Mientras cada individuo puede ser un enigma insoluble, un conjunto de ellos se comporta con exactitud matemática.

Para mí el gráfico ideal es aquel que cuenta una historia. Y sin duda, el gráfico que mejor cuenta una historia por tener distintas fases es el motion chart.

Os invito a ver este video en el que Hans Rosling realiza la mejor presentación que he visto a nivel de comunicación con un motion chart. Vale la pena verlo, el profesor es una pasada. Y el motion chart es una pasada.

¿Por qué? Aparte del poder de comunicación que te da el poder contar con 4 variables en el mismo gráfico, el visualizar su evolución en el tiempo lo convierte en una historia completa.

Hace tiempo que leí en el blog de Jaume un artículo en el que explicaba de forma muy clara los pasos a seguir para crear un motion chart.

Hasta ahora no se me había presentado la oportunidad de sacarle partido, jugué mucho con varias dimensiones pero no lo terminaba de ver. Por fin el momento ha llegado, necesitaba contar una historia, qué ha pasado en el año de la crisis, el 2008. Y retomé el motion chart. Impresionante.

Por ejemplo, el motion chart que me ha resultado más interesante ha sido el que da información sobre las palabras clave por las que se ha llegado a nuestro site:



El gráfico explica un análisis de palabras clave, en el eje vertical está la tasa de rebote, en el eje horizontal el número de visitas generado. El tamaño viene determinado por la tasa de éxito conseguida (nº conversiones / nº visitas generadas) y el color representa el tiempo que ha pasado de media la visita.

Desde que intenté realizar el gráfico hasta que lo conseguí pasó una hora y media, contando con el tiempo que tardé en recolectar los datos por lo que me gusta que se pueda hacer tan rápido (plug & play ja ja ja) y no perder el tiempo en gráficos mastodontianos :)

Primeramente seleccioné los datos de mi herramienta de analítica web, no tenía muy claro las variables que iba a utilizar al final, por lo que seleccioné 8 distintas para luego “jugar” con ellas. Decidí limitar el número de keywords a 8 (es mi “número motion”) para poder ver claramente la evolución. Me llevó algo de tiempo acertar con los formatos al llevarme los datos a Google Docs, pero me servirá para el futuro, no hay nada como trastear para aprender a usar algo.

¿Qué ganamos con este gráfico?

Cuando lo ponemos en movimiento, veremos cómo las palabras clave van evolucionando a través del tiempo.

Si observamos el ejemplo (sin darle al play aún) podemos comprobar cómo aunque la keyword “Gemma Muñoz” tiene un número muy alto de visitas, y un tamaño considerable por la tasa de éxito generada. Sin embargo, cuando decaen las visitas también lo hace la tasa... por lo que podemos afirmar que las visitas que traen esta keyword son de las que valen la pena :)

Es interesante también comprobar la evolución positiva de la keyword “blog analítica web” que empieza titubeante en septiembre y en diciembre, aunque sube espectacularmente la tasa de rebote también sube en sintonía el tiempo de estancia. Al contrario que la keyword “donde esta avinash”, que empieza con una media de tiempo de valores máximos para irse deshinchando a medida que llegamos a final de año.

Para sacar conclusiones es vital contar con la ayuda de un guión donde tengamos apuntado lo que tenga que ver con las variables analizadas. Es decir, en octubre posicionamos por la keyword “tabla karnaugh” y parece que, aunque se consigue un alto número de conversiones, bajo esta keyword no se consiguieron más de 20 visitas mensuales y la tasa de rebote aumenta mientras que el tiempo de estancia se reduce… habría que haber hecho algo al respecto! :)

Las conclusiones salen solas, lo que hago es primero ver la perspectiva global, ver qué destaca e identificar por qué. Finalmente me centro en cada burbuja y visiono una vez por cada burbuja que haya, para ver cómo ha sido su evolución individual. No está de más terminar una vez más con la perspectiva global parando, volviendo atrás, … Es cierto que los datos también los podemos analizar en bruto, numéricamente hablando. Pero creo que es más fácil no verlo tan en “blanco y negro”, es mucho mejor ponerle “color”.

Además el gráfico es completamente interactivo, o sea, es como el cine Exin . Puedes ir para delante, para atrás, cambiar los ejes, la velocidad (al lado del play hay unas rayas horizontales, cuanto más larga la raya, más despacio va el tiempo), puedo ver el nombre de cada burbuja (pinchando sobre la misma, sale un letrerito) y la ruta de navegación si está seleccionada la opción, incluso los valores exactos de cada variable mientras va pasando el tiempo simplemente pasando el ratón por encima de la burbuja.

¿Por qué me parece tan especial? Por la historia que cuenta, como he comentado antes. No estoy mostrando la información, la estoy haciendo entender, meto al receptor en la historia y hago que se implique.

Cuando ya lo demos por bueno, hay que seleccionar Publish Gadget en el menú del gráfico arriba a la derecha. Sale un código y se integra en la página donde queramos ponerlo.

Un apunte más a su favor… ¡es gratis!

