Algunas personas oyen su voz interior y viven sólo de lo que escuchan. Esas personas se vuelven locas. O se convierten en leyenda

No todo en la analítica web se refiere a datos cuantitativos. No podemos olvidarnos de los datos cualitativos, son vitales para conocer realmente lo que está pasando en nuestra web, saber el QUÉ ha pasado, y el POR QUÉ ha pasado nos desmarcará de los competidores. Tendremos, eso sí, una ventaja significativa, además de hacer ver al cliente que queremos satisfacerle, que es importante para nosotros.



Recopilar opiniones de clientes nos servirá para dar más fuerza a nuestros análisis cuantitativos. Si cuantificamos las emociones que producimos como marca, si obtenemos pistas sobre en qué nos estamos equivocando o haciendo bien, podremos mejorar en todos los sentidos. En esta época en que lo que triunfa es la comunicación empresa – cliente, ¿cómo es que no le damos al usuario la posibilidad de decirnos cómo se siente?

La experiencia del cliente define el valor de nuestra marca y es clave para su fidelidad. Esta “voz del cliente” se puede medir. Solamente hay que ponerse a ello. Hay muchas maneras de recopilar información cualitativa, las más comunes son los test de usuarios, los cuestionarios de calidad de la plataforma o las encuestas online.

Los test de usuarios se realizan en laboratorios y se refieren sobre todo a la usabilidad del site. Básicamente, se trata de medir la habilidad y eficiencia de un usuario en acabar una tarea y registrar la satisfacción en ese contexto específico. Resultan muy interesantes porque da la oportunidad de acercarnos más a nuestros clientes, observándoles y logrando un feedback que de otro modo nunca lograríamos registrar.



Los cuestionarios de calidad de la plataforma en mi opinión son imprescindibles. Necesitamos saber cómo se nos ve desde fuera, pero hay que hacerla muy bien para tener los conceptos claros y poder sacar conclusiones, deben referirse al diseño, usabilidad y a la técnica del site. La fortaleza de este método de recopilación de información cualitativa es la evolución de los resultados. Como sabremos además quien nos contesta a la encuesta, podemos estudiar su comportamiento en el site para arrojar más luz a los comentarios.

Finalmente, las encuestas online. En mi opinión, funcionan. Puede darnos miedo no llegar a tener una muestra representativa, pero a mi entender los comentarios de los clientes son impagables y y pueden ponernos sobre la pista de lo que necesitamos mejorar. Yo recomiendo una gratuita que desarrollaron IPerceptions y Avinash Kaushik llamada 4Q. Me gusta porque son pocas preguntas pero fundamentales que van más allá de que nos digan lo que les gusta y lo que no, ya que podremos recoger información sobre lo que les ha frustrado, lo que no han encontrado o sobre lo que les ha encantado y nos diferencia del resto.

Está en nuestras manos, decidir qué hacemos con el conocimiento que nos facilitan los clientes, si tomamos medidas con respecto a lo que nos demandan, mejoramos nuestros servicios o sencillamente no hacemos nada. Será parte de nuestra estrategia de empresa y determinará nuestra capacidad de convertirnos o no en leyenda.

En nuestro inconsciente hay una obsesiva necesidad de un universo lógico. Pero el universo real se halla siempre un paso más allá de la lógica.

El jueves pasado disfrutamos de otra edición del Conversion Thursday. En esta ocasión el formato era un coloquio en el que había dos ponentes (Javier Godoy y Daniel Peña) y un moderador (Sergio Maldonado), para hablar de indicadores de las Redes Sociales.

El primer dato que me llama la atención es que esto es España y da igual a la hora que se programe el evento, la gente sigue llegando tarde, ja ja ja. Nos reunimos 42 personas, bien bien bien.

El coloquio empezó muy interesante, debatiendo cómo medimos el éxito en Twitter. Se habla de que se premia la utilidad que el usuario tiene con respecto al grupo. La herramienta twitalyzer mide el éxito en Twitter con conceptos varios como influencia, ruido, generosidad, velocidad y referencias. A lo mejor no son los mejores indicadores, pero al no haber muchos otros, es inevitable que el que propone un criterio se puede convertir en un estándard.

