Tengo una soledad tan concurrida que puedo organizarla como una procesión por colores, tamaños y promesas; por época, por tacto y por sabor.

El miércoles 18 de marzo asistí a la charla que Eric Peterson dio en Madrid, con ocasión de los desayunos de MV Consultoría.

Fue una mañana genial, ya que llegué pronto y al ir a saludar a René Deschamps y Aurèlie Pols (grandes profesionales y mejores personas) resulta que estaban disfrutando de un desayuno junto a Sergio Maldonado y el propio Eric y tuve la oportunidad de hablar más de media hora con él. Me pareció una persona muy cercana, muy divertida y disfruté muchísimo con su conversación, hablamos de todo un poco, de la analítica web, de presentaciones, de los niños, de la vida en Oregón :)

Sobre todo me pareció interesante el pequeño debate que tuvimos con respecto a la situación de la Web Analytics Association en España y en Europa, porque tanto René como Sergio se presentan a las elecciones, creo que en caso de ganar alguno de ellos sería una muy buena oportunidad de demostrar que no solo se alimenta de americanos y que Europa también existe. A ver si hay suerte!


Y ya no hubo tiempo para más, Eric Peterson empezó su presentación, yo estaba expectante a ver de qué hablaba porque la audiencia era muy diversa, con gente del mundo de la analítica web (Adrián, Soledad, Andrés…) y gente del mundo del marketing o incluso pymes.

Empezó repasando la historia de la analítica web, desde el principio cuando lo que se medían eran las páginas vistas y las visitas hasta ahora que tenemos que medir incluso redes sociales y demás conceptos que han aflorado en los últimos tiempos.
Habló de twitter, de impacto y éxito de la actividad de un usuario, presentando la herramienta twitalyzer.

La medición se ha convertido en un inmenso puzle y los analistas nos sentimos frustrados, tenemos demasiados problemas para ser capaces de sacar conclusiones.

¿Dónde están las respuestas?
¿Qué hacemos?

Eric entonces presenta el material duro :) y propone ir más allá, intentar empezar a pensar en nuevos tipos de medición:

Atribución, Compromiso e Influencia.

Del compromiso ya se ha hablado mucho en webanalytics.es, en la comprería y por supuesto el ídolo.

La influencia no me resultó del todo interesante.

Así que he decidido centrarme en su discurso de atribución, con todo el lío que hay con este tema de la asignación de conversiones a campañas está muy de actualidad. Me pareció genial, a ver qué pensáis vosotros:

Eric parte del problema de a quien se atribuye la conversión cuando tenemos una campaña multicanal. Para saber donde está funcionando y donde no una campaña usa lo que ha bautizado como “Appropiate Attribution Ratio” que consiste en:

Revenue from first touch /Revenue from last touch

Este ratio es simple y el resultado es que si el cociente se acerca al 0% la campaña se puede definir como de conversión, si el cociente ronda el 1% será de persuasión y si se acerca al 10% será de adquisición.

Si ordenamos los datos de cada campaña por este tipo de ratio, sabremos donde invertir:



Si lo que queremos es incrementar el número de interesados en el proceso, habrá que mejorar las campañas de adquisición, si necesitamos mejorar la conversión, nos centraremos en las campañas de conversión. Si nada de esto funciona, ¡a por las campañas de persuasión!

Me ha parecido muy interesante porque no había probado a clasificar las campañas de esta manera y creo que puede resultar de utilidad a la hora de decidir dónde hacer más hincapié.

Me resultó palpable el “pique” que tiene con Avinash Kaushik por el tema de la medición del compromiso, ya que cuando le comenté que yo intentaba medir el compromiso de los usuarios con la web me dijo que le gustaba el hecho de que una admiradora confesa del ídolo pensara como él que ésta era una medida importante en el conjunto de KPIs del site.