¿Qué esperáis para probarlo?

PD. Edito para decir que ya he hecho público el gráfico, que claro, yo lo veía y vosotros no podíais... perdón :)

La competencia ya no será entre grandes y pequeños, sino entre rápidos y lentos

"Hacia el infinito y más allá", Buzz Lightyear, 'Toy Story'.

En este blog hemos aprendido que, si conocemos en profundidad cómo llegan los visitantes a nuestro site, cuál es el porcentaje de visitas que son de calidad, qué pasos siguen para comprar o interactuar con nosotros, cuántos de ellos convierten, cuál es el coste por acción y el valor de conversión…, podemos mejorar nuestro negocio.

Si nuestro negocio va bien, saber lo que motiva este buen rendimiento es una garantía de éxito para el futuro. Un análisis de la “bounce rate”, del dato que nos indica por dónde llegan las visitas, a dónde van a parar, qué buscan, cómo navegan, en qué horario..., nos llevará a conocer nuestro site a fondo: a mejorar la calidad, optimizar los recursos, maximizar las acciones que nos están funcionando y a minimizar los riesgos.

El hecho de que la analítica web no sea aún de uso generalizado en los procesos de marketing de la mayoría de las empresas nos ofrece una magnífica oportunidad para diferenciarnos. Por esto, independientemente de nuestro modelo de negocio, el conocer lo que nos está pasando a través de la medición y análisis de los datos, también nos proporcionará conocimiento sobre cómo son los visitantes del sector, proporcionando una ventaja sobre los sites de nuestros competidores. Conociendo bien a nuestros clientes y visitantes (no clientes), podemos identificar mejor nuestro público objetivo y descubrir el gran potencial de desarrollo de negocio que nos demandan, del que, tal vez, no éramos conscientes hasta ahora.

Las herramientas de analítica web son fáciles de utilizar, pasan de la visión genérica que podamos tener, a la profundidad del detalle de forma clara. También nos permiten conocer el comportamiento de nuestros usuarios, desde antes de llegar a nuestro site, hasta que se van de la web. Por tanto, tendremos datos objetivos que nos servirán para optimizar el diseño y el contenido de nuestro site, de forma que su rendimiento sea máximo.

La pregunta, ahora, es clara. ¿Hay algo más ahí fuera que pueda utilizar? Pues sí. Hemos hablado de la competencia, pues midamos también su rendimiento con Google Trends. Se trata de un complemento ideal al análisis de nuestro site que permite saber la frecuencia con la que se realiza una búsqueda en Google, como el volumen de búsquedas entre varias keywords.

Por ejemplo, si poseemos la web del Real Madrid, tendremos un panel como éste:



Ahí encontramos los usuarios únicos que han visitado nuestro site en el último año. Vistos con detenimiento notamos que los picos son en las fechas en las que gana el Real Madrid la liga en 2008, cuando se estaba cerrando el mercado de fichajes (y Cristiano no llegaba), y después de la primera jornada de liga. Debajo del gráfico tenemos más datos: de donde provienen las búsquedas (en Francia no son muy fans), qué otros sites visitaron nuestras visitas, y qué otras keywords orientativas tenemos relacionadas (FC Barcelona y Atlético de Madrid… je, je).

¿Qué nos aporta esta información? Pues más bien las preferencias de los que se acercan a visitarnos. Es interesante conocer qué porcentaje visita también los sites de la competencia (por ejemplo, realmadridfans o corazonblanco), parece que los madridistas son bastante fieles en cuanto a sites.

Siguiente paso. Comparemos con nuestro más fiero competidor. ¿Y qué pasa?



Las keywords relacionadas se refieren mucho menos al Real Madrid, e incluso, a ningún otro equipo. Todos los sites se corresponden a webs culés. Observando la información, parece que Dani Alves no cala en sus paisanos, las búsquedas en Brasil de este equipo han cedido su puesto a Suecia, Indonesia prefiere al Real Madrid, Japón ha caído rendido a los pies del Barcelona, etc... En USA, Inglaterra, México y Alemania se busca más al Barça.

Podemos sacar conclusiones más concretas profundizando más linkando en cualquiera de las regiones, de las keywords o de los sites. Y así nos podremos preguntar: ¿Qué está pasando en Texas? ¿Acaso son súper fans de Gudjohnsen? ¿Y en Caracas? ¿Adoran a Raúl? A nivel internacional, podemos saber cuáles son mis nichos de mercado más favorables, cuáles los de la competencia y dónde hay que meter bien la pala para sacar un poco más de petróleo.

Ahora en serio, lo verdaderamente importante es poder sacar partido de las debilidades de nuestra competencia: ¿Qué tipo de clientes rebotan hacia mi site? ¿Qué buscaban y no encontraron?. Y luego, reaccionar ante sus amenazas y fortalezas: ¿Qué acciones comerciales hacen nuestros competidores en octubre que se traducen en un aumento espectacular de los usuarios que les visitan? ¿Por qué aparece mi competidor en mis palabras relacionadas y yo no lo hago en las suyas? ¿Por qué triunfamos en Santander pero no en las Baleares? ¿Por qué no me buscan tanto en julio como en marzo?