Se genera un debate muy interesante puesto que muchos de los asistentes son twitteros, porque cada uno tiene su propia lista de métricas prioritarias. ¿Cual es la utilidad real de Twitter? ¿Es una herramienta para satisfacer el ego? ¿Es importante tener muchos seguidores? ¿O que te sigan twitteros importantes? ¿Lo utilizamos de forma profesional? ¿O personal? ¿O ambos?

Es cierto que se tienen 140 caracteres en los que se puede lograr publicidad de un site o producto o empresa o lo que sea, medir el desvío de tráfico de la herramienta a la página es muy interesante. Es un sistema de comunicación efectiva, puesto que se crece y se puede llegar a otros grupos por medio del RT (Retuiteo). Se puede medir la influencia que se tiene en otros grupos, comparar esa influencia con la de los demás.

Parece fácil medir lo que cada uno considera éxito en Twitter, pero es más difícil en otras redes sociales. En Facebook, por ejemplo. Es mucho más complicado saber de qué hablan otros grupos e introducirse en ellos, porque los círculos son mucho más cerrados. Falta la posibilidad de generar comunidad.

Si se desarrollan campañas y aplicaciones en Facebook, tendremos datos de tráfico e impresiones puesto que la aplicación estaría corriendo en nuestro propio servidor. También se puede medir la viralidad. Cuál es el ratio de gente que ha mandado un request y han respondido. Cuánta gente se ha puesto un distintivo en el avatar o el perfil, por cuanto tiempo. Cuanta gente está implicada con la marca; es decir, cuantos han interactuado con la aplicación.

Las empresas aún no tienen ROI en ventas, pero sí en branding. El problema es que lo que se busca es un beneficio, o sea, lo de siempre, hazme un viral para mañana :)

Lo que parece bastante claro es que es casi imposible lograr en social media una campaña que de resultados al poco tiempo, al menos por ahora.

Se debate entonces sobre cómo medir los videos. Hay indicadores de éxito, cuantos empezaron a verlo, cuantos lo terminaron. Sería interesante dividir el video por tramos para saber cómo está calando el contenido y dónde y por qué se puede estar perdiendo el interés. Incluso tomar al segmento que ha visto el video y ver qué hace después, si le ha influido verlo.

Las herramientas van a más, hay que medir la reputación, la popularidad, la influencia y pueden servir de investigación de mercados o innovación. Con la nueva API de Google Analytics se pueden integrar los datos e incorporar éstos a los tradicionales. Todos estamos de acuerdo en que hay que incorporar indicadores de Redes sociales a los que ya disponemos.

Se habla de Uservoice, de cómo medir el éxito de un blog, de Facebook Lexicon...

Recomiendo para profundizar más en este tema este post y este otro del blog de Javier Godoy. Omniture se apunta al carro del Social Media y Roberto Carreras nos recomienda también este en inglés.

Se nos hizo un poco tarde y no pudimos seguir hablando del tema, que me parece totalmente apasionante. Aún dió tiempo a un poco de networking, me encantó volver a hablar con un montón de gente conocida y dar la bienvenida a muchos nuevos, que espero que vuelvan a venir a aportar su punto de vista (Bárbara, Antonio Domingo, Jesús...).

Mira... ¡Las nubes están desapareciendo! ¡El sol se está abriendo paso a través de ellas! ¡Estamos saliendo de la oscuridad y penetrando en la luz!

Una de las partes más interesantes de la analítica web es saber de dónde y cómo nos encuentran nuestros usuarios. Si gran parte de nuestro tráfico proviene de buscadores, es importante hacer un análisis de las palabras clave que han utilizado en el buscador para encontrarnos.

A menudo, estas palabras clave las estudiamos en forma de tabla o de evolución sobre un periodo de tiempo establecido. Nosotros preferimos mostrar los datos de una manera distinta para que sea más fácil este análisis y poderlo enviar a los interesados de una forma más entendible y amena: Ponerlas como una nube de tags

No sólo es muy fácil y rápido, además tiene una gran riqueza visual, el tamaño de las keywords que se representan dependen directamente de la frecuencia con la que aparecen las palabras en las búsquedas.

