Índice

Portada

Introducción

1. El nuevo y reciente mundo de la analítica web 2.0

2. La estrategia óptima para elegir su alma gemela en analítica web

3. El extraordinario mundo del análisis de clickstream: la métrica

4. El extraordinario mundo de clickstream: soluciones prácticas

5. La clave para alcanzar la gloria: cómo medir el éxito

6. Resolver el enigma de la información cualitativa

7. Fallar con más rapidez: dar rienda suelta al poder de las pruebas y la experimentación

8. Análisis de inteligencia competitiva

9. Analítica emergente: redes sociales, móviles y vídeos

10. Soluciones óptimas para las trampas ocultas de la analítica web

11. Principios básicos para convertirse en un ninja del análisis

12. Principios avanzados para convertirse en un ninja del análisis

13. La carrera profesional de la analítica web

14. Los HiPPO, los ninjas y las masas: crear una cultura basada en los datos

Introducción

Tengo un objetivo sencillo, si acaso algo optimista o ambicioso, con este libro: cambiar el modo en que el mundo toma decisiones en lo que respecta al online.

Durante demasiado tiempo nuestros esfuerzos online se han clasificado de forma precisa como «iniciativas orientadas a la fe».

¿Y por qué no? Es exactamente la forma en que tomamos las decisiones para nuestra operativa offline y que cuando cambiamos a online, las duplicamos. Pero para el online, en el magnífico y hermoso mundo web, no tenemos que depender de la fe.

Vivimos en un entorno con alto contenido de información, donde los números, los datos, las matemáticas y el análisis deben ser la base de nuestras decisiones. Podemos utilizar la información para determinar una comercialización eficaz, relacionarnos estrechamente con nuestro público, mejorar la experiencia del cliente en nuestros sitios, invertir nuestros escasos recursos y, por último, para mejorar el rendimiento de nuestras inversiones, ¡ya sea recibiendo donaciones, incrementando los ingresos o ganando unas elecciones! Tiene el derecho divino de poder orientarse hacia los datos y en este libro se le mostrará cómo ejercer ese derecho.

Analítica Web 2.0 dispone de una estructura que redefine lo que significan los datos de forma online. El libro no trata únicamente de los clics que se vayan recogiendo de su sitio web utilizando herramientas analíticas como Google Analytics, Omniture o XiTi. Analítica Web 2.0 trata de darlo todo con el objetivo de entender el impacto y valor económico de su sitio web, haciendo un estricto análisis de los resultados. Se trata de expresar su amor por los principios de estar orientado al cliente, al aprovechar las iniciativas de la opinión de éste y, mi preferido, a aprender a reconocer el fracaso rápidamente, aprovechando el poder de la experiencia.

También se trata, y esto es genial, de romper con las barreras de sus datos, utilizando información de inteligencia relevante, para comprender verdaderamente los puntos fuertes y débiles de sus competidores.

Este libro responde a cuatro preguntas existenciales: qué, cuánto, por qué y qué más.

El pequeño segundo libro solidario

Al igual que en mi primer libro, el total de las ganancias obtenidas con este libro serán destinadas a dos organizaciones benéficas.

La fundación Smile Train lleva a cabo la cirugía tanto del labio leporino como del paladar, en 63 de los países más pobres del mundo. Hacen más que ponerle una sonrisa a un niño. Sus esfuerzos consiguen eliminar ciertas afecciones que pueden hacer que el niño tenga tanto implicaciones físicas como emocionales a largo plazo.

Ekal Vidyalaya inicia, apoya y conduce escuelas no oficiales con un único educador en las zonas más rurales de la India.

Al ubicar sus escuelas en zonas remotas desatendidas tanto por el gobierno como por los organismos de desarrollo, ayudan a erradicar el analfabetismo y a abrir nuevos caminos de futuro para los niños.

Si compra este libro, estará ampliando tanto sus conocimientos y experiencia sobre la analítica web, como ayudándome a apoyar a dos causas muy especiales para mí. Cuando se trata de ayudar a los más necesitados, cualquier granito de arena cuenta. Muchas gracias.

El impresionante mundo de las tomas de decisión orientada a los datos

El mundo offline (el mundo real) no va a ninguna parte. Sin embargo, la web se está convirtiendo en el centro de cualquier aspecto de nuestra existencia. No importa si es dueño de un pequeño negocio, un político, una madre, un estudiante, un activista, una abeja obrera o sólo uno de los siete mil millones de homosapiens del planeta. No importa si vive en Atenas, Antananarivo, Abu Dhabi o Alburquerque. Disponemos de acceso a múltiples fuentes de datos (cuantitativos, cualitativos y competitivos).

Tenemos acceso a un gran número de herramientas gratuitas que podemos utilizar, para asegurar nuestras decisiones en la web, que van desde la táctica a la estratégica, pero todas están basadas en datos. Esas decisiones van desde el contenido que debe incluir y en qué página, la manera de comprar el correcto conjunto de palabras clave para nuestras campañas de marketing de búsqueda, la manera de encontrar a la audiencia con el perfil demográfico y psicográfico correcto para nuestro negocio y hasta la manera de deleitar a los visitantes cuando accedan a su sitio web.

He comparado la analítica web con Angelina Jolie: esta comparación nos debería sugerir lo atrayente y potente que es, así como la influencia positiva que creo que ejerce. Estoy convencido de que estará de acuerdo conmigo cuando vaya por la mitad del libro.

¿Cuál es el contenido del libro?

Este libro se ha escrito sobre la base del primero, Web Analytics: An Hour a Day. No me voy a andar con rodeos: el capítulo 1 comienza a lo grande, con una presentación de la estructura de Analítica Web 2.0, seguido de un argumento persuasivo sobre por qué el modelo mental de «multiplicidad» es obligatorio para salir con éxito con las herramientas. ¡En tan sólo 13 páginas, pasamos de 0 a 60! Elegir el conjunto adecuado de herramientas puede ser tan importante como elegir a tus amigos: si se elige el equivocado, uno puede tardar mucho tiempo en recuperarse. En el capítulo 2, le guío a través de un proceso de autorreflexión que le ayudará a elegir el conjunto adecuado de herramientas de análisis web para su empresa. También aprenderá algunas preguntas que podrá realizar a sus proveedores de herramientas (¿por qué no presionarles un poco?), la orientación necesaria para llevar a cabo la selección del proveedor y, por último, optimizar la negociación de su contrato (¡vuelva a presionarles!).

Los capítulos 3 y 4 abarcan el extraordinario mundo de la analítica web y de clics, tradicional. En el capítulo 3, aprenderá matices complejos que profundizan en los indicadores modernos, utilizando ocho métricas específicas: lo que debe buscar, lo que debe evitar y cómo asegurarse de que su empresa haya elegido el conjunto adecuado de indicadores. También aprenderá mi técnica preferida para diagnosticar el motivo que está detrás de unos malos resultados.

El capítulo 4 retoma la historia y, paso a paso, le guía a través de un manual básico sobre la analítica web que le ayudará a moverse de una forma rápida desde los datos a la toma de decisión, en su sitio web. A continuación, exploraré las estrategias analíticas fundamentales seguidas de seis análisis específicos para su vida cotidiana. En cada una de las secciones aprenderá cómo alcanzar uno o dos niveles más de conocimiento de lo esperado. Este capítulo finaliza con una prueba real sobre cinco retos clave de analítica web (¡no se lo pierda!).

Podrá considerar al capítulo 5 como su mejor amigo, ya que abarca el motivo único y más importante de la existencia de los sitios web: los resultados. Es decir, las conversiones, los ingresos, la satisfacción del cliente, la fidelización de los usuarios y mucho más. Aprenderá la importancia de poder centrarse en las microconversiones (¡un imprescindible!). Al final del capítulo ofrezco dos conjuntos específicos de recomendaciones sobre cómo medir los resultados del comercio no electrónico y de los sitios web B2B.

En el capítulo 6 es donde empieza lo divertido de este libro, porque se cubre el maravilloso mundo de las necesidades de orientación al cliente: escuchar a los clientes y hacerlo por todo lo alto. Aprenderá a potenciar o a sacar provecho de las pruebas de laboratorio, de las encuestas y de cualquier otra metodología de diseño orientada al usuario. Por último, me gustaría hacer un resumen de las emocionantes técnicas que tengo en perspectiva y que cambiarán, de forma drástica, su modo de pensar con respecto a potenciar las opiniones del cliente.

El capítulo 7 cubre la experimentación y las pruebas. Si alguna vez ha leído mi blog o me ha escuchado hablar, sabrá lo absolutamente liberador que resulta que la web nos permita reconocer el error de una forma más rápida, con más frecuencia y hacernos más inteligentes cada día. Aprenderá sobre los tests A/B y los tests multivariantes. Básicamente, creo que recordará más este libro por haberle enseñado la potencia de los experimentos controlados (por último, ¡será capaz de contestar las preguntas más complicadas que se haya encontrado jamás!).

El capítulo 8 le ayudará a luchar a brazo partido con el análisis de la inteligencia competitiva. Al igual que el resto de este libro, este capítulo no pretende enseñarle cómo utilizar una herramienta concreta u otra. ¡De ninguna manera! Aprenderá a realizar un análisis pormenorizado y a comprender cómo se capturan los datos y el motivo por el cual, mediante la inteligencia competitiva, se aplica el principio de falsa entrada y falsa salida, más que en otros sitios. Cuando finalmente termine de leer este capítulo, estará en condición de analizar el tráfico del sitio web de sus competidores, utilizar los datos de búsqueda para medir e identificar oportunidades completamente nuevas, concentrarse en las audiencias pertinentes u objetivo para su campaña o negocio y diferenciarse del resto de sus competidores.

El capítulo 9 aclarará la forma de medir los nuevos y evolutivos campos de la analítica de móviles: verá por qué la medición o métrica de blogs no es igual que la utilizada para sitios web. Además, podrá medir el éxito de sus esfuerzos en los canales sociales como, por ejemplo, Twitter. Vamos a empezar por aprender los desafíos fundamentales que presenta la web social con respecto a la métrica.

En el capítulo 10 empezará a convertirse en un verdadero colaborador con una excelente capacidad de análisis. Se cubren las reglas «ocultas» del juego, los temas a los que debe prestar más atención, las tareas para conseguir hacer más cosas y los motivos por los que algunos planteamientos o enfoques funcionan y otros no. Probablemente, desee leer el final de este capítulo para aprender el motivo por el que las revoluciones en los datos web fracasan de manera rotunda, mientras que la evolución funciona magníficamente. Ah, y como era de esperar, ¡le ofrezco el camino recomendado hacia el nirvana!

El capítulo 11 trata sobre técnicas analíticas: las armas principales que necesitará en su arsenal, mientras camina hacia la conquista de los datos del mundo. Podrá conocer el contexto, las comparaciones, «lo que ha cambiado», las conversiones latentes, todo sobre las búsquedas, así como un análisis de búsquedas de pago muy, pero que muy avanzado. ¡Cielos!

El capítulo 12 contiene información de un valor infinitamente superior al precio de este libro. Aborda los peores y más complejos desafíos actuales del planeta sobre la información web: el análisis de atribución de campañas multitouch (de varias pulsaciones) y la analítica multicanal. En este capítulo se va directo al grano, ofreciendo soluciones prácticas para que pueda implementar dicho análisis en ese mismo momento. No haga nada sobre analítica web hasta que no haya leído este capítulo.

En mi opinión, el capítulo 13 es uno de los más divertidos. Analítica Web 2.0 trata sobre las personas (lo que no nos sorprende, viniendo del creador de 10/90 rule for magnificent web analytics success). Independientemente de su función en el «mundo de los datos», en este capítulo se incluye una orientación sobre cómo planificar su carrera, para asegurar el mayor éxito posible. Se ofrecen las mejores prácticas para mantener su conocimiento actual, pero no me quedo ahí, ya que también sugiero formas de estar a la última. El capítulo se cierra con algunas recomendaciones dirigidas a gerentes y directores para saber cómo identificar el talento adecuado y cómo mantener y preparar a la gente para el éxito.

El capítulo 14 recoge toda mi experiencia e investigación realizada en este campo emergente y comparte las recomendaciones para hacer frente a la gran tarea de encaminarle al éxito o al fracaso: la creación de una cultura orientada a los datos. Recomiendo enfoques sobre la forma de presentar los datos, cómo motivar a la gente, cómo utilizar las definiciones métricas para influir en el cambio de comportamiento en su organización y cómo crear un verdadero jefe o responsable orientado a los datos (¡sí!). Y, por último, crear estrategias para obtener el presupuesto y el apoyo necesario tanto para su programa analítico como para el equipo.

¿Le parece interesante? ¡Resulta realmente divertido!

Solicitud de comentarios y sugerencias

Me encanta predicar sobre el valor de los datos aportados por el cliente y también me encanta practicar el mantra. Quiero escuchar sus pensamientos acerca de este libro. ¿Qué le ha parecido lo más reseñable del libro? ¿Qué es lo que más le ha sorprendido? ¿Qué ha sido lo que ha puesto en práctica y ha recibido elogios por ello? ¿Qué debería haber hecho de otra manera? ¿Cuál es la pieza básica que falta? Puede enviarme un correo electrónico a la siguiente dirección: feedback@webanalytics20.com.

Voy a aprender de cualquier tipo de comentario o sugerencia y prometo contestar a todas y cada una de las personas que me escriban. Por favor, comparta su experiencia, sus críticas y sus elogios conmigo.

Una cosa divertida: para mi primer libro, solicité a los lectores que me enviaran una fotografía (de personas, sitios, bebés, edificios, etc.) donde aparezcan con el libro. Para poder ver toda la colección de fotografías, puede ir a la siguiente URL: http://sn.im/wapeople. Considero que esto nos acerca a un mundo más real.

Me encantaría tener una foto suya o de su ciudad o incluso de su mascota, con la imagen de la portada de este libro.

Por favor, envíemela por correo electrónico a la siguiente dirección: feedback@webanalytics20.com.

Gracias.

El principio

Estoy convencido de que piensa que me lo he pasado de maravilla escribiendo este libro. Le aseguro que así ha sido, y estoy seguro de que también usted se lo va a pasar en grande leyéndolo, aprendiendo de él y, al mismo tiempo, cambiando el mundo mediante un análisis profundo.

¡Empecemos!

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El nuevo y reciente mundo de la analítica web 2.0

Durante años ha quedado claro que la analítica web mantiene la promesa de revolucionar realmente la forma de comerciar en la web. ¿Y por qué no? Puede hacer un seguimiento de cada uno de los clics de cada persona en su sitio. ¿Cómo no va a ser esto viable?

Por desgracia, la revolución aún no ha dado el resultado esperado. La causa subyacente es que los analistas y responsables de marketing han tenido hasta ahora una perspectiva muy limitada de los datos en la web, restringiéndola únicamente a la información sobreclickstream(la secuencia de clics). En este capítulo argumento por qué es necesario volver a pensar de forma rotunda, lo que significa utilizar datos en la web. La estrategia de la analítica web 2.0 se adapta a la evolución de la web y amplía drásticamente los tipos de datos disponibles para ayudarle a alcanzar sus objetivos estratégicos de negocio

Contenido del capítulo

Situación de la sociedad analítica

Situación del sector

Volver a pensar la analítica web:
conozcaAnalítica Web 2.0

Cambio: ¡sí, podemos!

Situación de la sociedad analítica

Vamos a empezar con un cuento sobre la paradoja de los datos. Profesionalmente hablando, yo crecí en el mundo del almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI). He trabajado con grandes cantidades de datos empresariales, multiterabytes y sofisticados procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) de nivel medio, todos ellos liderados y ofrecidos por complejas herramientas de inteligencia empresarial para empresas como MicroStrategy, Business Objects y SAS. Aunque toda la operación fue bastante sofisticada y atractiva, el conjunto de datos no resultó realmente tan complejo. Claro está que almacenamos nombres y direcciones de clientes, productos comprados y llamadas realizadas, junto con los precios y metadatos de la empresa, pero no había una gran cantidad de datos implicados. Como resultado, tomamos muchas decisiones para la empresa a medida que salíamos a batallar valientemente buscando insights (elementos representativos de tendencias).

Pero la falta de variedad y profundidad de los datos significa que, a menudo, y esto lo digo mitad en broma, mitad en serio, podíamos culpar de esta incompetencia a la falta de «suficientes tipos de datos». Así que siempre teníamos un as en la manga para salir del apuro, algo así como: «¡Maldición! Si supiera la talla de la ropa interior de nuestros clientes, podría establecer una relación con sus suscripciones a las revistas y así saber mejor cómo venderles ordenadores portátiles ligeros!». Lo sé, suena absurdo. Pero, en realidad, no lo es.

En ese contexto, comprenderá porqué me entusiasmaba el mundo de la analítica web. ¡Datos y más datos magníficos por todos sitios! Una gran variedad. Considere lo siguiente: la herramienta de analítica web Yahoo! Web Analytics es totalmente gratuita. Dispone de cerca de 110 informes estándar y cada uno de ellos contiene de 3 a 6 métricas diferentes. Son 110 informes sin contar con la funcionalidad de crear informes a medida, cubriendo más métricas de las que Dios tenía pensado dar a la humanidad..

Después de pasar unas cuantas semanas en este mundillo, me sorprendió que incluso con todos estos datos seguía sin aproximarme lo más mínimo a identificar los insights o información detallada sobre cómo mejorar nuestro sitio web o cómo conectar con nuestros clientes.

Esa es la paradoja de los datos: la falta de información significa que no se pueden tomar decisiones definitivas, pero incluso con una gran cantidad de datos, se sigue recibiendo un número infinitamente pequeño de insights.

Para la web, la paradoja de los datos es una lección de humildad: sí, hay una gran cantidad de datos, pero a la hora de tomar decisiones inteligentes existen obstáculos fundamentales. La ejecución real resultó ser una decepción, sobre todo para alguien que había pasado los siete años anteriores buscando más datos.

De esto trata este libro: de deshacerse de antiguos modelos o patrones mentales y pensar de otra forma, con respecto a la toma de decisiones en la web, comprendiendo que los datos no son el problema real y que probablemente lo sea la gente, centrándose menos en la exactitud y más en la precisión. Vamos a hacer nuestra la idea de que la web es un animal único y genuino, como si no existiera otra cosa igual en nuestro entorno por el momento y que requiere su propia orientación única y exclusiva para tomar decisiones.

Esto es Analítica Web 2.0.

Antes de seguir, reflexionemos sobre dónde estamos actualmente en el sector.

Situación del sector

Al reflexionar sobre dónde estamos hoy, veo muchas cosas que no han cambiado desde los primeros días de la analítica web, hace aproximadamente quince años. El paisaje está dominado por las herramientas que utilizan principalmente los datos recogidos por logs o las etiquetas o tags JavaScript. La mayoría de las empresas utilizan alguna de las siguientes herramientas: Google Analytics, Omniture Site Catalyst, Webtrends, ClickTracks o Xiti, para entender lo que ocurre en sus sitios web.

Sin embargo, uno de los mayores cambios en los últimos años fue la introducción, de forma gratuita, de una herramienta robusta de analítica web: Google Analytics. Prácticamente sólo los ricos podían acceder a la analítica web (traducción: sólo las grandes empresas que podían pagarlo). Por supuesto, existían algunas soluciones gratuitas basadas en registros web (web log), pero resultaban difíciles de implementar, además de precisar de una buena dosis de mantenimiento de TI y carga de datos, lo cual suponía para la mayoría de las empresas una barrera insuperable.

Lo más impactante de Google Analytics fue crear una democracia para datos masivos.

Cualquier persona podía añadir rápidamente unas pocas líneas de código JavaScript en el archivo de pie de página en su página web y disponer de una herramienta de informes fácil de usar. Rápidamente, el número de personas centradas en la analítica web a nivel mundial pasó de unos pocos miles a cientos de miles y aún sigue creciendo.

Este proceso se vio impulsado mediante la adquisición de la herramienta IndexTools por parte de Yahoo!, a mediados de 2008. Yahoo! tomó una herramienta comercial de analítica web empresarial y hábilmente la rebautizó como Yahoo! Web Analytics. Posteriormente, la lanzaron en el medio natural de forma gratuita (actualmente, sólo está disponible para clientes de Yahoo!).

Después, empezaron a llegar otras herramientas gratuitas, que incluían a pequeños innovadores como Crazy Egg, herramientas gratuitas de código abierto como Piwik y Open Web Analytics, o herramientas bien posicionadas, como MochiBot, para hacer un seguimiento de sus archivos Flash. También entraron en el mercado algunas herramientas muy asequibles, como por ejemplo la atractiva y especializada Mint, que sólo cuesta 30 dólares y utiliza sus logs para presentar los datos.

A día de hoy, el número de resultados de la búsqueda en Google de «herramientas gratuitas de analítica web» asciende a 49 millones, testimonio de la popularidad que arrojan todos estos tipos de herramientas. Estas herramientas gratuitas han apretado las tuercas a los proveedores comerciales de analítica web, obligándoles a mejorar y diferenciarse. Algunos se han esforzado por mantenerse al día, otros tantos se han ido a pique, pero los que permanecen actualmente se han hecho más sofisticados y ofrecen una multitud de soluciones asociativas.

Omniture es un buen ejemplo de proveedor competitivo. SiteCatalyst, su principal herramienta de analítica web, es solamente una de sus ofertas fundamentales. Actualmente, Omniture también facilita la herramienta Test&Target, una solución dirigida al comportamiento y a los tests multivariantes y con SearchCenter la empresa se introdujo en la gestión de búsqueda de ofertas y en el negocio de la optimización. También ofrece encuestas online y además, mediante la adquisición de Mercado, actualmente proporciona servicios de comercio electrónico. ¡Muy pronto Omniture será capaz de despertarte con una palmadita y ayudarte a vestir para ir al trabajo! Como resultado de esta estrategia competitiva, tanto Omniture como sus accionistas han obtenido muy buenos resultados.

Más allá de la analítica web, personalmente estoy satisfecho de ver cómo otras herramientas aprovechan la estrategia del modelo Trinity sobre la experiencia, comportamiento y resultados que presenté en mi primer libro, Web Analytics: An Hour a Day (Sybex, 2007).

Ya podemos ir más allá de los límites de medir los resultados desde las herramientas de análisis web, o conversiones, a medir unos resultados más robustos, por ejemplo, nuestros esfuerzos en las redes sociales. Ejemplos evidentes de esto son la utilización de FeedBurner para medir los resultados de los blogs y utilizar las diversas herramientas del ecosistema para Twitter, con el objetivo de medir el éxito de su feliz existencia en dicha red social. Estamos avanzando lentamente (bueno, más bien arrastrándonos...) hacia el Santo Grial de la medición integrada de los resultados online y offline.

Tampoco se ha descuidado el elemento de comportamiento de la estrategia. Las herramientas de bajo coste online le permiten hacer clasificación de contenidos (por cierto, una opción bastante cara en offline), para obtener rápidamente información del cliente sobre nuevos diseños de arquitectura de la información (IA) de sus sitios web. Actualmente se encuentran disponibles, y de forma gratuita, muchos instrumentos para encuestas. Permítame destacar, sin pecar de egoísta, la herramienta 4Q. Se trata de una encuesta on-exit gratuita de iPerceptions que está basada en una de mis anotaciones en el blog («The Three Greatest Survey Questions Ever»; http://sn.im/ak3gsqe).

Después nos encontramos con el adorable mundo de la inteligencia competitiva. No tenía un lugar oficial en la estrategia de Trinity (aunque se trató en Web Analytics: An Hour A Day) debido a las opciones limitadas (y caras) del mercado que existían en ese momento.

En los dos últimos años hemos experimentado una explosión masiva en este campo, en cuanto a herramientas que pueden transformar su negocio, como Compete, Ad Planner e Insights for Search de Google, Quantcast, etc., por lo que apenas estoy rascando la superficie.

Al reflexionar sobre los primeros días de análisis web, me entusiasmo con los progresos que el sector ha realizado desde la publicación de mi último libro hace un par de años.

Estoy seguro de que a los responsables de marketing, analistas y propietarios de sitios, o directores de empresas, les espera un futuro glorioso y, además, podrán aprovechar el poder de estas herramientas comerciales y gratuitas para comprender la experiencia del cliente y las oportunidades competitivas.

Volver a pensar la analítica web: conozca Analítica Web 2.0

¿Recuerda la paradoja sobre los datos que comentamos unas páginas atrás? Tantos datos, pero tan pocos elementos representativos de tendencias.

Esa paradoja me llevó a crear la estrategia Trinity para la analítica web, cuando estaba trabajando en Intuit, lo que me ha llevado a presentar Analítica Web 2.0.

La mayoría de las empresas que se centran en la analítica web (lamentablemente, no las suficientes), piensan que la analítica es simplemente el arte de recopilar y analizar los datos de la secuencia de clics, además de los datos de Yahoo! Web Analytics, de Omniture o de Mint.

Es un buen comienzo, pero muy rápidamente nos damos cuenta de la realidad, tal y como se muestra en la figura 1.1.

El círculo grande corresponde a la cantidad de datos de la que se dispone. ¡Muchos! No obstante, después de unos meses, se da cuenta de que el circulito de la parte inferior del círculo corresponde a la cantidad de elementos sobre los que intervenir a partir de los cuales se obtienen esos datos. ¿Por qué?

Figura 1.1. El viejo paradigma de la analítica web 1.0

Dispone de un número tan reducido de elementos sobre los que intervenir porque la información sobre la secuencia de clics está bien en el «qué» o «cuál», pero no en el «por qué». Conocemos cada uno de los clics que realiza cada persona e incluso más. Tenemos el «qué»: ¿qué páginas visitaron las personas en su sitio web?, ¿qué productos compraron las personas?, ¿cuál fue el promedio de tiempo de permanencia?, ¿de qué fuentes procedían?, ¿qué palabras clave o campañas produjeron clics?, ¿qué esto y qué lo otro y qué no? A toda esta información sobre el «qué» le falta el «por qué» de la misma. Es importante saber lo que ocurrió, pero lo es más aún conocer por qué la gente hace las cosas que hacen en su sitio. Éste fue el motivo principal por el que decidí redefinir la analítica web. Para realizar una minuciosa analítica web, necesitamos incluir no sólo el «por qué», sino también preguntas clave que nos ayuden a tomar decisiones inteligentes sobre nuestra presencia en la web.

Analítica web 2.0 significa lo siguiente: el análisis de datos cualitativos y cuantitativos de su sitio web y de la competencia, para impulsar una mejora continua de la experiencia online que tienen tanto los clientes habituales como los potenciales y que se traduce en unos resultados esperados (online y offline).

Esta definición es específica, moderna y da lugar a volver a pensar en lo siguiente: cómo identificar los elementos representativos de tendencias sobre los que intervenir. La figura 1.2 ilustra la analítica web 2.0.

Con esta definición, quise ampliar las preguntas, redefiniendo lo que significaba hacer análisis web, a qué recursos accedería un analista o responsable de marketing online y qué herramientas se utilizarían.

Figura 1.2. El paradigma actualizado de la analítica web 2.0

La secuencia de clics responde al «qué». El análisis de múltiples resultados responde al «cuánto»; la experimentación y testing ayudan a explicar el «por qué» (si bien de forma analítica, también la voz del cliente contribuye al «qué»), esta vez con la información directa de los clientes, y por último, la inteligencia competitiva responde a la pregunta «qué más», que quizás sean los datos más infravalorados en la web.

La figura 1.3 describe cómo cada una de estas cuatro preguntas importantes se «mapean» en cada fuente de datos o elementos de la estrategia de la analítica web 2.0.

¿No es fantástico? Ahora veamos brevemente cada uno de los elementos; los trataré con más detenimiento en los siguientes capítulos del libro.

Figura 1.3. Preguntas clave asociadas a la analítica web2.0

El qué: clickstream (secuencia de clics)

El «qué» de la secuencia de clics es sencillo. Si usted tiene una solución para analítica web ubicada in house, entonces «qué» está recopilando, almacenando, procesando y analizando los datos a nivel de clics de su sitio web. Si, como mucha gente, dispone de una solución analítica alojada de forma externa o alojada en un proveedor, entonces el «qué» simplemente recopila y analiza los datos a nivel de clics.

La información con los datos a nivel de clics la puede obtener de Webtrends, Google Analytics y de cualquier otra herramienta basada en clickstream. Podrá obtener mucha información en pocos meses, del orden de gigabytes, y más si almacena históricos.

Clickstream también contiene datos fundamentales, ya que le ayuda a medir páginas y campañas además de a analizar cualquier tipo de comportamiento del sitio: visitas, visitantes, tiempo en el sitio, páginas vistas, porcentaje de abandonos, fuentes y mucho más.

El cuánto: análisis de múltiples resultados

Si me ha escuchado en alguna conferencia, ya sabrá de qué va todo esto. En mi primer trabajo sobre analítica web, la empresa utilizaba Webtrends (una herramienta maravillosa y robusta). Yo era nuevo. Hacía muchas preguntas sobre la utilización de los datos y sobre los 200 informes Webtrends que se estaban produciendo. Al cabo de dos semanas, dejé de ejecutar Webtrends.

Durante tres semanas, ni una sola persona llamó pidiendo información sobre estos 200 informes. ¡200! ¡En una empresa que mueve miles de millones de dólares! Después de reflexionar, me di cuenta de cuál era la causa subyacente de estos datos «que no se podían perder»: ninguno de los 200 informes se centraba en medir los resultados. Un millón de visitas al sitio. ¿Y qué?

¿Cuáles fueron los resultados para la empresa? ¿Para el departamento de marketing? Centrarse profunda y específicamente en medir los resultados significa vincular el comportamiento del cliente con la rentabilidad final de la empresa. Lo más impactante que va a hacer con la analítica web es vincular los resultados a los beneficios y a las primas (bonus) de los receptores de su informe.

Un sitio web intenta mostrar sólo tres tipos de resultados:

• Incremento de ingresos.

• Reducción de costes.

• Mejora de la satisfacción y fidelidad del cliente.

Eso es todo. Tres cosas simples.

Todo lo que haga en su sitio web debe mostrar estos tres resultados, con independencia de si el sitio web está dirigido hacia el comercio electrónico, soporte técnico, redes sociales o simplemente para propaganda, en genérico. Tendrá que utilizar: las herramientas clickstream, su sistema de planificación de recursos empresariales (ERP), las encuestas, Technorati y más cosas.

Si desea que sus jefes le adoren, tiene que centrarse en el análisis de múltiples resultados.

El por qué: experimentación y testing

Creo que la mayoría de los sitios web son una basura porque los crean las opiniones de personas HiPPO (highest paid person’s opinion). Por HiPPO entendemos la opinión de la persona mejor pagada del equipo. Ya sabe de qué va esto. Una persona presenta una gran idea, pero un HiPPO decide lo que realmente sucederá. Si esta persona quiere que aparezca la marioneta de turno en la página inicial, entonces la marioneta irá en la página inicial.

La realidad es que, por lo general, la opinión de una persona HiPPO está muy alejada del sitio web, nunca ha visitado una tienda Wal-Mart y se siente demasiado identificado con la empresa. Las opiniones de los HiPPO son un sustituto humilde de lo que realmente quieren los clientes.

Podrá cambiar su estrategia si aprovecha el poder de las herramientas de experimentación y testing, como por ejemplo la herramienta gratuita Google Website Optimizer o, por otro lado, Test&Target de Omniture, Optimost de Autonomy o SiteSpect. En lugar de lanzar un sitio con una idea (la idea de la persona HiPPO, por supuesto), puede ejecutar pruebas en tiempo real en su sitio con varias ideas y dejar que sus clientes le digan lo que consideran que funciona mejor.

Yo lo denomino «la venganza de los clientes».

Hay una poderosa razón oculta para ser los mejores amigos para siempre (BFF) de su herramienta de pruebas: que usted fracasa con más rapidez. Un error sale muy caro en todo el resto de canales, como por ejemplo: la televisión, la radio, las revistas o los grandes almacenes. Pero un error online resulta barato y rápido.

Considere la posibilidad de lanzar un nuevo producto en walmart.com con respecto a hacerlo en una tienda normal Wal-Mart. Por ejemplo, ¿por qué no lanzar un nuevo producto en walmart.com primero en lugar de en una tienda Wal-Mart y ver qué ocurre? ¿Por qué no experimentar con algunas diferentes ofertas promocionales por correo electrónico o anuncios en buscadores, antes de finalizar su estrategia y lanzarlo utilizando impresiones, catálogos o anuncios de televisión? En cada supuesto, puede asumir un riesgo mayor, lanzarlo más rápido, fracasar o tener éxito de una forma significativamente más rápida de manera online. Esto es una gran ventaja estratégica. También es el motivo por el que estoy encantado de decir «experimenta o muere».

El por qué: voz del cliente

Personalmente, yo que soy ingeniero mecánico y tengo un Máster en Administración de Empresas (MBA), la lección del «por qué», o el poder y el valor de los datos cualitativos, me resultó difícil de aprender. Considere esta sencilla pregunta: ¿se puede consultar el informe de páginas más visitadas de su herramienta de analítica web, para su sitio –pongamos por ejemplo, www.zappos.com– y comprender cuál es el contenido por el que muestran más interés los visitantes? ¿Y cómo podría averiguar cuál de las páginas más visitadas «querían ver en realidad» los visitantes? ¿Tal vez no pudieron encontrar las páginas debido a la falta de un motor de búsqueda en el sitio web o simplemente la navegación se interrumpió por un enlace roto? No tiene ni idea. Su herramienta de analítica web puede informar sólo lo que puede registrar. Lo que sus clientes querían, pero no vieron, no quedó registrado.

Ésta es la razón por la que la voz del cliente (VOC) resulta tan importante. A través de las encuestas, las pruebas de «usabilidad» de laboratorio, las pruebas de «usabilidad» remotas, las técnicas de cardsorting y más puede obtener respuestas directas de los clientes en su sitio web o de su base de clientes objetivo.

Cuando leía la VOC en texto abierto, me he encontrado con demasiadas expresiones «ajá» en las encuestas del sitio web.

«Ah, éste es el motivo por el que han abandonado» o «Caramba, ahora entiendo por qué nadie compra este producto» o, por norma general «¿Por qué se nos ha ocultado algo tan obvio?». Si une el «qué» con el «por qué», conseguirá la felicidad. Se lo garantizo.

El qué más: inteligencia competitiva

De todas las sorpresas que me llevado en mi maravilloso viaje por la analítica web, la que más me impresionó fue la de la inteligencia competitiva. En el mundo tradicional de la planificación de recursos empresariales, de la gestión de las relaciones con clientes (CRM) y de los sistemas empresariales back-end, todo lo que disponía eran sus datos.

Disponía de muy poca información acerca de sus competidores. ¡Sin embargo, en la web sí podía reunir mucha información acerca de dichos competidores directos o indirectos! Además, habitualmente esta información es gratuita. En el sitio web www.compete.com, puede escribir las URL de sus competidores y en cuestión de segundos comparar su rendimiento con el de ellos. También puede comparar el tiempo que pasan en su sitio con respecto al suyo. Puede ver las visitas repetidas, las páginas vistas por los visitantes, el crecimiento y así sucesivamente.

Así pues, ¿por qué debería preocuparse por esto? Considere una sencilla analogía. Si está utilizando su herramienta de analítica web para medir su sitio web, esto es como estar sentado en un coche mirando al salpicadero para ver si va exactamente a 120 km/h. Sin embargo, su parabrisas y las ventanas están todas oscuras y no le permiten ver el exterior.

Utilizar los datos de la inteligencia competitiva es como raspar esa pintura negra para permitir ver el exterior. Ahora podrá ver que se encuentra en medio de una carrera (sin ni siquiera saberlo) y mientras va a 120 km/h, el resto del mundo está compitiendo a más de 250 km/h. Salvo que haga algún cambio drástico, seguirá resultando irrelevante.

Este es el poder de los datos de la inteligencia competitiva. Si sabe cuál es su rendimiento será bueno. Saber cómo está rindiendo en relación a la competencia no tiene precio: le ayuda a mejorar, a identificar nuevas oportunidades y a estar al día.

En este libro voy a tratar de explicar cómo utilizar las herramientas comerciales y gratuitas para obtener la inteligencia competitiva con respecto a los atributos (demográficos y psicográficos) de la audiencia, las palabras clave, las fuentes del tráfico, el comportamiento de los clientes del sitio web y de mucho más. Este es el magnífico mundo de la analítica web 2.0. Este mundo es más amplio y atractivo de lo que imaginaba. Se trata de orientarse al cliente.

Cambio: ¡sí, podemos!

Usted tendrá que realizar dos cambios fundamentales para tener éxito en el mundo de la analítica web 2.0. El primero es un cambio estratégico, un cambio en el modelo mental que está aplicando. El segundo es un cambio táctico, que pondrá a prueba sus ideas actuales sobre las herramientas y cómo usarlas.

El imperativo estratégico

El gran desafío para cruzar cualquier abismo moderno rara vez es la tecnología o las herramientas. El desafío es modificar las estructuras de pensamiento que están arraigadas. Para todos nosotros, el mayor desafío para conseguir modificar nuestra estrategia para la analítica web será desarrollar nuestra mentalidad de forma que pensemos en 2.0.

La figura 1.4 ilustra la evolución en el pensamiento que debe realizar de forma obligatoria, para pasar usted o su organización a la analítica web 2.0.

En el mundo de la analítica web 2.0, no mandan los clics, sino más bien la combinación «pensar con la cabeza y el corazón». Cuando uno se rige por la cabeza y el corazón, se preocupa por igual tanto por lo que sucede en su sitio web como por lo que ocurre en el de su competidor. Mientras tanto, está automatizando tantas tomas de decisión como pueda para poder eliminar los informes e incluso algunos análisis. Su mundo siempre requiere acciones (es decir, encuestas, pruebas, fijar objetivos de conducta, optimización de palabras clave) y las continuas mejoras, donde mandan los clientes y no las opiniones de las personas HiPPO.

Figura 1.4 Evolución de la mentalidad que se recoge en Analítica Web 2.0

El cambio táctico

Con el segundo cambio, puede aprovechar el fantástico y obligatorio concepto de «multiplicidad». En el mundo tradicional de la inteligencia empresarial, nos enseñaron a buscar la «única fuente de la verdad». Recopilar todos los datos en un único lugar, construir sistemas masivos, por lo general durante varios años y celebrarlo. Lamentablemente, esta estrategia es perjudicial en la web.

En el evento eMetrics de 2003, Guy Creese presentó el concepto de «multiplicidad». El concepto fue brutal por su sencillez: las circunscripciones múltiples, las herramientas y los tipos de fuentes de datos hacen que sea mucho más difícil realizar un análisis eficaz.

He llegado a pensar que la multiplicidad es la razón principal de las maravillosas cualidades de la web. El consumo de datos en la web es mucho más democrático para su negocio: en este momento, todo el mundo necesita acceder a los datos. Dispone de una gran cantidad de herramientas eficaces para llevar a cabo trabajos que nunca hubiera imaginado. No sólo dispone de muchos más datos, como por ejemplo los clics, sino de muchos más tipos de datos (cualitativos y cuantitativos) ¡que le facilitan la vida! La multiplicidad es la única manera de que usted pueda tener éxito en la analítica web 2.0.

Tal y como se muestra en la figura 1.2, la analítica web 2.0 le facilita una imagen global del rendimiento de su sitio web. Bajo esta estrategia, cualquier programa sólido de toma de decisiones web (analítica web, web insights o digital customer insights) de una empresa tendrá que resolver los cinco pilares: clickstream, el análisis de múltiples resultados, la experimentación y testing, la voz del cliente y, por último, la inteligencia competitiva. La figura 1.5 muestra la orientación que debe seguir su estrategia de herramientas para poder cumplir con la necesidad de la multiplicidad.

Figura 1.5. Herramientas y estrategia de multiplicidad Analítica Web 2.0

Tal y como se ilustra claramente en la figura 1.5, necesitará una herramienta especializada para resolver cada elemento de la analítica web 2.0.

Clickstream. Utilizará herramientas de Omniture, Google Analytics, Netinsight de Unica, Webtrends, Yahoo! Web analytics, Lyris HQ (anteriormente, ClickTracks), Coremetrics, etc.

Resultados múltiples. Utilizará las herramientas de analítica web mencionadas para clickstream y además las equivalentes a iPerceptions (¡para medir el porcentaje de finalización de tareas!), FeedBurner (para hacer un seguimiento de los suscriptores) y otras herramientas para medir el éxito de las redes sociales (las herramientas tradicionales de analítica web no suelen ser muy buenas).

Experimentación y testing. Utilizará Google Website Optimizer, Test&Target de Omniture, SiteSpect, Optimost, etc.

Voz del cliente. Utilizará iPerceptions, CRM Metrix, Ethnio, Foresee y opciones de autoservicio, tales como Lab Usability.

Inteligencia competitiva. Utilizará Google Ad Planner, Insights for Search, Compete, Hitwise, Technorati, etc.

Para lograr el mayor éxito, sólo necesitará una herramienta de cada una de las categorías anteriores para cubrir la base de cada uno de los cinco pilares. Eso es la multiplicidad. Los datos de cada herramienta no pretenden duplicar otras áreas ni se relacionan unas con otras. Cada herramienta proporciona insights que, en conjunto, le facilitan la información necesaria para tener éxito.

No se sienta abrumado por la estrategia de la multiplicidad

Observe lo que aparece en cada fila de la figura 1.5, donde dispone siempre de una opción para utilizar una herramienta gratuita, así que no se preocupe por el precio. Afortunadamente, tampoco tiene por qué hacerlo todo de manera inmediata. Las necesidades, el tamaño y el nivel de sofisticación de su empresa le ayudarán a determinar su estrategia individual.

A continuación, le muestro mi lista personal de elementos imprescindibles que pienso que deberían tener en cuenta las empresas para unirse al mundo de la analítica web 2.0; se clasifican por orden de prioridad y muestran las áreas mínimas que deberían abordarse:

•Pequeñas empresas:1.Clickstream, 2. Resultados y 3. Voz del cliente.

•Medianas empresas:1. Resultados, 2.Clickstream, 3. Voz del cliente y 4.Testing.

•Grandes y enormes empresas:1. Voz del cliente, 2. Resultados, 3.Clickstream, 4.Testing, 5. Inteligencia competitiva, 6. Análisis delback-enden profundidad (Coradiant) y 7. Estructura del sitio y diferencias (Maxamine).

Para cada categoría, simplemente seleccione una herramienta comercial o gratuita de las que se indican en la figura 1.5.

Bonus Analytics (analítica adicional)

Probablemente haya observado que hay dos herramientas en la parte inferior de la figura 1.5: son elementos adicionales.

Cuando hablamos de analítica web, no solemos pensar primero en Maxamine y Coradiant. Para las grandes empresas, especialmente las incluidas en Fortune 1000, ambas herramientas son casi obligatorias. Ninguna de las dos mide lo que una herramienta tradicional de métrica web hace, por lo que no existe solapamiento, pero cada una de ellas aporta unas ventajas únicas para la gestión de datos de la web.

Debería utilizar Maxamine porque le ofrece datos críticos relacionados con la información desactualizada en el motor de búsqueda, con la falta de etiquetas JavaScript, con los contenidos duplicados, con la funcionalidad o enlaces rotos del sitio web (sí, enlaces rotos y formularios «erróneos»), con el cumplimiento de la privacidad y seguridad, con los agujeros negros que no haya rastreado su motor de búsqueda interno, etc. Fundamentalmente, Maxamine le proporciona todo lo que necesita saber, medir e informar acerca de la existencia de su propio sitio web. Otra opción interesante es ObservePoint.

Le recomiendo utilizar Coradiant porque le facilita los datos críticos, a un nivel de usuario individual, sobre la matriz que potencia su sitio web, es decir, los bits y bytes, las páginas y los paquetes (declaración: actualmente formo parte del Consejo Directivo de Coradiant). Coradiant incluye cualquier cosa que pueda imaginar que salga de sus servidores web (en cualquier parte del mundo) hacia sus clientes. Puede localizar cualquier problema de manera rápida y mantener informados de forma constante, tanto a usted como a sus equipos de TI.

Con Coradiant también puede comprender, por ejemplo, el motivo por el que sus índices de conversión son bajos. ¿Es porque de pronto su carrito y las páginas de finalización de la compra iban lentas y por tanto evitaban que sus clientes puedan acceder a las mismas? ¿O es porque hay errores 404 en sus páginas más importantes? Estas son preguntas clave que a las herramientas tradicionales les cuesta responder, si es que responden…

Esto es la estrategia de la multiplicidad: los datos de clickstream, una mejor perspectiva del paisaje a través de resultados múltiples y unos caminos más rápidos hacia el fracaso y el éxito, mediante la experimentación y testing. Estos son los pasos básicos para combatir contra una industria competitiva. Y no se olvide de adoptar el modelo mental de «corazón y mente». Independientemente de dónde se encuentre, vigilará la actividad web de sus competidores tal y como vigila la suya propia (definido en la figura 1.4). La multiplicidad le proporciona las claves para cambiar el mundo.

¡Vamos a ello!

2

La estrategia óptima para elegir su alma gemela en analítica web

En el nuevo orden mundial de la analítica web 2.0 se hace necesario ir más allá del modelo mental «fuente única de verdad» y evolucionar hacia una verdadera estrategia de multiplicidad, con el objetivo de poder identificar más rápido losinsightssobre los que intervenir. ¿Cómo se hace esto? ¡Utilizando las herramientas adecuadas! Debe seleccionarlas de forma correcta y asegurarse de que un paso adelante no implique dar tres hacia atrás.

En este capítulo podrá aprender cómo realizar una profunda introspección para entender mejor sus necesidades, cómo obtener la verdad sobre los proveedores analíticos, cómo comparar las herramientas analíticas y, por último, cómo ejecutar una fase o proyecto piloto y negociar un contrato

Contenido del capítulo

Predeterminar su éxito futuro

Paso 1: Tres preguntas críticas que debe realizarse antes de buscar su alma gemela en la analítica

Paso 2: Diez preguntas que se han de realizar a los proveedores antes de casarse con ellos

Comparar los proveedores de analítica web:

diversificar y conquistar

Paso 3: Identificar su alma gemela en analítica web (cómo ejecutar un proyecto piloto eficaz con herramientas)

Paso 4: Negociar el acuerdo prematrimonial: comprobar los contratos de nivel de servicio (SLA) para su contrato con el proveedor de analítica web

Predeterminar su éxito futuro

Tenemos la suerte de contar con una serie de robustas herramientas comerciales o gratuitas con las que conseguir los objetivos de la analítica web 2.0. Lamentablemente, solemos infravalorar de forma significativa lo importante que resulta la elección de la herramienta adecuada o hasta qué punto una incorrecta selección de ésta puede hacer retroceder a una organización.

Por ejemplo, mi empresa se decidió por una herramienta de analítica web después de enviar una solicitud de propuesta (RFP) que contenía todas las preguntas del mundo. Nos llevó quince meses implementar por completo la herramienta, además de seis meses adicionales para hacernos a la idea de que la elección había sido totalmente errónea. Supongo que, después de todo, ¡la solicitud de propuesta no era tan sólida! Para entonces, ya estábamos demasiado metidos en la herramienta (a través de personas, sistemas y procesos) como para cambiar nada de una forma rápida. En los siguientes seis meses, el miembro de la alta dirección que ayudó a elegir esta costosa herramienta dejó la empresa. Cuando entró el nuevo directivo, se percató rápidamente del problema e inició el proceso para la selección de una nueva herramienta. La empresa había estado estancada durante más de dos años y medio. Nos llevó otros nueve meses volver a escoger y aplicar la herramienta adecuada.

El tiempo total invertido en la toma de decisiones estratégicas sobre la web: exageradamente más de lo necesario.

Probablemente piense que esta situación únicamente se da en las grandes empresas o en cualquier otra empresa menos en la suya. Créame, también puede ocurrir en su empresa.

Tendemos a escoger las herramientas como si estuviéramos buscando pareja para casarnos. Cuando elegimos mal, no queremos aceptarlo. La realidad es que algunas cosas tendrán un impacto en sus posibilidades de éxito, más que la elección de un conjunto adecuado de herramientas, para las necesidades únicas de su pequeña, mediana o gran empresa.

La regla 10/90

Mis inicios en el mundo de la analítica web fueron esclarecedores. La empresa tenía una de las mejores herramientas que podía comprar, pero las decisiones se tomaban por impulsos viscerales y toda esa información resultó ser inútil.

La lección que aprendí en función de esa experiencia me llevó a postular la regla 10/90 (publicada en miblogel 19 de mayo de 2006):

• Nuestro objetivo: conseguir el mayor valor con la implementación de la analítica web.

• Coste de la herramienta analítica y los servicios profesionales del proveedor: 10 dólares.

• Inversión requerida en recursos/analistas inteligentes: 90 dólares. • La clave para obtener un éxito espectacular: la gente.

La razón fundamental era sencilla y se debía a cuatro problemas básicos:

• Las páginas web son tremendamente complejas y aunque las herramientas pueden capturar todos los datos, en realidad no le indican lo que tiene que hacer.

• Incluso a día de hoy, la mayoría de las herramientas de analítica web que se encuentran disponibles en el mercado sólo arrojan datos. ¡Muchos datos!

• No vivimos en el sencillo mundo de la analítica web 1.0. Ahora tenemos que tratar con los datos cuantitativos, los cualitativos, los resultados de nuestros tests multivariantes, así como con los datos de inteligencia competitiva que no puedan asociarse a ninguna otra cosa.

• Una de las maneras más eficaces para convertir los datos eninsights, es continuar con el conocimiento tribal existente en la empresa: las normas no escritas, la falta de metadatos, las acciones de la gente al azar (¡de acuerdo!... su director general) y así sucesivamente.

Para resolver estos cuatro problemas necesita un analista, es decir, una persona con un cerebro de tamaño planetario.

Si realmente desea tomar medidas sobre los datos, no escatime a la hora de invertir en una o en más personas (en caso de que sea necesario). De lo contrario, no dejará de tener muchos datos, pero con poca información.

Con la proliferación de opcionesonliney la sofisticación de la web, la regla 10/90 se hace aún más relevante hoy en día.

Buscándole tres pies al gato: actualmente trabajo como evangelista de Google. Mucha gente, matemáticamente superior, me dice que con la existencia de herramientas gratuitas la regla 10/90 no es válida: las herramientas (los 10 dólares) ahora son gratuitas. Mi respuesta es que las herramientas aún no son gratuitas.

Si quisiera utilizar Google Analytics o Yahoo! Web Analytics, el coste de la herramienta sería cero, pero tendría que invertir 5.000 dólares en un consultor autorizado para poder implementarla de forma correcta. Ahí están sus 10 dólares. ¡Ahora vaya e invierta 90 dólares en obtener gente con mentes planetarias para dar sentido a todos estos datos!

Paso 1: Tres preguntas críticas que debe realizarse antes de buscar su alma gemela en la analítica

El mayor error que cometemos a la hora de seleccionar las herramientas es que nunca nos paramos a reflexionar sobre nuestra propia genialidad, probablemente por la falta de ella. Nos quedamos con la primera opción que se nos presenta. Rara vez nos ponemos a considerar las cualidades que pueden determinar si esta herramienta es la idónea, o no, para nuestras necesidades.

Así, el paso número uno es la autorreflexión y una evaluación lo suficientemente honesta de su propia empresa, de su equipo y de su posición en el ciclo evolutivo.

Utilice las siguientes tres preguntas para provocar una autorreflexión crítica que le ayudará a elegir su correcta alma gemela en analítica web 2.0.

Pregunta 1: ¿Prefiero informes o análisis?

Es difícil contestar a esta pregunta, ya que a la mayoría de las organizaciones les resulta complicado hablar, de manera honesta, sobre sus necesidades. Todas las empresas coinciden en que prefieren el análisis, sin embargo muy pocas organizaciones (especialmente aquellas con una plantilla superior a cien empleados) lo necesitan. Lo que realmente precisan son informes.

A continuación, se indican algunos motivos por los que elegir únicamente los informes:

Toma de decisiones descentralizada. La organización está estructurada de forma que muchos líderes tomen decisiones y siempre se precisa su participación para cualquier acción que haya que tomar. Estos líderes necesitan datos que puedan procesar y no un análisis sobre cuál es la acción a tomar.

Cultura de la empresa. ¿Cómo se alcanza el consenso en su empresa? ¿Tiene que cubrirse las espaldas en todo momento? ¿Tiene diferentes niveles de gestión? ¿Es matricial? ¿Impera la burocracia? A menudo, la cultura impone controles y equilibrios, con múltiples supervisiones, haciéndose necesarias las comprobaciones. Este tipo de cultura requiere un suministro de información (datos).

Disponibilidad de herramientas y funcionalidades. Una serie de herramientas están orientadas a la presentación de informes y no al análisis que establece el patrón de utilización.

Historia. Las empresas más consolidadas han trabajado con personas que publican informes y datos. El mantra no es «póngase las pilas y actúe con rapidez».

Aversión al riesgo. ¿Tiene su empresa autorización para asumir riesgos? ¿O acaso asumir riesgos representa un impedimento en su trayectoria profesional? Hacer un análisis real significa desprendernos de parte del control y confiar en la gente que sabe hacer su trabajo. Si la cultura de su empresa no apoya ni fomenta este concepto, entonces es mejor la presentación de informes.

Distribución de los conocimientos en las personas o equipos (conocimiento tribal). Si realmente desea analizar los datos, tiene que conocer el contexto para dar sentido a los números. Si su empresa tiene aislada tanto la información como la ejecución, nada que faculte al analista le podrá ayudar. Si los analistas no están relacionados, lo mejor que pueden hacer es proporcionar datos a personas que podrían estar vinculadas (a ser posible los dirigentes de la empresa).

Disponibilidad de una fuerza bruta intelectual analítica. Volviendo a la regla 10/90, y en el caso de que haya invertido adecuadamente en analistas, entonces tiene sentido elegir una herramienta que permita a su empresa realizar verdaderos análisis.

A pesar de estas circunstancias atenuantes, se le indica al equipo de analítica que adquiera la herramienta, ya que es un «regalo de Dios a la humanidad». Al elegir una herramienta de analítica web, debe valorar en profundidad a su empresa, estudiar su estructura tanto en las tomas de decisiones como en sus necesidades. Sea honesto y decida cuál de los dos conceptos, informes o análisis, proporciona el mayor beneficio para su empresa. Si ésta realmente necesita informes sólidos, elija una herramienta para estos fines. Si su empresa se desarrolla en base al análisis, elija en consecuencia.

Considere las siguientes tres historias.

La herramienta asequible pero errónea

Para mi empresa, escogí una herramienta realmente asequible y que podía desgranar los datos como si se fuese a acabar el mundo mañana, para ofrecer a los altos dirigentes un análisis cierto. En este caso, se trataba de una empresa de gran tamaño, con unos ingresos totales de aproximadamente 2.000 millones de dólares y con varios cientos de millones en online. Lo que la empresa realmente necesitaba eran datos distribuidos a muchas personas, es decir, informes. La herramienta que elegí no funcionaba y fracasó miserablemente porque apestaba a informes. Cada persona tenía que procesar los datos, tardaba demasiado y la gente se impacientaba y se veía presionada por el tiempo, por lo que la empresa se movió por impulsos viscerales y esta oportunidad web se desperdició.

La herramienta cara pero con personal inadecuado

Un amigo mío que trabaja en una empresa mucho más grande, con unos ingresos multimillonarios, escogió la herramienta de analítica web más cara. Era innovadora, elegante, ofrecía barras y gráficos muy coloridos y realmente procesaba en tiempo real. Podía responder a cualquier pregunta, no sólo a preguntas online si no también offline, con integración telefónica y muchas más cosas.

Pero después de quince meses de ejecución, esta supuesta herramienta que parecía un «regalo de Dios para la humanidad» sólo podía procesar 45 días de datos en un momento dado. Un problema aún mayor fue que sólo dos personas sabían cómo utilizarla. Durante cuatro años, la alta dirección estuvo muy emocionada con todos estos datos, todo ello partiendo de una interfaz de usuario elegante. Pero aún tenían que seguir tomando una única decisión estratégica (o incluso 10 tácticas) sobre todos esos datos. Mientras tanto, el proveedor de analítica web recaudó aproximadamente 2,5 millones de dólares al año en comisiones.

La empresa de mi amigo hubiera ido mejor servida con Google Analytics o con Yahoo! Web Analytics. Ambos ofrecen herramientas gratuitas y potentes que hubieran conseguido que las personas utilizaran los datos.

Con el tiempo, si se hubieran alineado la cultura, la estructura organizativa y el nivel de riesgo asumido, la empresa podría haber obtenido mucho mayor partido.

El cambio a una herramienta correcta

La tercera historia trata sobre un start-up. Eran hábiles, ágiles y muy orientados a la información, básicamente porque su existencia dependía de ello. Sin embargo, habían elegido imprudentemente una herramienta que realizaba bien los informes, pero cuyo análisis era deficiente. Les recomendé que modificaran sus herramientas y que compraran una herramienta de «alta gama» con alto contenido analítico. Supuso un verdadero sacrificio tener que pagar esa cantidad, pero seguro que sacaron mucho provecho de esta herramienta. La decisión de comprar una herramienta de alta gama cambió su trayectoria, pudieron realizar un análisis profundo y rápido, así como aprovechar el comportamiento del cliente para modificar rápidamente a su aplicación de software como servicio (SAAS). ¡Ahora son muy ricos!

Es un sacrilegio admitir que lo único que desean son los informes. Seamos honestos o conseguirá una involución de la empresa durante años. También es importante hacerse a la idea de que necesita la potencia analítica, así que invierta en ello y verá cómo obtiene rendimiento por su inversión (ROI).

Pregunta 2: ¿Dispongo de la suficiente infraestructura en TI, de un negocio consolidado o de ambos?

Hay empresas que son buenas en tecnologías de la información (TI) y otras que lo son en los negocios (a nivel de marketing, análisis y decisiones estratégicas). En muy raras ocasiones, algunas son buenas en ambos casos.

Tendrá que probar cuál es el punto fuerte principal de su empresa, especialmente en el contexto de la analítica web, porque desempeñará un papel clave en su éxito.

Llevar a cabo una implementación exitosa del análisis web es complicado y resulta fácil equivocarse. Recientemente, una empresa que ofrecía servicios de consultoría de analítica web me comentó que 7 de cada 10 veces, cuando empiezan su relación con el cliente, se encuentran con que la implementación de la herramienta es incorrecta (¡lo que significa que, durante todo este tiempo, el cliente ha estado utilizando datos erróneos!).

Si dispone de una infraestructura sólida de TI y un negocio consolidado, entonces puede probar suerte, seguro que le irá bien. En el peor de los casos, se puede asignar a alguien a tiempo parcial para que se asegure de que las cuestiones técnicas se produzcan tal y como se esperan.

Si no dispone de una infraestructura sólida de TI (me refiero a gente especializada en TI y con conocimientos sobre analítica web), tendrá que subcontratarla. Puede optar por contratar consultores autorizados o expertos independientes para que lo puedan llevar a cabo en su lugar. Asegúrese de planificarlo.

Un último motivo para evaluar su nivel de infraestructura de TI es lo siguiente: si quiere desarrollar sus aplicaciones web dentro de la empresa y no con un proveedor de servicios de aplicaciones (ASP). Si quiere alojar la recopilación y el análisis de datos en la propia empresa (por ejemplo, con Urchin, WebTrends o NetInsight Affinium de Unica), entonces necesita una fuerte infraestructura de TI para poder realizar todo el trabajo. Asegúrese de cubrir esta área crítica.

Si no dispone de una infraestructura de negocio sólida, reconocer honestamente esa deficiencia le coloca por delante de su competencia. Deberá realizar un presupuesto para traer consultores externos o a una organización, para que le enseñen y le ayuden a desarrollar un mayor nivel de sofisticación.

En mi libro Web Analytics: An Hour a Day incluyo, en la página 406, un modelo de ciclo de vida en cuatro pasos, donde se indican recomendaciones sobre el tipo de compromiso exacto que debe asumir con una consultoría externa para mejorar drásticamente su nivel de sofisticación en el negocio. Puede ver el artículo online en la siguiente URL: http://sn.im/wabizplan.

Pregunta 3: ¿Estoy resolviendo sólo clickstream o analítica web 2.0?

La pregunta sobre clickstream respecto a la analítica web 2.0 es más bien un modo de pensar. Es una pregunta que trata de juzgar lo que está resolviendo para ayudarle a entender el nivel al que se está acercando a la solución establecida. Esta pregunta tiene que ver con saber si necesita una herramienta que le ayudará a entender los clics (lo cual está bien) o si necesita una herramienta para ir más allá. La pregunta le ayudará a concretar y resolver sus metas, tanto a corto como a largo plazo.

La estrategia y mentalidad de la analítica web 2.0 reclaman un análisis cualitativo y cuantitativo sólido, para su enfoque de analítica web, y tiene unos objetivos específicos: comprender la experiencia del cliente de forma explícita para poder influir en el comportamiento de éste en su sitio web.

Sus criterios de valoración serán muy diferentes dependiendo de su situación actual, punto de vista y enfoque. En ocasiones, tendría suficiente con un sencillo analizador de registros, mientras que en otros casos necesitaría una herramienta que se integre con otras fuentes de datos o una herramienta que fuera compatible con su repositorio de datos (data warehouse).

Por ejemplo, si lo que quiere es saltar rápidamente a la analítica web, puede que no le importe si la herramienta se integra con un sistema de encuestas o que pueda aceptar metadatos de sus sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) o de gestión de relaciones con clientes (CRM). En ese caso, necesita una herramienta que le ayude a entender los clics.

Por otro lado, si tiene pensado empezar a realizar tests desde el primer día, entonces necesita saber que puede integrar fácilmente sus datos clickstream con su A/B, o con el proveedor de test multivariantes (MVT). En ese caso, necesita una herramienta que pueda hacer mucho más por usted.

