Herramientas de Analìtica Web

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Herramientas de Analìtica Web

  1. 1. ¿Qué herramienta de Analitica necesito? Comparación de herramientas de analítica web Herramientas de Analítica Web
  2. 2. Índice 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 2 Herramientas de Analítica Web
  3. 3. 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 3 Herramientas de Analítica Web
  4. 4. El Problema A medida que la analítica web avanza surgen más y más preguntas que los analistas debemos responder. ¿Cuántas visitas tengo? ¿Qué páginas visitan? ¿Cuánto estoy ganando? 2005 2002 1999 4 Herramientas de Analítica Web ¿Qué campaña funciona mejor? 2008
  5. 5. El Problema 2011 ¿Ven los vídeos hasta el final? ¿Cómo llegan a mis competidores? ¿Dónde hacen click dentro de una página? ¿Qué ha pasado en la última hora? ¿Cómo es mi audiencia? ¿Tengo segmentos avanzados? Una sola herramienta de analítica no responde a todas las preguntas 5 Herramientas de Analítica Web
  6. 6. El Problema • Avinash Kaushik introduce en Web Analytics 2.0 un concepto nuevo: la analítica web no se limita a los datos obtenidos por Clickstream • La analítica web actual implica muchas más capas de estudio: Analítica cualitativa, medición de otros resultados, inteligencia competitiva, usabilidad…. http://www.kaushik.net/avinash/2010/10/best-web-analytics-tools-quantitative-qualitative.html 6 Herramientas de Analítica Web
  7. 7. “Web Analytics 2.0 is the analysis of quantitative and qualitative data from your website and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customer have, which translates into your desired outcomes (online and offline)” Avinash Kaushik Web Analytics 2.0 7 Herramientas de Analítica Web
  8. 8. El Problema Herramientas distintas • Aunque el resultado sea el mismo KPI (visitas, páginas vistas, tiempo en página), cada herramienta de analítica obtiene los datos y los trata de una manera distinta. • Es muy importante entender cómo se recogen estos datos y de qué manera nuestra solución de analítica computa una métrica Visitas Google Analytics Yahoo! Analytics Omniture Sitecatalyst Webtrends Ninguna herramienta en 100% exacta por sí sola, y raramente nos darán dos KPIs iguales 8 Herramientas de Analítica Web
  9. 9. El Problema Hay muchas herramientas • Muchas soluciones en el mercado, cada una con su ventajas e inconvenientes • En esta comparativa sólo hemos tomado una parte de las herramientas existentes http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_web_analytics_software (no completa) 9 Herramientas de Analítica Web
  10. 10. 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 10 Herramientas de Analítica Web
  11. 11. Aspectos comparados • Para poder decidir qué solución es la adecuada es necesario comprar distintas variables: orientación, precio, exactitud, tiempo de respuesta… • Vamos a clasificar y analizar las distintas soluciones en base a 8 variables Fuente de datos Cookies Tag Javascript Log Panel de Usuarios ToolBar Navegador Log de ISP Exactitud Muy Exacto Poco Exacto Muy poco Exacto 11 Coste Centrado en Gratis Gratis / Pago Coste moderado Coste elevado Precisión Muy Preciso Poco Preciso Muy poco Preciso Usuarios Navegadores Redes Datos de Competidores Si No Herramientas de Analítica Web Tiempo de Respuesta N/A Real time (o cerca) Datos en Horas Datols en Días Datos Demográficos Si No
  12. 12. Fuente de datos • Es uno de los aspectos claves para saber qué estamos midiendo y cómo • Una herramienta de analítica web puede obtenerlos de una o varias fuentes • Las principales son: Logs del Servidor Cookies Tageado Javascript Logs del ISP Panel de usuarios Barra de navegador (Alexa, Google Toolbar) Más adelante veremos la diferencia entre Exactitud y Precisión 12 Herramientas de Analítica Web
  13. 13. Fuente de datos Logs del servidor • Los logs registran con máxima precisión todos los documentos que sirve un servidor. • • Los logs fueron las primeras fuentes de datos de analítica web con software que interpretaba los logs de los servidores (Webtrends 1993) Calcula los visitantes por IP’s Requiere de los recursos (tecnológicos y humanos) necesarios para interpretar los datos 13 Herramientas de Analítica Web
  14. 14. Fuente de datos Tags de Javascript • Los webmasters incluyen en sus páginas un código Javascript que registra los clicks (y en algunos casos eventos) que se hacen dentro de nuestro sitio web. • Hoy en día incluso los dispositivos móviles (smartphones) soportan Javascript lo cual ha mejorado su exactitud. • Hay un 3% de usuarios que tienen desactivado el Javascript en sus navegadores 14 Pros Muy cómodo de implementar: SaaS Herramientas de Analítica Web Todas las páginas del site deben estar tageadas
