Como habrás visto hasta ahora, usar o no usar una herramienta de analítica web es la diferencia entre estar absolutamente ciego, y saber perfectamente qué pasa en tu web y, gracias a ello, poder mantener el control y tomar buenas decisiones.
La mejor forma de entender esto entre la información casi infinita que te puede proporcionar Google Analytics es con ejemplos sencillos del tipo de información analítica:
Ejemplos de métricas de comportamiento del usuario
Empecemos con las que se nos vienen primero a la mente, las métricas relacionadas con la cantidad de visitas:
- Número de usuarios que visitan tu página web: mide la cantidad de usuarios diferentes que han visitado en un período determinado tu web.
- Número de páginas promedio que visita cada usuario: esta métrica mide el promedio de páginas que visita un usuario. Esto permite deducir información muy interesante, por ej.: cifras crecientes nos muestran un creciente interés en el sitio. Esto puede ser un indicio, por ejemplo, de que estamos mejorando en atraer a nuestro público objetivo.
- Tasa de rebote: la tasa de rebote mide el % de visitas que abandonan de una manera inmediata (en pocos segundos) la web. Una alta tasa de rebote indica potenciales problemas muy serios, por ej.: no estamos llegando a nuestro público objetivo, el contenido no tiene la suficiente calidad, etc.
- Qué páginas son las más visitadas: en muchos sitios las visitas se concentran en pocas páginas, páginas que se convertirán en prioritarias para ti.
- Distribución horaria de las visitas: Es muy interesante conocer esta información, porque permite optimizar las acciones que realices para que tengan un máximo impacto.
Lo que resulta muy interesante es que no son simplemente datos globales de tu web, sino que se pueden consultar por cada una de las páginas del sitio.
Por tanto, si tomamos la métrica de tasa de rebote, podemos localizar rápidamente las páginas más problemáticas para ponernos a trabajar específicamente en ellas.
Ejemplos de información demográfica
El siguiente grupo de métricas es bastante evidente:
- Distribución por género de las visitas.
- Distribución por edades de las visitas.
- Distribución por intereses de las visitas.
Estas métricas nos ayudan, de nuevo, a interpretar si las acciones que estamos llevando a cabo son acertadas o no.
Por ejemplo: podemos querer ver la distribución de edades para una serie de páginas determinadas que están específicamente orientadas a mujeres mayores de 45 años. Si vemos que a estas páginas sólo les llega un escaso % de personas de este perfil, sabemos que estamos cometiendo algún tipo de error en cómo atraemos a éstas a nuestro sitio.
Ejemplos de métricas de conversión y de negocio
Por último, pondré ejemplos de las métricas más usadas en webs que buscan generar ingresos y que resultan absolutamente imprescindibles para entender si tus estrategias de marketing y de venta están funcionando o no:
- Tasas de conversión alta en la lista de correo: es el % de visitas que se dan de alta en la lista de correo, los famosos “leads” (contactos). Además, es fundamental disponer de ella para que en los sucesivos intentos veas si mejora la tasa o no.
- Tasas de conversión en funnels de venta: es la misma idea que antes, pero aplicada en sucesivos puntos de una secuencia de venta. Aquí ya no estamos hablando de altas en la lista de correo, sino de sucesivas acciones que quieres que realice el usuario en su camino hacia la venta. El alta en la lista puede ser precisamente la primera acción, una segunda acción puede ser que se apunte a un webinar determinado, etc.
- Retornos de inversión (ROIs) en campañas publicitarias: este ejemplo estamos midiendo el tráfico de pago que nos trae una determinada campaña, contrastándola con las ventas que ha generado ese tráfico y como consecuencia, el ROI resultante.
Conclusiones
A esta altura, seguramente entenderás que tener una web sin hacer analítica web es como tener un barco a la deriva. Por suerte, podemos disponer de Google Analytics, la cual es una herramienta de analítica web que no solamente es gratuita sino que, además, es excelente.
Empezar con Google Analytics es fácil y rápidamente dispondrás de mucha información muy útil, pero las funcionalidades sofisticadas, conversiones, informes personalizados, objetivos de venta, etc., no las vas a dominar de hoy para mañana. Así que despacio, pero perseverante.