Recuerde que comprar la herramienta más grande, pero la peor, es una estrategia pésima, ya que en un futuro no muy lejano probablemente querrá integrar sus datos analíticos, por ejemplo, con su frigorífico.

Nadie puede predecir cómo estará el mundo dentro de tres años, así que compre hoy una herramienta que sirva para sus necesidades en un horizonte razonable (de dos a tres años). En la web todo cambia demasiado rápido, por lo que ampliar el horizonte sería imprudente.

Paso 2: Diez preguntas que se han de realizar a los proveedores antes de casarse con ellos

El proceso más común para la selección de un proveedor de analítica es ir preguntando en su empresa a diferentes personas relacionadas con el sitio web que listen los datos que les gustarían obtener, recopilando todas sus respuestas en una lista gigante y entregársela al proveedor a modo de solicitud de propuesta (RFP). Los proveedores responden afirmativamente a todo y tiene que elegir el proveedor que realmente le guste, el que le ofrezca mejores productos promocionales o el que le parezca más atractivo.

En la siguiente sección, se incluyen 10 preguntas que debe hacerse cuando esté seleccionando una herramienta de analítica web para su empresa, orientada a comisiones. Las preguntas son breves y concisas, pero separan la paja del trigo con bastante rapidez.

Pregunta 1: ¿Cuál es la diferencia entre su herramienta o solución y las herramientas gratuitas de Yahoo! y de Google?

Será mejor que deje de negar la evidencia. Si ya existen buenas herramientas analíticas de forma gratuita, ¿por qué debería pagar por otra?, ¿por qué no centrarse en seguir la regla 10/90 para conseguir el éxito en la analítica web? Cuando realice esta pregunta, pregúntele al proveedor que comparta sus mejores cinco (únicamente cinco) informes que les distinguen del resto de la competencia.

La respuesta que está buscando no es que Google y Yahoo! sean grandes y malos y que su privacidad está en peligro. Eso es una simple excusa. Tampoco querrá escuchar que no le van a facilitar el soporte técnico para una herramienta gratuita o que las herramientas gratuitas desaparecerán. Todas esas respuestas son falsas: su privacidad no está amenazada, dispone de soporte técnico con las herramientas gratuitas (¡a menudo de la misma empresa que ofrece soporte a su herramienta de pago!) y, por último, las herramientas gratuitas no están desapareciendo.

Quiere que su proveedor orientado a comisiones le proporcione ejemplos tangibles y específicos de informes y de métricas que los proveedores gratuitos no proporcionan. Cualquier proveedor de analítica que justifique su coste dará una respuesta escueta y se centrará en sus mejores funciones: informes, métricas, puntos de integración, etc. y no en tácticas de intimidación.

No hay ninguna regla que diga que Omniture, Google Analytics o Webtrends funcionan igual para todo el mundo. Cada empresa necesita una solución única. Debe considerar detenidamente la aplicación de estas herramientas en su empresa. Su decisión debe basarse en hechos y no en el miedo, la incertidumbre o la duda.

Esta pregunta se aplica a herramientas de encuesta (compare las herramientas con soluciones gratuitas, como por ejemplo 4Q), para A/B o soluciones de tests multivariantes (compare estas soluciones respecto a Google Website Optimizer gratuito) y para las herramientas de inteligencia competitiva (compare estas herramientas con relación a Compete, Ad Planner, Insights for Search, etc.).

No hace falta decir que va a realizar un análisis del coste-beneficio de la operación. Es decir, si obtiene el 95 % de una solución gratuita o de bajo coste, ¿entonces el 5 % restante equivale a x cientos de miles de dólares al año? Si la respuesta es sí, ¡adelante!

Pregunta 2: ¿Se considera totalmente un proveedor de servicio de aplicaciones (ASP) o, por el contrario, ofrece una versión software? ¿Está planificando una versión del software?

Uno de los retos con los que se encuentran los proveedores es el cliente que desea una solución orientada al software y ubicada en la empresa, en lugar de un proveedor de servicios de aplicaciones (ASP). En la actualidad la mayoría de los proveedores de analítica, ya sean gratuitos o basados en comisiones, proporcionan una herramienta orientada a ASP sin ofertas basadas en software. Algunos proveedores, como Webtrends, Unica y Google (con Urchin), ofrecen soluciones que puede comprar y poner en práctica in house.

Con esta pregunta está tanteando el modo en que el proveedor se está preparando para el futuro con ofertas diferenciadas. También está intentando averiguar lo intangible, cómo reaccionan a esta pregunta, además del contenido de su respuesta.

También puede preguntar al proveedor sobre las cookies de origen (asociadas al propio dominio) y las de terceros, incluyendo el tipo que utilizan por defecto, además del coste por utilizar cookies de origen.

Casi siempre debe utilizar las cookies de origen y, además, la mayoría de los proveedores lo permiten.

Lo que busca es una reacción al preguntar por las cookies de origen. ¿Le aconsejó el proveedor de forma proactiva que tuviera cookies de origen? ¿Insistieron en ello? La respuesta revelará la mentalidad del proveedor.

Pregunta 3: ¿Qué mecanismos de captura de datos utiliza?

Puede capturar los datos de su sitio web de diversas maneras. El método más común son los tags JavaScript. También puede utilizar web logs, analizadores de paquetes (packet sniffers) o contadores web (web beacons).

La respuesta que espera obtener del proveedor es… espere a… ¡la multiplicidad! A pesar de que pueden adaptarse a la norma actual, es decir, las etiquetas JavaScript, también pueden tratar con diferentes formatos de captura de información. Deseará un proveedor que pueda evolucionar más allá de las etiquetas (o de logs o analizadores), ya que la web evoluciona y se hace más difícil realizar un seguimiento.

Nota:Para obtener más información y ver las ventajas e inconvenientes de cada método, consulte el capítulo 2 deWeb Analytics: An Hour a Day.

Es decir, querrá un proveedor que evolucione hacia el mundo multimedia, Flash, Flex, RSS, plataformas móviles, aplicaciones web híbridas (mash-ups), etc.

No está buscando un proveedor que le lave el cerebro vendiendo que las etiquetas JavaScript u otros mecanismos comunes son la respuesta a todas sus plegarias. Si intentan utilizar esa táctica, míreles con recelo y pase al siguiente proveedor.

También le insto a que ponga especial precaución al revisar las respuestas de esta pregunta cuando elija las herramientas de inteligencia competitiva. Existen tantas formas diferentes de capturar datos (paneles, datos de ISP, servidor de registros de empresa, archivos de registros de búsqueda, software de supervisión, grupos de control, etc.), y cada uno de ellos trae consigo un enfoque particular. Es importante que comprenda lo que está comprando. En el capítulo 8 trataré el tema de la inteligencia competitiva con sumo detalle.

Pregunta 4: ¿Puede calcular el coste total de la herramienta en propiedad?

En este caso, preste muchísima atención. Está entrando en un territorio espinoso donde puede considerar lo siguiente: o bien me promocionan o existe la posibilidad de que me despidan.

La mayoría de los proveedores le darán un precio (o lo publicarán en un anuncio), que aparecerá con algo similar a lo siguiente: «¡Erradique el hambre en el mundo con nuestra herramienta analítica por tan sólo 5.000 dólares al mes!». Hay que tener en cuenta algo más que la primera cifra (el coste) que obtiene del proveedor y calcular el coste total por propiedad (TCO). Este último puede variar enormemente en función de una serie de factores, incluido usted como empresa, las herramientas de las que disponen, de su proveedor y de sus estrategias de precios.

Tendrá que considerar los siguientes elementos sobre el TCO:

• El coste por página vista (la mayoría de los vendedores orientados a ASP cobran por página vista).

• Los costes incrementales, más allá de la suma global inicial. Incurrirá en estos costes si pasa sobre sus páginas vistas asignadas, si existe cualquier función avanzada (por ejemplo, seguimiento RIA o RSS como módulos adicionales que costarían más) y si con posterioridad necesita comprar otras funciones (como por ejemplo, la integración en pago por clic de Google/Yahoo! Search Marketing, o una función de ofertas de palabras clave, un almacén de datos o la segmentación disponible únicamente, en una herramienta distinta).

• El coste por los servicios profesionales (la configuración e instalación inicial y después la personalización o detección de errores posteriores al lanzamiento).

• Los costes anuales de soporte técnico, una vez transcurrido el primer año.

• El hardware adicional que necesita (PC, portátiles, servidores web, unidades de almacenamiento de datos, etc.). Este coste puede variar según el proveedor. ¡Tenga cuidado, porque una inversión de 250.000 dólares en una solución de un proveedor podría requerir una inversión de un millón de dólares en hardware!

• El coste administrativo, es decir, el personal que gestiona la relación con los proveedores. Este coste podría ser un recuento parcial, que representa a alguien para crear todos los informes y publicarlos, e incluso a alguien que actúe como coordinador entre el proveedor, el departamento de TI y los comerciantes. Todas estas funciones podrían cubrirse con una única persona, pero es mejor saberlo ahora.

• El coste de los analistas necesarios para la elaboración de insights. Podría englobar este elemento con el anterior, pero tiene que tener en cuenta la regla 10/90 y ser consciente de que uno no puede comprar solamente la herramienta: también tiene que contratar a un cerebrito para que interprete los datos.

• El recuento adicional (parcial o total) para mantener las etiquetas, trabajar en colaboración con su departamento de TI, actualizar las páginas en el sitio web, etc. Si procede, se incluirá también el recuento requerido para coordinar con los departamentos de marketing, ventas y los equipos de BI internos, para asegurarse de que los datos se etiquetan, capturan y pasan de forma precisa.

Sume el total de estos factores de entre los diversos proveedores y elija con criterio. No es difícil imaginar que el TCO podría ser fácilmente varias veces superior al coste presupuestado por el proveedor.

Es fundamental darse cuenta de que tiene que calcular el TCO, incluso si utiliza una herramienta gratuita como Google Analytics o Yahoo! Web Analytics. Sólo el coste de la herramienta es gratuito (los dos primeros elementos de la lista anterior). El resto de los costes correrán por su cuenta (servicios profesionales, analistas y otras personas).

Le animo a buscar datos para comprender claramente lo que el TCO supone para cada proveedor. Le voy a recordar lo siguiente en sucesivas ocasiones a lo largo este libro: no olvide la regla 10/90. Una gran herramienta en manos de un colaborador que únicamente recopila datos resulta inútil, mientras que una herramienta gratuita, de bajo coste y de poca potencia en manos de un colaborador con una excelente capacidad de análisis arrojará resultados masivos que impactarán en su rentabilidad final.

Pregunta 5: ¿Qué tipo de soporte pueden ofrecer? ¿Qué puedo incluir de forma gratuita y qué cuesta más? ¿El servicio 24 x 7 es gratuito?

Durante los argumentos de ventas de los proveedores, escuchará que todo es gratuito. De hecho, es cierto que muchos de los proveedores de analítica web ofrecen una gran cantidad de soporte absolutamente gratis, siempre que mantenga su condición de cliente.

No obstante, existen ciertas limitaciones y advertencias que no quedan explícitas y que tendrá que desentrañar. ¿Quiere aprender hasta qué punto el proveedor va a responder preguntas absurdas de sus usuarios de negocio?

Firmar un contrato e implementar una solución representa el comienzo de los problemas con la herramienta, no el fin de los problemas de sus datos. Es muy importante que comprenda exactamente qué servicios están incluidos y cuánto cuesta obtenerlos.

Por ejemplo, si un vendedor ofrece soporte gratuito sólo durante el horario comercial, ¿cuál es el coste del soporte técnico las 24 horas del día, 7 días a la semana? O si van a responder a las preguntas sólo acerca de la herramienta, ¿cuánto le costará determinar el motivo por el cual la herramienta no está funcionando en su sitio web? Estas situaciones son sólo sugerencias para ir empezando, pero tendrá que ir elaborando sus propias preguntas.

Precisará soporte y servicios profesionales, por lo que tendrá que comprender perfectamente lo que le van a proporcionar, tanto por parte del proveedor como por parte de los «consultores autorizados».

Pregunta 6: ¿Qué funciones de la herramienta me permiten segmentar los datos?

Este es otro principio que voy a repetir con cierta frecuencia a lo largo del libro: la segmentación es la clave para encontrar insights. ¡Segmentar o morir! De este modo, podrá imaginar por qué esta función resulta clave. Tiene que entender el gran nivel de importancia que tiene la segmentación en la herramienta y lo sencillo que resulta utilizarla.

Pregúntele lo siguiente a su proveedor: ¿tengo que codificar previamente todo, en las etiquetas JavaScript habituales, en cada página de mi sitio web, para poder segmentar la captura posterior de los datos?, ¿puedo capturar los datos con una etiqueta convencional y realizar la segmentación más tarde? A esto último lo denomino postfacto segmentation («segmentación a posteriori»).

La mayoría de los vendedores se aferran a lo anterior: las etiquetas JavaScript de costumbre en las páginas para poder permitir cualquier tipo de segmentación. Esto complica considerablemente el proceso de segmentación. ¿Cómo puede idear todas las preguntas que vaya a realizar sobre los datos antes de instalar la herramienta? Muchas veces tiene que intentar realizar el proceso usted mismo y comprobar si puede segmentar los datos en la herramienta o no. Solicite una prueba gratuita por tres meses y haga sus propias pruebas con dicha herramienta.

De nuevo, compruebe si el vendedor le ofrece la función que necesita y elija con criterio.

Pregunta 7: ¿Qué opciones tengo para exportar los datos de su sistema al de nuestra empresa?

Esta pregunta la vamos a dividir en cuatro apartados:

• ¿Puedo obtener todos los datos en bruto?

• ¿Puedo exportar los datos procesados?

• ¿Con qué facilidad se pueden exportar 100.000 filas de datos (no brutos), procesados desde su herramienta, hasta mis sistemas de la empresa?

• ¿Qué pasa si finaliza mi contrato con ustedes?

¡Está bien, lo admito! Son un montón de preguntas, pero todas juntas forman la pregunta más importante: ¿quién posee los datos? Si los almacena el proveedor y usted quiere exportarlos, ¿usted obtiene los datos en bruto (enormes archivos con datos sin ningún tipo de inteligencia en términos de métricas calculadas, que tiene que descifrar) u obtiene los datos procesados (datos calculados que resultan más fáciles de integrar)? Normalmente, la mayoría de los vendedores le indicarán que puede exportarlo todo. Realice las preguntas concretas de la lista, para entender exactamente lo que puede o no exportar (recuerde que un volcado a Excel no es la respuesta, por ese motivo mencioné antes lo de las 100.000 filas). Con esta información puede determinar si su respuesta es suficiente para su empresa o no.

Quisiera subrayar que no le estoy recomendando que insista en obtener todos sus datos de una forma específica, sino que realice las preguntas necesarias para que no se arrepienta de ello en el futuro.

En el mejor de los casos, el proveedor dispondrá de una interfaz de programación de aplicaciones (API) que le permitirá extraer la información necesaria. Y el súmmum sería que pudiera extraer los datos sin incurrir en excesivos gastos adicionales (muchos de los proveedores le cobrarán cuantiosas comisiones después de haberse descargado una pequeña cantidad de información).

Pregunta 8: ¿Qué funciones me proporciona para poder integrar datos desde otras fuentes a mi herramienta?

A estas alturas ya sabemos que a medida que se ejecuta la estrategia de analítica web 2.0 tendrá que integrar diferentes fuentes de datos para conseguir obtener una visión de conjunto (pero como usted es muy astuto, no va a integrar los datos sin ton ni son, ¡sino de forma razonable!). Sin importar el tipo de proveedor que utilice, sus datos clickstream quedarán limitados con el tiempo. Al final, querrá insights más profundos y preferirá integrarlos con otras fuentes de datos. La exportación de datos no resulta un proceso fácil y tiene que pasar los datos a sus herramientas. Tendrá que determinar con qué facilidad el proveedor potencial puede importar datos externos.

Es posible que desee pasar algunos de los siguientes tipos de datos a su herramienta: los metadatos de otras fuentes en su empresa, los datos de CRM, los datos de su agencia publicitaria o de búsquedas, los datos de las encuestas que contienen la clave principal (como por ejemplo, los valores de las cookies) y los resultados de los tests multivariantes o A/B. Deberá ser capaz de importar datos de forma eficiente (si es posible, sin ayuda de nadie) con el objetivo de poder utilizarlos a continuación para la segmentación o presentación de informes.

Un buen ejemplo de integración es Google AdWords y Google Analytics, ya que no es necesario que etiquete sus campañas de búsqueda de pago. Además, Google Analytics muestra sus campañas de forma agradable y bonita para poder realizar su análisis.

Un ejemplo insuficiente de integración es Google Website Optimizer y Google Analytics. Google puede medir el éxito de su experiencia con Website Optimizer utilizando un objetivo o resultado. Pero resultaría más útil si las herramientas estuvieran integradas y, de este modo, poder medir más resultados.

Calcule dónde está el límite de su proveedor potencial en relación a los tipos de datos que desee integrar.

Pregunta 9: ¿Puede indicarme dos nuevas funciones, herramientas o adquisiciones que esté desarrollando su empresa, o que tenga en perspectiva para los próximos tres años, que le distingan de la competencia?

Esta es una pregunta con visión de futuro. Quiere saber si sus proveedores están preocupados por el futuro (lo que indica interés) y lo que están haciendo actualmente para hacer frente a los próximos retos.

Sus respuestas le darán una idea del nivel de conocimiento que tienen de su propia situación y de la de sus competidores. Por tanto, no está preguntando qué dos cosas están haciendo que estén bien: la pregunta está dirigida y se contextualiza en lo que respecta a la competencia. Algunos proveedores son mucho mejores a la hora de valorar su propia situación, mientras que otros se limitan a analizar archivos de registro como si no existiera el mañana.

Deseará quedar impresionado por al menos una de las dos respuestas que escucha. De ser posible, preferirá una respuesta que le sorprenda. También le gustaría sentir que el proveedor tiene un buen concepto tanto de sí mismo como de sus competidores.

Realice esta misma pregunta a varios proveedores y verá cómo hablarán los unos de los otros: las diferentes perspectivas son una fuente de información valiosa. ¡Siempre resulta divertido ver cómo se quejan constantemente los unos de los otros! ¿Malvado? Sí. ¿Resulta útil para desenterrar la verdad? ¡También!

Pregunta 10: ¿Por qué los dos últimos clientes que perdió cancelaron sus contratos? ¿A quién están utilizando ahora? ¿Podemos llamar a uno de estos antiguos clientes?

Un proveedor me enseñó esta pregunta y es realmente fantástica. Se quiere asegurar de que está realizando la elección correcta y no hay mejor manera que saber el motivo por el cual un proveedor perdió un determinado negocio.

Probablemente le darán un enfoque comercial en lugar de darle una respuesta práctica. Pero incluso este enfoque comercial puede servirle para sus fines. En toda mi experiencia con un grupo de proveedores, sólo dos respondieron directamente a esta pregunta. Curiosamente, ahora mismo estamos haciendo negocios con ambos, aunque ninguno de ellos eran los mejores proveedores en lo que a tecnología se refiere.

Recuerde que, en realidad, está adquiriendo una relación con el proveedor, no sólo una herramienta. A largo plazo, la calidad de las personas se valorará más que las propias herramientas más avanzadas y si no tiene una buena relación con las personas no podrá trabajar bien con la herramienta.

Ahí las tiene: 10 preguntas sencillas y ninguna de ellas incluye mucho detalle técnico. Sin embargo, cada pregunta le ayudará a descubrir la verdad acerca de un proveedor y le ayudará a encontrar su mejor amigo para siempre.

Redefinir la sabiduría convencional sobre analítica webenterprise class

«Enterprise classse ha convertido en una coletilla tan viciada que ya no admite un significado preciso. En la mayoría de las ocasiones, los “mercachifles” o maestros de marketing lo utilizan con el propósito de crear ruido y crispación, sin realmente significar nada.» — Charles Thasher

Mi amigo Charles, de Microsoft, ha captado la esencia del términoenterprise classy su utilización para descartar herramientas, proveedores y opciones.

Los analistas, gurús y consultores, cada uno por sus propios motivos, utilizan el términoenterprise classpara dar empuje a ciertas soluciones, normalmente caras y masivas.

Este modelo mental surgió desde el viejo mundo. En un mundo basado en la analítica web 2.0, donde cualquiera puede crear software eficaz de forma masiva y escalable, este modelo mental no es sólo un tanto peculiar o curioso: puede resultar hasta destructivo.

De este modo, la primera lección es evitar descartar ninguna solución simplemente porque no posea la etiqueta efímera y arbitraria denominadaenterprise class.

La segunda lección trata de interiorizar que la definición deenterprise classse ha transformado de manera significativa.

Aquí va mi definición de proveedorenterprise class:

• El proveedor lleva más de 18 meses en el negocio. Cuánto más tiempo, mejor.

• El proveedor puede escalar su infraestructura de ASP (o solución software interna) para: 1) capturar el número de páginas visitadas y requeridas por el cliente, y 2) procesar los datos y proporcionarlos de forma oportuna (por ejemplo, cada dos o tres horas, tras las cuales empieza con rendimientos decrecientes en cuanto a su capacidad de acción).

• El proveedor tiene una infraestructura de soporte suficiente, para ayudar al cliente en lo que necesite y a un precio razonable. Si está dispuesto a pagar por ese soporte, debería pagar un precio razonable y esperar un soporte sólido del proveedor o de sus socios.

Eso es todo. El resto no importa. Tiene que saber que el proveedor tiene experiencia y que se mantendrá en el negocio mucho más tiempo. No existen más reglas de oro.

No existe regla alguna que diga que usted, como empresa o particular, necesite Omniture, WebTrends, o Yahoo! Web Analytics, o que diga que Lyris HQ (anteriormente ClickTracks), Omniture, Affinium NetInsight o Google Analytics no sean adecuados para usted.

Cada empresa es única. Usted es único, especial y extraordinario. No descarte una solución basándose en lo que piensen o digan los demás.

Comparar los proveedores de analítica web: diversificar y conquistar

Estoy seguro de que en algún momento ha escuchado este tipo de declaraciones: «Me ha defraudado tanto Omniture… que nuestra empresa lo rechazó y adquirimos Webtrends». ¿O acaso era Webtrends con Coremetrics?

Moverse entre otras herramientas similares es como salir de Málaga para meterse en Malagón: no hay mucha diferencia y el resultado será el mismo (aunque podría llegar a ser evidente para usted, justo antes de darse cuenta de que está entrando en Malagón...).

A través de una dolorosa experiencia me he dado cuenta de que cuando pasamos por el proceso de comparar proveedores de analítica web, resulta fundamental encontrar las verdaderas diferencias.

La estrategia de los tres grupos (three-bucket strategy)

Para poder comparar las herramientas de analítica web, he formulado una sencilla estrategia con tres grupos de herramientas. Antes de compararlas, elija uno de los tres grupos. Cada uno contiene un fantástico conjunto de herramientas bien diferenciadas.

Grupo 1: Omniture, Coremetrics, Webtrends.

Grupo 2: Affinium NetInsights de Unica, XiTi, Nedstat, ClickTracks.

Grupo 3: Google Analytics, Yahoo! Web Analytics.

En vez de elegir herramientas que le aportarán más o menos las mismas funciones o funcionalidades, el proceso de selección de grupos arriba recomendado le ayudará a tomar una decisión escogiendo entre un conjunto diverso de opciones.

Permítame añadir que cualquier herramienta de cualquier grupo de arriba le aportará el 85 % de las funciones que necesita. La razón por la que cada herramienta terminó en su grupo es porque ese grupo concreto ofrece algo convincente y se diferencia del resto de las herramientas de los demás grupos.

Estos son algunos fragmentos de entrevistas rápidas sobre las propiedades únicas de las herramientas en cada grupo:

Citas relevantes sobre el grupo 1. Omniture hará cualquier cosa que desee con un mayor conjunto de funciones y herramientas adicionales cada vez mayor. Webtrends se está transformando: de hacer simplemente analítica web a llevar a cabo optimización de tráfico de búsqueda de pago. Coremetrics dispone de varias funciones específicas para minoristas.

Estas son las herramientas que vienen primero a la mente cuando la gente piensa en analítica web. Cada una hace algo un poco mejor que la otra, pero también existen muchas similitudes entre ellas.

Citas relevantes sobre el grupo 2. Si desea hacer un análisis real a posteriori, entonces destaca ClickTracks. Bajo su nuevo padre (Lyris), ClickTracks forma parte de un conjunto integrado de herramientas web. Affinium NetInsight de Unica se integra eficientemente con sus campañas online y offline, especialmente si utiliza Unica para gestionar sus campañas offline. XiTi y Nedstat son dos excelentes empresas con sede en Europa que satisfacen tanto sus necesidades locales como las globales.

Cada una de estas herramientas proporciona una alternativa a los grupos 1 y 3 que resulta verdaderamente convincente.

Citas relevantes sobre el grupo 3. Google Analytics y Yahoo! Web Analytics son soluciones analíticas robustas y gratuitas que incluyen la presentación de informes personalizados y la segmentación integrada, por no hablar de la estrecha integración con su negocio principal de display y buscadores.

Ambas herramientas demostrarán que sólo tiene que pagar por la analítica cuando sus necesidades sean lo suficientemente complejas como para requerir una herramienta especial.

Si para comparar las herramientas de analítica web utiliza la estrategia de los tres grupos, estará eligiendo comparar herramientas diversas y bien diferenciadas. De ahí mi recomendación siguiente: para la evaluación de sus proveedores de analítica web, elija al menos una de las herramientas de cada grupo. Al final, acabará tomando una decisión inteligente y con criterio para su empresa.

Paso 3: Identificar su alma gemela en analítica web (cómo ejecutar un proyecto piloto eficaz con herramientas)

Ya ha realizado una introspección y se habrá preguntado a sí mismo tres importantísimas preguntas. Con 10 preguntas, ha interrogado a los proveedores de analítica. También ha aplicado la prueba de los tres grupos para asegurarse de la variedad en el proceso de selección.

¡Ahora viene la parte más emocionante! Elija a los finalistas del proceso de selección y ejecute una fase o proyecto piloto en tiempo real y en su sitio web, para a continuación, en una ceremonia espectacular digna de una serie de televisión, entregarle una rosa a la pareja elegida.

En primer lugar, deberá tener en cuenta que el tiempo medio que transcurre desde la implementación de un proveedor hasta que se reconoce su error y usted elige cambiar e implementarlo con uno nuevo, es de aproximadamente dos años. Está haciendo una elección crítica para su empresa y podría perder mucho tiempo si toma la decisión equivocada.

El proyecto piloto en tiempo real le asegurará que está tomando la decisión correcta y no una decisión únicamente basada en los proveedores, compitiendo en un concurso de presentaciones en PowerPoint.

Habitualmente, los proyectos piloto de proveedores se escalonan para que resulten efectivos: sí, se escalonan. No es que alguien tenga planes maquiavélicos. Cada vendedor quiere hacer una venta, normalmente compensado con cuotas, además de querer ofrecer una buena imagen. No importa si está vendiendo la herramienta cara o la gratuita (sí, ¡incluso las herramientas gratuitas deben pasar por el proyecto piloto!).

La siguiente lista de evaluación la creó inicialmente un lector de mi blog: Steve Medcraft. Para facilitarle un poco más de contexto, creó esta impresionante lista como criterios de evaluación para un gestor de contenidos sumamente grande.

Estas son las principales áreas que deseará evaluar durante el proyecto piloto:

Usabilidad. Determinar la accesibilidad y capacidad intuitiva de la herramienta. Establecer si su público objetivo (por ejemplo, las empresas, analista de datos y equipo de TI) puede utilizar y personalizar realmente el conjunto de herramientas y la información, o si usted debe conseguir recursos específicos para crear los informes necesarios y cuadros de mando en su nombre. Obtener una idea del tiempo necesario para la formación.

Funcionalidad. Probar la funcionalidad en situaciones reales de negocio: ¿realmente hace lo que dice que hace?, ¿puede utilizar las funciones e informes listos para su uso así como el etiquetado de páginas o necesita personalizar y ampliar la recopilación de datos para satisfacer sus necesidades? (puede que tenga que ejecutar unos cuantos supuestos con los proveedores). Determine lo que se considera realmente de valor para su negocio.

Técnico. Comprender el esfuerzo de implementar, configurar y personalizar, familiarizarse con el plan de implementación real. Determinar cualquier sobrecarga inesperada del sistema en su entorno.

Pruebe la interoperabilidad potencial con otras fuentes de datos o sistemas. Trate de identificar cualquier restricción que pudiera existir con cada solución. Entienda dónde se pueden ampliar, personalizar o integrar las etiquetas.

Respuesta. Determinar el nivel de respuesta, tanto para las solucione software y ASP (rendimiento, capacidad de gestionar volúmenes, disponibilidad de los informes y datos, ejercicios de evaluación comparativa), como para los propios proveedores (soporte inmediato, capacidad de aumentar sus necesidades, documentación y personalización específicas).

Coste total de la propiedad. Identificar los costes adicionales en los que podrá incurrir su negocio, no evidenciados en la propuesta del proveedor (licencias, administración adicional, etc.).

Para complementar las recomendaciones de Steve, a continuación indico las lecciones que he aprendido por experiencia propia, con criterios de evaluación que no suelen evidenciarse al seleccionar la herramienta adecuada:

Sacar el tiempo suficiente. Dígale a su proveedor que las seis semanas necesarias (o el tiempo que se haya determinado) para el proyecto piloto, empiezan a contar «después» de confirmar que la solución (etiqueta de JavaScript) se ha implementado en su sitio web y no desde el momento en el que el proveedor envíe su código. Necesitará al menos seis semanas con la herramienta en plena ejecución para hacerse una idea de si le conviene o no.

Ser justo. En la medida de lo posible, intente llevar a cabo las mismas tareas en cada herramienta de proveedor. Esto parece obvio, pero cada herramienta tiene su punto fuerte, por lo que resulta fácil acabar haciendo diferentes tareas en cada una de ellas. Eso no sería justo para ningún proveedor.

Preguntar sobre el muestreo de datos. No conseguirá hacerse una idea de la capacidad de una herramienta, para hacer frente a cantidades masivas de datos, ya que sólo dispondrá de seis semanas de datos. No obstante, pídale a cada proveedor que le indique qué tipo de muestreo de datos hace, para conseguir que las consultas vayan más rápido (existen muestreos positivos y negativos: en el capítulo 4 trataremos el tema de muestreo con más profundidad). Compruebe si todos los proveedores del proyecto piloto muestran los datos de la misma forma (si le indican que no es necesario el muestreo, no les crea: tarde o temprano necesitará un muestreo de los datos).

Segmentar como locos. La segmentación no es tan fácil como uno podría imaginar en cualquiera de las herramientas. Puede segmentar por comportamiento de cliente (x páginas, y cantidad de tiempo, se visitaron estas páginas pero no otras, etc.) y por fuente (las URL de origen, las campañas de marketing directo, los afiliados, etc.). La segmentación le mostrará la verdadera cara de cualquier herramienta. Recuerde preguntar lo que debe hacer inicialmente para poder segmentar los datos más tarde (y qué pasaría si se olvidara de hacer esta tarea inicial).

Preguntar sobre la analítica de búsqueda. Pregunte a cada proveedor la forma en la que identifica el tráfico orgánico de los motores de búsqueda (esto es una pregunta con trampa). Pregúntele a cada proveedor qué proceso sería necesario para llevar a cabo el seguimiento de sus campañas de marketing sobre motores de búsqueda y pago por clic (esto, de por sí, puede resultar muy laborioso, así que escoja la opción menos laboriosa). Pregunte también lo que se necesita para importar sus palabras clave de localización (keyword bidding) de búsqueda de datos de consumo (search spend data).

Probar la agrupación del contenido del sitio. Pruebe la facilidad con la que puede agrupar el contenido de su sitio web en cada herramienta y lo que sucede cuando sus grupos de contenido predefinidos cambian. Los grupos de contenido para el periódico New York Times podrían ser: Editoriales, Características, Noticias Internacionales, Deportes, etc. ¿Cuánto trabajo va a llevar? ¿Se puede volver atrás y rehacer el histórico (por ejemplo, si se le olvida o quiere crear una agrupación de contenidos diferente en los datos históricos, para ver cómo podrían haber sido las cosas)?

¡Traer a los empleados! ¡O a los vicepresidentes! Asegúrese de tener al menos unos cuantos novatos en su grupo de usuarios, así como a unos cuantos expertos en analítica: quiere asegurarse de que diferentes personas prueben la herramienta. Los novatos (empleados normales o vicepresidentes) pueden ayudarle a decidir si tiene una herramienta que es capaz de potenciar la democracia de los datos o no.

Probar la calidad del soporte. Cuando se tope por primera vez con un problema, o cuando no pueda solucionar algo, evite la tentación de llamar a su representante. Intente encontrar ayuda en la propia herramienta, en el sitio web del proveedor, enviando un correo electrónico al departamento de soporte técnico o en los foros de los usuarios. Durante el proyecto piloto, podrá conseguir un nivel de soporte superior. No obstante, después de realizar la compra, el nivel de soporte se reducirá algo. También tendrá la posibilidad de probar el soporte, porque podrá utilizar la ayuda de la herramienta, los foros, enviar un correo electrónico al departamento de soporte o llamar al número 900.

Conciliar las cifras (no sumarán, pero ¡resultará divertido!). Compare las cifras que muestran las diferentes herramientas con las que está haciendo el proyecto piloto y después pregunte a los proveedores que le expliquen las diferencias encontradas. En ningún momento sumarán y esto vuelve loca a la gente (yo incluido). Las reacciones de los proveedores y cómo explican las deltas, le facilitarán mucha información. Asegúrese de aportar a los vendedores datos específicos para períodos de tiempo concretos (se lo agradecerán enormemente) y, a continuación, pida explicaciones. Al final, recuerde que la calidad de datos en la web no es perfecta y que esto es así en el 100 % de los casos.

Comprobar las cosas cotidianas y normales. Compruebe lo fácil que es crear versiones y cuadros de mando personalizados sobre los mismos informes, para diferentes unidades de negocio o para añadir métricas calculadas. No creo que esto suponga un problema con la mayoría de herramientas que seleccione, pero el proceso de hacer cada una de estas tareas será de utilidad durante el proyecto piloto.

Trabajar en detalle el valor del TCO. He discutido hasta la saciedad por qué el coste total de la propiedad es importante.

Hágalo: sobran las palabras.

Para terminar, un pensamiento global. No tiene por qué hacer todo lo indicado anteriormente. Elija los factores más relevantes para su empresa y asígneles una ponderación, de modo que pueda repasar los criterios más importantes durante el proyecto piloto.

Y procure divertirse: se lo pasará bomba haciendo proyectos piloto.

Paso 4: Negociar el acuerdo prematrimonial: comprobar los contratos de nivel de servicio (SLA) para su contrato con el proveedor de analítica web

¡Ya casi hemos terminado! Sólo le queda un paso más: firmar un contrato. Antes de firmar, necesitará revisar los contratos de nivel de servicio (SLA), especialmente si va a firmar un contrato con un proveedor de análisis orientado a comisiones.

Puede que no sea consciente de que el contrato de nivel de servicio que usted necesita de su proveedor incrementará el contrato anual en cantidades importantes (y hasta cierto punto, esto es culpa del proveedor, ya que incluyen los precios a determinados componentes o SLA estándar en sus precios base y cualquier cosa que quiera que vaya más allá de lo estándar, obviamente les cuesta más proveerlo). Por esta razón, durante el proceso de negociación contractual, debe considerar con detenimiento sus necesidades y después solicitar lo que necesite, dejándolo reflejado en el precio.

A continuación incluyo otra importante lista de Steve Medcraft que le ayudará a comprobar el contrato de nivel de servicios (SLA):

• Disponibilidad y respuesta del software.

• Tiempo estándar de actividad y de disponibilidad garantizado.

• Velocidad de servicio (por ejemplo, pantallas para ser devueltas en x segundo/s… lo que probablemente resulte difícil de cumplir porque depende del ancho de banda).

• Respuesta de servicio en relación al incremento inesperado de volumen de tráfico y carga, distribución de ésta, etc.

• Tiempo de inactividad permitido (por ejemplo, en situaciones de emergencia).

• Compensación por tiempo de inactividad, como abonos de servicio, reducción del período de vigencia del contrato, etc., durante x minuto/s de tiempo de inactividad al mes (fuera del mantenimiento de emergencia o planificado).

• Disponibilidad de los informes y de los datos.

• Datos recopilados que se reflejarán en los informes en un plazo de x horas.

• Disponibilidad de los resultados después de iniciar la consulta.

• Soporte técnico y de buenas prácticas.

• Los recursos disponibles del proveedor y dedicados a usted (número de gestores de cuenta, técnicos y consultores asignados al proyecto).

• Respuesta a solicitudes de cambios y personalización (presupuesto, entrega del servicio, etc.).

• Respuesta al incremento en el volumen del tráfico.

• Los procedimientos de nivel de escalado (online, teléfono, correo electrónico, niveles de prioridad, informes con el estado y tiempos de respuesta).

• Material de apoyo (disponibilidad de ayuda online, exactitud de la documentación, soporte en tiempo real).

• Seguridad.

• Entorno del alojamiento físico, protección de datos y servidores.

• El acceso del usuario al sistema y a los datos.

• Copia de seguridad (backup), archivado y recuperación.

• Control y supervisión in situ y disponibilidad de los datos.

• Comunicación.

• Puntos de contacto acordados (de cada parte).

• Fechas de las notificaciones (mantenimiento y paradas planificadas, informes de situación, etc.).

Como se dijo anteriormente, también he incluido mis experiencias personales. Las siguientes son otras cuestiones a tener en cuenta en relación al SLA:

• Es probable que no le interesen todos los elementos de la relación anterior, así que elija los que crea convenientes.

• Por cada elemento que escoja, identifique sus umbrales o límites (en términos de tiempo de inactividad, la cantidad de horas compartidas de mejores prácticas, la rapidez con la que desee obtener los datos, el nivel de soporte que quiera recibir a través del correo electrónico, etc.).

• Identificar un rango para el umbral y no una cifra absoluta: dar un poco de margen de maniobra. Compartir esto con las personas que negocien el contrato.

• Sea explícito con los proveedores (es lo menos que puede hacer por ellos) y pídales lo mismo con usted.

• Obtenga las cosas por escrito: se hará un bonito anexo sobre el contrato estándar que el proveedor de métrica web le enviará.

• Al decidir qué herramienta elegir, recuerde que debe juzgar sobre la base de funciones que desee, el contenido del contrato (duración y magnitud del contrato) y la cantidad de valor que puede ofrecer a su empresa de cada una de ellas (mucha gente se equivoca con esto último).

A veces uno no puede elegir el proveedor de TI con alto contenido en funciones porque no se puede imaginar que puede proporcionar un valor añadido a su empresa de 1,2 millones de dólares (siendo este el tamaño total del contrato, en otras palabras, la herramienta + el soporte + los SLA). A lo mejor puede funcionar con la de 50.000 dólares, aunque no contenga esa función especializada que necesita.

Si está negociando un contrato muy caro o uno a nivel empresarial, es probable que tenga que pasar por la extensa relación que he detallado con anterioridad. Pero incluso como pequeña o mediana empresa, puede utilizar la información anterior para entender los matices profundos que surgen a la hora de comprar una herramienta analítica y estar lo mejor preparado posible. Después de todo, ¡su empresa va a ser muy grande uno de estos días!

3

El extraordinario mundo del análisis de clickstream: la métrica

Ya estamos preparados para dar el gran salto, con la nueva mentalidad que propone la analítica web 2.0 y un reluciente juego de herramientas.

Ha llegado el momento de comenzar a explorar el extraordinario mundo del análisis declickstream, utilizando para ello los siguientes componentes básicos: la métrica y los KPI (indicadores principales de rendimiento).

Voy a destruir algunos mitos, a derribar (con todo el cariño) algunas metodologías sumamente recomendadas pero nada prácticas, y por último, le ayudaré a mejorar el modo de diagnosticar los motivos de un bajo rendimiento.

En resumen, con este capítulo comenzará a poner a punto sus habilidades como ¡ninja del análisis!

Contenido del capítulo

Reconsiderar los indicadores estándar: ocho métricas cruciales

Tasa de rebote

Tasa de salida

Tasa de conversión

Compromiso

Desmitificar las métricas web

Tácticas estratégicamente alineadas para obtener una métrica web impactante

Cuando la gente habla de analítica web, en realidad se está refiriendo a la métrica web. Pocas veces su jefe le pedirá un análisis: lo que realmente quiere son datos (métrica) o informes (KPI). Ambos sabemos bien lo que hay que hacer: proporcionar al jefe únicamente el análisis, basado en un examen tortuoso tanto de las métricas como de los KPI. Si quiere recordar algo, que sea esto: la vida es cuestión de actuar, y si su trabajo no promueve la actividad, mejor que se detenga y comience de nuevo.

Durante los últimos años hemos avanzado muchísimo. A través de cristales de color de rosa, recuerdo cómo cualquier webmaster (administrador web) estaba encantado simplemente con poder informar sobre los accesos (hits) que recibía su sitio web. Hizo falta que llegase K. D. Paine (www. measuresofsuccess.com) para iluminarnos sobre lo que significaban realmente los hits: How Idiots Track Success (que significa algo similar a «cómo miden el éxito los idiotas»). Sin intención de ofender, que conste. No pretendo más que destacar que, en 1992, los accesos tal vez significaban algo: que alguien había solicitado una página. Hoy en día, en un mundo en el que cualquier página inicial envía 50 o 100 accesos y lo que dominan son prácticas enriquecedoras, los hits no significan nada.

El paso siguiente de nuestra evolución fueron las páginas visitadas (page views). Desde sus inicios, cuando la web estaba dominada por modelos de ingresos basados en la publicidad, todos comenzamos a obsesionarnos con este indicador. Más páginas visitadas equivalían a más ocasiones de molestar con un banner o anuncio publicitario, que mostraba un mono dando saltos. Este indicador sobre páginas visitadas sigue teniendo éxito, pero cada vez sirve de menos y no sólo por la existencia de sitios web basados en Ajax, Flash y vídeo. Si se valoran de forma conjunta, las páginas visitadas no significan nada.

Durante los últimos años hemos vivido en la era de las visitas (visits) a los sitios web, o como las denominan algunas herramientas, en la de los visitantes (visitors), sobre lo que volveré a hablar más adelante. A grandes rasgos, las visitas a sitios web han sido la moneda utilizada para medir el éxito. Tienen un significado: una persona ha entrado en su sitio web y ha utilizado algún contenido.

En mi opinión, estamos atravesando una fase de transformación.

La web es un negocio con todas las de la ley. Incluso las grandes empresas de contenidos, que llevaban años escondiendo la cabeza bajo el ala, se han dado cuenta ya de que tienen que pasarse «a lo digital», pero de verdad. Debido a esta presión, parece que nos vamos orientando hacia la utilización de indicadores basados en resultados como auténtica medida de situación adecuada y éxito.

La próxima vez que me vea, no me diga cuántas visitas ha tenido su sitio web, sino más bien el indicador de tasa de conversión (conversion rate), si se trata de e-commerce (comercio electrónico), o hábleme del indicador sobre la tendencia de los ingresos (revenue trends). Si su sitio está basado en contenidos, dígame entonces el aspecto que tienen los indicadores sobre profundidad de las visitas (depth of visit). Si utiliza Facebook, no presuma de la cantidad de perfiles que tiene: en su lugar, hábleme sobre el indicador de fidelidad de los visitantes (visitor loyalty).

Hemos pasado de los accesos a páginas visitadas y de ahí a las visitas. Ahora, lo que tenemos son resultados.

Reconsiderar los indicadores estándar: ocho métricas cruciales

Ahora volvamos a lo básico, reconsideremos nuestras creencias y avancemos hacia el futuro. Voy a explicar varias de nuestras métricas web más fundamentales, pero en cada caso detallaré los matices y complejidades que subyacen tras el cálculo de dichos indicadores y cómo éstos nos cambian la vida. Sin duda aprenderá las definiciones de las métricas, pero lo que espero sinceramente es que aprenda a pensar de una forma más sofisticada.

Antes de continuar, aclaremos algo: una métrica es una valoración cuantitativa de estadísticas que describen tanto los eventos como las tendencias de un determinado sitio web. Un indicador principal de rendimiento (KPI) es una métrica que le ayudará a comprender cómo lo está haciendo, en relación a sus objetivos. Esta última palabra, «objetivos», es crucial para algo que llamamos un KPI, por lo cual este tipo de indicadores también tienden a ser exclusivos de cada empresa.

Visitas y visitantes

Tanto las visitas como los visitantes constituyen los cimientos de prácticamente todos los cálculos de métricas web. Normalmente, aparecerán en algún lugar destacado de su herramienta de analítica web, pero también en sus informes sobre búsquedas, páginas de salida, cálculo de tasa de rebote, tasas de conversión, etc. Por tanto, ambos indicadores (visitas y visitantes) son muy importantes.

Figura 3.1. Visitas, visitantes, visitantes únicos y visitantes únicos y absolutos

La figura 3.1 muestra el problema: parece que cada herramienta tiene su propia manera de informar sobre dichas cifras. También tienden a calcular dichos valores de forma distinta. Cuando StatCounter habla de «visitantes únicos» (unique visitors), en realidad se refiere a «visitas» (visits). Cuando ClickTracks (que forma parte de Lyrics HQ) habla de «visitantes» (visitors) en realidad quiere decir «visitas».

Así pues, la primera lección es ésta: en cuanto desenvuelva su flamante herramienta de análisis, dedique cinco minutos a identificar los detalles de estas dos importantes métricas que la herramienta le está enseñando.

Aunque existe una gran confusión entre «visitas» y «visitantes», al final cada proveedor trata de medir el proceso de personas (reales) que de verdad hayan visitado el sitio web. Y para ello, miden dos cosas importantes: las visitas y los visitantes únicos.

Visitas

Las visitas reflejan el hecho de que alguien ha entrado en su sitio web y ha pasado cierto tiempo navegando por él antes de abandonarlo. Técnicamente, a este proceso o experiencia del visitante se le denomina «sesión» (session).

Habitualmente, las sesiones se denominan «visitas» (y, tal vez únicamente en ClickTracks, «visitantes»). Las sesiones acostumbran a ser una recopilación de peticiones de alguien que entró en su sitio web. Esto funciona de la siguiente manera:

1. Si utiliza una solución basada en etiquetas JavaScript, cuando alguien solicite la primera página o elemento a su sitio web, la herramienta de análisis iniciará una sesión correspondiente a esa persona con ese navegador.

2. Cada petición adicional de esa persona se asignará a un único identificador (ID) de sesión.

3. Cuando la persona se marche del sitio, ese ID único de sesión se empleará para «grapar» juntas las páginas visitadas, dando lugar a la visita completa.

4. Cuando se genere un informe para un período determinado en su herramienta de analítica web, las visitas totales serán la suma de todas las sesiones que hayan tenido lugar durante un determinado período de tiempo.

En la mayoría de las herramientas modernas para analítica web, una sesión o una visita se define como lo que ocurre entre la primera petición y la última. Si la persona simplemente deja abierto el navegador y se marcha, la sesión se da por finalizada tras 29 minutos de inactividad.

Asegúrese de consultar a su proveedor de analítica web para saber qué es lo que consideran como sesiones en su herramienta. Podría ser que estuvieran ocultas tras las denominaciones de «visitas», «visitantes», «sesiones» o alguna otra denominación.

Visitantes únicos

Al calcular los visitantes únicos, la herramienta de analítica web está tratando de adivinar la cantidad de personas que han accedido al sitio web. Así es como funciona:

1. Si utiliza una solución basada en etiquetas JavaScript, cuando alguien solicite la primera página o elemento de su sitio web su herramienta de análisis activará una cookie exclusiva en el navegador de esa persona.

2. Dicha cookie permanecerá en el navegador incluso después de que la persona haya abandonado el sitio web. Este fichero contiene una cadena única de caracteres alfanuméricos, pero no incluye información alguna que identifique de forma personal a un visitante.

3. Cada vez que alguien visite su sitio web con ese mismo navegador, la identificación de esta cookie permanente se utilizará para reconocer que ha vuelto a utilizar el mismo navegador.

4. Cuando se genere un informe para un período determinado de tiempo, en su herramienta de analítica web la métrica de visitantes únicos será la suma de todos los identificadores de cookies permanentes en un período determinado de tiempo.

Conviene estar pendiente de algunos matices y trampas al examinar el indicador de visitantes únicos. En primer lugar, es probable, aunque no siempre sea cierto, que cada visitante único sea una única persona. Por lo tanto, hay que comprender que aunque el indicador de visitantes únicos sea un representante válido del número de individuos únicos que visitan su sitio, no es una medida perfecta.

En segundo lugar, el indicador de visitantes únicos puede verse influido por los navegadores que no admitan cookies o rechacen cookies de terceros. La mayoría de las herramientas modernas para analítica utilizan cookies de primer nivel porque no se suelen rechazar (el porcentaje de rechazo varía del 2 al 5 %, aproximadamente), mientras que las cookies de terceros se rechazan mucho más (aproximadamente entre el 10 y el 30 %).

Incluso con las advertencias que acabo hacer, el indicador de visitantes únicos sigue siendo una aproximación excelente al número real de personas que visita un determinado sitio web.

Compárese, por ejemplo, con los visitantes o personas que indican los sistemas basados en paneles, que utilizan software de monitorización para medir personas. Por lo general, usan un grupo reducido para deducir matemáticamente cuántas personas visitan el sitio (admito que como resultado de aplicar algoritmos complejos). Hay una empresa muy conocida que cuenta con sólo 180.000 personas que utilizan el software de monitorización para deducir el comportamiento de los doscientos millones de americanos que navegan por la web: no parece muy óptimo.

Tal vez en el futuro todos llevemos chips de identificación por radiofrecuencia implantados en nuestro cuerpo y esos chips informen automáticamente al sitio web de quién lo está visitando (sea cual sea el navegador, PC o el dispositivo portátil). Hasta entonces, será mejor que no nos preocupemos por nimiedades: usaremos el indicador de visitantes únicos de nuestra herramienta para analítica web. Es útil y se puede poner en práctica.

A continuación, vamos a intentar comprender algo que es más bien complicado.

En muchas herramientas para analítica web verá «visitantes únicos diarios», «visitantes únicos semanales», «visitantes únicos mensuales» y, a veces, «visitantes únicos y absolutos». Cada uno de estos indicadores le proporcionará una información distinta, así que vamos a examinar este fenómeno ligeramente farragoso con los datos que aparecen en la figura 3.2.

Figura 3.2. Datos sobre visitantes únicos de un sitio web

Ahora vamos a medir el complejo conjunto de indicadores que aparece ante sus ojos al abrir Omniture (o herramienta similar). Pero antes de eso, tenga en cuenta que lo que vea dependerá del período de tiempo que elija ¡Aghh!

Al examinar todos los diversos tipos de visitantes únicos de la herramienta, observe el indicador denominado «visitantes únicos y absolutos» (absolute unique visitors). Voy a utilizar este indicador como representante de cómo habría que contabilizar de forma correcta a los visitantes únicos, sea cual sea el período elegido.

Mes 1 y semana 1 al final del día 1

Para simplificar las cosas, he extraído un único período de tiempo, en la figura 3.3.

Figura 3.3. Visitas al sitio web durante un día

En este ejemplo, si genera los informes al final del día 1, la herramienta de análisis indicará lo siguiente:

Visitantes únicos diarios: 3

Visitantes únicos semanales: 3

Visitantes únicos mensuales: 3

Visitantes únicos y absolutos: 3

Lógico, ¿no? Pues regocíjese en ello.

Mes 1 y semana 1 al final del día 2

Ahora vamos a complicar un poco más las cosas, tal y como se observa en la figura 3.4.

Figura 3.4. Visitas al sitio web durante dos días consecutivos

Si genera los informes al final del día 2, la herramienta de análisis indicará lo siguiente:

Visitantes únicos diarios: 5

Visitantes únicos semanales: 3

Visitantes únicos mensuales: 3

Visitantes únicos y absolutos: 3

Fíjese ahora en el extraño impacto sobre los visitantes únicos diarios, aunque los mismos tipos del día 1, Dennis y Matt, volvieran el día 2. Los ha contado dos veces.

Lección: los visitantes únicos diarios son un dato inútil cuando el período considerado abarca más de un día.

Mes 1 al final de la semana 2

Sigamos avanzando. La figura 3.5 muestra los datos correspondientes a toda una semana.

Figura 3.5. Visitas a un sitio web durante la semana 1

Abra su herramienta de análisis (ha sido una semana muy larga…) y examine las métricas; lo que verá será lo siguiente:

Visitantes únicos diarios: 6 (¡!)

Visitantes únicos semanales: 3

Visitantes únicos mensuales: 3

Visitantes únicos y absolutos: 3

Observe que la cifra de visitantes diarios únicos sigue resultando inútil.

En la figura 3.6 aparece el informe de visitantes diarios únicos de una herramienta de analítica web, mostrando este punto.

Figura 3.6. Informe de visitantes únicos diarios

A estas alturas ya sabrá por qué hay una cara que frunce el ceño en la fila del «total», ¿verdad? Repitamos la lección: los visitantes únicos diarios son un número inútil cuando se contempla un período superior a un día.

Mes 1 al final de la semana 2

Vamos a afianzar los conceptos ampliando un poco más el período de tiempo, tal y como se indica en la figura 3.7.

Figura 3.7. Datos de visitantes únicos de dos semanas

Convoque a toda la gente que le rodea en la oficina, formen un círculo, cójanse de las manos y abra su herramienta para analítica web.

En este ejemplo, si genera los informes al final del día 1, la herramienta de análisis le indicará lo siguiente:

Visitantes únicos diarios: 10 (¡¡!!)

Visitantes únicos semanales: 6 (¡!)

Visitantes únicos mensuales: 5

Visitantes únicos y absolutos: 5

El número semanal es incorrecto, porque cuenta a Avinash, Dennis, Matt y a Matt (otra vez), Ian y Jim. Cuenta dos veces a Matt porque visitó el sitio web durante los dos períodos semanales.

Lección: el indicador de visitantes únicos semanales no sirve de nada cuando se consideran varias semanas. Antes ya he explicado por qué los visitantes únicos diarios son, por decirlo suavemente, poco óptimos.

Bien, sólo nos quedan otras dos situaciones. No se vaya, que esto se pone interesante.

Final del mes 1, mes completo

En la figura 3.8 aparece el conjunto de datos vamos a tener en cuenta.

Figura 3.8. Datos de los visitantes del sitio web durante un mes

A estas alturas, estoy seguro de que ya sabe lo que vamos a ver:

Visitantes únicos diarios: 13 (¡¡¡!!!)

Visitantes únicos semanales: 9 (¡¡!!)

Visitantes únicos mensuales: 6

Visitantes únicos absolutos: 6

La herramienta ha contado dos o tres veces tanto los visitantes únicos diarios como los únicos semanales.

Lección: tanto la cifra de visitantes únicos diarios como la de únicos semanales son inútiles cuando se analiza un período de un mes.

Veamos ahora una última situación, no para que le duela la cabeza sino para asegurarnos de que alcance el nivel máximo de iluminación de un ninja del análisis.

Final del mes 2, dos meses completos

Después de tantos rodeos, la figura 3.9 cierra el círculo, llevándonos de vuelta al punto de partida de nuestro viaje.

Figura 3.9. Datos de visitantes únicos del sitio web

Probablemente esté vibrando de emoción; lo que verá es lo siguiente:

Visitantes únicos diarios: 19 (¡coja aire!)

Visitantes únicos semanales: 15 (¡vamos, hombre!)

Visitantes únicos mensuales: 12 (¡!)

Visitantes únicos y absolutos: 9

Ahora la herramienta ha triplicado o duplicado la cuenta en todos los casos, afectando a las cifras de visitantes únicos diarios, únicos semanales y únicos mensuales.

El indicador correcto de único es el de visitantes únicos y absolutos, porque en él no se aplican las duplicidades de visitantes únicos a lo largo de todo el período considerado.

Lección: tanto la cifra de visitantes únicos diarios como la de únicos semanales son inútiles cuando se contemplan varios meses. Utilice con precaución la de visitantes únicos mensuales, sabiendo que se limita a eliminar las duplicidades y a sumar la cifra de cada mes.

Si su herramienta le indica los visitantes únicos y absolutos, está de suerte, porque en ese caso podrá conocer los visitantes únicos reales a lo largo de cualquier período arbitrario que elija. En resumen, en analítica web sólo hay dos indicadores de visitantes: las visitas y los visitantes únicos y absolutos (consulte la figura 3.10).

Figura 3.10. Indicadores de visitas en Google Analytics

No se deje llevar por falsas versiones de estos dos indicadores simples de visitas. Estoy seguro de que ya se está preguntando por qué los proveedores de analítica web nos someten a esta tortura. La respuesta es sencilla: potencia de cálculo (o en realidad, lo que a ellos les cuesta).

La tarea de calcular la cifra verdadera de visitantes únicos durante un período arbitrario de tiempo, o a lo largo de varias semanas o meses, necesita mucha potencia de cálculo. Esto se traduce en más tiempo de proceso y en un mayor coste para el proveedor. Por eso, realizar cuentas diarias, semanales y mensuales (para después sumarlas), resulta más barato.

Google Analytics, XiTi y Nedstat figuran entre los escasos proveedores que ofrecen, por defecto, el indicador de visitantes únicos y absolutos de serie, es decir, sin coste adicional.

Ahora, querido lector, ¡ya ha alcanzado el nivel más alto de capacidades de ninja en lo que respecta al análisis! Por encima de cualquier otra cosa, lo que más espero es que este apartado le enseñe a abordar, de manera crítica, las métricas de su sitio web, además de tener que rascar la superficie para comprobar si, en realidad, los indicadores cumplen con los requisitos básicos. De hecho, debería aplicar este pensamiento crítico a todos los indicadores que se le presenten.

Tiempo en la página y tiempo en el sitio

Después de las visitas y los visitantes, probablemente el siguiente indicador fundamental en analítica web sea el tiempo (time): mide el tiempo que los visitantes pasan en una página determinada, así como el que pasan en el sitio durante una determinada visita (sesión).

Hay poca gente que entienda realmente cómo se mide el tiempo que se ha estado en una página o en un sitio web. Tal y como ocurre con la mayoría de los conceptos de analítica web, el tiempo es más complejo de lo que parece. Pero los valientes no tenemos miedo de cosas tan tontas como la complejidad, sino que ¡nos enfrentamos a ella y la superamos!

Para entender lo del tiempo, utilizaremos un caso sencillo como el que se representa en la figura 3.11.

Figura 3.11. Una sesión representativa de un visitante a su sitio web

Alguien navega hasta su sitio web y solicita la página inicial, lo cual inicia una visita (sesión) en el sitio web. A continuación, el visitante solicita otras dos páginas del sitio, tras las cuales decide marcharse.

La figura 3.12 muestra los indicadores que vamos a querer contar de esta visita:

El tiempo en la página (Tp), que representa el tiempo pasado en cada página.

El tiempo en el sitio (Ts), que representa el tiempo transcurrido durante esa sesión.

Veamos paso a paso el proceso de cálculo de cada uno de estos indicadores. La figura 3.13 muestra el momento en el que llega la primera petición de la página inicial.

Figura 3.12. Tiempo en la página y tiempo en el sitio

Figura 3.13. Solicitud de la página a las 10:00 h

En el fichero de registro (weblog o etiqueta JavaScript, da igual), aparecerá una anotación con lo siguiente: «Alguien ha solicitado el fichero de la página de inicio del sitio web a las 10:00».

Técnicamente, el mensaje tendrá un aspecto como el siguiente:

200 10801 “http://www.google.com/search?q=avinash+kaushik&ie=utf-8&oe=utf-8
&aq=t&rls=org.mozilla:en-US:official&client=firefox-a” “Mozilla/5.0 (Windows; U;
Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.7) Gecko/20070914 Firefox/2.0.0.7

¿Ve la marca horaria? Hasta ahora, lo único que sabe su programa de analítica es cuándo ha sido solicitada la página, por lo que tenemos lo siguiente:

Tp = N/A (no procede)

Ts = N/A (no procede)

A continuación, hay novedades en su sitio: alguien hace clic en un enlace de la página de inicio hacia la página 2, tal y como se observa en la figura 3.14.

Figura 3.14. Cálculo del tiempo en la página para la página de inicio

Ahora en el fichero de registro hay otra anotación que básicamente dice que «el mismo visitante ha solicitado la página 2 a las 10:01».

¡Su programa de analítica web ya puede calcular algunas métricas de tiempo! El programa sabe cuánto tiempo ha pasado el visitante en la página de inicio. Reste las 10:01 de las 10:00 y obtendrá como resultado un minuto. Por tanto:

Tp (página de inicio) = un minuto.

Observe que la única manera que tiene la herramienta de análisis de saber cuánto tiempo ha estado alguien en una determinada página es consultar las dos marcas horarias: la de la solicitud de la primera página y la de la de la segunda.

Seguidamente, el enlace parpadeante de «obtenga 200 dólares de descuento en un producto de 210 dólares», que aparece en la página 2, invita a la persona a hacer clic hacia la página 3 para comprar el producto (ver la figura 3.15): ¡un nuevo éxito!

Figura 3.15. Tiempo en la página para la página del producto

Aplicando el mismo cálculo mágico que he señalado anteriormente (10:05 menos 10:01), obtendremos el resultado para la página 2:

Tp (página 2) = cuatro minutos.

El visitante llega a la página 3 y descubre que el descuento ¡sólo se aplica a las personas residentes en la Antártida! El visitante se marcha de la página 3 (ver la figura 3.16).

Figura 3.16. La sesión completa del visitante

¿Cuánto ha tardado en encontrar y leer la letra pequeña del descuento? Se podría adivinar de manera razonable si supiésemos cuánto tiempo ha pasado el visitante en la página 3. El problema es que en el fichero de registro falta una marca horaria con la que hacer el cálculo mágico.

