¿Qué es la analítica web y qué mide?

Qué es la analítica web

En este artículo quiero hablaros sobre un tema fundamental para cualquier proyecto digital: la analítica web.

Y es que, entender y aprovechar los datos que generamos se ha vuelto crucial. En este post, detallaremos qué es la analítica web, qué mide y cómo funciona, así como algunos ejemplos prácticos para facilitar su comprensión.

¿Qué es la analítica web?

La analítica web se refiere al proceso de recopilación, medición, análisis y visualización de datos relacionados con la actividad de los usuarios en un sitio web o aplicación móvil, para la posterior toma de decisiones.

En otras palabras, consiste en entender cómo los visitantes interactúan con un sitio o una aplicación, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario, aumentar la conversión y optimizar el rendimiento general del proyecto.

Tratamiento de datos en analítica web

En lugar de usar la intuición, nos basamos en mediciones, por lo que es importante el uso de herramientas y técnicas específicas para recopilar datos, como etiquetas de seguimiento, cookies y píxeles de seguimiento. Estos mecanismos permiten rastrear y registrar la actividad de los usuarios, como las páginas visitadas, el tiempo de permanencia, las acciones realizadas, las conversiones, cuánta gente ha vuelto a visitar nuestro sitio, y más.

Después, estos datos se procesan y se analizan para extraer información relevante y valiosa que pueda respaldar la toma de decisiones estratégicas. Es decir, se trata de evitar el “yo creo que…”, y sustituirlo por el “hemos observado que…”.

¿Qué mide la analítica web?

La analítica web mide una amplia variedad de métricas y KPIs (Key Performance Indicators) para evaluar el rendimiento de un sitio web o una aplicación.

Algunas de las métricas más comunes son las siguientes:

  • El número de visitas
  • Páginas vistas
  • Tasa de rebote
  • Tiempo de permanencia
  • Conversiones
  • Embudos de conversión (por ejemplo, en qué fase del proceso de compra perdemos clientes)
  • Procedencia del tráfico (como datos socio-demográficos)

Por ejemplo, la tasa de rebote nos indica qué porcentaje de usuarios abandonan el sitio después de visitar una sola página, lo cual puede ser un indicativo de que algo no está funcionando correctamente. Pongamos el caso de una persona que entra en la categoría de un eCommerce, pero se marcha sin añadir ningún producto al carrito. A partir de aquí, deberemos planificar una estrategia que fomente las conversiones.

Además de estas métricas básicas, la analítica web también nos permite realizar análisis más avanzados, como el seguimiento de eventos específicos, el análisis de segmentos de usuarios y la medición del ROI (Return on Investment) de nuestras acciones de marketing.

Sin embargo, es importante que tengáis en mente siempre una cosa, y es que aquellos datos que no nos ayudan a mejorar, es ruido.

No podemos pretender medir absolutamente todo, incluso cuando esas métricas no nos influirán en nada en la toma de decisiones. Si medimos algo, debe ser porque nos ayudará a mejorar el rendimiento del negocio.

¿Cómo funciona la analítica web?

La analítica web funciona a través de un proceso que consta de varias etapas:

  1. Definir qué datos queremos medir y qué objetivos perseguimos.
  2. Implementación de herramientas de análisis de datos.
  3. Recopilación de aquellos datos relevantes.
  4. Análisis de los datos recopilados.
  5. Visualización de los resultados de forma clara y comprensible.
  6. Toma de decisiones fundamentadas en datos.

A continuación, pasaremos a detallar cada uno de los pasos del proceso.

Definir qué datos y objetivos perseguimos

Antes de comenzar a recopilar y analizar datos, es importante tener claro cuáles son los objetivos de tu proyecto digital.

En base a dichos objetivos, define qué métricas son relevantes para evaluar tu éxito, como conversiones, tiempo en el sitio, tasas de rebote, etc. porque todo lo demás, no será relevante para su posterior análisis en la toma de decisiones.

