Curso de analítica web

Curso Práctico de Analítica Web

Iván Fociños

@ivanff

¿Y si conseguimos que decida el cliente?

Curso Analítica Web – Iván Fociños – Organizado por Agafpu

• Desarrollo en base a relación con cliente. No se produce lo que creemos que va a querer, sino lo que está dispuesto a comprar.
• Foco en ventas desde el primer día. No influencia. No usuarios. No páginas vistas… VENTAS
• Se escala con ingresos, y obviamente los ingresos existen cuando hay un product/market fit.
• Se asume incertidumbre, y se validan continuamente hipótesis.
• Desarrollo ágil… obviamente, si queremos iterar y validar continuamente, no vamos a ponernos a especificar en cascada ;-)
http://externalidades.net/2011/01/pivotando/


Analizar Planificar

Medir Actuar


Cómo funciona una herramienta de analítica web

• Es necesario incluir un código Javascript en todas las páginas de nuestro sitio

• Se carga un archivo desde el servidor de Google que recopila los datos

• Este archivo se almacena en caché para recopilar los datos de toda la sesión y

de futuras visitas

• Utiliza cookies para almacenar información del usuario



Tres pasos

1. Recogida de datos

2. Procesamiento de los mismos

3. Creación de informes


Peculiaridades del sistema de medición

• No soporta Navegadores que no soporten Javascript

• No compatible directamente con Flash

• No compatible directamente con AJAX


Métricas y dimensiones

Métrica: son elementos individuales de una dimensión que pueden medirse como

un valor total o como un porcentaje.

Navegador, Página de salida, Pantallas y Duración de la sesión son ejemplos de

dimensiones que aparecen de forma predeterminada en Google Analytics.



Dimensiones: Una dimensión es un atributo descriptivo o una característica de un

objeto al que se le pueden asignar distintos valores.

Navegador, Página de salida, Pantallas y Duración de la sesión son ejemplos de

dimensiones que aparecen de forma predeterminada en Google Analytics.



Aunque las dimensiones y las métricas pueden considerarse de forma

independiente, se suelen combinar unas con otras. Los valores de las dimensiones

y de las métricas, y la relación entre ellos, es lo que dota de sentido a sus datos.

Para obtener el máximo de detalle en un análisis, las dimensiones se asocian con

frecuencia con una o varias métricas.



Ejemplos en analítica de Visitantes

Métricas Dimensiones

Duración de la visita Ciudad

Porcentaje de rebote Idioma

Páginas vistas Navegador

Visitantes exclusivos Móvil


Métricas básicas

• Sesión: secuencia de páginas que un usuario visita en un sitio web

• Páginas vistas: cada vez que un usuario descarga una página en una sesión

• Visitas: sesión que se abre del sitio web durante un periodo específico de

tiempo. Si se está más de 29 minutos sin interactuar con el sitio y se reanuda la

actividad se considerará como dos sesiones y por lo tanto se contabilizarán dos

visitas

• Visitantes únicos: número de visitas que no se repiten en un periodo

específico de tiempo. Es uno de los valores más fiables para conocer el número

de visitas. No mide usuarios sino dispositivos.


Métricas básicas

Estas métricas por sí solas son interesantes pero hay que ponerlas en un contexto

• tomar los datos de visitantes únicos de un mes y saber si estamos captando

más usuarios únicos que el mes anterior o que el mismo mes del año anterior

(estacionalidad)

• comprobar qué día de la semana aglutina menos visitantes únicos para realizar

ese día cambios en la web

• Sacar ratios interesantes como media de visitas por visitante, número medio de

páginas vistas por visita, porcentaje de visitantes que vuelven..


Métricas básicas

• Tiempo de estancia en un sitio: suma del tiempo de estancia en cada página

durante una sesión

• Tiempo de estancia en una página: diferencia entre la hora en que visita la

página primera y la página siguiente. No se puede contabilizar el tiempo que

suma en la última página de la sesión.

Cuantos menos usuarios abandonen el sitio web en la página analizada, la

confianza en la métrica será mayor puesto que se habrá calculado en base a una

muestra importante de usuarios.

Si la visita aterriza en una página de nuestro sitio web y no va más allá, no se

computará el tiempo de estancia en el sitio web.


Métricas básicas

• Tasa de rebote: mide el porcentaje de visitas que o bien se pasaron en nuestro

sitio unos pocos segundos o solamente vieron una página.

• Tasa de salida: nos indica el número de visitas que han salido por un

determinada página.

Nos proporciona una dato muy cercano a la respuesta de las expectativas

depositadas por el visitante.

Es muy difícil tener una tasa de rebote menor a 25%, lo normal es que ronde el

30%, si supera el 40% debemos tomar medidas


Métricas básicas

Las visitas tienen que salir por alguna página, no tenemos que obsesionarnos con

la tasa de salida, siempre y cuando esa página no sea la anterior al cumplimiento

de un objetivo, como una compra o un registro.


