En la clínica del doctor metrics queremos dar el mejor de los servicios a nuestros usuarios y qué pretendemos hacer, derivarlos inmediatamente a los servicios de un especialista para que le atiendan exactamente como lo necesitan. Cómo hacer esto, segmentando a nuestros usuarios nada más entrar a nuestra clínica. Porque no es lo mismo un dolor de muelas que un dolor de espalda o un ataque de apendicitis.

Lo mismo sucede en nuestra web. No es lo mismo un usuario que nos visita por primera vez, un usuario que ya conoce nuestro site o un usuario registrado en la web que conoce y utiliza los servicios que ofrecemos. Internet es un gran medio que nos permite realizar una fácil segmentación y llevar la relación con nuestros usuarios casi cara a cara (menuda ironía en un mundo virtual).

Uno de los principales requisitos que debemos pedirle a nuestra herramienta de analítica web es que pueda realizar segmentaciones de usuarios para conocer en profundidad la peculiaridad de cada uno de estos grupos en los que podemos segmentar nuestra audiencia. Hay muchas y muy buenas herramientas de pago que ofrecen informes de segmentación de usuarios y que ofertan como una de las características fundamentales para elegir una herramienta de pago frente una herramienta gratuita. Pero también es posible hacer esta segmentación con una herramienta gratuita como Google Analytics.

Sí que es posible, por defecto Google Analytics nos ofrece informes de segmentación entre nuevos usuarios y usuarios que ya han visitado nuestro site con anterioridad. Esta es una información muy valiosa para poder conocer las secciones que los usuarios que ya nos conocían más visitan y les interesa y las razones por las que vuelven a nuestra web. Y a partir del informe de nuevos usuarios poder saber qué problemas encuentran en la navegación de nuestro site al visitarlo por primera vez y poder conocer cuáles son los puntos de salida por los que estamos perdiendo usuarios por ejemplo.

En Google Analytics además podemos incluir una variable ._setVar() con la que podemos identificar a los usuarios que hayan realizado alguna de las acciones que nos interesen en nuestra web como puede ser un registro o la suscripción a nuestro newsletter. De este modo, la próxima vez que visiten nuestro site podremos identificarlos como usuarios registrados o suscritos al newsletter.

Además, existe la posibilidad de poder incluir varias variables para poder hacer un mayor número de segmentaciones con una sencilla configuración de nuestro web server y las grandes posibilidades de configuración que Google Analytics nos ofrece. No todos los usuarios de nuestro site son iguales, pero sí que se pueden crear grupos de usuarios que cumplan unas ciertas características y que podamos entender mejor su comportamiento. ¿Cuántos segmentos de usuarios tienes en tu web?, ¿Conoces las peculiaridades de su navegación en tu site?

La mayoría de los principales buscadores guardan una versión “en caché” de las páginas que muestran en los resultados de una búsqueda. Esta característica, aunque todavía no demasiado popular, permite ver el contenido de una página incluso si ha sido borrada, ya que los servidores del buscador almacenan la última versión con contenido de la misma.

¿Alguna vez te has preguntado si las visitas a tu sitio desde la opción “En caché” (también llamada “Página en caché” en algunos buscadores) se están contabilizando en tu herramienta de medición Web mediante tags? ¿Se llega a ejecutar el contenido de los tags de tu sitio si se accede a él de esta manera?

La respuesta es SÍ. Los buscadores guardan en caché la parte de texto de las páginas Web, pero no los archivos externos (Javascript, imágenes, Flash, etc.). Por tanto, cuando un usuario acceda a la versión “en caché” de nuestra página, se tratará de cargar y ejecutar todo su contenido. Si hemos borrado una página de nuestra Web, pero seguimos utilizando, por ejemplo, el mismo identificador único de Google Analytics para el resto del sitio, cualquier visita a través de la opción “en caché” a esa página contabilizará en nuestras estadísticas, ya que el archivo que se ejecuta seguirá estando disponible.

El volumen de visitas “fantasma” (a páginas que ya no existen) que se generan de esta manera es muy bajo, pero podría ser importante tenerlo en cuenta si crece en algún momento. ¡Puede ser que hayamos borrado contenido que algunos usuarios todavía consideran útil!

¿Cómo podemos detectar cuántas visitas de este tipo tenemos? La realidad es que no es demasiado evidente. Google, por ejemplo, aparecerá en la lista de hosts de origen con el nombre “216.239.59.104”. MSN Live Search aparecerá como “cc.msnscache.com”.

Esto, en el caso de Google Analytics, lo podemos ver accediendo a Usuarios -> Propiedades de red -> Nombres de host.

¡Quizá esta sea la explicación de más de un misterio sin resolver!

En todo diagnóstico, llega un momento en que debes lanzarte a la piscina y aplicar el tratamiento que crees adecuado. Para explicar como se configura un test multivariante, voy a utilizar la herramienta Google Website Optimizer sobre un paciente ficticio (seguro que saben que los doctores no podemos revelar la identidad de nuestros pacientes)

El paciente, es una empresa que vende cajas de cartón “CajasDeCartón S.L.” (ya sé que no es muy original). Hace un año, el dueño de la empresa, el señor X, encargó una Web para vender cajas de cartón también por Internet.