Primero, exportamos los resultados de las palabras clave a una hoja de cálculo y las visitas que ha producido cada una. Aquí, mi consejo es, y como trabajo previo a tratarlas, que quitemos aquellas que tengan que ver con nuestra marca. Así, tendremos únicamente las que no venían buscándonos expresamente. En el ejemplo hemos desterrado la palabra “Jordania” puesto que, al tener más del 50% del total de las búsquedas, no se apreciaban bien los demás porcentajes.

Entonces, tomaremos un número máximo de 100 palabras clave y su número de visitas. Sumamos el total de las visitas (sólo de las que hayamos seleccionado, no del total absoluto), para trabajar con porcentajes del total, y preparamos los datos de la siguiente forma (para ver la plantilla más grande, pinchar sobre la imagen):



Es importante resaltar que el porcentaje de la frecuencia de visitas sobre el total debe tener el formato requerido, un punto en vez de coma. Y entre el porcentaje y la keyword hay que meter una coma. Ahí, ya tenemos nuestro input listo. Ahora viene lo bueno.

Accedemos a un generador de nube de tags gratuito y pegamos el input generado. Apretamos el botón de Generate Cloud y obtenemos nuestra nube de tags (para ver la nube más grande, pinchar sobre la imagen):



Nosotros hemos personalizado el código de este generador de nubes de tags para hacer el resultado mucho más rico visualmente, intercalando colores. Nuestro Juanjo Rodriguez Soler es un crack :)



Si completamos el análisis tomando los conceptos más repetidos junto con el porcentaje final que representan, tendremos un informe muy detallado sobre las palabras clave utilizadas para entrar a nuestra web.

Por ejemplo, es interesante observar el porcentaje de la palabra “madrileños” o “clima / temperaturas” o “videos/youtube”. ¿Las estamos fomentando en nuestras campañas? ¿Son correctas las landing page a las que mandamos cada keyword? ¿Sabe el departamento de marketing las keywords que pueden resultar más populares?

Es hora entonces de ir más allá y tomar como segmentos cada keyword o grupo de keywords, y ver su tasa de conversión, su tiempo de estancia, su porcentaje de páginas o contenidos visto y ver si son visitas de calidad. Pero el primer paso es asegurarnos, ya que han llegado hasta nosotros (y no es uno, ni dos visitantes, sino más…), que nos encuentren interesantes e interactúen con nuestro site.

Atiende preferentemente a toda esa gente que te pide amor; pero el tiempo que te quede libre, si te es posible, dedícalo a mí...

En los ratitos que tengo libres, cuando voy al baño y poco más ultimamente ja ja ja, hay algo que me sigue rondando la cabeza.

Sigo dando vueltas a cómo podemos saber si nuestro site está fidelizando a sus usuarios. En estos tiempos que corren, es muy interesante conocer si los clientes están satisfechos con nosotros o no les creamos la necesidad de volver y una forma de confirmarlo es medir la tasa de recompra.

La recompra consiste en comprar como mínimo una vez en cada periodo estudiado; es decir, si hay 3 periodos, una compra en cada uno por lo menos.
Dependiendo del tipo de negocio pondremos más o menos extenso cada periodo. Por ejemplo, un site de seguros es lógico que tome un año por cada periodo mientras que un site de venta de vinos puede tomar un trimestre y un site de apuestas puede tomar un mes.

Pongamos que somos un site al que interesa medir la recompra de forma anual. Nuestro negocio lleva desde el año 2000. Identificamos entonces a los clientes que compraron durante el año 2000. Seguidamente calculamos el porcentaje de clientes que volvieron a comprar de nuevo en algún momento de 2001. Volvemos al año 2001 y tomamos a los clientes que convirtieron, sin ya tener en cuenta a los que lo hicieron en 2000. De éstos, calculamos el porcentaje de los que volvieron a convertir en 2002. Y así sucesivamente hasta llegar al año pasado.

Nuestro gráfico tendrá una pinta como esta:



Sabremos de un solo vistazo cómo nos responden los clientes de un año para otro, seguro que nos llevamos alguna sorpresa.

