Qué herramienta de Analitica web necesito

¿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
5 Recomendaciones
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
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“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
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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
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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)
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1 El Problema
5 Recomendaciones
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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
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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
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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!
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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
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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)
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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
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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
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Métodos de extracción
Según la fuente de datos utilizada (o la combinación de varias) hablamos de herramientas centradas en: Usuarios, Sitios web y Redes
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Otros aspectos a comparar
Otros aspectos comparados son:
Precio
Tiempo de respuesta
Datos competencia y mercado
Datos demográficos
Exactitud
Precisión
LEYENDA
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1 El Problema
5 Recomendaciones
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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
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1 El Problema
5 Recomendaciones
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Tabla de comparación
Vamos a ver la tabla de comparación
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1 El Problema
5 Recomendaciones
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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/
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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)
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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
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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
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1 El Problema
5 Recomendaciones
6 Integración, Reporting y Dashboard
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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/
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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!
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Xavier Colomés
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Qué herramienta de Analitica web necesito

by Xavier Colomés on May 09, 2011

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