Tras un año online, el señor X refiere: “la Web no cumple mis expectativas, vende, sí, pero no como esperaba, al fin y al cabo, ¿quién no necesita una caja de cartón? ¡deberían estar vendiéndose como rosquillas!”

Tras implementar un software de análisis, ha descubierto que, a pesar de atraer a un número considerable de visitantes, estos abandonaban su site cuando llegan a la página de producto sin realizar la ansiada compra.
Convencido de que la página de productos podía mejorarse, este paciente vino a mi consulta buscando ayuda.

La página actual es esta:

Tras hablar con el departamento de marketing, estudiar las llamadas hechas al servicio al cliente de la empresa y hablar con algunos clientes nos hemos decidido a modificar 4 elementos de la página de producto actual:

1. Titular de la página

El primer elemento que vamos a modificar es el titular de la página, probaremos un texto más orientado hacia los beneficios para el usuario de comprar esta caja frente al nombre del producto que hay ahora.

2. Imagen del producto

Lo segundo que vamos a modificar es la imagen del producto. Actualmente, esta centrada en mostrar una foto de la caja que estamos vendiendo, sin embargo creo que puede ser interesante mostrar una foto donde salgan personas usando la caja.

3. Contenidos

Si leemos la descripción del producto, veremos que, a pesar de tener datos que podemos considerar interesantes desde el punto de vista de la empresa, puede que no lo sean tanto para el posible comprador (¿realmente necesita saber quien diseño la caja?) Además, es un hecho demostrado que, a las personas, no les gusta leer texto en pantalla así que nuestros nuevos contenidos van a estar orientados a dar una visión resumida de beneficios y características del producto.

4. Llamada a la acción

Por último, la llamada a la acción no destaca todo lo que debería dentro de la página. Por tanto, le he propuesto al Señor X utilizar una llamada a la acción más visible y además asociarle información sobre la posible devolución del precio de la compra si salía defectuosa.

Estas son las alternativas que vamos a probar:

Siendo esta una de las posibles combinaciones que vamos a obtener:

Lo que nos permitirá el test multivariante es averiguar que elementos son los que tienen mayor influencia a la hora de conseguir que los visitantes realicen un pedido.

• ¿Aumenta realmente el número de encargos si usamos la imagen de las personas usando el producto?
• ¿Cambiará en algo usar un contenido u otro…?
• ¿Servirá cambiar el titular…?

En el post de la semana que viene prepararemos la prueba para obtener las respuestas a estas inquietante preguntas (al menos a mi no me dejan dormir).
Mientras tanto recuerda que puedes pedirnos consejos y ayuda para todas aquellas dudas que tengas.

Lo primero que debes tener presente es que en la vida real existen pocos procesos que sean 100% secuenciales. Quizás los casos más cercanos son los procesos de carro de compra. Pero incluso dentro de estos es posible que los usuarios se muevan hacia delante y luego de vuelta una o más veces durante el proceso, abandonándolo para seguir comprando. Pudiendo o no retornar al carro de compras para finalizar la transacción.

Google Analytics, igual que otros proveedores de métricas Web, te mostrará la navegación de tus visitas sobre el proceso de embudo de conversión en una manera que asegura la integridad de la gráfica del embudo e intenta mantenerse fiel al número de visitas que pasan por el proceso.

Para hacer esto Google Analytics tiene en cuenta las siguientes páginas:

1. El contenido que se visitó previo a visitar por primera vez algún contenido del embudo.
2. El contenido de menor profundidad en el embudo que se visitó, sin importar en que momento se visito.
3. El contenido de mayor profundidad (el más cercano al objetivo) que se visitó, sin importar en que momento se visito.
4. El contenido que se visitó después de visitar por última vez algún contenido del embudo.

En esta breve presentación te muestro cómo se construye el reporte de embudo para distintas sesiones de navegación.

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Ahora que hemos visto lo que nos muestra en realidad el reporte de embudo. ¿Cuáles creen que son las precauciones que debemos tomar al configurar y analizar este reporte?

Lo primero que debes tener presente es que en la vida real existen pocos procesos que sean 100% secuenciales. Quizás los casos más cercanos son los procesos de carro de compra. Pero incluso dentro de estos es posible que los usuarios se muevan hacia delante y luego de vuelta una o más veces durante el proceso, abandonándolo para seguir comprando. Pudiendo o no retornar al carro de compras para finalizar la transacción.

Google Analytics, igual que otros proveedores de métricas Web, te mostrará la navegación de tus visitas sobre el proceso de embudo de conversión en una manera que asegura la integridad de la gráfica del embudo e intenta mantenerse fiel al número de visitas que pasan por el proceso.

Para hacer esto Google Analytics tiene en cuenta las siguientes páginas:

1. El contenido que se visitó previo a visitar por primera vez algún contenido del embudo.
2. El contenido de menor profundidad en el embudo que se visitó, sin importar en que momento se visito.
3. El contenido de mayor profundidad (el más cercano al objetivo) que se visitó, sin importar en que momento se visito.
4. El contenido que se visitó después de visitar por última vez algún contenido del embudo.

En esta breve presentación te muestro cómo se construye el reporte de embudo para distintas sesiones de navegación.

