Importancia de la analítica web en el marketing digital

No, no se puede mejorar lo que no se puede medir… Lo hemos oído hasta la saciedad. Y es que los profesionales del marketing nos pasamos la vida entera midiendo. Midiendo los resultados de nuestras campañas, su evolución y su optimización.

Por eso la analítica web es tan y tan importante en nuestra profesión. Después de todo, sin esta información es imposible evolucionar, corregir y tomar las mejores decisiones para nuestro negocio

Así que en este artículo te voy a hablar de lo que es la analítica web y cómo ponerla en práctica para optimizar tu página. 

¿Qué es la analítica web? 

Ya seas un profesional en marketing digital, o simplemente eres alguien que está comenzando en el mundo de los negocios digitales, es fundamental que tengas algunos fundamentos esenciales de la analítica web. 

Entender cómo funciona el tráfico de tu sitio web o marca, es imprescindible para poder identificar información y datos que son de tu interés según tu tipo de proyecto. 

Pero ¿qué es entonces esto de la analítica web? Pues, eso, conocer todo lo que sucede en nuestro sitio web a nivel de métricas. 

• Saber cuántas personas aproximadamente están visitando tu sitio web, perfil, marca, etc. 

• Conocer la cantidad de usuarios que realmente se sienten interesados por tu producto o servicio. 

• Saber quiénes han adquirido tu producto o servicio. 

• Conocer cuáles estrategias son las que mejor resultados dan y en qué momento determinado. 

• Conocer cuál es tu público mayoritario. 

Entre muchos otros datos de interés, que sirven para poder crear nuevas estrategias en función de lo analizado. 

La analítica web es un excelente método para convertir datos e información, en contenido de valor. Ya que, en función de lo estudiado, se trabajará con base en los comportamientos obtenidos de las audiencias, pudiendo así alcanzar un mayor nivel de fidelización. 

Los objetivos de la analítica web 

Ya sabemos entonces cómo se define en cierto modo la analítica web, y qué es lo que se busca con ella. Sin embargo, esto desencadena una serie de características necesarias que a la vez, funcionan como los objetivos claves de este tipo de metodología. 

Por esa razón, vamos a definir cuáles son esos objetivos y características que forman parte esencial en cada etapa de análisis: 

1. Etapa de recopilación 

Es la etapa inicial del proceso de análisis. Conlleva la recopilación de los datos y toda la información que, estando dispersa, se busca entablar en un conjunto que posee un criterio que lo identifica. 

Para ejemplificar esto, imagina lo siguiente: 

Cantidad de usuarios que visitan tu página web, y que además, se convierten en clientes adquiriendo tu producto o servicio a través de publicidad. 

Eso sería un conjunto en el cual podrías agrupar a todos los usuarios que cumplan con estas características, pudiendo hacer mucho más fácil la tarea de análisis 

Pues bien, de esto se trata dicha etapa, identificar los datos y luego agruparlos en sus respectivas categorías. 

2. Etapa de la medición 

Aquí, es cuando se utilizan los datos obtenidos en la recopilación, para ser comparados con otro conjunto de datos y obtener así, una tasa o porcentaje de algo. 

Por ejemplo: 

Cantidad de personas que abren tus correos en una campaña de email marketing, en comparación a aquellos que no lo hacen. O bien, cuando abren el correo pero a su vez cumplen con la función del CTA en comparación con los que no lo hacen. 

En fin, es colocar cada conjunto de datos obtenidos en una comparación con otro conjunto de datos que guarden relación, para así obtener los niveles de éxito o probabilidad. 

3. Etapa de evaluación 

Es cuando obtienes los resultados de la medición, como puede ser la tasa y porcentaje de conversión, o de cualquier otro valor medible. 

Este aspecto es muy importante ya que se obtienen los resultados que utilizarás como una base de datos para comprobar el nivel de éxito, qué estrategias funcionan y cuáles no, si tienes que cambiar de fórmula o perspectiva, entre muchos otros aspectos importantes. 

Es imprescindible que en este aspecto utilices mucho tu capacidad intuitiva para responder ante los resultados, y usar tu razón y crítica para evaluar de la forma más realista posible los resultados y cómo actuar al respecto. 

Tipos de analítica web 

¡Así es! Dentro de la analítica existen dos tipos específicos que hablan sobre el «qué» y el «por qué» de los datos obtenidos. 

Estos tipos son fundamentales ya que trabajan en conjunto para así poder entender el accionar de los usuarios. Dándonos a su vez las pistas que debemos tener en consideración ya sea para seguir desarrollando o bien, desecharlas por completo. 

1. Analítica web cuantitativa

Cuando hablamos de cuantificar, es de obtener resultados numéricos que puedan medirse, calcularse para obtener así porcentajes claros y precisos. 

Es decir, los datos numéricos nos aportan los valores cuantificables de un comportamiento específico de los usuarios. Convirtiéndose así, en el «qué» es lo hacen los usuarios. 