En resumidas cuentas, miremos con lupa tanto los sites que han visitado nuestros visitantes, como los que han visitado los visitantes de nuestros competidores, y aprovechemos esta magnífica oportunidad de ir un paso por delante para sacar conclusiones y desplegar una estrategia en base a las mismas. En otras palabras, ser más rápido.

Más información | Google Trends

Dime y lo olvido, enséñame y lo recuerdo, involúcrame y lo aprendo.

El jueves disfrutamos de una nueva edición del Conversion Thursday en Madrid. Nos juntamos 33 personas de las que 10 éramos chicas :)

La encargada de abrir debate fue Soledad Guarch, analista web de NH hoteles que viene de trabajar de analista senior de ventas y marketing digital en Londres. Nos venía a hablar del solapamiento de medios digitales con un caso de estudio.

Los principales canales de pago de las campañas son:

- CPC o Coste Por Click. Se paga el click sin tener en cuenta si el usuario convierte (Paid Search)
- CPM o Coste por Mil impresiones. Se paga por número de impresiones sin tener en cuenta el click (Banners en otras páginas web)
- CPA o Coste Por Acción. Se paga por conversión de usuario (Afiliados)

Si se utilizan todos los canales a la vez, el coste total gastado en publicidad será la suma de los costes de cada canal. El problema es que, utilizando todos los canales, se produce un solapamiento con lo que el coste final resulta a todas luces excesivo porque puede que ciertas keywords, banners o afiliados no obtengan ningún beneficio por lo que es básico optimizar cada canal por separado, aunque la optimización individual no la garantizaba a nivel total.



¿Por qué? Pues porque cuanta más duplicación hay, no solamente el coste es mayor, sino que el valor de la conversión se reduce debido al perfil de estos clientes.

Hay que tener en cuenta el tiempo de seguimiento por cookie considerando que, a mayor periodo de duración, mayor solapamiento de los canales.

Mediante un análisis estadístico con la herramienta SAS se pueden combinar todas las variables para determinar el solapamiento de los afiliados, así trataremos de identificar quien fue el primero, con qué keywords tienden a solapar, si se está subiendo el CPC y determinar a quién asignar la venta, para determinar el pago de comisiones y ayudarnos en la toma de decisiones.

¿A quién pertenece la venta? ¿Al primero? ¿Al último? ¿A más de uno? Cualquier opción puede ser válida en un momento dado.

Lo ideal es que los afiliados complementen el SEM mediante el long tail y que se consideren todos los canales a nuestra disposición (SEO, email…). Si se hace un análisis exhaustivo del proyecto podremos optimizar nuestra estrategia de forma que el coste total sea la mínima posible consiguiendo el máximo rendimiento de nuestras campañas, la base de optimizar la inversión es determinar cuál es la mejor asignación de las ventas a los canales.

Después de tan interesante presentación, llegó el turno del debate sobre el caso, en el que Soledad atendió amablemente todas las preguntas que se generaron, sobre todo en el análisis estadístico, que era espectacular.

Me gustaría también destacar un par de temas más que surgieron

- ¿Nos creernos a pies juntillas la medición de fuera (agencia)? ¿Coincide con la que hacemos desde dentro con nuestra herramienta de analítica web? Rubén comentaba que, en su caso, coincidía casi al 100% ambas mediciones, ya que usaba una combinación de cookie-IP-logs. No era lo normal, ya que casi todas las herramientas del mercado pueden tener diferencias de más del 40% (doy fe).

Javier comenta que en una ocasión le comentaron que era imposible añadir el código de campaña a una URL para una campaña externa por “incompatibilidad técnica” y Soledad que a veces no permiten añadirlo porque no se pueden trackear 2 herramientas distintas (la propia más la nuestra).

Lo que queda claro es que tenemos claro lo que medimos nosotros, pero no lo que miden ellos.

- ¿Cómo hacer para evangelizar en la empresa o al cliente que con los datos obtenidos de la analítica web se puede optimizar el sitio y la estrategia de negocio y subir las ventas? ¿Cómo hacer que te hagan caso?

En muchas ocasiones se empieza de cero, ni los propios directores saben qué datos necesitan para poder tomar decisiones, por lo que muchas veces nos encontramos con la información en bruto y ningún faro a la vista que nos pueda guiar a la costa. Empezar por lo básico, llamar su atención mostrando los datos de manera visualmente agresiva y poco a poco encontrar lo que les puede ayudar, lo demás llega solo.

- Se habla mucho del último anuncio que ha generado más ruido (hablando metafórica y realmente, el que lo haya “sufrido” sabrá por qué lo digo) en internet, el Test de la Muerte ¿Se buscaba que se hablara de él aunque sea mal? Porque se habló mucho :)

- Sergio Maldonado es el nuevo presidente de la WAA en España. Este año se producirá la fusión con la AEAW por fin.

