Qué herramienta de Analitica web necesito

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La analítica web ha evolucionado hasta el punto que Google Analytics no nos permite obtener toda la información que necesitamos para optimizar nuestro negocio.

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Qué herramienta de Analitica web necesito

  1. 1. ¿Qué herramienta de <br />Analitica necesito?<br />Comparación de herramientas de analítica web<br />
  2. 2. Índice<br />1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 integración, Reporting y Dashboard<br />2<br />
  3. 3. 1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 integración, Reporting y Dashboard<br />3<br />
  4. 4. El Problema<br /> A medida que la analítica web avanza surgen más y más preguntas que los analistas debemos responder.<br />¿Cuántas visitas tengo?<br />¿Qué campaña<br />funciona mejor?<br />¿Cuánto estoy<br />ganando?<br />¿Qué páginas <br />visitan?<br />2008<br />2005<br />2002<br />1999<br />4<br />
  5. 5. El Problema<br />2011<br />¿Cómo llegan<br />a mis competidores?<br />¿Ven los vídeos <br />hasta el final?<br />¿Dónde hacen click dentro de una página?<br />¿Qué ha pasado <br />en la última hora?<br />¿Cómo es mi <br />audiencia?<br />¿Tengo segmentos<br />avanzados?<br />Una sola herramienta de analítica no responde a todas las preguntas<br />5<br />
  6. 6. El Problema<br />Avinash Kaushik introduce en Web Analytics 2.0 un concepto nuevo: la analítica web no se limita a los datos obtenidos por Clickstream<br />La analítica web actual implica muchas más capas de estudio: Analítica cualitativa, medición de otros resultados, inteligencia competitiva, usabilidad….<br />http://www.kaushik.net/avinash/2010/10/best-web-analytics-tools-quantitative-qualitative.html<br />6<br />
  7. 7. “Web Analytics 2.0 istheanalysis of quantitative and qualitative data fromyourwebsite and thecompetitionto drive a continualimprovementof the online experiencethatyourcustomerhave, whichtranslatesintoyourdesiredoutcomes(online and offline)”<br />Avinash Kaushik<br />Web Analytics 2.0<br />7<br />
  8. 8. El Problema Herramientas distintas<br />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. <br />Es muy importante entender cómo se recogen estos datos y de qué manera nuestra solución de analítica computa una métrica<br />Visitas<br />Google Analytics<br />Yahoo! Analytics<br />OmnitureSitecatalyst<br />Webtrends<br />Ninguna herramienta en 100% exacta por sí sola, y raramente nos darán dos KPIs iguales<br />8<br />
  9. 9. El Problema Hay muchas herramientas<br />Muchas soluciones en el mercado, cada una con su ventajas e inconvenientes<br />En esta comparativa sólo hemos tomado una parte de las herramientas existentes<br />http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_web_analytics_software (no completa)<br />9<br />
  10. 10. 1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 integración, Reporting y Dashboard<br />10<br />
  11. 11. Para poder decidir qué solución es la adecuada es necesario comprar distintas variables: orientación, precio, exactitud, tiempo de respuesta…<br />Vamos a clasificar y analizar las distintas soluciones en base a 8 variables<br />Aspectos comparados<br />Fuente de datos<br />Coste<br />Centrado en<br />Tiempo de Respuesta<br />Cookies<br />TagJavascript<br />Log<br />Panel de Usuarios<br />ToolBar Navegador<br />Log de ISP<br />Gratis<br />Gratis / Pago<br />Coste moderado<br />Coste elevado <br />Usuarios<br />Navegadores<br />Redes<br />N/A<br />Real time (o cerca)<br />Datos en Horas<br />Datols en Días<br />Precisión<br />Datos de Competidores<br />Datos Demográficos<br />Exactitud<br />Muy Exacto<br />Poco Exacto<br />Muy poco Exacto<br />Muy Preciso<br />Poco Preciso<br />Muy poco Preciso<br />Si<br />No<br />Si<br />No<br />11<br />
  12. 12. Fuente de datos<br />Es uno de los aspectos claves para saber qué estamos midiendo y cómo<br />Una herramienta de analítica web puede obtenerlos de una o varias fuentes<br />Las principales son:<br />Logs del Servidor<br />Cookies<br />TageadoJavascript<br />Logs del ISP<br />Panel de usuarios<br />Barra de navegador (Alexa, Google Toolbar)<br />Más adelante veremos la diferencia entre Exactitud y Precisión<br />12<br />
  13. 13. Fuente de datosLogs del servidor<br />Los logs registran con máxima precisión todos los documentos que sirve un servidor. <br />Pros<br />Contras<br /><ul><li>Los logs fueron las primeras fuentes de datos de analítica web con software que interpretaba los logsde los servidores (Webtrends 1993)
  14. 14. Requiere de los recursos (tecnológicos y humanos) necesarios para interpretar los datos</li></ul>Calcula los visitantes por IP’s<br />Altamente<br />Preciso<br />Permite saber si un archivo se ha descargado<br />Hay un montón de información del usuario que no captura<br />Si no se configura correctamente incluye<br />a crawlers como visitas<br />¡Los datos son tuyos!<br />13<br />
  15. 15. Fuente de datosTags de Javascript<br />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.<br /><ul><li>Hoy en día incluso los dispositivos móviles (smartphones) soportan Javascriptlo cual ha mejorado su exactitud.