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Ahora que hemos visto lo que nos muestra en realidad el reporte de embudo. ¿Cuáles creen que son las precauciones que debemos tomar al configurar y analizar este reporte?

En el post anterior, hablé sobre tres elementos que podemos trabajar para mejorar la salud de nuestro site: titulares, imágenes y llamadas a la acción.

En esta continuación hablaré de las mejoras que podemos aplicar a los contenidos y la usabilidad de tu Web.

Contenidos

Igual que cada mal tiene su remedio, los visitantes de nuestro site tienen normalmente necesidades de información diferentes.

Piensa siempre en que necesidades de información tienen tus usuarios y comprueba que tu site las cubre. (puedes usar test de usuarios para saber lo que tus visitantes esperan encontrar en tu site).

Algunas ideas para probar:

• Si tu site es una tienda online, usa contenidos que persuadan al usuario a comprar tu producto, muestrale beneficios y ventajas en vez de una mera descripción del producto.
• Prueba a reducir el tamaño de tus textos, seguro que conoces el dicho de lo “bueno si breve dos veces bueno”
• Usa un lenguaje claro y sencillo, evita usar palabras técnicas, no hay que ser un genio para entender las ideas expresadas con sencillez.
• Y si crees que tus visitantes pueden querer más información técnica, prueba a colocarla como opcional (descargable, visualizable mediante pestañas)
• ¿Has probado a estructurar tu contenido?, tal vez el problema esté en que es difícil leer un texto de 50 párrafos. Quizás un poco de estructura con subtítulos ayudaría.
• Por último, juega a destacar ideas o conceptos, las personas no leen en la web, escanean en busca de lo que quieren, destacando conceptos ayudas a que encuentren lo que desean.

Usabilidad

Todo lo que inviertas en usabilidad es beneficio para ti y para tus visitantes. Seguro que más de una vez has llegado a un site y has dicho, es muy bonito pero complicado de usar. Pues como tú, muchos de tus visitantes pueden pensar lo mismo e irse a la competencia.

Algunas ideas a probar:

• Comprueba que tu site es accesible y se ve correctamente en todos los navegadores. Te sorprenderías de la cantidad de gente que abandona un site porque se ve incorrecto en su navegador. En otras palabras, hay vida después del Internet Explorer.
• Si tienes presupuesto, puedes contratar un test heurístico, Consiste en que uno o varios expertos en usabilidad revisen tu página y te digan los problemas que tiene. Resolverlos suele ser mas fácil de lo que parece y los beneficios se notan.
• Si no tienes mucho presupuesto, puedes realizar tu mismo un test de usuarios, pídele a un amigo o conocido que haga una tarea clave en tu site, por ejemplo, comprar una camisa (si lo que vendes son camisas…) observando como realiza la tarea se pueden aprender muchas cosas de los problemas con los que se encuentran tus visitantes.

Espero que esta información te haya sido útil y que pronto veas como tu Web recibe el alta y está de nuevo en forma.

Si tienes comentarios o ideas que has probado ¡anímate y compártelas! Si hay muchos comentarios prometo hacer un resumen con las mejores ideas.

En la entrega anterior se expuso a modo de introducción, ciertas situaciones que pueden llevarnos a una medición distorsionada del tiempo de visualización promedio de nuestro sitio. Ahora, se mostrará en forma práctica como se produce este fenómeno en el popular Google Analytics. Es necesario para comprender lo que sigue cierta familiaridad con esta herramienta, y con su versión más reciente del código de seguimiento.

Efectuamos una prueba para un sitio con dos páginas. Para ambas se efectuarán visitas separadas, de manera que sean las únicas páginas vistas en cada visita (desde el punto de vista del usuario). La diferencia entre las páginas está en que mientras una es una página corriente, a la otra se le ha añadido una llamada adicional al trackPageview, la cuál ocurrirá cuando el usuario cierre la ventana o bien se vaya a otro sitio (sucedería también si el usuario fuera a otra página del sitio). En esa llamada adicional al trackPageview se especifica una página que en realidad no existe.

Como resultado global en un solo perfil, tenemos nuestras 2 visitas, junto con el total de 3 páginas vistas (las 2 páginas de prueba más la página que en realidad no existe).

Veamos ahora los resultados de cada página individual:

Podemos ver en los resultados que:

• El tiempo de visualización de la última página visitada es siempre 0.
• El tiempo promedio en el sitio se calcula mediante la suma del tiempo de visualización de todas las páginas a razón del número total de visitas.

Estas dos cosas, nos permiten concluir que el tiempo de visualización calculado no es correcto. El tiempo en la página para nodetector.html no fue en realidad 0. Para detector.html se ha medido un tiempo en la página, gracias a que en esa visita, la página ficticia fue la última visualizada (desde el punto de vista de Google Analytics, pero no para el usuario).

Aprovechando esta prueba, podríamos proponer una solución basada en un perfil de medición que incluya la página ficticia, y otro que la descarte, de manera de obtener una medición más certera del tiempo promedio, y por otra parte no perder la medición “real”.

Debemos entonces pensar en qué situaciones necesitaremos de una medición correcta del tiempo en el sitio, de acuerdo a los objetivos del mismo.