Del mismo modo, la analítica web cuantitativa posee sus respectivas herramientas de trabajo o uso, que permiten al usuario o cliente en este caso, poder realizar las mediciones correspondientes. Te mencionamos algunas de ellas y sus características: 

• Google Analytics

Es la herramienta predilecta de las corporaciones, empresas ya que ofrece todo un compendio de funciones que ayudan a determinar qué es lo que hacen los usuarios. Obteniendo así, los datos de interés que posteriormente serán usados para crear nuevas estrategias. 

Entre sus características se encuentra: 

• Comportamiento de los usuarios. 

• Información agrupada de los usuarios. 

• Adquisición de productos y servicios. 

• Niveles de conversión de audiencia y clientes. 

En fin, es una herramienta que ofrece un servicio bastante completo para obtener datos cuantificables. 

• Adobe Analytics 

Forma parte de una de las herramientas de Adobe Marketing Cloud, que es un compendio de herramientas orientadas al marketing digital. 

En este caso en particular, Adobe Analytics permite obtener información cuantificable por medio de un estudio mucho más humanizado. Pudiendo responder a preguntas tales como: qué desean, en qué creen, qué necesitan, etc.

Estos datos pueden combinarse, relacionarse entre sí, para luego analizarse. Otro dato a mencionar de gran importancia, es que cuando con una IA que permite realizar predicciones de comportamiento. 

• ComScore

Identifica el comportamiento en línea de una forma muy profesional, a través de un software especializado en marketing. Brinda un sinfín de funciones orientadas al marketing y ayudas personalizadas según cada tipo de clientes y demás datos de interés. 

Esto te permite crear planificaciones, transacciones y evaluaciones de los medios que utilizas en las plataformas respectivas. 

2. Analítica web cualitativa

Ya hemos respondido el «qué» de los usuarios, qué es lo que realmente están haciendo en tu sitio web o plataforma digital. Pero entonces ¿por qué lo hacen? ¿Qué es lo que provoca que realicen dichas acciones o comportamientos? De eso se trata la analítica web cualitativa.

Esta se encarga de presentar información de valor, pero de forma visual de manera que podamos entender qué es lo que lleva al cliente a realizar ciertas acciones concretas. }

Existen diversos software que permiten realizar una medición de estos comportamientos, te los presentamos a continuación: 

• Crazyegg

Se trata de una herramienta muy útil e intuitiva de usar, ya que te muestra a través de un mapa de calor, la cantidad de veces en las que un usuario hace clic en alguna de tus opciones en el sitio web. 

Mientras más actividad tenga una opción, esta estará mucho más roja, y mientras menos, llegará a niveles de color azúl. Esto te ayudará a comprender por qué los usuarios realizan ciertas acciones y determinar qué es lo que realmente les gusta, agrada, interesa o necesitan. 

Bastante útil ¿no es así? 

• Optimizely 

Si deseas mejorar la experiencia de usuario en tu página web, crear diseños atractivos y personalizar ciertas opciones con la finalidad de poder conocer un poco más tu sitio web y qué estrategias puedes emplear para poder generar mucha mayor visualización y conversiones en clientes. 

La personalización de contenido ayuda a que los usuarios puedan realizar ciertas acciones que queramos sin siquiera pedirle que lo haga. Por el simple hecho de ser llamativo, ya lo hacen, y esto genera un mayor nivel de confianza. 

Puedes realizar también segmentación de audiencias, que se determinan por medio de su ubicación, el tipo de dispositivo en el cual está visitando tu web y el tipo de navegador que están usando. 

Por si fuera poco, si necesitas utilizar otros elementos para medir un análisis cualitativo, puedes hacer uso de otras herramientas sin problema como un mapa de calor para determinar así los niveles de comportamiento. 

• MailChimp 

Puedes realizar un seguimiento de resultados y determinar por qué los usuarios se comportan de cierta forma, gracias a una campaña de correo electrónico. 

Allí, entra en juego MailChimp, un software que ofrece un servicio completo de marketing, a través de los correos. También se pueden compartir boletines de correo en redes sociales y acoplarse con otros software que utilizas, y mucho más.

Una herramienta que te recomendamos con los ojos cerrados si quieres realizar mediciones cualitativas. 

¿Cómo realizar un análisis de un sitio web? 

El análisis de webs es necesario llevarlo a cabo a través de una serie de parámetros que tienes que tener en cuenta. Dichos parámetros te darán, paso por paso, el camino correcto para que puedas realizar un estudio analítico completo y obtener los resultados esperados. 

1. Primero, el tipo de sitio web al cual vas a analizar. Recuerda que existen blogs, tiendas online, portal de registros, páginas web empresariales, entre otras. Lo primordial es analizar este tipo de páginas para posteriormente determinar qué se va a hacer. 

2. Establece los objetivos que necesitarás cumplir según tu sitio web. ¿Qué es lo que quieres determinar y por qué quieres hacerlo? Recuerda involucrar también los indicadores claves de rendimiento (KPI) adaptados al tipo de web.