En mi opinión el admirar a Avinash no quiere decir que no intente sacar mis propias conclusiones y tampoco me impide admirar a Eric, que se ha convertido en mi segundo ídolo. No sé si es como ser del Real Madrid y que te guste el Barça (nada más lejos de la realidad, ja jaja), es más como ser supermegafan de Zidane y de Ronaldinho, independientemente de donde jueguen y qué hagan con su vida :)

Lo más emocionante para mí fue cuando Eric decidió darme una copia de su libro firmada Web Analytics Demystified porque según él yo hice la pregunta más interesante de la mañana. Le pregunté si pensaba que la figura de analista web debía estar fuera o dentro de la organización, ya que él se dedica a la consultoría quería saber si se iba a mojar o no, y lo hizo porque me dijo que efectivamente lo que necesita la compañía es tenerlo dentro para saber del negocio a gran escala. No creo que fuera la más interesante para nada, pero me hizo mucha ilusión :) Y no lloré, voy mejorando, ja ja ja.

En fin, que fue una mañana de lujo. MV Consultoría, enhorabuena por la organización y gracias por traer a este gran profesional a Madrid.

PD. Y gracias a Adrián por la foto que he robado de su blog

Nuestras horas son minutos cuando esperamos saber, y siglos cuando sabemos lo que se puede aprender.

Ayer tuvo lugar, en mi opinión, una de las mejores ediciones del Conversion Thursday en Madrid. Cerca de 40 personas esperamos impacientes la intervención de unos de los mejores profesionales españoles de la analítica web, Adrián Segovia, cuyo blog es indispensable para aprender todos los entresijos de esta ilustre ciencia :)

La charla trataba sobre la Analítica Web en los sites informativos, tenía buena pinta y no defraudó en absoluto.

Empezó hablando de la situación anterior a la medición en los medios de comunicación y cómo poco a poco se ha instalado la cultura de datos en la organización. Describió perfectamente las herramientas que utiliza en el proceso, las internas, las externas privadas y las externas públicas, cómo es muy complejo el cocinar tanta información y de tantas fuentes con datos distintos entre sí.

Me resultó altamente interesante (por lo diferente de mi entorno) cómo la base de estos sites era la publicidad, el origen de todo, ya que se depende mucho de la planificación publicitaria. Por tanto el engagement en i-media se mide de manera muy diferente a la que estoy acostumbrada yo.

Los redactores deben pasar de escribir para los lectores en papel a tener una conversación con ellos en internet, en radio y televisión se obtiene poco feedback pero en internet es fácil sacarle partido aunque se enfrentan al desorden en cuestiones de medición. En prensa los sistemas están auditados, tienen una fe colectiva en las mediciones y el objetivo es ése: medir y tener una misma moneda para todos en términos publicitarios. En internet no hay sistemas auditados, no existe la fe colectiva y el objetivo es la analítica web.

La metodología de Adrián según los tipos de necesidades del grupo Prisa coincide bastante con la visión del New York Times, con la casuística española del reinado de Nielsen.

Destaca en estos últimos tiempos las redes sociales, ya que no necesitan ser auditadas y se trata de una segmentación real y natural.

Adrián formuló dos preguntas clave en la presentación:

• ¿Todo gira en torno a la audiencia?


• ¿O debe girar en torno a la calidad de las visitas?

Los volúmenes de tráfico pueden ser engañosos por lo que el cálculo de la bounce rate es primordial. Habría que entender un nuevo escenario de comunicación, cuyo objetivo sería conocer al lector midiendo, conversar al medir y analizar el contenido.

Detrás de las búsquedas en Google hay una persona y queremos que nos encuentre a nosotros, por lo que deberemos diferenciar las keywords y medir solamente las búsquedas que no están vinculadas a nuestra marca, la guerra no está en la marca.

El desafío estará entonces en determinar el origen (segmentando la entrada en referrers, tráfico directo y buscadores), los gustos, las afinidades, el consumo y la fidelidad del visitante. Y transmitirlo al resto de afectados. Es necesario presentar la información de forma que se entienda.

En este punto Adrián da paso a Diego, que complementa su presentación hablando de las muchas necesidades que pueden hacer colapsar el departamento. Explica brevemente cómo ordenan las peticiones para que fluyan, con los siguientes objetivos:

• Dar visión global de situación de sites (mensual)


• Crear cultura de cuadros de mandos operativos, con información entendible y de mejora


• Atención a las peticiones diarias, intentando que los usuarios la obtengan por sí mismos


• Gestión de herramientas, todo lo que engloba el trato con el proveedor

Finalmente, Adrián da por terminada la charla, después de más de una hora explicando los entresijos de su día a día. Para quitarse el sombrero.