Tp (página 3) = Marca horaria de la solicitud de página (10:05) menos la hora de la siguiente solicitud de página (no disponible).

Por tanto:

Tp (página 3) = cero minutos.

La herramienta de análisis no tiene ni la menor idea de cuánto ha estado el visitante en la última página de su sitio. Este defecto es común a prácticamente todos los programas de analítica web, en lo que respecta al comportamiento por omisión de conducta.

Vamos a resumir las métricas utilizando la figura 3.17.

Figura 3.17. Cálculo del tiempo en la página por cada una y del tiempo total en el sitio

Tp (página de inicio) = un minuto

Tp (página 2) = cuatro minutos

Tp (página 3) = cero minutos

Ts = cinco minutos (tiempo en el sitio, también denominado «duración de la sesión»).

Ahora que ya sabemos cómo manejar el tiempo, vamos a considerar dos casos especiales para asimilar mejor la lección.

Lección 1: la sesión de una única página vista

La figura 3.18 ilustra una visita a su sitio web, en la que sólo se ha visto o visitado una página, tras lo cual el visitante se ha marchado del sitio.

Figura 3.18. Sesión en un sitio web con una sola página vista

El problema para calcular las métricas de tiempo de esta sesión es que falta la imprescindible segunda marca horaria. La herramienta de analítica web registra cuándo se solicitó la página (a las 10:00), pero no sabe cuándo se produjo la salida.

La figura 3.19 muestra la información que, en este caso, ha calculado su herramienta para analítica web.

Figura 3.19. «Ausencia» de tiempo en los cálculos del tiempo en el sitio y tiempo en la página

Tp = cero minutos

Ts = cero minutos.

Al informar sobre sus datos de analítica, tenga en cuenta este hecho importante.

Otra situación, algo distinta pero con el mismo resultado que antes: el visitante entra a las 10:00 h., pero deja el navegador abierto cuando su esposa le reclama a gritos que vaya a lavar los platos: tarda una hora en lavarlos. En la herramienta de análisis, la sesión se da por finalizada al cabo de 29 minutos de inactividad (el valor por defecto en la mayoría de las herramientas de analítica web). Los indicadores relativos a esta sesión serían los siguientes:

Tp = 0 minutos

Ts = 0 minutos.

Opciones para calcular el tiempo en la última página

Hay una excepción a esta regla de «ausencia del tiempo transcurrido en la última página»: existen diversos trucos que permiten contar el tiempo en la última (o única) página. Uno de ellos implica añadir a sus páginas un código adicional que capture el hecho de que se ha descargado la página (técnicamente, el eventoonbeforeunload) en el navegador. Este evento aporta la marca horaria que faltaba.

Incluso si se obliga a un tiempo determinado para el abandono de la página, su herramienta de análisis ignorará este dato, a menos que se le indique de manera concreta a su proveedor que haga una excepción y reconstruya sus algoritmos para tener en cuenta dichos datos. Si procesa sus propios registros web, podría resultarle un poco más fácil incluir este nuevo elemento de dato en sus cálculos. Del mismo modo ocurre si cuenta con undata warehousepropio.

Lección 2: el caso de la navegación por pestañas

Recientemente, todos los navegadores actuales permiten abrir pestañas por separado con los enlaces de un sitio. Esto crea una situación interesante, desde el punto de vista de la métrica, situación que se muestra en la figura 3.20.

Figura 3.20. Visita a un sitio web con navegación por pestañas

Un visitante llega a su página de inicio. Desde ahí, abre el primer enlace en otra pestaña, pero sigue leyendo la página de inicio. Hace clic en un enlace desde la página de inicio hacia la página 2, de ésta hacia la página 3 y a continuación, cierra la pestaña (o se limita a marcharse, olvidándose de ella).

El visitante va a la pestaña que había abierto en la página de inicio con la página 4 de su sitio web, pasa un rato en ella y después, sigue hacia la página 5, en esa misma pestaña. Después, el visitante se marcha. ¿Cómo se calcula en este caso el tiempo que el visitante ha estado en el sitio?

Algunas herramientas de análisis, cada vez menos habituales, simplemente crean dos sesiones para este visitante y miden por separado, el tiempo de las dos sesiones, utilizando el método que hasta el momento, ha aprendido en este capítulo.

La mayoría de las herramientas para analítica web recopilan todas las peticiones durante esta sesión y normalizan el comportamiento de la navegación por pestañas. La figura 3.21 muestra cómo se lleva a cabo esta normalización.

Figura 3.21 Normalización de la experiencia de navegación por pestañas

Ahora que lo tiene va viento en popa, la herramienta puede calcular fácilmente las dos métricas:

Tp (página de inicio) = un minuto

Tp (página 4) = un minuto

Tp (página 2) = cuatro minutos

Tp (página 3) = dos minutos

Tp (página 5) = cero minutos

Ts (duración de la sesión) = siete minutos.

Y ya está. Sí, es un poco complicado, pero ¿verdad que es realmente lógico?

Nada en la información anterior implica, explícita ni implícitamente, que el tiempo en el sitio no sea una buena métrica: en absoluto. Para muchas empresas puede ser una métrica crucial. Una vez entendido cómo se contabiliza de manera exacta el tiempo, puede tomar decisiones con mayor criterio. En muchos casos, el tiempo en el sitio puede ser una métrica incluso mejor que los visitantes únicos.

Tasa de rebote

Es sabido que en ocasiones me he referido a la tasa de rebote (bounce rate) como ¡la más atractiva de las métricas web! Soy aficionado a medir la tasa de rebote por varias razones:

• Es una métrica que de manera estándar proporcionan prácticamente todas las herramientas (en casos como el de Omniture, donde no existe, puede calcularla de manera sencilla).

• Cuesta mucho interpretar mal lo que mide la tasa de rebote.

• Es procesable a varios niveles, especialmente en la identificación de los temas que hay que solucionar de manera inmediata.

• Mide el comportamiento de los clientes, tal vez el más sagrado de los objetivos de toda medición o métrica.

Así, pues, ¿qué hace este indicador tan atractivo como misterioso? Desde el punto de vista del visitante de un sitio web, mide el fenómeno de veni, vidi, vici. De acuerdo, la definición técnica es la siguiente: el porcentaje de sesiones en el sitio web en las que se ha visto una única página.

Algunas herramientas de mercado le permiten utilizar el tiempo para medir la tasa de rebote. Es decir, miden el porcentaje de sesiones en las que el tiempo en el sitio ha sido menor a cinco segundos. Cada vez es menos habitual ver este método de cálculo (lo que me entristece un poco, ya que me gusta esta definición, más agresiva).

La figura 3.22 muestra el aspecto que podría tener la tasa de rebote en su herramienta de analítica, en este caso la francesa XiTi.

Figura 3.22. Tasa de rebote en XiTi

A la izquierda están todas las personas que han visitado el sitio web durante el período: 65.569. A la derecha, el número superior representa los que han hecho clic en cualquier enlace de su página de entrada y han visto más de una página (22 %). Debajo aparece la cifra que hace llorar: el 78 % de la gente que entró en el sitio se negó a dar ni un miserable clic.

Piénselo: ¡ni siquiera un simple clic! No se puede caer más bajo: lo único que queremos del visitante en cuanto a compromiso es que haga un clic y fracasamos.

Ésta es la grandeza de la tasa de rebote. A nivel macro, le muestra lo mal que lo hace. No importa quién sea: puede ser un sitio web B2B, un sitio de e-commerce o un sitio con fotos de monos vestidos de oficinistas.

Tiene que medir la tasa de rebote de su sitio, al menos a dos niveles. Hay que medirla de forma agregada y a nivel global (de todo el sitio), tal y como se indica en la figura 3.22. Y también hay que medir la tasa de rebote de las principales páginas de entrada (también denominado informe de «páginas de entrada principales»), como se observa en la figura 3.23.

Figura 3.23. Informe de páginas de entrada principales, Yahoo! Web Analytics

¿Quiere tomar medidas rápidas a partir de sus datos de analítica web? En 10 segundos, este encantador informe le ayudará a identificar qué páginas no están cumpliendo su misión, al rebotar el tráfico como locas.

La métrica de tasa de rebote también produce un informe encantador porque el mundo está dominado por los buscadores y precisamente, son esos buscadores y no uno mismo, los que determinan cuál es la página de inicio de su sitio web. En la figura 3.23 aparecen las diez primeras páginas principales de su sitio web. Arréglelas y tendrá unos efectos colosales en lo que a rentabilidad se refiere.

Aquí tiene un par más de recomendaciones relacionadas con el procesamiento:

• Mida la tasa de rebote de los principales referrers (referentes) de su sitio web. Sus referrers principales le indicarán cuáles son sus verdaderos BFF. No son los sitios referentes que sólo le remiten tráfico, sino los que le remiten tráfico que no rebota.

• Mida la tasa de rebote de sus palabras clave de búsqueda (tanto las de pago como las orgánicas). Tal vez haya realizado una optimización sobre palabras clave equivocadas o a lo mejor sus páginas de entrada son terribles: en ambos casos, tendrá que resolverlo.

¿Ve a qué me refería al decir que la tasa de rebote es una métrica enormemente procesable?

Excepciones y pretextos sobre la tasa de rebote

Excepción

Hay un caso evidente donde medir la tasa de rebote de manera agregada puede ser menos adecuado: losblogs.

Los blogs son un caso único de experiencias en la red: la mayoría de la gente entra sólo a leer el contenido más reciente. Lo leen y después se marchan. Sus tasas de rebote serán altas por el modo en el que se calcula esta métrica, y en este caso, es además correcto.

Por tanto, evite medir la tasa de rebote de unblogde manera agregada. Segmente los datos y mida la tasa de rebote de sus visitantes nuevos: no desea que se limiten a entrar y salir una vez leído el apunte. Lo que quiere es que se suscriban a su servicio de información RSS (¡eso ya es un clic!, ¡nada de rebotes!). Quiere que lean su página «Acerca de» (y que queden impresionados con su esplendor y vuelvan al sitio). Quiere que los visitantes hagan clic en los anuncios (¡cielos!), etc. Todas estas acciones son comercialmente muy valiosas.

Pretexto

Tengo que admitir que me molesta un poco escuchar pretextos o excusas como ésta: «Mi sitio no es parae-commerce. No tengo conversiones. No tengo que preocuparme por las tasas de rebote». ¿De verdad lo cree?

Me cuesta imaginar que exista alguna actividad, con ánimo de lucro, en la que la ausencia de clics, por parte de un visitante, se pueda considerar como un éxito. Por ejemplo, digamos que tengo un sitio web de diccionarios. Lo que quiero es que la gente consulte las definiciones y, tal vez, que guarden mi página en sus favoritos para poder utilizarla en el futuro (ya está, nada de rebotes) o que busquen otras definiciones (y hagan clic en los anuncios que me proporcionan los ingresos necesarios). Otro ejemplo son los sitios web de Páginas Amarillas. En este caso, recuerde que la tasa de rebote es un clic, por lo que hay que medir cuánta gente entra en el sitio y se marcha sin hacer clic alguno en la ficha de un anunciante (lo cual es malo para uno mismo).

La tasa de rebote equivale a la gente que no hace nada en absoluto en su sitio. Si recurre a un «pretexto» no insistiré, porque en esencia no considero que ningún sitio, tenga o no ánimo de lucro, esté teniendo éxito si la gente sólo ve una página. Existen raras excepciones, como la de losblogsque he indicado antes, pero piénselo muy bien antes de considerarse una excepción. En el capítulo 9 profundizaré en la métrica o medición deblogsy medios sociales.

Tasa de salida

Al tratar sobre la métrica de tasa o ratio de salida (exit rate) pretendo cumplir dos objetivos: (a) Cuestionar algunas ideas preconcebidas y (b) Mostrar cómo una métrica aparentemente útil puede resultar, en realidad, completamente improductiva.

Las métricas de tasa de salida están de moda y lo que mide es muy simple: cuánta gente abandona su sitio web desde una página determinada. Observe la figura 3.24.

Figura 3.24. Tasa de salida (% de abandono) de las páginas de un sitio web

Sobre el papel se supone que esta métrica indica las salidas de su sitio web. En otras palabras, ¿por dónde se marcha la gente que inició una determinada sesión? Debería mostrar las páginas que tiene que arreglar para evitar dichas salidas (o fugas) y lograr que los clientes compren más o se den de alta masivamente.

El problema es que todo el que entra en un sitio web al final tendrá que dejarlo en algún momento, es decir, los visitantes navegarán por él y lo dejarán en una página cualquiera. El hecho de que se marchen desde una página concreta, ¡no es indicativo de la grandeza de dicha página ni de lo contrario!

Tal vez accedieron al sitio, llevaron a cabo una acción (pongamos, por ejemplo, realizar una compra o solicitar una tarjeta de crédito), hicieron clic para volver a la página principal y se marcharon. Eso no es un fracaso, ¿verdad?

Otra situación interesante: las tasas de conversión de la mayoría de los sitios web rondan el 2 %, es decir, el 98 % de los visitantes de su sitio se marcharán sin proporcionarle el resultado deseado. ¿Cómo distinguir los que se marcharon por lo mal que lo hace uno de los que entraron sin intención de efectuar transacción alguna, leyeron lo que quisieron y luego se marcharon sin más (lo cual está bien)?

Si necesita anteponer sus propias impresiones e interpretar cualquier métrica para determinar si los datos son buenos o malos, es que lo que tiene entre manos es una mala métrica: la tasa de salida pertenece a esta categoría.

Así, pues, ¿es que no debe preocuparse por los abandonos? ¡Todo lo contrario! ¿Es posible separar los abandonos buenos de los malos sin anteponer opiniones propias sobre los datos? ¡Por supuesto! Utilice su nuevo BFF, la tasa de rebote.

Recuerde de lo que se ocupa la tasa de rebote: de la gente que entra en su sitio mediante una página concreta, ¿cuántos se marchan desde esa misma página sin hacer clic en ningún lugar del sitio ni mirar otras páginas? Ésos son los abandonos «malos».

Para evitar cualquier confusión, insisto: la tasa de salida indica el porcentaje de gente que ha entrado por cualquier punto del sitio web, pero ha salido de él a través de una página concreta; mientras que la tasa de rebote indica el porcentaje de gente que ha entrado en el sitio a través de una página determinada, no ha hecho nada y ha salido del sitio desde la misma página.

Una excepción a la tasa de salida

Hay una excepción a la regla de las tasas de salida (ya lo sé, la vida es complicada y está llena de matices): se trata de las navegaciones guiadas o estructuradas.

Las navegaciones guiadas son las zonas de su sitio web donde alguien debe ir de la página x a la página x1, después a la página x2 y así sucesivamente. Si los visitantes avanzan a lo largo de dichas páginas, cumplirá con sus objetivos. Por ejemplo, piense en: pasar de «añadir al carrito de la compra» a «pasar por caja» y, a continuación, «indicar los datos de la tarjeta de crédito», etc.

En cualquier página, la tasa de salida se refiere a una «mala» salida, pero en este caso, recibe el nombre de «tasa de abandono» para distinguir lo que está sucediendo realmente en términos de experiencia del consumidor.

Utilice la tasa de abandono para medir las solicitudes de contacto, las suscripciones a boletines de correo electrónico o la finalización de cualquier proceso cerrado que esté compuesto de varios pasos (páginas).

Tasa de conversión

¿Hay alguna otra métrica a la que dediquemos más amor y atención que la tasa de conversión (conversion rate)? Todavía no y quizás deba ser así. Estamos invirtiendo en nuestros sitios web, así que tenemos que medir el beneficio que nos proporcionan.

La tasa de conversión, que se expresa como un porcentaje, se define como «los resultados divididos por los visitantes (o visitas) únicos». Los resultados acostumbran a ser la tramitación de un pedido en un sitio de e-commerce.

Parece sencillo, ¿verdad? Pues lo es, salvo por un pequeño detalle. ¿Hay que utilizar los visitantes únicos o las visitas? Recordemos que los visitantes únicos miden los navegadores únicos que visitan su sitio web, mientras que las visitas miden una determinada vez (una sesión), de ese navegador en concreto. Cada visitante único puede haber visitado su sitio web en varias ocasiones (visitas).

La respuesta es la siguiente: depende de la mentalidad de su negocio. Si elige las visitas como denominador, está asumiendo que cada visita a su sitio web es una oportunidad de hacer que alguien curse un pedido y de convertirlo.

En cambio, si elige los visitantes únicos como denominador, está indicando que le parece bien que una persona visite su sitio web varias veces antes de efectuar una compra. Este comportamiento es mucho más habitual en la web. Puede que algunos compren a la primera, pero la mayoría investigan un poco, se van a casa, le piden permiso a su pareja para comprar algo o se informan más antes de volver.

Por tanto, al elegir el denominador, está decidiendo qué modelo mental es el adecuado para su empresa. Esa elección influirá en los referentes, campañas, palabras clave y fuentes que más valorará.

Un buen lugar para utilizar las visitas son los sitios en los que el mismo visitante realiza varias compras durante un plazo breve (por ejemplo, una semana).

Según mi experiencia en el trabajo con distintos sitios web (de e-commerce o no), he llegado a la conclusión de que el comportamiento de la mayoría de los clientes abarca varias sesiones (visitas). Por tanto, recomiendo fervientemente utilizar una mentalidad que refleje lo mejor posible el comportamiento de los clientes, es decir, utilizar los visitantes únicos como denominador.

La utilización de los visitantes únicos le asegura que los cálculos de tasa de conversión se ajusten con más exactitud, al proceso real de consideración y compra de sus clientes. No es cuestión de «¡compre ahora!, ¡compre ahora!» sino más bien de «venga a visitar nuestro sitio web y considere detenidamente si somos lo que más le conviene o no: entendemos que se marche a consultar con su jefe o esposa antes de formalizar la compra».

La métrica que elija tendrá un amplio impacto en la mentalidad, ejecución y marketing de su organización. Compruebe qué denominador utiliza su herramienta de analítica. Por ejemplo, Google Analytics y Omniture (como muchas otras) utilizan, por defecto, las visitas.

Compromiso

El diccionario Merriam-Webster define «compromiso» como la «tendencia a atraer una atención o un interés favorables». Todos deberíamos tratar de crear navegaciones en sitios web que atraigan una atención o un interés favorables. En el contexto de las mediciones o métricas, el reto es que dicha atención o interés favorables son extremadamente difíciles, cuando no imposibles, de medir.

En el mundo de la analítica web se han vertido grandes cantidades de sangre, sudor y lágrimas al tratar de medir el compromiso (engagement). Hay quien ha llegado a crear fórmulas tortuosas y complejas que lo calculan todo. Pero el resultado es nulo. De acuerdo, proporcionan cierta información, pero no es amigable, y además, prácticamente inútil.

Las métricas que aseguran indicar el compromiso en la esfera de la analítica no son verdaderas métricas, sino pretextos para: (a) No admitir los límites de lo que es posible y (b) Ocultar qué es lo que se mide realmente.

Empecemos por el segundo de estos pretextos: ocultar lo que se está midiendo. Mucha gente mide el tiempo que está un visitante en el sitio web y lo llama «compromiso» (con su permiso, debo decir que me desagrada profundamente esta manía de adulteración de las métricas: si se está midiendo el tiempo en el sitio, ¡hay que denominarlo «tiempo en el sitio» y no «compromiso»!). El reto para un analista o un comercial consiste en distinguir entre alguien que ha pasado felizmente 10 minutos en www.nytimes.com empapándose de noticias y alguien que estuvo frustrado durante 9 minutos porque no encontraba el artículo que quería. Según esta fórmula, ambas experiencias serían de compromiso.

Lo mismo es aplicable a quienes definen el compromiso como «el número de visitas repetidas de un visitante». Durante la semana pasada, visité el sitio www.lenovo.com ocho veces, porque Lenovo decidió dejar de prestar soporte a las actualizaciones de sistema. Estuve tenso y frustrado porque tuve que localizar unos controladores para mi ThinkPad X301, usando el pobre buscador interno de su sitio web. ¿Cómo distinguir esas visitas de las de alguien que visita el sitio de Lenovo periódicamente para conocer las últimas novedades y características?

Apliquemos ahora este tipo de filtro emocional a cualquier métrica (o a varias métricas que esté combinando) para medir el compromiso. Es importante saber que si tiene que anteponer sus propias opiniones e interpretaciones para llegar a entender la métrica, puede que esté yendo por el mal camino.

Todos queremos sitios web que enganchen a los clientes. ¿Por qué no medirlos con herramientas de analítica? Mi amigo Theo Papadaks me regaló esta brillante frase: los datos cuantitativos (la analítica web) tienen una limitación: sirven para medir el nivel de compromiso, pero no el tipo.

Theo define de la manera siguiente los términos citados:

Nivel. El nivel de compromiso positivo o negativo se sitúa en un rango que va desde el bajo compromiso, que sería el estado psicológico de apatía, hasta el alto. Una persona implicada es aquella cuyo compromiso con el objeto de su relación es superior a la media.

Tipo. Los clientes pueden estar implicados positiva o negativamente con una empresa o producto. Un examen más profundo del tipo revelaría su contenido, generalmente una mezcla de estados emocionales y creencias racionales, como serían en el caso del compromiso positivo: la simpatía, la confianza, el orgullo, etc.

El número de veces que alguien visita su sitio, así como la frecuencia, le ayudan a comprender el nivel de compromiso. Por ejemplo, los visitantes que proceden de un buscador, típicamente tienden a visitar nuestro sitio web 15 veces durante los 30 días siguientes (nivel). No disponemos de datos sobre si esas 15 visitas fueron buenas o malas (tipo).

Veamos otro ejemplo: la profundidad de las visitas, que aparece en la figura 3.25.

Figura 3.25. Distribución de la profundidad de la visita con Yahoo! Web Analytics

Cuantas más páginas vea un visitante, más profundo será su viaje y más alto su nivel de compromiso. Pero esta métrica no distingue el tipo de compromiso.

Hay otras métricas y tareas que pueden reflejar el nivel de compromiso: el tiempo en el sitio, el registro o identificación, la suscripción al servicio de información RSS o al boletín, la publicación de un comentario o la descarga de contenidos. Probablemente, se le ocurrirán muchas otras.

Hay dos conclusiones de esta discusión que conviene tener en mente durante todo su viaje por el mundo de la analítica web:

• Es imposible deducir el tipo de compromiso del visitante (positivo o negativo) utilizando únicamente la analítica web y por tanto...

• Cuando hablamos sobre el compromiso del cliente, en el contexto de la analítica web, en realidad nos estamos refiriendo al nivel de compromiso.

La próxima vez que presente datos cuantitativos a sus superiores, debería advertirles de inicio lo siguiente: su indicador de compromiso sólo mide el nivel de compromiso.

Al crear su propia métrica para medir la experimentación de este indicador de compromiso, tenga en cuenta los retos siguientes:

• Utilice la analítica web para medir el nivel de compromiso y esté abierto a utilizar otras fuentes para medir el tipo.

• Cada sitio web y cada negocio tratan de cumplir algo único. Es bueno saber lo que hace o mide la competencia, pero lo que deseará será identificar algo que se ajuste, de manera exclusiva, a los objetivos de su sitio web. Ese algo puede ser distinto, aunque se compare con la competencia más directa.

• En el capítulo 1 tratábamos de la importancia de medir los resultados. Una buena definición del compromiso medirá algún indicio de resultado. Está bien lograr un alto grado de compromiso, pero ¿cuál ha sido el resultado para su negocio? Se trata de una excelente prueba de esfuerzo para comprobar si se ha optado, o no, por la orientación adecuada.

• El término compromiso significa una cosa distinta para cada persona. Las definiciones actuales, incluso las que se utilizan en el contexto de la web, resultan extremadamente amplias (a fin de abarcar todos los matices) o bien excesivamente restrictivas (y por ello aplicables a un único negocio). Hay poca gente que comprenda el significado del término, lo que plantea un reto en lo relativo a comunicación y posibilidad de acción. Lo que no queremos es medir un ratón y llamarlo león.

Permita que concluya este apartado con algunas ideas para medir el tipo de compromiso que los visitantes han expresado en su sitio web:

• Utilice encuestas sobre la marcha (in-line) o a la salida y pregunte a sus clientes: puede preguntarles de forma directa, «eh, colega, ¿te lo has pasado bien en nuestra web?». De acuerdo, también puede formular la pregunta de otra manera. Lo que importa es obtener datos cualitativos.

• Adopte un enfoque indirecto en sus encuestas, midiendo la probabilidad de que le recomienden como métrica. La probabilidad de recomendación es un poderoso representante del compromiso, ya que mide el mayor regalo que pueden hacerle sus clientes: recomendar su negocio a otras personas.

• Utilice la investigación de mercado básica. Hay empresas que van de puerta en puerta (o sea, de llamada telefónica en llamada telefónica), formulan unas cuantas preguntas cuantitativas breves y le informan sobre el tipo de compromiso que sus clientes, actuales o potenciales, mantienen con su sitio web.

• Recurra a otro extraordinario representante: el mantenimiento de clientes a lo largo del tiempo. Realice un análisis a largo plazo de la gente que regresa y cada cuánto lo hace (excepto en e-commerce) o que repite operaciones de compra (sólo en e-commerce). En este caso hablamos de meses de datos online y offline (para luego comparar) y entre varios microsegmentos de su población online. Verá lo extraordinario que resulta.

Todos deseamos establecer alguna vinculación con nuestros clientes. Pero como practicantes de la analítica web, nuestro objetivo es utilizar la métrica adecuada. Tenemos que esforzarnos en llegar a la causa principal, y compartir la misma, así como sus efectos, con nuestros superiores. Es entonces, y sólo entonces, cuando se puede actuar a partir de la métrica.

En el fondo, el compromiso es algo cualitativo. Es difícil medirlo simplemente a base de clics (datos para la analítica web). Al abordar la métrica del compromiso, hay que pensar de forma diferente. En el capítulo 6 trataré sobre las encuestas o sondeos y otras formas de análisis cualitativo.

Por cierto, he elegido el compromiso como última métrica específica para presentarle por qué he querido que viera lo increíblemente difíciles que pueden llegar a ser la métrica y el análisis. Hay que ser consciente de que los datos tienen límites: no es sencillo alcanzar la gloria. Le deseo suerte en el empeño.

Desmitificar las métricas web

A lo largo de este capítulo he insistido varias veces en que las métricas web son específicas para cada negocio. Al recorrer las ocho métricas distintas de este capítulo (visitas y visitantes, tiempo en la página y tiempo en el sitio, tasas de rebote, tasas de abandono, tasas de conversión y compromiso), ha aprendido varias lecciones de la propia vida sobre los matices de la selección de las diversas métricas web.

En este apartado lo resumiremos todo mediante un conjunto de reglas que he formulado a partir de mi propia experiencia. Estas reglas son fruto de un doloroso proceso de aprendizaje, pero ahora las aplico con fervor religioso en mis actividades para la analítica web, ya sean en mi empresa Market Motive, o en grandes compañías para las que trabajo, como Dell, Sephora o Google.

Aprenderá a encontrar diamantes en bruto, a saber si esa métrica que ha identificado para el cuadro de mando de la dirección es realmente buena y el proceso que puede y debe utilizar para que sus métricas de analítica web sigan siendo relevantes. ¿Emocionante, no? Yo creo que sí.

Cuatro atributos de la buena métrica

En un mundo donde la métrica e indicadores clave salen baratos, ¿cómo podemos saber cuál de ellos resulta imprescindible?

A continuación, voy a ofrecerle cuatro magníficos atributos en lo que a métrica se refiere.

Sencillo

Normalmente, la buena métrica suele ser sencilla. Debido a que avanzamos mucho con la métrica recomendada que se nos impone, solemos crear métricas complejas. Vamos a tener seis cosas, cada una con su propio y único multiplicador, ¡anticipando la posición que ocupará el sol cuando los visitantes hagan clic en nuestro sitio web!

Considere lo siguiente: las decisiones de una empresa no las toma una única persona. Si quiere acción, entonces la democracia tiene que entender el rendimiento, además de tomar decisiones. La democracia necesita métricas sencillas y fáciles de comprender.

Si es la única persona que entiende la métrica o el indicador de rendimiento clave, seguro que su empresa no emprenderá acción alguna.

No se complique demasiado, simplifique.

Pertinente

¿La métrica que ha escogido es la aplicable a su negocio? Debido a que disponemos de muchas cifras, solemos elegir las que más nos gustan y nos aferramos a ellas. El problema es que cada negocio es único, incluso en empresas aparentemente.

En el libro Web Analytics: An Hour a Day utilizo los ejemplos Best Buy y Circuit City. Lo lógico sería pensar que midieron sus sitios web con métricas web similares.

¡Pues no hay nada más lejos de la realidad!

Lo único que tienen en común es que venden televisores de pantalla grande en su página web. Todo lo demás es diferente: sus modelos de negocio, prioridades y el modo en que cada una de ellas tiende a utilizar la web, en su cartera multicanal. Por tanto, las métricas que se utilizan para medir el éxito, en cada una de ellas, es diferente.

Puede buscar la inspiración de sus amigos y competidores. Pero debe probar que las métricas identificadas sean aplicables, con el fin de determinar la medición de los objetivos de éxito que son únicos tanto para sí mismo como para su sitio web. En el capítulo 5 abordaré las diferentes formas de medir el éxito en diversos tipos de negocio.

Oportuno

Hace algunos años entrevisté a una de las mayores empresas de internet. Acababan de cerrar el trimestre y fue tremendamente rentable. Les pregunté los motivos de ese gran éxito. La anécdota que les voy a contar a continuación es absolutamente verídica:

La empresa: «Simplemente lanzamos una consulta a nuestro almacén de datos y, normalmente, nos devolverá la respuesta en un plazo de tres meses».

Mi contestación:un silencio sepulcral.

Ese día aprendí una lección muy importante: llegar a tiempo o morir en el intento.

Actualmente, la cotización de las acciones de esta gran empresa es una fracción de la de entonces. Aunque evidentemente, no toda la depreciación se haya debido a su capacidad de medición, resulta difícil imaginar conseguir éxito cuando se tardan tres meses en saber algo que aconteció tres meses antes.

Las buenas métricas llegan en el momento oportuno para que la toma de decisiones de negocio resulte oportuna.

No soy muy partidario del tiempo real (consulte mi blog Is Real-Time Really Relevant? en http://sn.im/akrealt). Entre el tiempo real y tres meses, hay un punto óptimo. Averigüe cuál es este punto y asegúrese de recopilar y analizar los datos, obteniendo métricas con insights.

Incluso llevar a cabo la mejor métrica del mundo resulta inútil si ésta conlleva nueve días, mientras el mundo sigue cambiando cada tres días. Sea oportuno. Sacrifique la complejidad y la perfección por la puntualidad.

Útil al instante

El término «útil al instante» se refiere a la rápida comprensión de la métrica y a la capacidad de poder captar la información a primera vista. Me encanta esta última.

Reconozco mi pasión por los clicktracks (trazabilidad de clics) porque Stephen Turner y John Marshall eliminaron de la aplicación todas las cosas que no aportaban ningún valor añadido.

Algunas otras métricas se presentaban de forma que se podría entender el rendimiento y obtener así la información a primera vista.

En la figura 3.26 se muestra un buen ejemplo: el informe What’s changed («¿qué ha cambiado?») de ClickTracks.

Figura 3.26. Informe sobre cambios en referrers de ClickTracks

Cualquiera puede decirle cuáles fueron sus principales referrers este mes o el pasado. El informe ClickTracks muestra lo que más le interesa: los referrers que aumentaron en importancia este mes y aquellos que bajaron de importancia.

Toda la complejidad queda oculta y no hay «basura»: sólo incluye información relevante. Va a llevar tiempo y algo de análisis comprender todos los matices, así como descubrir todos los misterios y las cosas en profundidad (¡al igual que funciona con su pareja y amigos!), pero ahí tiene una pincelada.

En una democracia de datos, las métricas deben estar siempre a la altura y cumplir con su función de resultar útiles. Y no sólo eso, piense en los diferentes niveles de gestión de su empresa y lo poco que saben. Si les envía una métrica y no les resulta útil de inmediato, es probable que ignoren esta información.

Lo que quiere es recibir unas métricas útiles al instante, sin explicación alguna, porque eso le dará la oportunidad de mostrar una información más exhaustiva, es decir, ¡a explicar los matices y a resaltar su análisis!

Ejemplo de una gran métrica web

Le voy a poner un sencillo ejemplo que creo que concretará la metodología anterior.

Considero que la tasa de rebote es una gran métrica. A continuación, se muestra cómo pasa la prueba de los cuatro atributos necesarios:

Sencillo. Mide las visitas a nivel de una única página vista. Para decirlo de otra forma: veni, vidi, vici. Esto es fácil de entender y de explicar. Sobran las palabras.

Pertinente. Identifica dónde está perdiendo dinero en cuestión de marketing y ventas, además de qué páginas son pésimas en lo que se refiere a la impresión general que dejan o qué páginas decepcionan al transmitir su «esencia». Estas dos cosas son de aplicación para la mayoría de los negocios basados en web.

Oportuno. Actualmente, la tasa de rebote se ha estandarizado en casi todas las herramientas para analítica web y están disponibles en todos sus informes. Todos los días. ¡Bien!

Útil al instante. Simplemente con echar un vistazo puede saber dónde tiene que prestar atención. Observa que existe una tasa de rebote del 25 al 30 % en su sitio. Inmediatamente, sabe que las cosas van bien. De nuevo se fija en una página con una tasa de rebote del 50 % y sabe que esa página requiere atención. Por último, observa una campaña o una palabra clave con una tasa de rebote del 70 %, por lo que deduce que algo «huele a quemado».

Dedique una media hora hoy o mañana para aplicar la prueba con los cuatro atributos en aquellas métricas web que considere relevantes. ¿Qué ve?

Tres lecciones vitales de Avinash para obtener un éxito total.

Creo que he aconsejado algunas cosas clave que he conseguido averiguar mediante la experiencia personal, realizando campañas para analítica web. Las siguientes tres lecciones vienen directamente de primera línea.

La perfección es el mayor enemigo de «lo suficientemente bueno»

En la web, la calidad de los datos no es perfecta. Las cosas cambian con demasiada celeridad y todo el mundo quiere sus datos para ayer. Además, la competencia es cada vez más fuerte. En cuestión de métricas, no pierda tiempo haciendo que las cosas sean perfectas.

Si sus datos arrojan un 90 % de fiabilidad, no lo dude y tome una decisión: no espere la perfección. A menudo perdemos mucho tiempo por la falta de etiquetas o por la supuesta distorsión que pueden suponer las cookies eliminadas. Siga las mejores prácticas y después continúe. Busque la precisión, no la exactitud (en el capítulo 10 podrá ver más información al respecto).

Como dice mi buen amigo Stuart Gold: «Un error fundamentado es mejor que quedarse quieto».

Pocas métricas críticas, señor, ¡pocas críticas!

Todo el mérito de esta lección se lo debo a Steve Bennett, ex director general de Intuit. Steve presionó a todo el mundo para identificar sus pocos puntos o factores críticos, es decir, si eran prioridades, objetivos o métricas.

Mi interpretación de pocas métricas críticas es la siguiente: cuando la superplataforma se está quemando, ¿qué es lo más importante? Esa declaración tiene una fenomenal potencia clarificadora.

Si su negocio está expuesto, ¿cómo sabe si las cosas van bien o mal? Si extraemos un grupo de información de todo el universo de datos, ¿qué métricas considera críticas? Probablemente tenga más de tres métricas críticas que definen su existencia.

En la siguiente sección me ocuparé de definir los pocos puntos críticos, aunque entraré en más detalle en el capítulo 5.

¡Confíe en el proceso del ciclo de vida de la métrica web!

Sin importar el tamaño, la métrica debe resistir a los cambios del negocio y el paso del tiempo; por ello recomiendo el proceso del ciclo de vida de métrica web (web metrics lifecycle process) descrito en la figura 3.27.

Figura 3.27. Proceso del ciclo de vida de la métrica web

La idea es muy sencilla. Utilice la prueba de los cuatro atributos de las grandes métricas para identificar las métricas críticas: mídalas, analice los datos y, por último, valore o tome las acciones necesarias.

En este momento, estará en una encrucijada. Si comprueba que no puede tomar acciones al respecto, tal vez es que está utilizando una métrica inadecuada para su negocio, por lo que debe descartarla. En el caso de que sí pueda tomar alguna acción, averigüe el modo de mejorar la métrica aún más.

Ejecute el proceso del ciclo de vida de la métrica web, en el momento oportuno (mi recomendación es que se lleve a cabo trimestralmente). Algunos parámetros sobrevivirán a su valor. Déles un fuerte abrazo y dígales «adiós».

Tácticas estratégicamente alineadas para obtener una métrica web impactante

En las tres secciones siguientes voy a destacar tres elementos estratégicos relacionados con la métrica web.

El primer elemento, diagnosticar la causa subyacente, es una técnica que le ayudará a desentrañar información tomada de las métricas críticas.

El segundo elemento, aprovechar los informes personalizados, argumenta que la creación de informes personalizados puede acelerar el proceso de comprensión del rendimiento del sitio web.

Por último, voy a ofrecerle una serie de argumentos sobre cómo empezar, con unos conocimientos sólidos de la visión macro del rendimiento de su sitio, en lugar de ir dando palos de ciego.

En conjunto, estas tácticas deberían fortalecer sus conocimientos a la hora de realizar un tipo de análisis que sea impactante.

Diagnosticar la causa subyacente del rendimiento de la métrica: la conversión

El proceso sencillo para identificar una métrica como indicador de rendimiento clave, así como el hecho de crear un gráfico sobre este rendimiento, raramente ayudan a encontrar información. La cosa no es tan fácil como parece.

En una de sus charlas, mi amigo Neil Mason compartió con nosotros la diapositiva que se muestra en la figura 3.28. Era una forma muy divertida de mostrar las variables que usaría para predecir cuántas personas asistirían a su charla.

¡Observe lo increíblemente bien pensado que está! Neil había tenido en cuenta todos los elementos, por lo que consiguió la fórmula mágica que revela un número útil. No obstante, si la estimación del número de asistentes resulta tan complicada, ¡imagínese lo difícil que podría ser entender el motivo por el que su sitio web le ha ido tan bien este mes, pero tan mal el pasado!

Figura 3.28 Aplicación de la analítica de predicción: Neil Mason

Voy a adaptar el modelo de Neil para llevar a cabo una metodología que podrá utilizar para diagnosticar la verdadera causa subyacente de sus principales indicadores de rendimiento. Para este ejemplo, vamos a utilizar la tasa de conversión (aunque lo puede hacer con cualquier métrica).

Su jefe entra en la oficina y le dice que la tasa de conversión tiene que mejorar en un 10 % (no en 10 puntos… esto sería desorbitado). El 10 %. ¿Qué podemos hacer?

¿Debería invertir una cifra exagerada de dinero en afiliados, campañas por correo electrónico o en anuncios de búsqueda pagados? O por el contrario, ¿debería darme prisa en identificar los perfiles demográficos de la gente que visitan el sitio web? (esta era una pregunta con trampa: obviamente, la respuesta es que no). Lo que recomiendo es realizar un ejercicio con el departamento de marketing y personas expertas que le ayude a identificar todas las variables que podrían ayudar a que la tasa de conversión suba o baje.

Figura 3.29. Ejercicio de diagnóstico de la causa principal

La figura 3.29 muestra los resultados de este ejercicio en mi sitio web de e-commerce.

Antes de encontrar la manera de mejorar la tasa de conversión, tiene que identificar todos los factores que influyen. Podrá comprobar esto en la figura 3.29.

La tasa de conversión depende de la estrategia de adquisición (en la que invierte dinero, para adquirir tráfico), de la categoría de las palabras clave de búsqueda orgánica, de la facilidad del proceso de verificación, de la distribución del porqué la gente entra en el sitio (motivo primordial), de la «esencia» del sitio web (capacidad que tienen las campañas para entregar tráfico a las páginas más relevantes), etc.

A continuación, tiene que recopilar datos para cada una de las variables que haya identificado. Analizar esas variables le ayudará a conocer dónde están las verdaderas oportunidades de mejora.

El resultado de este ejercicio será algo parecido a lo siguiente: aquí hay 3 áreas de 15 que están mal. Lleve a cabo un análisis de coste-beneficio para averiguar cómo sacar un mayor provecho. Si hace un buen trabajo, a la hora de identificar todas estas variables, una vez finalizado este análisis, se sorprenderá de lo que puede llegar a mejorar. No serán las áreas más evidentes.

Debería aprender tres lecciones sobre este humilde proceso:

Lección 1: Este ejercicio tiene un enorme valor.

Lección 2: Este ejercicio es difícil.

Lección 3: No se puede mejorar lo que no se entiende.

Existe un importante motivo por el que esta metodología siempre funciona: obliga a profundizar de forma metódica y a dejar que sean los datos, y no las opiniones, los que actúen. Conlleva cierto trabajo, pero nada es gratuito.

Mejorar los informes personalizados

El problema más infravalorado al comprender el rendimiento de la métrica son los informes estándar.

Nuestras herramientas disponen de un sinfín de estupendos informes estándar, creados con la mejor de las intenciones por las cabezas pensantes de nuestro proveedor de analítica web. Estas personas no entienden su negocio... así que no es su culpa, aunque lo estén haciendo lo mejor que pueden.

Como ejemplo, en la figura 3.30 se muestra el informe estándar de Google Analytics.

Figura 3.30. Informe de búsqueda de palabras clave (search keywords) estándar de Google Analytics

¡Bien! Dispone de muchos datos y métricas. Hummm... No necesito las páginas por visita. El tiempo en el sitio está de más. Sólo quiero las dos últimas columnas. Ah, y la mejor práctica a la hora de valorar un sitio de referencia es mirar los resultados o las conversiones. ¿Dónde está esta información? Ay, debo ir a otra etiqueta (que se muestra en la figura 3.31).

Figura 3.31. Informe de conversión de objetivos (goal conversion) estándar de Google Analytics

Precioso. Veo mis conversiones, pero acabo de perder las métricas que quería. ¿Cómo puedo juzgar rápidamente si las cosas van bien? Normalmente, este problema ocurre con casi todas las herramientas y es un tema latente que, en realidad, impide el avance. Puede solucionarlo utilizando la función de informes personalizados, disponible en la mayoría de herramientas de analítica web del mercado: ¡hurra!

La figura 3.32 muestra la interfaz de informes personalizados de Google Analytics.

La interfaz de informes personalizados es muy sencilla. A la izquierda puede escribir la métrica o la dimensión que desea informar. Lo arrastra y suelta en el recuadro derecho (me puede ver arrastrando la métricas valor por visita al área del cuado de mando) y ya está.

Mientras está en ello, observe que también añadí los detalles personalizados en los datos. Se puede pasar de la palabra clave a la fuente u origen de esa palabra clave y después a buscar término, lo que me ayudará a ver las búsquedas que realiza la gente cuando provienen de palabras clave concretas.

Por ejemplo, la búsqueda principal que realiza la gente con la palabra clave «avinash» es la siguiente: «comparar plataformas analíticas» ¡Qué interesante!

Figura 3.32. Crear informes personalizados con métricas personalizadas de Google Analytics

La figura 3.33 muestra mi informe final personalizado, únicamente con las métricas que más me interesan. Estas métricas me ayudarán a entender mejor el rendimiento y a tomar las acciones correctas, mediante un simple y único vistazo.

Figura 3.33. Informe final personalizado de Google Analytics

Permítame mostrarle un último ejemplo de cómo los informes estándar pueden confundirle. El informe con las páginas de destino de Yahoo! Web Analytics muestra las visitas, el porcentaje de visitas, las páginas vistas y algo que se denomina «tasa de navegación». Ya hemos visto en esta página que la métrica más importante para las páginas de destino es… ¡la tasa de rebote!

Figura 3.34. Personalizar el informe de páginas de destino de Yahoo! Web Analytics

Arrastre la métrica tasa de rebote al recuadro métricas. Una vez finalizado, pulse el icono de papelera que se encuentra junto a páginas vistas y tasa de navegación… ¡y ya está!

Podrá comprender mejor el rendimiento y tomar las acciones necesarias rápidamente: sólo cree informes con las métricas que considere más importantes.

Crear informes de microecosistemas

Algunas herramientas, como por ejemplo Google Analytics, le permiten agregar varias etiquetas con datos en un informe personalizado. Es probable que actualmente disponga de un montón de informes pululando por su empresa y que una persona o un grupo de personas, le hayan solicitado un informe con sus propios matices. En fin… una locura. Puede evitar este problema creando un único informe (por tanto, un lugar único donde acudirá la gente) y personalizando lo que cada persona interesada consulta mediante múltiples pestañas (ver la figura 3.35).

La primera pestaña muestra las cuatro métricas por las que se juzgará el rendimiento del equipo de adquisición. La segunda pestaña es para el gran jefe: sólo le preocupan las visitas, la tasa de conversión, los ingresos y obtener ingresos (¡dinero, dinero y más, dinero!). Por último, la tercera pestaña es para Amy, que tan sólo quiere ver los clics y las visitas.

Figura 3.35. Informe de búsqueda de microsistemas de Google Analytics

Con un informe de tipo microecosistema ha proporcionado a todos un lugar único para obtener todos sus datos, así como las métricas personalizadas a cada parte interesada. ¡Esa es la manera de crear una organización controlada por datos!

Partir de macroinsights

Esta sección servirá de puente entre los conocimientos adquiridos hasta el momento, sobre las métricas. El siguiente capítulo se centrará específicamente en el análisis y en las importantes técnicas analíticas.

Tendrá acceso a gran cantidad de datos, tal vez más que los que hubiera imaginado. Normalmente, abrirá la herramienta y empezará inmediatamente con «¿qué tal va esa página?», «¿puedo informar sobre todas las campañas que están impulsando el tráfico a estas seis páginas y medir la retención?» o «ya dispongo de los KPI clave y deseo un informe detallado en todas las páginas principales del sitio web».

Básicamente, está profundizando en los detalles. No es que le culpe, parece tan divertido… Pero, lamentablemente, esto nos conduce a un problema clásico: los árboles le impiden ver el bosque.

Mi recomendación es que nunca profundice en los detalles. En su lugar, adquiera un profundo conocimiento del bosque para tener una perspectiva global. A esto último lo denomino de la siguiente forma: centrarse en obtener primero los macroinsights (elementos globales relevantes).

Cuando profundice en los detalles, con informes diarios y métricas, todo puede resultarle importante. Es difícil saber qué es lo que hay que investigar y qué es lo que hay que ignorar. Por este motivo, es normal que decida hacerlo todo. No debe sorprenderle si falla en el intento por mejorar de forma significativa los resultados de su empresa.

No obstante, centrarse en los macroinsights es lo más sencillo que puede hacer. Resulta más fácil que el análisis y además más fácil que todo ese inmenso mundo de los detalles. Sin embargo, muy poca gente pasa tiempo con las macros (quizás resulte difícil resistirse al encanto de tener a su alcance, toda la información por cada página y visitante).

Antes de ponerse el traje de Tarzán e ir saltando por la selva, asegúrese de preguntarse cuatro sencillas preguntas para el análisis macro. Cada pregunta le ayudará a determinar exactamente dónde debe profundizar en los datos. A su jefe le encantará, porque en lugar de sacar con pala los informes, será capaz de identificar los elementos específicos y procesables que tengan un impacto estratégico sobre el negocio.

Pregunta 1: ¿Cuántos visitantes visitan mi sitio web?

¿No le dije que esto resultaría fácil? Esta es la primera y más sencilla pregunta que puede y debe responder. Mida las visitas a su sitio web (la suma de sesiones) y mida los visitantes únicos (la suma de los ID de las cookies permanentes).

Para ambas métricas, céntrese en las tendencias a largo plazo. Remóntese hasta donde sea capaz para buscar tendencias por temporada y busque otros patrones en los datos. Establezca niveles adecuados de forma que pueda entender las métricas y se estén midiendo de la manera correcta.

Consejo:A medida que va midiendo tanto las visitas como los visitantes únicos, evite profundizar por el momento en los números de visitantes que se repiten en esta u otra tasa o consulta. Pero sólo por ahora. ¡Todo se andará!

Pregunta 2: ¿De dónde proceden los visitantes?

Ahhh... ahora se está poniendo interesante. ¡Esta pregunta está llena de promesas y esperanza!

Observe dos informes: las URL de referencia y las palabras clave de búsqueda. Se asombrará de ver cómo le encuentra la gente.

Las URL de referencia (referring) le ayudan a comprender qué sitios web están enviando su tráfico y cuáles no. Es una muy buena manera de comenzar a entender tanto lo que está haciendo, que está provocando el tráfico entrante (relaciones, marketing directo, otras campañas, afiliados, etc.) como lo que no ha hecho, que podría estar afectando a dicho tráfico.

Si busca sorpresas, las encontrará.

Con la búsqueda dominando el entorno, al menos por ahora, localice la cantidad de tráfico obtenido para los motores de búsqueda (en el informe de las URL de referencia) y después, profundice en lo siguiente: con qué palabras clave y frases clave llega el tráfico desde cada motor de búsqueda. Esta es una mina de oro en lo que a las acciones se refiere, en concreto, para la optimización de motores de búsqueda (SEO) y, si el tamaño de su empresa lo permite, el marketing pay per click o PPC (pago por clic).

Busque palabras clave sin marca. Éstas le indicarán que está obteniendo prospects (clientes potenciales) y que está obteniendo un adecuado nivel de tráfico para las palabras clave con marca.

Al final de este rápido viaje, podrá ver a su jefe e informarle en detalle, sobre cuáles de las estrategias de adquisición son más importantes y cuáles no están funcionando.

Nota:Observe que no estamos buscando países, estados o códigos postales. Salvo que se encuentre en un negocio concreto, desde el punto de vista geográfico (por ejemplo, en Europa), estos conceptos pueden suponer una distracción, al menos en esta primera etapa.

Pregunta 3: ¿Qué es lo que quiero que hagan los visitantes en el sitio web?

El problema con los datos de la analítica web es que una vez que ha conseguido acceder, puede resultar una enorme pérdida de tiempo. Cada cosa que vea tendrá algún dato importante (una nueva madriguera en la que sumergirse). ¡Puede resultar bastante divertido!

¡Olvídelo! Salga del sitio web y eche una ojeada tanto a su negocio como a sí mismo.

Formúlese las siguientes sencillas preguntas:

• ¿Por qué existe su sitio web?

• ¿Cuáles son sus tres principales estrategias web (campañas de pago, afiliados o asociados, intentar darse a conocer con Digg)?

• ¿Qué cree que debería estar sucediendo en su sitio web?

Anote las respuestas y difúndalas por toda su empresa, así como en la prensa local.

Los resultados (sus respuestas) podrían ser métricas o indicadores clave de rendimiento (KPI) a considerar y que puedan medir el éxito.

Podrían ser simplemente una lista de estrategias de adquisición para su sitio web (SEO, PPC, DM, etc.), o también podrían ser una declaración de intenciones que de alguna forma se asocien a los resultados de su empresa. Puede calibrar el alcance más tarde, pero debe tener cierta precisión sobre lo que quiere que hagan los clientes en su sitio web.

Nota:Expertos en marketing, analistas, propietarios de sitios web: tengan en cuenta que la pregunta ¿qué es lo que quiero que haga el visitante? es la tercera y no la primera. Mi experiencia sugiere que necesita cierto contexto sobre los datos web para llegar a pensar, de forma clara, sobre las acciones del visitante. A menudo, sin estos datos web no dispone del conocimiento suficiente de la realidad web básica, como para que le sirva como base para contestar estas preguntas de forma correcta.

Pregunta 4: ¿Qué es lo que hacen realmente los visitantes?

¡Llegó el momento de la verdad!

Ahora puede realizar su primera inmersión en los datos. Observe estos cuatro detalles de los informes:

Principales páginas de entrada. Las páginas de inicio (homes) están muertas. Gracias a la búsqueda y a las campañas de marketing, la gente profundiza en su sitio web. Identifique las veinte páginas de inicio principales. Márquelas como importantes, eduque a su jefe y empiece a alejarle de su obsesión por la página de inicio del sitio web.

Páginas más vistas. Esta es una buena forma de saber qué contenido se está consumiendo y, probablemente, será diferente de lo que piensa debería consumirse. Además de las principales páginas de entrada, las páginas más vistas también le pueden ayudar a averiguar el motivo por el cual la gente acaba viendo lo que ve.

Análisis de superposición del sitio (densidad de clics). Para ver las páginas más vistas, observe el informe de superposición del sitio y analice el patrón de clics (para que le resulte más fácil, consulte únicamente las 10 páginas más vistas del sitio web). Esto le ayudará tanto a comprender los desafíos de la navegación en su sitio web como a entender la intención del visitante, y además, le sugerirá las acciones de optimización que puede llevar a cabo.

Análisis de abandono. Ya ha creado de forma segura su primer par de canalizaciones (para el proceso de toma de órdenes o para los pasos que tarda en solicitar un contacto o recibir una contribución). Compruebe los pasos de canalización donde se están produciendo el mayor número de abandonos. Con el comportamiento del visitante se podrán identificar grandes oportunidades, para mejorar los resultados de forma rápida.

El objetivo es que se adapte o aclimate al consumo del contenido y comportamiento de navegación en su sitio web. Con esto podrá conseguir mucho más contexto y adquirir una amplia comprensión sobre el comportamiento de los clientes. A su vez, esta información le resultará fundamental cuando empiece a medir las famosas métricas, como por ejemplo la tasa de conversión.

Nota:El orden de los detalles es importante. Tendemos a profundizar directamente en la medición de la tasa de conversión, lo que acaba resultando patético. Después, invertimos el trabajo (y lo hacemos con los ojos cerrados), e inevitablemente, resulta frustrante. Una mejor organización es entender la experiencia del cliente, en la medida que sea posible, con estos informes sencillos y después seguir avanzando. Observe también que no hemos hecho un análisis de ruta, ¡afortunadamente!

Así que aquí tiene cuatro sencillas preguntas que le ayudarán a visualizarlo todo desde un punto de vista global.

Ya puede comenzar a calibrar lo que es más importante para su sitio web, basándose en los datos, y también a empezar a entender sus prioridades. Las preguntas son sencillas y directas.

El objetivo que persigo con estas lecciones de analítica web 2.0 es alentar a los que acaban de comenzar con la analítica web o a los que sientan cierta frustración al orientarse en el análisis macro y no en las arenas movedizas del análisis micro. Con demasiada frecuencia tendemos a este último y, por desgracia, nunca somos capaces de salir de él.

A continuación, vamos a ver el magnífico mundo del análisis profundo de datos.

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El extraordinario mundo de clickstream: soluciones prácticas

Es el momento de volver al trabajo, pero… de verdad. ¡Vamos allá!

En este capítulo aprenderá sobre alguno de los informes más importantes de la analítica web y, también, sobre cómo hacer buenos y efectivos informes para SEO, además de sobre la búsqueda de sitios, el análisis dewidgetsy muchas más cosas.

A continuación, pasará al siguiente nivel de dificultad como ninja del análisis. Aprenderá a afrontar algunos retos complejos que acosan nuestra vida en la web como personas orientadas a los datos.

Si ha pasado directamente a este capítulo, le recomiendo que por lo menos consulte y lea el capítulo 3, porque es fundamental para entender éste.

Contenido del capítulo

Un manual de analítica web

El mejor informe de analítica web

Estrategias analíticas fundamentales

Análisis diarios declickstreamque resultan procesables

Comprobación de la realidad: las perspectivas de los desafíos clave en la analítica web

Cuando abra por primera vez XiTi (u Omniture o su aplicación de analítica BFF), se enfrentará a una variedad apabullante de informes. Empezaremos esta lección puliendo su capacidad para determinar lo que es importante y cómo extraer valor a los datos.

Un manual de analítica web

La analítica web 2.0 no es un juego de niños, pero tampoco algo imposible. Como todo en esta vida, se trata de un viaje complejo. Puede comenzar por lo fácil y conseguir el cinturón blanco con herramientas fáciles, y a medida que vaya aprendiendo, pasar a análisis más complejos y obtener el cinturón marrón. Al cabo del tiempo, cuando adquiera más experiencia y práctica, podrá alcanzar el nivel de todopoderoso ninja del análisis.

Teniendo esto en cuenta, vamos a empezar aceptando que puede ser un ninja principiante y que con cada recomendación emprenderá un camino hacia una mayor experiencia en su estrategia analítica.

Estas recomendaciones son cuestiones sencillas que puede utilizar en cualquier sitio web. Mi esperanza es que en una escala de 0 a 100 (siendo 100 el gurú maestro ninja) para convertirse en un ninja del análisis, este apartado le lleve del 0 al 35 en cuestión de días.

Para cada recomendación utilizaré una estructura fácil de entender:

• ¿Qué es eso? Entender qué hay en el informe.

• ¿Qué le está diciendo? Saber cómo interpretar tanto las mediciones como la información.

• ¿Qué hacer después? Éste es mi pequeño regalo que le hago: el siguiente nivel de sofisticación.

• ¿Cuál es el balance final? Saber lo que debería esperar al final.

Eliminar los indicadores primitivos

Prepárese para sumergirse en un mar de números. La figura 4.1 le muestra una instantánea de los indicadores principales que verá al entrar en una herramienta típica de analítica web.

Figura 4.1. Indicadores principales de rendimiento de un sitio web

Debido a su naturaleza fundamental, estos seis indicadores (visitas, tasa de rebote, páginas vistas, páginas por visita, tiempo medio en el sitio y porcentaje de nuevas visitas) representan un excelente punto de partida para su viaje por la analítica web.

Las mediciones fundamentales: ¿qué son? Las visitas representan el número de sesiones en su sitio web, que es el número de veces que alguien ha interactuado con su sitio. La tasa de rebote es el número de esas personas que se marcharon de forma inmediata. En el capítulo 3 encontrará más información sobre cada una de estas mediciones.

El número de páginas vistas representa el número de páginas que fueron solicitadas durante esas visitas. Ah, y las páginas por visita representan cuántas páginas fueron solicitadas en cada visita.

El tiempo medio en el sitio representa cuánto tiempo permaneció la gente en su sitio.

El porcentaje de nuevas visitas indica el número de sesiones de las personas que por primera vez han visitado el sitio web.

¿Qué le están diciendo? Para empezar, disfrute en la gloria de lo bien que lo hace (¡o laméntese de lo bajo que es su tráfico!). ¿Ve esos gráficos de líneas junto a cada número? Son las tendencias de cada indicador y representan cómo evoluciona con el tiempo el rendimiento de este mismo indicador.

Mi forma de analizar los números que aparecen en la figura 4.1, que además será similar a la que haga para su sitio web, es la siguiente: parece que las visitas avanzan en la dirección correcta para el negocio. Parece que algún suceso de hace unas semanas dio lugar a una punta de tráfico, así que tomo nota de que tendré que investigarlo.

A continuación, veo indicios de que existe algo que estamos haciendo muy bien, porque las páginas por visita y el tiempo medio en el sitio muestran una bonita tendencia al alza. En realidad, le sorprenderá ver que a menudo estos dos números no están relacionados: la gente ve muchas páginas, no encuentra lo que quiere y pasa poco tiempo. O viceversa.

Una tasa de rebote del 57 % es un claro motivo de preocupación, pero los cambios recientes en el sitio, así como la estrategia de adquisición de tráfico, han provocado un efecto positivo, y además, la tasa de rebote ha disminuido (observe la línea junto al valor 57,78 %).

El crecimiento de cualquier negocio (tenga o no ánimo de lucro) depende de que se amplíe la franquicia, atrayendo a nuevos clientes potenciales. Aunque un 65,01 % de nuevas visitas puede parecer positivo, observe que la línea muestra una tendencia descendente, lo que significa que aunque el número total es un saludable 65 %, estamos recibiendo más visitas repetidas (lo que explicaría el descenso de los rebotes y el incremento del tiempo en el sitio).

Una vez realizado este rápido análisis, doy saltos de alegría.

¿Y después qué? Ahora toca sumergirse en el detalle de las tendencias. Más allá de la instantánea de las líneas de tendencia rápida, observe cómo han evolucionado los indicadores durante los últimos meses y compárelos con los del mes en curso y el anterior. Sea cual sea la herramienta para analítica web que utilice, estas comparaciones no le llevarán más de dos o tres botones.

Desmitificación n.º 1. Con muy poco esfuerzo (unos 30 minutos) ya ha aprendido cuáles son sus indicadores fundamentales y, más o menos, ya sabe qué tal lo está haciendo: ¿verdad que no ha sido tan difícil?

Este descubrimiento de las métricas primitivas le otorga 5 puntos de los 35 de avance hacia los niveles más altos como ninja. ¡No está nada mal!

Comprensión de los puntos fuertes de adquisición de visitantes

Desde el principio, es crucial comprender de dónde vienen los visitantes (en el próximo apartado aprenderá un poco más sobre ello). La figura 4.2 muestra un informe típico de adquisición de visitantes a alto nivel que, por el momento, es todo lo que necesita.

Figura 4.2. Métodos principales de adquisición o captación de visitantes

Este sencillo gráfico de tarta reúne una gran dosis de emoción.

Métodos de adquisición de visitantes: ¿en qué consisten? El tráfico directo representa todas las personas que aparecen en su sitio web, tras haber tecleado la URL correspondiente de dicho sitio o haber elegido un favorito.

Nota:Es importante codificar las campañas con los parámetros adecuados para evitar que ese tráfico no aparezca como tráfico directo.

Los sitios que refieren visitantes (refering sites) representan otros sitios web que enlazan con el suyo, incluidos los siguientes: blogs, sitios de asociaciones sectoriales, foros, competidores, el sitio web de su madre (orgullosa de ponerse en contacto con uno), etc.

Los buscadores, bueno, ya sabe de quiénes hablamos: Google, Yahoo!, Bing, Ask y otros. En este renglón se incluirá tanto el tráfico orgánico como el de pago (PPC/SEM), así que debe ser consciente de ello.

