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Web metrics and analytics

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  • 1. Métricos y Análisis para WebWeb Metrics and AnalyticsGeorgina Mendoza/Web metrics and analyticsspecialist
  • 2. ¿Para quémedir la actividad en un sitio Web?Lo que no se mide, no se controla, lo que no se controla, no mejora, (lo que no mejoratienda a empeorar).
    Así como cualquier otro negocio, los sitios Web no comienzan con un éxito perfecto e inmediato. Todos comienzan burdos pero van mejorando con el tiempo.
    La clave para lograrlo es medir ese sitio Web (Web metrics), obteniendo datos que al organizarlos, procesarlos y analizarlos nos indicarán qué esta sucediendo en ese sitio Web, ya que no se puede mejorar algo que se no se entiende.
  • 3. Métricos y Análisis para Web – Definición
    El análisis web es un conjunto de técnicas relacionadas con el análisis de
    datos relativos al tráfico en un sitio web con el objetivo de entender su tráfico
    como punto de partida para optimizar diversos aspectos del mismo.
    Existen dos categorías, off-site y on-site.
    • Off-site hacen referencia a mediciones web y análisis independientes de
    si se es el dueño del sitio web o se le da mantenimiento.
    • On-sitemiden la ruta de un visitante una vez que se ingresa a un sitio de
    internet de propiedad de la persona que realiza el análisis. Esto incluye
    conversiones; por ejemplo qué páginas de llegada alientan a las
    personas a hacer una compra.
  • 4. Métricos y Análisis para Web – Definición
    Las herramientas del análisis Web son las encargadas de capturar y procesar
    la información del sitio web, sobre el comportamiento de los usuarios:
    • ¿El sitio del que proceden?
    • 5. ¿Qué hacen en el sitio?
    • 6. ¿Por qué paginas navegan?
    • 7. ¿Durante cuánto tiempo?
    • 8. ¿Cuántas veces revisitan el sitio?
    • 9. ¿De qué país son?
    • 10. ¿Qué tipo de conexión de internet tienen?
    • 11. ¿En qué punto abandonan el sitio?
    • 12. ¿En qué paso de un proceso de alta desisten?
  • ¿Cuál es el conceptodetrásdelanálisis Web?
    Estadística
    La estadística es una ciencia con base matemática referente a la
    recolección, análisis e interpretación de datos, que busca explicar
    condiciones regulares en fenómenos de tipo aleatorio.
    Se usa para la toma de decisiones.
    Se divide en dos ramas:
    • La estadística descriptiva
    • 13. La inferencia estadística
  • ¿Cuál es el conceptodetrásdelanálisis Web? –EstadísticaDescriptiva
    La estadística descriptiva, se dedica a los métodos de recolección,
    descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los
    fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o
    gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la
    desviación estándar y algunos ejemplos gráficos son los histogramas.
  • 14. ¿Cuál es el conceptodetrásdelanálisis Web? –Inferenciaestadística
    La inferencia estadística, que se dedica a la generación de los modelos,
    inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión, teniendo
    en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar
    patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo
    estudio.
  • 15. ¿Cómo se capturantodos los movimientos en mi sitio Web?
    Las herramientas de Web Analytics pueden basarse en
    diferentes plataformas tecnológicas:
    • Analizadores de ficheros de logs (Log files analyzer)
    • 16. Etiquetado de páginas (Page tagging)
  • ¿Cómo se capturantodos los movimientos en mi sitio Web? – Analizadores de ficheros de logs (Log files analyzer)
    Son programas que analizan los logs de los servidores proporcionando
    información sobre “quién”, “cuándo” y “cómo” los visita. Sus principales
    ventajas son:
    • Los servidores siempre producen ficheros de logs, con lo que la información está siempre disponible.
    • 17. Los servidores capturan la totalidad de los accesos al sitio.
    • 18. La información normalmente reside en los propios servidores y tiene un formato estandarizado. Esto facilita la migración de unas herramientas a otras.
    • 19. Los ficheros de logs almacenan información sobre las peticiones fallidas, mientras que con otras técnicas, ésta se pierde.
    Ejemplo: AWStats
  • 20. ¿Cómo se capturantodos los movimientos en mi sitio Web? – Etiquetado de páginas (Page tagging)
    Este método, más reciente que el anterior, está basado en la incorporación de
    un script a cada una de las páginas de un sitio. Cada vez que una página es
    visitada, este script se comunica con una base de datos a la que comunica la
    impresión de la página junto con, potencialmente, datos adicionales
    procedentes de las cookies. Esta técnica cuenta con las siguientes ventajas:
    • Potencialmente, puede capturarse información no disponible en los ficheros de logs e, incluso, modificarla sin más que cambiar los scripts.
