del rendimiento de tu página web.
Aplica un seguimiento coherente
Es importante aplicar métodos y definiciones consistentes en todas las páginas del sitio web. Así se garantiza que los datos sean precisos y comparables.
Limpia y organiza tus datos
Los datos suelen estar desordenados o contener errores. Es fundamental limpiarlos y organizarlos antes de analizarlos para asegurar su fiabilidad.
Usa segmentación
Segmentar los datos te permite comprender mejor los diferentes grupos de usuarios y su comportamiento en el sitio. Esto te ayudará a adaptar tus esfuerzos de marketing a audiencias específicas.
Prueba y repite
La analítica web es un proceso continuo. Es importante realizar pruebas periódicas y ajustar las acciones en función de los insights obtenidos. Esto te permitirá mejorar de forma constante el funcionamiento del sitio. El A/B Testing es un experimento controlado muy útil en entornos digitales como el desarrollo web, donde se comparan dos versiones. Su objetivo es identificar y aplicar mejoras que optimicen el resultado de interés comprobado estadísticamente.
Aplica buenas prácticas de privacidad de datos
Al recopilar y almacenar información sobre los usuarios, debes seguir las mejores prácticas de privacidad y seguridad. Esto incluye obtener el consentimiento del usuario y proteger los datos frente a accesos no autorizados.
Herramientas de analítica web
Existen muchas herramientas disponibles para realizar analítica web. Algunas de las más populares son:
VWO Insights
VWO Insights es un potente motor de analítica de comportamiento que te ayuda a identificar cuellos de botella y oportunidades en los recorridos de compra de tus visitantes. Estos insights de comportamiento están perfectamente integrados con la experimentación, mostrándote cómo los usuarios interactúan con tus pruebas. Pruébalo gratis y descúbrelo por ti mismo.
Google Analytics
Google Analytics es una herramienta gratuita y muy utilizada que permite hacer un seguimiento y análisis de una amplia gama de métricas sobre el rendimiento de un sitio web. Ofrece muchas funcionalidades e integraciones, lo que la convierte en una opción habitual para muchos propietarios de páginas web.
Adobe Analytics
Adobe Analytics es una herramienta de pago que ofrece funciones avanzadas para el seguimiento y análisis de datos web. Es comúnmente utilizada por grandes organizaciones o empresas con necesidades analíticas más complejas.
Mixpanel
Mixpanel es una herramienta de pago centrada en el análisis de datos en tiempo real, con numerosas funciones para rastrear el comportamiento y el engagement de los usuarios.
Consulta aquí más información sobre las distintas herramientas de analítica web disponibles.
Conclusión
La analítica web puede ayudarte a ti y a tu negocio a crecer, ya dirijas una pequeña empresa, una tienda en línea o una organización a gran escala. Recopilando, informando y analizando datos sobre tu sitio web, podrás mejorar la experiencia del usuario y alcanzar objetivos de negocio más amplios, como aumentar las ventas en línea.
