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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.

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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Transcript

  • 1. ¿Qué herramienta de
    Analitica necesito?
    Comparación de herramientas de analítica web
  • 2. Índice
    1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 integración, Reporting y Dashboard
    2
  • 3. 1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 integración, Reporting y Dashboard
    3
  • 4. 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
  • 5. 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
  • 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
  • 7. “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
  • 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
    OmnitureSitecatalyst
    Webtrends
    Ninguna herramienta en 100% exacta por sí sola, y raramente nos darán dos KPIs iguales
    8
  • 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
  • 10. 1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 integración, Reporting y Dashboard
    10
  • 11. 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
  • 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
    TageadoJavascript
    Logs del ISP
    Panel de usuarios
    Barra de navegador (Alexa, Google Toolbar)
    Más adelante veremos la diferencia entre Exactitud y Precisión
    12
  • 13. 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)
    • 14. 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
  • 15. 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.
    • 16. 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
  • 17. 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.
    • 18. 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
  • 19. 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.
    • 20. 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
  • 21. 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
    17
  • 22. 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
    • 23. 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
  • 24. 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
  • 25. Otros aspectos a comparar
    Otros aspectos comparados son:
    Precio
    Tiempo de respuesta
    Datos competencia y mercado
    Datos demográficos
    Exactitud
    Precisión
    LEYENDA
    20
  • 26. 1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 integración, Reporting y Dashboard
    21
  • 27. 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
  • 28. 1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 integración, Reporting y Dashboard
    23
  • 29. Tabla de comparación
    Vamos a ver la tabla de comparación
    24
  • 30. 25
  • 31. 1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 integración, Reporting y Dashboard
    26
  • 32. 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
  • 33. 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
  • 34. 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
  • 35. 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
  • 36. 1 El Problema
    2 Aspectos comparados
    3 Exactitud vs Precisión
    4 Tabla de comparación
    5 Recomendaciones
    6 Integración, Reporting y Dashboard
    31
  • 37. 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
  • 38. 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
  • 39. ¡Muchas Gracias!
    34
    Xavier Colomés
    @xavier_colomes
    www.linkedin.com/in/xaviercolomes
    Bit.ly/xavicol
    Bio