Por último, están los otros (el resto). Este renglón contiene los banners publicitarios, campañas de correo electrónico, campañas en medios sociales, afiliaciones o asociaciones, etc. Normalmente, son lugares en los que uno gasta dinero para captar tráfico (salvo en las búsquedas).

¿Qué es lo que le están diciendo? Observe primero el tráfico directo para saber cuánto tráfico está recibiendo de personas que ya saben su URL o que le tienen entre sus favoritos. Un 21 % es un número razonable tratándose de tráfico directo. El mejor número dependerá del tipo de negocio que tenga, pero una cifra baja de tráfico directo podría ser indicativo de problemas de capacidad de retención o de falta de conexión con los clientes.

A continuación, observe los sitios que refieren visitantes para identificar las fuentes que no le conocen pero que le están enviando tráfico. Para descubrirlo, puede visitar las páginas que refieren visitantes. Para algunos sitios serios o fiables, puede que le interese establecer alguna relación de marketing. Generalmente, los sitios que refieren visitantes lo hacen de forma gratuita y le interesa que este número sea lo más alto posible, aunque ¡nunca será del 80 %! Sin embargo, si la cifra es del 2 %, puede que no esté propagando su mensaje de marketing o valor suficiente como para que la gente entre en contacto son su sitio y esto es insuficiente.

El conjunto de motores de búsqueda es muy importante. En muchos sitios, los buscadores aportan al menos un tercio del tráfico y a menudo la mitad de éste. Dado que aumenta la población conectada que utiliza los buscadores para encontrar la información, observar este apartado es crucial. El 60 % que aparece en la figura 4.2 es muy saludable (aunque por supuesto, dependerá del negocio), pero a partir de mi experiencia me preocuparía si viera, digamos, un 10 %: sería demasiado poco.

Habitualmente, los otros serán una porción pequeña de su tarta, lo cual es bueno porque ese apartado contiene sus estrategias de adquisición, o en otras palabras, las cosas en las que se gasta el dinero para conseguir tráfico. Por ejemplo, si en su apartado de otros el valor fuera el 45 %, significaría que tal vez no esté insistiendo lo bastante en conseguir tráfico gratuito (búsqueda orgánica, sitios de referencia y tráfico directo).

¿Y ahora qué? Examine las tendencias a largo plazo de cada uno de los apartados. ¿Mejoran o empeoran con el tiempo? Considere la posibilidad de segmentar los datos y profundizar más en los aspectos más prioritarios. Por ejemplo, la figura 4.3 muestra una manera rápida y sencilla de segmentar el tráfico de los buscadores.

Figura 4.3. Segmentación del tráfico de búsquedas orgánicas y de pago

Mi interpretación inicial de los datos segmentados de la figura 4.3 sería que, probablemente, hay un exceso de confianza en las búsquedas de pago. Por eso debería profundizar en ello para comprender el motivo: ¿ve cómo funciona?

También recomiendo estudiar en detalle los sitios web específicos que le envían tráfico y por supuesto, las palabras y frases clave que hacen lo propio. Ambas le ayudarán a comprender las intenciones de sus clientes.

Ah, y en ambos casos, se encontrará con sorpresas.

Desmitificación n.º 2. Probablemente se ha pasado 30 minutos mirando la figura anterior y profundizando en el nivel siguiente del informe. Ya sabe de dónde proceden sus visitantes y tiene una primera impresión de si la empresa está gastando eficazmente el presupuesto de marketing.

Ya ha conseguido 10 de los 35 puntos en su camino para ser un ninja consolidado: ¡bravo!

Arreglar las cosas y ahorrar dinero

Ha dedicado pacientemente una hora trabajando en algunos informes. Ahora es el momento de arreglar ciertas cosas y ahorrar algo de dinero. Para empezar, debe identificar las páginas web que son puntos únicos de fallo. En el capítulo 3 ya hemos visto cómo hacerlo de forma exacta: examinando las principales páginas de entrada a su sitio, con sus correspondientes tasas de rebote.

Otra manera muy efectiva de encontrar lugares en los que arreglar cosas (y ahorrar dinero) es examinar las 25 principales palabras clave que dirigen tráfico hacia su sitio web, así como las tasas de rebote (o como se denominan en la figura 4.4 de ClickTracks: «visitas breves»).

Figura 4.4. Porcentaje de visitas breves (rebotes): ClickTracks

¿Qué son las páginas de entrada principales, las palabras clave y los rebotes? Pongamos una metáfora: sus grandes almacenes tienen varias puertas. Con las páginas principales de entrada y la tasa de rebote, identificaría las puertas por las que los clientes no pueden entrar en la tienda.

El informe de páginas principales de entrada muestra cuáles son las principales páginas de inicio que decepcionan a sus visitantes. El informe de palabras clave le ayuda a identificar las palabras de este tipo que no van del todo bien. Y es aún mejor si sólo se miran las palabras clave de las búsquedas de pago.

¿Qué es lo que le dicen? Fácil: lo malo que es su sitio.

Recuerde que la tasa de rebote mide lo poco que le gusta el sitio a los clientes: «entré, no me gustó y me marché». Las páginas con una tasa de rebote alta no están cumpliendo la promesa que atrae a los clientes hasta su sitio. Las que aparecen en el informe de las diez páginas principales de entrada necesitan su atención. Si las arregla, aumentará las posibilidades de que la gente entre más a fondo en su sitio y de que, tal vez, se haga cliente.

El informe de palabras clave es aún más interesante: en este caso, existe una intención. El mismo cliente le está diciendo por qué podría estar visitándole y las palabras clave con unas tasas de rebote altas, reflejan dónde no está respondiendo a dicha intención. Puede que esté clasificado bajo las palabras clave inadecuadas o que las páginas a las que acaban llegando estos usuarios no incluyan las llamadas a la acción adecuadas: debe solucionarlo.

¿Y luego qué? En el capítulo 7, lo trataré con más detalle, pero en este caso debe confiar en la experimentación y los test. Comience con comparaciones sencillas con test A/B. Empiece con una herramienta gratuita como Google Website Optimizer que es capaz de hacer el 95 % de lo que ofrece cualquier herramienta de pago. Si ya tiene una herramienta de pago como Optimost, Offermatica o Sitespect, utilícela.

Elija las páginas que desea corregir, cree un par de versiones de las páginas y póngalas a prueba. Cambie el texto, el contenido, las imágenes y las llamadas a la acción: todo vale.

Gracias a estas pruebas, podrá mejorar las páginas a partir de los comentarios de los clientes.

Desmitificación n.º 3. No necesitará más que un par de minutos para obtener cada informe y otro minuto para examinar las cifras y hacer clic en unos cuantos botones. Al cabo de media hora habrá creado una lista específica de aspectos sobre los que intervenir. Sabrá exactamente por dónde comenzar a arreglar las páginas de su sitio y, potencialmente, a mejorar sus campañas de pago.

Habiendo dedicado una hora y media, ya ha obtenido 20 de los 35 puntos de su proceso de conversión a ninja del análisis. Además, ahora ya sabe lo que está haciendo y eso sí que no tiene precio.

Análisis de la densidad de clics

Me encanta el informe de la superposición (overlay) del sitio.

Ha mejorado las páginas principales de entrada, así como las campañas principales de impulso del tráfico (frases clave). Ahora debe saber por qué las páginas que quisiera que triunfaran en su sitio no lo están haciendo y por qué las páginas que incluyen las llamadas clave a la acción no están cumpliendo con su cometido. Busque las cosas evidentes que está haciendo mal. La figura 4.5 representa el informe de superposición del sitio de www.fotonatura.org.

Figura 4.5. Informe de superposición del sitio: Google Analytics

Mi preferencia por este informe se debe a dos razones:

• Muchas personas todavía se abruman con las cifras, métricas y tablas. Un informe de superposición del sitio desmitifica todo eso y muestra los datos, representados de forma visual.

• Ni siquiera los analistas veteranos son tan buenos analizando como debieran porque pocas veces utilizan el sitio web que están analizando. Utilizar el informe de superposición del sitio es una excelente manera de ponerse en el lugar de los clientes.

¿Qué es la superposición del sitio? Análisis de densidad de clics.

El informe de superposición del sitio muestra el número de clics en cada enlace de una página (como se ve en la figura 4.5). También muestra otra información de utilidad, como los ingresos que se derivan de los clics en un enlace, las conversiones objetivo, etc.

Cada herramienta presenta la densidad de clics de forma ligeramente distinta. Mi preferida es ClickTracks, porque también muestra el contexto así como las métricas principales de la página directamente sobre el informe de superposición de página, tal y como se observa en la figura 4.6.

Figura 4.6. Informe de navegación con métricas a nivel de página: ClickTracks

El informe de superposición del sitio muestra el porcentaje de páginas vistas, el tiempo en la página, el tiempo hacia la página, el porcentaje de abandonos y las palabras clave que han llevado a la gente hasta la página. En pocas palabras, todo lo que necesita saber para valorar el rendimiento de una página.

¿Qué es lo que nos dice? Al examinar el informe de superposición del sitio, lo que se buscan son agrupaciones de intensidad de clics. Busque los dos o tres enlaces donde se hayan realizado más clics y vea si se corresponden o no con los enlaces en los que desea que los visitantes hagan clic. Observe dónde la gente hace clic en partes de la página ocultas (inicialmente no visibles) y vea si hay alguna sorpresa en ese aspecto.

Mire también los enlaces que últimamente están dando lugar a conversiones elevadas (se pueden producir conversiones en un sitio web para e-commerce, o también en uno sin e-commerce, como el de la figura 4.6). Busque las cosas que conectan con la gente. Por ejemplo, ¿se producen más conversiones cuando hacen clic en la comparación de productos de la página principal o cuando van directamente a la página de producto?

Intente seguir unos cuantos clics intensivos y vea lo que hace la gente después. Póngase en su lugar y experimente sobre su propio sitio web. Consulte los referrers de cada página, ya que podrían explicar tanto las tasas de rebote como las de salida.

Por último, revise el tiempo medio hasta esta página. Si la gente tarda demasiado en encontrar sus páginas clave, es que tiene algún problema en los elementos principales de navegación de su sitio o en la promoción de la venta.

¿Y ahora qué? Identifique si se pueden realizar mejoras en sus páginas. Considere las oportunidades de promoción, venta cruzada y ampliación de venta, ahora que ya sabe lo que le gusta a la gente. Por ejemplo, no hay nadie que haga clic en la promoción parpadeante del centro de la página, porque parece un anuncio.

Si su herramienta lo permite, segmente los clics. ¿Dónde hace clic la gente que consigue convertir, respecto a todos los demás, o respecto a los que vienen de un buscador o de una campaña por correo? De la misma forma, segmentando los datos no sólo comprenderá las cosas a nivel global (todos los visitantes), sino que podrá empezar a entender los distintos tipos de gente que visitan su sitio, y además, podrá empezar a tratarlos de forma diferente.

Desmitificación n.º 4. Examinar el informe de superposición del sitio es una manera muy visual y sencilla de conocer exactamente cómo la gente navega por su sitio web, cuáles son los métodos que funcionan en su sitio y cuáles no. Nada de tablas, cifras ni gráficos: ¡incluso su HiPPO podría entenderlo!

Dedique tanto tiempo como pueda al informe de superposición del sitio. Es probable que, al principio, tarde entre 30 y 60 minutos explorando sus páginas más importantes. Cuando termine, habrá obtenido 25 de sus 35 puntos para llegar a ser ¡un ninja del análisis!

Medición de las visitas hasta la compra

Existe un fenómeno único al que muchos no damos importancia: normalmente, la gente no compra nada en su primera visita. Pero la mayoría insistimos en hacer que compren en seguida, especialmente los que medimos la tasa de conversión en forma de resultados o de visitas.

El antídoto para esta mentalidad tan poco eficiente es el informe de visitas hasta la compra, que aparece en la figura 4.7.

Figura 4.7. Informe de visitas hasta la compra

¿Qué son las visitas hasta la compra? Su herramienta para analítica web comienza a seguir, de manera anónima, a un visitante desde su primera visita. Cuando compra algo en el sitio web, toma nota del hecho. El informe de visitas hasta la compra muestra la distribución del número de visitas que alguien ha tardado en comprar en su sitio web. Una compra también puede ser el envío de un formulario, una referencia o acción similar. Por ejemplo, si el presidente Obama recopila direcciones de correo y datos de contacto de personas interesadas en apoyar su reelección en 2012, su personal puede utilizar el mismo método para registrar los envíos de formularios.

¿Qué nos indica? Lo que hay que ver es si los números están repartidos de manera uniforme. Según la figura 4.7, sólo el 42 % de las personas compró algo durante la misma visita y después la cifra va cayendo ligeramente hasta las xx visitas.

Esta información sirve para ayudar a comprender la intensidad del comportamiento de compra de sus clientes a lo largo de varias sesiones. Descubrirá qué hace falta para convencer a la gente de que compren el producto que les está intentando vender. Si en su sitio web vende iPods y Ferraris, le será increíblemente valioso saber que la mayoría de la gente que compra un Ferrari lo hace en la primera visita, mientras que necesitan 15 visitas para comprar un iPod (ya se sabe, es lo que tiene la crisis de los 40...).

¿Y después, qué? El informe hermano del de visitas hasta la compra es el de días hasta la compra. La intersección de estos dos informes le ayuda a saber cuántos días transcurren entre las visitas. Por ejemplo, puede que la mayoría de la gente compre algo al cabo de tres visitas a su sitio. Pero esas tres visitas pueden espaciarse a lo largo de 15 días, o bien, realizarse en el mismo día.

Este análisis le ayuda a comprender el comportamiento de los clientes de una manera muy práctica. Ahora puede volver atrás y optimizar su forma de promocionar, comercializar y vender cada producto: de hecho, ¡hasta puede optimizar su sistema de inventario!

Desmitificación n.º 5. No se tarda mucho en examinar los informes de visitas hasta la compra y de días hasta la compra y entender los datos: se trata de informes estándar disponibles en la mayoría de las herramientas. El proceso puede tardar unos 20 minutos. Tal vez se tarda más en relacionar los datos con su estrategia de venta y descubrir insights sobre los que intervenir.

Sea como fuere, después de invertir una hora ¡habrá ganado sus 35 puntos! Ahora y de manera oficial, ya está en el buen camino para convertirse en el súper maestro gurú ninja. ¡Le felicito!

Fíjese bien: en unas tres horas de trabajo ha pasado de saber un poquito de analítica web como aprendiz de ninja, y por el camino, ya ha ido tomando medidas basadas en lo que iba aprendiendo: ¡enhorabuena!

El mejor informe de analítica web

En todas o casi todas las conferencias en las que intervengo alguien me pregunta lo siguiente: si pudiera llevarse un único informe de analítica web a una isla desierta, ¿cuál sería?

Mi respuesta siempre será diplomática: bueno, depende de cada negocio. Dígame qué tres estrategias está ejecutando. ¿Se dedica a B2B o a B2C?: ya me entiende.

Son preguntas difíciles, pero uno no puede quedarse paralizado sólo porque no sabe lo bastante (un ninja del análisis sabe que nadie puede llegar a tener toda la información).

Existe un informe que funciona para cualquier tipo de sitio web y que sería un firme candidato al mejor informe de analítica web: se trata del de resultados de todas las fuentes de tráfico. Casualmente, también se ajusta perfectamente a la mentalidad de la analítica web 2.0, y por ello, es sumamente adecuado para tomar medidas en consecuencia.

La figura 4.8 muestra el aspecto de un informe de resultados de todas las fuentes de tráfico, en este caso de Google Analytics.

Figure 4.8. Resultados de todas las fuentes de tráfico

En el verdadero océano de las mediciones, que son nuestras herramientas de analítica web, este informe representa las dos cosas que deberían preocuparnos más que cualquier otra: las fuentes de tráfico y los resultados.

Fuentes de tráfico

Con el tiempo he acabado creyendo que si se sabe de dónde procede el tráfico, se puede deducir con bastante exactitud qué tipo de personas vienen al sitio web e incluso, un poco, a qué vienen (su intención).

Por ejemplo, soy partidario acérrimo del tráfico directo y hablaré de él más adelante, en este mismo capítulo. Si etiqueta correctamente sus campañas, el tráfico directo representará tráfico gratuito, porque procede de personas que llegan a través de favoritos, tecleando su URL o mediante acciones similares. El tráfico directo también es tráfico con el que se está familiarizado, por lo que generalmente representa visitantes que repiten y muy probablemente, los clientes que ya tiene.

En la figura 4.8 yo me declaraba muy contento de que el tráfico directo fuera tan alto, además de destacar que realizaba más conversiones, lo cual es muy habitual.

Pero si durante los 30 últimos días me hubiera gastado un montón de dinero tratando de atraer visitantes nuevos (clientes potenciales) a mi sitio web, tal vez una cifra alta de tráfico directo no sería algo tan bueno. Observe el recuadro que resalta a twitter.com, en la figura 4.8. Durante los 30 días anteriores, ni siquiera figuraba entre los 20 primeros y ahora es el número 5. Inmediatamente, se aprecia que las actividades en medios sociales podrían estar dando su fruto. También se puede deducir que se trata de personas mucho más capacitadas técnicamente: de hecho, son de las más avanzadas. Es decir, la fuente ayuda a comprender mucho mejor la personalidad de su audiencia.

La línea 6, donde aparece el sitio stumbleupon.com, representa los visitantes nuevos que podrían estar interesados en artículos recientes, o si éste fuera un sitio web de e-commerce, representaría las promociones más recientes, los lanzamientos de productos, etc. Stumbleupon.com, digg.com y similares también representan cierta confirmación de que su contenido es de calidad y está siendo difundido por gente a la que no conoce.

La línea 9, que corresponde a wilsonweb.com, representa un tráfico al que yo no podría llegar de ninguna forma concretamente, la respuesta directa más clásica y los comercializadores consagrados. Ralph Wilson lleva escribiendo sobre la web desde 1995, llegando a un público exclusivo, y le estoy muy agradecido por enviarme un tráfico gratuito muy valioso.

Por último, la importancia de Google para este sitio web es muy evidente. Los números confirman que el esfuerzo dedicado a la optimización para buscadores (SEO) está dando grandes beneficios.

Un ejemplo concreto de ello es la línea 4, que representa al tráfico procedente de images.google.com. Es una confirmación del tiempo y el esfuerzo invertidos en etiquetar cada una de las imágenes del sitio web con descripciones relevantes.

Estos ejemplos deberían mostrarle lo mucho que se puede llegar a averiguar conociendo qué fuentes le envían tráfico. Se puede ver qué es lo que funciona y lo que no, desde el punto de vista de su estrategia básica de adquisición, así como conocer si estamos atrayendo la audiencia adecuada a nuestro sitio o no.

Dicho esto, ¿deberían estar estos sitios en su lista permanente de BFF? Eso depende de si el tráfico que están enviando es de calidad y ahí vamos ahora...

Resultados

En el capítulo 1, destaqué la importancia de los resultados: ése es el motivo por el que son un elemento fundamental del mejor informe de analítica web 2.0. Si quiere cambiar la cultura de cualquier empresa, comience por centrarse en los resultados (no en medir ni las visitas, ni el tiempo en el sitio, ni las principales páginas de salida).

La figura 4.8 muestra la tasa de conversión de un sitio web sin e-commerce. De un vistazo, se puede ver la tasa general de conversión (la que aparece resaltada con un recuadro) y también se puede revisar la lista de sitios web, e identificar de forma muy rápida cuáles son los que nos envían tráfico de calidad, o en otras palabras, tráfico que lleva a cabo acciones que al final se reflejan en nuestra cuenta de resultados.

También puedo identificar rápidamente mis BFF (en este caso, twitter.com). Puedo ver de un vistazo qué fuentes me envían grandes cantidades de tráfico pero que no son mis verdaderas BFF (en este caso, stumbleupon.com o incluso images.google.com). Observe cómo en una única perspectiva, la de visitas, se pueden sacar conclusiones diferentes que mirando otra que tal vez sea más importante.

En este informe se pueden explorar muchos más matices. Observe que hay varios objetivos a tener en cuenta. Cada parte de su negocio puede tener distintos resultados u objetivos que aparecen en el informe como Goal2, Goal3 y Goal4. El informe indica a cada unidad de negocio o a su responsable hasta qué punto están cumpliendo sus propios objetivos.

La esencia del mejor informe de analítica web es que se vean claramente los dos aspectos en los que centrarse primero: ¿quién? y ¿cuánto?

Si comienza con el informe de resultados de todas las fuentes de tráfico, comprobará cómo sus altos directivos comienzan de repente a interesarse por sus informes de analítica. Le formularán preguntas interesantes y serán ellos quienes le persigan, en lugar de obligarle a llamar a puertas que nunca se abren.

¿No le parece estupendo?

Estrategias analíticas fundamentales

El resto del presente capítulo le ayudará a evolucionar su opinión sobre el análisis de clickstream (que a menudo se denomina «analítica web»). Aprenderá unas cuantas estrategias de análisis que son imprescindibles, como son la segmentación y la concentración en las métricas de comportamiento del cliente. A continuación, nos sumergiremos en los tipos específicos de análisis que llevará a cabo en su día a día.

Durante cada lección, espero que no se centre sólo en las mediciones e informes que analizaremos, sino también en los motivos para elegir las métricas y procesos mentales que intervienen en la creación de análisis significativos. Con esto, aseguraremos que otros tipos de análisis que pueda realizar y que no se traten en este libro, le permitan realizar acciones prácticas.

Segmente o váyase a casa

En materia de analítica no hay nada más importante que la segmentación. ¿Por qué? Pues porque los que visitan nuestros sitios web no son monolitos. Ya sé que esto le sorprenderá, pero la mayor parte de nuestros informes y análisis se generan a nivel global o agregado. Es como decir que la figura 4.9 representa el tráfico que viene a nuestro sitio. En realidad, su tráfico se parece mucho más al de la figura 4.10.

Figura 4.9. Representación del análisis de tráfico a nivel global

Figura 4.10. Impacto real del tráfico en el sitio web

Diferentes tipos de visitantes llegan a su sitio web. Y todos vienen con diferentes intenciones, con diferentes problemas o soluciones y personalidades.

Este fenómeno único requiere, como parte de su proceso de analítica web, que tenga una estrategia de segmentación efectiva y persistente.

Beneficios de la segmentación

El poder de segmentar una métrica es que puede mirar entre bastidores y descubrir más sobre ella. Estos son los beneficios que obtendrá:

• Es imposible segmentar sus datos sin hacer énfasis por entender qué es importante para su empresa y cuáles son los objetivos que quiere lograr. Esto significa que tendrá que invertir tiempo entendiendo el negocio, lo que siempre es bueno.

• Segmentando sus datos, puede profundizar en las áreas más importantes, lo que revelará información clave y elementos representativos (insights) que repercutirán de forma positiva, en su empresa.

• Nuestros altos ejecutivos así como los encargados de tomar las decisiones, no entienden ni la complejidad ni la magia de una experiencia web. Enseñarles las tendencias segmentadas se convierte en una herramienta de comunicación muy efectiva. Lo mejor es que prácticamente no tiene ni por qué abrir la boca: ¡una imagen vale más que mil palabras!

Segmentar los datos no significa centrarse en lo «global» sino más bien centrarse en lo «específico»: esta orientación ayuda a procesar las ideas. Para internalizar el poder de la segmentación, echemos un vistazo a un ejemplo ilustrativo.

La figura 4.11 muestra los ingresos generados por un sitio web en un período de 12 meses. Estoy convencido de que su empresa tiene un gráfico como éste.

Figura 4.11. Tendencia de los ingresos mensuales tras 12 meses

Magnífico. Puede ver cómo la gráfica sube y baja. Sus ejecutivos ya saben que diciembre y mayo son siempre dos meses fuertes para la empresa aunque sólo les ha enseñado lo que ya sabían. Los números actuales son medianamente interesantes. Pero ¿qué decisiones pueden tomar a partir de estos datos? Ninguna… o mejor dicho, ¡absolutamente ninguna!

Ahora observe la figura 4.12. La misma tendencia mensual, aunque esta vez muestra los segmentos más importantes de los ingresos globales.

Figura 4.12. Tendencia de los ingresos mensuales segmentada: fuentes de ingresos

¡Genial! Ahora sus ejecutivos cuentan con una tendencia mensual de los principales aportantes de ingresos para el negocio. Rápidamente pueden concluir que para todo el dinero representado por las barras, ¡el tráfico gratuito y directo domina sobre la aportación de ingresos! El programa PPC o de búsqueda de pago necesita una atención urgente. A pesar de gastar mucho dinero, todavía no proporciona una inyección que sea proporcional a lo invertido. Observe cómo un comercializador espabilado hizo un pequeño experimento en YouTube. Ahora se merece un bonus porque sus experimentos han producido constantes ingresos.

¿Entiende lo que quiero decir? Puede comunicar los datos, o segmentar y comunicar más valor a los encargados de tomar decisiones.

Crear y aplicar segmentos

Aunque identificar los comportamientos, recursos, mediciones y resultados óptimos para segmentar sigue siendo una habilidad que se desarrolla con el tiempo (y los ninjas la deben tener), la creación de segmentos y su aplicación a los informes resulta bastante sencillo.

Hagamos un supuesto. Digamos que trabaja en Intel y que es la persona responsable de mejorar el marketing de la empresa para Europa del este. Podría bastar con segmentar los datos de www. intel.com, utilizando la segmentación geográfica.

También podría hacerlo de manera más específica y ganarse el sueldo de verdad, entendiendo el comportamiento del cliente a partir de la segmentación.

La figura 4.13 ilustra la estrategia. Abra las carpetas de la izquierda, que se encuentran debajo de la selección del grupo (group selection) y arrastre y suelte sus mediciones en la paleta:

1. Primero, arrastre sobre búsqueda orgánica (organic search). Realmente, lo que quiere saber es cómo le está yendo con el tráfico de búsqueda gratuito.

2. Después, se interesa por el tráfico que analiza el contenido respecto a los microprocesadores (por supuesto, Intel hace otras cosas pero, ¡su bonificación o bonus se basa en los microprocesadores!).

3. En realidad está menos interesado en comprender qué pasa con el tráfico que rebota, porque lo que de verdad quiere saber son las palabras clave que llevan tráfico para visitar su sitio varias veces (número de visitas superior a 3).

4. Por último, restrinja el análisis sólo al tráfico de Europa del este.

Figura 4.13. Segmentación detallada de los datos del sitio web: Yahoo! Web Analytics

En el pasado, había que conocer el complicado lenguaje SQL, además de diseño de bases de datos, para poder segmentar de esta forma. Ahora, es suficiente con arrastrar, soltar y ¡zas! Además, se puede aplicar este segmento en el informe de contenidos para ayudar a entender qué tipos de microprocesadores son más interesantes para este segmento de tráfico.

También se puede aplicar a los informes de búsqueda y entender las preferencias del motor de búsqueda de la gente en Europa del este, así como las palabras clave que utiliza este tipo de tráfico. Incluso se puede buscar más en detalle, para ver si se descargaron las especificaciones del producto o refirieron clientes potenciales.

Por último, a continuación se muestra un ejemplo que muestra cómo se pueden responder preguntas cotidianas que pudieran tener respuestas complejas. La pregunta fue: ¿con qué nivel de efectividad capta la página de inicio a los visitantes para que puedan leer todo el contenido que aparece en dicha página? Dicho de otra manera, ¿cuál fue la primera impresión? Parece una pregunta complicada, ¿verdad?

La figura 4.14 muestra cómo responder de forma rápida a esta pregunta. Desde las listas de dimensiones (dimensions) y métricas (metrics), arrastre las métricas que necesita: elija primero la profundidad de página (page depth) y después las visitas (visits) donde los visitantes (visitors) hayan estado en más de tres páginas (esto supone un alto grado de compromiso: consulte el capítulo 3). A continuación, elija una página de destino (landing page) porque sólo quiere ver las personas que empiezan a navegar desde la página de inicio y no a la gente que entró a otras partes del sitio y que después navegaron hasta la página de inicio.

Figura 4.14. Eficacia de la página de inicio para impulsar un algo grado de captación: Google Analytics

En este período de tiempo se hicieron 57.063 visitas al sitio. De ellas, 14.625 entraron directamente en la página de inicio (¿comprende a qué me refiero cuando digo que las páginas de inicio están muertas?). En total, 3.684 visitas consultaron más de tres páginas.

¿Y mi respuesta? 1.607. ¡Sólo 1.607 personas de 14.625 posibles pensaron que mi página de inicio daba una buena impresión! Me entristece. Pero ¿ve lo fácil que resulta conseguir una respuesta cuando se plantea bien la pregunta? Ese ejemplo muestra una característica genial de Google Analytics. En la mayoría de las herramientas para analítica web, primero hay que indicar al proveedor los datos que desea segmentar y después procederán a sugerir la implementación de actualización de las etiquetas JavaScript. Debe esperar unos cuantos días hasta obtener los datos y después debe crear el segmento, enviarlo, esperar al proceso y, por último, obtener los datos deseados.

En Google Analytics (y en Yahoo! Web Analytics), no tiene que indicar a Google por adelantado lo que quiere segmentar, no tiene que cambiar las etiquetas y ni siquiera tiene que presentar el segmento y esperar y esperar a que sea procesado. Basta con arrastrar y soltar, y cuando haya terminado, hacer clic en «probar segmento» (test segment, botón superior derecho de la figura 4.14) para obtener la respuesta correspondiente, en la ventana de creación segmentos avanzados (advanced segments): genial.

Ahora, realice el mismo proceso con Google o Yahoo! Web Analytics y observará el nivel de aceptación de su página de inicio.

En resumen: si no segmenta, no encontrará insights. Si no segmenta, no tendrá trabajo durante mucho tiempo.

La segmentación ha sido una de las estrategias que hemos venido aplicando a lo largo de este libro sobre la que probablemente no se habrá dado cuenta. Seguiremos aplicándola libremente en el resto del libro. Mi esperanza es que la llegue a utilizar con libertad, a medida que tenga que abordar el problema de responder a las complicadas preguntas del negocio.

Céntrese en el comportamiento del cliente y no en datos agregados o globales

Seguro que está pensando, ¿¡otra vez los datos globales!? Pero en esta sección, los globales significan algo distinto. Quiero arrojar un poco de luz sobre otra forma de analizar datos. No nos centraremos en agregar medidas tales como visitantes únicos (unique visitors) y tiempo medio en el sitio (average time on site) y similares. En su lugar, identificaremos los verdaderos insights procesables y nos centraremos en las métricas que informen del comportamiento de los clientes, en su sitio web.

Resulta interesante medir el número de visitas a su sitio durante un mes.

Quizá una subida o bajada en ese número o alcanzar un objetivo preestablecido resulte de algún valor.

Lo que resulta más valioso es centrarse en mediciones de comportamiento como la tasa de rebote (bounce rate) porque como ya sabe, mide el comportamiento del cliente: veni, vidi, vici. Analizar las tasas de rebote en su página a varios niveles le ayudará a entender lo que funciona y lo que no, además de lo que más o menos tiene que hacer (consulte el capítulo 3).

Veamos un ejemplo. Digamos que es la persona responsable de la ejecución del sitio web news.bbc.co.uk. Normalmente, el éxito se mediría utilizando una medición global, como por ejemplo las páginas vistas (page views) o las páginas por visita (pages/visit), tal y como se muestra en la figura 4.15.

Figura 4.15. Tres métricas globales: visitas, páginas vistas, páginas por visita

Por desgracia, aquí no hay muchos insights. El comportamiento del cliente que la BBC considera importante es el siguiente: que la gente haya visto más de cuatro páginas del sitio web. La figura 4.16 muestra la distribución de visitas por el número de páginas leídas durante cada visita.

Figura 4.16. Distribución de páginas leídas durante cada visita

¡Esto es fantástico!... y además, llama a la acción. Puede ver que el 76 % de los visitantes del sitio web no muestran el comportamiento ideal. Puede segmentar fácilmente el comportamiento que necesita para su negocio, cuatro o más páginas y analizar a los clientes (el 24 %) que manifestaron ese comportamiento. Puede adentrarse en los datos y comprender cuáles son sus preferencias. ¿Les gustan los deportes? ¿Los podcasts? ¿Las historias internacionales? Ya sabe por dónde voy.

Esto le ayudará a comprender lo que consumen sus muy apreciados clientes, lo que se traduce en lo siguiente: puede centrarse más y mejor en lo más relevante (¿quizá podría volcarse en el entretenimiento o hacerlo mucho más interesante?). Por supuesto, puede crear el segmento opuesto (o lo que es lo mismo, menos de cuatro páginas) y ver lo que está leyendo ese grupo, de dónde vienen y qué es lo que les provocó el mayor rechazo.

Las mediciones de comportamiento están por todas partes. La fidelidad, la frecuencia y los visitantes que regresan son algunas que me vienen a la mente. Hablaré más sobre estas métricas en el capítulo 5. Céntrese en el comportamiento y conseguirá triunfar.

Análisis diarios de clickstream que llaman a la acción

Vamos a centrarnos en cinco tipos muy comunes de análisis de clickstream que hará cuando le salgan canas, o para ser políticamente correctos, cuando adquiera un poco más de experiencia: búsqueda interna del sitio, optimización de los motores de búsqueda, búsqueda de pago, búsqueda directa, tráfico directo y campañas de correo electrónico.

Análisis de búsqueda interna del sitio

En la analítica web, casi todos los datos de clics carecen del ingrediente principal: la intención del cliente.

Las palabras clave que la gente escribe en motores de búsqueda tales como Google, Bing y Yahoo! contienen un mínimo de intencionalidad. Lo importante es el motor de búsqueda que tiene en su propio sitio web. ¿Qué? ¿Qué no lo tiene? ¿Es el único sitio web del planeta que no tiene un motor de búsqueda interna del sitio?: ¡qué vergüenza!, ¡qué vergüenza! Si puede comprender las intenciones de los visitantes en su sitio, también puede entender mejor las causas del éxito o del fracaso de su web.

He aquí un ejemplo. Puede echar un vistazo a las 10 páginas más visitadas en su sitio y entender lo que quería la gente que accedió a él. ¿Puede? ¿Como podría saber qué páginas querían ver sus visitantes? Si los visitantes no pueden encontrar esas páginas, entonces su herramienta para analítica web no grabará esa acción.

Una forma de superar el reto de la intención es revisar su buscador interno del sitio y observar qué clientes utilizaron el motor de búsqueda de su sitio web. Debe realizar tres tipos de análisis sobre acciones concretas, con sus datos de búsqueda interna del sitio: la utilización del motor de búsqueda interno, la calidad de las búsquedas y eso es… la segmentación.

Utilización del motor de búsqueda interno

Cuando quiera ver cómo se utiliza la búsqueda interna de su sitio web, primero tendrá que responderse unas preguntas básicas: ¿cuánto se utiliza la función de búsqueda y cuáles son las palabras más utilizadas? La figura 4.17 muestra el aspecto de un informe que revela la tendencia de la utilización de las búsquedas en el sitio web.

Figura 4.17. Tendencia de la utilización del motor de búsqueda interno

A primera vista, se puede ver lo importante que resulta la búsqueda interna en el sitio (18,57 %) y cómo, con el tiempo, cambia la tendencia. Los visitantes no utilizarán ninguna otra ayuda de navegación, ni siquiera en un pequeño porcentaje de las ocasiones. Normalmente, la búsqueda interna será en la mayoría de las ocasiones el elemento de navegación del sitio web que utilicen.

Por supuesto, éste no es el tipo de detalle que quiere. ¡Lo que le importa es la «chicha» de verdad! La figura 4.18 representa un informe con las búsquedas más frecuentes.

Figura 4.18. Informe sobre la utilización de palabras clave de búsqueda interna

¡Este informe nos da una pista excelente sobre la intención del visitante y sobre lo que realmente está buscando! Puede avanzar un paso más con este informe profundizando hacia un término más específico, tal y como se muestra en la figura 4.19.

Figura 4.19. Datos de búsqueda exhaustiva del sitio para las palabras clave buscadas por los visitantes: tasa de rebote

Puede ver la tendencia, el interés y los efectos por temporadas y empezar a entender el funcionamiento de esta consulta concreta, ya sea mirando las estadísticas detalladas o haciendo clic en la pestaña conversión objetivo (goal conversion).

Ya es hora de pasar al próximo nivel.

Medir la calidad de las búsquedas en el sitio

Ahora que ha establecido la importancia de las búsquedas en el sitio, necesita saber si su motor de búsqueda para el sitio proporciona resultados de calidad.

¿Recuerda la tasa de rebote (bounce rate)? Seguro que sí. Algunas herramientas de analítica web proporcionan una tasa de rebote para las búsquedas en el sitio. Se llama «porcentaje de abandonos de búsqueda» (% search exits). Mide el mismo fenómeno que la tasa de rebote: el número de personas que abandonan el sitio web de forma inmediata, después de ver los resultados ofrecidos por su motor de búsqueda interno (la figura 4.20 muestra el informe).

Figura 4.20. Porcentaje de abandonos de búsqueda. ¡Alto = malo!

Si echa un rápido vistazo al gráfico de barras de la derecha, podrá observar qué resultados de búsqueda interna del sitio están funcionando y cuáles no. En este caso, las consultas 2, 4 y 7 (¡con un 71 % de tasa de abandono!) requieren una atención inmediata. Tal vez los algoritmos internos de su motor de búsqueda no son los adecuados o quizá no tiene los productos, páginas o servicios apropiados para ese tipo de clientes. De cualquier forma, son motivo de preocupación.

Otra forma de pensar sobre la calidad de las búsquedas es medir el número de páginas de resultados de búsquedas que vea el visitante. Todos hemos aprendido de los principales motores de búsqueda que debemos esperar a ver los resultados más relevantes, en la parte superior de la primera página.

En la medición de página de resultados vistas de la búsqueda (results page views/search) puede plantearse que si proporciona los resultados más relevantes en la primera página, entonces los visitantes harán clic en uno de los elementos principales mostrados y seguirán haciendo su santa voluntad. La figura 4.21 muestra el aspecto de esta métrica en un informe.

Figura 4.21. Medir la calidad de las búsquedas con la página de resultados vistas de la búsqueda

El informe muestra las consultas de búsqueda, donde los visitantes tienen que realizar una búsqueda exhaustiva para encontrar lo que están buscando. Considere una consulta de búsqueda del término «engranajes» (gears), con una media de 1,92 consultas. Tardó dos páginas (una media de 30 a 40 enlaces intermedios) en encontrar lo que el visitante buscaba (puede que sea demasiado). Ya es hora de consultar los resultados de la página 1 y solucionarlos.

Nota:Algunas herramientas para analítica también informan de forma automática el tiempo después de la búsqueda (tiempo invertido en su web tras haber hecho la búsqueda), así como la profundidad de la búsqueda (número de páginas vistas tras haber buscado su sitio web). Ambas mediciones pueden resultar interesantes para la calidad de las búsquedas, aunque resulta difícil generalizarlas. Por ejemplo, el visitante encontró lo que quería utilizando la búsqueda interna del sitio y compró el producto de inmediato (por tanto, es mejor una pequeña profundidad de búsqueda). O el visitante encontró lo que quería en un sitio de contenidos y salió para leer muchos más artículos (por tanto, es mejor una gran profundidad de búsqueda). A la hora de utilizar estos parámetros, tenga mucho cuidado.

Un último método para medir la calidad de las búsquedas es, de nuevo, centrarse en el comportamiento del cliente. Los refinamientos de búsqueda (search refinements) le ayudan a entender cómo los visitantes restringen sus consultas para obtener unos resultados óptimos.

La figura 4.22 muestra los refinamientos de búsqueda en el informe de búsqueda interna.

Figura 4.22. % de refinamientos de consultas de búsqueda para las búsquedas en el sitio

Puede ver de un vistazo que los visitantes afinan su consulta de la palabra blogger en tan sólo un 1,8 % de las veces, lo que es indicativo de que encuentran lo que buscan sin problemas. Pero para la palabra «segmentación» (segmentation), los visitantes refinan la consulta un 19 % de las ocasiones.

Eso no es lo mejor. Si su motor de búsqueda interno es bueno, entonces los visitantes no tendrán que restringir sus consultas. Es decir, los visitantes no deberían tratar de buscar de nuevo.

No hay mal que por bien no venga. Con los resultados del refinamiento de búsqueda, puede conseguir una pista sobre las mentes de sus clientes. La figura 4.23 muestra el informe de refinamiento de búsqueda para la palabra clave «segmentación». Es de mucha ayuda saber que la mayoría de los visitantes querían aprender más sobre la recopilación de datos, cuando estuvieron buscando información sobre la segmentación. Esta información ayudará a la empresa a mejorar sus resultados de búsqueda interna.

Figura 4.23. Informe de refinamiento de búsqueda para «segmentación»

Segmentar y medir el impacto

A estas alturas, ya no se sorprenderá de mi obsesión por la segmentación de la información. Ésta resulta ser un ejercicio valioso. La mayoría de las herramientas de analítica web permiten hacer segmentación inline o segmentar directamente desde el propio informe. La segmentación inline es una forma increíble de profundizar y encontrar insights, tal y como puede comprobar en la figura 4.24.

Figura 4.24. Opciones de segmentación para los datos de búsqueda en el sitio

Cuando lleva a cabo este tipo de segmentación, debería ser capaz de responder a ciertas preguntas con facilidad:

• ¿Visitan más los nuevos visitantes de su sitio que los que regresan? Por ejemplo, para mi sitio web de la inmobiliaria, ¿cuál es el motivo y de qué ciudad proceden los visitantes que más visitan el sitio?

• ¿Existe alguna diferencia entre las búsquedas internas realizadas por visitantes provenientes de yahoo.com o de los que provienen de google.com? Los visitantes que entran al sitio a través de campañas con páginas de destino personalizadas no deberían realizar ninguna búsqueda interna en el sitio, porque he creado una página de destino fantástica y relevante, por tanto, ¿siguen buscando?

Por último, con la segmentación se puede mostrar el impacto que tiene búsqueda en el sitio web, en los resultados de la empresa. Cuando se empieza con el proceso de análisis de datos, se puede encontrar con una pésima búsqueda para el sitio. Por tanto, y en la medida de lo posible, trabaje duro para mejorarla.

Pide a la directiva que gestione la posibilidad de incorporar una nueva herramienta de búsqueda para el sitio y éstos se niegan. ¿Se encuentra atado de pies y manos? No.

Muéstreles, tal y como se indica en la figura 4.25, cómo los visitantes que utilizan una búsqueda en el sitio acaban convirtiéndose con más facilidad que los que no.

Figura 4.25. Objetivo de la tasa de conversión para las visitas con y sin búsqueda en el sitio

Aunque el número de visitantes que utilizan la búsqueda es bajo, la tasa de conversión es varias veces superior. Ahora resulta más fácil cuantificar el impacto en los objetivos, en la tasa de conversión o en el tamaño medio de los pedidos, si invierte en mejorar la búsqueda en el sitio. Puede medir las tasas de conversión, los ingresos, etc., antes de adquirir la nueva herramienta.

No ha sido tan difícil, ¿verdad? Puede llevar a cabo tres sencillos aunque efectivos tipos de análisis, con una de las más valiosas fuentes de datos.

Puede llevar a cabo mediciones y análisis en la herramienta para analítica web. Por ejemplo, puede personalizar la etiqueta JavaScript de su proveedor de analítica web y hacer un seguimiento de las búsquedas efectuadas en su sitio que no dieron ningún resultado a sus visitantes. Esta información puede resultar importante, especialmente si su búsqueda en el sitio no es buena. Sin embargo, es normal que exista un número reducido de visitantes, realizando este tipo de búsquedas. Por tanto, primero debe hacer los tres tipos de análisis que he incluido en esta sección. Céntrese en objetivos fáciles de conseguir y, de esta forma, conseguirá obtener el mejor impacto sobre la mayoría de los visitantes de su sitio web. Después, ocúpese de las cosas que también sean relevantes pero de menos impacto.

Análisis de la optimización de motores de búsqueda (SEO)

Los motores de búsqueda son una parte clave de la cartera de adquisiciones de cualquier empresa. Con razón, los usuarios de internet utilizan las búsquedas para encontrar cualquier cosa que estén intentando localizar incluyéndole a usted. El impacto en el negocio de este comportamiento de los clientes es tal que todos gastamos una gran cantidad de recursos en optimizar nuestras páginas web para salir en los motores de búsqueda en consultas relevantes.

La figura 4.26 muestra la página de resultados del motor de búsqueda en www.google.com, para una consulta estándar.

Figura 4.26. Página de resultados de búsqueda en Google

Los enlaces patrocinados son el resultado de la búsqueda de pago (me ocuparé de describir cómo analizar esto, en la siguiente sección). En el cuerpo o parte principal de los resultados de búsqueda, aparecen los resultados de la búsqueda orgánica o los que describen los motores de búsqueda, en su algoritmo único.

Puede mejorar sus resultados orgánicos mediante la adopción de una serie de acciones en su sitio web. Éstos incluyen tener un sitio web que se pueda indexar fácilmente por los robots automatizados utilizados por los diversos motores de búsqueda, garantizando que la estructura de su URL esté limpia, utilizando JavaScript en los enlaces con cierto criterio (los robots no ejecutan JavaScript, por tanto no seguirán esos enlaces), asegurándose de que el contenido de sus páginas sea relevante y que utiliza las palabras clave correctas y así sucesivamente.

Nota:Para aprender más sobre las estrategias SEO, puede descargar la guía oficial de optimización de motores de búsqueda de Google (http://sn.im/googseo).También puede comprar el maravilloso libroSearch Engine Optimization: An Hour a Day, de Jennifer Grappone y Gradiva Couzin (http://sn.im/akseohour).

El análisis de SEO es único porque, en parte, los datos existen en la herramienta para analítica web (como por ejemplo, Omniture, Webtrends o Affinium NetInsight), y en parte, en las herramientas externas de tipo Webmaster Tools proporcionada tanto por Google como por Microsoft.

En la siguiente sección me ocuparé de los análisis que medirán cuatro aspectos de la estrategia SEO: el rendimiento actual (tráfico), la cobertura del contenido (indexación en los motores de búsqueda), el rendimiento de las palabras clave (resultados de los motores de búsqueda) y los resultados.

Rendimiento: tráfico de la búsqueda orgánica

Deseará saber si merece la pena comprometerse en este esfuerzo o no. Por suerte, todas las herramientas de analítica web proporcionan un acceso rápido a la comprensión de las tendencias del tráfico de búsqueda orgánica, tal y como se muestra en la figura 4.27.

De un sólo vistazo, puede ver las estadísticas clave, así como entender el rendimiento del tráfico de búsqueda orgánica analizando datos como la tasa de rebote (¡aquí se ve genial!).

También puede hacer clic en la pestaña de conversión objetivo (goal conversion) y evaluar rápidamente el valor del tráfico orgánico. ¿Se están convirtiendo a una velocidad óptima? ¿A más velocidad? ¿A menos? Pero lo realmente innovador es segmentar la tendencia global del tráfico y entender el rendimiento de la búsqueda de pago y orgánica como una pieza de ese gran macropuzzle.

Figura 4.27. Informes del tráfico de búsqueda orgánica

La figura 4.28 muestra el informe que necesita crear de inmediato. Incluye una tendencia de 13 meses del tráfico global (todas la visitas), tráfico de pago y tráfico orgánico (tráfico no de pago).

Figura 4.28. Informe segmentado de la búsqueda orgánica no gratuita, a largo plazo

De abril a julio de 2008, el tráfico orgánico y el de pago contribuyeron más o menos de la misma forma al tráfico global. A continuación, algo empezó a cambiar y casi todos los meses sucesivos (excepto octubre) el componente de pago mantuvo un crecimiento constante, adquiriendo más importancia para el negocio. Por otro lado, la búsqueda orgánica se mantuvo estable.

Este tipo de tendencia debería hacerle investigar con más interés. ¿Por qué la estrategia de búsqueda de pago tenía cada vez más éxito, mientras que la de búsqueda orgánica no iba a ninguna parte? ¿Qué hace único a nuestro sitio web y a sus contenidos? ¿Nuestro negocio (contenido, productos y servicios) es tan dinámico como para que no funcione la búsqueda orgánica? ¿Por qué existe esa excesiva dependencia de la búsqueda de pago? Una estrategia de búsqueda efectiva es una estrategia de cartera o de grupo. Debe optimizar, para todos los motores de búsqueda importantes y utilizar eficazmente, la búsqueda tanto orgánica como de pago. Resulta insuficiente llevar a cabo únicamente la orgánica o la de pago. Optimizar la estrategia de búsqueda orgánica empieza por los informes que se muestran en las figuras 4.27 y 4.28.

Cobertura del contenido: indexar por motores de búsqueda

Con su estrategia de búsqueda orgánica, su objetivo explícito es conseguir que su sitio web quede indexado de manera correcta, por parte del motor de búsqueda. Si así fuera, aumentarían las posibilidades de que su sitio se muestre más a la gente que esté buscando cosas relevantes.

Puede medir el impacto de sus esfuerzos SEO en términos de cobertura de contenido, de dos maneras:

• Puede medir la cantidad de contenido que esta siendo indexado a lo largo del tiempo (esto debería aumentar, en el caso de que publique contenidos nuevos).

• Puede medir el número de páginas en su sitio que consiguen tráfico, a partir de los motores de búsqueda.

Los tres principales motores de búsqueda de Estados Unidos proporcionan un servicio denominado Webmaster Tools. Éste será su primer paso para entender si su sitio está preparado para el éxito en las búsquedas.

Antes de utilizar la herramienta, tendrá que darse de alta de forma personal o mediante una persona de TI de su empresa, en un motor de búsqueda e identificarse (autentificarse), colocando un pequeño archivo XML o HTML en la carpeta raíz de su sitio web (para demostrar así que es el propietario del sitio y poder visualizar los datos).

Puede revisar el informe Crawl Stats en Google, tal y como se muestra en la figura 4.29.

Al contrario de lo esperado, a medida que publicaba más contenido en el sitio web y ampliaba sus esfuerzos en SEO, se iban indexando menos páginas durante los 45 últimos días. No puede encontrar estos datos en su herramienta para analítica web. Es importante no quitarle ojo a esto.

La figura 4.30 muestra las estadísticas de Yahoo! Site Explorer.

Los mismos datos, pero con diferentes valores. Resulta confuso, pero cada motor de búsqueda rastrea y clasifica las páginas de su sitio web de forma diferente. Yahoo! muestra 14.178 y Google muestra alrededor de 3.821. No se agobie con estas cifras: simplemente compare las tendencias a lo largo del tiempo. La regla es sencilla: si sigue añadiendo contenidos al sitio web, las cifras irán subiendo si el motor de búsqueda rastrea su sitio de forma óptima.

Figura 4.29. Informe Crawl Stats de Webmaster Tools en Google

Si su equipo de TI le hace pasar un mal rato, también puede utilizar otras herramientas para acceder a esa información. Marketleap proporciona dos informes útiles en http://sn.im/mktleap.

El informe de saturación de motores de búsqueda muestra el número de páginas que tienen un motor de búsqueda concreto en su índice, mientras que el informe de verificación de la popularidad de enlaces muestra el número total de enlaces encontrados por un motor de búsqueda para su sitio web. Lo bueno de los informes de Marketleap es que puede ver la tendencia de los datos y su evolución en el tiempo.

Tras comprobar la perspectiva del motor de búsqueda, tiene que revisar la consulta pero desde la perspectiva del sitio web. El informe de cobertura de contenidos que quiere ejecutar es el número de páginas de destino para el tráfico orgánico (es decir, las páginas de entrada a su sitio web que reciben tráfico orgánico de motores de búsqueda y no las páginas personalizadas que haya creado para las campañas por correo electrónico o de pago).

Figura 4.30. Informe de estadísticas de Yahoo! Site Explorer

Figura 4.31 Informe de cobertura de contenidos: páginas de destino para búsquedas orgánicas

La figura 4.31 muestra cómo se ve el informe en Google Analytics: su herramienta para analítica web debería proporcionar, de forma sencilla, esta visión tan precisa.

La hipótesis es muy sencilla. Si su sitio web está siendo indexado de manera correcta y sus esfuerzos SEO están funcionando, entonces el número de páginas que reciben tráfico a partir de las búsquedas orgánicas desde los motores de búsqueda aumentará. En la figura 4.31 puede ver cómo en un período de tres meses de exhaustivo trabajo SEO, tanto el número de visitas del sitio como el número de páginas de destino para el tráfico orgánico se incrementaron a un buen ritmo.

Rendimiento de las palabras clave: resultados de los motores de búsqueda

Los motores de búsqueda han evolucionado mas allá de mostrar resultados de texto como imágenes, vídeos y otros tipos de contenidos relevantes. A este concepto se le llama «búsqueda universal». Además, los motores de búsqueda a menudo personalizan los resultados basándose en una serie de factores tales como la ubicación, las consultas históricas, el idioma, etc.

Por tanto, es necesario mirar más allá de las palabras clave en sus informes de analítica e intentar entender si se está mostrando el conjunto óptimo de palabras clave en los resultados de los motores de búsqueda. Además, quiere conocer cualquier sorpresa: palabras clave no contempladas que se muestran en los resultados.

Una manera excelente de medir estas palabras sorpresa es utilizar el informe de Webmaster Tools. La figura 4.32 muestra el informe de las consultas más buscadas de Webmaster Tools en Google (http://sn.im/gogwmt).

Figura 4.32. Informe de las consultas más buscadas, impresiones vs. tráfico

A la izquierda se encuentran las impresiones o las consultas de usuarios para las cuales ha aparecido su sitio web en los resultados de búsqueda. A la derecha se muestra el tráfico procedente de los clics que han hecho los usuarios en su sitio web. Como ya ha podido imaginar, los datos del tráfico se mostrarán en las herramientas de analítica web, pero sus herramientas están completamente ciegas a los datos de impresión, porque éstos sólo existen en el motor de búsqueda. Esto es lo que hace que los datos de impresión sean particularmente valiosos.

Cuando analice los datos, busque sorpresas. Su sitio web muestra una gran cantidad de resultados relevantes (1, 2, 3, 4) y otros menos relevantes (7, 8, 20). Puede optimizar su archivo robots.txt o el contenido de su sitio, para asegurarse de que se muestra para las palabras clave correctas.

Al mismo tiempo, no todas las palabras clave para las que tiene impresiones (por ejemplo, en el caso 1) dan tráfico como resultado (o no existe en el tráfico en la izquierda… qué lástima). En ese caso, debe volver atrás y ver la página en la que aparece (si la página tiene el fragmento snippet correcto, si el título de la página es correcto, etc.). Estos cambios ayudarán a que vuelva a aparecer la página de nuevo y obtendrá más rendimiento, en forma de tráfico.

Los insights procesables de estos datos se incluirán en su programa SEO. A medida que su equipo implementa estas estrategias a nivel de palabras clave, puede medir su éxito utilizando los datos mensuales disponibles del motor de búsqueda (consulte la figura 4.33).

Figura 4.33. Comparar la mejora de las impresiones en el tiempo

Resulta evidente que las mejoras implementadas en SEO han dado resultados positivos, al comparar los datos de las impresiones de diciembre y abril. Por ejemplo, la frase «estadísticamente significativa» (statistically significant) se concentraba de manera específica en la optimización. Apenas existía en la izquierda (diciembre), pero se mostraba en el puesto número 11, en el informe de la derecha (abril).

¡Hurra!

Resultados: objetivos, ingresos y rentabilidad de la inversión (ROI)

En el negocio SEO, nos encantan las clasificaciones (rankings), los motores y los resultados, pero rara vez profesamos ese amor por los resultados que impulsamos para nuestras empresas. Parece que nos obsesionamos con jugar con los motores de búsqueda.

Considere este último punto como el motivo para centrarme en la medida de los resultados, con la misma vehemencia que se hace con el correo electrónico, los afiliados o las campañas de búsqueda de pago. Si lleva esto a cabo se asegurará de obtener la financiación necesaria para ejecutar sus esfuerzos SEO y mostrar el valor de esta fuente de tráfico.

Puede medir una gran cantidad de resultados tanto de e-commerce como sin e-commerce: voy a recomendar al menos dos.

Primero, evalúe el impacto del tráfico procedente de la búsqueda orgánica en su negocio (de todos los motores de búsqueda), tal y como se muestra en la figura 4.34.

Figura 4.34. Conversiones segmentadas: todas las visitas respecto al tráfico de búsqueda orgánica (tráfico no de pago)

Aunque el tráfico orgánico le aporte un pequeño porcentaje de tráfico en el sitio web, éste es un porcentaje enorme respecto a sus múltiples conversiones. Si conoce una forma mejor de obtener una bonificación económica inmediata como profesional de SEO, hágamelo saber.

Si tiene un sitio web de e-commerce, entonces puede profundizar aún más en los datos y analizar los indicadores claves del rendimiento, como son: los ingresos, el valor medio de los pedidos, los productos vendidos, etc. tal y como se muestra en la figura 4.35.

Al analizar estos datos en su contexto correspondiente, con respecto a datos de otras campañas, le ayudará a medir el verdadero ROI (recuerde añadir también los costes del correo electrónico, de los afiliados o de las campañas de búsqueda, para calcular este valor).

Le voy a poner un último ejemplo, para mostrar lo fantástica que es la medición de resultados, para la búsqueda orgánica. Digamos que recibe toneladas de tráfico. Hace su análisis normal y le dice a su jefe que la mayoría del tráfico es irrelevante y que quiere eliminarlo. Su jefe caerá desmayado. Coja un vaso de agua fría y échesela en la cara. Cuando se haya recuperado del susto, le puede explicar que reducir el tráfico no implica reducir el impacto en las conversiones: de hecho, éstas pueden incluso mejorar.

Figura 4.35. Mediciones para e-commerce del tráfico orgánico

Lo bueno es que puede medir fácilmente el resultado de los cambios que sugiere en su estrategia de búsqueda orgánica (figura 4.36).

Figura 4.36. Relacionar el tráfico de búsqueda orgánica con las tasas de conversión objetivo

Puede determinar el momento preciso en el que empezó a implementar su estrategia de búsqueda nueva y mejorada, centrándose en las palabras clave correctas y en las páginas web (mes de marzo). Efectivamente, el tráfico empieza a bajar y las conversiones aumentan ligeramente. Ha pasado unas cuantas noches en vela, pero su estrategia SEO comienza a mostrar resultados a finales de marzo (el tráfico se ha reducido casi un 50 %, ¡bravo!). Por supuesto, se centra en la línea que va subiendo y ésa es la de tasa de conversión.

Al igual que los analistas y comercializadores, las estrategias que seguimos así como las recomendaciones que hacemos, puede que parezcan contrarias a la intuición. Pero si es inteligente y relaciona sus recomendaciones con resultados que sean cuantificables, podrá salir airoso de cualquier situación.

Análisis de las búsquedas de pago y de pago por clic

La búsqueda orgánica y la de pago van unidas. No puede tener una sin la otra.

Cualquier empresa que hace las dos cosas de manera eficiente (y de forma integral), puede obtener enormes beneficios. Puesto que hay libros enteros escritos sobre el análisis PPC, en esta sección espero compartir los puntos de partida de un análisis efectivo de sus campañas PPC.

La primera cosa que debe hacer es mostrar a su herramienta de analítica web qué clics vienen de una lista de búsqueda orgánica y cuáles vienen de un pago por clic (PPC). Las herramientas analíticas (a excepción de Google Analytics/AdWords) no incluyen la inteligencia suficiente como para poder separar los clics orgánicos de los de pago. Cada motor de búsqueda es único y envía una cadena de caracteres de referencia (referral) distinta. Además, cada herramienta de analítica web tiene su propia forma de almacenar los datos de búsqueda, lo que significa que si pone el parámetro equivocado en el lugar incorrecto, obtendrá resultados confusos.

Veamos un ejemplo. Si busca la palabra omniture en www.google.com, obtendrá dos listas: una orgánica y otra de pago. La lista orgánica hace referencia a la URL www.omniture.com, mientras que la de pago, a la URL www.omniture.com/static/1923?s_scid=TC|5379|omniture||S|e|2831181395.

Todo lo que hay detrás del signo de interrogación (?) en la anterior URL, se conoce como «cadena de caracteres de referencia» (referral string) y contiene un parámetro de seguimiento que indica si llegó a esa página a través de una búsqueda orgánica o de pago. Sin los parámetros de seguimiento, ambos clics se considerarían como que proceden de una búsqueda orgánica.

Si hubiera hecho una búsqueda en www.yahoo.com, también obtendría una lista orgánica y otra de pago para omniture. La lista de pago hace referencia a la URL www.omniture.com/static/278?s_sc id=680217600000000309&clicksource=standard &OVRAW=omniture&OVKEY=omniture& OVM TC=standard&OVADID=4822371011& OVKWID=130976483511.

Puede comprobar cómo la cadena de caracteres de referencia está organizada de manera diferente en Yahoo! No puedo subrayar de forma apropiada lo importante que es asegurarse de etiquetar de manera correcta todas sus campañas de búsqueda, de acuerdo a las normas que tiene la herramienta para analítica web; si no es así, su capacidad de hacer dicho análisis se irá al garete.

La única excepción a esta regla es si utiliza Google Analytics, como herramienta analítica, y Google AdWords, para sus campañas PPC. En este caso, simplemente vinculando su cuenta AdWords con su cuenta de Google Analytics le asegurará que no tenga que etiquetar sus campañas en AdWords para enseñarle cualquier cosa a Google Analytics: Google lo hará todo.

No obstante, cuando se analizan las campañas de búsqueda de pago en las cuentas de Microsoft o Yahoo! debe etiquetarlas de forma correcta (utilizando la herramienta gratuita URL Builder: http://sn.im/urltag).

A continuación, se indican los diferentes tipos de técnicas que utilizará para analizar de forma óptima sus campañas PPC.