Visión general en Google Analytics

• Datos demográficos

• Idioma

• Ubicación

• Comportamiento

• Visitantes nuevos vs recurrentes

• Frecuencia y visitas recientes

• Interacción


Tienda online


Blog con poco recorrido


Tienda online

Blog con poco recorrido



• Tecnología

• Navegador y Sistema Operativo

• Red

• Móvil

• Visión general

• Dispositivos


24% de tráfico desde navegadores móviles


Rendimiento en ecommerce con navegadores móviles



Variables personalizadas

Son variables que sirven para recoger datos que de otra forma no se podrían

recoger con Analytics, como por ejemplo el sexo del usuario o si está registrado o

no.



Variables personalizadas

Tipos de variables personalizadas

• Variables de Usuario, se usan para recoger datos relacionados con éste, como

podría ser, en el caso de usuarios que se hayan registrado previamente, el sexo

del usuario, la ciudad dónde vive o un rango de edades.

• Variables de Sesión, se podrían diferenciar, por ejemplo, los usuarios que

están registrados de los que no, o los usuarios que han comprado durante esta

sesión.

• Variables de Página, son las que nos permiten registrar datos relacionados

con la página que se está visitando como por ejemplo el nivel de stock de un

producto o la categoría de un producto.



Flujo de visitantes

Los informes de flujo nos muestran las rutas que toman los visitantes en el sitio

web, incluido el contenido especial como pueden ser objetivos.


Contenido

• Contenido del sitio

• Todas las páginas

• Desglose de contenido

• Páginas de destino

• Páginas de salida


Fuentes de tráfico en Google Analytics

• Todas las páginas (por URL)



• Todas las páginas (por Título)



• Páginas de destino



• Páginas de salida


Contenido

• Búsquedas internas


Contenido

• Analítica de página



• Fuentes de tráfico

• Directo

• Referencias

• Búsqueda orgánica (palabras clave, buscadores)

• Búsqueda de pago (palabras clave, coste, anuncios, …)

• Campañas


Conversiones en Google Analytics

• Objetivos

• Gráfico del embudo de conversión

• Comercio electrónico

• Embudos multicanal


Cómo medir y analizar el retorno de inversión en un sitio web

En el periodo de 30 días la web de www.ceac.es recibe 59.000 visitas. Para

conseguir ese tráfico el webmaster tuvo que invertir 9000€ y consiguió 1000

contactos. Su responsable le indica que cada pre-contacto es valorado en 10€.

¿Cuál es el coste por clic? ¿Cuál es el ratio de conversión?¿Ha sido rentable la

inversión en publicidad? ¿Cuánto cuesta conseguir cada pre-contacto? ¿Qué se

puede hacer para mejorar la rentabilidad de su campaña?



La inversión de 9.000€ para conseguir 59.000 visitas tiene un coste por cada visita,

9.000€ / 59.000 visitas = 0,1524€ por cada visita (CPC)

Para conseguir 1.000 pre-contactos la web tuvo 59.000 visitas

(1.000 pre-contactos/ 59.000 visitas) * 100 = 1,6949% de ratio de conversión

Si cuando invertimos 9.000€, conseguimos 1.000 precontactos, cuanto cuesta

conseguir cada precontacto

9.000€ / 1.000 precontactos = 9€ por cada precontacto



Si cada precontacto es valorado en 10€ y conseguimos 1000 precontactos, hemos

cumplido objetivos por un importe de 10000€.

¿Cual sería el retorno de la inversión?

[ (10000€ - 9000€) / 9000€ ] = 0,11 El retorno ha sido de un 11%



¿Cómo consigo mejorar el retorno de la inversión?

• Bajando el coste por clic

• Aumentando el ratio de conversión

• (Aumentando el importe de medio)


Segmentos avanzados

Nos permite aislar y analizar distintos tipos de tráfico. Se puede examinar los

informes de Google Analytics, ver exclusivamente los datos del segmento creado,

o incluso compararlos directamente con los datos de otros segmentos o con los

datos de todas las visitas en general.

Los segmentos no alteran los datos.


Segmentos avanzados

Segmentos predeterminados

• Todas las visitas

• Usuarios nuevos

• Visitantes recurrentes

• Tráfico de búsqueda de pago / Tráfico de búsqueda gratuito / Tráfico de

búsqueda

• Tráfico directo

• Tráfico de referencia

• Visitas con conversiones


Segmentos avanzados

Segmentos predeterminados

• Visitas que realizaron transacciones

• Tráfico de móviles

• Tráfico de tablets

• Visitas sin rebote


Segmentos avanzados

Segmentos personalizados

• 1 keyword / 2-3 keywords / +3 keywords

• Adwords

• Facebook

• Fidelización

• Newsletter

• Redes sociales

• SEO

• Twitter


Segmentos avanzados

Tráfico directo


Tráfico directo

Tráfico fidelizado


(“Soy todo oídos. Espera que me ponga mis gafas...”)

@ivanff

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