  15. 15. Fuente de datos Cookies • Las cookies son pequeñas piezas de información que se graban en el navegador • Las herramientas basadas en tags de Javascript las utilizan para saber si un navegador (en teoría un usuario) ha estado antes en el sitio web. • Actualmente los estudios confirman que al menos un 30% de los usuarios * borran (consciente o inconscientemente) las cookies de sunavegador. Un 30% de los usuarios borra cookies al menos una vez al mes • Un usuario genera una media de 5 cookies al mes* Varios usuarios usando un solo navegador cuentan como 1 visitante * Más info: http://www.madridgirlgeekdinners.es/audiencias/ (Via@pametrics) 15 Herramientas de Analítica Web
  16. 16. Fuente de datos Logs de ISP’s • Otras herramientas obtienen los datos de los logs de ISP (internet service providers) • Al tener los logs de los proveedores podemos seguir el rastro de los usuarios fuera de nuestro site. Pros Permite ver cómo buscan los usuarios en Google, Bing… • No necesitamos un gran número de logs. Con el 1-3% de logs obtenemos la información necesaria Son muy precisos pero al trabajar con muestras la exactitud se resiente * * Adplanner obtiene datos de distintas fuentes 16 No tenemos datos demográficos de la audiencia Herramientas de Analítica Web
  17. 17. Fuente de datos Paneles • Los sistemas basados en el usuario (no en el navegador) usan Paneles de usuarios a los que instalan un software que captura sus sesiones de navegación. Pros Permite tener información demográfica No son Ni precisos Ni exactos • Esta muestra se utiliza para ponderar el número de visitantes que visitan un sitio en un determinado periodo. • Hablamos de muestras tan pequeñas respecto al total que el sesgo es enorme 17 Herramientas de Analítica Web
  18. 18. Fuente de datos Barras de navegadores • Los datos se obtienen de las barras que se instalan en los navegadores de algunos usuarios (Alexa bar y Google ToolBar). Pros • Capturan todo lo que ocurre en el navegador del usuario a medida que navega por la red • Tienen una precisión alta pero muy baja exactitud, normalmente sobre dimensionando el segmento más “geek” que usa estas barras 18 Permiten tener gratuitamente datos de tendencias de la competencia Herramientas de Analítica Web No son exactos ya que basan sus datos en muestras
  19. 19. Métodos de extracción • Según la fuente de datos utilizada (o la combinación de varias) hablamos de herramientas centradas en: Usuarios, Sitios web y Redes User Centered Site Centered Network Centered • Comscore • Nielsen NetView • Google Analytics • Sitecatalyst • Yahoo Analytics • Netsuus • Hitwise • Compete 19 Herramientas de Analítica Web
  20. 20. Otros aspectos a comparar • Otros aspectos comparados son: – – – – – – 20 Precio Tiempo de respuesta Datos competencia y mercado Datos demográficos Exactitud Precisión LEYENDA Herramientas de Analítica Web
  21. 21. 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 21 Herramientas de Analítica Web
  22. 22. Precisión y Exactitud • Exactitud se refiere a cuán cercano es un dato a la realidad. • Precisión en una herramienta de analítica web se refiere a que los resultados medidos se repiten medición tras medición sin mostrar grandes alteraciones. Resultados altamente exactos (cerca del centro - realidad) pero poco precisos (separados entre sí) Resultados poco exactos (separados del centro - realidad) pero muy precisos (constantes entre sí) • Por muy precisa que sea la herramienta, si el dato no se corresponde con la realidad, es poco exacto. • El Sesgo es un error sistémico que altera la exactitud de los resultados (no así su precisión http://es.wikipedia.org/wiki/Precisi%C3%B3n_y_exactitud 22 Herramientas de Analítica Web
  23. 23. 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 23 Herramientas de Analítica Web
  24. 24. Tabla de comparación • Vamos a ver la tabla de comparación 24 Herramientas de Analítica Web
  25. 25. Método Medición Precio Basado en ClickTale Google Analytics SiteCatalyst Webtrends Woopra kissmetrics Yahoo! Web Analytics Urchin Open Web Analytics Market intelligence Netview Nielsen Panel Comscore Netsuus Compete Hitwise Alexa Adplanner 25 Herramientas de Analítica Web Tiempo Exactitud Respuesta Precisión Datos Comp. Datos Demo.