En resumen, 3 horas de aprender, de compartir, de debatir, aderezadas con cañitas y un aperitivo más que decente, que me hacen pensar que sí, vale la pena meterme en el centro de Madrid en hora punta :) Porque si nos involucramos, aprendemos.

PD. Soledad, por favor, haz las consideraciones que estimes oportunas porque siempre es "peligroso" interpretar la presentación de otra persona :)

Por más que digo "ven, ven", la luciérnaga pasa volando

Saber los resultados de las métricas sobre nuestro rendimiento, es la base para establecer una buena orientación estratégica en nuestro negocio. Cuando estudiamos la tasa de conversión, lo hacemos para sacar el máximo rendimiento al site. Dicho esto, también debemos tener en cuenta la existencia de métricas que complementan la tasa de conversión, y que nos pueden resultar, en cuanto al presupuesto que manejamos en publicidad, muy interesantes a la hora de tomar decisiones sobre nuestra forma de proceder. Podemos pensar que cada cliente, además de la conversión asociada a la publicidad, nos puede seguir generando beneficios: primero, rellenando un formulario, y luego, adquiriendo un producto y estableciendo un compromiso con la marca.

Pero es básico centrarnos en que ese compromiso del cliente se establece por lo que podemos ofrecer en el negocio (buenos contenidos, buenos productos, buenos servicios…). Y eso, hay que separarlo de lo que nos cuesta atraerle a nuestro site. ¿Nos gastamos mucho? ¿Nos gastamos poco? ¿Invertimos correctamente? Podemos saber lo que nos cuesta que una visita realice una acción completa (conversión), respecto a lo que nos hemos dejado en publicidad. Esta acción puede ser una venta, el completar un formulario de alta, un link desde un email…, incluso el conseguir mantener una visita más tiempo del que sería lo normal en el site, o bien, que visite un cierto número de páginas.

Por ejemplo, si el mes pasado gastamos 10.000 euros en publicidad online sobre un nuevo producto, hemos generado 20.000 visitantes con el/los anuncios y 200 de ellos han adquirido dicho producto, lo que nos ha costado cada venta para el mes pasado será:

10.000 euros publicidad / 200 ventas = 50 euros/venta

O lo que sería lo mismo:

Coste por acción = coste en publicidad / conversiones

¿Para qué nos sirve saber nuestro coste por acción (CPA)? Para tener otra visión del gasto que hacemos en publicidad, además de la ya conocida tasa de conversión. Con el dato de coste por acción en la mano, podemos tener más claro si la inversión que estamos realizando en otros sites o en buscadores nos está saliendo o no rentable. Lo ideal es que el coste por acción sea lo más bajo posible.

Digo esto y me quedo tan ancha, como si fuera fácil. Pues a lo mejor no es fácil, pero seguro que no es imposible llegar al mínimo poco a poco… ¿Cómo hacemos esto? Podemos intentar reducir el coste en publicidad, y vemos cómo influye en el número de conversiones hasta dejarlo ajustado al "mínimo de presupuesto en publicidad y máximo de acciones completas". Por otro lado, hacer lo posible por incrementar nuestra tasa de conversión, y en este caso lo que tendremos que mejorar es nuestro site.

Nos centramos en el proceso, estudiamos a conciencia el tiempo pasado en el mismo, la ruta seguida por los usuarios, la efectividad del formulario en sí… y, después de segmentar, centrarnos en los que NO lo completan… ¿Dónde lo abandonan? ¿Por dónde se van? ¿Por qué tardan tanto en el paso previo al formulario?



Si todavía no estamos convencidos de que el coste por conversión nos puede abrir los ojos con respecto a lo que debemos hacer con nuestro dinero destinado a publicidad, podemos combinar esta métrica con otra igualmente interesante: averiguar qué valor ganamos por cada conversión. Con este dato medimos la eficiencia conjunta de nuestra estrategia en publicidad y en nuestro site para convertir a visitantes en clientes rentables.

Para saber qué beneficio nos aporta una conversión, debemos previamente seleccionar qué valor le vamos a dar a cada acción (puede ser el mismo precio de una venta), y el beneficio que obtendremos, si no contamos el coste en publicidad (el margen de beneficio restante).

Regresemos de nuevo a nuestro ejemplo, si el mes pasado gastamos 10.000 euros en publicidad online, hemos generado 20.000 visitantes y 200 de ellos han adquirido el producto ofertado, ahora consideramos que cada venta nos genera 60 euros, con un margen de beneficio del 90%:

60 euros x 90% beneficio = 54 euros

Que vendría a ser:

Valor conversión = valor medio de la conversión x % margen del beneficio

Es decir, hemos generado 54 euros por conversión de cada visitante.

Si nuestra acción o conversión no genera dinero (no es una venta), podemos dar valor a cada categoría. Por ejemplo, rellenar un formulario puede ser equivalente a ganar 50 euros, contestar a un email puede valorarse en 60 euros, estar más de 2 minutos en el site o ver más de 2 páginas distintas sería equivalente a 30 euros… La clave está en utilizar siempre el mismo valor para las mismas acciones, y podremos ver la evolución en el tiempo para cada categoría.

