Mide y analiza: Analítica web para optimizar el contenido

«Yo no hago que las cosas pasen, ni obligo a nadie a actuar. Yo solo pongo el escenario.» Al Pacino, Pactar con el Diablo

Al igual que conocer el ciclo de vida del cliente es importante, entender bien el ciclo de vida del contenido de nuestra web es vital para optimizar el site. ¿Por dónde empezamos? ¿Qué podemos utilizar como base? ¿Cómo sabremos cuando decae la popularidad de cada contenido? ¿Hay contenidos que funcionan mejor que otros? ¿Cuándo es el mejor momento para renovarlo? ¿Hay acciones externas que determinen el éxito o no de un contenido? ¿Cómo podemos optimizar el contenido de nuestra web?

El primer paso será dividir el site en secciones, establecer objetivos para cada una y hacerse preguntas, muchas preguntas. ¿Cómo se comportan los visitantes de cada una? ¿Por dónde vienen? ¿Desde qué fuente? ¿Hasta dónde llegan? ¿Qué interrelación hay entre las diferentes secciones? La más importante de las preguntas será: ¿Qué es lo que realmente necesito saber de cada proceso? O dicho de otro, ¿qué es lo que aporta esta sección a los objetivos globales del site? ¿Funcionan las landing pages de cada sección?

Y dentro de cada sección, por cada página, deberemos recopilar información para un periodo determinado. Así, conoceremos la popularidad de cada contenido. Aquí tendremos las métricas relacionadas con el tráfico, con los datos cuantitativos: cuántos (visitas / usuarios únicos), cuántas (páginas vistas) por día, por semana, por mes, por trimestre… ¿Los jueves a las 9:00 es cuando tenemos más tráfico? ¿Los martes a las 13:00 es cuando más se compra? ¿Y a partir del día 20 es cuando sube el número de usuarios que visitan más de una sección?

Un ejemplo para mostrar la información de tráfico por secciones es este gráfico que uso para saber de un sólo vistazo cuál es el preferido por nuestros usuarios a nivel de visitas / páginas vistas / tiempo pasado y porcentaje de conversiones.

El tamaño de cada casa viene determinado por el número de páginas vistas de la sección. Dentro de cada casa se ofrecen datos segmentados por clientes y no clientes. En la parte de abajo aparece una línea que indica el porcentaje de los usuarios que convierten (que llegan al objetivo):

Nos falta entonces añadir al cocktail los datos cualitativos, aquellos que determinan si una visita es o no de calidad. Es el momento de utilizar la tasa de rebote, el tiempo de estancia.

¿Es al principio de mes cuando los usuarios se quedan más tiempo? ¿En qué momento se registra la menor tasa de rebote? ¿Cada cuanto tiempo vuelven los usuarios? Si es posible, captar el feedback del usuario, bien por una encuesta en el propio site o por un test (A/B o Multivariante). Sólo si conoces a tu audiencia, y es la regla de oro que no debemos olvidar, puedes mejorar.

A partir de este punto es cuando buscamos el contexto, recopilando los eventos relevantes que han tenido lugar en ese periodo, para saber qué puede haber influenciado en los datos anteriores (campañas internas, campañas externas, lanzamiento de nuevos productos, noticias, comentarios en redes sociales…). Debemos tener siempre en cuenta el contexto a la hora de sacar conclusiones.

Llega el momento de analizar y tomar las decisiones. Comparar los datos de un mes a otro, de una estación a otra, de un año a otro, de una semana a otra, según veamos que es interesante. Podemos cruzar los datos de todas las secciones, las cifras de las campañas y sacar las conclusiones pertinentes. ¿Cuándo es el mejor momento para cambiar el contenido de cada sección? ¿Cada cuánto tiempo hay que cambiarlo? ¿Qué funciona mejor para cada sección? ¿Por dónde hay que atacar primero?

Tan importante es tener buenos productos y generar beneficio por el canal online, que preparar el mejor escenario para hacer que las cosas pasen.

Nota: Si quieres conocer más sobre mi trabajo o mis intereses puedes leer mi blog, ¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?, o mi twitter, @sorprendida.

Serie ‘Mide, analiza y corre’ de Gemma Muñoz en eTc:
– Medir en Redes Sociales: Twitter
– Medir en Redes Sociales: Twitter
– Convertir objetivos de negocio en métricas web