La “democratización” del análisis que supuso la entrada de Google Analytics en el mercado hace ya unos años, permitiéndonos el acceso a los datos con un look & feel más o menos abarcable, ha supuesto también que nos veamos inundados de repente por un volumen de datos importante que no podremos controlar si no establecemos una estrategia de medición desde el inicio.
Para que los datos que podemos obtener de las herramientas de analitica web no nos saturen y podamos sacar el máximo beneficio de estos, debemos entender; qué medimos, por qué lo medimos y cómo lo medimos.
En este post os presento una propuesta de estructura de proyecto para trabajar la analítica digital de principio a fin.
Ya hay mucha (y muy buena) literatura para cada una de las fases, por lo que me centraré en estructurar el proyecto;
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¿Qué pretendo que el usuario haga en la web? Puede parecer una perogrullada, pero es un paso que se obvia con mucha frecuencia. Habitualmente en los websites se pueden llevar a cabo muchas acciones pero no todas serán objetivos en el sentido estricto del término.
Por ejemplo; en una web puedes comprar, seguir a la empresa en twitter o comentar en un post de su blog. Evidentemente, el objetivo es que compres y el resto de acciones están dirigidas a aumentar el valor de tu visita.
Los objetivos pueden ser muy diferentes dependiendo del tipo de web y negocio:
¿Vender mas?
¿Atraer mas tráfico?
¿Incrementar branding en la red?
¿Tener mas suscriptores?
Aquí os dejo un post de Tristán Elosegui al respecto completito, completito.
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¿Cuales son las métricas clave que me darán la visión de como vamos? Una vez que tenemos clara la razón de existir de nuestra web, el objetivo, debemos encontrar aquellas métricas que actuarán de “vigilantes” avisándonos si algo va mal, es mejorable.
Aqui teneis una tabla muy sencilla pero muy clarificadora de la relación entre objetivos y KPIs que montó Joseba Lopez hace un tiempo;
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¿Tenemos pop-ups? ¿Vídeos? ¿Descargas? Como probablemente ya sabréis, por defecto, Google Analytics mide páginas vistas, lo que supone que perdamos visibilidad de aquellas acciones que se produzcan en la web y que no generen una página (entiéndase por página una URL diferente). De ahí la necesidad de conocer el viaje que realizará el usuario en nuestra web y del funcionamiento de las diferentes funcionalidades que utilizará durante el mismo.
Por ejemplo, si tras un formulario (de contacto, de compra, de suscripción…), en lugar de una página de finalización el usuario ve un pop-up, Google Analytics no podrá decirnos por defecto el número de veces que se ha finalizado este proceso.
Esta fase es una fase de investigación, de “patearnos” nuestra web hasta que conozcamos cada rincón, de crear hojas de excel donde vayamos apuntando los diferentes embudos que pueden producirse en el viaje de la visita. Es, al fin y al cabo, el momento de entender como es aquello que después veremos en nuestra herramienta de analítica de un modo mas abstracto. Si no nos hemos familiarizado con lo que vamos a medir, difícilmente podremos extraer conocimiento de ningun dato que nos aporte ninguna herramienta.
Para esta fase, como lectura, os dejo un post de MV Consultoría con herramientas de validación de analítica que os permitirán saber cómo se está recogiendo la navegación en vuestra herramienta y si necesita corrección.
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¿Necesitamos código de ecommerce? ¿eventos? ¿Variables personalizadas? Una vez conocemos cada palmo de nuestra web, estaremos en condiciones de definir el código a implementar. Esta fase, si no estamos familiarizados con el lenguaje javascript, crea algo de pavor, pero una vez que nos sacudimos los miedos, veremos que no es tan complejo. En todo caso, si el proyecto es complicado, siempre es interesante contar con alguien que pueda personalizar el código según nuestras necesidades.
Por ejemplo, en la fase anterior, hemos detectado que, tras cumplimentar el formulario, el usuario no visualiza una página diferenciada (URL). En este caso, la personalización a implementar con tal de poder tener visibilidad del numero de veces que se finaliza el proceso sería un evento onclick. Se trata de poder conocer cuantas veces se produce un click en un boton concreto (por ejemplo, en nuestro formulario, en el botón de “finalizar” o “enviar”)
Roberto Ballester creó hace un tiempo un post explicando cómo crear un evento onclick (ojo si ya tienes implementado Universal Analytics, pues la sintaxis cambia)
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Una vez conocemos nuestros objetivos, los KPIs que queremos obtener, la tecnología a la que nos enfrentamos y el código que nos permitirá medirla, es el momento de darle forma a nuestra cuenta de Analytics. Ahora si! Accederemos a nuestra cuenta con todo el conocimiento necesario para crear allí agrupaciones de informes que nos aporten valor y tengan significado.
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Algunas funcionalidades:
Vistas por países; si se trata de un proyecto internacional es recomendable que tengáis vistas por países (y a cada una de estas vistas les asignéis la zona horaria correspondiente)
Filtros; Es importante que, si tenéis la posibilidad, en vuestra vista de producción (en aquella en la que vayáis a medir) filtréis las visitas internas.
Objetivos y Embudos; Para poder obtener datos en los informes contenidos en la agrupación “conversiones” de Google Analytics, será necesario tener al menos configurados los objetivos y sus correspondientes embudos de conversión.
Asociación con Adwords / Adsense / Webmaster Tools Si tenéis campañas en Adwords, hacéis Adsense y utilizáis Webmaster Tools, es muy recomendable que asociéis estas herramientas a Google Analytics.
Aqui teneis la información que Google Analytics tiene sobre la jerarquía de cuentas, propiedades y vistas
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Una vez que la herramienta está configurada para recoger los datos de manera ordenada y correcta, podemos crear nuestros Dashboards de modo que reflejen los KPIs que definimos en la fase 2.
También es recomendable que, además de un cuadro de mando genérico que nos ofrezca información sobre nuestros KPIs globales, creéis dashboards por areas.
Teneis un ejemplo en el post sobre Dashobard de Adwords y disponeis tambien de un monton de ideas en la Galeria de Soluciones de Google Analytics
A modo de resumen, esta sería la representación gráfica de las fases a seguir en un proyecto de analítica;
fases proyecto analitica web
Puedo ayudarte si necesitas revisar la implementación / configuración de tus herramientas de analítica o establecer la estrategia de medición mas adecuada. Hablemos! info@elenamillan.com
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