Cuando comparamos el coste por conversión con el valor de conversión, tendremos más datos para saber qué estrategia debemos continuar realizando, cual debemos tratar de ajustar, o simplemente cambiar para incrementar el rendimiento de nuestras acciones.

Si el coste por conversión es menor que el valor de la conversión, estaremos haciendo dinero y podremos incrementar el presupuesto en publicidad y seguir en la línea que estemos llevando en nuestra web.

Por el contrario, cuando el coste por conversión es mayor que el valor que nos supone la conversión, estaremos perdiendo dinero y deberemos investigar qué alternativas tenemos a la publicidad, o qué acciones podemos llevar a cabo en nuestra web para incrementar radicalmente la tasa de conversión.

El valor de la conversión será nuestro punto de referencia para decidir si aumentamos el presupuesto publicitario, o hacemos los ajustes necesarios antes de sacrificar la rentabilidad en un mal desempeño de la estrategia de publicidad o del sitio web.

Ojo, estoy obviando conscientemente lo que la publicidad nos puede estar generando en cuanto al valor de la marca o a futuras visitas/compras que no se realicen en el periodo analizado. Pero quería poner un ejemplo sencillo, y lo más claro posible, de lo que realmente podemos cuantificar, y que puede representar el 70% del objetivo final, dejando ese 30% restante para aquellos elementos más "cualitativos" (por ejemplo, aquellos que buscan por internet productos y luego los acaban adquiriendo de forma offline).

Conociendo el coste, el valor y la tasa de conversión de forma conjunta, establecemos un objetivo de referencia para determinar si estamos cerca, lejos o en el mismo objetivo. Y nos aseguramos que estamos en el camino correcto por una parte, o estaremos a tiempo para redireccionarla y sacarle partido.

En los momentos de crisis, sólo la imaginación es más importante que el conocimiento.

No hay mal que por bien no venga, como dice el refrán. Y ante los momentos de crisis hay que buscar la oportunidad. ¿Qué oportunidades tenemos los analistas web en los tiempos que corren? Muchas, más bien diría TODAS. El primer paso para llegar al éxito será el venderse bien.

¿Cómo nos vendemos? Este post del gran Pere Rovira me viene como caído del cielo :) En él comenta que no basta con medir para trabajar, sino que habría que trabajar para medir. ¿Dónde radica exactamente la diferencia? Pere dice que en detectar un cambio significativo en nuestra web, en medir datos para replantear nuestras estrategias, en idear nuevos productos o servicios. Y yo estoy plenamente de acuerdo. Hay que ser extraordinario, la vaca púrpura de la que hablaba Seth Godin.

Este es el mensaje que tenemos que tener claro. No logramos ser extraordinarios simplemente haciendo reports, hay que hacer algo más.

Tenemos claro que algo tenemos que hacer, lo que no tenemos tan claro es por dónde empezar. Hace tiempo leí sobre la pirámide de optimización de Bryan Eisenberg y me ha venido a la memoria. Eisenberg se basó en la pirámide de Maslow sobre las motivaciones humanas.



Tal y como ocurría en la Pirámide de Maslow, las necesidades son las que nos mueven a los seres humanos y hasta que no tenemos las básicas de la base de la pirámide cubiertas, no pasamos a la siguiente fase. Pasará lo mismo con nuestros visitantes. Hasta que nuestro site no vaya satisfaciendo sus necesidades no pasarán a la siguiente fase, y a la siguiente, y a la siguiente.

Si analizamos las fases de la que consta la pirámide de la optimización, podremos evaluar más fácilmente por donde podemos empezar a meter mano a la estrategia. Obviamente tendremos también una idea más real del impacto que tendrá el actuar sobre una u otra fase.

Si empezamos por la base, nos encontramos con la necesidad funcional, básica para que el visitante pase a la siguiente fase. ¿Le estamos ofreciendo lo que necesita? ¿Tenemos ese producto o servicio que anda buscando y que de alguna manera le ha traído a nuestro site?

Solamente si el visitante cree firmemente que tenemos lo que busca pasará a la siguiente fase. La accesibilidad. ¿qué tipo de barreras se encuentra el visitante para satisfacer su necesidad? ¿tiene algo extraordinario? Si logramos convencerle de que sí, será entonces la usabilidad la que entre en el juego, ¿sacamos todo el partido al tamaño, al color, al contraste, al uso de las imágenes, al diseño de los botones? El proceso debe ser intuitivo, natural y llevar en volandas al visitante hacia la última fase de la pirámide… la persuasión.

El visitante quiere comprar, sólo necesita un último empujoncito, debemos persuadirle de que somos lo que busca, de que le podemos resolver el problema, de que estará satisfecho si se “queda con nosotros”. La llamada a la acción es fundamental.

Entonces, volviendo al tema que nos ocupa, ¿cómo sabemos dónde atacar?