En la entrega anterior se expuso a modo de introducción, ciertas situaciones que pueden llevarnos a una medición distorsionada del tiempo de visualización promedio de nuestro sitio. Ahora, se mostrará en forma práctica como se produce este fenómeno en el popular Google Analytics. Es necesario para comprender lo que sigue cierta familiaridad con esta herramienta, y con su versión más reciente del código de seguimiento.

Efectuamos una prueba para un sitio con dos páginas. Para ambas se efectuarán visitas separadas, de manera que sean las únicas páginas vistas en cada visita (desde el punto de vista del usuario). La diferencia entre las páginas está en que mientras una es una página corriente, a la otra se le ha añadido una llamada adicional al trackPageview, la cuál ocurrirá cuando el usuario cierre la ventana o bien se vaya a otro sitio (sucedería también si el usuario fuera a otra página del sitio). En esa llamada adicional al trackPageview se especifica una página que en realidad no existe.

Como resultado global en un solo perfil, tenemos nuestras 2 visitas, junto con el total de 3 páginas vistas (las 2 páginas de prueba más la página que en realidad no existe).

Veamos ahora los resultados de cada página individual:

Podemos ver en los resultados que:

• El tiempo de visualización de la última página visitada es siempre 0.
• El tiempo promedio en el sitio se calcula mediante la suma del tiempo de visualización de todas las páginas a razón del número total de visitas.

Estas dos cosas, nos permiten concluir que el tiempo de visualización calculado no es correcto. El tiempo en la página para nodetector.html no fue en realidad 0. Para detector.html se ha medido un tiempo en la página, gracias a que en esa visita, la página ficticia fue la última visualizada (desde el punto de vista de Google Analytics, pero no para el usuario).

Aprovechando esta prueba, podríamos proponer una solución basada en un perfil de medición que incluya la página ficticia, y otro que la descarte, de manera de obtener una medición más certera del tiempo promedio, y por otra parte no perder la medición “real”.

Debemos entonces pensar en qué situaciones necesitaremos de una medición correcta del tiempo en el sitio, de acuerdo a los objetivos del mismo.

En un post anterior comentamos el lanzamiento de Google Ad Planner y evidentemente ya se sienten los efectos positivos del anuncio, esta mañana recibí un mail informando el lanzamiento de Compete Pro

El servicio brinda el ranking de los sitios en función de las visitas, usuarios, páginas vistas, tiempo de navegación y finalmente de una métrica llamada atención (% del tiempo dedicado a un sitio respecto del tiempo total online). Anteriormente este era un servicio por suscripción que costaba varios miles de dólares anuales y ahora lo han vuelto mucho más accesible.

La función de Site Analytics permite comparar el tráfico de cinco sitios diferentes para un período de 2 años y nos da el alcance (reach) como % de las visitas que recibe un sitio determinado como porcentaje del total de visitas online. Además ofrece las métricas de engagement más comúnmente empleadas (tiempo, páginas, visitas promedio por visitante).

La función de Search Analytics permite conocer las búsquedas empleadas para un sitio o categoría de sitios determinados y además para un segmento behavioral de usuarios (muy útil para planners de medios). También podemos consultar una keyword y ver que sitios obtuvieron más trafico a partir de la búsqueda.

Bueno como no todo lo que brilla es oro toca el baldazo de agua fría… los datos sólo corresponden a usuarios de Estados Unidos… pero para quienes quieran ver de qué se trata sólo es cuestión de registrarse y probar… por ahora el trial es gratuito.

En un post anterior comentamos el lanzamiento de Google Ad Planner y evidentemente ya se sienten los efectos positivos del anuncio, esta mañana recibí un mail informando el lanzamiento de Compete Pro

El servicio brinda el ranking de los sitios en función de las visitas, usuarios, páginas vistas, tiempo de navegación y finalmente de una métrica llamada atención (% del tiempo dedicado a un sitio respecto del tiempo total online). Anteriormente este era un servicio por suscripción que costaba varios miles de dólares anuales y ahora lo han vuelto mucho más accesible.

La función de Site Analytics permite comparar el tráfico de cinco sitios diferentes para un período de 2 años y nos da el alcance (reach) como % de las visitas que recibe un sitio determinado como porcentaje del total de visitas online. Además ofrece las métricas de engagement más comúnmente empleadas (tiempo, páginas, visitas promedio por visitante).

La función de Search Analytics permite conocer las búsquedas empleadas para un sitio o categoría de sitios determinados y además para un segmento behavioral de usuarios (muy útil para planners de medios). También podemos consultar una keyword y ver que sitios obtuvieron más trafico a partir de la búsqueda.

Bueno como no todo lo que brilla es oro toca el baldazo de agua fría… los datos sólo corresponden a usuarios de Estados Unidos… pero para quienes quieran ver de qué se trata sólo es cuestión de registrarse y probar… por ahora el trial es gratuito.

XiTi Analyzer II es una herramienta de pago de monitorización y análisis de sitios Web. Hasta ahí, nada nuevo…pero lo que la diferencia de otras herramientas es la exclusividad de algunas de sus características, y la gran variedad de funcionalidades que no siempre están todas presentes en la mayoría de las herramientas de la competencia.