La ronda de preguntas estuvo muy interesante, comentando esta última parte de la gestión del tiempo del analista web, la forma de dar credibilidad a los datos y el famoso tema de la cookie de Google Analytics, determinando que 30 días es un valor standard ya que es el que utilizan la mayoría de sites y por tanto hará la comparación más fiable y segura.

Terminamos el evento con un cocktail patrocinado por MV Consultoría. Al César lo que es del César, igual que en otras ediciones he criticado duramente pero desde el cariño el lugar del evento, he de decir que esta vez ha sido impresionante. Una sala para 50 personas, con su proyector, sus sillas, sin ruido… genial para la presentación de turno y después el cocktail en una sala colindante que invadimos hasta casi medianoche :) Esta vez un 10 para la organización de MV Consultoría.

Pero perdona, amiga mía, no es inteligencia ni sabiduría. Esta es mi manera de decir las cosas, no es que sea mi trabajo, es que es mi idioma.

De vez en cuando, los fines de semana se convierten en un tercer grado por parte de familiares y amigos sobre mi profesión :) De hecho, mucha gente de mi entorno no sería capaz de explicar a un tercero a lo que me dedico, en Twitter me han contactado más de una vez por ser “experta” en SEO (qué más quisiera yo…).

Pero el otro día me encontré con alguien que me dijo algo así como “¿y eso realmente sirve para algo?” que supongo es la pregunta que todos me quieren hacer pero no se atreven, ja ja ja.

La diferencia es que esta persona tiene un site para su pequeño negocio y no sabe muy bien cómo sacarle todo el partido posible. Y me ha servido para saber si soy buena vendiéndome, porque lo que le dije fue de principio a fin más o menos en qué consiste mi trabajo y creo que puedo tener un nuevo cliente en breve :)

Creo que con la crisis hay muchos pequeños negocios que no disponen de mucho dinero para cambiar la táctica online que han adoptado y les puede venir bien saber qué les puede aportar medir bien el negocio en internet. Esto lo puede hacer o bien uno mismo o bien contratar los servicios de un analista web o de una agencia que provea ese servicio. Mi opinión sincera es que, al menos al principio, uno debería dejarse asesorar para sacarle el máximo partido a la herramienta de analítica web. Indudable este punto si la herramienta es de pago.

Cada vez tengo más claro que para analizar bien un sitio web, hay que verlo desde la perspectiva correcta. Por ejemplo, si nuestro site es de un ecommerce, el truco está en centrarse en los números correctos para poder hacer decisiones acertadas de perfeccionamiento tanto del site como de la tasa de conversión. El ecommerce es un juego de números.

Las métricas de contenido y las de negocio deberán ser complementarias para sacar el negocio delante de la manera más rápida y eficiente. Si no tenemos un buen contenido acompañado de un gran diseño en cada nivel no servirá de nada intentar incrementar la conversión.

La primera herramienta que necesitamos en la analítica web es la habilidad de manejar muchos datos y distintas fuentes, saber distinguir los importantes y transformarlos en información.

Hay que conocer qué significa cada dato, organizarlos según el objetivo de la compañía, según la estrategia que hemos acordado y comprobar cómo estos datos se interrelacionan.

El primer paso para centrarnos en incrementar nuestra tasa de conversión debe ser definir bien las métricas y que sean consensuadas entre todos los afectados, para que tomen acciones apoyándose en las mismas.

Básicamente tenemos que identificar bien estos objetivos y qué KPI va a cuantificarlos, haciendo especial hincapié en los ratios de pasar de visitante a cliente, los patrones de navegación que llegan a convertir y la actividad por segmentos de visitantes.

Dado que cada página del site debe tener un objetivo, por pequeño que sea, deberemos identificarlos e ir poco a poco mejorando el rendimiento de cada página. El objetivo global será incrementar la tasa de conversión, el beneficio por visitante o número de contactos nuevos… y disminuir los días entre compras, la tasa de rebote…

Es importante acordarse de que las métricas se miden por evolución en el tiempo y cambios relativos más que por números absolutos.

Si analizamos regularmente el site podremos estar atentos a cualquier cambio en el mismo y definir la estrategia según lo que nos encontremos:

• Si hay tasas de conversión altas con bajo número de interesados
  Significará que tenemos poca exposición, habrá que promocionar aún más el producto en la home, promocionarlo fuera del site y la venta cruzada dentro.