Podemos empezar por analizar nuestro propio negocio.

Si consideramos que es difícil que un visitante entienda de manera sencilla el valor que tiene nuestro producto o servicio, lo lógico es que empleemos nuestros esfuerzos en la persuasión, en la parte de arriba de la pirámide. Estaría bien implementar un test multivariante para saber cuál es la mejor llamada a la acción que podemos obtener.

Si, por el contrario, los que suelen llegar a la fase de persuasión terminan adquiriendo el producto o servicio ya que el proceso es fácil de entender y necesario, entonces el punto débil por el que podemos empezar es la base de la pirámide, trabajar en el tráfico de adquisición.

Si tenemos una marca fuerte en el mercado no hará falta trabajar ni en la persuasión (los que llegan, compran) ni en la funcionalidad (los que llegan ya conocen el producto o servicio). Entonces hay que optimizar la parte central, la usabilidad suele ser un buen punto a tener en cuenta.

Entonces… ¿qué sacamos en claro? Lógicamente cada negocio es un mundo y la estrategia para uno no siempre se ajusta a la de los demás.

Pero sí hay algo en común en todos los negocios. Si el analista web se involucra; es decir, no se limita a medir las páginas vistas, a segmentar por potenciales, a simplemente comentar el “qué ha pasado” o, como dice Pere, a medir para trabajar…

Si el analista web va poco a poco más allá y aprende a identificar qué está suponiendo un cambio en la web, en un proceso (para bien o para mal), si lo sitúa en la pirámide de necesidades para saber qué acciones y sobre qué fases realizarlas, si participa en las reuniones de toma de decisiones para mejorar… entonces estará trabajando para medir. Y aportará valor.

Y… se divertirá mucho más que simplemente sacando las estadísticas mensuales sobre la actividad en el site. Porque debe ser uno el que busque las distintas opciones que da un trabajo como el de analista web. Y, bajo mi punto de vista, sacar millones de datos, convertirlos en estadísticas y plasmarlo en un informe de una manera más o menos bonita para mí no es suficiente. Eso puede hacerlo cualquiera.

El reto es indagar en qué métrica, en qué KPI, en qué proceso (o embudo), en qué parte de la web está la oportunidad de mejorar, de hacernos notar y también, de disfrutar con nuestro trabajo. ¿Quien dijo crisis?

Tasa de Conversión: medida estratégica de nuestro rendimiento

"Desde que se cronometran las carreras, se corre más rápido."

El mes pasado gastamos 3.000 euros en publicidad online. Logramos atraer a 20.000 visitas a nuestro site, y generamos 300 ventas. ¿Nos ayudaron estos esfuerzos a conseguir nuestro objetivo? Lo primero que hay que hacer es medir nuestra estrategia.

¿Por qué es importante medir? Porque si no medimos, no mejoraremos. Medir es el primer paso hacia la consecución de nuestros objetivos para poder reconsiderar nuestra estrategia a tiempo. Es decir, es básico haber definido objetivos para ser capaces de medir el éxito.

Cada objetivo debe tener una o más KPIs (Key Performance Indicators o "indicadores clave del desempeño"), que lo definan de forma cuantitativa. Las KPIs nos hacen ver donde estamos en este momento y donde tendremos que estar en un futuro próximo si queremos cumplir dicho objetivo.

Un ejemplo de KPI es la tasa de conversión, el proceso por el cual nuestros visitantes hacen lo que queremos que haga. O sea, se convierten en clientes, o contestan una acción de marketing determinada, o compran un producto, o contratan un servicio, o llegan a un determinado punto del site. Lo más normal es la venta, ya que normalmente las acciones a medir suelen estar ligadas a un beneficio, pero puede ser cualquiera de los objetivos antes mencionados.

La Tasa de Conversión es la KPI que mejor mide el rendimiento de una web y se calcula de la siguiente manera:

Tasa Conversión = Objetivos conseguidos / Número total de visitas

Repasemos los datos de los que partimos: 20.000 visitas generaron 300 ventas.

Tasa de conversión = 300 / 20.000 = 1,5%.

La adquisición de tráfico de nuestro site es más que correcta. Sin embargo, no podemos entender por qué nuestra tasa de conversión "de ventas" no llega al 2%. Es decir, de cada 100 visitas, 98 miran y ya está, no compran.

Si comparamos la tasa de conversión de los últimos meses, podremos tener información suficiente para determinar qué acciones están funcionando para maximizarlas, o cuando ajustar la estrategia si la tasa de conversión baja o no llega a los niveles previstos. Lo importante es tomar decisiones basadas en datos en el momento adecuado, no cuando ya es demasiado tarde, puesto que sólo, cuando sabemos dónde estamos, podemos cambiar hacia dónde vamos.

Y realizando pequeños cambios, pueden derivar en la obtención de un gran beneficio. Si incrementamos la tasa de conversión en un 0,5% (hasta el 2%) estaremos generando un beneficio importante para nuestro negocio. Si tenemos en cuenta que el total de nuestras ventas genera nuestro 1,5%..., podemos entender por qué es tan importante para cualquier analista web esta particular KPI.