Introduce también conceptos nuevos de medición como la “visita entrante”, que se produce cuando el usuario consulta al menos 2 páginas. Más importante es el denominado “Cociente de comportamiento (CC)”, que mide el grado de interés hacia un sitio, y que se mide como la combinación de 5 dimensiones (páginas vistas por visita, páginas vistas por minuto, páginas vistas por visita entrante, tasa de entrada de las visitas y duración media de las visitas).

También es interesante la medición de los clics de los visitantes sobre la página web, permitiendo observar su navegación, sus acciones, descargas, salidas, etc. XiTi ofrece 3 tipos de análisis: Número de clics, mapa de puntos calientes, y superposición.

Algo que también diferencia a XiTi es su capacidad de medir la resolución exacta a la que el usuario está viendo una página web. Y esto no coincide necesariamente con la resolución pantalla configurada por el usuario, sino cómo tiene desplegada la ventana del explorador dentro de esa resolución. Hoy en día cada vez más usuarios aprovechan la mayor superficie y resolución de sus monitores (siendo cada vez más populares los panorámicos) para mostrar en ellos 2 o 3 ventanas a la vez. Por este motivo, el explorador del usuario podría estar ocupando solamente un tercio de la pantalla, lo cual será detectado por XiTi, y podría permitir optimizar el diseño de un sitio web en función de cómo lo estén viendo sus visitantes.

XiTi funciona mediante marcadores Javascript, que permiten medir contenidos (páginas web, e-mails, RSS, Flash…), acciones (redireccionamientos, frames…), fuentes (publicidad, emailings, afiliaciones…), o añadir funcionalidades personalizadas (como analizar buscadores, o realizar pruebas A/B).

Google sigue pateando el tablero de la industria, en los últimos días se anunció Google Trends para Websites y la pasada semana acaban de presentar su herramienta para planificación de medios online: Google Ad Planner

Hasta el momento los planificadores de medios podían emplear algunas herramientas gratuitas (Alexa, Quantcast, Compete) o tenían que pagar por servicios como comScore y NetRatings que no siempre están al alcance del bolsillo.

Esta herramienta gratuita brinda información respecto de la cantidad de usuarios, páginas vistas, alcance de audiencia (reach) por geografía y además permite analizar los perfiles de audiencia en base a su edad, sexo, nivel de ingresos y educación.

Por supuesto también nos muestra las keywords que llevaron mayor tráfico y otros sitios que son visitados por esta audiencia.

La herramienta permite crear un plan de medios y exportarlo en formato Excel o CSV o visualizarlo a través de la interfaz de DoubleClick (el Adserver de Google).Por el momento el producto solo está disponible para prueba mediante invitación, así que ya nos hemos anotado para conseguir una ¡veremos que nos responden!

En la primera y segunda entregas de este post te comente algunas de las formas en las cuales puedes utilizar el reporte de embudo para entender que tan bien funciona tu sitio y como estás convirtiendo a tus visitas en clientes o prospectos.

Ahora a lo que nos gusta a todos, ensuciarnos las manos.

¿Cómo obtenemos el reporte en la práctica?
La gran mayoría de las herramientas de métricas Web incluyen algún reporte especializado para visualizar los embudos de conversión de un sitio Web. Vamos a ver el caso de Google Analytics (GA) que es una herramienta gratuita y abierta para todos. En Google Analytics encontrarás el reporte de embudo o funnel con el nombre de Visualización de Redireccionamiento y es un reporte como el que muestra la figura.

Aquí encontraras una breve presentación con el proceso de configuración.

Para poder utilizarlo deberás tener una cuenta activa de GA, correctamente configurada y recibiendo el trafico de tu sitio. En la interfaz de administración de la cuenta de Google Anlytics, dentro de la opción editar el perfil en el que deseas tener el reporte de embudo deberás configurar uno de los 4 objetivos disponibles. En el proceso GA te dará la opción de indicar un objetivo y hasta 10 etapas del proceso que conduce a la conversión de éste, la definición de estos se efectúa indicando la URL o una expresiones regular que representa los contenidos correspondientes.

En el caso de la primera etapa del proceso es posible definir si se debe considerar esta etapa como obligatoria, si se elige esta opción el embudo solo considerará visitas que accedieron ha esta etapa del proceso y excluir visitas que visitaron otras etapas del embudo sin pasar por la primera.

¿Cómo se vera el reporte después de que lo configures correctamente?

Ahora que ya tienes tu reporte de embudo configurado y funcionando solo resta contarte como leerlo correctamente. Eso lo he dejado para el cuarto y último apartado de este post.

¿Tienes alguna duda? ¿Te quedo claro lo de definir el primer paso como obligatorio o no?

¿Te propongo que utilicemos este post para discutir como monetizar los objetivos que no son transaccionales? Supongamos que tu sitio tiene un formulario de contacto para que tus visitas soliciten la contratación de un producto. ¿Qué valor le asignarías a cada formulario llenado exitosamente? ¿Qué información necesitas para hacer esta estimación?

- Doctor quiero saber si mi sitio tiene más o menos visitas que mis competidores ¿Qué me recomienda?
- Pruebe con el nuevo Google Trends para Websites

Durante mucho tiempo quienes deseaban conocer el volumen de tráfico de la competencia han empleado el servicio de Alexa, con las limitaciones que implica (tener una muestra sesgada, contar con un ranking pero no con datos concretos de visitas, etc.).