• Si hay tasas de conversión bajas con alto número de interesados
  Significará que hay mucha exposición o ésta no es adecuada. Habrá que revisar las landing pages, comprobar la eficacia de los formularios o reducir el número de pasos.

Cuando nos parezca oportuno lanzar una recomendación basada en el comportamiento de nuestros visitantes, tendremos que hacerlo de la manera más completa posible, mostrando los datos actuales y pasados. Es interesante asimismo acompañar una recomendación siempre mostrando números que traduzcan (a ser posible en euros) lo que se puede conseguir; es decir, qué ganamos con respecto a lo que ya tenemos. O sea, datos pasados, actuales y los futuros con y sin cambio para que sea mucho más visible lo que implica un cambio a tiempo.

Es recomendable contar con la confianza de las personas apropiadas haciéndoles llegar las métricas regularmente.

Lo mejor es tener claro antes de implementar un cambio en el contenido o diseño de la web cómo lo vamos a evaluar y seguir una línea de actuación en el futuro.

Se debe intentar testar cualquier cambio antes de tomarlo como definitivo, esto nos abrirá los ojos con respecto a los usuarios que acuden a nuestro site.

Así, cada experimento debe ser aislado de forma que se pueda medir bien, en relación al site y a lo que hubiera implementado anteriormente. Cuando demos con un cambio con éxito, habría que aplicarlo en otros elementos del site que puedan estar bajo las mismas condiciones.

Cuando podamos predecir la conducta del cliente aumentaremos nuestra tasa de conversión (y por ende, nuestro ROI) porque nos permitirá:

• Enfatizar la publicidad desde la perspectiva correcta creando clientes con un gran valor potencial


• Crear programas de marketing por menos dinero ya que serán de mayor calidad y eficiencia


• Predecir cuándo es el momento crítico en los que podemos perder a clientes rentables y poder y saber reaccionar a tiempo


• Cuantificar el aprovechamiento y las iniciativas para crear una mejor experiencia y relacionarlos con el valor del cliente con valor potencial

¿A que somos un chollo? :) El analista web puede ayudar a pasar estos tiempos de crisis, a intentar ser más eficientes y saber donde podemos inyectar más dinero de forma que incrementemos lo más posible nuestro ROI o reducir la inversión con el mínimo impacto en nuestra cuenta de resultados.

El visitante que escapó por el techo lo pensará dos veces antes de volver a entrar por la puerta

Una vez que tenemos los objetivos del site establecidos, podemos ir un poco más allá y medir cada proceso por medio de un embudo de conversión. Así, podremos analizar lo que está pasando para mejorar cualquier punto del recorrido.

El embudo de conversión se construye a partir de los tramos o pasos en los que se divide un proceso y permite ver de una manera muy gráfica donde se encuentran las oportunidades de mejorarlo. Debemos partir de la premisa de que la conversión final es importante, pero el camino a conseguirla está compuesto por microconversiones, puesto que cada nivel pasado aumenta nuestras posibilidades de que llegue a su destino, la superconversión :)



Hay que tener en cuenta que si un visitante no pasa al siguiente nivel en el embudo puede hacer dos cosas, irse a otro contenido dentro de nuestro site o abandonarlo por completo. Esto último hay que impedirlo a toda costa, debemos identificar los puntos de fuga e intentar ser capaces de minimizarlos.

También es importante entender que el nivel de compromiso del usuario sube a medida que avanza en el proceso. Empieza en cero, cuando llega al site, y va aumentando según va superando pasos en un proceso de compra o de alta. Así, como el nivel de compromiso se va multiplicando, la tasa de abandono del proceso debe ir bajando en la misma proporción. Llega un momento en que el usuario está tan cerca de la conversión que no nos podemos permitir el lujo de perderle.

En cada paso se perderán visitantes. Es inevitable. Pero nuestro trabajo consiste en mantener ese número al mínimo. Para poder hacerlo necesitamos localizar y reparar los agujeros que haya en el embudo de conversión.

El embudo de conversión nos indica el DONDE les perdemos. Nuestro análisis del tramo nos debe ayudar a identificar el POR QUÉ.

