La analítica web ha evolucionado hasta el punto que Google Analytics no nos permite obtener toda la información que necesitamos para optimizar nuestro negocio.
La analítica web ha evolucionado hasta el punto que Google Analytics no nos permite obtener toda la información que necesitamos para optimizar nuestro negocio.
Qué herramienta de Analitica web necesitoPresentation Transcript
¿Qué herramienta de Analitica necesito? Comparación de herramientas de analítica web
Índice 1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 2
1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 3
El Problema A medida que la analítica web avanza surgen más y más preguntas que los analistas debemos responder. ¿Cuántas visitas tengo? ¿Qué campaña funciona mejor? ¿Cuánto estoy ganando? ¿Qué páginas visitan? 2008 2005 2002 1999 4
El Problema 2011 ¿Cómo llegan a mis competidores? ¿Ven los vídeos hasta el final? ¿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
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
“Web Analytics 2.0 istheanalysis of quantitative and qualitative data fromyourwebsite and thecompetitionto drive a continualimprovementof the online experiencethatyourcustomerhave, whichtranslatesintoyourdesiredoutcomes(online and offline)” Avinash Kaushik Web Analytics 2.0 7
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 OmnitureSitecatalyst Webtrends Ninguna herramienta en 100% exacta por sí sola, y raramente nos darán dos KPIs iguales 8
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
1 El Problema 2 Aspectos comparados 3 Exactitud vs Precisión 4 Tabla de comparación 5 Recomendaciones 6 integración, Reporting y Dashboard 10
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 Aspectos comparados Fuente de datos Coste Centrado en Tiempo de Respuesta Cookies TagJavascript Log Panel de Usuarios ToolBar Navegador Log de ISP Gratis Gratis / Pago Coste moderado Coste elevado Usuarios Navegadores Redes N/A Real time (o cerca) Datos en Horas Datols en Días Precisión Datos de Competidores Datos Demográficos Exactitud Muy Exacto Poco Exacto Muy poco Exacto Muy Preciso Poco Preciso Muy poco Preciso Si No Si No 11
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 TageadoJavascript Logs del ISP Panel de usuarios Barra de navegador (Alexa, Google Toolbar) Más adelante veremos la diferencia entre Exactitud y Precisión 12
Fuente de datosLogs del servidor Los logs registran con máxima precisión todos los documentos que sirve un servidor. Pros Contras
Los logs fueron las primeras fuentes de datos de analítica web con software que interpretaba los logsde los servidores (Webtrends 1993)
Requiere de los recursos (tecnológicos y humanos) necesarios para interpretar los datos
Calcula los visitantes por IP’s Altamente Preciso Permite saber si un archivo se ha descargado Hay un montón de información del usuario que no captura Si no se configura correctamente incluye a crawlers como visitas ¡Los datos son tuyos! 13
Fuente de datosTags de Javascript Los webmasters incluyen en sus páginas un código Javascriptque 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 Javascriptlo cual ha mejorado su exactitud.
Hay un 3% de usuarios que tienen desactivado el Javascript en sus navegadores
Pros Contras Muy cómodo de implementar: SaaS Todas las páginas del site deben estar tageadas Los errores de Javascript hacen que falle el tageado Permiten capturar todos los eventos dentro de la página ¡Hay soluciones Gratis como Google Analytics! A veces no llegan a cargarse, y otras se cargan sin que el usuario realmente vea la pagina 14
Fuente de datos Cookies Las cookies son pequeñas piezas de información que se graban en el navegador Las herramientas basadas en tags de Javascriptlas utilizan para saber si un navegador (en teoría un usuario) ha estado antes en el sitio web. Contras
Actualmente los estudios confirman que al menos un 30% de los usuarios * borran (consciente o inconscientemente) las cookies de sunavegador.
Un usuario genera una media de 5 cookies al mes*
Pros Un 30% de los usuarios borra cookies al menos una vez al mes Permite mantener un histórico de visitas de un usuario Algunos programas de seguridad y firewalls bloquean cookies Aceptadas por la mayoría de Smartphones Varios usuarios usando un solo navegador cuentan como 1 visitante * Más info: http://www.madridgirlgeekdinners.es/audiencias/ (Via@pametrics) 15
Fuente de datos Logs de ISP’s Otras herramientas obtienen los datos de los logs de ISP (internet serviceproviders) Pros Contras
Al tener los logs de losproveedores podemos seguir el rastro de los usuarios fuera de nuestro site.
No necesitamos un gran número de logs. Con el 1-3% de logs obtenemos la información necesaria
Permite ver cómo buscan los usuarios en Google, Bing… No tenemos datos demográficos de la audiencia El proveedor debe servir un buen catálogo de logs de distintos ISP’s Permite conocer las palabras clave que aportan más tráfico a la competencia Son muy precisos pero al trabajar con muestras la exactitud se resiente Empresas como Netsuus están especializadas en el mercado Español * * Adplanner obtiene datos de distintas fuentes 16
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. Esta muestra se utiliza para ponderar el número de visitantes que visitan un sitio en un determinado periodo. Pros Contras Permite tener información demográfica No son Ni precisos Ni exactos Permite conocer la audiencia y demografía de la competencia Tardan días en dar resultados No hay consenso en el mercado de qué panel es el mejor Es un indicador “imparcial”
Hablamos de muestras tan pequeñas respecto al total que el sesgo es enorme
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Fuente de datos Barras de navegadores Los datos se obtienen de las barras que se instalan en los navegadores de algunos usuarios (Alexabar y Google ToolBar). Pros Contras
Capturan todo lo que ocurreen 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
Permiten tener gratuitamente datos de tendencias de la competencia No son exactos ya que basan sus datos en muestras Hay segmentos hyper representados (EEUU, Geeks, etc) Capturan todo lo que pasa en el navegador del usuario 18
Métodos de extracción Según la fuente de datos utilizada (o la combinación de varias) hablamos de herramientas centradas en: Usuarios, Sitios web y Redes 19
Otros aspectos a comparar Otros aspectos comparados son: Precio Tiempo de respuesta Datos competencia y mercado Datos demográficos Exactitud Precisión LEYENDA 20
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Precisión y Exactitud Exactitud se refiere a cuán cercano es un dato a la realidad. Precisiónen una herramienta de analítica web se refiere a que los resultados medidos se repiten medición tras medición sin mostrar grandes alteraciones. 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 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) http://es.wikipedia.org/wiki/Precisi%C3%B3n_y_exactitud 22
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Tabla de comparación Vamos a ver la tabla de comparación 24
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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
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
Recomendación para Ecommerce En el caso de un E-commercees vital centrarse en la analítica OnPage(mapas de calor) y en la optimización de LandingPages Una opción es tener una potente herramienta en aspectos de usabilidad, funnels, conversiones, optimización de LandingPages, 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
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 Recomendación para Medio de Comunicación 30
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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 (brandsentiment, 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
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.sorprendida.es/ http://www.web-analytics.es www.mvconsultoria.com
¡Muchas Gracias! 34 Xavier Colomés @xavier_colomes www.linkedin.com/in/xaviercolomes Bit.ly/xavicol Bio
Mª Ángeles 
Saludos! 2 years ago