  16. 16. Hay un 3% de usuarios que tienen desactivado el Javascript en sus navegadores</li></ul>Pros<br />Contras<br />Muy cómodo de implementar: SaaS<br />Todas las páginas del site deben estar tageadas<br />Los errores de Javascript hacen que falle el tageado<br />Permiten capturar todos los eventos dentro de la página<br />¡Hay soluciones Gratis como Google Analytics!<br />A veces no llegan a cargarse, y otras se cargan sin que el usuario realmente vea la pagina<br />14<br />
  17. 17. Fuente de datos Cookies<br />Las cookies son pequeñas piezas de información que se graban en el navegador<br />Las herramientas basadas en tags de Javascriptlas utilizan para saber si un navegador (en teoría un usuario) ha estado antes en el sitio web.<br />Contras<br /><ul><li>Actualmente los estudios confirman que al menos un 30% de los usuarios * borran (consciente o inconscientemente) las cookies de sunavegador.
  18. 18. Un usuario genera una media de 5 cookies al mes*</li></ul>Pros<br />Un 30% de los usuarios borra cookies al menos una vez al mes<br />Permite mantener un histórico de visitas de un usuario<br />Algunos programas de seguridad y firewalls bloquean cookies<br />Aceptadas por la mayoría de Smartphones<br />Varios usuarios usando un solo navegador cuentan como 1 visitante<br />* Más info: http://www.madridgirlgeekdinners.es/audiencias/ (Via@pametrics)<br />15<br />
  19. 19. Fuente de datos Logs de ISP’s<br />Otras herramientas obtienen los datos de los logs de ISP (internet serviceproviders)<br />Pros<br />Contras<br /><ul><li>Al tener los logs de losproveedores podemos seguir el rastro de los usuarios fuera de nuestro site.
  20. 20. No necesitamos un gran número de logs. Con el 1-3% de logs obtenemos la información necesaria</li></ul>Permite ver cómo buscan los usuarios en Google, Bing…<br />No tenemos datos demográficos de la audiencia<br />El proveedor debe servir un buen catálogo de logs de distintos ISP’s<br />Permite conocer las palabras clave que aportan más tráfico a la competencia<br />Son muy precisos pero al trabajar con muestras la exactitud se resiente<br />Empresas como Netsuus están especializadas en el mercado Español<br />*<br />* Adplanner obtiene datos de distintas fuentes<br />16<br />
  21. 21. Fuente de datos Paneles<br />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.<br />Esta muestra se utiliza para ponderar el número de visitantes que visitan un sitio en un determinado periodo.<br />Pros<br />Contras<br />Permite tener información demográfica<br />No son Ni precisos Ni exactos<br />Permite conocer la audiencia y demografía de la competencia<br />Tardan días en dar resultados<br />No hay consenso en el mercado de qué panel es el mejor<br />Es un indicador “imparcial” <br /><ul><li>Hablamos de muestras tan pequeñas respecto al total que el sesgo es enorme </li></ul>17<br />
  22. 22. Fuente de datos Barras de navegadores <br />Los datos se obtienen de las barras que se instalan en los navegadores de algunos usuarios (Alexabar y Google ToolBar).<br />Pros<br />Contras<br /><ul><li>Capturan todo lo que ocurreen el navegador del usuario a medida que navega por la red
  23. 23. Tienen una precisión alta pero muy baja exactitud, normalmente sobre dimensionando el segmento más “geek” que usa estas barras</li></ul>Permiten tener gratuitamente datos de tendencias de la competencia<br />No son exactos ya que basan sus datos en muestras<br />Hay segmentos hyper representados (EEUU, Geeks, etc)<br />Capturan todo lo que pasa en el navegador del usuario<br />18<br />
  24. 24. Métodos de extracción<br />Según la fuente de datos utilizada (o la combinación de varias) hablamos de herramientas centradas en: Usuarios, Sitios web y Redes<br />19<br />
  25. 25. Otros aspectos a comparar<br />Otros aspectos comparados son:<br />Precio<br />Tiempo de respuesta<br />Datos competencia y mercado<br />Datos demográficos<br />Exactitud<br />Precisión<br />LEYENDA<br />20<br />
  26. 26. 1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 integración, Reporting y Dashboard<br />21<br />