Recientemente aparecieron algunas herramientas como Compete y Quantcast que solo proveen datos sobre visitantes de Estados Unidos (ambas muy recomendables sobre todo la segunda). Finalmente tenemos una herramienta que promete mucho más que eso: Google Trends para Websites con toda la filosofía de Google (simple, eficaz y gratuita)

Esta herramienta que originalmente brindaba datos sobre los volúmenes de búsqueda en Google y permitía relacionar con las menciones de noticias en Internet acaba de lanzar una función que brinda datos de tráfico para los sitios.

Podemos comparar información para cinco sitios distintos, conocer el origen geográficos de las visitas, que tipo de búsquedas realizan, que otros sitios visitan y obviamente la cantidad de visitas diarias que reciben.

¿De donde provienen los datos de visitas? Se combinan varias fuentes: las búsquedas en Google, los datos de Google Analytics que quienes han optado por hacerlos públicos, datos de paneles de usuarios y resultados de investigación de mercado.

Como no todo es perfecto existen sitios para los cuales no se muestra información: sitios con poco tráfico, sitios que solicitan no ser indexados por Google y aquellos que no cumplen con los lineamientos de calidad de Google.

¿Te ha parecido interesante? ¿Ya sabes como estas con respecto de los competidores? ¿Pues que estás esperando? Aprovecha y disfrútalo…

-Doctor, ayer descendieron levemente mis páginas vistas.<
…desciende el tiempo de mis usuarios en mi web durante el fin de semana.
…mis usuarios cada vez ven menos páginas por visita los martes.
…en el último mes cada vez son menos los visitantes que se descargaron mi pdf.
…no supero el número de usuarios que acceden desde mi referrer estrella desde marzo. -Creo que ya sé lo que le pasa. Usted es hipocondríaco.

Una de las lecciones más importantes que nos enseñó Avinash Kaushik en el Practitioner Web Analytics celebrado en Barcelona fue: “Focus on a critical few”. Es similar a la situación de un hipocondríaco, el cual siente que tiene todos los males y todas las enfermedades del mundo, cuando tan sólo tiene una de ellas; que es hipocondríaco.

Algo parecido nos puede pasar con nuestra web, podemos llegar a creer que tiene todas las enfermedades del mundo con nuestras páginas vistas, duración de nuestras visitas, descargas de ficheros o secciones visitadas, cuando en realidad no debemos de fijarnos en todas estas métricas, sino en nuestras dos o tres métricas fundamentales (nuestros kpi`s) que nos ayudarán a chequear la salud de nuestra web.

Supongamos que tenemos una web dedicada a la publicación de contenidos. ¿Por qué obsesionarnos con las obsoletas páginas vistas, con las páginas vistas por visita, con el número de suscripciones, con el número de visualizaciones de mis videos, de mis fotos, . . . y todo ello, todos los días y a todas horas. ¿Por qué no nos fijamos en lo realmente importante que nos ayude a ver la salud de nuestro site y trabajamos para mejorarlo?. Podríamos fijarnos en tan sólo tres indicadores que nos den la información que realmente nos interesa.

Para ello, lo primero es definir qué queremos saber. Para nuestra web de contenidos nos interesa fundamentalmente que nuestros usuarios encuentren interesante nuestro contenido. Por lo que nos marcaremos como objetivo mejorar nuestro bounce rate (cuanto más bajo más interés por el contenido que nuestros usuarios encuentran), centrarnos en el tiempo de duración de sesión (pues cuanto mejor sea nuestro contenido mayor tiempo estarán nuestros usuarios en nuestra web) y por qué no, fijarnos en la recurrencia de nuestros usuarios (viendo el número de visitas de un mismo usuario en un período de tiempo o el porcentaje de visitas que repiten desde el periodo de análisis anterior).

La definición de nuestros 3 kpi`s nos ayudarán a preocuparnos tan sólo por los puntos críticos de la salud del site y poder tomar medidas rápidas y oportunas cuando estos empeoren. Poniendo todo nuestro esfuerzo y atención en lo realmente importante y crítico podremos garantizar la salud de nuestra web.

¿Cuál crees que son los indicadores críticos de la salud de tu web? ¿Realmente puedes chequear con estos indicadores la salud de tu site? Consulta al doctor metrics para que te realice un chequeo.

¿Es un pájaro? ¿Es una fruta? ¿Es la nueva de Tim Burton?

No. Piwik es un nuevo software de código abierto que promete convertirse en la mejor alternativa gratuita a Google Analytics, funcionando, al igual que esta, mediante etiquetas Javascript incrustadas en cada página.

Potencial no le falta:

-Podemos instalarla en nuestros propios servidores para analizar el tráfico de nuestra Web. Seremos los dueños de nuestros datos.

-Funciona mediante widgets que podemos configurar a nuestro gusto para acceder a la información. La interfaz de usuario es totalmente personalizable, y funciona con AJAX (potenciando su interactividad, usabilidad y velocidad).

-Permite la instalación de plugins para añadir nuevas funcionalidades y personalizar la aplicación. Los desarrolladores podrán crear y compartir sus propios plugins. Ejemplos: ver la ubicación de las últimas visitas en Google Maps, o ver un mapa de zonas calientes de tus páginas web.