Podremos sacarle aún más partido y categorizar los resultados:

• Modo Retención: cuando el ratio supera el 60%


• Modo Híbrido: cuando el ratio está entre el 40% y el 60%


• Modo Adquisición: cuando el ratio es menor del 40%

Habrá años en que nuestros clientes nos amarán y nuestro ratio estará en modo retención a tope. Habrá otros en los que nuestro ratio estará bajo mínimos y tendremos un modo adquisición. El modo híbrido es la situación más fácil para un negocio, ya que da muchas posibilidades para mejorar tanto en retención como en adquisición.

Para complementar este ratio, podemos sacar el ratio de nuevos clientes sobre el total del año, así podremos comparar el ratio de fidelización con el dato de adquisición y ver si, cuando necesitamos una inyección de aire fresco porque no tenemos un índice alto de retención, el ratio de nuevos clientes nos acompaña :)



Si lo que estamos es midiendo la fidelidad de nuestros clientes y estamos en modo adquisición, puede parecer que estamos en las últimas, pero no tiene por qué ya que el conseguir nuevos clientes también forma parte de nuestro negocio. De todas formas es importante estudiar el por qué no logramos fidelizar a nuestros clientes, algo está fallando.

Si estamos en modo retención, aparte de estar felices por el hecho de que nuestros clientes nos adoren, tendremos que prestar atención a nuestros números de adquisición, cuantos clientes nuevos estamos consiguiendo. Porque si nos limitamos a cuidar a los fieles y no a sorprender a los potenciales, algo está fallando.

Con el modo híbrido tendremos que trabajar la adquisición y la retención en igual medida, no destacaremos por retener a nuestros clientes, pero muchos vuelven, tampoco destacaremos por la adquisición de nuevos clientes, pero alguno cae.

¿Avanzamos a buen ritmo? ¿Cuando sube la retención baja la adquisición? ¿o cuando baja la retención sube la adquisición? ¿en qué periodos bajamos en cada categoría? ¿qué acciones hemos realizado en ese periodo? ¿las campañas las enfocamos a captación o a retención? ¿se nota la subida de la captación con el SEO? ¿y la retención con el envío de una newsletter?

El caso es estar ocupada :)

I have run. I have crawled. I have scaled these city walls, only to be with you... but I still haven't found what I'm looking for...

En nuestro afán de conocer mejor a los usuarios de nuestros sites, hay una serie de métricas que nos pueden ayudar a definir lo que esperan de nosotros, lo que vienen buscando.

Esas métricas están relacionadas con el buscador interno. Como bien cuenta el libro Vender más en Internet de David Boronat y Esther Pallarés:

"el buscador interno es como el vendedor de la tienda para aquellos que tienen muy claro lo que quieren, el camino más rápido para llegar al producto o servicio deseado"

Por tanto, tenemos que mimarlo y tenerlo bien estudiado para saber las necesidades de los usuarios.

Ees importante conocer las keywords que nos atraen tráfico externo para que se nos conozca, pero si los usuarios que llegan no pueden encontrar lo que buscan, no se quedarán mucho tiempo y no volverán. Es decir, no tendremos una segunda oportunidad. Tenemos que tener muy presente que los buscadores pueden conducir tráfico a nuestro site, pero el buscador interno puede convertir ese tráfico en conversiones.

Entonces, ¿qué métricas me pueden ayudar a conocer a los usuarios, a mejorar este buscador? A mí se me ocurren varias:

• ¿Cuánto tarda un visitante en usarlo?


• ¿Encuentra lo que busca?


• ¿Hace una segunda búsqueda relacionada con la primera?


• ¿Cuántos van directamente después de buscar a la página de atención al cliente? ¿Terminan contactándolo?


• ¿Este segmento de usuarios que utiliza el buscador termina convirtiendo? ¿Qué porcentaje de usuarios que convierten en el site ha usado el buscador interno?


• ¿Cuántos dejan el site después de usar el buscador interno? ¿Fue por no encontrar resultados? ¿O por qué los encontraron, pero eran irrelevantes?

Es fundamental analizar las keywords más utilizadas, nos ayudará a saber qué interesa o qué productos / servicios no se encuentran de manera intuitiva. Nos sirve también para saber qué productos o servicios no disponemos y en cambio los usuarios creen que sí tenemos. Podemos conocer qué oportunidades hemos desaprovechado de venta, principalmente porque el usuario no encontró lo que buscaba.