Rendimiento: tráfico de búsqueda de pago

Algunos de los análisis que hará para sus campañas PPC son similares a las campañas de búsqueda orgánica. Por ejemplo, conseguirá impresionar a sus compañeros de trabajo con el análisis mostrado en las figuras 4.28 y 4.29. El objetivo es resaltar las tendencias a largo plazo de las campañas PPC. ¿Está mejorando o está empeorando? Identifique los principales cambios en el tráfico y cuál puede ser la razón del cambio.

El análisis de impacto del negocio que llevará a cabo en sus campañas PPC se parece mucho a los que ya hemos tratado, tal y como puede ver en las figuras 4.34, 4.35 y 4.36. El objetivo es resaltar cómo las campañas PPC añaden beneficios a la empresa. ¿Observa la misma eficiencia en sus campañas de pago respecto a sus campañas orgánicas de la figura 4.36? Si la respuesta es que no, ¿por qué no?

Cada uno de los siguientes cinco análisis le ayudarán a entender lo importante que son sus campañas PPC y a entender las prioridades y zonas iniciales donde debe concentrar su atención.

Medir la perspectiva extremo a extremo

El punto de partida de su análisis PPC se parecerá al mostrado en la figura 4.37.

Puede evaluar rápidamente qué palabras clave (grupos publicitarios o consultas de usuarios) atraen clics a su sitio y cómo actúa cada una en términos de indicadores iniciales (tiempo en el sitio, porcentaje de visitas nuevas, etc.). No obstante, observe las etiquetas de la figura 4.37 y se dará cuenta de que puede profundizar aún más. Por tanto, en la figura 4.38 puede medir los objetivos de conversión el e-commerce o mi preferida… la perspectiva o consulta extremo a extremo (clics).

Figura 4.37 Análisis de clickstream en las campañas de búsqueda de pago

Figura 4.38. Analizar el éxito de la perspectiva extremo a extremo (end-to-end view)

Este informe gestiona de manera conjunta tres partes diferentes de información para que pueda valorar la efectividad de un único vistazo. El primer conjunto de datos, en el recuadro central, se refiere a los datos del motor de búsqueda (en otras palabras, AdWords). Muestra el rendimiento de la publicidad a través del número de impresiones, de los clics, del coste, de CTR (la tasa de clics efectivos o clickthrough rate) y del CPC (coste por clic). Entenderá lo que le cuesta a alguien alcanzar su sitio web, mediante palabras clave individuales. Compruebe la primera fila, juguetes educativos (educational toys), con 234.118 impresiones, para conseguir ¡275 clics!

El segundo conjunto de datos debería resultarle familiar: las visitas. Recuerde que un clic no es lo mismo que una visita. En una misma sesión, un visitante puede haber hecho clic en tres anuncios diferentes desde el motor de búsqueda. En sus informes, esto se mostrará como clics = 3, visitas = 1.

La última parte de los datos, los que están a la derecha, muestra el impacto en el negocio de las medidas: RPC (ingresos por clic), ROI (rentabilidad de la inversión) y Margen (normalmente, los ingresos menos el coste de la campaña). Resulta un fantástico modo de entender si ha conseguido un impacto positivo o negativo en su negocio.

No obstante, me gustaría hacer una advertencia. Observe que he dicho «coste de la campaña» cuando se calcula el margen. Por defecto, casi todas las herramientas para analítica web excluyen el coste de los productos vendidos (COGS), o lo que es lo mismo, lo que cuesta producir el producto o el servicio que se está vendiendo, en el cálculo del margen. Por tanto, necesita valorar ese número con prudencia. Si su herramienta de analítica web le permite importar los datos del COGS, hágalo y calcule el margen real. Omniture, Webtrends, Coremetrics y muchas otras herramientas le permiten llevar esto a cabo.

Es importante echar un vistazo a su perspectiva extremo a extremo porque además de obtener más clics en su sitio, también deseará obtener algo más que únicamente visitas y grandes beneficios. Este sencillo informe resulta muy efectivo, a la hora de mostrar este impacto.

Analizar la posición de los anuncios PPC

A continuación se muestra cómo funcionan las campañas PPC. Se paga y después la puja entra a subasta. Otros pujan y compiten con su oferta. Se aplica un algoritmo inteligente. Su anuncio se lista en la página de resultados del motor de búsqueda basado lo siguiente: el algoritmo + la competición + la puja. Lo mejor es que la posición de su anuncio también dependerá de estos tres factores (entre otros).

Por tanto, comprender el impacto de las diferentes posiciones de los anuncios puede acabar siendo un conjunto innovador de análisis que puede realizar. La figura 4.39 muestra un informe de este tipo: posiciones de las palabras clave de Google Analytics. En otras herramientas de analítica web también encontrará fácilmente informes con la posición media.

Figura 4.39. Informe de posiciones de palabras clave

El informe de posiciones de palabras clave siempre se encuentra repleto de insights. Cada recuadro de la parte inferior derecha, muestra el número de clics que ha recibido el anuncio cuando se incluyó en una determinada posición. Se puede observar que se paga un importe diferente al motor de búsqueda, dependiendo de la posición del anuncio: normalmente, los de posición más alta (1.ª, 2.ª y 3.ª) son los más caros.

Observe la figura 4.39 donde la palabra clave «trabajo» proporciona una interesante distribución de clics en su sitio web. Obtiene más clics en la primera posición del grupo 1 (Side 1) que los que consigue en los puestos 2.º o 3.º. Esto parece contradecir lo que podría pensarse: «¡tengo que estar en el puesto 1.º, 2.º o 3.º para conseguir cualquier clic!».

Por tanto, su primera percepción es la de comprender por qué posición debe pujar para que sus palabras clave principales se aseguren un número de clics óptimo. Pero ¿a quién le importan los clics? ¡Al ninja de la analítica web 2.0 le importa, ya que se centra en añadir valor al negocio! Además de mostrar las múltiples dimensiones de los datos, de una forma que una tabla de Excel nunca podría, el informe de posiciones de palabras clave le ofrece un menú desplegable: desglose de las posiciones, que se encuentra justo encima del logotipo del motor de búsqueda. Aquí puede elegir la medición que mejor se adapte a su negocio, como por ejemplo las páginas por visita, el tiempo en el sitio, la tasa de rebote, varias tasas de conversión objetivo, el valor del objetivo por visita, etc.

En el caso de nuestro ejemplo, la empresa es un sitio web exclusiva de contenidos, sin e-commerce, y su objetivo no es únicamente obtener una visita, sino obtener visitantes que pasen mucho tiempo en la web. Elegirán el tiempo medio en el sitio del menú desplegable y podrán ver el informe, tal y como se muestra en la figura 4.40.

Figura 4.40. Informe de posiciones de las palabras clave para el tiempo medio en el sitio

Debería observar dos cosas importantes. Primero, el informe muestra los datos de posición del motor de búsqueda (en este caso, AdWords) con la medición del tiempo que se obtiene de la herramienta de analítica web. Sin que ni siquiera se dé cuenta, el informe está haciendo algunas conexiones bastante ingeniosas. Segundo, inmediatamente se dará cuenta de que las posiciones «ego» (las principales: 1.ª, 2.ª y 3.ª) funcionan bien, pero las cuatro posiciones superiores del lateral (¡pujas mas económicas!) muestran los visitantes que más tiempo están en su sitio web.

Con estas perspectivas, puede comparar el número de clics que obtiene en cada posición respecto al éxito de su negocio (tiempo). También puede ajustar sus pujas para asegurarse de que obtiene la mejor posición y al mejor coste.

Medir el comportamiento del cliente PPC

Al principio de este capítulo comenté lo importante que era centrarse en el comportamiento del cliente, en lugar de en las mediciones globales. Si aplica este principio, podrá realizar unos análisis PPC bastante chulos...

La configuración resulta muy sencilla. Vamos a medir el tiempo que le cuesta a alguien convertirse desde la primera vez que visita su sitio web. El informe se denomina «días hasta la compra» (days to purchase) y se muestra en la figura 4.41. Observará en la parte superior derecha que está segmentado para mostrar únicamente el tráfico de pago.

Figura 4.41. Días hasta la compra, tráfico de la campaña PPC

Estos datos son de un sitio web de viajes. Puede que le parezca curioso que sólo el 46 % de la gente realiza la compra el mismo día, sencillamente porque los billetes de avión, hoteles y cruceros tienden a ser más caros a medida que pasan los días. Da como consecuencia un comportamiento irregular para los visitantes.

Figura 4.42. Días hasta la compra, tráfico directo

De acuerdo: comprobemos si existe este mismo comportamiento en el tráfico de otras fuentes. La figura 4.42 muestra el informe de tráfico directo.

¡Vaya! Con el tráfico directo, el 71 % compró el mismo día. Éste es un comportamiento normal para los visitantes de un sitio web para viajes. Entonces, ¿que pasa con el tráfico PPC? ¿Por qué no se comportan como la gente normal? Si el comportamiento del tráfico PPC es tan irregular, entonces, ¿cómo podemos tratarlos mejor o de manera diferente? Todas éstas son muy buenas preguntas y son la razón por la que recomiendo este tipo de análisis. Con todo lo que he insistido sobre el tema de la segmentación, seguro que ya sabrá que cada fuente de tráfico es única.

En este caso, el sitio para reserva de viajes utilizó estos datos, para revisar las páginas de destino en sus campañas PPC. En el momento del informe anterior, lo que se pretendía era convertir a los visitantes rápidamente («¡compre ahora!», «¡reserve ahora!», «¡invierta en nosotros, ahora!»).

La primera acción que realizaron los responsables de marketing fue suavizar las llamadas a la acción, ya que se dieron cuenta de que una gran parte del tráfico no quería comprar de forma inmediata. Después, los responsables de marketing añadieron una nueva función, guardar el itinerario. Se dieron cuenta de que los visitantes podrían volver, así que se lo pusieron más fácil. Por ultimo, añadieron otra función: «envíeme un correo electrónico si el precio sube hasta x por ciento», siendo x la cantidad que los visitantes podrían incluir al guardar un itinerario.

Esto resultó ser una jugada muy inteligente porque la agencia de viajes se hizo con la información de contacto de los visitantes y podría enviarles un correo electrónico cuando el precio subiera un 10 o un 20 %, o a cualquier cantidad que el cliente hubiera incluido. Esto hizo que los clientes regresaran y realizaran la compra antes y que los clientes estuvieran más satisfechos porque sentían que el sitio estaba mirando por ellos.

El rendimiento neto de analizar el comportamiento de los clientes PPC fue que trajo posteriores conversiones en muy pocos días, además de triplicar las tasas de conversión. Eso no está nada mal para un simple informe segmentado, ¿verdad? Se pueden realizar muchos diferentes tipos de análisis en sus campañas PPC.

Mi esperanza es que estos cuatro ejemplos no estándar (medir el rendimiento del tráfico, de la perspectiva extremo a extremo, el comportamiento del cliente, así como analizar la posición del anuncio) ponga de relieve los tipos de análisis que le ayudarán a incrementar la rentabilidad. En el capítulo 11 abordaremos con más detalle las técnicas de búsqueda de pago avanzadas.

Análisis de tráfico directo

Personalmente, soy un gran fan del tráfico directo porque es gratuito: ¿a quién no le gustan las cosas gratuitas? Sin embargo, los analistas y responsables de marketing se enamoran de manera constante de las campañas y búsquedas, además de otras cosas que se perciben como geniales e ignoran esta valiosa fuente de tráfico.

Habitualmente, el tráfico directo se define como tráfico de «no campaña, no búsqueda, no vinculado», o lo que es lo mismo: los visitantes que vienen a su sitio web escribiendo la URL de su sitio o mediante un marcador.

El tráfico directo es valioso porque estos visitantes ya le conocen, tienden a ser sus clientes ya existentes y no está pagando una «generosa» campaña, para atraerlos a su sitio. Me duele pensar que algunas herramientas de analítica web ni siquiera disponen de un apartado identificado de forma clara para esta fuente de tráfico.

Capturar el tráfico directo

Para capturar el tráfico directo de manera correcta, tiene que hacer lo siguiente:

• Etiquete todas sus páginas web para no perder información de la campaña o de las referencias que los clientes puedan traer consigo.

• Asegúrese de que sus diferentes campañas contengan los parámetros de seguimiento adecuados.

Si se olvida de llevar a cabo cualquiera de estas tareas, su campaña, búsqueda y tráfico de referencia(referral)estarán mal clasificados como tráfico directo.

Recomiendo que para su estrategia analítica considere como parte fundamental la comprensión del tráfico gratuito e identifique las estrategias para consolidar y hacer crecer este segmento de sus visitantes. Conseguirá hacer más felices a sus fieles clientes y acabará ahorrando en costes de adquisición. ¡Una estrategia en la que todos salen ganando!

El tipo de análisis que necesitará hacer para su tráfico directo será muy similar al que esté haciendo para sus otras fuentes de tráfico. Déjeme compartir unos pocos informes que utilizo cuando empiezo a realizar mi análisis.

Revisar el rendimiento actual

Primero, debe formarse a sí mismo y educar a los encargados de tomar decisiones, con respecto a la situación actual. Es decir, debe saber cómo va la empresa en términos de rendimiento de tráfico directo y si existen oportunidades de crecimiento. La figura 4.43 muestra cómo aparecen los datos en su herramienta de analítica web, en este caso Google Analytics y XiTi.

Figura 4.43. Informes del tráfico directo para Google Analytics (parte superior) y XiTI (parte inferior)

En este tipo de informe, debe comprender qué porcentaje del tráfico es directo. Se puede ver claramente el porcentaje en la parte superior de la figura 4.43: 12.552 visitas, que suponen un 24,94 % del tráfico total del sitio web. No está mal, pero podría estar mejor. En la parte inferior, el tráfico directo es el 56 % del tráfico total del sitio.

A continuación, deberá profundizar en el rendimiento. Observe las métricas básicas, como por ejemplo: el tiempo en el sitio, la tasa de rebote, las páginas por visita, etc. Está claro que en el informe de Google Analytics (parte superior) de la figura 4.43, el tráfico directo cumple perfectamente si se compara con la media del sitio para esas métricas.

Voy a cerrar esta sección con algo que no le sorprenderá y es lo siguiente: la recomendación de revisar las tendencias a largo plazo para el tráfico directo. En los últimos 12 meses, ¿está la línea del gráfico ascendiendo y hacia la derecha? Si no es así, necesita encontrar el motivo por el que no lo hace. ¿Y qué pasa cuando lo compara con otros segmentos de tráfico en su sitio?

Entender la oportunidad y educar a los directivos

En el siguiente capítulo profundizaremos más para llegar a entender los resultados, pero me gustaría resaltar aquí que nunca conseguirá convencer a los encargados de tomar decisiones a que le tomen en serio sin mostrarles un impacto. La figura 4.44 muestra un informe que será de increíble valor en su esfuerzo.

Figura 4.44. Informe de e-commerce para el tráfico directo

Para su sitio web, el impacto podría no ser exactamente igual al mostrado en la figura 4.44, pero no resultaría extraño que el tráfico directo cumpliera mejor que sus otras fuentes de tráfico. La razón es sencilla: son personas que le encontraron sin necesidad de incentivarlos a venir. Ya le conocen y, normalmente, van a generar resultados superiores.

De los dos pasos descritos anteriormente: identifique el rendimiento de las mediciones clave (como para 36 transacciones, 4.144 dólares de ingresos, etc.) y resalte de forma clara ese rendimiento (como en la comparación del total del sitio). Esto último es genial porque comparando la métrica con el total del sitio, ayuda a destacar el valor. Por ejemplo, observará que el valor medio de las conversiones del tráfico directo es un 58,79 % mayor cuando se compara con la media del sitio. Esto está muy bien y son este tipo de cosas las que le ayudan a conseguir el apoyo de su equipo directivo.

Segmentar para entender el concepto de «singularidad»

Dada la naturaleza única de la gente que viene directamente a su sitio, resulta productivo entenderles: es como sentarse a ver una manada de leones y tomar notas. ¿Qué les hace únicos? ¿Que les gusta consumir, es decir, que tipo de contenido consumen? ¿Por qué vuelven al mismo lugar? Ya me entiende.

A continuación, detallo mis tipos favoritos de análisis:

Análisis de contenido. Observe cuáles son los directorios de páginas y contenidos que más visita la gente. Mire el patrón de clics en el informe del sitio (densidad de clics): ¿qué nos indica esto en términos de preferencias? Observe si los datos de búsqueda interna del sitio indican que se requieren unas necesidades específicas en términos de productos, servicios u otras necesidades. Por ejemplo, analizar la fidelidad del visitante y la profundidad de la visita revelaría que la mayoría de las visitas del tráfico directo visitan la página de manera frecuente y que, además, tienden a leer sólo sobre deportes y entretenimiento, mientras que otras fuentes de tráfico gravitan alrededor de la política y la cultura: ¡insights que llevan a la acción!

Comportamiento de compra. Los visitantes que vienen a través del tráfico directo suelen ser, aunque no siempre, clientes ya existentes. Comprender lo que compran, resulta un ejercicio innovador. En el caso de los sitios web que no sean de e-commerce, es probable que desee comprender el comportamiento en torno a la presentación de clientes potenciales o a donaciones, o a cualquier otro resultado. Estos datos pueden resultar especialmente útiles para futuras posibilidades de captación de objetivos lo que resulta ser una delicia, si ha analizado el comportamiento para entender el impacto de la temporada (estacional).

Por ejemplo, un negocio podría reconocer que en las primeras tres semanas, tras haber lanzado la última versión de un producto, únicamente aquellos clientes que ya existían hicieron la compra (sin necesidad de campañas, cupones u otro tipo de reclamos). Después, llegaron los clientes nuevos. Si ha entendido esto, seguro que ejecutaría su estrategia de contenidos así como sus tácticas de venta, de una forma totalmente diferente.

El tráfico directo es valioso. Ofrece una oportunidad para maximizar el potencial de una relación que ya tiene para una fuente de tráfico que no le cuesta mucho, si es que cuesta algo, en términos de adquisición.

Análisis de las campañas por correo electrónico

Puede parecer increíble que, incluso con el spam (lo que amarga nuestra existencia colectiva), el marketing por correo electrónico aún merezca la pena. No sólo vale la pena, sino que si se hace bien, la comercialización por correo electrónico puede ser uno de los canales de adquisición más productivos para cualquier compañía.

Analizar las campañas de correo electrónico requiere tres insights importantes:

• Debe utilizar mediciones que sean únicas para el medio.

• No se puede hacer un seguimiento de todo.

• Necesita pensar de extremo a extremo y no en un único silo.

Al igual que con el análisis de búsqueda de pago, primero tiene que tratar con múltiples fuentes de datos. Su primera fuente será los datos de la campaña que, en este caso, es su proveedor de correo electrónico. La segunda fuente de datos es su sitio web.

Asegúrese de tener una estrategia de seguimiento y de etiquetado para sus campañas por correo electrónico que le permitan combinar los datos a posteriori. Cuando hablo de sus datos del sitio web, me refiero a sus datos en Omniture, Webtrends o Yahoo! Web Analytics. Si etiqueta su sitio con la etiqueta JavaScript de su proveedor de correo electrónico, no funcionará. Tendrá que asegurarse de que los parámetros de seguimiento de sus campañas estén configurados de forma que los datos se capturen por la herramienta para analítica web.

Puede dividir el análisis en tres importantes partes: respuesta de la campaña, comportamiento del sitio web y resultados del negocio.

Respuesta de la campaña

La respuesta de la campaña comprende la parte inicial de la experiencia del cliente: el lanzamiento de correos electrónicos generados y personalizados para obtener una respuesta del cliente. Habitualmente, las mediciones clave que analizará provendrán de su proveedor de servicio de correo electrónico (asegúrese de comprobar que puede obtener estas mediciones, antes de registrarse y pagar). A continuación, le muestro las mediciones, más allá de los correos electrónicos estándar enviados, que le ayudarán a analizar el rendimiento:

Tasa de envío = (número de correos enviados – número de rebotes sin haber leído) / número de correos electrónicos enviados. Ésta es la medición de resultados clásica y más normal, cuando se trata de su campaña, que responde a la siguiente pregunta: ¿hemos tenido algún éxito? Tenga en cuenta que el uso cada vez mayor de spam y correo basura implica que los rebotes sin haber leído (bounce backs) no son el medio más limpio de medir la capacidad de entrega (deliverability). Los correos electrónicos podrían haber terminado en la carpeta del correo no deseado, donde nunca tendrán la oportunidad de ser abiertos.

Tasa de apertura = número de correos abiertos / número de correos enviados. Tenga en cuenta que, normalmente, esta medición es precisa en tendencias direccionales. Actualmente, la mayoría de programas de correo electrónico disponen de paneles de vista previa que suelen bloquear imágenes y scripts. Debido a los problemas con virus y similares, las configuraciones predeterminadas de la mayoría de los programas de correo electrónico, incluidos aquellos basados en la web, bloquean las imágenes.

Tasa CTOR (click-to-open rate) = número de clics / número de correos abiertos. Ésta es una medida clave de la calidad tanto de su lista de correo electrónico como de la eficacia y adecuación de su mensaje. Segmentar esta métrica resulta realmente útil. Puede saber si los mensajes tanto de texto como con imágenes, consiguen una tasa CTOR superior. Puede comparar los clientes en California, Idaho y Florida, así como los clientes nuevos y existentes, o las diferentes características demográficas.

Tasa de retención de suscriptores = número de suscriptores – rebotes sin haber leído – no suscritos / números de suscriptores. ¡En la forma está el fondo! Este es quizás el análisis más estratégico posible que puede llevar a cabo para sus campañas por correo electrónico. Aquí se mide tanto la efectividad técnica de su campaña de correo en el tiempo (reduciendo los rebotes sin haber leído) como la relevancia de sus mensajes y los objetivos de la misma (reduciendo los no suscritos). Mida también a nivel global, la tasa de retención en el tiempo (o la tasa de retención del segmento) y evalúelo sobre varios objetivos que tenga establecidos para su programa de marketing por correo electrónico.

Comportamiento del sitio web

En mi humilde experiencia, las campañas de correo electrónico habitualmente miden los correos electrónicos enviados y los resultados (conversiones), pero en raras ocasiones se paran a medir lo que ocurre una vez que la persona vuelve al sitio web. En parte, esto se debe a que a los comerciales se les incentiva en base a los resultados, lo cual no es incorrecto. Pero todo lo que pasa en el sitio web, impulsará las conversiones o, por el contrario, acabarán con las ofertas más valiosas que jamás haya enviado.

Podemos ver dos medidas útiles para inspirar los tipos de análisis que debe hacer respecto al comportamiento del sitio web:

Tasa de rebote = número de visitas por la campaña de correo electrónico con una única página vista / número de visitas por la campaña de correo electrónico. «Nunca permita que sus campañas extiendan cheques que el sitio web no pueda pagar». Realmente, esto es lo que está midiendo. ¿Sus páginas de destino están cumpliendo el compromiso que asumió en la campaña de correo electrónico? No importa si tiene una tasa de respuesta del 100 % en su campaña de correo electrónico, si el sitio web tiene una tasa de rebote del 99 %. Esta medición le ayuda a encontrar oportunidades para una mejora inmediata, tales como las páginas que deben someterse a prueba y las llamadas a la acción, así como el contenido que no se pudo ofrecer.

Duración de la visita = porcentaje de visitas de la campaña de correo electrónico que estuvieron más de xx segundos en la página. Pongamos el siguiente supuesto: es un sitio web basado únicamente en contenidos y desea que la gente visite su sitio y se mantengan al menos dos minutos antes de irse. Desea establecer un parámetro de referencia para el comportamiento de las personas que proceden de campañas por correo electrónico. La xx en la definición le obliga a pensar por adelantado y a realizar un planteamiento antes de enviar los correos, además de medir su rendimiento en base a ese objetivo. Para un cliente actual de e-commerce, me puse una meta de tres minutos y medir qué porcentaje de visitas de la campaña de correo electrónico superaban los tres minutos. ¿Por qué? A una persona normal le llevaría seis minutos, desde el momento en que llegó al sitio, aprender sobre el producto, comparar opciones, iniciar la compra y completarla. Lo que el cliente quería saber, era el número de visitas que participaban.

Dependiendo del tipo del sitio web, puede que existan otras métricas a considerar.

No ignore el comportamiento de la web: es una parte importante para medir el éxito de su campaña de correo electrónico.

Resultados del negocio

El siguiente capítulo tratará sobre los resultados y la medición del éxito. Esto es muy importante.

Por supuesto, deberá considerar los resultados específicos que afecten a su negocio cuando realice una campaña de correo electrónico. Aquí tiene algunas métricas clave que deberá analizar:

Tasa de conversión = número de pedidos / número de visitas de la campaña por correo electrónico. Necesita medir la tasa de conversión y segmentarla como un loco. Sea implacable al identificar las causas que provoquen un bajo rendimiento. Si tiene un sitio web que no sea de e-commerce, no se preocupe porque medirá: el número de acciones, cuáles podrían ser clientes potenciales presentados, el número de visitas con más de nueve páginas vistas, el número de descargas, el número de inscripciones RSS, etc.

Media de ingresos por correo electrónico enviado = ingresos totales / número de correos electrónicos enviados. Me encantan estas mediciones porque hacen hincapié en la productividad. Observe que puede jugar con ellas sustituyendo el denominador por el número de correos electrónicos leídos o el número de correos electrónicos entregados. Pero digo yo, ¿por qué conformarse con unos bajos estándares?, ¿no es el objetivo de nuestra campaña de correo electrónico obtener el máximo rendimiento? Así que vamos a marcar un objetivo alto: utilizar el número de correos enviados aumentará la calidad en la campaña porque la lista estará limpia y bien orientada. Como analista o responsable de marketing, es muy importante que influya de forma positiva en el comportamiento de su empresa eligiendo sus mediciones de forma inteligente.

Rentabilidad de la campaña de correo electrónico = (ingresos generados – coste de la campaña – coste de los bienes vendidos) / número de correos enviados. La mayoría de los responsables de marketing medirán los ingresos, el volumen del pedido y otras métricas similares. Pero rara vez invierten tiempo midiendo la rentabilidad. En mi opinión, esto se debe a que resulta difícil entender los verdaderos costes. En el caso del correo electrónico, esto es lo que representa el coste de la campaña: el coste de comprar la lista de direcciones de correo, enviar el correo, utilizar recursos, etc., así como el coste de crear los productos y servicios. Pero eso no debe impedirle intentar medir la rentabilidad junto con los ingresos.

Resulta fácil imaginar que una campaña de correo electrónico más exitosa de la historia de su empresa podría provocar una quiebra (mayores costes que ingresos) y, del mismo modo, las campañas que en un inicio parecían negativas podrían resultar las más rentables. ¿Ve el motivo por el que esto es importante? El marketing por correo electrónico funciona. Sólo necesita resistir la tentación de abusar de sus clientes.

No marque casillas o valores por defecto de inscripción y dé un paso más para confirmar los correos con consentimiento previo (opt-ins): piense siempre en el beneficio del cliente y no sólo en su beneficio personal. Debería tener un enlace con la posibilidad de no suscribirse en un único clic lo suficientemente grande y claro. Por último, necesita ser relevante. Esto es realmente todo lo que necesita: tratar a sus clientes exactamente como le gustaría que le trataran a uno mismo.

Análisis de experiencias avanzadas: Flash, vídeo y widgets

Vamos a cerrar esta sección con uno de los análisis más geniales aunque quizás más difícil de realizar: analizar y entender las experiencias del sitio web con contenidos multimedia, desarrollados con Ajax, Flash, Flex o con piezas integradas con alto contenido multimedia, como por ejemplo: los vídeos, widgets, etc.

El reto de analizar estas experiencias es que, básicamente, rompen el mecanismo central de recopilación de datos en las herramientas de analítica web y en concreto, en la poderosa página vista. Prácticamente, todas las herramientas analíticas del mercado actual esperan una página vista como registro de la interacción que alguien tiene con su sitio web.

¿El problema? La mayoría de las experiencias con contenidos multimedia no generan páginas vistas. Considere la posibilidad de algo tan simple como pulsar respuesta en Gmail: se abre un recuadro de texto en la parte inferior sin refrescar la página. Por otro lado, considere pulsar el botón reproducir en el vídeo de su sitio web. Ninguna de estas acciones genera páginas vistas.

Antiguamente, la estrategia de las herramientas analíticas se basaba en configurar estas experiencias para obtener páginas falsas vistas. Esta orientación permitía a la herramienta ajustar los datos en estructuras existentes y admitía la presentación de informes (de forma oportuna y sin tener que adaptarse la herramienta al nuevo mundo).

Seguimiento de los eventos

A día de hoy, algunas herramientas proporcionan modelos de recopilación de datos de nueva generación, como por ejemplo el seguimiento de eventos, para capturar datos de experiencias con contenido multimedia. Estos datos se recopilan de forma diferente, a partir de sus datos de página vista orientados a etiquetas. También se almacenan de forma diferente (sin incompatibilidades, no como con las páginas falsas vistas) y, por último, crea nuevas métricas que capturan la experiencia única de alto contenido multimedia.

Aunque el enfoque varía con cada tipo de herramienta para analítica web, el seguimiento de eventos funciona dándole unos pocos «contenedores vacíos» para almacenar datos (pares clave-valor), de acuerdo a un modelo jerárquico. Por ejemplo, Google Analytics le proporciona cuatro contenedores vacíos, denominados: categoría, acción, etiqueta y valor. Consolidemos cómo realizar un seguimiento de experiencias con contenido multimedia, utilizando un ejemplo ficticio (consulte la figura 4.45).

Figura 4.45. Un ejemplo de una experiencia con contenido multimedia, en el sitio web de Toyota

El configurador de vehículos del sitio web de Toyota está desarrollado con Adobe Flash. Es una bonita experiencia «sin páginas» que permite a los visitantes personalizar los coches de Toyota, de acuerdo a sus gustos. La única manera de analizar esta experiencia es alejarse de los mecanismos tradicionales de recopilación de datos impulsados por páginas y utilizar el seguimiento de eventos. El único desafío con el seguimiento de eventos (o seguimiento de experiencias con contenido multimedia) es que tiene que pasar tiempo definiendo lo que espera que tenga éxito. Esto resulta una novedad tanto para los analistas como para los responsables de marketing, que están acostumbrados a obtener los datos tal y como se generan.

A Toyota le gustaría saber qué coches eligieron los clientes para personalizar, cuáles son las características principales que la mayoría de la gente añade a los coches y qué elementos opcionales son los más populares. La figura 4.46 muestra cómo crear un modelo de datos óptimo para recopilar este tipo de información.

Figura 4.46. Modelo de datos de seguimiento de eventos para el configurador de coches

Crear este modelo de datos desde el principio, permite a los desarrolladores de la aplicación garantizar la correcta codificación de la información.

Como podrá imaginar, el modelo de datos será diferente en función del tipo de experiencia con contenido multimedia que haya desarrollado. Por ejemplo, si dispongo de un sitio web con muchas películas, lo que quiero es saber qué películas ven mis visitantes, dónde se paran o quiénes las han visto enteras. Como la película está en partes, quiero saber qué partes ve la gente y cuáles se saltan. Por último, sabiendo que muchas personas del mundo disponen de una conexión a internet bastante lenta, quiero saber cuánto supone la carga completa de cada parte del vídeo. La figura 4.47 muestra mi posible modelo de datos de seguimiento de eventos.

Figura 4.47. Modelo de datos de seguimiento de eventos para un sitio web con vídeo

Lo sorprendente es que el desarrollador sólo tiene que codificar el reproductor de vídeo en el sitio web una única vez, por lo que todas las películas se pueden reproducir. No hay necesidad de codificar 2.500 películas en el sitio (¡a no ser que le guste sufrir!).

Informe y analice estos datos mediante informes estándar disponibles en su herramienta de analítica web o extrayendo los datos utilizando la API, para aplicar su efecto personalizado.

Para este ejemplo de configurador de coches, un informe estándar para las acciones tomadas por parte de los visitantes del sitio web, podría ser el mostrado en la figura 4.48 (no son los datos de Toyota).

Figura 4.48. Opciones elegidas por los visitantes del sitio web

El configurador estuvo activo en el sitio durante unas cuantas semanas. Durante ese tiempo, la opción más popular para los clientes fue la transmisión, seguida del color. La empresa automovilística esperaba que los visitantes personalizaran primero algo tan personal como el color del coche. ¡Es el momento de pensar en el tipo de clientes que tenemos! En el ejemplo anterior con películas, las mediciones estándar informarían: el número de vídeos reproducidos en el sitio, el número de visitas con reproducciones de vídeo, la media de vídeos reproducidos por visitante, el número de vídeos reproducidos en su totalidad, el dato de cuánta gente comienza la reproducción y llega hasta el final, hasta dónde han visto el vídeo o si lo abandonaron (25 %, 50 %, 75 %, etc.).

Esto es sólo parte de la diversión. ¡A continuación, podrá profundizar en los datos y segmentarlos! Puede ver las preferencias por zona geográfica (qué color de coche prefieren los californianos en comparación con los texanos) o la preferencia de los clientes ya existentes, respecto a los nuevos: ¡no hay límite!

Estas nuevas mecánicas para recopilar datos son bastante moldeables. Por ejemplo, puede codificar widgets (que merodean por la web obteniendo todo el marketing viral y cosas así) y hacer un seguimiento de los comportamientos o de las nuevas mediciones que, de otra forma, no hubieran sido posibles. Un buen ejemplo es hacer un seguimiento de cuántos widgets están tomados (la acción de tomar un widget y ponerlo en otro sitio web), dando así un paso hacia la difusión o propagación de mi marketing viral. Dado que los widgets son experiencias integradas de exploración y básicamente pequeñas, puede calcular nuevas métricas como por ejemplo: el tiempo de interacción, la cantidad de tiempo en segundos que pasa un visitante en cualquier sitio integrado con el widget (utilizando las veces que se ha movido el ratón sobre un enlace, los clics, etc.).

Resumiendo: las páginas vistas están muertas. El futuro de la web será mucho más rico y detallado. Para hacer un seguimiento de estas experiencias tenemos que pensar en nuevas formas de recopilar datos, entender inicialmente qué significa el éxito y asegurarnos de que todo lo codificado está bien desde un principio. Manteniendo una mente abierta sobre las métricas, podrá utilizarlas para medir el éxito, ¡y le garantizo que obtendrá éxito!

Comprobación de la realidad: las perspectivas de los desafíos clave en la analítica web

Algunos problemas de la analítica web se van a convertir en su peor pesadilla y le perseguirán en sus sueños. Sus jefes se enfadarán mucho con estos problemas. ¡Empezará a preguntarse por qué narices empezó a utilizar la analítica web! En esta sección del libro voy a intentar que piense de verdad como un ninja del análisis. En otras palabras, quiero que se centre mucho más en apreciar el valor y quizá lo más importante: en ignorar de forma selectiva, las posibles distracciones durante su búsqueda por encontrar insights que llevan a la acción.

Las cookies, el muestreo, la historia, la perfección, la reproducción de vídeos, la conciliación de información… ¡preste atención!

Las cookies de seguimiento del visitante

Quizás no haya ninguna otra cosa que genere más miedo, incertidumbre y dudas que las cookies. Las cookies de seguimiento le ayudan a cumplir un deseo profundamente arraigado en los responsables de marketing y analistas web: realizar un seguimiento a personas únicas que llegan al sitio web. Pero a menos que se integre un dispositivo de identificación RFID (identificación por radiofrecuencia) en sus carcasas, escaneadas en cada ordenador a nivel mundial, no existe otra forma de realizar un seguimiento de las personas únicas.

Por tanto, como un ecosistema, hacemos lo siguiente: tratamos de identificar los navegadores únicos (como en FireFox, Chrome, Internet Explorer, etc.), utilizados para visitar nuestros sitios web.

Las cookies son pequeños archivos de texto que contienen un identificador anónimo y único que se asocian a las visitas realizadas por la misma persona (evidentemente, asumiendo que la persona utilice el mismo navegador). Podemos hacer gran parte del seguimiento sin las cookies; no son la panacea del seguimiento del comportamiento del visitante. Pero actualmente, hacemos un seguimiento de los visitantes únicos utilizando las cookies.

Algunos sitios web necesitan que la gente se registre para poder utilizar las características o funciones clave, como por ejemplo, un banco puede utilizar la identificación (ID) para hacer un recuento de visitantes únicos, aunque estos seguimientos de ID sólo realizan el seguimiento de las personas que se registran (y muchas de estas personas no se registrarán porque no están ahí para comprobar sus cuentas).

Abordemos el resto de esta compleja cuestión por segmentos que sean manejables, para poder entenderlo de una manera sencilla.

Transitoria contra persistente

Los programas de analítica web establecen dos tipos de cookies cuando se visitan sitios web, denominadas comúnmente «temporales o transitorias» y «permanentes o persistentes». Algunos colegas se refieren a ellas como cookies «de sesión» y «de usuario», respectivamente.

El trabajo de las cookies temporales es ayudar a realizar el seguimiento de una experiencia, en un determinado sitio web. En pocas palabras, el visitante hace una serie de clics y se va: eso es una sesión. La cookie temporal ayuda a agrupar los clics de forma eficiente.

La cookie temporal se establece cuando un visitante visita el sitio y desaparece cuando se va. La cookie permanente se establece la primera vez que el visitante visita el sitio y se queda ahí durante un período determinado por el sitio web (lo habitual son 18 meses, aunque algunas herramientas establecerán cookies durante 50 años). Las cookies permanentes ayudan a identificar un único navegador en el sitio web, de manera que son la forma más parecida al concepto de seguimiento de una persona o visitante único. La cookie permanente reside en el navegador hasta que se borre, reinstale dicho navegador o se realice cualquier acción similar.

Nota:Las cookies permanentes no contienen ninguna información de identificación personal (PII). Tienen una cadena aleatoria de números o caracteres que únicamente la empresa que la establece puede leer. Por ejemplo, aquí está el identificador utilizado para realizar un seguimiento personal mediante unacookieque Webtrends instaló en mi navegador, cuando visitaba www.webtrends.com: C8ctADY1LjU3LjI0NS4xMS00MTU3MTQwMTc2LjI5 OTQ0NzE5AAAAAAAAAAACAAAAoM0AAINghUgWYIVI.

Cookies de origen contra cookies de terceros

Los términos «temporal» y «permanente» se refieren a la naturaleza de las cookies. Las cookies de origen y de terceros se refieren a los tipos de cookies.

Una cookie de terceros se establece por parte de un tercero cuando alguien visita su sitio. Por ejemplo, cuando visita www.omniture.com, las cookies de seguimiento no se establecen utilizando el dominio .omniture.com: realmente se establecen desde el dominio .207.net. Eso hace que la metodología de seguimiento utilizada por Omniture sea de cookies de terceros.

En los inicios, la analítica web podía utilizar más fácilmente cookies de terceros que además, estaban muy difundidas. Pero otros participantes utilizaban estas cookies de forma inadecuada. Esto llevó a unas deficientes configuraciones del navegador web que rechazaban cookies de terceros y muchos programas antispyware y malware las eliminaba de forma automática. Baste decir que las cookies de terceros han caído en desgracia y se consideran deficientes para realizar el seguimiento de los visitantes únicos.

Una cookie de origen la establece la herramienta para analítica web utilizando el dominio del propio sitio web. Por ejemplo, cuando visito www.coremetrics.com, observo que ha establecido cookies utilizando el dominio data.coremetrics.com (lo que las convierte en cookies de origen).

Las cookies de origen son la herramienta preferida para hacer un seguimiento de los visitantes únicos porque se eliminan o rechazan mucho menos, por cualquier medida objetiva. Por tanto, resultan muy superiores a la hora de realizar el seguimiento de los segmentos de visitas repetidas o de los visitantes nuevos y que repiten.

Las cookies de origen también se rechazan mucho menos porque gran parte de las funcionalidades que ofrece internet no funcionan si no se aceptan. Los proveedores de correo electrónico, como por ejemplo hotmail.com o gmail.com, los sitios de e-commerce como por ejemplo, amazon.com o crutchfield.com, los bancos o incluso las plataformas de blogs, todas necesitan que se acepten las cookies de origen.

Casi todos los proveedores de analítica web que se precien de serlo, le proporcionan un modo sencillo de utilizar las cookies de origen. Es más, algunos como Google Analytics, sólo ofrecen cookies de origen.

Otros, como por ejemplo Omniture y Webtrends, le dan a elegir.

Si observa cierta presión por parte del proveedor a utilizar la opción de terceros que les resulte más cómoda, presiónese a sí mismo. Insista en las cookies de origen: es lo mejor para su salud.

Excepción para lascookiesde terceros

Existen ciertos usos relevantes de lascookiesde terceros. Una de las utilizaciones más comunes son las plataformas de publicidad, porque las cookies de terceros son las únicas que pueden hacer el seguimiento de un navegador único a través de varios sitios web. De modo que, aunque estacookiede terceros quede eliminada o se rechace con más frecuencia, realmente no tienen muchas más opciones. Ésta es la forma en que funcionan los protocolos de internet.

He aquí un ejemplo de cómo funcionan lascookiesde terceros en una plataforma de publicidad:

Observo que omniture.com está utilizando cookies de terceros de .207.net. Después de ir a omniture.com, podría ir a ebay.com y a continuación, a nytimes.com. Lacookiede .207.net sabe que he estado en el sitio de Omniture hace un rato y también, sabe que fui a eBay, para acabar en el NYTimes.

Ahora, mientras leo la última columna de Maureen Dowd, lacookiede .207.net podría enviarme un anuncio de Omniture al lado de la columna de Maureen Dowd. Sabiendo que también fui a eBay, incluso ¡podríamos llegar a un acuerdo con Omniture en ese anuncio!

Por supuesto, se trata sólo de un ejemplo para mostrar la utilización de lascookiesde terceros y por qué Atlas, DoubleClick y Yahoo! y todos los demás, utilizan lascookies(y proporcionan valor a sus clientes).

Lascookiesde origen no se pueden leer ni arrastrar, tal y como se hizo en el supuesto anterior. Sus datos anónimos se restringen a únicamente ese sitio.

Elección de la cookie y del almacenamiento de datos

Independientemente de que utilice las cookies de origen o las de terceros, esto no influirá sobre dónde se almacena la información. Es el tipo de software de analítica web el que lo determina.

Si utiliza una solución basada en ASP (como, NetInsight, Yahoo! Web Analytics o XiTi), entonces tanto las cookies de origen como las de terceros se guardan en el centro de datos de su proveedor de servicios de aplicación.

Si utiliza una solución interna (como ClickTracks, Urchin, o Webtrends), entonces sus datos se guardan en su propio centro de datos, sin importar el tipo de cookie.

Tasas de eliminación de cookies

Recuerde que un rechazo de cookies no es lo mismo que una eliminación. Con el rechazo, el navegador ni siquiera acepta la cookie, lo que empeora su capacidad para realizar un seguimiento. Con la eliminación, se llegan a recopilar datos para la sesión (visita), pero empeora el seguimiento para las siguientes visitas.

Todos quieren saber las tasas de eliminación de cookies («¡ayuda, por favor: mis datos de analítica web son pésimos!»). Malas noticias: no hay una norma estándar establecida. Nunca he visto un estudio objetivo, es decir, un estudio que no estuviera dirigido a los intereses creados por el propietario o editor. También resulta extremadamente difícil para un tercero (una empresa externa o una agencia) conseguir acceso a los datos reales que les ayuden a desarrollar algo cercano a una norma objetiva.

Los principales factores determinantes para la eliminación de cookies son los clientes, las configuraciones del navegador y el software del ordenador. Todos estos factores pueden variar de un sitio a otro.

Mi experiencia en la medición de la eliminación de cookies, utilizando datos analíticos propios de la empresa a través de un número de e-commerce, soporte y otros sitios corporativos, me ha ayudado a llegar a un «parámetro de referencia» de las tasas de eliminación de cookies del 3 al 5 %, para las cookies de origen y del 20 al 25 %, para las de terceros. Todas tienden a estar en ese rango.

Resulta crucial darse cuenta de que su número tendrá un carácter único. Para encontrar su número, necesita poner sangre, sudor y lágrimas para poder medirlo en su propio sitio web.

La metodología más común para medir la eliminación de cookies consiste en extraer los datos etiquetados en JavaScript de las herramientas de análisis y llevar a cabo un análisis exhaustivo de los patrones de visitas en esos datos, respecto a los archivos de registro del servidor del sitio web. Cada conjunto de datos realiza un seguimiento de algo único, permitiéndole identificar los visitantes únicos. Por ejemplo, los registros del servidor tienen user_agent_id así como las direcciones IP. Si también permite a la gente identificarse a su sitio, puede utilizar ese dato clave en este análisis.

Si desea saber el número exacto de eliminación de cookies, no puede simplemente creérselo a pies juntillas. Tiene que evaluar sus propios datos de analítica web y obtener su propio parámetro de referencia.

La vida continúa sin las cookies

Si utiliza cookies, entonces las métricas de tipo visitantes únicos y visitas serán más precisas: no serán perfectas, simplemente más precisas. También conseguirá entender mejor las métricas de tipo pan-session como las visitas hasta la compra, los visitantes nuevos y los que regresan, o incluso las tasas de conversión.

Pero si los HiPPO (highest paid person opinion) o mejor dicho, los clientes del sitio web, prefieren no utilizar cookies, entonces no tiene por qué utilizarlas. No será capaz de medir algunos de los indicadores de rendimiento clave comentados con anterioridad, pero aún así, podrá obtener suficiente valor de los datos sin cookies que sí recopila: las principales páginas vistas, los ingresos, los sitios web de referencia (las URL), las palabras clave del motor de búsqueda, etc.

No deje que el hecho de no utilizar cookies se interponga en el camino de la utilización de los datos de analítica web, de manera significativa. Utilice lo que tenga y todavía podrá encontrar insights procesables.

Muestreo de datos 411

Normalmente, nuestra mente se niega a aceptar que capturar menos cantidad o volumen de información puede ser la mejor opción. Por tanto, cuando escuchamos «esto está basado en datos de muestreo» nos produce verdadero pavor. Rara vez aceptamos que una respuesta casi perfecta dada en 15 segundos, es mejor que una respuesta perfecta dada en 2 días. Es importante mantener la mente receptiva y despierta sobre este tema y darnos cuenta de que existen ciertos matices en el muestreo (algunos muy buenos y otros, se deben utilizar con precaución).

Preste especial atención a los siguientes dos retos importantes que provoca el muestreo de datos:

• Casi todas las herramientas para analítica web de pago orientadas a etiquetas (y algunas orientadas a registros) facturan en base al «pago por página vista» (pay per page view). Como consecuencia de ello, cuánto más éxito obtenga, más pagará a su proveedor analítico (o incluso muchas veces pagará de más, en función de los límites de páginas vistas acordadas).

• Debe recopilar un montón de datos y millones de páginas vistas. Ahora, sus informes más sencillos van más lentos que un caracol en un día caluroso. Por otro lado, ejecuta consultas complejas y de forma masiva sobre grandes períodos de tiempo. Obtenemos el mismo resultado… a velocidad de caracol.

Ningún proveedor de analítica web admite que alguno de estos problemas les preocupe. Nunca reconocerán que el muestreo de datos puede resultar importante.

El procedimiento operativo estándar en el tratamiento de estos dos retos, es hacer un muestreo de datos ya sea recopilando o procesando datos de forma selectiva. Aunque esta práctica es común, se sabe poco sobre sus implicaciones: ¡hasta ahora!

Existen tres principales formas de muestrear sus datos:

• Código rojo: mostrar páginas web en su sitio web.

• Código naranja: mostrar datos recopilados de cada página.

• Código verde: mostrar datos procesados cuando se ejecuta la consulta o el informe.

Echemos un vistazo más detallado, a cada enfoque.

Código rojo: muestreo de las páginas web en su sitio

En la opción «código rojo», se añade la etiqueta JavaScript sólo a algunas páginas del sitio web, ya sea por elección propia o por recomendación de su proveedor. Normalmente, puede añadir las etiquetas JavaScript a sus páginas con mas actividad y olvidarse del resto (o como diría su director general, «¡al menos deberíamos hacer un seguimiento de nuestras páginas más importantes, incluso si no podemos permitirnos realizar un seguimiento completo del sitio!»).

Este muestreo a nivel de página web es el menos aceptable de las tres opciones. Si alguna vez quiere saber algo interesante sobre sus páginas, se encontrará en un callejón sin salida, ¡porque simplemente no tendrá información! No tendrá una visión de conjunto de su web. Por ejemplo, si se olvidó de etiquetar la página x y su departamento de marketing envió un millón de correos electrónicos de marketing directo, que conducía a esa página o si la página y fue indexada por Google y atrae mucho tráfico, no tendrá ni idea.

Código naranja: muestreo de datos recopilados de cada página

En el escenario del «código naranja», en vez de recopilar cada una de las páginas vistas de su sitio, puede especificar en la etiqueta de código JavaScript algo así como «sólo recopilar cada décima página vista».

Hace esto para reducir la factura del proveedor de analítica web. Los datos se recopilarán cada décima vez que se cargue la página y esos datos se enviarán al proveedor. Esto significa que hay menos datos recopilados para que almacene y procese el proveedor y que cuando se ejecuten los informes, obtendrá los datos de muestreo.

Ahora, en el informe tendrá unos números más bajos que los reales pero normalmente, se aplica algún tipo de extrapolación o aproximación (como multiplicar cada número por 10), para obtener valores «correctos».

Éste es un enfoque inadecuado por muchos motivos, pero es mejor que no recopilar dato alguno. En este caso, dispone de algunos datos representativos para todas sus páginas. Incluso con el multiplicador, obtiene una vista aproximada de las métricas globales.

Para aquellas páginas que no tienen muchas páginas vistas, como por ejemplo, las páginas que hay más allá de las 20 principales, también significa que si segmenta los datos, la calidad de sus informes se deteriorará rápidamente. También, resulta inadecuado realizar un muestreo de las páginas vistas ya que resulta considerablemente mejor, realizar un muestreo de las sesiones (visitas).

Si tiene la opción de elegir entre el código rojo y el naranja, elija siempre el naranja, ¡aunque el que realmente quiere es el verde!

Código verde: muestreo de datos procesados al realizar la consulta y el informe

Todos los datos de su sitio web los recopila y almacena el proveedor. El desafío principal con el que se enfrenta es obtener resultados rápidos para sus informes y consultas, especialmente los que cubren períodos de tiempo más largos o que realizan consultas complejas.

Nos encontramos con dos supuestos o escenarios. En primer lugar, la web del proveedor de analítica web le permite seleccionar la cantidad de muestras que desee aplicar a sus datos: ¡elija a su gusto! (consulte la figura 4.49).

Figura 4.49. Muestras seleccionables por el usuario en ClickTracks

En este caso, le pido a ClickTracks que contabilice el comportamiento en cada décima visita (aunque ya tengo todos los datos recopilados), para acelerar el procesamiento de la consulta: quiero obtener la respuesta mucho más rápido. Si el recuento de visitantes únicos a mi sitio web el mes pasado fue de 18 millones, entonces elegiré que muestre cada sesión 999 porque, en el peor de los casos, introducirá un error despreciable en mi métrica, mientras me facilita la respuesta 500 veces más rápido que si lo hubiera devorado todo.

En el segundo supuesto, los proveedores como Google Analytics no tienen una configuración de muestreo definida por parte del usuario. En su lugar, la herramienta lanzará automáticamente el muestreo cuando detecte que éste le pueda facilitar una respuesta rápida. El muestreo inteligente se aplica a los datos y puede obtener un informe similar al mostrado en la figura 4.50.

En la parte superior del informe, un mensaje indica que dicho informe está basado en los datos de muestra. La tabla en la parte inferior, muestra los intervalos de confianza en la columna de visitantes, que le permite conocer el flex (desplazamiento o margen de error) en los datos. Por ejemplo, el número de visitas para los nuevos visitantes correspondiente a 352.234, podría estar desplazado en más o menos un 2 %.

Recopila todos los datos de su sitio web, pero en lugar de esperar horas, para obtener los datos, tanto ClickTracks como Google Analytics le permiten obtener una respuesta rápida dentro de unos límites de tiempo aceptables.

El escenario ideal es el que utiliza ClickTracks, donde, como usuario, puedo optar por aplicar el nivel de muestra de los datos. Por ejemplo, si consulto cientos de miles de visitantes durante el año pasado, podría estar haciendo un muestreo de, digamos, cada 1.000 visitas. Pero si consulto un segmento muy pequeño de los datos, pongamos que todos los que visitaron mi sitio con la palabra clave avinash rocks, podría configurar el muestreo para cada novena visita. Si realmente quisiera esperar cuatro días para obtener una respuesta, podría ejecutar la consulta sin muestreo alguno, es decir, en bruto.

A la hora de venderle una herramienta, la mayoría de los proveedores de analítica web le informan con poca claridad respecto al tipo de muestreo que utilizan (o incluso lo imponen). Su trabajo es hacer preguntas y comprender el tipo de muestreo que aplican, además de cuándo y qué control tiene sobre ello.

Figura 4.50. Informe mostrado estadísticamente en Google Analytics

Si su proveedor le da a elegir, escoja siempre el código verde antes que el naranja. Así mismo, escoja el código naranja antes que el código rojo e intente evitar este último: recuerde que, en este tipo de muestreo, tiene que averiguar desde el principio qué datos son los que sobran.

El valor de los datos históricos

Todos hemos sido educados para valorar los datos. Más bien para amarlos, «casarnos» y aferrarnos a ellos para lo bueno o para lo malo y para ir construyendo sistemas cada vez más grandes y complejos de mantener, además de para acceder al concepto del cloud computing con un pequeño ejército en su empresa, con el objetivo de mantener la «felicidad» de los datos.

Esta reverencia suena como una buena predisposición mental, especialmente en el mundo tradicional de los sistemas ERP y CRM. Pero en la web, esta reverencia puede dar como resultado una mentalidad negativa.

Necesita deshacerse de esta mentalidad de intentar mantener los datos de analítica web para siempre. Si sus HiPPO, o usted mismo, tienen este pensamiento, resultaría beneficioso que solicitara un divorcio exprés.

Deterioro de los datos (data decay)

Tenga en cuenta que desde el mismo momento en que se empiezan a recopilar los datos en analítica web, comienzan su deterioro y pérdida de valor. Sí, son útiles para el primer día y el primer mes, pero no tanto a partir de seis meses. Y los datos a nivel de clic son casi inservibles en un plazo de un año.

¡Seguramente esté deseando escuchar una explicación para este comportamiento! No se preocupe, que le voy a indicar seis motivos:

Sus visitantes cambian demasiado. Casi todos los datos que recopila de sus visitantes son anónimos e impersonales. Estos visitantes cambian de navegadores y máquinas, además de actualizar ambos de vez en cuando. Por tanto, los datos son menos útiles a la hora de identificar cualquier tendencia y patrón de utilización que estén ligados a una persona única, cuanto más atrás vaya en el tiempo.

Sin embargo, puede optar por guardar los datos para siempre, con la esperanza de que pueda utilizarlos para futuras tomas de decisiones sobre alguien: lamentablemente, esto no pasará.

Sus cálculos cambian demasiado. Cambia de registros a etiquetas y los datos analíticos principales, como las visitas, los visitantes o incluso el total de páginas vistas, utilizan ahora una lógica nueva y diferente. Incluso si cambia de Coremetrics al competente y gratuito Yahoo! Web Analytics, es decir, de una solución orientada a etiquetas a otra de iguales características, sus datos no son comparables porque cada herramienta utiliza su propia lógica para calcular las mediciones básicas o los KPI como las tasas de conversión.

Los proveedores y profesionales cambian sus fórmulas básicas para medir estadísticas principales muy a menudo. Rara vez vuelven a procesar datos históricos (¡resulta demasiado complicado!), haciendo sumamente difícil tener una continuidad. A medida que van evolucionando, las comparaciones se convierten en algo como «mezclar las churras con las merinas». Puede que exista una relación, pero seguro que no es una relación que le interese conocer.

Sus sistemas cambian demasiado. Al final del día, su herramienta para analítica recopila tres partes de información: el referrer, la página URL y la cookie.

Según evoluciona su plataforma CMS del sitio web (por ejemplo de Interwoven a ATG), o a medida que modifica, añade o elimina la funcionalidad (como por ejemplo la búsqueda interna o la orientación al comportamiento), normalmente influyen las tres partes críticas de información que componen sus datos.

El impacto resultante puede hacer que sus datos sean inconexos y ni siquiera estoy hablando de pasar de HMTL estático a dinámico, o del contenido personalizado a las aplicaciones avanzadas o ricas de Internet (RIA). Todos estos cambios tienen un impacto en las tres partes que recopile.

Su sitio web cambia demasiado. La página de inicio de Google no ha cambiado mucho en los últimos diez años: ésa es la única excepción que puedo encontrar a la regla. Sin embargo, su página principal personal de hace tres meses, ya no es la misma ahora (¿o lo es? ¡espero que no!). Ha eliminado la mitad de sus páginas de líneas de productos, optando por páginas con detalles del producto por razones SEO. La semana pasada no existía PayPal. Quizá 2009 fue su primer año con sitios de soporte y e-commerce, combinado todo en una página.

En los últimos seis meses ha aprendido mucho más sobre su negocio, sus datos, sus visitantes y sobre la posición que ocupa, respecto a la competencia. Su presencia en la web se ha adaptado a las circunstancias. Cualquier cambio modifica los datos que dispone, así como el valor que puede conseguir de dichos datos, de tres meses en adelante.

La gente cambia demasiado. Por triste que pueda parecer, lo que más escasea es gente experta en la web y no sólo a nivel de analistas especializados, sino a todos los niveles: expertos en servidores, en bases de datos, gente principiante, en fin… todos ellos son difíciles de encontrar.

Ya que la gente viene y va, sus acciones tienen un impacto sutil pero importante en todos los aspectos del ecosistema de la información. Teniendo en cuenta todos estos factores, ¿por qué sigue teniendo terabytes de datos de hace dos años?, ¿debería invertir 18 meses en la construcción de un repositorio de datos para su información sobre analítica web? Le invito a pensar en el ritmo del cambio. La principal razón de por qué los datos históricos de la web no son importantes es porque se deterioran.

Lo bueno de no preocuparse por la historia

Si no se preocupa por la historia, no se sentirá atado al pasado. Puede pensar de forma inteligente y moverse con rapidez. Si sus datos actuales tienen menos valor en el futuro, entonces apreciará más el presente y tratará de sacar algo de valor.

Dejar pasar a la historia también le da la libertad necesaria para romper los lazos con los sistemas, herramientas y datos heredados. Puede avanzar hacia mejores sistemas, herramientas y datos con mucha más rapidez que nuestros «hermanos» del mundo tradicional.

De este modo, puede adaptarse, aprender, divertirse, obtener valor añadido y avanzar mucho más: ¡es emocionante y le hará sentir libre!

Almacenar lo que importa

Desea guardar algunas cosas históricas tales como la tendencia semanal (recuentos) de visitas y los visitantes únicos, los 10 principales referentes a su sitio web por mes, así como la tasa de rebote mensual. Quiere guardar los datos globales para sus métricas de pocos factores críticos, porque esto no perderá su valor con el tiempo. Además, desea almacenar algunas estadísticas sobre los ingresos, simplemente para probar lo siguiente: ¡porque yo lo valgo! Mantenga esos datos cerca mientras los tenga. Todos estos datos cabrán en una pestaña de una hoja de cálculo de Excel. Eso es todo lo que necesita. Sus datos históricos pueden ser ligeramente diferentes de los mencionados antes, pero le aseguro que caben todos, en una simple hoja de cálculo.

En resumen, debería mantener sus datos detallados a nivel de clics durante un año (¡asumiendo la estacionalidad o temporalidad!), así como sus datos globales a nivel de sesión todo el tiempo que desee o deba, pero éstos deberían caber en una hoja de cálculo.

En este momento, es muy difícil sacar algo de la analítica web sobre lo que tomar medidas. Humildemente, recomiendo que en su intento por conquistar la historia, no se olvide del presente. No ignore el precio que pagará a diario en el futuro por cada uno de esos días que han pasado.

El histórico es importante en muchos otros contextos o situaciones, pero por ahora, en las herramientas para analítica web, los cambios reducen el valor de los datos históricos. Puede que algún día deje de ser así, pero, ¡hasta que llegue ese día, ya sabe lo que tiene que hacer!

La utilidad de la reproducción de sesiones en vídeo, en la experiencia del usuario

Sobre el papel, la reproducción de sesiones en vídeo parece tener mucho sentido: puede ver cada visita en su sitio web como si se tratara de una comedia. ¡Tome asiento y vea lo que hace cada persona!: al final, podrá tomar decisiones de forma más inteligente.

La verdad es que, a excepción de algún caso concreto, la reproducción de sesiones en vídeo rara vez produce el ROI esperado. He querido tratar este fenómeno de la analítica web porque pone de manifiesto el desafío de trasladar las promesas sobre el papel realizadas por parte de los proveedores, o incluso por nuestros propios responsables de marketing, en insights que llaman a la acción.

La promesa de empresas como Tealeaf, ClickTale, RobotReplay y otras es muy simple: grabarán todas las sesiones en su sitio web y después, podrá verlo cómodamente y averiguar lo que no funciona en su sitio web (o mejor dicho, lo que sí funciona).

A continuación, incluyo unos cuantos retos a los que tendrá que enfrentarse en la búsqueda de insights.

Escala

Si su sitio web recibe cien visitas, entonces resulta fácil bucear aleatoriamente entre los datos (vídeos), sacarle un sentido a las cosas e incluso tener suerte y reproducir una sesión problemática. ¿Pero cómo puede llevar esto a cabo si su sitio web obtiene 100.000 visitas al mes? ¿Y si obtiene 1.000.000? Es increíblemente difícil tener suerte. Efectivamente, podría pensar lo siguiente: «encontremos todas las sesiones que terminaron en error y limitémonos a esas 1.800 sesiones». Pero entonces, ¿cómo puedo visualizar todas esas sesiones?, ¿cuántas horas tiene un día?, ¿cuánta gente necesita para visualizar las sesiones y encontrar algo de valor? La promesa de seguimiento individual es exactamente lo que funciona respecto a estas soluciones.