3. A su vez, establece un periodo de tiempo en el que vas a recolectar los datos para posteriormente ser analizados. Es ideal que lo hagas por períodos ya que así podrás detectar ciertos cambios en el comportamiento de los usuarios y adaptarte a ellos. 

4. Dependiendo si quieres llevar un tipo de análisis cualitativo o cuantitativo, deberás también hacer uso de la herramienta correcta según tus objetivos. 

5. Analiza la estructura de la web. Aunque no lo creas, dependiendo de la misma, tu audiencia podrá realizar una acción u otra, ya sea negativa (rechazo) o positiva (acción). Así sabrás el proceso que realizan los usuarios hasta llegar a su objetivo. Si el proceso es arduo, deberá cambiarse. 

6. Realizar las etiquetas de las páginas a medir, y luego, hacer las mediciones pertinentes para obtener los resultados. 

7. Una vez los datos sean recolectados, realiza tu debido proceso de medición y luego de evaluación. Así, tendrás mucho más claro cómo proceder para alcanzar tus objetivos. 

6 Términos de la analítica web que debes dominar 

Cuando hablamos de terminología, nos referimos específicamente a las variables o métricas que son las que se van a medir para determinar los resultados y los comportamientos. 

Entenderlos y saber su significado es lo que permite crear los conjuntos de segmentación necesarios para realizar las mediciones. Pues bien, esto es lo que tienes que saber: 

• Visitantes únicos y exclusivos: son los visitantes de tu sitio web que solamente han accedido a tu página en un momento determinado y no lo han vuelto a hacer. 

• Canales de tráfico: trata sobre de dónde proviene tu audiencia hacia tu sitio web. Ya sea de las campañas publicitarias que has pagado, de email marketing, visitantes orgánicos, entre otros. 

• Porcentajes de visitas nuevas: son los usuarios nuevos que han visitado nuestro sitio web, es decir que no lo han hecho anteriormente. 

• Páginas vistas: se refiere a cuántas páginas de tu sitio web ha cargado el usuario que te visitó.

• Promedio de tiempo en el sitio web: esto nos indica cuál es el promedio o porcentaje de tiempo que un usuario se queda o navega por nuestro sitio web. 

• Rebote: es el porcentaje de usuario que visitaron tu sitio web pero sin interactuar con nada. 

¿Has aplicado alguna vez la analítica web? ¿Qué resultados has obtenido al respecto? 

Preguntas frecuentes sobre analítica web

¿Qué es la analítica web?

La analítica web es el proceso de recopilar, medir, analizar e interpretar los datos de un sitio web para entender cómo se comportan los usuarios y tomar mejores decisiones de negocio.

¿Para qué sirve la analítica web?

La analítica web sirve para medir el rendimiento de una página, conocer el comportamiento de los usuarios, detectar oportunidades de mejora y optimizar estrategias de marketing, contenido y conversión.

¿Qué diferencia hay entre analítica web cuantitativa y cualitativa?

La analítica cuantitativa se centra en datos numéricos, como visitas, conversiones o tiempo en página. La analítica cualitativa busca entender el porqué del comportamiento del usuario, por ejemplo mediante mapas de calor o grabaciones de sesión.

¿Qué métricas son más importantes en analítica web?

Algunas de las métricas más importantes son los visitantes únicos, las páginas vistas, el tiempo medio en el sitio, la tasa de rebote, los canales de tráfico y la tasa de conversión.

¿Qué herramientas se utilizan para hacer analítica web?

Entre las herramientas más utilizadas están Google Analytics, Google Search Console, Adobe Analytics, Crazy Egg, Optimizely y Mailchimp, según el tipo de análisis que se quiera realizar.

¿Cómo empezar a analizar un sitio web?

Lo primero es definir objetivos claros, elegir los KPI adecuados, identificar qué páginas o acciones quieres medir y usar una herramienta que te permita recopilar y analizar esos datos de forma ordenada.

¿Por qué es importante medir el tráfico y el comportamiento de los usuarios?

Porque te permite saber qué está funcionando en tu web y qué no. Sin ese análisis, es muy difícil optimizar campañas, mejorar la experiencia de usuario o aumentar conversiones.

¿Qué son los KPI en analítica web?

Los KPI son indicadores clave de rendimiento que te ayudan a medir si una estrategia está cumpliendo sus objetivos. Por ejemplo, pueden ser la tasa de conversión, el coste por lead o el tiempo de permanencia.

¿Qué significa la tasa de rebote en una web?

La tasa de rebote es el porcentaje de usuarios que entran en una página y se marchan sin interactuar con ella. Un rebote alto puede indicar falta de relevancia, mala experiencia de usuario o problemas de contenido.

¿La analítica web solo sirve para grandes empresas?

No. La analítica web es útil para cualquier proyecto digital, desde blogs y tiendas online hasta webs corporativas o marcas personales, porque ayuda a entender mejor a la audiencia y mejorar resultados.