¿Qué está pasando para que usuarios que ya han dado sus datos personales no sigan adelante? ¿Hay algo que no sabían hasta ese momento (tasas, gastos de envío, intereses…)? ¿Son demasiados datos los que se requieren para seguir adelante?… Ahí habrá que hacer un estudio exhaustivo de cuál puede ser el motivo de abandono. Entendiendo el motivo de abandono, podremos determinar dónde tenemos que poner nuestros esfuerzos en mejorar.

Cada proceso (y por tanto cada embudo) es diferente, y la conducta de nuestros visitantes también. Por eso aparte de estudiar el proceso desde la perspectiva del total de interesados, ayuda mucho el segmentar en distintos grupos de visitantes, todo para llegar a conclusiones más específicas. ¿Son los nuevos visitantes los que abandonan más el proceso? ¿O quizás los que vienen a través de google con una determinada keyword? ¿Se termina más el proceso en día laborable o, por el contrario, los que convierten lo hacen en fiestas o en fines de semana?...

Es básico estudiar la forma del embudo final, dependiendo del número de pasos que conste el proceso, tendrá una forma u otra. Las posibles formas de un embudo las representó muy bien Andrés Flores en un estupendo gráfico que ilustra los diferentes casos que nos podemos encontrar:



La figura A representa un embudo que inicialmente atrae a muchos interesados, pero que no logra que el interés llegue hasta la conversión. Puede ser la típica campaña que promete algo y luego tiene mucha letra pequeña. O el clásico site muy bien posicionado en SEO que atrae muchas visitas, pero no es lo que la visita busca…

La figura B tiene mejor pinta, parece que los visitantes han navegado un tramo más hasta saber algo más del producto o servicio ofertado, pero no llega a la conversión final. En este caso, puede que el problema no esté tanto en la campaña en sí como en la usabilidad del camino que se encuentra el visitante, o en la claridad de la oferta… Sería interesante analizar a fondo la/s página/s donde se produce el “atasco” para ver si es problema del contenido, del diseño… Encontrar el por qué del que hablábamos antes.

La figura C es la clásica que nos vuelve locos a los analistas web. Los visitantes estaban taaaaan cerca… Ya no tiene tanto sentido que el problema sea la usabilidad de la página (aunque puede ser, todo debe ser tenido en cuenta), parece más bien que al final el usuario se echa atrás porque no somos capaces de darle el empujoncito final, bien por temas del producto en sí, bien porque no estamos llamando a la acción de una forma rotunda y clara. El análisis nos dará pistas de cuál puede ser el problema. Incluso un test A/B o multivariante puede ayudar a saber dónde podemos mejorar.

Finalmente la figura D es la de un embudo como debe ser éste, con pérdidas inevitables, de un porcentaje cada vez más pequeño en cada tramo, y con una tasa de conversión digna :) Todos los procesos deben tender a un embudo con esta figura. ¡Así cada vez serán menos los visitantes que se nos escapan por el techo!

Más información | Andrés Flores

Hay 3 maneras de adquirir sabiduría: 1, por la reflexión, que es la más noble; 2, por imitación, la más sencilla; y 3, por experiencia, la más amarga

Después del curso del mes pasado me quedé pensando en cómo evaluar realmente el comportamiento de una campaña en nuestro site.

Es cierto que en un ecommerce es bastante fácil saber si la campaña es rentable o no, puedes medir el número de clientes conseguidos o el número de ventas, el dinero que se ha generado… es decir, se puede calcular de una manera bastante fácil el beneficio o no que ha supuesto.

Pero aún así hay muchas campañas que no consiguen un número alto de conversiones o un número alto de dinero contante y sonante pero nos vienen estupendamente para generar nuestra marca o un compromiso del usuario con nuestro site. Esto es muy difícil de medir, pero dando vueltas al asunto recordé un post de Jim Novo que hablaba del tema y me pareció en su momento una pasada.

Lo que nos cuenta es que se puede atribuir valor a este compromiso e incluso podemos comparar entre nuestras campañas activas y seleccionar aquellas que han supuesto un nivel alto de engagement a nuestro site.