Resulta todo un reto encontrar una señal entre tanto ruido.

Interpretación

Las herramientas de reproducción de sesiones en vídeo se venden como herramientas que mejoran la «usabilidad». Después de todo, lo que hace es ver a alguien haciendo alguna cosa en su sitio web. Sin embargo, el problema no es el verlo, sino uno mismo: su interpretación sobre lo que esté viendo.

Cuando estudia la «usabilidad» (de forma remota o in situ), dispone del contexto necesario sobre lo que la persona intenta hacer y con sus propias palabras. Tiene clara cuál es su frustración o el motivo por el cual está fallando, ya que las herramientas le indican lo que está intentando hacer dicha persona.

¿Como puede hacer eso en un vídeo sin contexto? Simplemente, lo intuye. Impone su propia interpretación de los datos. ¿Le resulta sorprendente que los insights sean menos precisos? Si observa que alguien hace clic en «añadir al carrito de la compra» y en el vídeo comprueba una página con el error 404, no tiene mucho que interpretar: éste es el problema. Pero no necesita ver los vídeos de las sesiones para conseguir esta información. Podría obtener estos datos de Omniture o XiTi en cuestión de segundos, echando un vistazo al informe de la siguiente página del carrito de la compra.

«Puede hacer un seguimiento de Sara, Akio y Rosana»

Sobre el papel, uno de los valores más atractivos de la reproducción de las sesiones de vídeo es que si la gente le llama o le escribe con una reclamación, entonces puede ver su experiencia. Se puede ver cuál fue el problema in situ.

Pero aquí aparece un problema subestimado: ¿cómo localiza la sesión de Sara en su sitio web?, ¿y la de Akio? La mayoría de las personas de su sitio web tienen sesiones anónimas, incluso al entrar en páginas seguras, como las de los carritos de la compra y registros de salida, ya que no han creado una cuenta. Si Sara le llama por teléfono, ¿le pedirá que vaya a su navegador, busque la ubicación de las cookies, encuentre la ID de las cookies permanentes y lea el valor de los 64 o 128 códigos encriptados que probablemente le permitirán ver la sesión de Sara y diagnosticar el problema? Esto no es problema en el sitio web de un banco: los visitantes tienen que registrarse de forma obligatoria. Cuando llaman, un gestor o agente le solicitará un número de cuenta o ID para encontrar la sesión que genera el problema.

Después, el gestor puede ver la sesión y solucionar el problema.

¿Su sitio web es de un banco o tiene una experiencia de cliente similar? ¿Puede realizar el seguimiento de las personas del mismo modo en que lo hacen ellos? Ésta es la respuesta clave.

Si es un pequeño comerciante minorista, posiblemente pueda «ver» todas las sesiones de las personas que añadieron algo al carrito de la compra pero que al final nunca compraron. Ahora desea enviar a estos clientes un mensaje, para que vuelvan al sitio y realicen la compra. Pero por supuesto, tendríamos que encontrar la información de contacto de esas personas desde el vídeo de una sesión anónima.

Coste vs. beneficio

Un servicio clásico de reproducción de sesiones en vídeo (alojado en servidores propios), necesita que primero se compre el software comercial correspondiente por un precio inicial de varios cientos de miles de dólares. Después, tiene que comprar el hardware de la empresa para el alojamiento de dicho software, así como el servicio correspondiente y también a un coste de otros tantos cientos de miles de dólares.

Podría llevar meses implementarlo y procesarlo en los sitios web de su empresa y en sus sistemas. Además, tendrá que contratar a alguien con carácter temporal o fijo para que mantenga la aplicación y realice la instalación del hardware. Necesitará contratar más analistas a tiempo completo para asegurarse de que los informes funcionan y para poder analizar los datos (¿pensaba que me olvidaría de esto?).

Esto es lo que cuesta ponerlo en marcha. ¿Qué podemos sacar de todo ello para justificar el rendimiento o rentabilidad de la inversión? ¿Cuánto tiempo nos llevará? Por favor, considere cuidadosamente la cartera de decisiones que tome sobre el completo ecosistema para analítica web (consulte el capítulo 1 sobre multiplicidad) y después establezca prioridades sobre su elección para la reproducción de vídeos.

Obviamente, si utiliza algo como ClickTale, RobotReplay, u otros, puede reducir tanto el coste como el tiempo de acceso a los datos porque es una solución basada en ASP, alojada en la propia red («nube») en lugar de en la propia empresa. En ese caso, sólo tiene que preocuparse de los primeros tres desafíos mostrados en esta sección.

Esperanza para el futuro

En este momento, el defecto fundamental de la reproducción de sesiones en vídeo, más que el coste y el tiempo de acceso a los insights, es la dependencia excesiva de las personas para encontrar la señal dentro del ruido e interpretar los datos. De todas maneras, el anonimato de la mayoría de las sesiones dificulta enormemente, la capacidad de encontrar la señal dentro del ruido.

Mi esperanza es que todo cambie en el futuro y tengo una sencilla idea de cómo hacerlo.

¿Por qué debo ver 200 sesiones de un número total de 177.825, para averiguar que había un problema? La tecnología debería encontrar patrones lógicos en los vídeos y datos de manera automática, de forma que pudiésemos ver una sesión agregada o global, para encontrar los comportamientos relevantes de los clientes. ClickTale ofrece un vídeo para todas las visitas en las que exista una página y dicho vídeo muestra una consulta global con el detalle de las páginas que han visitado las personas. Un vídeo = datos a nivel global y un valor. Necesitamos mucha más ayuda de los proveedores de reproducción de sesiones en vídeo.

A continuación, ofrezco otra idea. Actualmente, si en estas herramientas existe un mínimo de segmentación o de análisis basado en normas, éste recae sobre mi analista favorito para que utilice su inteligencia y considerable experiencia, para moverse entre los datos y localizar insights. Estos sistemas deberían ser lo suficientemente inteligentes como para que mediante algoritmos, analicen los datos en detalle (data mining), de forma que destaquen las tres cosas que necesito mirar o hacer en mi sitio web.

En algún momento, las soluciones de reproducción de vídeos serán lo suficientemente inteligentes como para hacer algo más que «expulsar los datos». Van a aplicar la tecnología y a combinar la máxima capacidad de cálculo, para poder garantizar que las personas tengan acceso a los puntos de inicio clave de procesamiento. A partir de aquí, empezaremos a llegar a algún punto. Hasta entonces, debe entender los problemas antes descritos y proceder con suma precaución.

La principal lista de control para conciliación de datos

Personalmente, creo que lo ideal es disponer de una herramienta de analítica web basada en clickstream y aferrarse a ella, porque ya resulta bastante difícil entender una única herramienta de forma correcta, para empezar a encontrar insights y crear una organización impulsada por la información. Si mezcla dos o tres puede llegar a convertirse en algo así como el mito de Sísifo, quien fue condenado a empujar sin cesar una roca hasta la cima de una montaña.

La triste realidad es que mucha gente tiene instalada más de una herramienta en su sitio web. A menudo practicamos la bigamia, cuando deberíamos practicar la monogamia. Eso al final conduce a amargar la existencia de cualquier analista: ¡la conciliación de los datos!

En esta sección compartiré una lista de control efectiva y de ayuda sobre cómo conciliar los datos, pero lo que es más importante: compartiré las complejidades de las mediciones online. Mi mayor deseo es que comprenda mejor los desafíos y que piense más como un ninja al afrontar cualquier problema.

La figura 4.51 muestra claramente este desafío. Se pueden ver los datos de tres diferentes herramientas para analítica web, en el mismo período de tiempo.

Observe algo importante: el número de visitas informadas, para el mismo período de tiempo, es diferente para cada una de las herramientas (StatCounter: 53.123; ClickTracks: 56.184; Google Analytics: 45.710). Reconciliar los datos resulta una tarea difícil e ingrata y rara vez merece la pena el esfuerzo, pero cuando tenga que llevarlo a cabo, utilice esta efectiva lista de control (checklist).

Figura 4.51. Visitas medidas por StatCounter, Google Analytics y ClickTracks

Número 1. No compare los datos recopilados de registros web vs. etiquetas JavaScript

Comparar los registros web respecto a las etiquetas JavaScript es como mezclar las churras con las merinas: sencillamente, no es correcto. Estos dos métodos de recopilación de datos son muy diferentes, tanto en el procesamiento como en el almacenamiento y las cosas que generan un impacto, también son distintas. A menudo, los valores ni siquiera se aproximan.

Los registros web tratan del amplio y efectivo filtrado que hacen los robots (si no está haciendo esto, estará perdido), de la definición de un visitante único (¿está utilizando cookies, únicamente IP o IP + el ID del agente de usuario?) y por último, algo que cada vez se hace con menor asiduidad: la captura de datos a nivel de servidor o navegador, que también puede provocar la pérdida de información en los registros.

También está la cuestión crítica de los contenidos avanzados o con multimedia: Flash, vídeo, Flex, aplicaciones, etc. Sin una codificación extensa y personalizada, sus registros web no tienen ni idea de todas sus experiencias con contenido multimedia. Actualmente, la mayoría de las soluciones basadas en etiquetas vienen con soluciones fáciles de implementar y que harán un seguimiento del contenido multimedia. Por tanto, si dispone de un sitio con contenido multimedia, esto provocará una gran disparidad entre los valores que obtiene de los registros y los que recibe de las etiquetas.

Los principales obstáculos para las etiquetas JavaScript son precisamente los navegadores que tengan desactivado JavaScript. Normalmente, será de un 2 a un 3 por ciento de los navegadores. En este caso, los datos se perderán a partir de los archivos basados en etiquetas, pero existirán en los archivos de registro: tenga cuidado al comparar estas dos fuentes.

Número 2. Un regalo que siempre funciona: las cookies de origen y de terceros

Ya he tratado los tipos de cookies unas cuantas veces, pero vale la pena incidir sobre ello. Utilizar las cookies de origen o de terceros impacta significativamente en las métricas clave como por ejemplo: en los visitantes únicos, en las visitas que vuelven, etc.

Habitualmente, si utiliza cookies de terceros, sus valores serán mayores (y por supuesto erróneos), comparados con los valores de su herramienta basada en cookies de origen.

El vaciado de cookies (eliminación de cookies cuando se cierra el navegador o realizada por una herramienta antispyware) afecta a los dos tipos de cookies de la misma forma. El rechazo de cookies resulta más complejo.

Muchos navegadores nuevos ni siquiera aceptan las cookies de terceros, lo que generará un impacto en sus métricas.

Compruebe su tipo de cookies: eso explicará muchas de las diferencias que existen en sus datos.

Número 3. Etiquetado impreciso del sitio web

Además de las cookies, el etiquetado poco preciso es el siguiente problema más común en la fuente de datos y aparece cuando compara múltiples herramientas de analítica, basadas en JavaScript.

El problema se manifiesta de dos formas:

• Etiquetas implementadas de forma incorrecta.

• Etiquetas implementadas de forma incompleta.

Las etiquetas normales de JavaScript resultan muy fáciles de implementar. Sólo tiene que copiar y pegar, y ¡felicidades! No obstante, cuando se añaden o ajustan, para realizar más cosas, es cuando pueden llegar a tardar hasta ocho meses en implementarse. Puede pasar sprops y evars, además de user_defined_values, variables y bacteria (de acuerdo, sólo estaba bromeando con esta última).

Debería asegurarse de que su herramienta Webtrends, NetInsight o cualquier otra se implemente de manera correcta. Es decir, compruebe que está devolviendo los datos al proveedor, de la forma esperada.

Para comprobar si se han implementado las etiquetas correctas y que sprops no están pasando evars y que las user_defined_values no están durmiendo con vars, utilice herramientas como IEWatch professional, Firebug, Web Developer Toolkit y Web Bug.

En este momento, las etiquetas implementadas de forma incompleta son un problema menos importante. Su departamento de TI ha implementado etiquetas Omniture en algunas páginas y Google Analytics en la mayoría de ellas. ¿Ve cuál es el problema? Por desgracia, esto es algo muy común. Asegúrese de que implementa todas las herramientas en las mismas páginas y no en todas las páginas del sitio. Para comprobar que las etiquetas se han implementado completamente, utilizo herramientas como Web Link Validator de REL Software y WASP.

Si desea llevar a cabo una conciliación más rápida entre sus herramientas, asegúrese de que ha implementado todas sus herramientas de analítica de manera correcta y completa.

Número 4. Torture al proveedor: compruebe las definiciones de las métricas clave

En la figura 4.51 los números son diferentes (por supuesto), pero se dará cuenta de que cada proveedor le ha asignado su propio nombre a la métrica: visitas, visitantes y visitantes únicos. ¡Es desesperante! Como sector, la analítica web ha crecido de forma orgánica. Cada proveedor ha creado sus propias métricas o ha tomado unas estándar y para liarnos aún más, ha decidido denominarlas de forma diferente. Esta inconsistencia en la nomenclatura, complica todavía más el proceso de conciliación.

En la siguiente lista (con una seguridad del cien por cien), existen tres definiciones distintas para la tasa de conversión de diferentes proveedores de analítica web:

Conversión: visitantes únicos/pedidos

Conversión: pedidos/visitas

Conversión: elementos pedidos/clics

¿Qué es todo esto? ¿Elementos pedidos/clics? ¡Que me maten si lo entiendo! Antes de adquirir una herramienta para analítica web concreta, tómese el tiempo necesario para preguntar a sus proveedores cuál es la definición precisa de la medición que está comparando. Normalmente, esto será suficiente para explicar la diferencia. Con algunos proveedores, conseguir una definición puede resultar difícil. Los proveedores tienen sus secretillos que protegen con celo, incluso llegando a sentirse avergonzados. Puede que tenga que presionarles: hágalo.

Número 5. Un asunto complicado: la identificación de las sesiones

La identificación de las sesiones es el proceso de tomar una serie de solicitudes o accesos al sitio web e identificar una visita realizada por el mismo navegador. El problema es que cada proveedor lo hace de una forma diferente.

A continuación, se muestra un ejemplo: voy directamente a www.recovery.gov y echo un vistazo a algunas páginas, entonces voy a Google y realizo una búsqueda y por último, vuelvo a www. recovery.gov. Todo esto pasa en unos pocos minutos.

En algunas herramientas para analítica web, el proceso entero se considera una visita porque ocurrió en menos de 29 minutos. Pero otras herramientas lo calcularán como dos visitas porque fui a un motor de búsqueda y volví al sitio. Algunos proveedores finalizarán la sesión tras 29 minutos de inactividad y otros lo harán tras 15. ¡Aggg! ¿Ve cómo las inconsistencias en las sesiones hacen más difícil la conciliación? Otro problema común se presenta cuando algunas herramientas establecen el tiempo máximo de desconexión de la sesión en un límite de 30 minutos, mientras otros lo establecen en 12 horas o ni siquiera lo fijan. De modo que si tiene visitas de larga duración en su sitio web, podría ver una única visita total o una desglosada en diez.

Compruebe este proceso importante porque afecta a la medida más fundamental de todas: las visitas.

Número 6: la trampa permanente: configuración de los parámetros de la URL

La vida era maravillosa cuando todos los sitios eran estáticos. Las URL eran sencillas:

www.bestbuy.com/video/hot_hot_hottie_hot.html

Cualquier herramienta para analítica web podía interpretar fácilmente las visitas a esa página y por tanto, realizar un recuento de las páginas vistas. Por desgracia, después la web se hizo más dinámica y a día de hoy las URL tienen el siguiente aspecto:

www.bestbuy.com/site/olspage.jsp?id=abcat0800000&type=category

Esta es la página del sitio Best Buy (bestbuy) en la categoría de teléfonos y, después, se muestra una página para un teléfono concreto:

www.bestbuy.com/site//olspage.jsp? id=1205537515180&skuId=8793861&type=product

¿Ve los parámetros adicionales? ¿Ve todo lo que hay tras el signo de interrogación?

Como ejemplo final, la siguiente es la URL cuando estoy en una página del mismo teléfono, pero he hecho clic en una pestaña para leer más detalles sobre dicho teléfono:

www.bestbuy.com/site/olspage.jsp? skuId=8793861&productCategoryId=abcat0802001 &type= product&tab=7&id=12055375151

El problema es que mientras las herramientas para analítica web han mejorado y con toda probabilidad pueden interpretar la primera página (página con la categoría de teléfono), las otras dos páginas no son tan claras. Esas páginas contienen parámetros de seguimiento o parámetros del sistema: ¡basura! Por tanto, ahora debe sentarse con sus queridos colegas de TI y pasar tiempo documentando toda esta basura de la URL, en otras palabras lo siguiente: skuId, productCategoryId, type, tab e id.

Algunos de esos parámetros convierten a las páginas web únicas, tales como skuId, productCategoryId y tab. Lo que significa que su presencia y valores contenidos significan que son una página única. De modo que, skuId=8793861 representa un teléfono y skuId=8824739 es otro.

Existirán algunos parámetros que no signifiquen nada. Por ejemplo, no importa si type=producto está en la URL o no. Algunas de esas piezas diferentes de información es mejor ignorarlas y otras se ignoran por cuenta y riesgo de uno mismo.

Su herramienta para analítica web tiene dificultades para tomar todas estas piezas y contar las páginas vistas de forma correcta. Cada herramienta analítica tiene su propia manera de identificar y actualizar las configuraciones para reconocer las páginas vistas e ignorar la basura. Si quiere conciliar la información, tendrá que asegurarse de hacer la misma configuración en todas las herramientas.

Si realiza el seguimiento de contenidos multimedia, utilizando el seguimiento de eventos (tal como hemos descrito antes en este mismo capítulo) en una herramienta, y genera vistas falsas de página en la otra, porque no soporta el seguimiento de eventos, entonces sus números nunca coincidirán.

Número 7. El problema de los grandes: configuración de los parámetros de campaña

Si realiza muchas campañas (correo electrónico, afiliados, búsqueda de pago, exhibición, móviles, etc.), entonces debe etiquetar de forma correcta sus campañas y configurar convenientemente sus herramientas para analítica web. Lo hará para asegurarse de que sus campañas se presenten de manera correcta, que sus referrers sean correctos y sus ingresos y conversiones sean atribuidos adecuadamente. Por lo general, este desafío afecta a las empresas más grandes.

A continuación, se muestra un pequeño ejemplo. Si busca Omniture en Yahoo!, acabara aquí:

www.omniture.com/static/278?s_scid=680217600000000309& clicksource=standard&OVRAW=omniture& OVKEY=omniture&OVMTC=standard& OVADID=4822371011&OVKWID=130976483511

Y si busca Omniture en Google, acabara aquí:

www.omniture.com/static/278?s_kwcid=omniture|2109240905 &s_scid=omniture|2109240905

Verá que Omniture ha hecho un gran trabajo al etiquetar sus campañas. Digamos que Omniture utiliza Webtrends y Google Analytics, para su analítica web. Entonces, el analista de Omniture debe configurar ambas herramientas con todos los parámetros de campaña, las jerarquías y todas esas cosas. Eso asegurará que cuando el analista haga clic en la pestaña de búsqueda de pago en la herramienta, las campañas se muestren de forma correcta.

Deberá repetir esto para sus afiliados o asociados, para el correo electrónico, los anuncios y para todas las campañas que tenga. Si utiliza dos herramientas, tendrá que hacerlo dos veces. Como ya sabe, cada herramienta acepta estos datos de distinta forma. Para Webtrends, puede que tenga que colocarlo en la propia URL; en Coremetrics, tendrá que ponerlo en las cookies; y en Google Analytics, tendrá que aparecer en una etiqueta personalizada de JavaScript.

Baste decir que la creación de estos parámetros no es tan agradable como dar un paseo por el parque.

Número 8. El ángel oculto: muestreo de datos

En este capítulo ya he cubierto lo que implica el muestreo de datos. Puede llevar a cabo un muestreo en la fuente (no recopilar ningún dato), o puede hacerlo en tiempo real (recopilar todos los datos excepto el muestreo de las sesiones y visitas). Quiere asegurarse de que está aplicando el mismo tipo de muestreo de datos, en todas sus herramientas para analítica web.

Lo peor del asunto es que pocas veces tiene opción, ya que habitualmente el muestreo está integrado en las herramientas web. En este caso, tendrá que aceptar que todos, ninguno o alguno de sus datos nunca podrán reconciliarse.

Pero debería investigar y asegurarse de que sus proveedores sean transparentes. Una vez que tenga la información del proveedor, asegúrese de ajustar convenientemente, sus expectativas de reconciliación de datos.

Número 9. Orden de las etiquetas

El orden de sus etiquetas, aunque es el último elemento de la lista de control o comprobación, no es el mayor de los problemas. En sitios con mucho tránsito o en algunos que tengan un tráfico denso, el orden de las etiquetas puede afectar a las diferencias en los datos.

A medida que se carga su página, las etiquetas son las últimas en hacerlo. Esto es fantástico: debería tener siempre sus etiquetas antes del cuerpo HTML (etiquetas [/body]). Si dispone de más de una etiqueta, éstas se ejecutarán en el mismo orden en que se implementan.

De vez en cuando, puede que en páginas grandes no se ejecuten las etiquetas. Esto se debe a que el usuario ya ha hecho clic o porque se haya manipulado excesivamente la etiqueta y ésta se haya hecho muy, muy grande y no permite que otras se carguen, en el tiempo disponible.

Si desea realizar el mínimo control necesario, modifique el orden de las etiquetas y compruebe si esto ayuda. El orden de las etiquetas puede explicar el último porcentaje de diferencia que se muere por conseguir.

¿Ve a lo que me refiero cuando digo que hay que ser monógamo? Realice la conciliación sólo cuando sea necesario, ahora ya sabe cómo. Mi recomendación general es que acepte que los datos se perderán. Si hay dos herramientas solapándose en un 10 % la una con la otra, pase directamente a realizar el análisis.

5

La clave para alcanzar la gloria: cómo medir el éxito

A menudo, a los analistas no nos aprecian, respetan, ni remuneran como merecemos, ya que no medimos adecuadamente un concepto extremadamente valioso: los resultados. Al disponer de tantos datos, nos sumergimos en los informes de visitas, tiempo y repeticiones. Pero esos indicadores sólo nos importan a nosotros. En cambio, a nuestros jefes les preocupa algo mucho más sencillo: ¿qué ha hecho hoy la web por mí?

En este capítulo trataremos del arte y la ciencia de la medición de resultados obtenidos de los sitios web. Examinaremos lo evidente (las conversiones, claro), pero también descubriremos que hay vida más allá de las tasas de conversión dele-commerce(comercio electrónico). Abriremos la mente para tener en cuenta otras métricas de éxito, como la forma de calcular el valor económico integral que el sitio web crea para su negocio

Contenido del capítulo

Concentrarse encritical few(pocos factores críticos)

Cinco ejemplos prácticos de KPI de resultados que llevan a la acción

Más allá de las tasas de conversión

Medición de las macro y las microconversiones

Cuantificar el valor económico

Medición del éxito en un sitio web sine-commerce

Medición de sitios web B2B

Para mostrar la importancia de concentrarse en los resultados, comenzaré explicándole un caso que me ocurrió personalmente.

Me considero un privilegiado por tener un empleo a tiempo completo, además de en una empresa de nueva creación (Market Motive, Inc.), y numerosas invitaciones a dar charlas por todo el mundo. La consecuencia de tanta actividad es que sólo me queda tiempo para escribir en el blog a altas horas de la noche.

Por eso, le digo a mi esposa «cariño, voy a estar un par de horas escribiendo». Mi querida esposa, que se preocupa mucho por mi salud, me responde «vete a la cama: tienes que descansar». Lo que yo quiero es que mi jefe (esposa) me asigne los recursos necesarios (yo mismo). Así que intento convencerla de lo importante que es mi trabajo, diciéndole «¿te das cuenta de lo importante que soy?».

Pero ella me responde «vete a la cama».

¿Cuántas veces ha tenido una conversación parecida con su jefe o con algún alto directivo? Nuestra primera táctica cuando queremos más de algo, ya sean recursos, analistas o equipos, consiste en destacar lo importante que en realidad es el proyecto. Pero eso nunca funciona. Volvamos a mi caso.

Todavía no quiero abandonar. Así que vuelvo a hablar con mi esposa, armado con datos. Porque, ¿los datos son lo que importa, no? Le digo «¿sabías que durante los 30 últimos días han visitado el blog 79.631 visitantes de 176 países?, ¡incluidos Sudán, Mongolia, Panamá y Togo!».

Su respuesta: «¡Qué bien! Vete a la cama».

Ya imagino que estará sonriendo. Seguro que alguna vez lo habrá probado con su jefe. Para demostrar que necesita apoyo, les habrá enviado informes de Omniture sobre visitantes, páginas vistas por visitante y crecimiento. Pero no habrá servido de gran cosa, ¿verdad? El motivo es sencillo: esas cifras tienen sentido para uno mismo, pero no significan nada para un directivo. Los visitantes todavía son un concepto muy difuso y su jefe no está en condiciones de comprenderlo a fondo. Por tanto, para nuestra sorpresa, la gran cantidad de informes y bonitas presentaciones de PowerPoint no le impresionan en absoluto.

Tengo que convencer al jefe, pero de forma que le impresione y resulte valioso. Así que me pongo a pensar: ¿por qué escribo en el blog?, ¿qué valor obtiene del blog mi negocio? Vale, no me pueden contratar publicidad, ni horas de consultoría, ni ofrezco ningún tipo de e-commerce. Pero aún así pretendo alcanzar ciertos objetivos con el blog. He identificado cuatro: atender antes los encargos de los clientes, ampliar el grado de conocimiento sobre mí, lograr más invitaciones a dar charlas y ganar más suscriptores a mi RSS. Los aplico a mi herramienta de análisis junto a los valores objetivos (impacto en la rentabilidad económica), y esto es absolutamente básico. En la figura 5.1 se observan los resultados de este trabajo.

Vuelvo a hablar con mi jefe y le digo: «Tienes que dejarme escribir en el blog, porque durante los 30 últimos días el blog ha creado un valor económico total de 26.210 dólares».

Hay una pausa y a continuación me responde: «Tienes que trabajar más».

¿Ve la diferencia? Al identificar los resultados que genera el sitio web, le he proporcionado al jefe algo relacionable, algo que afecta a la cuenta de resultados, algo que puede utilizar objetivamente para poder decidir. Éste es el poder de la medición de resultados y de comunicarlos a los responsables que toman las decisiones. El tema de conversación cambia de «déjame en paz» a «¿cómo puedo ayudarte a tener más y mejores resultados?».

Figura 5.1. Objetivos, valores de los objetivos y valor económico

Calcular el valor económico es una manera muy potente de hacer esto. Un poco más adelante, en este mismo capítulo, le explicaré detalladamente cómo.

P.D.: Para ser exactos (y asegurar que no me reñirán), debo indicarle que lo que realmente dijo mi mujer fue: «Ahora vete a la cama, pero mañana tendrías que decidir cuál de tus cinco ocupaciones tienes que dejar para conservar la salud y seguir creando más valor económico con el blog». Es la mejor esposa del mundo y soy muy afortunado por tenerla.

Concentrarse en critical few (pocos factores críticos)

Todos los casos de éxito en la métrica web comienzan con una pregunta muy simple: «¿cuál es la razón de su existencia?»

Bueno, no me refiero a la suya. Lo que se pregunta es por qué existe su negocio u organización sin ánimo de lucro. En un mundo donde disponemos de más datos de los que Dios hubiera querido concedernos, a menudo es fácil ignorar la pregunta y pasar directamente a generar informes. Después de todo, cuesta muy poco encontrar métricas.

Mientras trabajé en Intuit, aprendí un principio importante que procede del mundo de Six Sigma/Process Excellence: «concéntrese en los critical few y no en la mayoría que son insignificantes».

El principio de critical few hace especial énfasis en lo realmente relevante: el puñado de cosas que de verdad importan. El proceso comienza formulándose a uno mismo una serie de preguntas, con el objetivo de identificar los factores más importantes para su propio negocio:

• Desde un punto de vista estratégico, ¿qué es lo más importante que debería resolver su sitio web?

• Si hubiera un indicador de que su negocio se esté yendo al garete, ¿cuál sería?

• ¿Cuáles son las métricas que le mostrarán que las tres prioridades de negocio en las que se está centrando, realmente están surtiendo efecto?

• ¿Ha conseguido diferenciar entre lo que estaría bien saber y lo que en realidad necesita saber?

• Si tuviera 100 dólares para repartir entre todas sus actividades en la web, ¿cómo distribuiría ese dinero?, ¿quién se llevaría la mayor parte?

• ¿Cuál es la principal amenaza para su existencia y cómo sabe si ya le está perjudicando?

Estas cuestiones existenciales le servirán para arrancar la conversación con las personas que toman las decisiones importantes en su empresa. Una vez respondido este cuestionario, habrá identificado dos o tres métricas que destacan muy por encima de los demás en lo que a importancia se refiere.

Estas dos o tres métricas son sus critical few. Casi siempre estarán rodeados por las métricas de resultados, como debería ser. Para saber cuál es su razón de existir, debe comprender qué es lo que está resolviendo, y por ello, acabará llegando a los resultados. De no ser así, será mejor que revise si ha respondido correctamente a las preguntas anteriores.

La métrica critical few es tan importante porque proporciona a toda la organización un sentido de orientación y dirección. Evita las confusiones. Ayuda a asegurar que todo el mundo sepa hacia dónde se dirige la empresa, con una clara vinculación entre lo que se está midiendo y lo importante que es para la empresa.

No debería tener más de tres o cuatro critical few cruciales. Si le salen más de cuatro, es que no ha hecho bien los deberes. Vuelva atrás e inténtelo de nuevo.

Para inspirarle, le contaré un caso de ejemplo que me facilitó Daniel Cortlar, CMO de blinds.com. Daniel y yo coincidimos como ponentes en una conferencia. En su charla explicó que lo que más importa en blinds.com es el margen bruto por visitante (consulte la figura 5.2).

Reconozco que me impresionó. Hasta ese momento no había encontrado ninguna empresa que hubiera conseguido reducir los critical few cruciales a solamente uno.

Figura 5.2. Los critical few: métrica de margen bruto por visitante

La ventaja para Blinds.com era muy evidente: todo el mundo tenía muy claro en la empresa para qué estaban trabajando. Es decir, cuando se tomaban decisiones sobre marketing, adquisiciones, personal, sistemas o productos, cada persona respondía una única pregunta muy simple: «¿en qué mejora esto nuestro margen bruto por visitante?».

Tal grado de simplificación resulta asombrosamente poderoso y productivo. En el gráfico se observa cómo el indicador va creciendo a lo largo de un par de años.

Como es natural, blinds.com también utiliza otras métricas, como la tasa de repeticiones/referencias, el porcentaje de ventas formalizadas mediante autoservicio, el porcentaje de ventas con marca privada, la tasa de fuga y la tasa de conversión de muestra en pedido. Cada una de estas métricas tiene una vinculación directa con la métrica para la que se trabaja. Las métricas que no tienen dicha vinculación se abandonan.

Puede que en su negocio no pueda reducirlo todo a una única y potente métrica, pero inténtelo. Si no lo consigue, recuerde que no puede quedarse con veinte, ni siquiera con siete. Si aspira a un negocio y a una ejecución muy orientada, tendrá que reducir las métricas a un puñado: lo óptimo es hasta cuatro.

Cinco ejemplos prácticos de KPI de resultados

Con el objetivo de asentar el concepto de resultados, en este apartado miraremos más allá de las cosas evidentes en las que pensamos a la hora de hablar de resultados. Espero que le inspire para encontrar cuáles son los indicadores clave de rendimiento (KPI) más valiosos, para su negocio.

Tasa de finalización de tareas

La tasa de finalización de tareas es el porcentaje de visitantes de su sitio web que indica si han sido capaces de llevar a cabo el motivo principal de su visita. Con demasiada frecuencia, nos concentramos en las métricas de e-commerce y de clickstream. Como ya expliqué en el capítulo 1, la mayoría de los visitantes no realizarán la conversión online, e incluso cuando el sitio web es de e-commerce puede que ni siquiera hayan entrado para comprar. En lugar de adivinar, a partir de los datos de clickstream, si los visitantes han llevado a cabo lo que pretendían hacer, puede recurrir a encuestas a la salida. En estas encuestas, los visitantes pueden darle una perspectiva cualitativa de si han sido capaces de realizar lo que habían ido a hacer.

Contar con esta perspectiva cualitativa aleja el foco de por qué creó el sitio web o de lo que quiere que la gente haga en él. En su lugar, aporta luz sobre lo que la gente consigue o no realizar.

Los datos de la encuesta le ayudarán a implicar activamente a sus clientes, en el establecimiento de prioridades sobre los aspectos mejorables del sitio web.

Cuota de las búsquedas

La cuota de las búsquedas (share of search) es el porcentaje de tráfico que recibe de los motores de búsqueda con respecto al de su competencia.

Está aplicando optimización para buscadores y ha invertido en búsquedas pagadas. Puede que esté satisfecho con las lentas mejoras, aunque continuadas, en el tráfico procedente de los buscadores o de ciertas palabras clave. Pero ¿y sus competidores?, ¿cómo les va y cómo sale uno en la comparación?

Herramientas como Hitwise, Compete y Google Insights for Search le ayudan a calcular esta fantástica métrica de resultados. Descubrirá que aunque haya mejorado a razón de un 5 % mensual, sus competidores lo están haciendo un 25 % en el mismo período. O que si bien ha avanzado en las palabras clave de su marca, ha perdido mucho terreno en las genéricas o de categorías.

En este caso, el resultado no consiste en ingresos, sino en que su estrategia de adquisición de búsquedas esté produciendo el tipo de beneficio esperado. De no ser así, al menos podrá identificar fácilmente qué arreglar.

Fidelidad y frecuencia de los visitantes

La fidelidad de los visitantes mide la distribución del número de visitas de cada visitante a su sitio. Es decir, responde a la pregunta: ¿cuántas veces ha venido Avinash a mi sitio web? La frecuencia mide el plazo que transcurre entre dos visitas del mismo visitante. En otras palabras, responde a la pregunta: Avinash visitó ayer mi sitio web, pero ¿cuándo fue la vez anterior que lo hizo?

Me encantan estas dos métricas, ya que evalúan tanto el comportamiento del visitante como los efectos a largo plazo de la estrategia web. Indican si está funcionando el deseado resultado de establecer relaciones a largo plazo con las personas. Cuesta bastante lograr que alguien visite una vez su sitio web y lea un artículo o compre algo. Pero lo realmente difícil es crear una propuesta de valor que haga que alguien vuelva una y otra vez.

Es fantástico estudiar los resultados de fidelidad y frecuencia porque le ayudan a medir dónde reside el valor de su sitio web.

Suscriptores a fuentes RSS

El número de suscriptores a fuentes RSS indica la cantidad en bruto de personas que se han inscrito en la fuente RSS de un sitio web o blog.

El RSS (really simple syndication) comenzó a hacerse popular con los blogs, pero ahora ya está en todas partes. Puedo apuntarme a la fuente RSS de la CNN para recibir sólo el tipo de noticias que me interesan o al del fabricante de mi router inalámbrico para que me avisen cuando salga una actualización de software y así poder mantener mi equipo al día.

Medir los suscriptores de la fuente RSS es importante porque el contenido de su sitio web está siendo consumido off-site (fuera del sitio) a través de lectores de fuentes que pueden estar basados en web o bien en software no web. Generalmente, toda esta actividad resulta invisible para su herramienta de analítica web.

Los suscriptores de la fuente RSS es una métrica de resultados fantástica, porque mide el comportamiento de su audiencia más valiosa: los que demandan el contenido, en lugar de obligarle a buscarles para entregárselo.

Porcentaje de salidas valiosas

El indicador de porcentaje de salidas valiosas mide el porcentaje de personas que se marchan de un sitio web haciendo clic en algo que es importante para uno.

Tal vez le parezca extraño considerar las salidas del sitio web como métrica de resultados. Pero imagine un sitio web de páginas amarillas o uno de contenido informativo financiado con banners publicitarios o incluso un blog que dependa de los ingresos de AdSense para financiarse. En todos estos casos, el resultado deseable es que el visitante se marche del sitio haciendo clic en el listado de empresas (¡con un código referente!) o en el anuncio de AdSense.

Así pues, existen salidas malas, que son las de quienes simplemente entran en el sitio y se marchan, y buenas, que son las de quienes se marchan del sitio web haciendo clic en las opciones que se ofrecen. Hay que comprender ambos tipos y seguir a los buenos, que son los que arrojan resultados procesables.

La mayoría de las herramientas de analítica web incluyen funciones de seguimiento de enlaces salientes. Si su herramienta no dispone de esta función, es bastante sencillo implantarla por uno mismo: basta con añadir un evento onclick, para que su herramienta lo pueda capturar. Una vez recopiladas las visitas que hayan finalizado con un clic de salida valioso podrá segmentarlas. Con ello podrá analizar de dónde procedía ese tráfico, qué contenido les interesó y qué buscaron en su sitio web. Todos esos comportamientos le ayudarán a comprender mejor su tráfico y a optimizar tanto su sitio como las campañas.

En resumen, adopte una actitud abierta en relación al tipo de resultados que pueda medir, ya que su elección determinará el tipo de análisis a llevar a cabo por parte de su equipo, así como el valor del conocimiento detallado que podrá obtener. Espero que estos cinco ejemplos le inspiren para «pensar de manera distinta».

Más allá de las tasas de conversión

En el capítulo 3 no sólo ha aprendido lo que significa «tasa de conversión», sino también los matices de elegir la denominación adecuada: visitas o visitantes. Yo aconsejo utilizar a los segundos, es decir, los visitantes.

Aunque en un sitio web que no practique e-commerce también se pueden tener conversiones, en este apartado me centraré en las métricas que pueden llevarle más allá de los límites de la tasa de conversión para identificar oportunidades de mejora de su cuenta de resultados.

Abandono del carro de la compra y checkout

Antes de que alguien lleve a cabo una conversión en su sitio web, debe conseguir que complete el proceso de checkout (paso por caja). Sin embargo, antes de eso tiene que convencerles de que añadan su producto al carro de la compra.

Insisto en que hay que medir la tasa de abandono porque es precisamente eso: muestra la gente que se compromete a adquirir un producto en el sitio web y luego se desdice. A uno le corresponde averiguar dónde y por qué se produce dicho abandono. La gracia de estudiar esta métrica es que los ingresos no se mejoran gastando más en publicidad o en marketing, sino corrigiendo unos cuantos elementos del sitio web.

Muchas herramientas de analítica web miden el abandono general durante el proceso de compra, es decir, cuántos visitantes han añadido algo a sus carros, menos los que finalizan el proceso de checkout. Este cálculo es matemáticamente correcto, pero según mi experiencia, complica el análisis y la concreción de las mejoras.

En su lugar, debería usted medir dos tasas distintas:

Abandono del carro de la compra (porcentaje). 1, menos el total de visitantes que comienzan a pasar al proceso de checkout, dividido por el número total de clics de añadir al carro.

Abandono del checkout (porcentaje). 1, menos el total de visitantes que finalizan el proceso de checkout, dividido por el número total de personas que inician dicho proceso.

Midiendo por separado estas dos tasas, podrá orientar sus acciones de forma más eficiente.

Empecemos entendiendo el abandono al hacer el checkout. En la mayoría de los sitios web este proceso está formado por dos o tres de páginas como máximo y en ocasiones, sólo por una. Medir el abandono al hacer el checkout le ayudará a comprender cuánta gente se echa atrás en esas dos o tres páginas y al ser tan pocas, descubrirá en seguida qué corregir. Tal vez sean páginas excesivamente grandes, quizá el proceso tenga demasiados pasos o a lo mejor, los botones no sean claramente visibles.

El abandono del carro le ayudará a comprender la efectividad de sus actividades de comercialización en el sitio web. Aquí la gente asume un compromiso inicial de compra al añadir algo al carro, pero luego se echa atrás. Aunque hacer el checkout sea cuestión de un clic, es posible que existan varios motivos por los que la gente acaba no haciéndolo. Puede observar cómo se comportan justo antes del carro: qué páginas han visto, qué campañas han traído a los visitantes, qué productos han añadido a sus carros y cosas similares. El abandono del carro es un problema mucho más difícil de comprender y de resolver. Por tanto, la conclusión es la siguiente: es mejor abordar cada elemento por separado.

Cualquier mejora conseguida en alguno de estos dos indicadores de tasa de abandono tiene un impacto directo sobre el dinero que vaya a entrar en su bolsillo.

Días y visitas hasta la compra

En la web, muchas empresas creen que cada visita es una oportunidad de conversión. La realidad es la siguiente: al igual que muy poca gente propone matrimonio en la primera cita, la mayoría esperan hasta haber tenido unas cuantas (citas). Los visitantes de su sitio pueden no comprar nada en la primera visita y ello es completamente normal.

Los días hasta la compra muestran cómo se distribuye el número de días que alguien tarda en comprar algo en su sitio web. Las visitas hasta la compra muestran cuántas visitas tienen lugar hasta que se produce la compra. Cada uno de estas métricas le ayuda a comprender el plazo de tiempo que alguien tarda en comprar algo en su sitio web. A partir de estos datos puede modificar su estrategia marketing, sus mensajes y llamadas a la acción.

Por ejemplo, si se tardan varios días en efectuar una compra, tendrá que concentrarse en facilitar más información a sus visitantes, con el objetivo de ayudarles a investigar y decidir la compra, a su propio ritmo. Si se limita a presionarles para que compren, no sacará nada bueno. En cambio, si el periodo de compra es breve, entonces la compra es más espontánea y puede jugar con estrategias de precios u otras propuestas.

La intersección de estos dos informes puede proporcionar información muy detallada sobre las medidas a tomar. Si un visitante realiza cinco visitas hasta la compra durante un día, el proceso de consideración de los visitantes debe ser distinto que si realiza las mismas cinco visitas a lo largo de un periodo de siete días.

Valor medio del pedido

¿Es posible que mejore la tasa de conversión pero los ingresos disminuyan? Pues sí. Si se obtienen doscientos pedidos de 10.000 visitantes únicos, la tasa de conversión es del 2 %. Pero si la cantidad de tráfico disminuye hasta los cien visitantes únicos y se obtienen veinte pedidos, la tasa de conversión es del 20 %. Se trata de una mejora enorme, pero normalmente los ingresos de veinte pedidos son menores que los de doscientos.

Por eso hace falta contrastar la tasa de conversión, para asegurar que se aplican las comprobaciones oportunas. Los ingresos constituyen un contraste excelente, que ya utilicé en el supuesto anterior. Pero prefiero usar el valor medio del pedido como un mejor punto de partida para poder realizar un análisis más profundo.

El valor medio del pedido es un indicador muy sencillo. Se trata de dividir el importe total de los ingresos por el número total de los pedidos recibidos. La figura 5.3 muestra un ejemplo del tipo de análisis de correlación que se puede realizar.

Durante los mismos periodos de tiempo se aprecian incrementos y disminuciones tanto de la tasa de conversión como del valor medio del pedido. Una cantidad interesante que destaca en esta comparación es la relación inversa entre la tasa de conversión y el valor medio del pedido. Aparentemente, los pedidos mayores se producen cuando la tasa de conversión es menor.

Figura 5.3. Comparación de tendencias entre la tasa de conversión y el valor medio del pedido

Las correlaciones no implican causalidad. Para ello habría que conseguir más datos e investigarlos. En este caso, un análisis detallado de las fuentes de adquisición (de dónde procede la gente) y de la campaña reveló que el marketing de esta empresa era tan malo que cada vez que gastaban dinero en conseguir tráfico lo atendían fatal. Por tanto, el tráfico convertido no gastaba mucho dinero. Cuando los tipos de marketing se quitaron de en medio, el valor medio del pedido, así como los ingresos totales, mejoraron sustancialmente.

Como podrá suponer, este tipo de análisis ayudó a la empresa a reconsiderar profundamente sus actividades de marketing y venta.

Objetivo principal (identificar lo convertible)

Uno de los obstáculos principales para tomar decisiones óptimas en un sitio web de e-commerce es el desconocimiento de cuál es la oportunidad. Pongamos que cien visitantes llegan al sitio y dos de ellos llegan a ser clientes finales. Esto arroja una tasa de conversión del 2 %. Con toda diligencia, comunica esa tasa a sus superiores. Al principio les parece poco, pero luego se dan cuenta del otro porcentaje, es decir, que el 98 % de visitantes restantes, de modo que le dan nuevas órdenes: «Se nos abre una gran oportunidad. No hemos convertido más que dos visitantes. No tiene que costar mucho convertir diez más de los otros 98, ¿verdad? ¡A por ellos!».

Lo que sus superiores no entienden, ya que no les ha educado al respecto, es que esos otros 98 no han venido todos a comprar, es más, algunos no comprarán nunca. El tamaño de su oportunidad es mucho menos que 98. Su trabajo consiste en averiguar y entender por qué las cien personas han visitado su sitio web, para luego calcular el tamaño de su «tarta de oportunidad» (la cantidad de visitantes que son remotamente convertibles).

Puede hacerlo analizando qué contenido consumen los visitantes en su sitio web. Por ejemplo, el 20 % de los visitantes sólo entraron en empleo, otro 20 % descargaron sus comunicados de prensa y el 60 % restante fueron a las páginas de productos. Ahí lo tiene: una constatación primitiva de que su tarta de oportunidad no es de 98, sino de 60.

También puede llegar a esta conclusión utilizando una encuesta a la salida del sitio web, en la que se le pregunte a la gente por su intención principal. La pregunta puede ser de lo más simple: ¿por qué ha venido a vernos? Con las respuestas a esta encuesta podrá crear un gráfico similar al que aparece en la figura 5.4.

Figura 5.4. Motivos de los visitantes para entrar en su sitio web

Con la encuesta obtendrá una comprensión mucho más profunda de las intenciones de sus visitantes. Puede verificar que la gente que entra a informarse sobre las inversiones en su empresa (7 %), en realidad, no ha venido a comprar. Tampoco quienes hayan entrado en busca de asistencia técnica o para solicitar un empleo.

Evidentemente, el 18 % de los visitantes que haya indicado que su intención principal era comprar está incluido en su tarta de oportunidad. También puede incluir al 30 % que sólo ha entrado a buscar información (querían comprar fuera de la red o sólo saber más, pero tal vez pueda convencerles para que compren). Por tanto, sólo un 48 % de los visitantes constituye realmente una oportunidad.

Esta información sirve a sus superiores para comprender mejor el tamaño de la oportunidad y darse cuenta de que, en realidad, ¡está convirtiendo a más del 2 %!

La tarta de oportunidades de cada empresa será distinta según lo sean las reglas. Es muy importante identificar sus oportunidades, educar a sus directivos y colaborar con el equipo de marketing para adaptar la puesta en práctica de la estrategia.

Medición de las macro y las microconversiones

Tanto las macroconversiones como las microconversiones son realmente simples, útiles y cambiarán su forma de pensar en la medición del éxito.

En el apartado anterior le he ofrecido una pequeña pista de la importancia que concedo a comprender todos los motivos por los que la gente visita los sitios web. No hay ningún sitio web en el mundo que exista por un único motivo. Por tanto, no estamos llevando a cabo el mejor análisis si nos concentramos en la tasa de conversión general del sitio web, ya que no nos sirve para disponer de una visión completa.

Sean cuales sean los motivos de la existencia de su sitio web, hay diversas razones por las que la gente acude a su sitio web. Sí, seguro que lo creó para hacer e-commerce, pero ¿sabe una cosa? La gente entra para consultar las especificaciones del producto que comprará en amazon.com, o para descargar los últimos parches de software, o para pedir trabajo, o por último, para investigar sobre los productos y servicios que comprará fuera de la red.

Con todo el apasionamiento del mundo, le recomiendo lo siguiente: concéntrese en medir sus conversiones macro (generales), pero para obtener el máximo, identifique y mida también las micro.

Ah, por cierto... cuando hablo aquí de «conversiones» no me refiero sólo a las asociadas al e-commerce. Más adelante trataremos de las conversiones en diversos sitios web ajenos al e-commerce.

¿Quiere saber por dónde empezar? De acuerdo. En la figura 5.5 se observa lo que acostumbramos a hacer y la pregunta que prácticamente nunca nos hacemos.

Figura 5.5. La obsesión típica de un analista o de un comercial

Medimos las conversiones (pedidos, peticiones de información cursadas, descargas, donaciones, cargas de widgets, etc.), pero ignoramos el 98 % del tráfico del sitio que nunca se convertirá, porque lo visita por los otros motivos tratados anteriormente. ¿Tenemos que ignorarlo? ¡No!

Su sitio web cumple igualmente esas otras funciones. Le sirve a la gente para obtener soporte o asistencia, ayudar a informarse sobre los productos, solicitar empleo, imprimir las indicaciones para llegar a sus tiendas, obtener información sobre inversiones y para muchas otras cosas. ¿Por qué no medir también el éxito de su sitio web al hacer esas otras labores para comprender todo el impacto sobre el sitio?

El objetivo principal de su sitio son las macroconversiones. Pero todas las demás funciones que realiza su sitio son microconversiones (consulte la figura 5.6).

Figura 5.6. Macro y microconversiones en un sitio típico de e-commerce

¡Hurra! Acaba de proporcionar a sus superiores una imagen completa del éxito de su sitio web. Y les ha demostrado lo brillante que es, porque está midiendo el éxito de todos los visitantes de su sitio, ¡y eso no tiene precio!

Las enormes ventajas de medir las microconversiones

Mientras descubre cómo medir las diferentes conversiones, tenga en cuenta el valor obtenido al medir las microconversiones:

• Verá más allá del motivo principal por el que se creó el sitio.

• Medirá el impacto multicanal mucho más allá del sitio web. La mayoría de la gente no dispone de presupuesto para analítica web, porque sólo se concentran en medir lo que sucede durante un pequeño porcentaje de las visitas: amplíe sus miras y vencerá.

• Se verá obligado a entender las diversas personalidades que visitan su sitio web. Hágame caso: por sí mismo, eso ya vale un imperio. Le impulsará a segmentar los visitantes, su comportamiento y los resultados. Descubrirá las limitaciones de una estrategia basada puramente enclickstreamy se verá obligado a ir más allá de Google Analytics, Omniture o Coremetrics, así como a practicar una auténtica estrategia de multiplicidad. Eso es tan bueno para su empresa como para su evolución profesional.

• Será feliz. La mayoría de la gente que se dedica a la analítica web está triste y frustrada porque están hiperconcentrados en un área muy pequeña, con más datos de los que jamás serán capaces de procesar. Si amplía su horizonte de medición y recoge información de un área más amplia, sabrá qué hacer con toda esa información, lo que implica que estará más contento, porque estará satisfecho con su trabajo. Y la felicidad es buena.

Ejemplos de macro y microconversiones

Los siguientes ejemplos concretos de diferentes sitios web y de las macro y microconversiones a las que debe estar atento tendrían que despertar su creatividad sobre las mediciones de su propio sitio.

Sitio web para publicar y compartir fotografías

Mi amigo Fernando Ortega gestiona el sitio web español de fotografías Fotonatura (www.fotonatura.org). Por razones evidentes, su conversión macro son los visitantes que publican fotos en el sitio web, que son el objetivo 2 de la figura 5.7.

Figura 5.7. Macro y microconversiones en un sitio web de publicación de fotos

Ahora sabe que se han producido 6.156 conversiones, y si lo analiza más a fondo, verá que ha obtenido un 1,58 % de macroconversiones. Pero también ha identificado tres microconversiones:

• Objetivo 1: Inscripción del visitante en el sitio web.

• Objetivo 3: Gente que contrata el contenido premium.

• Objetivo 4: Gente que se da de alta en los boletines o notificaciones (ideal para referencias futuras y potenciar el valor de la marca).

Como se observa en la figura 5.7, estos objetivos los miden de forma individual. Pero esta medición integral del éxito también le sirve para comprobar que su conversión general, es mucho mayor de lo previsto. También tiene una buena idea de qué operativa debería mejorar en el sitio web.

Sitio web para asistencia técnica

La labor principal de un sitio web para asistencia técnica consiste en resolver el problema de alguien. Por eso, su macroconversión es la tasa de finalización de tareas. Pero un sitio típico de asistencia técnica también cumple otras misiones. Éstas son mis sugerencias de microconversiones:

• Llamadas evitadas: la cantidad de visitantes que ven la página del número de teléfono (hipótesis: si el sitio es bueno, esta cantidad disminuirá con el tiempo).

• Consumo de contenido: el número de visitas al cabo del tiempo a cada una de las áreas principales de asistencia técnica (por ejemplo: distintos productos o tipos de problema).

• Incidencias abiertas: el número de peticiones de asistencia técnica que se hayan abierto en el sitio web (comparadas a lo largo del tiempo con las incidencias cursadas vía telefónica).

• Ventas: los ingresos obtenidos de las referencias del sitio de asistencia técnica al sitio de e-commerce (a veces la mejor forma de resolver un problema es adquirir la versión más reciente del producto o una actualización).

• Promotores netos (o probabilidad de recomendación): el porcentaje de gente (o bien una representación indexada) que recomendarán los productos de nuestra empresa, tras haber utilizado el sitio para asistencia técnica.

Observe que pongo énfasis en comprender el objetivo general, que es atender rapidísimamente las consultas de la gente, pero también las otras cosas, pequeñas pero importantes, que podrían estar afectando al sitio, como es mejorar la impresión de la marca (y mejorar la puntuación en promotores netos).

Sitio web multipropósito para e-commerce

Dada su naturaleza, el indicador de macroconversión de un sitio web de e-commerce es la conversión de visitantes en clientes que pagan. Pero además de cursar los pedidos, el sitio web cumple también otras «misiones», por lo que conviene identificar las microconversiones, incluso cuando el objetivo es mayoritariamente hacer dinero.

La figura 5.8 no necesita muchas aclaraciones: he querido incluirla aquí porque es una excelente muestra de identificación de todos los resultados.

Figura 5.8. Macro y microconversiones en un sitio web multipropósito

El objetivo principal de este sitio son los pedidos completados. A continuación, el sitio aspira a lograr que los visitantes abran cuentas, a que descarguen versiones de prueba o completas del software y a facilitar que los visitantes se pongan en contacto con la empresa.

Espero que estos ejemplos le ayuden a pintar su propio panorama. Si hasta ahora no se había fijado en los resultados, comenzar a medir cualquier resultado será todo un avance. Pero la manera de ganarse el amor eterno de sus superiores, es medir todos los logros de su sitio web. Naturalmente, hay otra ventaja: podrá valorar mejor su sitio web y proporcionar mejores experiencias a los clientes.

Cuantificar el valor económico

Ahora voy a combinar dos temas distintos. Al principio de este capítulo le contaba mis intentos de convencer a mi jefe (mi encantadora esposa) para que me permitiera escribir en el blog. Lo conseguí explicando cómo el valor de mi actividad en el blog afectaba a nuestra cuenta de resultados.

Acaba de descubrir cómo identificar las diversas misiones que cumple su sitio web y a «modelizarlas» en forma de macro y microconversiones. Lo más estupendo está en no limitarse a identificar el valor de las macroconversiones (algo que por norma general, es bastante fácil), sino en identificar el valor de todas las conversiones, tanto las macro como las micro.

Pongamos que gestiona un sitio web de e-commerce. Lo fácil es identificar el valor de la métrica de macroconversiones: la cifra de ingresos. El valor de cada una de las microconversiones no es imposible de identificar, pero sí algo más difícil. Tiene que ser creativo e ir más allá de los límites actuales de su mentalidad.

El término «valor económico» se puede definir de diversas formas. En el contexto que nos ocupa se trata del valor imputable a las acciones que alguien lleve a cabo en su sitio web. La pregunta que hay que responder es la siguiente: como consecuencia de esta acción por parte de un visitante, ¿se ha creado algo de valor para mi negocio?

Pongamos un ejemplo. Dos de los objetivos de mi blog son: incrementar el número de suscriptores de la fuente RSS y los clics en la página de solicitudes de conferencias. Lograr que la gente se apunte a mi fuente RSS es la forma más pura de marketing «autorizado» (según lo propuesto por Seth Godin, autor de Permission Marketing: Turning Strangers into Friends and Friends into Customers). Mis lectores vendrán a buscar mi contenido y éste se convertirá en mi canal de marketing. Cuando imparto charlas y conferencias, cobro por hacerlo, de modo que enviar a los visitantes de mi blog, sumamente cualificados, al sitio de las conferencias, contribuye a que éstas tengan más asistentes.

Mi forma de calcular el valor económico es averiguar el valor de una lista de gente sumamente cualificada. Resulta que una lista de envíos cualificados viene a costar 4 dólares por cada dirección de correo. Puedo considerarlo una referencia para cada uno de los 23.000 suscriptores que tiene mi fuente RSS. El mes pasado añadí 470 suscriptores nuevos. ¿El valor? 470 x 4 = 1.880 dólares. Naturalmente, no es que tenga intención de vender las direcciones de correo electrónico ni los nombres de la gente que se apunta a mi fuente RSS, pero eso no significa que no pueda calcular el valor de dicho activo.

Calcular el valor de los clics en la página de peticiones de conferencias es más sencillo.

Todos los enlaces de la página están etiquetados con un código de seguimiento. Al terminar cada conferencia, le pregunto al organizador cuánta gente se ha inscrito en la conferencia, utilizando el código de seguimiento de mi blog. A continuación, calculo el valor de cada clic, dividiendo el precio de la conferencia entre el número de clics. Una de mis últimas conferencias costaba 1.900 dólares y mandé treinta clics al sitio. ¿El valor? 1.900 / 30 = 63 dólares. Si calculo el promedio de ese valor durante los tres últimos meses, resulta que cada clic en el sitio vale 25 dólares. ¿Valor mensual total? 338 x 35 = 8.450 dólares. No es que todo ese dinero vaya directamente a mí, pero el organizador de la conferencia me paga unos honorarios por mi intervención, así que algo recibo yo aunque de forma indirecta.

A continuación, veremos otros ejemplos, tal vez más complejos, de cálculo del valor económico.

Si eres Burger King y en el sitio web admites solicitudes de franquicia, calcular el valor económico es sencillo. Basta con preguntarle al departamento financiero cuál es la tasa de conversión de las solicitudes de franquicia recibidas a través de los diversos medios offline y cuál es el valor de una franquicia a lo largo del tiempo. Después, hay que aplicar esa información al sitio web.

Observe algo muy importante. Para empezar, no le estoy pidiendo que descubra por sí solo cómo calcular el valor: puede pedir ayuda a su equipo ajeno a internet. Hecho esto, debería asegurarse que está siguiendo las conversiones offline, en su sistema de CRM, para las solicitudes recibidas a través de la web (online). Esto le ayudará a calcular el verdadero valor económico de las solicitudes online.

Si uno fuera la empresa Mazda y quiere conocer el valor del sitio web, ¿por qué no contar las descargas de folletos? Dirigiéndose al departamento financiero y preguntando qué métricas utilizan para calcular el ROI, con respecto al envío de esos mismos folletos por el sistema tradicional, como es el correo postal ordinario. Los financieros seguro que tienen esa cifra, porque es la que utilizan para los envíos por correo. Aplíquela a las descargas de la web. Si prefiere ser conservador, considere el valor de los envíos postales y divídalo por 2, aplicando ese resultado a las descargas desde la web (aunque debo decir que los envíos postales se mandan a todo el mundo, como correo basura, mientras que en la web los han descargado la gente a voluntad). Utilizando una cifra menor se consigue que la gente no se detenga a discutirla.

Si fuera Intuit y admitiera solicitudes de empleo por internet, lo que hay que averiguar es el valor de una solicitud presentada por el candidato en el sitio web, frente al de una referencia proporcionada por una empresa de selección de personal. Hay empresas que pagan una recompensa de unos 2.500 dólares por cada referencia. Por tanto, cada solicitud recibida online que acabe en la contratación del candidato valdrá 2.500 dólares. ¿Valor? 200 solicitudes x tasa de conversión del 2 % = 10.000 dólares de ahorro.

El valor económico puede o incrementar los ingresos o reducir los costes.

Si fuera Universal Studios y costara 9 millones de dólares poner el anuncio de su nueva película frente a los 8 millones de personas que ven un programa determinado durante una semana, el coste de llegar a esas personas sería 1,13 dólares. En el sitio web de la película, el tráiler de esa misma película ha sido visto en su totalidad 500.000 veces. ¿Valor económico? 500.000 x 1,13 = 562.000 dólares. En este caso, también estamos considerando el valor de la web a un precio por debajo del real, puesto que el 75 % de los 8 millones de personas que supuestamente están viendo el anuncio de televisión estaban en el baño, mientras que otro 20 % se lo saltaron gracias al avance rápido de su TiVo. Pero, ¿por qué entretenernos con menudencias?

Si fuera Target, ya sabría cuánto cuesta enviar a alguien por correo un folleto cada semana, así como cuánta gente lo está viendo en la web y cuántos imprimen los cupones. Utilice las cifras ajenas a la web para calcular el valor de las vistas semanales de los envíos. ¡Y no olvide contabilizar el valor de la gente que se suscribe a los boletines semanales exclusivos por correo electrónico! Ya conoce lo que cuesta adquirir direcciones de correo cualificadas, por tanto, aplique ese valor en este caso. Calcule la reducción de coste al conseguir que la gente se inscriba en listas de boda o de bautizo, o bien el valor de los visitantes que crean sus listas de objetos preferidos, porque es más probable que vuelvan al sitio para comprar algo. No tiene más que examinar su historial de datos y calcular el valor de las conversiones anteriores, a partir de la lista de objetos preferidos.