Implementación de herramientas de análisis de datos

Tal y como hemos comentado antes, en primer lugar se implementan las herramientas de análisis, como Google Analytics. Estas herramientas permiten recopilar datos sobre la actividad de los usuarios.

Medición de analítica web

Es importante configurar correctamente las etiquetas de seguimiento y los eventos para recopilar la información relevante de manera precisa, así como establecer qué es lo que necesitamos medir. Insistimos en que no sirve de nada medir todo, y solo causará caos.

Recopilación de datos útiles

Una vez que se ha configurado la herramienta de analítica web, se comienza a recopilar datos sobre la interacción de los usuarios con la web o app.

Esto incluye información como las páginas visitadas, las acciones realizadas o las conversiones, que se almacenan en una base de datos y se preparan para el análisis, que será el siguiente punto.

Análisis de los datos recopilados

Y es que el análisis de los datos es una etapa clave en la analítica web. En este paso, llega el momento de aplicar técnicas y herramientas de análisis para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos. En el caso del tratamiento de datos masivos, estaríamos hablando de Big Data.

Para este análisis se utilizan técnicas como la segmentación de usuarios, el análisis de embudos de conversión y el análisis de cohortes para obtener información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios y la efectividad de las estrategias implementadas.

Visualización de datos

Una vez terminamos de identificar los insights o las claves del análisis, es importante visualizar los datos de manera clara y comprensible. Esto se logra mediante la creación de informes y gráficos que presenten los datos de manera visual y fácil de interpretar.

Seguimiento de usuarios para analítica web

Estos informes permiten a los responsables de la toma de decisiones obtener una visión clara del rendimiento del sitio o app y tomar medidas adecuadas para mejorar, que sería el último punto de la analítica web.

Toma de decisiones según los informes presentados

Como buen analista de datos, debes usar los análisis presentados para respaldar tus decisiones. Evita basar tus decisiones únicamente en intuiciones o suposiciones, ya que eso chocaría con el objetivo que persigue esta disciplina.

En su lugar, utiliza datos objetivos para respaldar tus argumentos y asegurarte de que estás tomando decisiones fundamentadas y, sobre todo, ten en cuenta que la analítica web es un proceso continuo.

Sigue monitorizando regularmente tus métricas y datos, realiza ajustes cuando sea necesario y mantente al tanto de las tendencias y cambios en el comportamiento del usuario.

Ejemplos de analítica web

Ahora que hemos visto qué es la analítica web, qué mide y cómo funciona, es hora de ver algunos ejemplos prácticos sobre cómo se aplica en el mundo real.

Imaginemos que somos propietarios de una tienda online y queremos mejorar la tasa de conversión de nuestro sitio. Utilizando la analítica web, podemos analizar el embudo de conversión, identificar los puntos de abandono del carrito de compra, y realizar pruebas A/B para probar qué versión de la web funcionaría mejor.

Otro ejemplo sería el análisis de la procedencia del tráfico. Si tenemos un blog y queremos aumentar el número de visitas, podemos utilizar la analítica web para identificar qué fuentes de tráfico nos están generando más visitas y cuáles son menos efectivas (Google, email marketing, Instagram, Facebook, Twitter…), así como qué tipo de artículos nos suelen reportar mayor cantidad de tráfico.

Estos son solo dos ejemplos de cómo la analítica web puede ayudarnos a comprender y optimizar nuestro rendimiento online, pero podemos ir mucho más allá. La clave está en saber qué datos debemos medir, y cómo tratarlos para la toma de decisiones estratégica.

Finalmente, si quieres aprender más sobre Big Data y análisis de datos, te recomendamos cursar nuestro Máster en Analítica Web y Digital, y donde profundizarás en herramientas y procesos para tomar mejores decisiones estratégicas.

Y a ti, ¿qué es lo que más te gusta de la analítica web? ¿Qué usos le das? ¡Te leemos en comentarios!

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