  26. 26. 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 26 Herramientas de Analítica Web
  27. 27. Recomendación para Blogs personal • Normalmente no obtenemos ingresos por un blog, por lo que nos centramos en analizar lo que pasa dentro de nuestro blog con herramientas fiables y gratuitas • A pesar de que Alexa y Compete no son herramientas exactas ni precisas, para un blog son estupendas para enteder donde estamos respecto al mercado y otros blogs http://www.top-rankin.com/analitica-para-blogs/ 27 Herramientas de Analítica Web
  28. 28. Recomendación para Web de empresa • En el caso de una web de empresa o corporativa, se requiere algo más de precisión y exactitud • Muchas veces la información más importante está en cómo los usuarios llegan a nuestro site, qué buscan y a qué competidores acceden • Si tenemos materiales para descargar (PDF’s, brochures, etc…) o por requerimientos del negocio (o legales) necesitamos garantizar la privacidad de los datos, podemos completar Google Analytics con una solución basada en logs (Urchin o Webtrends) • Una buena opción es combinar una herramienta centrada en el sitio y otra centrada en la red (mercado USA) o o (mercado España) 28 Herramientas de Analítica Web
  29. 29. Recomendación para Ecommerce • En el caso de un E-commerce es vital centrarse en la analítica OnPage (mapas de calor) y en la optimización de Landing Pages • Una opción es tener una potente herramienta en aspectos de usabilidad, funnels, conversiones, optimización de Landing Pages, etcétera • Dependiendo del tamaño del negocio y de las necesidades (mercado y competencia) puede ser interesante plantearse una herramienta basada en red para monitorizar la competencia 29 Herramientas de Analítica Web
  30. 30. Recomendación para Medio de Comunicación • Un medio de comunicación necesita mucha agilidad y rapidez a la hora de saber qué está ocurriendo en su site • Necesita respuestas inmediatas en Tiempo Real y herramientas potentes para procesar un gran volumen de datos (Sitecatalyst es casi obligado). • Además de una herramienta centrada en el sitio como Omniture necesita compararse con los competidores en los paneles para atraer al mercado publicitario 30 Herramientas de Analítica Web
  31. 31. 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 Integración, Reporting y Dashboard 31 Herramientas de Analítica Web
  32. 32. Integración, Reporting y Dashboard • En esta presentación hemos hablado –sólo- de analítica web OnPage (visitas a una página) pero hoy en día es necesario monitorizar, además: – Menciones y KPI’s sociales (brand sentiment, share of voice, etcétera • Por no hablar de herramientas y KPI’s de analítica cualitativa que nos expliquen el “porqué” de lo que ocurre en nuestro site • El desafío del analista web actual es combinar todas estas fuentes de datos en informes que sean útiles para el negocio y obtener los Insights cruzando estas fuentes de datos. • En España contamos con grandes herramientas y expertos en integración de datos (envíame un email para recomendaciones) http://www.top-rankin.com/analitica-web-cualitativa-para-todos-los-publicos-y-bolsillos/ 32 Herramientas de Analítica Web
  33. 33. Recuerda • La analítica web va mucho más allá del Clickstream • Cada vez hay más preguntas que responder • Debemos entender qué mide una herramienta antes de decidirnos • Si tienes dudas, cuenta con la ayuda de una empresa o consultor en analítica web. En España tenemos algunos de los mejores talentos en Web Analytics. http://www.web-analytics.es 33 http://www.sorprendida.es/ Herramientas de Analítica Web www.mvconsultoria.com
  34. 34. ¡Muchas Gracias! Xavier Colomés @xavier_colomes www.linkedin.com/in/xaviercolomes Bio 34 Bit.ly/xavicol Herramientas de Analítica Web

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