Sería un delito fijarse únicamente en una funcionalidad de su sitio web, ignorando las microconversiones. Y una falta grave no considerar todo el valor económico que aporta su sitio. Sólo hacen falta dos procesos simples:

1. Consultar a sus colegas, no relacionados con la web, sobre el valor de las actividades que se llevan a cabo fuera de ella. En este caso, sus mejores amigos serán el departamento financiero y el de ventas.

2. Asegurar que los datos de internet (referencias, empleos y solicitudes de catálogos), utilizados en sus sistemas ajenos a la red, estén etiquetados claramente como relativos a la web con el fin de poder contabilizar las conversiones realizadas offline (leads convertidos, empleos aceptados, catálogos enviados y pedidos recibidos de dichos catálogos).

Sus superiores no volverán a mirarle igual si consigue cumplir esta tarea tan importante. Como ocurre en el caso de mi esposa, le querrán un montón.

Medición del éxito en un sitio web sin e-commerce

El tema destacado de este capítulo ha sido mirar más allá de lo evidente para poder medir el valor aportado por un sitio web. Hemos examinado la medición de las actividades ajenas al e-commerce, así como las actividades del mismo. Como ejemplo en el apartado anterior, hemos pasado brevemente por diversos sitios web cuya naturaleza es básicamente ajena al e-commerce.

En el apartado dedicado a las micro y macroconversiones, uno de los ejemplos tratados era un sitio web de asistencia o soporte técnico, que es lo más opuesto al e-commerce que se puede conseguir. He destacado seis indicadores específicos, para medir el éxito de ese sitio.

Ahora analizaré un caso muy especial: un sitio web de contenidos que no practica tipo e-commerce alguno. La gente entra, consume contenido, se regocija con la grandeza del mismo y, por último, se marcha. Puede que vuelvan una y otra vez. Por ejemplo, un sitio web de noticias, un blog o el sitio web de una publicación académica, entrarían en esta categoría.

Si el suyo es uno de estos sitios, ¿cómo medir el éxito? No me diga que con las visitas o con el promedio de páginas vistas, porque me enfadaré. Lo que necesita medir es el comportamiento de los visitantes, porque en este caso, dicho comportamiento indica si está haciendo algo de valor o no. Hay cuatro métricas que son de aplicación para estudiar el comportamiento: la fidelidad de los visitantes, la frecuencia de los mismos, la duración de las visitas y la profundidad de las mismas. Le propondré posibles medidas a tomar, partiendo de los datos que le proporcionen dichas métricas.

Fidelidad de los visitantes

La fidelidad de los visitantes indica con qué frecuencia visitan su sitio web durante el periodo considerado. Veamos los gráficos de la figura 5.9.

El número que ve es el de promedio de visitas por visitante. Generalmente, este número está en torno a 1,3. Se trata de una métrica que oculta activamente la realidad.

Figura 5.9. Informe de fidelidad de los visitantes

Examinando la distribución de las visitas de un conjunto significativo de visitas, se puede comprender el comportamiento de los visitantes. En la figura 5.9 se observa que el 46 % de los visitantes ha entrado en el sitio una única vez y nunca más (¡buuuuuaaa!), mientras que en la parte inferior aparece ese bonito grupo, un 38 %, que ha visitado el sitio entre nueve y más de doscientas veces (¡bien!).

Sabiendo que un 38 % de la gente es intensamente fiel a su sitio web, las decisiones a tomar, partiendo del promedio de visitas por visitante, serán completamente distintas.

Acción. (a) Identifique un objetivo para su sitio web sin e-commerce, en lo que respecta al número de visitas que espera en el tráfico del sitio web, durante un periodo determinado (pongamos una semana, o un mes). (b) Mida la realidad, utilizando el informe de fidelidad de los visitantes. (c) Compare el rendimiento al cabo del tiempo, para comprobar que está haciendo progresos, tal como se indica en la figura 5.10.

Figura 5.10. Comparación de la fidelidad de los visitantes durante dos periodos de tiempo

En la figura 5.10 se observa claramente que durante el periodo en curso (del 7 de mayo al 6 de junio), el sitio web funcionó en realidad algo peor, porque hubo más gente que lo visitó una única vez.

Frecuencia de los visitantes

La frecuencia indica cuánto hace que un visitante entró por última vez en su sitio web. Otra manera de pensar sobre esta métrica es que la frecuencia de los visitantes mida el plazo transcurrido entre dos visitas de la misma persona a su sitio web, tal y como se observa en la figura 5.11.

Figura 5.11. Informe de frecuencia de visitantes

Suele ocurrir que los sitios web de contenidos se actualizan muy a menudo, desde varias veces por semana hasta incluso varias veces al día. El informe de frecuencia de visitantes muestra si la gente visita el sitio, para consumir dicho contenido que ha sido renovado. En este caso, el 34 % de las visitas corresponde a personas que ya habían estado allí hace menos de 0 días (es decir, gente que había estado en su sitio web hace menos de 23 horas). De hecho, el 69 % de las visitas ha sido hecho por gente que llegó al sitio hace seis días o menos. Esto es excelente, porque refleja un compromiso de los visitantes con el sitio así como una relación mucho más profunda.

Medir la frecuencia funciona incluso cuando el sitio es de empleo: Craigslist o cualquier sitio cuyo modelo de negocio dependa de que su audiencia lo visite a menudo.

Acción. Determine con qué regularidad incorpora contenidos nuevos a su sitio. Establezca objetivos en lo que respecta al plazo que debe transcurrir entre visitas sucesivas de los visitantes al sitio y compruebe si está cumpliéndolos. De lo contrario, piense si lo que tiene que mejorar es el contenido, el diseño o la comercialización. ¿Tendría que «vender» mejor el valor de las visitas repetidas a su público? ¿Aumenta o disminuye ese número? Analice estos aspectos y podrá crear incentivos en su sitio web, ¡para que le visiten más a menudo de lo que sea capaz de medir!

Consejo:La mayoría de las herramientas de analítica web indican la frecuencia de forma incorrecta. Observe el informe por defecto y verá que incluye todas las visitas, lo que significa que las visitas nuevas (la gente que nunca había entrado en el sitio), se asignan al grupo de «hace 0 días»: es totalmente incorrecto. En la esquina superior derecha de la figura 5.11 verá que he sacado el informe sólo para los visitantes recurrentes; de este modo, sí tengo los datos correctos.

Duración de la visita

La duración de la visita mide la calidad de la visita representada por la duración en segundos de la sesión del visitante. Probablemente, el tiempo medio en el sitio es el indicador de analítica web más corriente del mundo. Pero si dos personas visitan su sitio web, una durante un minuto y la otra durante cien, el promedio no servirá para nada. Lo que hay que hacer es mirar la distribución, que aparece reflejada en la figura 5.12.

Figura 5.12. Informe de duración de la visita

La información salta a la vista. Aunque el tiempo medio haya sido de 2 minutos y 53 segundos, la triste realidad es que el 83 % del tráfico del sitio sólo permaneció en él, como máximo, un minuto. Hay un grupo, pequeño pero fiel, que se quedó más de tres minutos. Pero el problema está claro.

Acción. Busque maneras creativas de retener el tráfico. ¿Qué puede hacer para conservar a un visitante durante 60 segundos o más? Segmente los visitantes que se quedan más de dos minutos y analice qué contenido consumen, de dónde vienen y cosas así, para saber en qué debería profundizar. Establezca sus propios objetivos y mida el éxito según el porcentaje de visitas largas y visitas breves.

Profundidad de las visitas

La profundidad mide la distribución del número de páginas en cada visita al sitio web, durante el periodo considerado. La profundidad de las visitas es una métrica hermana de la duración de las visitas. Me resulta fascinante, porque a veces el tiempo puede ser engañoso. Se podría pensar lo siguiente: «qué lástima que la gente no se quede más de un minuto en mi sitio». Pero en realidad, toda la gente de internet parece estar aquejada de un TDA (trastorno por déficit de atención) y esa gente puede haber visto siete páginas en un minuto: clic, ésta no, clic, interesante, clic, me he equivocado de página, clic. ¿Le suena?

Este informe estándar, especialmente si se contrasta con el de duración de las visitas, puede ayudarle a entender los patrones de consumo de contenido de sus visitantes. Al final de este proceso en su sitio web sin e-commerce, entenderá cuántos visitantes entran en su sitio a menudo, cuántos días transcurren entre sus visitas, cuánto tiempo se quedan (en comparación con el tiempo que quisiera que se quedasen) y cuántas páginas visitan.

Estos datos tan potentes pueden ayudarle finalmente a comprender el tipo de relación a más largo plazo que está construyendo. Éstas son las relaciones que le ayudarán a ampliar su audiencia y su negocio.

Le pongo un ejemplo muy claro. No es precisamente óptimo medir el éxito de Facebook por la cantidad de perfiles de los miembros. Claro que Facebook desea más perfiles, pero el auténtico valor de Facebook es el número de perfiles activos y de gente que visita el sitio cada hora, gente que se hace «amiga» de otra gente (profundizando en las relaciones), que dan «toques» a otros y que envían aplicaciones molestas. Este comportamiento de los miembros crea valor para Facebook; por tanto, son mejores indicadores de éxito la fidelidad, la frecuencia de los visitantes y la profundidad de las visitas.

Acción. En su sitio web sin e-commerce, determine qué comportamiento de los visitantes sería realmente valioso para su negocio y a continuación, mídalo.

Para asegurar un éxito óptimo, debería implicar desde el principio a los directivos que toman las decisiones: educarles sobre la inutilidad de los promedios y colaborar con ellos en el establecimiento de objetivos. Por último, para encontrar datos útiles de verdad, segmente, ¡como si le fuera la vida en ello!

Medición de sitios web B2B

No hay nada, absolutamente nada, que me moleste más que oír al propietario de un sitio web business-to-business o B2B (negocio entre empresas) decir: «Yo me dedico al comercio B2B. En realidad no tratamos con clientes, como los sitios B2C».

¿Acaso son robots quienes visitan los sitios web B2B? Como empresa B2B, sigue tratando de vender cosas a otros seres humanos; sigue vendiendo productos, servicios o contenidos, igual que Gap o que Amazon y, además, sigue queriendo influir en otras personas que toman decisiones, al igual que cualquier otro sitio web del planeta.

Su sitio web, sea B2B o B2C, lo visitan personas reales. Sí, es posible que el ciclo de venta sea más largo en algunos sitios B2B, lo cual constituye un motivo aún más relevante, para medir esas preciosas conversiones.

Puede que los visitantes necesiten ciclos mayores para la toma de decisión y realizar una compra, de modo que habrá que medir su fidelidad, frecuencia y los días hasta la compra. Estará tratando de convencer a una organización, en lugar de a una persona. Sin duda eso significa que sigue teniendo que crear sitios que favorezcan el compromiso y sean adecuados y fáciles de usar, porque los visitantes serán las personas de dichas organizaciones. Muchas de las conversiones podrán llevarse a cabo offline, porque el sitio no proporcione más que información, pero eso no hace más que incrementar el valor de la analítica web para cuantificar el impacto de la información sobre su sitio.

Creo fervientemente que todos los sitios web existen para asegurar que los visitantes puedan llevar a cabo tareas por las cuales han entrado en dicho sitio, ya sean B2B ó B2C.

Tomemos el ejemplo del sitio web de Texas Instruments (TI) en www.ti.com. Aunque algunos pequeños aspectos del sitio pueden ser business-to-client (empresa a cliente), el 99 % del sitio web es realmente business-to-business. Así, pues, ¿cómo mediríamos el éxito de este sitio web B2B? La lista siguiente muestra algunas de las métricas que yo utilizaría:

Porcentaje de visitas que han visto los directorios de la carpeta de productos. Gran parte del contenido de un sitio web de TI tiene que ver con los detalles de sus productos de ingeniería y es bastante completo. El éxito para este tipo de sitios se produce cuando una mayoría de la gente que entra lee con éxito este valioso contenido. Si los analistas de TI quisieran profundizar, pueden segmentar las visitas por tipos de productos que quieren vender más (los más recientes y caros) o investigar de qué fuentes procede ese valioso tráfico.

Porcentaje de selección y descarga de guías de soluciones. El sitio web no sólo entrega montones de descargas, sino que estas guías ayudan a los empleados de los clientes a tomar decisiones sobre lo que van a comprar. TI puede realizar un seguimiento de dichas descargas al cabo del tiempo, así como de los productos más populares, en lo que a descargas de guías se refiere.

Número de muestras gratuitas solicitadas. Éste es el pequeño componente de e-commerce del sitio web. Los visitantes pueden entrar, personalizar los productos (controladores de subsistemas, reguladores lineales de tensión, conmutadores integrados y similares) y a continuación, comprar pequeñas muestras para probarlas, lo que incrementa las posibilidades de que la empresa adquiera ¡2.000 millones de esos mismos conmutadores integrados!

Número de cuentas nuevas abiertas en my.TI. Al darse de alta en my.TI, los consumidores reciben una serie de ventajas: pueden guardar sus personalizaciones en los diseños, inscribirse en sesiones de formación, recibir ofertas especiales, etc. Traducción: crea un vínculo más estrecho con ti.com y una impresión mucho más positiva de la marca. Ya sabemos que el número de cuentas por sí solo no es el resultado fundamental (lo que quiere TI es realizar un seguimiento del comportamiento de los propietarios de esas cuentas), pero el número de nuevas altas es un buen comienzo.

Número de vídeos completos vistos. TI es muy avanzada, porque ofrece un excelente contenido en vídeo. Salvo la serie Thank an Engineer, en la mayoría de vídeos se habla un lenguaje que marearía a la mayoría de los usuarios, pero no al público al que se dirige TI. Estos vídeos ayudan a TI a proporcionar información a sus clientes de manera eficiente y a dichos clientes, a decidir más rápidamente.

Porcentaje de soluciones aportadas por el mismo ID de miembro. Esto está muy bien. TI dispone de un foro entre ingenieros donde se fomenta la participación y la ayuda mutua, entre los propios miembros de la comunidad. Un indicador crucial del éxito sería que la gente comenzara a ayudarse entre sí. Yo lo identificaría midiendo qué porcentaje de los miembros están muy implicados en ayudar al resto (y por tanto, son valiosos tanto para la comunidad como para TI).

Utilización de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones. Esparcidas por todos los rincones del sitio de TI, hay montones de herramientas que le ayudan a decidir cuál es el producto más adecuado en cada caso, desde calculadoras a proyectores DLP, pasando por microcontroladores. Con estas herramientas, los usuarios pueden decidir a su ritmo, cuál es el producto indicado para su empresa. Estas herramientas de apoyo a la decisión son sumamente valiosas para TI y el seguimiento de la utilización de las mismas, ayuda a TI a comprender si el coste de las herramientas está justificado o no. Combinando las sesiones en las que la utilización de las herramientas, ha desembocado en conversiones (solicitudes de muestras, descargas de especificaciones de productos, etc.), TI puede medir el impacto sobre la cuenta de resultados.

Ahora le contaré un secreto. Nunca he hablado con nadie de TI y no formo parte del público al que están dirigidos. Pero sólo he tardado media hora navegando por su sitio web en comprender cuáles son los objetivos (resultados) y el valor (comportamiento de los visitantes) del sitio. Tras navegar y determinar los resultados, así como el comportamiento potencial de los visitantes de TI, me he puesto mi gorra de analista y he sacado una muestra de las métricas que pueden utilizarse para medir el éxito. Incluso puedo tratar de adivinar el valor económico de cada uno de dichos resultados. Por supuesto, si trabaja en TI, no hace falta que adivine nada: puede calcularlos de verdad.

Lleve a cabo el mismo proceso en su sitio web (concéntrese en las micro y macroconversiones, así como en el comportamiento óptimo de los visitantes). Al tratarse de su propio sitio, tendrá un elemento muy potente a su favor: ¡sabe lo que se pretende con el sitio! Aproveche ese conocimiento. Ah, y no olvide calcular el valor económico total.

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Resolver el enigma de la información cualitativa

Cuando entro en un supermercado, nunca espero que los empleados me reconozcan o modifiquen el orden de los productos para mí. En cambio, puedo molestarme si visito por tercera vez un supermercadoonliney compruebo que no saben que vivo en California o no me ofrecen ofertas interesantes.

Cuando la gente compra en internet, tiene unas expectativas distintas. Por eso, enAnalítica Web 2.0he decidido explicar algún método para que pueda escuchar la opinión de sus clientesonline. De este modo conseguirá estar a la altura de sus expectativas y comprenderá el contexto de sus deseos y necesidades, el por qué, dando sentido a los datos obtenidos detrás de cada clic, el qué.

Contenido del capítulo

Estudios de usabilidad en laboratorio: ¿qué, por qué y cuánto?

Alternativas de usabilidad: recursos a distancia y online

Encuestas: comprensión realmente ampliable

Nuevas opciones emergentes en internet

Los estudios de usabilidad, las pruebas o tests a distancia y las encuestas son algunas de las técnicas más útiles para ayudarle a explorar el cerebro del cliente y desenmascarar el misterio del «por qué». ¿Por qué desea lo que desea? ¿Por qué reacciona de tal forma? ¿Por qué no siguió unas instrucciones tan simples? ¿Por qué…?

Internet ha permitido abrir todo un nuevo abanico de métodos y posibilidades que permite escuchar a los clientes: desde encuestas gratuitas y de fácil implementación hasta métodos de prueba como la prueba de los cinco segundos (comentado más adelante). De modo que si desea indagar en el pensamiento de sus clientes, lo tiene muy fácil: necesitará una pequeña inversión de tiempo y una gran consideración hacia sus clientes. Y esta última parte es la más importante.

Todos tendemos a pensar que satisfacemos a nuestros clientes. Uno debe estar convencido de que, después de buscar en Yahoo! y comprar online durante años, sabe exactamente lo que necesita otra persona que compra o busca por internet. Pero está completamente equivocado. Las auténticas necesidades de sus clientes (cuyo conocimiento determinará el éxito de su sitio web) sólo se revelarán escuchando a cada uno de ellos durante el mayor tiempo posible.

¿Preparado? Vamos allá.

Estudios de usabilidad en laboratorio: ¿qué, por qué y cuánto?

La investigación del comportamiento del usuario (user research) es la ciencia que observa y muestra cómo interactuamos con productos cotidianos como páginas web, software o hardware y, además, extrae conclusiones acerca de cómo mejorar dichos productos. Algunos estudios se llevan a cabo en entornos parecidos a un laboratorio (dotado de espejos o cámaras apuntando a los participantes). Otras veces los estudios se llevan a cabo en el entorno propio del participante, como su casa o su oficina. Los estudios de usabilidad en laboratorio son la madre de todas las metodologías orientadas al consumidor (UCD, User Centric Design) y su comportamiento.

¿Qué es la usabilidad en laboratorio?

Las pruebas de usabilidad en laboratorio comprueban la habilidad del consumidor para completar tareas. En una prueba típica de usabilidad, el consumidor intentará completar una tarea o una serie de tareas a través de una página web (o de un software o producto). Cada una de estas tareas tiene un objetivo específico que mide la efectividad, satisfacción y eficiencia, en un determinado contexto.

Un estudio típico estará compuesto de 8 a 12 participantes. Cualquier estudio, incluso en aquellos con tan sólo cinco participantes, tardará poco en revelar patrones que determinarán las partes de utilización, por parte de los clientes que funcionan y las que podrían ocasionar problemas.

Las pruebas de laboratorio se centran en la mentalidad del posible consumidor y son dirigidos por un experto en la materia, habitualmente acompañado por un ayudante que va tomando notas. Empresarios, ingenieros, promotores, analistas y directores de producto suelen participar como observadores.

Las pruebas pueden presentarse en una versión real del sitio web, en una versión secundaria, en pantallas HTML o prototipos en PowerPoint, o incluso, en papel impreso. Esta última versión, también llamada wireframes, representa una imagen aproximada de lo que el consumidor podrá ver en pantalla y permite ahorrar el tiempo necesario para elaborar el producto on-screen («en pantalla»).

Las pruebas de usabilidad en laboratorio se llevan a cabo en una sala específica llamada «laboratorio de usabilidad». Dicha sala está dividida en dos espacios separados por un espejo de un único sentido, que permite a los observadores ver la prueba sin ser vistos por la persona que participa.

Aún así, se puede llevar a cabo una prueba de usabilidad sin un entorno tan favorable. Todo lo que necesita es una sala con un ordenador y la promesa, por parte de los observadores, de que permanecerán en silencio y fuera del campo de visión del participante (es decir, detrás de él), durante todo el proceso de prueba.

Mientras el participante trabaja en las tareas, un moderador de tests observará sus reacciones y tomará nota de los resultados. El moderador se limitará tanto a dar las instrucciones iniciales como a incentivar las posibles explicaciones y comentarios posteriores, realizados por parte del participante. Por ejemplo, si el participante afirma que «ha sido fácil», el moderador le dirá algo similar a: «dime algo más». Este comentario neutral ayudará al participante a explicar su pensamiento y el motivo por el cual cree que le fue bien. Al no realizar el moderador comentarios subjetivos y no prestar ayuda de ningún tipo, el participante se ve obligado a utilizar sus propios recursos, como harían en su casa u oficina, para completar la tarea.

A menudo, las pruebas de usabilidad en laboratorio se graban en vídeo para un análisis posterior y una posible presentación en público, en alguna compañía interesada.

Las pruebas de usabilidad son, sin lugar a dudas, el método más efectivo para diseñar una buena interacción con el usuario, optimizar líneas de trabajo y entender las reacciones y deseos del cliente.

Cómo llevar a cabo una prueba

En la realización de una prueba de usabilidad interviene tanto el arte como la ciencia. Es muy importante entender todo el proceso y estar convencido de que a través de un estudio de este tipo, se pueden realizar observaciones muy interesantes y obtener resultados muy útiles. La realización de una buena prueba de usabilidad en laboratorio comprende las cuatro etapas siguientes: preparación, realización, análisis y seguimiento.

Preparación de la prueba

Probablemente, la etapa de preparación es la más importante para el éxito de un estudio de usabilidad, ya que en ella definirá el ámbito de la prueba, identificará a los participantes y comprobará que todo esté en orden.

Estos son los pasos principales de la fase de preparación, utilizando amazon.com como ejemplo:

1. Identificar las cuestiones importantes para la prueba (una cuestión importante para amazon.com puede ser la siguiente: ¿qué facilidad tienen los clientes para devolver un producto o solicitar una sustitución?).

2. Crear situaciones que reproduzcan cada una de las cuestiones (por ejemplo, un cliente compra una cámara digital Sony en amazon.com y cuando el paquete llega a destino, falta la tapa de la lente. ¿Qué debe hacer el cliente después de ponerse en contacto con amazon.com?).

3. Identificar el proceso exitoso para cada situación (en el ejemplo anterior, el cliente encuentra la página correcta de soporte de producto, sigue el enlace para ponerse en contacto con amazon.com, rellena un formulario y presiona el botón de confirmación).

4. Identificar el tipo de participantes que necesita para la prueba (nuevos usuarios, usuarios ya existentes, clientes de sitios competidores, etc.).

5. Determinar una estructura compensatoria para los participantes.

6. Contratar el servicio, en su propia compañía o fuera de ella, que facilite el reclutamiento de gente adecuada, para realizar la prueba.

7. Antes de iniciar la prueba con los participantes reales, realice alguna prueba con algún empleado para asegurarse de que los guiones y otros elementos funcionan. De este modo podrá corregir posibles incorrecciones antes de empezar la prueba real.

Realización de la prueba

Una vez finalizado el proceso de preparación, es hora de llevar a cabo la prueba.

¡Por fin podrá ver a los participantes reales!

Los pasos necesarios en esta fase de la prueba son los siguientes:

1. Dé la bienvenida a los participantes y descríbales el contexto: «Gracias por venir. Existe un espejo por el que se le observa y la prueba será grabada. No puede hacerlo mal, así que relájese y no se preocupe por nada».

2. Empiece con un ejercicio de «pensamiento en voz alta». Desea saber qué piensan los participantes y este ejercicio hará que comenten sus pensamientos. El objetivo principal es descubrir y entender sus problemas potenciales.

3. Haga que los participantes lean los enunciados de los ejercicios en voz alta. De este modo se asegurará de que su lectura y comprensión es completa.

4. Sobre todo, los observadores de la empresa deberán prestar mucha atención. Deberán observar detenidamente a los participantes, buscando síntomas verbales y no verbales que indiquen dónde detienen su actividad, qué procesos de la página web no entienden o en qué lugares de la página web se equivocan.

5. El moderador del proceso podrá realizar preguntas de seguimiento a los participantes para añadir claridad al proceso, teniendo en cuenta que no podrá facilitar respuesta alguna. El moderador deberá también ser muy cauto en su comunicación verbal y no verbal, mostrando en todo momento una actitud de normalidad y tranquilidad.

6. Agradezca la colaboración a los participantes y asegúrese de pagarles de inmediato (si puede).

Análisis de la información

La diversión aún no ha terminado. Al finalizar la realización de la prueba deberá estar en posesión de una gran cantidad de valiosas observaciones, algunas esperadas y otras sorprendentes. Ahora, deberá llevar a cabo el análisis de los resultados de forma metódica. Los principales pasos de esta fase son los siguientes:

1. Tan pronto como sea posible, mantenga una sesión informativa con los observadores para poner sobre la mesa las distintas opiniones y observaciones.

2. Anote todas las posibles tendencias y patrones que de la reunión se deduzcan.

3. El moderador deberá comunicar cada proceso fallido o exitoso en las tareas de cada participante.

4. Basándose en las observaciones realizadas, lleve a cabo una profundo análisis que le ayude a identificar las causas de cualquier proceso fallido (por ejemplo, la respuesta a una de las preguntas FAQ del sitio web era demasiado larga, el enlace «contacte con nosotros» estaba demasiado escondido o pegado al borde, no quedaba demasiado claro que el cliente no podía contactar con nosotros telefónicamente, la mayoría de los participantes coincidieron en que sus expectativas no se cumplieron al solicitar una respuesta).

5. Analice posibles soluciones a los problemas identificados. Cree una presentación en PowerPoint que reúna todos los resultados y siga los siguientes pasos para cada una de las tareas fallidas:
a. Identifique los puntos de fallo.
b. Determine soluciones concretas que ayuden a mejorar la experiencia del cliente.
c. Clasifique las soluciones entre urgentes, importantes y adecuadas para ayudar a priorizar la toma de decisiones.

Seguimiento, consideración de resultados y éxito de la prueba

En este tipo de pruebas, la función principal de los expertos UCD podría considerarse finalizada después del paso anterior, pero yo prefiero pensar que todavía desempeñan un papel relevante después de los primeros resultados. Dichos expertos deberían colaborar con el empresario a mantener el impulso tomado después de la prueba, ayudando a la resolución de los problemas identificados y prestando sus servicios a los diseñadores y desarrolladores del sitio web analizado con el objetivo de ofrecer un mejor producto.

Y finalmente, no olvide calibrar la utilidad de la prueba y el éxito de las medidas aplicadas tras las observaciones correspondientes. Ya que gastó dinero en la realización de la prueba, ¿cuál fue el resultado?, ¿le permitió ganar más dinero?, ¿la satisfacción de los clientes es ahora mayor?, ¿la relación de abandonos del sitio web es menor? Tenga en cuenta que la única forma de que una empresa vuelva a invertir en este tipo de pruebas es demostrando que los ingresos han crecido o que la satisfacción de los clientes es mayor.

Consejos para un buen estudio de usabilidad en laboratorio

Algunos de los siguientes consejos le ayudarán a sacar el mayor provecho posible a las pruebas de usabilidad. La consecución de buenos resultados no es tan sólo una cuestión de buena organización y de tareas bien estructuradas. También es importante una buena dosis de estilo y buen hacer.

Para conseguir una prueba con resultados útiles:

• Asegúrese de hacer saber a los participantes que se está probando una página web, producto o software, y que no se les está poniendo a prueba a ellos. Comuníqueles también que cualquier posible problema que pueda aparecer durante la prueba no será por su culpa ni quedará bajo su responsabilidad.

• No otorgue una importancia excesiva a lo que dicen los participantes: céntrese en su comportamiento. A menudo, la gente cuenta las cosas de muy distinto modo a cómo las siente. Es sorprendente la observación de una experiencia aparentemente frustrante en un cliente que finalmente le concede una puntuación de 4 sobre 5. Nuestro trabajo es realizar una buena observación.

• Intente no contestar a los participantes cuando le pregunten acerca de cómo hacer algo. En su lugar, respóndales con frases como «dígame algo más» o «si esto le sucediera en su casa u oficina, ¿qué haría?».

• Controle sus propios gestos y lenguaje corporal para asegurarse de no proporcionar información alguna a los participantes.

Ventajas de los estudios de usabilidad en laboratorio

Está claro que no llevaríamos a cabo ninguna de estas pruebas si a cambio no nos ofrecieran un beneficio. Las pruebas de laboratorio nos permiten el acercamiento, la observación y la interacción con el cliente. Sé que esta descripción puede parecer la de un visitante que observa un animal en el zoológico, pero la realidad nos revela que el 99 % de nosotros trabajará en una compañía sin haber observado un único cliente, intentando en todo momento satisfacer sus problemas. Este tipo de pruebas representa una nueva perspectiva para todos aquellos que, de un modo u otro, se sienten involucrados en el proceso de venta de un producto. Entonces, prepárese para sorprenderse.

En experiencias de cliente complejas, las pruebas de laboratorio incorporan una gran interacción con el cliente y permiten la identificación temprana de problemas graves. Al proporcionar información antes que cualquier proceso posterior, permiten ahorrar tiempo, dinero y energía. En experiencias ya existentes, este tipo de pruebas permite identificar claramente lo que funciona y lo que no.

Finalmente, es importante recordar que las pruebas de usabilidad representan también un excelente mecanismo para generar ideas que permiten solucionar problemas del cliente. No soluciones, sino ideas.

Áreas de precaución

En un mundo de opciones finitas, podría considerar que las respuestas obtenidas en las pruebas de usabilidad son una fiel representación de los clientes. Pero en internet deberá considerar todos los resultados con una gran dosis de prudencia. Observe las siguientes consideraciones:

• Doce personas no representan una base o muestra importante de clientes. Intente que el número de personas participantes conformen una muestra representativa de sus clientes. Aún así, el «efecto Hawthorne» puede alterar el comportamiento de los participantes. Se trata de una modificación en la naturalidad del comportamiento, por parte del participante, al saberse observado a través de un espejo o una cámara. Deberá asegurar y contrastar cada una de las opiniones generadas a partir del análisis de resultados obtenidos en la prueba de laboratorio.

• Evite la modificación completa del diseño de un sitio web o estrategia de cliente basándose únicamente en una prueba de laboratorio. No puede pedirle tanto a este tipo de pruebas, ya que los factores que intervienen en un sitio web real son múltiples y muy diversos.

• Recuerde que, en internet, la revolución falla, pero ¡la evolución funciona!

• No deje todo lo relacionado con las pruebas de usabilidad para los expertos y profesionales contratados. Deje que estos expertos compartan sus experiencias y conclusiones con los analistas web de su empresa. Éstos aportarán todo su conocimiento sobre los datos y su significado, mientras que los primeros tomarán la información necesaria para crear el entorno adecuado a cada tarea o proceso. Ambos pueden beneficiarse sustancialmente de una continuada y estrecha colaboración (excelente combinación cualitativa y cuantitativa).

• Mantenga la mente abierta ante otras alternativas posibles. En la siguiente sección, le describiremos algunas. En algunos casos se ha considerado a la prueba de laboratorio como la panacea y, obviamente, no lo es. Los resultados de este tipo de pruebas deberían ser un elemento a considerar, entre otras estrategias existentes, para escuchar la opinión del cliente.

Una de las utilizaciones más frecuentes de las pruebas de laboratorio consiste en extraer de ellas 10 ideas y colocarlas en la página web, como parte de una prueba online. De este modo podrá observar y contrastar los resultados de ambas partes.

Consejo:Algunas de las mejores estrategias para la observación e interacción con el cliente han aparecido en esta sección: dejar a los participantes completar sus tareas, observar distintos puntos de vista, comprender las limitaciones de la muestra, crear objetivos estructurados y saber interpretar signos de lenguaje corporal y otras pistas visuales. Si utiliza otras estrategias y metodologías para escuchar a sus clientes, deberá también tener en cuenta todo lo descrito y aprendido hasta ahora.

Alternativas de usabilidad: recursos a distancia y online

Como mínimo, internet potencia los recursos. Me gusta por este motivo. En esta sección, describiré dos tipos de empresa que nos ayudarán a superar los retos que presentan las pruebas de este tipo, cada una a su nivel. La primera compañía nos proporciona una solución ante la elección de una muestra representativa de usuarios: ¡la selección de personal! La segunda ayuda a la democratización de este tipo de procesos, de forma que incluso una pequeña empresa que gane unos pocos miles de dólares pueda tener acceso.

Selección de personal y estudios remotos

Ante la realización de un estudio de usabilidad se nos presentan dos primeros retos: encontrar participantes óptimos y traerlos al estudio, donde realizaremos las pruebas. A menudo, solucionamos estas dos cuestiones llamando a personas cercanas que consideramos adecuadas para nuestra misión incluyendo, si hace falta, a nuestra propia madre, y diremos a estas personas que piensen como potenciales clientes de nuestra empresa. Pero también podemos contratar el servicio de una agencia cuyo trabajo exclusivo consiste en encontrar gente y programar las pruebas según disponibilidad (la nuestra y la suya). Desafortunadamente, si se utilizan ambos métodos, la mezcla de resultados no siempre es perfecta.

Selección de personal en tiempo real y estudios remotos

Existen soluciones muy inteligentes, como Ethnio (www.ethnio.com), para hacer frente al primero de los retos presentados. Permiten seleccionar visitantes reales de su sitio web para que se sometan a la prueba e incluso permiten realizar el estudio a distancia (es decir, con el participante sentado en el sofá de su casa, si así lo desea).

La selección de personal online y los estudios romotos funcionan del siguiente modo:

1. Cree un pequeño cuestionario de preselección, con un mínimo de tres a cinco preguntas, y preséntelo a los visitantes de su sitio web. Este cuestionario le ayudará a cualificar los candidatos y elegir a las personas adecuadas.

2. Introduzca el código necesario en el sitio web (en todo el sitio web, en sus páginas más visitadas, en la parte de soporte técnico, si lo que quiere es probar esta funcionalidad en concreto).

3. En función de donde haya colocado el código de aviso, todos o algunos de los visitantes de su sitio web recibirán una agradable ventana DHTML invitándoles a participar en un estudio (consulte la figura 6.1). Observe que la invitación no es muy agresiva y que el botón de cancelación se muestra con claridad. La invitación también propone una compensación (un valor en Amazon.com) y únicamente pide educadamente entre 15 y 30 minutos de tiempo real al usuario.

4. El visitante puede cancelar el proceso o presionar sobre la opción de continuar. En este caso, aparecerá un pequeño cuestionario (consulte la figura 6.2).

Las preguntas realizadas le ayudarán a dar con las personas adecuadas. Por ejemplo, en mi primer estudio, tan sólo quería saber por qué nuestra sección de soporte técnico tenía unos índices de satisfacción tan bajos. Mis dos preguntas fueron: ¿es usuario de nuestro software? y ¿por qué ha visitado nuestro sitio web? Con la ayuda de opciones de posible respuesta, encontré a las personas adecuadas.

Figure 6.1. Ventana DHTML de selección online de Ethnio

Figure 6.2. Cuestionario de selección online

5. Tan pronto como el visitante decida enviar sus respuestas, éstas se guardarán en su base de datos. Ahora podrá identificar a los visitantes que cumplan con sus requisitos y, en función de sus necesidades y su estrategia, llamarlos en el mismo momento o fijar un tiempo de latencia antes de realizar el contacto. Lo importante de este método radica en lo siguiente: se trata de personas reales que de verdad han visitado su sitio web, no se trata de su madre o de amigos que han accedido a colaborar.

6. Elija la aplicación que más le guste (GoToMeeting, WebEx, Yugma, Zoho Meeting, etc.) para contactar con los participantes elegidos y empiece con el proceso. Deberá utilizar las mismas estrategias descritas en la sección anterior para las pruebas de laboratorio: observación de los ejercicios, grabación en vídeo, análisis de resultados y seguimiento de los trabajadores de su compañía, hasta que hayan implementado los cambios estipulados.

La selección a través de Ethnio es la medida más rentable si dispone en su empresa de un experto que pueda llevar a cabo el estudio necesario. Si no fuera así, Ethnio y otras compañías pueden realizar el estudio completo. En ambos casos, contará con la ventaja de no invertir grandes cantidades en procesos de búsqueda y preparación de salas, no equivocarse en la idoneidad de los participantes y no someter a los participantes a la artificialidad de una sala o laboratorio. El único inconveniente que presenta este método a distancia es que no podrá observar de forma directa las reacciones de los participantes.

Externalización de las pruebas de usabilidad

La externalización del proceso de pruebas de usabilidad es la mejor opción para empresas que no dispongan de personal dedicado a este tipo de tareas, pero que deseen saber qué piensan sus clientes sobre su web.

Existe un buen número de compañías que le permiten externalizar completamente un estudio de usabilidad. UserTesting.com (www.usertesting.com) es una de estas compañías. Dispone de una amplia base de datos de personas que han mostrado su interés en participar en pruebas de usabilidad. Podrá encargar un estudio por un precio tan reducido como 29 dólares (o incluso por algo menos). Cada participante será sometido a su prueba y recibirá un vídeo representativo de la experiencia de los participantes, así como un pequeño informe escrito con las opiniones de los participantes. No está mal por este precio.

Los servicios de usabilidad online funcionan de la siguiente manera:

1. Al contratar el servicio en www.usertesting.com, deberá proporcionar los siguientes datos:
• Su sitio web.
• Las tareas que desee que los participantes lleven a cabo («encontrar el producto x y completar el proceso» o «encontrar la solución al error con código D78295, en nuestro sitio web»).
• El número deseado de participantes en la prueba.
• El tipo de participantes que busca (especificando género, edad, ingresos, experiencia, etc.).

2. La compañía elabora una lista de tareas en función de estos requerimientos y la envía a una serie de participantes que, según su base de datos, cumplen con el criterio proporcionado.

3. Recibirá un vídeo de los usuarios, con audio, identificación de movimientos de ratón y otras características, además de un pequeño informe por escrito. Dicho informe contendrá las respuestas a algunas preguntas, como por ejemplo: por qué el usuario puede haber abandonado el sitio web o qué mejoras necesita dicho sitio web.

4. A partir del informe, obtendrá sus propias conclusiones tal y como se indicó en los estudios de usabilidad.

5. El siguiente paso es siempre el mismo: deberá presentar y perseguir a algún responsable de su empresa para que introduzca los cambios necesarios.

Como puede comprobar, tras un proceso simple y barato habrá obtenido la información deseada: qué problemas pueden haber experimentado y qué partes han gustado más a los que han visitado el sitio web.

Por otro lado, éstos son algunos de los posibles inconvenientes de utilizar una empresa externa para realizar los estudios de usabilidad:

• No dispondrá de total flexibilidad para elegir el tipo de participantes deseado. Algunas compañías como UserTesting.com le permiten utilizar sus propios participantes (¡incluso participantes seleccionados a través de Ethnio!), algo que puede ser muy conveniente.

• Tal como sucedía con las pruebas de usabilidad en laboratorio, puede existir cierto grado de artificialidad, especialmente si se tiene en cuenta que algunos de los participantes sólo desean los 10 dólares que UserTesting.com paga por realizar el test.

• Deberá renunciar a un tipo de test más improvisado, como por ejemplo el que se obtendría indicando a un participante lo siguiente: «haga únicamente lo que normalmente haría en nuestro sitio web».

Es recomendable evaluar estos inconvenientes y decidir si desea contratar el servicio a una empresa externa. Si desea un contacto rápido y directo con la gente que visite su sitio web, aunque sea de forma aleatoria, para observar y encontrar soluciones a problemas que por sí mismo no consigue ver, las empresas externas que ofrecen un estudio de usabilidad presentan una solución rápida y rentable. En cualquier caso, sea cual sea el tamaño de su empresa, así como la opción elegida, no tiene excusa para no utilizar alguno de los métodos planteados en esta sección para escuchar la opinión del cliente real que visite su web.

Encuestas: comprensión realmente ampliable

Probablemente no exista método de escucha al cliente tan eficiente como la encuesta. Por muchas razones, la encuesta es una de las estrategias que proporciona más información y uno de los métodos más utilizados. A continuación, le enumeramos algunas de estas razones:

• Las encuestas suelen tener un precio muy asequible y existen incluso algunas opciones que son gratuitas.

• Mediante encuestas puede realizar una escucha de clientes continua, es decir, siempre puede tener una encuesta en marcha.

• Proporcionan una mezcla de tipología de datos que permite un análisis tanto cuantitativo como cualitativo.

• Las encuestas provocan un impacto rápido: permiten detectar problemas u oportunidades en el mismo momento en el que se ejecutan.

• La encuesta no tiene que ser exhaustiva con el objetivo de proporcionar grandes ventajas. Las muestras representativas pueden ser relativamente pequeñas, de modo que no es necesario que cada uno de los visitantes de su web dé su opinión para obtener una muestra de datos significativa.

• Actualmente, las metodologías de realización de encuestas son muy sofisticadas y no tienen nada que ver con los molestos métodos tradicionales. Pueden realizarse mediante cookies integradas con los datos obtenidos a través de clics y su información viene presentada en paquetes que permiten el análisis de cuestiones específicas.

En definitiva, podemos afirmar que la búsqueda del por qué en la investigación de los deseos del cliente necesita algo más que encuestas, pero si no incluye encuestas en su estrategia, estará dejando espacios sin tapar que dificultarán el entendimiento completo de las necesidades de sus clientes.

Tipos de encuesta

¿Cree que todas las encuestas se realizan mediante feas ventanas que se abren en el momento más inoportuno de visita a un determinado sitio web? No, no es así. Existen opciones mejores si desea encargar una encuesta. Hay dos tipos principales de encuestas, cada uno de ellos con sus ventajas, inconvenientes y objetivos distintos.

Encuestas a nivel de página

Habitualmente, este tipo de sondeo utiliza una invitación pasiva y consigue datos a pequeña escala para un objetivo o tarea concretos. La figura 6.3 muestra tres ejemplos de invitaciones que forman parte de una encuesta a nivel de página.

Figura 6.3. Invitaciones para realizar encuestas a nivel de página

Como puede comprobar, la invitación a realizar una encuesta puede presentarse de formas muy diferentes, aunque suele estar en uno de los extremos de la pantalla de navegación. Si el usuario desea aceptarla, deberá hacer clic sobre ella.

Ventajas de las encuestas a nivel de página:

• Están siempre disponibles en la página web.

• Se centran en un único aspecto o tarea, a menudo a través de una única pregunta, para que el usuario valore la calidad o utilidad de la página web.

• Existen muchas opciones asequibles, e incluso gratuitas, como UserVoice y Kampyle. También, es relativamente sencillo crear su propia encuesta a nivel de página. Todo lo que precisa es disponer de alguna persona de IT modestamente inteligente, aunque como todos sabemos, ¡cualquier persona de IT es más que modestamente inteligente!

• Proporcionan información tanto de los clientes más fieles como de los más críticos: no hay mejor regalo que escuchar lo que dicen ambos.

Aspectos mejorables de las encuestas a nivel de página:

• El modelo de invitación de una encuesta a nivel de página es pasivo. Es decir, que únicamente recibirá información de los visitantes que, de verdad, hagan el gesto de aceptar la invitación. Por tanto, no podrá obtener la foto completa de los participantes (ya que, por ejemplo, un visitante contento con la página podrá abandonarla sin hacer clic en la invitación a realizar la encuesta especialmente si dicha invitación no está muy visible).

• La encuesta a nivel de página ofrece un tipo de información local, ya que la invitación sólo se mostrará a los visitantes de una página o una tarea específica dentro de un determinado sitio web.

• No es un tipo de encuesta adecuado para recibir información sobre la intención o la experiencia de usabilidad de un sitio web.

• Es difícil controlar o disponer de muestras suficientemente grandes, ya que la invitación es específica a una página y el sitio web probablemente disponga de muchas, por lo que únicamente un número reducido de visitantes completarán todas las encuestas sobre cada página. Esto hace que resulte complicado agrupar los resultados de las encuestas sobre cada página y, a partir de ahí, generar patrones significativos.

Las encuestas a nivel de página son excelentes para medir la efectividad de una página específica o de su contenido (por ejemplo, una página de soporte técnico), así como para recopilar información de los usuarios sobre tareas concretas (téngalo en cuenta: puntúe o clasifique las características de dicha recopilación de datos).

Muchas de las compañías que proporcionan encuestas a nivel de página, le dirán que este tipo de servicio funciona como una encuesta a nivel global de sitio web. No están siendo del todo sinceros, ya que el modelo de invitación de este tipo de encuestas no permite la captación de información generada a partir de la navegación completa de un sitio web.

Encuestas a nivel de sitio web

Las encuestas a nivel de sitio web presentan una invitación mucho más proactiva y consiguen recopilar una mayor cantidad de datos sobre las decisiones, comportamientos y experiencias del cliente durante su navegación por el sitio web.

Parecen haberse establecido dos métodos para presentar la invitación para realizar encuestas a nivel de sitio web. El primer método utiliza una o varias ventanas emergentes. Tan pronto como el usuario visite la página web, o en algún momento durante la visita, aparecerá una ventana con el contenido de la encuesta (consulte la figura 6.4). La ventana incluirá toda una serie de preguntas que el visitante deberá responder (normalmente oscila entre 25 y 38 preguntas).

Figura 6.4. Ventana emergente para realizar encuestas a nivel de sitio web

Este modelo de invitación basado en la aparición de una ventana emergente se utiliza cada vez menos a causa de su mala percepción por parte de los usuarios y de la aparición de nuevas tecnologías, como Ajax, que permiten la presentación de la invitación de un modo menos agresivo o intrusivo.

El segundo método se basa en la utilización de un modelo de invitación que pide permiso para realizar la encuesta.

En este caso, cuando el usuario entre en la web, recibirá educadamente la solicitud con el permiso para participar en una encuesta (y esto es lo importante) al finalizar su visita. En la figura 6.5, podrá observar que en los sitios web de iPerceptions y Crowd Science (ambos son proveedores de encuestas a nivel de sitio web), aparece una capa DHTML solicitando permiso para participar en una encuesta. Las opciones «sí» o «no» se presentan con claridad meridiana. Si el usuario responde afirmativamente, al final de su visita accederá en la encuesta. Este tipo de encuestas, basadas en la solicitud de permiso, son cada vez más utilizadas en internet.

Figura 6.5. Solicitud de permiso para realizar encuestas a nivel de sitio web

Ventajas de las encuestas a nivel de sitio web:

• Son extraordinariamente útiles para captar la experiencia de navegación completa del usuario, desde el comienzo de la visita hasta su percepción final (por ejemplo: ¿qué le ha traído a esta página?, ¿por qué le gustamos tanto?, ¿con qué frecuencia visita nuestra tienda online?).

• Este tipo de sondeo permite un gran control sobre la cantidad de visitantes que recibirán la encuesta, así como su frecuencia. Podrá establecerlo de forma que tan sólo un 5 % del tráfico de su sitio web reciba la invitación. O, por ejemplo, podrá establecer las cookies de manera que el mismo usuario reciba la invitación una vez cada tres meses.

• Si la encuesta no es muy larga, mediante una ventana emergente predefinida y con la utilización de nuevas tecnologías como Ajax, se puede ofrecer una mayor facilidad y flexibilidad usando lógica condicional para orientar las preguntas hacia los aspectos que más nos interesen (por ejemplo, si el usuario afirma ser estudiante, ¿para qué le vamos a preguntar por el tamaño de su empresa?).

• El modelo de invitación es proactivo, lo que significa que recibirá una muestra mucho más numerosa y variada. Recibirá información de usuarios que visiten su sitio web por múltiples motivos, así como de gente que haya quedado contenta, decepcionada o indiferente ante su sitio web. Los resultados recibidos (feedback) serán mucho más representativos.

Aspectos mejorables de las encuestas a nivel de sitio web:

• Normalmente, las encuestas a nivel de sitio web no son gratuitas, aunque algún tipo de encuesta simple, como 4Q, sí lo es. Hablaré más sobre este tema en la sección siguiente.

• Necesitará la colaboración de alguien de su compañía (o de un consultor de la empresa proveedora del servicio de realización de encuestas) para realizar una adecuada selección de la gran cantidad de datos obtenidos.

• Aunque sea muy fácil identificar problemas de cierta magnitud (por ejemplo, el carro de la compra no funciona bien), este tipo de encuestas no permiten una rápida identificación de problemas de menor entidad (por ejemplo: ¿qué opinión tiene de la página xyz?).

Las encuestas a nivel de sitio web son excelentes para medir: la experiencia online completa de sus clientes, la efectividad de su sitio web y el impacto sobre su marca o compañía.

Muchas compañías proveedoras de encuestas a nivel de sitio web le dirán que sus servicios pueden funcionar como encuestas a nivel de página web. No están siendo del todo sinceros, ya que el modelo de invitación de este tipo de encuestas no permite la captación de información a nivel de página web individual.

En definitiva, cada tipo de sondeo tiene un perfil y propósito determinados. Considere cuál es el tipo de información que vaya a precisar (información de los usuarios sobre una página específica o sobre su experiencia completa de navegación por el sitio web) y elija la estrategia (arma) adecuada.

El error más común de las encuestas

Por instinto humano, queremos saber cuanto más mejor. En el contexto de las encuestas, esta sed de conocimiento puede dar lugar a cuestionarios largos y complejos con gran cantidad de preguntas cuyas respuestas pueden interesar o no a nuestra compañía. El resultado de este tipo de cuestionario puede verse en la figura 6.6.

Figura 6.6. Considerando el equilibrio entre lo que podemos saber y lo que realmente es procesable

Aunque podemos conseguir mucha información, tendremos límites estrictos en lo que respecta a lo que podamos hacer con ella. Por tanto, deberemos considerar el equilibrio entre lo que podemos saber y lo que realmente podemos considerar como información útil o procesable. Podemos preguntar a nuestros visitantes respecto a su talla de ropa interior y el color de sus ojos, pero esa información será completamente inútil porque no podemos hacer nada con ella. De modo que, ¿por qué pedirla?

Debemos tener en cuenta lo siguiente: cada punto de contacto con nuestros clientes es una oportunidad para reforzar nuestra imagen de producto o marca. Si realizamos muchas preguntas a nuestros clientes, algunas de ellas innecesarias o sin utilidad real, les ofenderemos, ya que implícitamente les estaremos dando a entender lo siguiente: «no valoramos su tiempo y no pensamos suficientemente en usted como para preguntarle estrictamente lo necesario».

La figura 6.7 muestra una encuesta real, sin mostrar el nombre de la compañía. Observe la longitud de cada pregunta y la barra de avance en la parte superior: cada punto de dicha barra representa una pregunta compleja.

Figura 6.7. Ejemplo de encuesta excesivamente larga y compleja

Respete tanto a sus clientes como al tiempo que vayan a dedicar. Pregunte sólo lo que podrá utilizar. Será mejor para sus clientes y para uno mismo: recuerde que, una vez recopilada toda la información, deberá invertir más tiempo en su propio análisis.

Las tres preguntas imprescindibles en cualquier cuestionario

Ahora ya sabemos que la información cuantitativa que se desprende de los clics del cliente (el qué) necesita de la realización de un adecuado análisis para conseguir información cualitativa (el por qué) y decir lo siguiente: ¡ah, esto es lo que querían!

Si no desea que su estrategia de investigación sea muy compleja, deberá incluir las tres preguntas siguientes en el cuestionario dirigido a los visitantes de su sitio web. Por supuesto, presente el pequeño cuestionario al final de la visita.

Estas tres preguntas le proporcionarán respuestas a cuestiones importantes acerca de los clientes y darán más sentido a la información recopilada mediante el análisis de clickstream realizado online por parte del cliente. En definitiva, las respuestas a estas preguntas le facilitarán información sobre las necesidades de sus clientes y le proporcionarán ideas específicas para mejorar su sitio web.

Pregunta 1: ¿Cuál es el objetivo de su visita de hoy a nuestra página web?

La mayoría de nosotros (analistas, directores de marketing o responsables de área) nos equivocaríamos en el supuesto de tener que responder a la siguiente pregunta: ¿por qué cree que la gente visita su sitio web? Pero ya no deberá realizar suposición alguna

Preguntar educadamente a los usuarios el motivo por el cual visitan su sitio web, es una de las mejores formas de obtener la parte fundamental de información deseada. Tanto la distribución de los distintos motivos expuestos como las respuestas obtenidas serán reveladores (nos abrirán los ojos) y ayudarán a explicar muchos de los datos sobre los clics del cliente que anteriormente, parecían no tener demasiado sentido. Por ejemplo, podrá saber que, en un sitio web de e-commerce, una pequeña parte del tráfico busca una compra futura. O que, en un sitio web sin ánimo de lucro, la mayoría de los visitantes no realizan una donación porque no consiguen saber qué porcentaje de su dinero será utilizado en labores administrativas.

Pregunta 2: ¿Ha conseguido completar lo que vino a hacer?

Podría preguntarle qué es lo que no funciona en su propio sitio web y me revelará alguno de los problemas. Puedo hacerle la misma pregunta a Michele, la analista de la empresa, y probablemente me contestará algo diferente; y así con los HiPPO de la empresa a los que se les realice esta misma pregunta.

Pero todas estas respuestas tienen poca importancia, porque lo que de verdad importa es lo que los clientes piensen que funciona bien y lo que no lo hace. De forma que, ¿por qué no preguntarles directamente en lugar de perder el tiempo con hipótesis o falsos puntos de vista?

A menudo me preguntan cuál es la métrica individual más importante en analítica web. Mi respuesta es siempre la siguiente: la tasa de finalización de tareas. Considero que es más importante que la conversión o el índice de ingresos. Con la tasa de finalización de tareas puedo saber por qué la gente ha visitado mi sitio web (su objetivo original) y además, puedo saber qué tareas no pudieron finalizar buscando dicho objetivo (tasa de finalización de tareas), de forma que puedo conocer exactamente los aspectos que debo arreglar o mejorar (consulte la figura 6.8).

Figura 6.8. Tasa de finalización de tareas como objetivo principal

Si tomo esta información e implemento las mejoras necesarias en el sitio web, es imposible que la conversión o el índice de ingresos no se incrementen (¡además de otros parámetros interesantes!).

Pregunta 3: ¿Por qué no ha conseguido completar lo que ha venido a hacer?

La tercera de las preguntas imprescindibles en un buen cuestionario, proporciona un pequeño cuadro de texto en el que el consumidor podrá escribir lo que considere necesario (VOC, opinión del cliente). Dicho cuadro proporciona al cliente la oportunidad de explicarle, con sus propias palabras, los motivos por los que no pudo finalizar la tarea que vino a hacer, además de permitirle compartir ideas y realizar sugerencias que puedan ayudar a la mejora del sitio web.

Deberá clasificar todas las respuestas según los temas o motivos expuestos por los clientes. Cuanto más aparezca un tema o motivo determinado en los cuadros VOC, más necesarios serán su análisis y solución. Así, dicha clasificación se convertirá en la lista de tareas pendientes a realizar para mejorar la navegación por su sitio web.

Impulsar una estrategia orientada al cliente

Las tres preguntas descritas anteriormente le proporcionarán una cantidad relevante de información (insights) para impulsar una estrategia orientada exclusivamente en los deseos y necesidades del cliente. Puede crear el cuestionario con las tres preguntas e implementarlo en su sitio web o puede utilizar, por ejemplo, el cuestionario gratuito llamado 4Q de iPerceptions (lo reconozco: actualmente, formo parte de los miembros del comité de asesores de iPerceptions).

El cuestionario 4Q (http://4q.iperceptions.com) es un cuestionario basado en la solicitud de permiso para realizar encuestas que actualmente está disponible en 18 idiomas. Permite controlar el porcentaje de tráfico del sitio web que debería consultar la encuesta e incluso utiliza cookies para asegurarnos que al mismo usuario se le muestre el cuestionario sólo cada 30 días (siempre y cuando cumplan con los requisitos de la muestra).

Antes de abandonar el sitio web y aparte de las tres preguntas descritas, el cuestionario realizará al cliente una cuarta pregunta con respecto a la valoración del nivel de satisfacción: «basándose en la visita de hoy, ¿cómo valoraría la navegación por nuestro sitio web?»

Ocho consejos para elegir un proveedor de encuestas online

Si en algún momento decide elegir una empresa externa para que le proporcione un servicio de encuestas online, deberá tener en cuenta algunos consejos o recomendaciones. Actualmente existe una gran variedad de empresas que ofrecen este tipo de servicio, desde el más simple hasta el más sofisticado.

Recuerde que el factor más decisivo para elegir la compañía consiste en la determinación de sus necesidades reales: deberá decidir si necesita una encuesta a nivel de página web o una a nivel de sitio web. En función de este dato, elija el servicio correspondiente, ya que no son intercambiables.

Desde mi humilde (y a menudo dolorosa) experiencia, debería considerar los siguientes ocho consejos antes de elegir la empresa que le ofrecerá el servicio de encuestas online.

Consejo 1: Rigor matemático

Elija una compañía que aplique un rigor matemático a los resultados obtenidos. Por desgracia, es muy habitual la interpretación errónea de los resultados debido a una mala aplicación matemática en el análisis de los mismos (o porque alguien haya decidido reaccionar de forma exagerada ante los resultados).

La medición de los resultados de la encuesta no consiste sólo en descubrir el promedio de las respuestas, ya que los promedios suelen mentir. Se trata de realizar mediciones de las distribuciones y calcular los coeficientes de regresión. La empresa que le ofrezca este servicio deberá aplicar la estadística e interpretarla y uno mismo deberá centrarse en el análisis de la información, no en la elaboración de informes.

Consejo 2: Capacidad de segmentación de datos en tiempo real

Los análisis no son estáticos: los datos cambian. Puede que descubra patrones de datos interesantes y desee profundizar más. Por ejemplo, si el índice de finalización de tareas baja 9 puntos en 24 horas, sólo para los usuarios provenientes de Microsoft Bing, querrá saber por qué. O puede mostrar interés en leer las respuestas de los usuarios que visitaron su sitio web tres veces para descargar una aplicación y cuya respuesta a la confirmación de finalización de tareas fue negativa.

Deberá poder segmentar la información según sus necesidades de manera rápida y eficiente.

Busque un proveedor que pueda realizar una segmentación de datos en tiempo real, porque los datos considerados a nivel global, engañan. Evite los proveedores que no puedan ofrecerle una segmentación de la información. Algunos proveedores le ofrecerán segmentación a la carta, es decir, que deberá pedirla y ellos se la enviarán posteriormente, bajo demanda. Si no dispone de más opciones, puede trabajar con este tipo de proveedores. Pero el proveedor ideal es aquel que proporcione un entorno online que le permita cortar y mezclar los datos obtenidos a voluntad, desde el primer momento. ¡Este es el proveedor de encuestas online que merece la pena!

Consejo 3: Parámetros de referencia e índices

¡El contexto es el rey! Aunque está bien saber que nuestro resultado final haya subido de 53 a 57, realmente necesitará saber que el parámetro de referencia (benchmark) del mercado está en 70. Pocas personas de entre los altos cargos moverán un dedo si les comunica su resultado final, pero tardarán muy poco en ofrecerle dinero cuando les diga: «nuestro resultado es x, nuestro competidor principal está en x+10 y el parámetro de referencia del mercado está en xy».

Aquí intervienen también factores más sutiles. Al comparar el rendimiento de su empresa con los competidores y el mercado en general, está objetivando los datos proporcionados. Ya no se trata de su resultado y de la impresión de si lo está haciendo bien o mal: los parámetros objetivos del sector revelan la posición de su empresa.

Y este tipo de información desata pasiones entre los directivos y altos cargos.

Por tanto, localice un proveedor de encuestas online que le proporcione una considerable cantidad de parámetros de referencia e índices comparativos.

Consejo 4: Categorización de las respuestas

Las conclusiones más valiosas no vendrán determinadas por el análisis cuantitativo, sino por el análisis cualitativo de las respuestas escritas en los cuadros de texto por parte de los clientes. Se trata del tipo de análisis más difícil de llevar a cabo, incluso si la suya es una compañía de tamaño medio.

Entre los proveedores, aún no existe la excelencia en el proceso de categorización de las respuestas de los usuarios, ya que se trata todavía de una cuestión que está en proceso de solución, pero deberá preguntar a su posible proveedor qué tipo de posibilidades le ofrece al respecto. Si le ofrecen una categorización de respuestas instantánea y gratuita, no se lo tome al pie de la letra e invítelos a demostrar tan atrevida afirmación con los datos obtenidos en su sitio web.

Por tanto, deberá elegir la mejor de entre unas opciones que, actualmente, no son óptimas. Este contexto no se debe a una negligencia por parte de los proveedores, sino a que el proceso de categorización de respuestas aún se encuentra, a nivel general, en fase de mejora.

Consejo 5: Tipo de invitación a la encuesta

Ya sabemos que existen distintos tipos de invitación a la encuesta: a la salida, mediante ventanas emergentes (pop-ups), y subyacentes (pop-unders), activas y pasivas. Cada tipo de invitación tiene sus ventajas e inconvenientes.

Pregunte a su proveedor qué tipo de metodología utiliza y compruebe que se adapta a sus necesidades. El proveedor debería dejarle experimentar con distintos tipos de invitación, así como con el contenido, color, aspecto y texto de la invitación.

Los cuestionarios de salida funcionan mejor para las encuestas a nivel de sitio web, pero deberá comprobarlo para su caso concreto. Muchos de los proveedores actuales de encuestas a nivel de página también ofrecen opciones de personalización. Aprovéchelas.