-Permite la exportación de los datos en múltiples formatos (XML, JSON, CSV, PHP, HTML…) a través de sus APIs.

El objetivo de Piwik es "crear, en comunidad, la aplicación de analítica web de código abierto más importante del mundo, dando acceso a todas las funcionalidades mediante componentes y APIs abiertos". Está por ver si lo lograr(emos).

En la primera parte de este post describí el embudo de conversión de una tienda online por estas 5 etapas:

1. Home.
2. Catalogo de Productos.
3. Ficha de Producto.
4. Carro de Compras.
5. Compra exitosa.

Ahora veamos de qué van estas 4 figuras:

¿Qué tan acertada es la promoción de mi sitio Web? Si a tu sitio llega gran cantidad de tráfico pero los visitantes no van más allá de la Home y abandonan el sitio como nos muestra el embudo a) deberías intentar responder las siguientes preguntas:

• ¿La promoción de mi sitio esta emparejada a la oferta de contenidos y productos que hay en él?
• ¿Mi sitio funciona bien y se descarga rápidamente?
• ¿La profundidad de color y resolución de pantalla de mi sitio es adecuada para mis visitantes?
• ¿Mi sitio esta escrito en el idioma de mis visitantes?

¿Facilito que mis visitantes encuentren el producto que buscan? La figura b) muestra un embudo donde gran parte de los visitantes que navegan la Home se decide a explorar el catalogo de productos para luego abandonar abruptamente el sitio sin llegar a visitar alguna ficha de productos. Desde nuestra mirada, la Persuabilidad, es hora de poner atención a los facilitadores.

Algunas preguntas que te ayudaran a definir que tan bien estas en esta área son:

• ¿Funciona bien tu buscador interno (maneja misspelling, productos sugeridos y/o recomendaciones)?
• ¿Cuentas con algún selector o navegador facetado que le permita al visitante filtrar los productos hasta encontrar el que busca?
• ¿Están las categorías de tu tienda emparejadas con los intereses de tus usuarios?
• ¿Le muestras a tus visitantes cuales son los productos mas vendidos o visitados?

Si respondiste no a 2 o más de estas preguntas, tu sitio esta confiando en la paciencia de los visitantes, una cualidad cada vez más escasa en una Internet que cuenta con un Google omnipresente que entrega en segundos la respuesta justa a nuestras preguntas.

Una vez que un visitante encuentra el producto que busca, ¿Por qué no se decide a comprarlo? Si a pesar de haber visto una ficha de producto muy poca gente agrega los productos al carro de compras, como ocurre en el embudo de la figura c) nos parece que la ficha de productos esta floja y falla a la hora de persuadir a los visitantes a comprar. Hazte estas preguntas:

• ¿Eres claro a la hora de comunicar los beneficios y ventajas del producto?
• ¿Le muestras al usuario todo lo que quiere saber del producto?
• ¿Tienes fotos del producto y del uso que le puedo dar?
• ¿Hay comentarios o reseñas de otros compradores?
• ¿Dejas claro el precio del producto y los costos de envió?
• ¿Tienes alguna oferta o alguna promoción si se compra en línea?
• ¿Aprovechas cuando quedan pocas unidades o un producto esta por agotarse para crear sensación de urgencia?

Por último, en la figura d) puedes ver un embudo saludable. Las disminuciones de etapa en etapa son graduales y no hay pérdidas abruptas en el embudo de conversión. Es decir, se ha hecho un buen trabajo en la captación de visitas trayendo trafico de calidad al sitio, la Home y los facilitadores han guiado a las visitas hasta la ficha del producto buscado y en esta se ha persuadido al visitante para que realice la compra en el sitio, por último el carro de compras a funcionado correctamente y no ha puesto obstáculos a un comprador decidido.

En la tercera entrega de este post veremos como se obtiene este reporte con Google Analytics.

Con este post me gustaría dejar clara mi neutralidad ante las diferentes ciencias… (gracias por el dibujo Uri)

Hoy he estado filosofando un poquito y me he preguntado si nuestro trabajo como Analistas Web contribuye de alguna forma al bien común. Realmente siempre me han fascinado profesiones cuyo beneficio a la sociedad es tan claro: doctores, bomberos, los que hacen los cafés del StarBucks… pero ¿y nosotros?

A la conclusión que he llegado es que quien se dedica a Web Analytics te obliga a ser mejor persona ¿por qué?

1. Cura de humildad
   Una de las cosas que aprendes trabajando en estos temas es de no fiarte de ideas propias o preconcevidas Es impresionante la cantidad de cosas que aprendes con cada proyecto y que normalmente contradicen lo que inicialmente creías. Esto te obliga a testear todas y cada una de las hipótesis que encuentras y a demostrar que la ganadora no es la que tu crees sino la que los números señalan, que al final es la que tus usuarios escogen.
2. Fuera complicaciones
   Normalmente las personas que nos dedicamos al análisis somos personas bastante complicadas y perfeccionistas que nos obsesionamos por tenerlo todo controlado. Esto normalmente desemboca en dificultades para priorizar las cosas o incluso para ver las soluciones. Una buena estrategia de web analytics ayuda a ser pragmático y ver las cosas mucho más simples.
3. Relacionarse es clave
   No todo sucede en la web. Un site es un canal más dentro de la compañía de ahí que sea clave mantener una vida social activa entre los diferentes departamentos. Prohibidas las torres de marfil para el analista web, cuya única comunicación con el mundo real es el email. Una práctica aconsejable es una reunión semanal con todos los departamentos para entender todo lo que pasa en la compañía y que puede repercutir en nuestros números.