¿Recordais la tabla de Karnaugh? Utilizábamos esta tabla para combinar variables y hacer un análisis rápido para saber qué perfiles eran más relevantes con dichas combinaciones. Pues Jim utiliza el Current Value/Potential Value Map. Este mapa de valores actuales y potenciales (spanish translation by myself) nos será de gran ayuda para determinar de un vistazo rápido los perfiles o campañas o … que tienen más alto nivel de compromiso con nuestro site.



El mapa se basa en que con el valor actual de los clientes es una actividad que ya ha pasado, por lo que tampoco podemos interferir, pero sí que podemos hacerlo en el valor potencial puesto que, si lo cuidamos bien, se convertirá en el futuro en un alto valor actual.

Realmente el mapa se basa en algo muy lógico, cuanto más reciente sea la segunda visita del cliente, mayor valor potencial tendrá con respecto a otros clientes cuyas visitas sucesivas o bien no se producen o bien se producen en largos espacios de tiempo. Permite identificar en qué cuadrante está cada perfil que estamos midiendo para determinar si interesa o no ir a por ese segmento/campaña…

Lo que me parece genial de este mapa es que no sé vosotros, pero yo siempre me baso en el QUE HA PASADO a la hora de la analítica web, con este análisis podemos hacer hincapié en algo que NO HA PASADO (aún, ja ja), el compromiso que aún no tiene nuestro objetivo, y poner todo de nuestra parte para QUE PASE.

Tomamos las variables que necesitamos para medir el compromiso con nuestro site. Estas son Fidelización (número de visitas de un mismo usuario), Frecuencia (tiempo pasado desde la última actividad del usuario) y Latencia (tiempo pasado entre dos actividades de un usuario).

La Fidelización (loyalty) determina el valor actual. Será el porcentaje de usuarios que vuelven a visitarnos en un determinado periodo de tiempo del total de usuarios de una campaña. Cuanto más alto el porcentaje, más arriba estará en el mapa.

La Frecuencia (recency) y la Latencia (latency) determinarán el valor potencial.
Serán los porcentajes de días que pasan entre las visitas de los usuarios de una campaña. Cuanto más bajo el porcentaje, más a la derecha estará en el mapa.
Por lo que si tenemos la siguiente tabla del total de las campañas activas en nuestro site:



Y trasladamos los valores (Fidelidad como current value, Frecuencia y Latencia como potencial value), tendremos nuestro mapa de valores actuales y potenciales listo para saber dónde estaría situada cada campaña:



Deberemos mantener las campañas 3 y 4, ya que poseen un alto valor tanto actual como potencial, pero no perder de vista las campañas 1 y 2 con alto valor en su momento y las campañas 6 y 8, con un alto valor potencial.

Podemos tener este mapa en cuenta a la hora de dar de baja campañas, quitando primero las que están en el cuadrante Out! Para ir luego quitando las del cuadrante Grow! (primero las que estén en el Grow! de arriba que son las que tienen menos potencial) y quedarnos con las Keep!, que son las que mayor potencial tienen.

Este mapa es aplicable a campañas pero también podemos aplicarlo a otros usos. ¿Qué tal para las keywords en SEO? Sería interesante resaltar en qué cuadrante estarían ubicadas las keywords a la hora de tomar decisiones futuras. Si sabemos que una keyword (o una combinación de keywords) nos genera visitantes que vuelven cada poco tiempo podemos incentivarlas en un momento dado aunque hasta ahora no hayan generado cifras millonarias.

Es interesante construir varios mapas para las mismas campañas en distintos periodos de tiempo. Así podremos observar si una campaña empezó en el cuadrante Grow! Y pasó a Keep! O empezó en Keep! y con el tiempo pasó a Out! De hecho este ejercicio es muy interesante, cada negocio es un universo, cada site es un mundo y el entender el ciclo de nuestras campañas nos ayudará a anticiparnos a los fracasos y a saber invertir en nuestros futuros éxitos. Acabemos con las experiencias amargas :)

A menudo encontramos nuestro destino por los caminos que tomamos para evitarlo.

Con eso de ampliar horizontes en la vida del analista web, me he metido a saco en el SEO y decidí que la mejor manera de saber cómo aplicarlo a la analítica web era ir a uno de los cursos que dan los chicos de webanalytics.es.