Pero subir un 0,5% será difícil si nos centramos únicamente en la tasa de conversión del site. Es más fácil saber por dónde empezar a tocar si, en primer lugar, comprobamos proceso a proceso qué tasa de conversión tiene cada producto o servicio que ofrecemos en la web. De este modo averiguaremos la tasa de conversión de cada proceso, sacando el cociente del total de ventas del producto o servicio entre el total de visitas al site, y así podremos medirlos todos por el mismo rasero.

En segundo lugar, puede ser interesante medir la tasa de conversión particular de cada proceso en relación con los usuarios interesados en dicho proceso. El número de visitas interesadas podemos definirlo como aquellos que llegan a una página determinada como inicio de proceso. La fórmula de tasa de conversión del proceso quedaría así:

Tasa Conversión del proceso = Objetivos conseguidos / Número de visitas interesadas

¿Qué proceso es el que mejor está funcionando? ¿De cuál podemos aprender? ¿Los procesos cortos (2 - 3 páginas) funcionan mejor que los largos (> 3 páginas)? ¿Influye el tener el producto o servicio promocionándose en la home? ¿Qué tienen en común los que poseen la tasa de conversión más baja? ¿Y los que la tienen más alta?

Finalmente, podemos cruzar esta información con los datos derivados de una segmentación exhaustiva… ¿Qué keyword (palabra clave) tiene una tasa de conversión mayor? ¿Qué URL externa nos trae el tráfico con la tasa de conversión más alta? ¿Qué campaña nos genera más beneficio? ¿Qué tasa de conversión tienen aquellos que llegan al site directamente (tecleando nuestro site, o porque nos tengan guardados en favoritos)? Éstos vienen gratis, y es interesante ponerlos en comparación con aquellos que vienen porque estamos gastando dinero.

Todas estas preguntas y las que nos puedan surgir a medida que indaguemos más en la tasa de conversión de nuestro site, nos ayudarán a poner un contexto nuestra estrategia, nos pondrán en la pista de qué podemos ir mejorando para incrementar esta tasa y, por lo tanto, dar con la estrategia que mejor se adecúe a nuestros propósitos y presupuestos.

Se puede medir la valentía de un hombre por el trabajo que cuesta desalentarlo

Una de las primeras cosas que aprendí de la analítica web es que toda KPI es una métrica pero que no todas las métricas son KPIs. ¿Y cómo identificamos si la métrica es o no una KPI? Le puse una velita a todos mis santos para que no me toquen la intuición y p’adelante.

Una métrica es un número que representa un grupo de datos en una dimensión determinada. Un ejemplo muy claro es la venta de ipod nano por semana. La medida sería de euros (valor de la venta) y la dimensión sería el tiempo (la semana).

Sin embargo, una KPI es un indicador vinculado a un objetivo. Es decir, tomando el mismo ejemplo de ventas de ipod nano por semana, tomemos como objetivo hacer caja de 10.000 euros por ventas de este producto. El porcentaje de éxito representaría la KPI y si se han vendido 5.000 euros el jueves, el usuario sabría al instante que estarían a jueves en el 50% de su objetivo. A menudo, la KPI es un indicador que combina varias métricas.

Una KPI de la que se habla mucho en el ámbito de la analítica web es el “compromiso” o “engagement” del usuario con nuestro site. Para medir el compromiso se utilizan una serie de métricas como son la frecuencia de la visita, el tiempo de estancia por sesión, el total de páginas vistas por visita, etc… , adaptadas a lo que cada uno considere compromiso en su negocio, que obviamente no será lo mismo si tienes un comercio online o un blog o una intranet.

Con el tiempo he comprendido que para el negocio es imprescindible definir bien las KPIs, si no las tenemos claras no podremos sacarle todo el jugo a nuestro site.

Una KPI debe ser fiel reflejo de los objetivos del negocio, por lo que ha de ser definida por alguien que domine plenamente el negocio. Da igual que no sepa de métricas, de eso ya nos encargamos nosotros, simplemente con palabras puede describir qué necesitaría saber para determinar el rendimiento del negocio.

Si analizamos lo que significa KPI podemos identificar más fácilmente de lo que estamos hablando:

Key = Clave = base de la organización, de la estrategia (visión, misión, objetivo…)

Performance = Rendimiento = eficiencia y efectividad

Indicator = Indicador = medible

Normalmente suele ser un porcentaje o un ratio aunque a veces y para según qué modelos de negocio puede ser una métrica simple.

Una KPI no debe ser nunca presentada sin contexto: una evolución, profundizar en distintos segmentos, comparativa entre KPIs… no me cansaré de repetir esto, es fundamental.