¿Qué decís a todo esto?
¿Me ayudais a añadir más puntos?

Un usuario tiene abierta la ventana del browser con una página de nuestro sitio, mientras no se registre una petición hacia otra página no se podrá determinar la permanencia de tiempo en ese lugar.

Aunque suene un poco raro, esta es la premisa para la medición del indicador de tiempo promedio en la página. En realidad no hay otra forma por la que nuestro analizador pueda enterarse, sea basado en logs o seguimiento por tags, si nuestro supuesto fiel visitante estuvo en realidad visualizando o no una determinada página de nuestro sitio, a menos que quede explícitamente registrado que se ha ido a otra página.

El analizador razona, “vaya, si ha solicitado otra página por lo tanto ya ha dejado de ver la anterior”, luego, se termina aquí el tiempo de visualización de la primera. Y entonces, si el usuario ya no sigue navegando por nuestro sitio, si ha cerrado la ventana del browser o bien se ha ido a otra isla de la web, ¿cómo podrá nuestro analizador saber lo que ha hecho, y cuando lo ha hecho?

El registro de logs no tendrá otra petición del usuario, y el host que recibe los hits de seguimiento de tags no habrá recibido nada más. Simplemente la respuesta es que el analizador no puede saberlo. El razonamiento es que, se asigna un tiempo de visualización igual a 0 para la última página que el usuario ha visto.

Esto último puede significar una distorsión significativa en la medición del tiempo promedio de visualización, tanto en aquella última página como el sitio completo. Supongamos un sitio simple, un blog personal, con un buen puñado de seguidores. La navegación más común quizás sería, la llegada del visitante a la página principal, enseguida ver la página del post y los comentarios, y por último abandona. ¿Tiempo promedio de visualización al post? Tiende a 0. ¿Cómo son tan aburridos mis POST? Bueno quizás puede tener mayor importancia el número de visualizaciones y quizás no tanto el tiempo promedio de visualización, es discutible. Al menos a mi me interesaría conocer cuánto tiempo emplean los visitantes en echarle un ojo a cada post.

Pongámonos ahora en el caso de un sitio cuyo atractivo se encuentra a 0 clics de distancia, es decir, en la misma página de inicio. Bajo lo expuesto anteriormente, el tiempo promedio de visualización del sitio será muy bajo, y además la tasa de rebote será altísima.

¿Cómo entonces podríamos determinar el éxito real del sitio? No es mi intención aquí discutir si un sitio cuyo contenido más atractivo esté en su página de inicio está bien realizado, pero ¿por qué no puede darse el caso?

El el siguiente post hablaremos de posibles soluciones pero:
¿cuáles proponeis?
¿utilizais esta métrica sin reparar en su imprecisión?

Muchos pacientes nos preguntan habitualmente si existe una fórmula fácil de ver si Google Analytics está correctamente instalado en su sitio, y si está midiendo en todas sus páginas. Para que puedas averiguarlo te recomendamos una herramienta gratuita desarrollada por EpikOne (uno de nuestros colegas en Estados Unidos) llamada SiteScan

Su funcionamiento es muy simple: escanea las páginas del sitio buscando el código de GA instalado (ya sea la versión urchin o GA) y genera una página con el detalle de los resultados que es enviada por mail, el reporte de errores se descarga en formato CSV desde la página de resultados.

SiteScan efectúa varias comprobaciones en nuestro sitio sobre el código de GA:

1. Que todas las páginas incluyan el código de seguimiento de GA
2. Que todas las páginas realicen el llamado al código de GA
3. Que en todas las páginas esté el número de cuenta de GA
4. Que no este instalado la versión alternativa de GA (incompatibles entre ellas)
5. Que las páginas seguras tengan código adecuado
6. Además establece si se requieren filtros en función de los parámetros de las consultas (especialmente útil para sitios dinámicos que almacenan información de usuario/sesion en las urls)

Las limitaciones de la herramienta son varias y debemos tomarlas en consideración ya que no es recomendable utilizar SiteScan en sitios complejos:

1. No escanea páginas protegidas por contraseña o contra robots
2. No escanea páginas de Check-out que disparen eventos (action scripts)
3. No reconoce la versión beta del código de GA (la versión de prueba)

Además la versión gratuita tiene restricciones operativas:

• Está limitada a un máximo de 15.000 páginas y a directorios con menos de 1.000 archivos (en su versión gratuita)
• Una misma URL solo puede ser escaneada cada 6 horas para permitir más usuarios de la herramienta.

Finalmente, es importante mencionar que SiteScan solo detecta fallos en el código de GA, por tanto no corrige los errores, así que en caso de que tengas algún problema te recomendamos contactarte con el equipo de Doctor Metrics y más que gustosos te ayudaremos a resolver tus problemas.

¡Aprovecha nuestra consulta es gratis!