Ya iba a preparar el petate para viajar a tierras catalanas cuando descubrí emocionada que Ferriol venía este mes a Madrid a repartir dosis de sabiduría por la villa, así que me apunté emocionada al curso Google Analytics para SEO y SEM.

El curso me pareció muy completo, quizás muy poco tiempo para poder ahondar en las cuestiones que me parecieron muy importantes, pero a grandes rasgos salí muy contenta de la experiencia.

Eramos 8 personas, un número perfecto ya que nos permitía comentar, discutir, opinar, sin que a Ferriol se le fuera el control de las manos.

¿Qué aprendí? A etiquetar campañas e integrar funcionalidades, se parece a cómo lo hago en HBX pero tiene sus peculiaridades, ya que aparte de etiquetar es interesante modificar las variables que tenemos disponibles para tener el máximo de datos adaptados a nuestro negocio. Mucha información, ese es el objetivo.

Tuvimos un pequeño debate acerca de las cookies, de las herramientas gratuitas vs. Las herramientas de pago, el tema de moda de febrero :)

Me pareció muy interesante cómo medir para ver la rentabilidad de las campañas. En Google Analytics no había podido echar un vistazo a los informes de e-commerce porque no tenía datos de campañas y me gustó comprobar cómo GA no tiene mucho que envidiar a HBX en cuanto a este tipo de informes:

• Saber la campaña más rentable para cada producto


• Conocer todas y cada una de las características de las ventas (conversiones, ROI…)


• Identificar la categoría que me ayuda a vender más


• Descubrir geográficamente donde ha calado el producto


• Saber la calidad del tráfico que manda cada campaña

Es impresionante el juego que da el combinar estos informes con la nueva segmentación activa. Permite hacer un análisis de keywords para captar, para convertir, segmentando por SEO, por SEM, por landing page, … se puede hacer un estudio exhaustivo de las visitas hasta un nivel de profundidad perfecto para ser capaces de ofrecer los datos para tomar decisiones.

No faltó el motion chart, con varios ejemplos que nos permitían hacer un análisis muy visual y rápido de lo que estaba pasando en nuestro site y en las campañas.



También dio tiempo a hablar de la búsqueda interna y de cómo nos puede ayudar a mejorar la usabilidad y la conversión de nuestro site.

¿Qué saco en claro? Que como bien dice Rafa hoy cualquiera puede hacer una campaña, SEO y medir con GA, ahora, para sacar el máximo partido de estos datos, hay que saber interpretarlos, hay que conocer las limitaciones, lo que estamos midiendo, hay que tener un objetivo claro para no perdernos en las inmensidades de datos y un primer paso BASICO es aprender de profesionales como Ferriol y estos cursos.

En definitiva, un curso que aporta, que da material para pensar, para trastear, para sacar tus propias conclusiones y para desenvolverse fácilmente en el mundo SEO y SEM desde el punto de vista de la analítica web.

... a coser mi alma rota, a perder el miedo a quedar como un idiota y a empezar la casa por el tejado, a poder dormir cuando tu no estás a mi lado...

En la analítica web no sirve de mucho empezar la casa por el tejado. De nada sirve sacar cientos de datos si no nos van a ayudar a tomar decisiones que mejoren nuestro site. De nada sirve gastarse un dineral en una herramienta de analítica web si no tenemos a alguien que interprete estos datos. De nada sirve interpretar estos datos si luego no los exponemos de la manera adecuada. Y finalmente de nada sirve exponerlos correctamente si no van dirigidos a la persona capaz de cambiar el destino de la web.

Cada site tiene su objetivo general. Cada proceso tiene su objetivo particular. Y los objetivos no tienen por qué ser los mismos para todo el mundo. El que es de Marketing querrá ver cumplido su sueño de millones de clicks en ese anuncio que ha costado un dineral en determinada página externa. El que pertenece a negocios será feliz si se cumplen las expectativas de vender muchísimos productos en esta nueva campaña. El diseñador, si el mayor porcentaje de conversiones ha pasado por esa llamada a la acción que puso en la home. El responsable de internet querrá aumentar escandalosamente la cifra de clientes que visitan nuestro site, que se quedan un montón de tiempo navegando por un sinfín de contenidos y comprando a diestro y siniestro.