Me parece muy interesante el comparar las keywords que se han utilizado para entrar al site en los buscadores externos , con las que se utilizan para buscar internamente. ¿Son las mismas? Es básico el estudiar las diferencias. Si se identifican bien las keywords del buscador interno que llevan a convertir usuarios en clientes, podremos extrapolarlas a nuestras campañas de PPC.

Cada cierto tiempo se deben identificar los términos menos clicados en las páginas de resultados y los no encontrados, para mejorar las páginas de resultados. Analizar los términos erróneos, los vacíos, los que tienen mala ortografía y los signos, para saber si tendremos que tenerlos en cuenta en el futuro.

Muy útil será segmentar a los usuarios todo lo máximo que podamos, así llegaremos a comparar este segmento con los otros que tengamos del site y sacar nuestras conclusiones. Incluso, podremos ir más allá y hacer que los resultados ofrezcan, además de lo que busca el usuario, productos o servicios de venta cruzada. Estos productos o servicios podemos haberlos identificado por una segunda búsqueda o por número de usuarios que habiendo comprado el producto A, compra también el producto B. El ejemplo de Amazon ilustra perfectamente este punto. Además, siendo lógicos, alguien que usa el buscador interno es porque viene a comprar. Una buena navegación no es suficiente, especialmente si tenemos mucho que ofrecer.

Para terminar, es importante prestar atención al análisis de clicks, estudiar tus embudos de conversión de cada proceso, pero... si el buscador interno echa humo… ¿Cómo no vamos a sacarle partido?

Ná te debo, ná me pías, si fui mala o buena olvíalo ya, (...), ná te pío, ná me llevo, entre estas paredes tó te lo dejé...

Me mandan Dani y Ferriol un meme. Parece ser que se empezó hablando de lo que más gusta y lo que menos del SEO pero yo obviamente me he ido más a la analítica web :)

Lo que más me gusta y más odio de mi trabajo es una constante contradicción:

Me gusta no saber lo que me voy a encontrar cada día en mi trabajo, pero no me gusta no poder planificarme... aunque solo sea un poquitooooo

Me gusta tener libertad para decidir qué analizar, cómo, cuando, por qué y dónde, pero no me gusta que siempre se me diga "haz lo que tu sabes que se te da muy bien" sin ayudarme con lo que no se me da tan bien; o sea, los entresijos del negocio o la "letra pequeña" de una campaña.

Me gusta evangelizar en la empresa, abrirme camino y ayudar en lo que pueda; pero no me gusta tener que empezar de cero cada vez que intento detallar "cómo nos hemos equivocado en esto y cómo debemos aprender del fallo", me siento como la que le tiene que criticar el hijo a una madre.

Me gusta la bounce rate, hacer tests, el motion chart, el long tail, el site overlay, la tasa de conversión, segmentar, los embudos, decidir qué tipo de gráfico aplico, los colores y a quien voy a bombardear, no me gusta el usuario único y la famosa cookie de los 6 meses.

Me gusta que me haya devuelto la pasión por mi trabajo; no me gusta darme cuenta de que soy friki puesto que antes desconectaba sin problemas fuera del curro y ahora no me es posible.

Me gusta que me busquen antes, durante y después de un proyecto o remodelación o lo que sea para dar mi punto de vista basado en datos, pero no me gusta estar bombardeada a cada momento con peticiones de análisis, bueno, no nos engañemos, sí me gusta estar bombardeada pero necesitaría muuucho más tiempo

Me gusta leer blogs, libros, volver a la universidad a estudiar más y darme cuenta de lo mucho que me queda por aprender, no me gusta no tener tiempo de profundizar más y mejor.

Me gusta conocer profesionales del sector y de otros sectores relacionados (marketing, seo...) y no, aquí no veo ningún punto negativo, me gusta y ya está :)

Me gusta este trabajo, no me gusta el estar, a mi juicio, mal pagá, jajaja.