Yo personalmente pienso que la KPI tiene periodicidad; es decir, hay que medirla una vez al día, o al mes, o al año. Pero hay que sentir la necesidad de hacerlo, si no, ni KPI ni ná. Y si la medimos es porque tenemos que utilizarla en un informe a alguien porque le interesa. Si no, ni KPI ni ná :)

Siguiendo el círculo… si a alguien le interesa la KPI es porque puede tomar decisiones al respecto. Si la KPI sube se pueden hacer cosas, si la KPI baja se pueden hacer cosas, incluso si la KPI no varía se pueden hacer cosas. Pero se deben poder tomar acciones. Si no, ni KPI ni ná.

Pero no nos asustemos, la analítica web permite empezar por las que parecen a priori las KPIs más importantes e ir adaptándolas poco a poco según veamos si nos aportan o son un bluff.

La tarea del analista web es combinar las distintas KPIs y presentar la información en gráficos sencillos o en formatos fáciles de leer a los directivos, para que puedan evaluar si se están cumpliendo los objetivos del negocio y realicen, si lo creen necesario, ajustes en la estrategia.

Lo ideal es mostrar las principales KPIs en un dashboard o tablero que no sobrepase una página y que permita de un solo vistazo saber qué está pasando en el negocio, que llame la atención de lo que está bien, de lo que está mal y de lo que se mantiene estable.

Atención, de la precisión de los datos puede depender el éxito de nuestra estrategia basada en la medición de las KPIs por lo que es vital comprobar que siempre se está midiendo lo mismo y en periodos de tiempo similares.

Lo importante es no desalentarse, las KPIs acaban apareciendo aunque los HIPPOs no sepan identificarlas y poco a poco daremos con la clave de lo que realmente importa, lo que va a ayudar a mejorar el site. ¡Aunque poner unas velitas no está nunca de más

Pd. Si vives o tienes previsto estar en Madrid el 22 de enero ¡no te pierdas el Conversion Thursday!

Mi táctica es hablarte y escucharte, construir con palabras un puente indestructible, mi táctica es quedarme en tu recuerdo

"Mi táctica es mirarte, aprender como sos, quererte como sos. / Mi táctica es hablarte y escucharte, / construir con palabras un puente indestructible. / Mi táctica es quedarme en tu recuerdo, no sé cómo / ni sé con qué pretexto pero quedarme en vos", Mario Benedetti.

Nuestro site tiene visitantes, y se compone de páginas. Las páginas tienen contenido. ¿Qué contenido interesa a nuestros visitantes? ¿Qué métricas nos pueden poner en la pista sobre qué está pasando en nuestro site? Si empezamos por ver las páginas más vistas (o el top content), tendremos las páginas con mayor número de visitas (ojo, no visitantes únicos, sino sesiones), en un periodo determinado de tiempo.

Se trata de una buena manera de saber qué es lo que anda buscando la mayoría de nuestras visitas cuando llegan a nuestro site. Es algo que me llama mucho la atención, porque casi siempre se cuela alguna página que no entraba a priori en nuestros planes. En el caso de querer hacer un test de cualquier tipo sobre nuestro site, es interesante hacerlo sobre una de estas páginas, ya que suelen aglutinar la mayor cantidad del tráfico.

Seguimos investigando por las páginas por las que más entran a nuestro site (top entry pages). En este caso, creo que esta información por sí misma no es muy relevante. Los puntos de entrada suelen ser nuestras landing pages o una home, pero sí que podemos sacar una información valiosísima si al compararlos añadimos unas pocas métricas más. Si tomamos las páginas por las que más entran nuestros usuarios, incluyendo la tasa de rebote y el total de páginas vistas por visita, podemos tener un análisis muy interesante sobre cómo cada punto de entrada es aceptado por el tráfico que atrae, si estamos mostrando lo que el usuario quiere o espera ver (tasa de rebote), y si les gusta el contenido del site (profundidad de visita o páginas vistas por visita).

Este es el plan: segmentar, segmentar y segmentar

"Bienvenido a mi morada. Entre libremente, por su propia voluntad, y deje parte de la felicidad que trae", Drácula.

Cada visita que entra a nuestro site deja mucha más información de la que nos creemos a priori. Por eso, quedarse en la superficie del análisis, con los datos en bruto, sin rascar más a fondo, es una aberración. No hablo solamente de realizar un análisis más profundo, sino de tener acceso a cómo perciben los usuarios nuestro site basándonos en el comportamiento que tienen en él. Por eso no podemos limitarnos a conocer un dato. Debemos ir más allá, adentrarnos en la segunda, tercera o incluso cuarta fase de conocimiento. Hay que segmentar la información.

Es importante conocer lo que hacen nuestros visitantes en general, el tiempo que pasan en el site, por dónde entran, de donde vienen, a donde van, qué compran, por donde se van los que no compran, etc… Aún es más importante identificar los distintos grupos de usuarios que pueblan tu web cada día y estudiar su comportamiento. ¿Por dónde entran los que vuelven? ¿De dónde vienen los que se interesan por este producto? ¿A dónde van los que nos dejan en la página de "más información"? ¿Y los que compran?… ¿Lo hacen en la primera o en las sucesivas visitas? Por tanto, si de verdad queremos mejorar el site y hacerlo más efectivo, tenemos que segmentar.