  27. 27. Precisión y Exactitud<br />Exactitud se refiere a cuán cercano es un dato a la realidad. <br />Precisiónen una herramienta de analítica web se refiere a que los resultados medidos se repiten medición tras medición sin mostrar grandes alteraciones.<br />Por muy precisa que sea la herramienta, si el dato no se corresponde con la realidad, es poco exacto. <br />El Sesgo es un error sistémico que altera la exactitud de los resultados (no así su precisión<br />Resultados altamente exactos (cerca del centro - realidad) pero poco precisos (separados entre sí)<br />Resultados poco exactos (separados del centro - realidad) pero muy precisos (constantes entre sí)<br />http://es.wikipedia.org/wiki/Precisi%C3%B3n_y_exactitud<br />22<br />
  28. 28. 1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 integración, Reporting y Dashboard<br />23<br />
  29. 29. Tabla de comparación<br />Vamos a ver la tabla de comparación<br />24<br />
  30. 30. 25<br />
  31. 31. 1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 integración, Reporting y Dashboard<br />26<br />
  32. 32. Recomendación para Blogs personal<br />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<br />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<br />http://www.top-rankin.com/analitica-para-blogs/<br />27<br />
  33. 33. Recomendación para Web de empresa<br />En el caso de una web de empresa o corporativa, se requiere algo más de precisión y exactitud<br />Muchas veces la información más importante está en cómo los usuarios llegan a nuestro site, qué buscan y a qué competidores acceden<br />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)<br />Una buena opción es combinar una herramienta centrada en el sitio y otra centrada en la red<br />(mercado USA)<br />o<br />o<br />(mercado España)<br />28<br />
  34. 34. Recomendación para Ecommerce<br />En el caso de un E-commercees vital centrarse en la analítica OnPage(mapas de calor) y en la optimización de LandingPages<br />Una opción es tener una potente herramienta en aspectos de usabilidad, funnels, conversiones, optimización de LandingPages, etcétera<br />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<br />29<br />
  35. 35. Un medio de comunicación necesita mucha agilidad y rapidez a la hora de saber qué está ocurriendo en su site<br />Necesita respuestas inmediatas en Tiempo Real y herramientas potentes para procesar un gran volumen de datos (Sitecatalyst es casi obligado).<br />Además de una herramienta centrada en el sitio como Omniture necesita compararse con los competidores en los paneles para atraer al mercado publicitario<br />Recomendación para Medio de Comunicación<br />30<br />
  36. 36. 1 El Problema<br />2 Aspectos comparados<br />3 Exactitud vs Precisión<br />4 Tabla de comparación<br />5 Recomendaciones<br />6 Integración, Reporting y Dashboard<br />31<br />
  37. 37. Integración, Reporting y Dashboard<br />En esta presentación hemos hablado –sólo- de analítica web OnPage (visitas a una página) pero hoy en día es necesario monitorizar, además:<br />Menciones y KPI’s sociales (brandsentiment, share of voice, etcétera<br />Por no hablar de herramientas y KPI’s de analítica cualitativa que nos expliquen el “porqué” de lo que ocurre en nuestro site<br />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.<br />En España contamos con grandes herramientas y expertos en integración de datos (envíame un email para recomendaciones)<br />http://www.top-rankin.com/analitica-web-cualitativa-para-todos-los-publicos-y-bolsillos/<br />32<br />
  38. 38. 33<br />Recuerda<br />La analítica web va mucho más allá del Clickstream<br />Cada vez hay más preguntas que responder<br />Debemos entender qué mide una herramienta antes de decidirnos<br />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.<br />http://www.sorprendida.es/<br />http://www.web-analytics.es<br />www.mvconsultoria.com<br />
  39. 39. ¡Muchas Gracias!<br />34<br />Xavier Colomés<br />@xavier_colomes<br />www.linkedin.com/in/xaviercolomes<br />Bit.ly/xavicol<br />Bio<br />

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