Igual que hace unas semanas comentábamos algunas de las métricas más utilizadas para medir el rendimiento y progreso de una web, como las que tienen que ver con la fidelización, el marketing, las ventas y el tráfico, ahora es el momento oportuno para determinar cuáles son las que mejor se podrían adaptar a nuestro negocio, a cuales podemos sacarle más jugo y pueden representar mejor nuestros objetivos. Porque si le damos al de marketing los datos de fidelidad, a los de negocio los de tráfico, al diseñador los de marketing y al de internet los de las ventas únicamente, no hacemos nada.

Y muchas veces (es triste pero cierto), ni esas personas saben las métricas que les pueden ayudar a tomar decisiones. Hay que tener la creatividad suficiente como para indagar, ponernos en sus zapatos y decidir qué objetivos pueden tener cada uno de los departamentos involucrados. ¿Qué métricas nos pueden ayudar a tomar decisiones?

Están las que ya hemos hablado, la bounce rate, la tasa de conversión, loyalty, recency, coste por conversión, valor de la conversión…, pero si quisiéramos ajustar un poco más, podemos determinar según el propósito del site cuáles son las métricas que pueden definir mejor sus objetivos básicos:

a) Si nuestro site es de tipo comercial, está claro que nuestro objetivo es vender, vender y vender, gastando lo mínimo posible, por lo que tenemos que tener en cuenta:

• Tasa de Conversión (conversiones/visitas) - ¿Vendemos? ¿Persuadimos?


• Average Order Amount ( importe/conversiones) - ¿Cuánto es de media la venta?


• Visit Value (importe/visitas) - ¿El tráfico es de calidad?


• Customer Loyalty (visitantes que repiten/nuevos) - ¿Son fieles? ¿Futuros clientes?


• Stickiness (>2 páginas/visitantes) - ¿Les gustamos? ¿Les retenemos?


• Search Engine Referrals (visitas buscadores/visitas) - ¿Y el SEO como va? ¿Y el SEM?

b) Si nuestro site es de soporte o de servicios, el objetivo será dar respuesta inmediata a los clientes, evitando la saturación de otros canales, como el telefónico, por ejemplo. Así que unas métricas interesantes pueden ser:

• Tasa de Conversión (conversiones/visitas) - ¿Encuentran lo que buscan?


• Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) - ¿Es esto lo que se esperan?


• Length of Visit (contenidos vistos/visita) - ¿Se queda demasiado tiempo?


• Top Internal Search Phrases - ¿Qué buscan exactamente?

c) Si nuestro site es de contenidos, como un blog, el objetivo será incrementar la fidelidad del lector, o llevar adeptos a cualquiera de los canales offline:

• Tasa de Conversión (conversiones/visitas) - ¿Se suscriben o registran?


• Depth of Visit (páginas vistas/visita) - ¿Les generamos interés?


• Content Depth (páginas vistas content/visitas contenido) - ¿Qué contenido interesa más?


• New Visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) - ¿Atraemos nuevos visitantes?


• Committed visitor share (visitas de más de 19 min/visitas) - ¿Tenemos muchos fieles?

d) Si el site es para conseguir contactos (lead generation), nuestro objetivo será incrementar nuestra red de contactos, obviamente :)

• Tasa de Conversión (leads/visitantes) - ¿Cuántos leads conseguimos?


• Cost per Lead (leads/inversión en marketing) - ¿Cuánto nos cuesta cada lead?


• New visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) - ¿Cuántos son potenciales?


• Single Access ratio (single access pages/total entry pages) - ¿Cuántos se van sin ir más allá?

Empezando por estas métricas, seguro que vendrán a pedirnos más, incluso nosotros echaremos en falta otras para dar respuestas, pero hay que arrancar por algo para que se nos empiece a ver, para que empiecen a entender que aportamos valor.

Mientras tanto, no hay que limitarse a sacar los datos, podemos segmentar, por cliente, por no cliente, por visita desde buscador, por visita desde favoritos, por visita que convierte, por visita que no convierte, por visita que va por aquí, por visita que ve cierto contenido… si algún indicador sube, podemos ir profundizando hasta encontrar exactamente cuál es el segmento que se ve afectado y actuar en consecuencia. ¡Aunque empecemos la casa por el tejado!

Más información | Bryan Eisenberg