    • 21. El etiquetado de páginas puede realizarse aun en casos en que los dueños del sitio no dispongan acceso (por estar alojado en servidores ajenos, por ejemplo) a los logs del servidor.
    Ejemplo: WebTrends
  • 22. Métricos Web – Web Metrics
    Las principales organizaciones que han brindado aportes en esta área
    han sido:
    • Jicwebs (IndustryCommitteefor Web Standards)
    • 23. ABCe (Auditing Bureau of Circulationselectronic, UK and Europe)
    • 24. WAA (Web Analytics Association, US)
    • 25. IAB (InteractiveAdvertising Bureau) en una menor proporción.
  • Métricos Web – Web MetricsHit
    Es una petición de un archivo hacia el servidor web, está disponible
    sólo en logs de análisis.
    Una sola página web generalmente consiste en múltiples (a veces docenas) de archivos, cada uno de los cuales es contado como un hit aún cuando una sola página es descargada.
    El número total de visitantes o páginas vistas proporciona una apreciación más realista y precisa de popularidad.
    Nota : El número de hits recibidos por un sitio web es citado frecuentemente
    para deducir su popularidad, pero este número es extremadamente engañoso y
    sobrestima dramáticamente la popularidad.
    Hit
  • 26. Métricos Web – Web MetricsPágina vista – Page view
    Es una petición por un archivo cuyo tipo es definido como una página
    en el log de análisis. En dicho log, la vista de una sola página puede
    generar múltiples hits así como todos los recursos requeridos para ver
    la página (imágenes, archivos .js y .css) también son solicitados por el
    servidor web.
    Page View
    Hit
    Hit
    Hit
  • 27. Métricos Web – Web MetricsVisita / Sesión – Visit / Session
    Es una serie de peticiones del mismo cliente identificado de manera única (IP address) en un rango de tiempo, a veces 30 minutos. Un visitante contiene una o más páginas vistas.
    Visit/Session
    Page View 1
    Page View 2
    Hit
    Hit
    Hit
    Hit
    Hit
    Hit
  • 28. Métricos Web – Web MetricsPrimera visita / New user
    Una visita de un usuario que no ha ingresado al sitio con
    anterioridad.
    New User
    Repeateduser
    Repeateduser
    IP address 192.168.1.101
    IP address 10.213.161.24
    IP address 10.81.4.170
  • 29. Métricos Web – Web MetricsVisitante único / Usuario único – New user/ Uniqueuser
    El cliente identificado de manera única generando peticiones hacia el sitio web (log de análisis) o viendo páginas (etiquetado de páginas) en un periodo de tiempo determinado (por ejemplo, dia, semana o mes).
    Un visitante único cuenta una sola vez en la escala de tiempo. Un visitante puede hacer múltiples visitas. La identificación se hace respecto de la computadora del visitante, no la persona, generalmente vía cookies y/o IP+UserAgent.
    Es por ello que la misma persona visitando desde dos computadoras distintas contará como dos visitantes únicos.
  • 30. Métricos Web – Web MetricsVisitante repetido – RepeateduserVisitante nuevo – New user
    • Un visitante repetido es aquel que ha llegado al sitio en una sesión anterior. El periodo entre su última visita y la actual es medido en días.
    • 31. Nuevo visitante es un visitante que no ha hecho visita previa alguna. Esta definición crea un cierto nivel de confusión, y es a veces sustituido con análisis de primeras visitas.
  • Métricos Web – Web MetricsImpresiones / ImpressionsSingletone
    • Impresión: Es cada vez que un anuncio carga en la pantalla de un usuario. Cada vez que uno ve un aviso, eso es una impresión.
    • 32. Singleton: El número de visitas donde sólo una página es vista, es indicador de varias formas de fraude de clicks,se usa para calcular la tasa de abandonos e identificación de robots autómatas (spiders).
  • Análisis Web – Web AnalyticsMétricos de Conversión – Conversion Metrics
    El principal propósito para calcular los métricos de conversión es para tener una mejor idea acerca del nivel de interés y compromiso de los usuarios para un sitio web.
    Tener un sitio Web “Exitoso” se traduce en que la mayor cantidad de usuarios realicen lo que ese determinado sitio quiere que hagan. Para lograr eso es indispensable determinar ¿Qué es lo que quiero que hagan? Eso es la Acción Objetivo/TargetedAction.