Y ahora, quiero pasarle este meme a Jordi y a Iñaki, a ver si les apetece contestar :)

Hay una gran diferencia entre conocer el camino y recorrer el camino

El Site Overlay es un informe que considero imprescindible para quien empieza en la analítica web. Es imprescindible, pero puede llevar a equívocos. Voy a tratar de explicarlo de la manera más sencilla posible, y para evitar que se analicen los datos de forma incorrecta. Por tanto, estudiar este informe es la mejor metodología para entender qué está pasando en las páginas de nuestro site. Es muy visual, ya que se consiguen los datos en una sola página, y además, de un solo vistazo, podremos saber qué partes de la página son redundantes o cuáles, sencillamente, no se usan.

Consiste básicamente en ver sobre la misma página el número de clicks que se han hecho en cada enlace, y el porcentaje que representa del total de la página. Dependiendo de la herramienta, también muestra un mapa de calor o un resumen en el lateral, añadiendo contexto con otro tipo de métricas, como el tiempo medio de estancia en la página, o los visitantes que han entrado, o incluso, los que han salido después de ver esa página, todo para que el análisis sea aún más detallado.

Cuando tenemos páginas con, a nuestro juicio, un diseño espectacular, una llamada a la acción persuasiva, y que no termina de tener una tasa de conversión rentable, este informe nos puede dar una pista de donde estamos fallando. También, podemos usarlo para lo contrario, para saber lo que andan buscando los usuarios y donde lo encuentran. Lo ideal sería concentrarnos en las páginas más importantes y con más tráfico del site, para intentar introducirnos en la mente del usuario y ver cómo interactúan con nuestras páginas.

¿Coincide con lo que pensábamos que hacían en esta página? ¿Los usuarios siguen nuestras indicaciones? ¿Usan más el menú lateral? ¿Los links centrales? ¿Las imágenes? ¿Hay zonas ciegas en la página? ¿Los links que más usan son los que tienen mayor tasa de conversión?

Podemos seguir navegando y comparar lo que hacen los visitantes en cada página… ¿Funciona mejor la página de información del producto que el link que colocamos en la home? ¿Los usuarios navegan por el site de manera ordenada? Si tenemos links al exterior…, ¿cuáles son los que más utilizan para salir de nuestro site?

Por ejemplo, el informe de Google Analytics lo representa en barras con un color específico. Si paseamos el ratón por encima de la barra dará un informe un poco más detallado, enlazando con otra métrica los que han llegado al objetivo definido.



Es interesante también ir de página en página para ver donde se concentran los clicks, que no es más que otra manera distinta de ver un embudo de conversión. Podemos detectar si hay algún elemento de distracción en el camino hacia la conversión final. Nosotros lo utilizamos cuando detectamos en el embudo de conversión una página que no actúa como debiera, para ver si de un vistazo podemos ver qué ha podido pasar para que no siguieran al paso siguiente. Nos abre mucho los ojos ver sobre el “papel” donde han podido despistarse los usuarios.

Otro uso que nos puede ser de utilidad es utilizarlo para saber qué otros productos o servicios interesan al que está viendo la página. Si el 34% de los usuarios que ven el producto A se desvían a ver después el contenido B podemos tener más claro qué tipo de venta cruzada podemos insertar en la página. O para intentar determinar qué está pasando por la mente de los usuarios para no hacer click en la campaña en la que nos hemos gastado el mayor presupuesto de nuestra historia. Mirar la página y cómo han interactuado los usuarios nos puede ayudar a la hora de entender lo que ha pasado.

Si es posible (no todas las herramientas lo permiten) podemos segmentar los datos y saber qué hace un segmento de usuarios con respecto a otros, los que son clientes contra los que no lo son, qué les llama la atención a cada uno. O los que han convertido contra los que no lo han hecho. O los que vienen de la campaña de Adwords contra los que vienen de tráfico directo o los que vienen de buscadores.

Algunas herramientas tienen muy desarrollado este informe (ClickHeat, ClickDensity o CrazyEgg) mientras que otras (Google Analytics) no tanto.

El principal problema de este informe en Google Analytics es que si tenemos en la misma página dos enlaces apuntando a una tercera, no podremos saber cuantos clicks pertenecen a cada enlace, salen agrupados.

En definitiva, usar todos los informes a nuestra disposición, sobre todo aquellos que nos ayudan a meternos en la mente de nuestros usuarios recorriendo el camino que han hecho ellos, forma parte de la estrategia a seguir para sacarle el máximo rendimiento a nuestra web.