    Una vez determinada esa acción objetivo, es momento de medirla y así
    poder evaluar si el sitio web es exitoso o no. El métrico a llevar es la
    Tasa de Conversión/ConversionRate. Este es el porcentaje de
    visitantes que se comprometen y se enganchan al sitio web.
  • 33. Análisis Web – Web AnalyticsTasa de abandono / AbandonmentRatePorcentaje de salida / Exit RatioTiempo de visibilidad / Time viewed
    • Tasa de abandono: Porcentaje de visitas donde el visitante ingresa y sale en la misma página sin visitar otras páginas en el sitio.
    • 34. Porcentaje de salida: El porcentaje de usuarios que salen de una página.
    • 35. Tiempo de visibilidad: El tiempo en que en una sola página (o un blog, o anuncio publicitario) es visto.
  • Análisis Web – Web AnalyticsDuración de la sesión/ VisistdurationDuración de la vista de página/ Page time viewed
    • Duración de la sesión: Cantidad promedio de tiempo que los visitantes pasan en el sitio cada vez que ellos lo visitan. Esta métrica puede ser complicada por el hecho de que los programas de análisis no pueden medir la duración de la vista de la última página.
    • 36. Duración de la vista de página / Tiempo en página: Cantidad de tiempo promedio que los visitantes pasan en cada página del sitio. Así como ocurre con la duración de la sesión, esta métrica es complicada por el hecho de que los programas de análisis no pueden medir la duración de la vista de la última página.
  • Análisis Web – Web AnalyticsPáginas vistas por visita/ Page views per visitVisita única/ Single visitsRuta de clicks/ Pathanalysis
    • Páginas vistas por sesión: La profundidad de la página es el número promedio de páginas vistas que un visitante consume antes de terminar su sesión. Es calculando dividiendo el número total de páginas vistas entre el número total de sesiones, y es llamado también páginas vistas por sesión.
    • 37. Sesión única - La frecuencia mide cuán seguido los visitantes llegan a un sitio. Es calculado dividiendo el número total de sesiones (o visitas) entre el número total de visitantes únicos. A veces es usado para medir la lealtad de la audiencia.
    • 38. Ruta de clics - La secuencia de hiperenlaces que uno o más visitantes del sitio web siguen en un sitio dado.
  • Análisis Web – Web Analytics¿Sabías qué?
    • Arriba de la mitad de la mayoría de lasformas de contacto o registro son abandonadas antes de ser completadas
    Lección : Simples y cortas
    • Tasa de conversión en promedio de un sitioes del: 2%
    Porcentaje de visitantes que realizaron una compra
    Ejemplo: Adobe case @ Facebook
    • Tasa de páginas vistas porvisitas: 74%
    Porcentaje de visitantesquedejaron el sitiodespués de 2 min y habervistosólounapágina.
  • 39. Análisis y métricos Web –Web Metrics and Analytics
    El monitorear semanal, mensual o diariamente, dependiendo del tipo de sitio web, la actividad realizada en cuanto a tráfico, tipo de visitantes, y acciones objetivo concretadas, brinda la posibilidad de analizar y entender;
    ¿qué está pasando?, ¿es lo que espero de mi sitio?, ¿estoy recuperando mi inversión?, ¿logro enganchar a mis usuarios?, ¿les parece atractivo mi sitio?, ¿tengo un mejor sitio web que mis competidores?, ¿sigue siendo innovador mi sitio web?, ¿la Web es una buena solución para mi mercadotecnia?
  • 40. MisConclusiones
    • Lo que no se mide, no se controla; lo que no se controla, no mejora…
    • 41. Seleccionar el Software adecuado al tipo de sitio web que deseo monitorear.
    • 42. Monitorear la actividad Web en periodos consistentes y guardar el récord. Generar reportes estándar; diarios, semanales, mensuales.
    • 43. Identificar mis acciones objetivo, ¿qué quiero que mis usuarios hagan? Y medirlas consistentemente.
    • 44. Combinar los métricos web para generar las tasas de conversión y tener una mejor interpretación de lo que mis usuarios buscan y lo que mi sitio ofrece.
    • 45. Tomar decisiones en base a hechos – Management by Facts
  • ¿Cuáles son Tus Conclusiones?
    • .
  • Sitios de interésMétricos y Análisis Web
    • Web Analytics Association
    • 46. Analytics 2.0 en español
    • 47. Sembuilders - Web Analytics
    • 48. Intellignos - Research and Analytics
    • 49. Web Trends
    • 50. Omniture
  • Más sobreMétricos y Análisis Web
    • e-Commerce Metrics
    • 51. Search Metrics
    • 52. Authenticatedtraffic Metrics
  • Análisis y Métricos Web
    Gracias! 