Consejo 6: La sofisticación de las cookies

Deberá elegir un proveedor de encuestas online que pueda enviar cookies. Las cookies nos aseguran que el usuario no recibe un nuevo cuestionario hasta, por ejemplo, pasados 90 días, independientemente de si completó el cuestionario o no. Lo último que debe pretender es cansar al cliente con cuestionarios frecuentes.

También puede utilizar un tipo de sondeo que muestre el cuestionario sólo a un determinado tipo de clientes, como los que hayan visitado un número x de páginas o los que provengan de www. zqinsights.com, por ejemplo. Pregunte a su proveedor si está capacitado para ofrecerle este tipo de servicio más sofisticado (algunos lo ofrecen y otros no), ya que es una opción que puede ser importante o no en función de sus necesidades.

La mayoría de proveedores actuales le permiten determinar la relación de muestras de sondeo (el número de visitantes de su sitio web a los que se mostrará el cuestionario), pero deberá asegurarse de que contrata esta opción en su servicio.

Consejo 7: Integración con clickstream

¿Le permite su proveedor de encuestas la integración con la herramienta de analítica web que utiliza? Hágale esta pregunta y, en caso afirmativo, exija una descripción del proceso. Asegúrese de que uno de sus trabajadores inteligentes de IT tiene acceso al programa para realización de encuestas elegido para poder verificarlo con la perspectiva FUD (precaución, incertidumbre, duda).

La integración con clickstream es importante (no en primera instancia, pero sí después de meses de realización de encuestas), porque deseará conocer qué partes del sitio web visitaron los clientes satisfechos, qué partes o campañas provocaron el tráfico de clientes más descontentos o hasta qué punto los usuarios se sintieron cómodos ante la posibilidad de recomendar su sitio web.

El proceso de integración es complejo y laborioso, pero proporciona sólidas recompensas.

Consejo 8: Período de pruebas

Una vez determinada su elección, deberá ponerse en contacto con el departamento de marketing y ventas de la empresa elegida. Llegados a este punto, la mejor manera de comprobar la efectividad real de su producto es la contratación de un período de pruebas (un piloto). Si la empresa elegida es seria, sus responsables estarán dispuestos a llevar a cabo un período de pruebas de entre un mes y seis semanas. Si la empresa elegida rechaza la opción de un período de pruebas, es posible que la herramienta no pueda cubrir sus necesidades.

Incluso aunque tuviera que pagar una pequeña cantidad, el período de pruebas es una idea muy recomendable. Durante su realización, podrá comprobar si las herramientas y metodología ofrecidas se adaptan a sus necesidades y, lo que quizá es más importante, si la relación con los responsables de la empresa contratada es buena. Recuerde: rara vez se compran cosas, casi siempre se adquieren relaciones.

En definitiva: ocho recomendaciones muy simples que debería tener en cuenta para encontrar un buen proveedor de encuestas online. Le ayudarán a establecer una relación duradera, productiva y beneficiosa para ambas partes.

Nuevas opciones emergentes en internet

Una de las razones de mi pasión por internet es la gran posibilidad de innovación que permite, prácticamente a diario. Incluso en el humilde campo que analiza este libro, la investigación del comportamiento de los usuarios de la web, actualmente existen opciones que hace tan sólo unos años eran impensables.

Para cerrar este hermoso capítulo, me gustaría compartir cuatro de estas opciones. Cada una de ellas es innovadora y única a su manera, pero todas ellas son un indicador fehaciente de que en cualquier momento pueden aparecer nuevas opciones aún más efectivas. Mi consejo: ¡no deje de investigar!

Estudios comparativos sobre de parámetros de referencia

Es normal que desee saber si el resultado de su análisis es bueno (o malo) en relación a los resultados de las empresas de la competencia. O, si dispone de más de un sitio web comparar, por ejemplo, el proceso de responder a una pregunta o encontrar un producto entre dos de sus sitios web.

No hace mucho tiempo, era tremendamente difícil reunir los recursos necesarios, tanto humanos como económicos, para realizar este tipo de estudios. Pero en la actualidad, ya no lo es. Un considerable número de empresas presentes en internet proporcionan este tipo de comparativas. Tendrá que indicarles la tarea o proceso que desee comparar así como los nombres de las empresas de la competencia y ellos determinarán el número de usuarios necesario para poder realizar la tarea especificada, recopilarán los datos obtenidos y darán como resultado el análisis.

Una de estas compañías es UserZoom, disponible en www.userzoom.com.

Lo curioso de esto es que internet le permite contratar estos servicios a gran escala y a un coste relativamente bajo, cosa hasta hace poco impensable. No se puede imaginar lo relevante que este tipo de información resulta para trabajar con cualquier alto cargo de una empresa y ayudarle a hacer lo correcto: invertir en la mejora de las características de navegación de su sitio web, en base a las opiniones de los clientes.

Pruebas rápidas de usabilidad

El concepto implementado en www.fivesecondtest.com es brillante por su simplicidad.

Sólo hay que cargar la imagen de la página web que desee someter a la prueba y elegir el tipo de prueba deseado. A continuación, basta con que envíe una dirección URL a una lista de personas determinada (clientes actuales o potenciales) o publicarla en su cuenta de Twitter, invitando a la colaboración.

Cuando un usuario visite la web cuya dirección le haya sido enviada, se le comunicará que dispondrá de cinco segundos para fijarse en una imagen. A continuación, se mostrará la imagen (¡la imagen de su propia página web!). Después de cinco segundos, la imagen desaparecerá y se le preguntará al usuario que haga una pequeña lista de las cosas que recuerde de la imagen (página web). Se trata de un procedimiento rápido, gratuito (al menos, hasta ahora) y de ejecución sencilla.

El resultado de lo que el usuario haya percibido en cinco segundos quedará reflejado en un cuadro de texto que él mismo rellenará, con los detalles que recuerde de la imagen (o página web). Por tanto, estamos hablando de un excelente método para valorar si los elementos relevantes para provocar la acción del usuario de su página web, son tan claros como se supone. O para determinar qué elementos estructurales de una pagina web destacan y cuáles que pasan desapercibidos. Podrá saber de forma inmediata si el usuario ha leído un texto determinado o a qué estímulo reaccionó primero. El sitio web le permite incluso cargar la pantalla de una empresa de la competencia y averiguar los elementos de dicha pantalla que convencen más a los usuarios.

Fivesecondtest forma parte de una nueva generación de compañías que permiten el acceso masivo a elementos tradicionales de la metodología de pruebas de usabilidad que anteriormente tan sólo eran posibles reproducir en laboratorio.

Estudios online basados en fichas card sorting)

Uno de los mejores métodos para mejorar las llamadas arquitecturas de información (IA) de un sitio web se basa en ejercicios realizados con fichas. Como viene siendo habitual en todo este tipo de estudios, de nuevo el usuario proporciona una valiosa información sobre cómo se debe estructurar un sitio web.

El ejercicio tradicional de esta metodología consistía en escribir los nombres de los elementos (o conceptos) principales en fichas numeradas. A continuación, se seleccionaba un número representativo de usuarios, se les entregaban las fichas mezcladas y se les pedía que las ordenasen en grupos según su criterio. Esta nueva organización de las fichas ayudaba de forma considerable a estructurar de manera lógica los elementos y conceptos presentes en un sitio web.

Por supuesto, un estudio de este tipo en laboratorio resultaba caro y presentaba los inconvenientes comunes (mencionados anteriormente) a toda metodología vinculada a una sala o laboratorio. Pero actualmente puede entrar en internet, donde existen dos maravillosas compañías que le permiten crear un estudio basado en fichas online de forma rápida y eficiente: OptimalSort (www.optimalsort.com) y WebSort (www.websort.net).

A continuación, le describimos cómo funciona este proceso: hay que registrarse en el sitio proveedor del estudio basado en fichas, cargar sus elementos o conceptos (es decir, crear las fichas), especificar los usuarios que determinarán la muestra (mediante métodos de selección online como Ethnio o enviando correos electrónicos de su libreta de direcciones) y enviar un correo con la invitación. Los destinatarios realizarán el ejercicio online de forma rápida y eficiente, respondiendo a unas pocas preguntas. Por último, tendrá que analizar la información y todo el mundo feliz.

Puede realizar ejercicios tanto abiertos como cerrados (restringidos). La diferencia principal consiste en permitir que los usuarios puedan crear sus propias categorías o deben clasificar los elementos según unas categorías predeterminadas. Si va a llevar a cabo su primer estudio mediante fichas, le recomiendo que entregue un ejercicio abierto: siempre resulta muy interesante comprobar la categorización de los elementos que realizan los usuarios.

Mapas inteligentes de calor visual (heat maps)

Los estudios basados en el seguimiento visual también son de gran ayuda, para comprender el comportamiento de los usuarios que navegan por su sitio web: qué les llama la atención, qué detalles observan o qué elementos influyen sobre su forma de navegar.

Es posible que siempre haya deseado llevar a cabo un estudio basado en seguimiento visual. O es posible que lo haya realizado alguna vez en el pasado y aún recuerde lo que le costó (sí, sé que pueden resultar muy caros). Además, presentan el eterno problema del trato con personas: siempre es muy laborioso encontrar personas disponibles, reunirlas en un laboratorio y pedirles que se comporten con normalidad mientras son observados.

¿No sería fantástico poder obtener la misma información sin tener que tratar con las personas y sus condicionantes?

Figura 6.9. Mapa de calor visual de Occam’s Razor, creado por Feng-GUI

Entre en Feng-GUI (www.feng-gui.com), un programa que asegura «simular el comportamiento de la visión humana durante los cinco primeros segundos de exposición a estímulos visuales y crear mapas de calor (heat maps) basados en algoritmos que describen aquello en lo que un ser humano haya fijado su atención». La figura 6.9 muestra el mapa creado por Feng-GUI basándose en mi blog.

Una mayor intensidad de color indica un mayor interés por parte del usuario, los números en un círculo indican el orden en que los ojos miraron el área y las líneas trazadas representan el movimiento.

Interesante, ¿no? Gratuito o por muy poco dinero (la enésima parte de los que debería pagar por un estudio de seguimiento visual de laboratorio), de nuevo un ordenador se hace cargo del problema: ¡las personas somos tan prescindibles!

Bromas aparte, hay que reconocer que en Feng-GUI utilizan sofisticados algoritmos para encontrar la solución a nuestros problemas. En mi humilde estudio, compruebo que este programa no es perfecto al contrastar los resultados de los mapas de calor creados en Feng-GUI, con los resultados de un estudio de seguimiento visual real. Pero sorprende su nivel de acercamiento a la realidad e ilusiona su más que seguro perfeccionamiento, que mejorará con el tiempo.

No estoy seguro de que, en un futuro cercano, los ordenadores y algoritmos puedan sustituir la necesidad de trabajar con seres humanos para entender sus emociones y poder dar respuesta a preguntas del tipo: por qué. Pero lo que sí es cierto es que tanto los ordenadores como los algoritmos nos permiten realizar rápidos y sofisticados procesos de análisis y, además, deberíamos estar preparados para el día, no muy lejano, en el que nos ofrezcan herramientas aún más valiosas.

7

Fallar con más rapidez: dar rienda suelta al poder de las pruebas y la experimentación

¡Bienvenido al alucinante mundo de la experimentación y las pruebas!

La gran ventaja de la web sobre el resto de canales reside en su capacidad para la prueba y el error, a un coste muy pequeño.

Puede responder a preguntas mediante el instinto sobre su sitio, el coste de sus productos o envío de los mismos, o sobre el diseño de la página de destino, o incluso puede responderlas mediante experimentos rápidos y realizar ejecuciones en tiempo real en su sitio, donde los clientes le ayudarán a elegir las ideas ganadoras.

Las pruebas son rápidas, baratas y además son cuantificables. Así que no lo dude: aprenda a fallar más rápido

Contenido del capítulo

Un vistazo a las opciones detesting: A/B y MVT

Ideas para pruebas procesables

Experimentos controlados: ¡mejore su habilidad analítica!

Crear e implementar una cultura orientada altesting

Desde los albores de los tiempos, la gente ha estado llevando a cabo todo tipo de experimentos y no únicamente en laboratorios químicos o mezclando tipos de plantas en pro de la biología. Siempre hemos estado rodeados de la experimentación en marketing como ciencia. Desde probar almacenes temáticos antes de su lanzamiento a nivel mundial, hasta mostrar diferentes programas de televisión en estados distintos, en diferentes momentos o a diversos tipos de audiencia.

A pesar de esa arraigada tradición de pruebas en el mundo offline, tendemos a usarla muy poco online. Es un auténtico disparate, porque podemos aprender mucho de las técnicas de experimentación offline y, además, tenemos muy pocas limitaciones.

Los tests online no son opcionales: son obligatorios en cualquier tipo de negocio.

Sin mejorar ciertos componentes en cuestión de pruebas, su negocio nunca alcanzará el éxito que se merece.

Uno de los aspectos más infravalorados de los tests es su propuesta de valor integral. Tenga en cuenta los siguientes beneficios para su empresa:

• Puede crear una democracia de ideas que implica lo siguiente: un entorno donde las ideas surjan en cualquier lugar y a partir de cualquier persona, ya sea de una persona HiPPO o del mismísimo conserje.

• Ya no tendrá que adivinar lo que funcionará o no en su sitio web.

• Podrá imaginar y sugerir ideas descabelladas, pero al final gestionará el riesgo, controlando cuánta gente ve la «idea descabellada» y cuántos ven el control.

• Puede lanzar productos pronto y de manera frecuente y, además, fallar con más rapidez: su única restricción es la cantidad de tráfico que logre, así como las ideas que tenga.

• Controla el significado del éxito, identifica el objetivo y decide el resultado deseado.

• Permite que sus clientes participen, tal y como lo harían en su sitio y, además, le ayudan a seleccionar los ganadores (¡todo esto sin saber que están siendo objeto de prueba!).

• Si el coste le supone un obstáculo, puede experimentar de forma gratuita utilizando herramientas como Google Website Optimizer. Es más: podría empezar mañana mismo (sin RFP, sin complejas evaluaciones del producto ni burocracia empresarial).

• No tiene que comprar herramienta alguna de analítica web, ni preocuparse sobre la presentación de los informes ni de la construcción de su propio test multivariante o plataformas de regresión para obtener los resultados de las pruebas.

Todas las herramientas contienen todos los informes, así como la analítica y matemática complejas, que son necesarias.

¿Se ha convencido? Espero que sí. Pocas cosas en la analítica web resultan tan geniales, excitantes, divertidas e impactantes como la subcultura de las pruebas y la experimentación. Es un campo poco común, donde puede mejorar tanto sus resultados como la satisfacción del cliente.

Ahora aprenderá sobre los tipos de pruebas disponibles, las que puede llevar a cabo, el motivo por el que los experimentos controlados cambiarán su vida y, por último, el modo de implementar una cultura de pruebas en su empresa.

Un vistazo a las opciones de testing: A/B y MVT

Aunque pueda parecer que tiene una mezcla heterogénea de tipos de pruebas, básicamente se suelen utilizar dos tipos: los tests A/B y los test multivariante (MVT). En las siguientes secciones echaremos un vistazo a las ventajas e inconvenientes de cada una de ellos, de forma que pueda determinar cuál es el que mejor se adapta a sus circunstancias.

Pruebas A/B

La técnica de test A/B sirve para probar dos o más versiones de una página de un sitio web.

Cada versión de una página web es única y se puede diferenciar visualmente de la versión controlada (la página original) sin demasiado esfuerzo, tal y como se muestra en la figura 7.1.

Figura 7.1 Prueba A/B

El objetivo es probar unas cuantas versiones de la página e identificar cuál ofrece el resultado deseado, por ejemplo más click-throughs (clics efectivos), más conversiones, menores tasas de rebote o más contribuciones. Para llevar a cabo el test, cada una de las versiones se muestra de forma aleatoria a un porcentaje predeterminado de personas que hayan llegado a la página, normalmente en la proporción 50/50 (o en el caso de una prueba A/B/C, 33, 33 y 34 %).

Los tests A/B son mejores cuando se prueban grandes cambios tanto en el diseño como en las plantillas de las páginas web, o en casos en los que quiera añadir o quitar páginas de una navegación guiada estándar (por ejemplo, solicitar una tarjeta de crédito conlleva cuatro pasos: se pueden probar dos pasos o todos).

Los primeros pasos en los tests A/B son muy sencillos. Comience por echar un vistazo al informe de las principales páginas de destino e identifique las páginas con mayores tasas de rebote. Después, haga un ejercicio de análisis de ideas para mejorar la página, unifique las más prometedoras y consiga (mas bien suplique) que sus diseñadores y desarrolladores creen una o dos versiones con estas nuevas ideas. Lance las nuevas ideas y mida su éxito. Así de simple.

Ventajas de los tests A/B

Probablemente, los tests A/B son la manera más barata de comenzar a probar, porque utilizará los recursos existentes en su empresa, ya que las herramientas son gratuitas e incluso podrá utilizar una plataforma web ya existente.

Los tests A/B no resultan complicados en términos de esfuerzo.

Sin duda, la técnica de pruebas A/B es la mejor para comenzar su viaje por el mundo de las pruebas.

Debido a su inherente sencillez, puede empezar a trabajar rápidamente y aportar cierto aire fresco a su organización, a la vez que se divierte. Además, los resultados se pueden comunicar de forma sencilla.

No tiene por qué preocuparse de llevar a cabo tests multivariantes, regresiones u otras (adorables) cosas.

Inconvenientes de los tests A/B

Los tests A/B representan una orientación del tipo «todo o nada». En otras palabras, está probando páginas (tal y como se muestra en la figura 7.1) donde, de una vez, se han realizado cambios en muchos elementos. Podrá saber fácilmente qué página ganará. Sin embargo, resultará complicado discernir cuáles fueron los elementos que contribuyeron, en mayor o menor medida, a que dicha página ganara.

Los tests A/B siempre serán un arma principal de su arsenal, pero tener demasiada confianza en los tests A/B podría suponer que está haciendo cambios demasiado despacio.

Tests multivariantes

La técnica de tests multivariantes sirve para probar los cambios en muchos elementos diferentes a la vez, en la misma página web. Utilizaremos la figura 7.2 para mostrar este concepto.

Figura 7.2. Página de control en un test multivariante

Le gustaría optimizar esta página para Google. Los cuatro elementos, identificados en la figura 7.2 mediante una línea doble de puntos, son críticos para la página y se van a optimizar en esta prueba. Por ejemplo, se prueban cuatro diferentes versiones del texto principal de la página «Encuentre, organice y comparta sus fotografías» y unas pocas versiones de la imagen principal (parte inferior derecha). También se puede probar la página sin ninguna imagen y con tres acciones alternativas en lugar de «descarga gratuita».

Para ejecutar el MVT debe implementar las etiquetas de JavaScript de la herramienta de pruebas en la propia página. En el ejemplo anterior, situaría las etiquetas alrededor de cuatro elementos identificados y cargaría las opciones en la herramienta de pruebas (por ejemplo, Google Website Optimizer, Optimost, SiteSpect). Después, déjelo funcionar.

En función de la configuración elegida, a los visitantes de la página se les mostrará una página creada dinámicamente con una variación de los elementos de la prueba (en este caso una imagen diferente, una llamada para realizar una acción y el cuerpo de texto principal). Su herramienta MVT comenzará a producir los datos casi de forma inmediata (consulte la figura 7.3), aunque normalmente no debería tenerlos en cuenta hasta que no aparezca un valor del 95 % o superior para que tenga trascendencia estadística en los resultados.

Figura 7.3. Resultados ejemplo de un test multivariante

En el caso de Google Website Optimizer deberá prestar atención a la columna Chance to beat orig («probabilidad de ganar al original»). ¡Obviamente, su bonificación se basará en la columna Observed improvement («mejora observada»). Vea la enorme riqueza de datos de la figura 7.3 y lo fácil que resulta entender los resultados. Ésta es una de las características principales de la herramienta MVT y la razón principal por la que resultan mucho más accesibles, incluso a personas que no se dedican a esto.

Al igual que en el caso de los tests A/B, debe estar preparado para obtener resultados sorprendentes: la página mostrada en la figura 7.4 fue la que al final ganó la prueba.

Figura 7.4. Ganador del test multivariante de Google Picasa

No resulta sorprendente ver que el texto «La manera más fácil de compartir y gestionar sus fotografías» es mejor que «Encuentre, organice y comparta sus fotografías». De todas formas, ¡es sorprendente ver que la imagen que muestra las ventajas del programa no ayudará a las conversiones! Además, me sorprendió de forma individual, porque hice miles de pruebas donde un simple texto funcionaba mejor que los botones, especialmente con las palabras «gratuito» o «gratis», pero en este caso el enlace de «descarga gratuita» no funcionó tan bien como el botón «pruebe Picasa ahora». Como puede comprobar, todos nos podemos equivocar. ¿Hubiera imaginado alguna vez en su vida que la palabra «probar» funcionaría mejor que el término «gratis»?

Técnicas comunes de MVT

Normalmente, se utilizan dos técnicas para la ejecución de pruebas multivariantes: «factorial completa» y «factorial parcial» (también conocida como «factorial fraccional»). Con las pruebas factoriales completas se pueden probar todas las combinaciones de las páginas que podrían darse como resultado de su experimento. Por ejemplo, en la prueba anterior tiene las cuatro variaciones de los cuatro elementos (imagen, texto, llamada a la acción, copia) de modo que dispone de 4 × 4 × 4 × 4 = 256 combinaciones. Con las pruebas factoriales parciales, puede probar menos combinaciones e inferir o deducir los resultados de lo que podría ocurrir con otras.

Para cada método hay fieles seguidores y no van más allá de descartar completamente al otro método. Pero hay muchos matices y la técnica que utilice dependerá de lo que intente conseguir. Una prueba factorial completa es genial para encontrar los datos importantes en las interacciones entre cada elemento y le ayudará a tomar una decisión con mayor información. Pero la factorial completa conlleva un coste: el tiempo que requiere y el número de participantes en la prueba (porque necesita datos suficientes para cada combinación). Una prueba factorial parcial pierde cierta cantidad de datos, pero puede obtener resultados antes. Existe otra opción híbrida que está ganando puntos y aceptación entre la gente. En este método se utiliza la factorial parcial para identificar las peores combinaciones, eliminarlas y, después, realizar una prueba factorial completa para las combinaciones restantes más prometedoras. ¡Lo mejor de ambos mundos! Cualquiera de las técnicas es válida. A continuación, le pongo un ejemplo: si me encuentro diseñando la máquina perfecta para detener el calentamiento global, usaré la técnica factorial completa, pero si únicamente me encuentro diseñando un parche para la rápida desaparición de la capa de ozono en la atmósfera, entonces usaré la factorial parcial. ¿Hipérbole? Sí. ¿Codificada con un mensaje secreto para enseñarle a hacer la mejor elección? ¡Eso creo!

Ventajas de los tests multivariante

Cada día que pasa resulta más sencillo realizar tests multivariante. Puede complicar las cosas cuanto desee, pero también puede empezar de forma sencilla con unas pocas líneas de etiquetas de JavaScript en una página.

Casi todos los aspectos de la MVT se delegan, o lo que es lo mismo, MVT utiliza el potente modelo software-as-a-service (SAS, software como servicio). Más allá de añadir etiquetas a su página, no necesita su equipo de TI. Puede iniciar, ejecutar y detener las pruebas «de forma remota» utilizando la herramienta MVT y también recibir toda la analítica. Así que, ¡adiós, TI! (de acuerdo, sólo bromeaba, adoro a mis colegas de TI). La cantidad de datos recogidos con la herramienta MVT se traduce de forma directa en una mayor comprensión tanto de las opciones de sus visitantes como del valor de sus ideas. Y a cambio, todo esto se traduce directamente en una experiencia online óptima.

Inconvenientes de las pruebas multivariantes

La herramienta MVT requiere más esfuerzo así como un mayor nivel de compromiso por parte de su organización (tanto comerciales como analistas, colegas de TI y personal HiPPO). Aunque las recompensas sean grandes, también requiere que ponga una gran cantidad de recursos en el proceso.

Con la MVT, los experimentos resultarán efectivos en función de las ideas que aplique sobre ellos.

Necesitará invertir tiempo escuchando a sus clientes (consulte el capítulo 6) y tendrá que desarrollar unos conocimientos sólidos sobre lo que su página web será capaz de llevar a cabo para su negocio. Esto es bastante más complicado de lo que se imagina y es el motivo por el que muchos esfuerzos de MVT fracasan.

Otro problema, similar a los tests A/B, es que está optimizando una única página, mientras que su experiencia web no se basa en una sola. El número de páginas que aparecen desde que se entra en su sitio hasta que se realiza una compra podría ser de hasta 10 páginas. Arreglar una página es parte de la batalla, pero si las demás páginas son desastrosas… seguimos con lo mismo, es decir, en guerra.

Tanto los tests A/B como los multivariante son una parte crítica para mejorar la utilización del sitio web e involucrar a sus clientes. Elija la herramienta adecuada para el propósito correcto.

Otra técnica, la de de experimentos controlados, es la extensión de la filosofía de pruebas.

Hablaré de ello un poco en este mismo capítulo.

Ahora, ¡vaya a hacer su primera prueba!

Ideas para pruebas procesables

La sabiduría popular sugiere que el primer paso es el más complicado. De modo que ahora que se ha dado cuenta del poder que pueden tener las pruebas A/B o las herramientas MVT en su empresa, me gustaría compartir algunas ideas específicas que le servirán de inspiración. Estas ideas provienen de mis años de experiencia.

Antes de continuar es importante puntualizar el hecho de que cada sitio web es único.

Lo que funciona para la marca x podría no funcionar para la marca y. Esto se debe a que cada negocio tiende a ejecutar una estrategia online distinta. El otro lado de la moneda es el sano entrelazado o cruce de ideas. En una empresa de éxito reciente me encontré una serie de experimentos para optimizar una página web sin ánimo de lucro y la mayoría de mis ideas ¡vinieron del e-commerce! La moraleja de esto: mantenga una mente abierta. Las secciones siguientes contienen una buena colección de ideas para realizar pruebas, algunas obvias, y otras, no tanto.

Arreglar las grandes perdedoras: las páginas de destino

La mayoría de las personas empiezan sus pruebas con botones o diversas imágenes. Pero si quiere un impacto realmente importante, comience probando con las páginas de entrada principales, las que tengan mayor número de rebotes. Estas páginas tienen una gran cantidad de tráfico, no son muy complicadas de arreglar y pueden mostrar un gran rendimiento o potencial. Puede comenzar a arreglarlas observando las fuentes de tráfico, las palabras clave de búsqueda, etc.

Si desea un gran impacto, comience con las páginas de destino de la campaña, así como con las páginas de búsqueda, de correo electrónico y de afiliados o asociados. Está gastando dinero recibiendo este tráfico y si arregla las páginas asociadas reducirá el coste. Debido a que no necesita seguir comprando más tráfico, aumentará los beneficios mediante mayores conversiones y ahorrará en recursos.

Centrarse en las páginas de contacto con clientes, registro de salida (checkout) e identificación

Las páginas de contacto con clientes, registro de salida e identificación son los canales clásicos de su sitio web. La gente entra a una navegación estructurada (página 1 → clic → página 2 → clic → página 3: hecho), y por otro lado, puede conseguir dinero mediante la conversión, un contacto o un registro de cuenta. Céntrese en estas páginas porque están directamente vinculadas a los resultados y al balance final.

La mayoría de los sitios de e-commerce disponen de un proceso de registro de salida con cuatro páginas: carrito de la compra o registro de salida → información sobre el cliente → información de pago → comprobación del pedido → confirmación. Algunas disponen de un registro de salida con dos páginas: carrito de la compra o registro de salida → toda la información → confirmación. ¿Cuál es el suyo? ¿Por qué no probarlo? Igualmente se aplica si es un banco que acepta tarjetas de crédito o una ONG que acepta donaciones online. Pruebe a ver cuál es el proceso que mejor funciona para sus clientes.

Optimizar el número y la presentación de los anuncios

La publicidad es la fuente principal de captación de recursos para numerosas páginas web y parece que existe poco control a la hora de presentar los anuncios. La táctica predominante parece ser colocar la mayor cantidad de anuncios por página posible. Pero la hipótesis de que «más anuncios = más clics = más ingresos» nunca ha sido certificada.

¡Esta misma mañana he visitado un importante sitio web que tenía nueve anuncios encima del navegador! Los anuncios no sólo resultaban inútiles, sino que además daban una impresión horrible. Es posible que nunca vuelva a visitarlo… Doble error.

Así que pruebe el número de anuncios que debería tener en su página. Puede utilizar la prueba A/B o una multivariante. En una prueba digna de recordar, un cliente redujo en un 25 % el número de anuncios de su página y, curiosamente, los beneficios se incrementaron en un 40 %. No le miento, ¡en un 40 %! Adivine cuál es la versión que dejó más contentos a los clientes. Permítame darle otro par de ideas relacionadas con los anuncios:

• Si un espacio publicitario ocupa un 30 % de la parte superior de su página web, pruebe una versión sin este espacio publicitario y observe cuál de ellas genera más y mejores resultados.

• Pruebe con diferentes presentaciones de anuncios. La mayoría de los anuncios se sitúan en la parte superior, en un recuadro a la derecha, o en alguna otra ubicación evidente. Los visitantes ni siquiera los ven. Pruebe diferentes lugares en la página y podrá incrementar la visibilidad de los espacios publicitarios.

Probar diferentes precios y tácticas de venta

Una forma de reinventar su modelo de negocio es realizando pruebas. He aquí una historia real de cómo las pruebas pueden modificar la concepción del negocio.

Una empresa vendía únicamente cuatro productos. Pero el entorno se endureció y la competencia se volvió aún más competitiva. ¿Cómo contraatacó la empresa? Algún «genio» de la empresa sugirió ofrecer el producto más barato: pasar de costar 15 dólares a que fuera gratuito.

El director de marketing dijo: «Esa es una idea muy radical». El director general dijo: «¿Estás loco?». Por otro lado, el director financiero dijo: «¡Imposible!». La propuesta representaba un reto fundamental: a nadie le gusta renunciar a sus ingresos.

La gente empezó a darle vueltas al hecho de si una distribución gratuita sería exitosa, a cómo impactaría en los ingresos y en por qué alguien querría «comprar» una versión.

En lugar de crear modelos de predicción (¡con suposiciones falsas!) o de rendirse ante la presión de los HiPPO, el equipo de analítica lanzó un test A/B. Controlaban el riesgo con un 95 % sobre la página original y una prueba versión-A sobre el 5 % (con el producto gratuito).

La versión gratuita del producto «vendió» muchísimas copias. Curiosamente, esta versión también ayudó al SKU mix de una forma significante a nivel estadístico, lo que significa que la presencia del producto gratuito provocó que más gente optara por comprar las opciones más caras.

¡Hurra! Otro beneficio fue que una gran cantidad de nuevos clientes conocieron la franquicia porque «compraron» la versión gratuita. Genial.

He aquí alguna idea más para cambiar la táctica de venta:

• A los clientes les gusta creer que les están dando un buen trato, así que si les ofrece descuentos, empiece por un 15 % en lugar de por 10 dólares.

• También puede optar por probar con un reembolso por correo de 25 dólares en lugar de uno instantáneo de 7 dólares: quédese con la copla.

Diseños de grupos de prueba, cubiertas de DVD y cosas offline

Digamos que está lanzando un nuevo producto o un DVD y le gustaría descubrir el diseño más atractivo para los clientes en las tiendas. Podría pedir a su madre que escogiera la versión que le gustase. Podría pedir a su agencia que preguntara a unas cuantas personas. O podría lanzar una prueba online para averiguar cuál de las versiones prefieren los visitantes.

Pongamos a Wal-Mart como ejemplo. Resultaría caro y requeriría mucho tiempo colocar nuevos productos en sus tiendas, además de ser arriesgado comenzar a hacer acopio de unas «horrorosas, aunque extrañamente atractivas» sillas con estampado de cebra en su tienda. ¿Que ocurre si resulta ser un fracaso? Pero puede añadirlas a su web y ver cuánto venden. Si las sillas consiguen al menos 15 revisiones positivas por parte de los clientes, entonces sabrá que va por el buen camino. Al poner a prueba ideas para productos offline, en online, se trabaja con un proceso de lanzamiento más rápido, reduce el riesgo y además no tiene que depender en sus empleados para elegir a los ganadores y a los perdedores.

Optimizar las iniciativas del marketing de salida

Tanto los tests A/B como los multivariante no se limitan a su sitio web. Una de las utilizaciones más efectivas de este tipo de pruebas es mejorar las iniciativas de correo electrónico, afiliación o asociación, visualización y marketing de búsqueda. Las posibilidades son ilimitadas a la hora de obtener una máxima rentabilidad sobre la inversión (ROI) por sus iniciativas con las pruebas.

Para campañas de correo electrónico puede ejecutar pruebas para los contenidos, las copias, las acciones o para la experiencia de páginas de destino conectadas. Incluso puede hacer simples pruebas A/B dirigidas a diferentes sectores geográficos o grupos, de sus listas de correo electrónico.

Para sus afiliados o asociados, puede probar las diferentes ofertas a través de su red, así como reforzar las de mejor resultado en el sitio web.

Muchas herramientas de marketing en motores de búsqueda, como ClickEquations (www.clickequations.com), le permiten realizar tests multivariante de sus anuncios. No tiene que adivinar qué titular, copia o enlaces funcionarán mejor. Ejecute un experimento multivariante en los motores de búsqueda y deje que los porcentajes de clics efectivos y las conversiones le ayuden a optimizar sus campañas de búsqueda.

Mi esperanza con esta sección sobre las ideas para llevar a cabo pruebas procesables es que cuando realice las mismas piense en más allá de lo evidente. Sí, puede y debe probar diferentes posibilidades de acción, colores, tamaños de los botones y contenidos en sus páginas web. Una vez realizadas sus primeras pruebas, intente sacar adelante ideas más ambiciosas, novedosas y atrevidas, ya que tienden a mostrar el valor real tanto de las pruebas como de la experimentación.

Experimentos controlados: ¡mejore su habilidad analítica!

Según se desprende de la inigualable página en inglés de Wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Experiment), un experimento controlado «normalmente compara los resultados obtenidos a partir de un ejemplo experimental frente a un ejemplo estable de control, prácticamente idéntico al ejemplo experimental, excepto en un aspecto, cuyo efecto está siendo el objeto de la prueba (la variable independiente)». Los experimentos controlados son efectivos en cualquier tipo de escenarios del mundo real, como por ejemplo, en las pruebas de medicamentos. En el mundo online, mi conclusión es que he llegado a considerar a la metodología como un verdadero amigo. Eso es porque a menudo nos encontramos con hipótesis que son difíciles de probar, a partir de los datos de que disponemos. No podemos tener todos los datos ni podemos controlar todas las posibles variables.

Los experimentos controlados funcionan muy bien en estos casos. El objetivo es crear dos o más condiciones similares, cambiar la variable deseada, y después, medir el impacto. De esta forma, tratamos de averiguar tanto la causa como el efecto.

Con los experimentos controlados se pueden revolucionar las lecciones que recibe de sus iniciativas online. A continuación, vamos a consolidar este concepto mediante un ejemplo real.

Medir el impacto de las búsquedas de pago sobre la canibalización de las palabras clave de marca

Así están las cosas: figura como número uno en el ranking de búsquedas para su marca (por ejemplo, avinash o Pantene) en www.google.com. Ha escuchado varias opiniones contrapuestas sobre si se debe comprar también publicidad de pago por búsqueda. Algunos gurús de la industria piensan que no debería adquirir publicidad por búsqueda. Por otro lado, sus amigos le dicen que debería maximizar el uso del motor de búsqueda y utilizar AdWords, AdCenter o Yahoo! Search Marketing para sus palabras clave.

¿Cual es la respuesta correcta? Es muy difícil de decir. No puede depender de los datos de analítica web para obtener una lectura precisa porque faltan los datos clave del motor de búsqueda (obtiene x clics, pero ¿x de cuantos?) No puede confiar en sus amigos o en los «expertos». Podría confiar en su instinto, pero ¡venga ya! ¿Por qué no ejecutar un experimento controlado? La figura 7.5 muestra algunos datos reales. En este caso, el negocio recibió una importante cantidad de tráfico de los resultados de búsqueda orgánica para los términos de marca y las conversiones también fueron bastante numerosas.

Figura 7.5. Resultados de búsquedas orgánicas

El eje x representa el tiempo (días) y el eje y representa las conversiones. Una variación normal apareció en las conversiones en días y fines de semana concretos. Para entender el valor de la búsqueda de pago, la empresa creó un experimento controlado. Invirtió diferentes cantidades de dinero en sus campañas de AdWords, por un periodo de seis semanas, tal y como se muestra en la figura 7.6.

Figura 7.6. Plan de gastos en AdWords

Observe las subidas y bajadas en los niveles de gasto: incremento del gasto a diferentes niveles, días donde los niveles de gasto se volvieron completamente de color negro (muy alto) y la diferencia de gasto que aparece en días consecutivos. La estrategia de la empresa fue crear un experimento en el que se pudieran medir las causas y los efectos más fácilmente, mientras se constituían factores externos que podrían provocar la variabilidad en los datos.

La figura 7.7 muestra el impacto de las campañas de conversión. Las barras inferiores son las conversiones a partir de búsquedas orgánicas. ¡Las barras superiores son las conversiones de las campañas de pago por búsqueda!

Figura 7.7. Resultados de los experimentos controlados para búsquedas orgánicas y de pago

A continuación, se indican los detalles clave que se pueden obtener a partir de los datos:

• El incremento o disminución en el número de conversiones de pago por búsqueda se duplica a medida que las campañas de pago por búsqueda comienzan o terminan. Esto demuestra el valor que las búsquedas de pago añaden a las campañas de marketing de la empresa.

• Después de un cierto nivel de gasto, empezando por el tercer «repunte» en la parte inferior de la figura 7.7, el impacto se multiplica. Los resultados son mayores, quizá por la posición del anuncio para ese nivel de gasto.

• Cuando compara el impacto de una búsqueda orgánica, representado por las dos líneas inconexas de media de conversiones (o comparando la figura 7.5 y la figura 7.7), puede observar que existe una «canibalización». Cuando se ejecutó la publicidad de pago por búsqueda, existía un 12 % de canibalización. Eso significa que el tráfico que hubiera llegado de forma organizada, es decir, clics gratuitos, ahora llegan a través de la búsqueda de pago, costándole dinero a la empresa.

• En general, las conversiones se incrementaron considerablemente, tal y como se desprende de la primera línea, en la parte superior de la figura 7.7. El efecto fue claro al variar diariamente la cantidad de dinero invertido.

• En este caso, el analista era un verdadero ninja que midió varios objetivos. El primer objetivo se incrementó en un 71 % del experimento, el segundo en un 7 %, el tercero en un 31 %, y por último, el cuarto objetivo no mostró cambio alguno.

Ha podido comprobar cómo la empresa respondió a la pregunta sobre cuándo comprar búsquedas de pago, ¡y se volvió mucho más hábil al saber cuándo las búsquedas pagadas tenían impacto y cuándo no!

Consejo:Comparar la conversiones promedio respecto al tercer elemento de la lista con viñetas es una gran estrategia para entender la canibalización en la búsqueda de pago y orgánica.

Al final del experimento controlado, la empresa decidió invertir dinero en sus campañas de AdWords, comprando términos de marca. Esto no quiere decir que deba gastar en términos de búsqueda de marca. Debe utilizar esta técnica con el objeto de averiguar la respuesta correcta para su caso particular.

Ejemplos de experimentos controlados

Una de las mejores historias que he escuchado sobre la utilización de los experimentos controlados, para impactar sobre el resultado final, viene de mi amigo Jim Novo, autor de Drilling Down: Turning Customer Data into Profits with a Spreadsheet.

Jim hizo un experimento en el que una empresa incluía un pequeño regalo de agradecimiento y una nota con cada pedido online de un cliente. La hipótesis era que este pequeño gesto crearía una imagen de marca positiva en el cliente y generaría futuras ventas. Jim ejecutó este pequeño experimento y midió los resultados del grupo frente al de control. Se descubrió que una mayor cantidad de gente del grupo que recibía el regalo volvía a realizar pedidos.

Zappos hace algo similar donde «deleitan» a alguno de sus clientes ofreciéndoles una entrega urgente, cuando únicamente habían pagado por la entrega normal.

Este experimento controlado demuestra que se incrementa la fidelidad y que normalmente, se repiten más pedidos (sin mencionar la satisfacción que los clientes comunican a los demás).

En otro ejemplo, una comercial de una tienda estadounidense quiso impulsar las ventas offline de colchones mediante la utilización de publicidad online: parecía apuntar muy alto. Aunque algunos clientes investigan online por su cuenta, los colchones son una compra que, de forma habitual, se lleva a cabo offline y está muy influida por los anuncios de televisión dirigidos a personas que, ante todo, buscan la comodidad. Sin embargo, esta comercial publicó anuncios online de forma enérgica en cuatro estados diferentes (Texas, Oregón, Carolina del Norte y Nueva York) y midió el incremento de las ventas en las tiendas reales durante las semanas siguientes a las campañas publicitarias. Mediante esta estrategia, aisló el impacto que tenía la venta en tiendas de su estudio entre los grupos (estados) de control y las pruebas, demostrando a la empresa que las campañas online incrementan las ventas en una décima parte con relación al coste de una campaña offline.

Para terminar, el siguiente ejemplo de experimentos controlados lo obtuve de mi propia cosecha.

La pregunta era sencilla: ¿realmente sirven las campañas radiofónicas para impulsar el tráfico online de una empresa farmacéutica? El experimento consistió en hacer anuncios de radio en diversas emisoras de distintos géneros (por ejemplo, pop, country y radios de información) en cien ciudades distribuidas a lo largo de los Estados Unidos. Los datos resultantes, aunque sólo sea estudiando las visitas en el mapa, fueron suficientes para que el cliente identificara la efectividad de la publicidad. El cliente pudo segmentar los datos por mercado (ciudad), emisoras de radio y géneros para comprender dónde resultó ser más o menos efectiva la campaña.

Imagínese tratando de tomar este tipo de decisiones basadas únicamente en sus datos de analítica web.

Desafíos y beneficios

Llevar a cabo experimentos controlados no resulta sencillo. Requiere recursos, un alto nivel de compromiso por parte de la empresa, una creación de experimentos inteligente y una compleja coordinación entre los equipos, analistas y comerciales tanto online como offline. Pero todas las cosas que merecen la pena requieren esfuerzo. Con los experimentos controlados, se pueden conseguir los siguientes beneficios:

• Responder a preguntas fundamentales sobre el negocio que, a su vez, aportan insights (información primordial).

• Aprender del impacto que tienen las campañas comunes (cross-channel) a todos los canales online y las campañas multicanal.

• Adaptar su estrategia de marketing a tipos de clientes, preferencias y lugares.

• Medir el impacto de cosas que de otro modo no podría medir, como por ejemplo, las campañas de marca.

• Hacer que sus analistas adquieran más conocimientos presentándoles, quizá, la manera más avanzada de hacer un análisis.

En resumen: puede gastar su inestimable dinero destinado a marketing y publicidad con más confianza. ¡Ah… y además, es increíblemente divertido!

Crear e implementar una cultura orientada a las pruebas

Crear una cultura o tendencia orientada a las pruebas puede ser mucho más difícil de lo que parece, ya que en ocasiones puede fallar, especialmente si las ideas o conceptos para llevar a cabo estas pruebas, no son lo suficientemente audaces o no están relacionados de manera concreta, con algún problema de algún cliente. En determinadas ocasiones, se verá obligado a involucrar a los HiPPO, comerciales, diseñadores y a los analistas.

A continuación, se incluyen nueve consejos o recomendaciones que le vendrán bien a la hora de crear e implementar una cultura de experimentación y pruebas en su empresa.

Consejo 1: Su primera prueba será cuestión de «ahora o nunca»

Las guerras y las batallas no se ganan en un día, pero nunca podré hacer suficiente hincapié en lo importante que es la primera prueba. Leerá este libro, presentará diapositivas sobre los beneficios de las pruebas a sus directivos, les bailará el agua y, al final, acabarán convenciéndose. Es importante que saque el mayor provecho de esta oportunidad. Para su primer intento, realice un test A/B. Esta prueba resultará sencilla, desde el punto de vista de las ideas, la ejecución y la medición, conceptos que resultan primordiales para mostrar el valor y hacer que la gente se sume a la iniciativa.

Cuando llevamos a cabo las pruebas, solemos elegir, de forma errónea, una página o elemento irrelevante para reducir el riesgo. Por ejemplo, cambiamos el tono azul en un botón. Con estas elecciones tan poco relevantes estamos acabando con la posibilidad de impactar: la página no dispondrá de las suficientes visitas y el impacto sobre los resultados será insignificante. Elija una página lo suficientemente grande (no necesariamente la página de inicio) y cree alternativas a la versión de control.

Las versiones A y B de la página deberían ser lo más dispares posibles (ver figura 7.1). Una gran diferencia, en lo que a versiones se refiere, significa una gran variedad en los resultados y en las conversiones, lo que conlleva a unos resultados más rápidos y a un mayor éxito o fracaso.

La primera prueba emocionará a su organización, incluso si falla estrepitosamente y demostrará que este tipo de pruebas resulta ser una técnica valiosa. No desperdicie la oportunidad de probar con algo de menor envergadura. Recuerde que siempre puede controlar el riesgo, decidiendo cuántas personas vayan a consultar las páginas de prueba. Si su página del producto muestra actualmente un ramo de flores y la versión de prueba tiene un hombre desnudo, entonces debe enviar únicamente un 15 % del tráfico a la página de prueba y el resto (85 %) a la página bajo la versión de control. ¡De este modo reducirá el riesgo y, al mismo tiempo, recopilará datos que demostrarán que el hombre desnudo puede vender routers inalámbricos tan bien como un cuadro de flores!

Consejo 2: No caiga en la trampa del bombo publicitario de las herramientas y consultores

Las empresas tienden a caer en la trama del bombo publicitario de las herramientas y consultores. «Puede probar hasta trece millones de combinaciones de páginas» o «Nuestra solución realiza una optimización automatizada con inteligencia artificial y a un bajo coste». Ya me entiende. Simplemente, empiece.

No malgaste meses evaluando herramientas y asistiendo a los espectáculos de las demostraciones orquestadas por vendedores y consultores.

En el mundo de la analítica web 2.0, puede empezar a trabajar de inmediato con herramientas gratuitas, como Google Website Optimizer. Si tiene una estrecha relación con Omniture, podrá probar Test & Target durante tres meses. Entonces, ¿por qué evaluar?, ¿por qué no, simplemente, hacerlo? Cuando empiece con las gratuitas, lleve a cabo unas sencillas pruebas A/B para verificar su valor (no tiene por qué escoger la herramienta o el consultor perfecto). Adquiera experiencia y hágalo con inteligencia.

Evalúe las opciones.

Consejo 3: «Abra el kimono»: supérese a sí mismo

Si necesita convencer a la gente de que las pruebas y la validación de las opiniones deberían ser su estilo de vida, primero deberá ser un firme creyente. Necesita ir más allá de sus propias y arraigadas opiniones.

Cuando hablo sobre las pruebas, expongo el caso compartiendo las ocasiones más recientes en las que la prueba me ha ido realmente mal. Comparto las peores historias (los grandes perdedores) para mostrar que, en realidad, no representamos al cliente y que validar las opiniones es genial.

Recuerde que podrá conseguir una audiencia receptiva y que cambiará la opinión de la gente mucho más rápido si está dispuesto a «abrir el kimono», es decir, a descubrirse.

Consejo 4: Comience con una hipótesis

Tendemos a comenzar diciendo: «quiero poner a prueba diferentes colores de la página de inicio» o «deberíamos cambiar esta imagen por texto» ¿Se da cuenta de lo que falta?: toda señal de intención.

La regla de oro es empezar siempre con una hipótesis y probar los detalles o los escenarios.

Pregunte a su cliente: ¿cuál es su hipótesis? Esta pregunta obliga a la gente a dar un paso atrás y pararse a pensar. Podrían decir: «mi hipótesis es que las imágenes con personas consiguen atraer más que los actuales recuadros y, por lo tanto, vamos a tener una participación mayor». O podrían decir: «mi hipótesis es que los visitantes del sitio están mas interesados en el contenido generado por los propios usuarios que en nuestra propaganda corporativa». ¡Genial! Ha conseguido dos cosas importantes: la primera es que ahora puede contribuir al proceso de creación de la prueba, y la segunda, es que ha establecido una medida clara del éxito, con una hipótesis bien planteada. Recuerde: si no ve una medida de éxito en la hipótesis, entonces seguro que la hipótesis no está bien planteada.

Consejo 5: Lleve a cabo criterios de evaluación de los objetivos y decisiones iniciales

Un error que cometemos con demasiada frecuencia es conocer el indicador del éxito, pero no el establecer los parámetros para juzgar la victoria. Elija las medidas del éxito en las pruebas antes de llevarlas a cabo y no olvide crear un objetivo con esos parámetros. De este modo, está lanzando una prueba para mejorar la tasa de conversiones: genial. Necesita establecer cuánto desea mejorar la tasa de conversión.

A menudo, no establecemos las medidas iniciales, pero éstas son fundamentales por dos razones:

• Está obligado a investigar las tendencias de sus indicadores o métricas de éxito y a completar un ejercicio de creación de objetivos para su prueba.

• Puede juzgar si debería o no realizar primero la prueba.

Si probar unos cuántos títeres bailando en su página de inicio mejora la tasa de conversión en tan sólo 0,001 % (su objetivo), entonces la prueba podría no merecer la pena y debería pensar en algo más impactante.

Recuerde que está intentando innovar e ir más allá de los límites, así como crear pruebas que estimulen y redunden en una mejora de la experiencia del cliente.

Consejo 6: Lleve a cabo pruebas para obtener y medir múltiples resultados

Las pruebas para obtener múltiples resultados son importantes cuando se han realizado muchas.

Casi todas las pruebas se centran en un simple objetivo. Pero la vida y las experiencias del cliente son bastante más complejas: los visitantes vienen a su sitio por múltiples motivos. Si utiliza las actuales herramientas de test multivariante, necesitará integrar herramientas que permitan medir el impacto de las pruebas, por unos u otros motivos.

Por ejemplo, hay visitantes que llegan a su página de inicio para comprar, imprimir información del producto, etc. Si sólo intenta mejorar la tasa de conversión, cualquier modificación que realice podría impactar de forma negativa en sus clientes.

La integración de la herramienta de pruebas, con su herramienta de analítica web, puede ser un gran comienzo para poder medir múltiples objetivos. Puede medir el objetivo que estableció en su herramienta de pruebas y segmentar a los participantes de la prueba en la herramienta de analítica. A continuación, puede medir otros objetivos (tasas de rebote, fidelidad, descargas, etc.). También puede integrar su herramienta de encuestas con la de pruebas y segmentar la satisfacción del cliente o las tasas de finalización de las tareas.

A largo plazo, cuando pase a un modelo de medición orientado a múltiples objetivos, podrá convertir las lecciones aprendidas, sobre el programa de pruebas, en una importante ventaja competitiva.

Consejo 7: Oriente sus pruebas hacia los problemas del cliente

¿Recuerda la última pregunta de nuestra gran encuesta del capítulo 6? Era la siguiente: «si no fue capaz de completar su tarea, ¿por qué no…?» Esa es su mayor fuente de inspiración para probar ideas. A través de encuestas, pruebas de usabilidad, tipos de tarjeta o incluso los heat maps (mapas de calor) superpuestos del sitio, los clientes le dirán los problemas que hayan tenido con su página web. Trátelo como si fuera oro y conviértalo en soluciones que pueda probar.

De vez en cuando las pruebas ofrecen resultados por debajo de lo recomendable, porque intentamos resolver problemas que creemos que tienen los clientes. Tomamos las bases de nuestra propia experiencia.

Invierta el modelo. Oriente sus ideas hacia los problemas del cliente y saldrá ganando, porque estará resolviendo problemas reales.

Busque los desafíos de los clientes en su página, a través de su centro de atención al cliente. Localícelos mediante estudios de mercado a través de sus clientes más leales. Resuelva un problema real de un cliente y habrá matado dos pájaros de un tiro. Un cliente feliz siempre significa un mayor ROI.

Consejo 8: Analice los datos y comunique o informe sobre lo aprendido

Tiene que aprender de los fallos y asegurarse de que tanto sus compañeros como los HiPPO también aprendan de ellos.

Por cada prueba que lleve a cabo, incluso para las que se obtengan unos fallos espectaculares, deberá analizar los datos e informar lo que haya aprendido. Las empresas mejoran cuando saben lo que funciona, pero puede que aprendan aún más de lo que no funciona. Informar sobre estas valiosas lecciones asegurará que su empresa y compañeros no estigmaticen el fracaso, sino más bien al contrario, intentarán aportar grandes y arriesgadas ideas. Además, no repetirán las pruebas que ya hayan dado resultados.

No está sólo comunicando datos: está intentando cambiar una cultura o tendencia.

Consejo 9: Dos conceptos obligados: evangelismo y experiencia

Para cualquier programa exitoso se precisan dos personas clave, un testing evangelist (evangelista para pruebas) y un testing expert (experto en pruebas). Esto es tan importante como los ensayos a gran escala, especialmente si es usted parte de una gran empresa.

La mayoría de la gente todavía no ha adoptado como religión a las pruebas, así que conviértales, necesita un evangelista, no sólo a alguien que «lo adopte», sino alguien cuyas dotes de comunicación, comprensión del negocio y posición pueda predicar con la propuesta. Si esta persona no sabe lo que es r al cuadrado, no pasa nada. Ésta no es una posición para siempre, pero siempre necesita pasión.

A medida que vaya avanzando en la ejecución de su programa y ejecutando muchas de estas técnicas, necesitará un experto en pruebas. Necesitará a alguien que sea rápido con las métricas y los datos y que, además, tenga los suficientes conocimientos de negocio como para saber valorar las pruebas y proporcionar sus comentarios y sugerencias, alguien que pueda incluso ayudar a generar ideas con un alto valor añadido.

Mi último consejo es que intente divertirse. El proceso de pruebas es increíblemente divertido. Se enfrenta a complejos desafíos y puede ayudar a la empresa a solventar estos retos con ideas creativas. Resulta divertido involucrar a sus compañeros y «jugar» con sus clientes sometiéndoles a pruebas y ver los resultados. También le resultará divertido poder hacerles más felices mejorando los resultados de la empresa: disfrute.

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Análisis de inteligencia competitiva

En el mundo real, reunir inteligencia competitiva probablemente signifique contratar a personas para que hurguen en la basura de la competencia (¡en realidad, sucede!).

En el mundo virtual, tenemos montones de información al alcance de nuestras manos, desdereferrers(referentes), destinos y palabras clave de búsqueda, hasta perfiles demográficos y psicográficos.

Aunque esto suene demasiado bien para ser verdad, mucha de esta información se encuentra disponible de forma gratuita.

Los datos de inteligencia competitiva pueden mejorar, de forma radical, su proceso de toma de decisiones: podrá obtener un contexto adicional sobre su propio rendimiento, extraer las tendencias de la industria mediante métodos de información procesables y por último, comprender la competencia en un entorno prácticamente sin fricciones, como es la web

Contenido del capítulo

Secretos, tipos y fuentes de datos de CI

Análisis del tráfico de sitios web

Análisis de búsqueda y palabras clave

Análisis de la segmentación de identificación del público objetivo

Para explicarlo de forma sencilla, la inteligencia competitiva o CI (competitive intelligence) es el análisis de los datos de sus competidores, mercados verticales o todo el ecosistema de la web. Por ejemplo, AMD, la empresa fabricante de microchips, puede utilizar los datos de inteligencia competitiva para entender cómo trabaja su competidor más directo, en este caso, Intel. Es decir, medir el ritmo de crecimiento de las tendencias de los visitantes o identificar buenas fuentes de tráfico para Intel y así, poder utilizar esos datos para informar sobre la estrategia de AMD. Opcionalmente, AMD puede acceder a los datos de todos los negocios del sector de semiconductores e indexar el rendimiento de sus competidores con los suyos para identificar nuevas oportunidades.

Durante mucho tiempo, las únicas opciones que existían para obtener inteligencia competitiva en la web eran las soluciones como Alexa (una barra de herramientas), comScore (un panel) y Hitwise (un ISP).

Los datos de Alexa eran gratuitos, pero las últimas opciones resultaban caras, y por tanto, los datos resultaban inaccesibles para muchas personas. Sin embargo, durante los últimos dos años han salido al mercado un sinfín de herramientas gratuitas y de pago, como por ejemplo Compete, Ad Planner e Insights for Search de Google, además de soluciones univalentes o de propósito único, como Wordtracker y Quantcast, así como soluciones basadas en alertas, como Trackur y muchas más.

Secretos, tipos y fuentes de datos de CI

Es necesario que aprenda cómo se recopilan los datos, para así poder decidir la mejor forma de utilizarlos. Los navegadores, motores de búsqueda, proveedores y similares, recopilan los datos de CI por diferentes vías, y las herramientas de CI recopilan los datos de una forma completamente diferente al de su herramienta de analítica web.

Por tanto, me gustaría resaltar un asunto crítico que hace que casi todo el mundo se equivoque. Abra la aparentemente estupenda herramienta de CI, teclee la URL del sitio web y, una vez obtenidos los datos, observará que los números no coinciden con los datos de su herramienta de analítica web. Se siente confuso. Por un momento pierde el norte y decide darse por vencido. ¡Craso error!

Las herramientas de CI no tienen acceso a su sitio web (o al de la competencia), mientras que las herramientas de analítica web sí lo tienen. Esta diferencia fundamental en la recopilación de datos significa que las dos fuentes serán similares y que las tendencias parecerán las mismas, pero nunca llegaran a coincidir. ¡Eso está bien! A continuación, voy a hacer una analogía para ayudarle a pensar en optimizar la información de CI. Considere medir cuántas personas andan por el supermercado del barrio. Utilizar las herramientas analíticas como Coremetrics o Yahoo! Web Analytics es como estar de pie enfrente de la puerta del supermercado y contar las personas que pasen por delante. Son muy exactas.

Utilizar las herramientas de CI es como estar mirando con un telescopio a la puerta del supermercado y medir cuánta gente entra. Los datos que consiga a la entrada del supermercado serán mejores. No obstante, no puede obtener esos datos de sus competidores (le echarán en cuanto le vean).

Si quiere medir su rendimiento respecto al de sus competidores, la única opción que tiene es la herramienta de CI. Aunque los datos nunca serán perfectos, le resultarán suficientes como para entender las tendencias más importantes, los datos, identificar oportunidades y asegurar que su estrategia esté soportada mediante su rendimiento y el de sus competidores.

Por consiguiente, antes de hacer un análisis de CI, debería destinar cierto tiempo a aprender y comprender cómo recopila los datos la herramienta de CI. Asegúrese de que exista el menor sesgo posible en relación a la muestra de datos y al propio muestreo (más adelante, insistiremos en este asunto).

Ahora, vamos a familiarizarnos con los métodos de recopilación de datos para CI, con el objetivo de asegurarse que está preparado para llevar a cabo una utilización óptima de los datos de CI. Más adelante, en este mismo capítulo, hablaré de cómo sacarles provecho a dichos datos.

Datos de la barra de herramientas

Las barras de herramientas son add-ons («complementos») que nos proporcionan una funcionalidad adicional a los navegadores web, como por ejemplo, un acceso más fácil a las noticias, funciones de búsqueda y a las opciones de seguridad. Están disponibles para la mayoría de los motores de búsqueda como Google, MSN, y Yahoo!, además de para otra gran cantidad de fuentes. Estas barras de herramientas también recopilan información limitada sobre el comportamiento de navegación de los clientes que las utilizan, incluidas las páginas visitadas, los términos de búsqueda utilizados e incluso el tiempo empleado en cada página y así de manera sucesiva. Normalmente, los datos suelen ser anónimos y no información de identificación personal o PII (personally identificable information).

Una vez que las barras de herramientas recopilan los datos, su herramienta de CI los adaptará antes de presentar la información para el análisis. Por ejemplo, con Alexa puede informar sobre las estadísticas de tráfico (como por ejemplo, el rango y las páginas vistas), el flujo ascendente (de dónde viene el tráfico) y el flujo descendente (dónde va la gente después de haber visitado su sitio), así como las palabras clave que dirigen el tráfico hacia su sitio.

Millones de personas utilizan barras de herramientas, existentes en la mayoría de motores de búsqueda, que hacen de dichas barras de herramientas una de las fuentes mayores fuentes de datos de CI disponibles. Esta gran muestra hace que los datos de las barras de herramientas sean una fuente efectiva de datos de CI especialmente, para el macroanálisis del tráfico de sitios web, como el número de visitas, el promedio de duración de las visitas y los referrers.

La utilización masiva de barras de herramientas para los motores de búsqueda, es también la razón por la cual los datos de Alexa, una barra de herramientas utilizada por pocos usuarios, no sea la más común.

Consejo:Normalmente, la información de la barra de herramientas no se encuentra disponible por sí misma. Suele ser un componente clave en herramientas que utilizan una mezcla de fuentes para poder proporcionarinsights.

Nota:Las barras de herramientas pueden facilitar la navegación por la web. Como usuario, debería familiarizarse con los datos recopilados cuando utilice la barra de herramientas y saber cómo van a utilizarse los datos. Antes de instalar cualquier barra de herramientas, busque y lea las políticas de privacidad. La mayoría de estas políticas sobre barras de herramientas son difíciles de encontrar y aún más difíciles de entender, pero debería insistir y poner cierto empeño en familiarizarse con ellas. Podrá encontrar la política de privacidad de Google Toolbar en http://sn.im/gtpriv.

Datos de panel

Los datos de panel es otro de los métodos bien consolidado para recopilar información. Para adquirir los datos de panel, una empresa puede buscar participantes para que estén en el panel y cada miembro deberá instalar la parte correspondiente al software de control. El software recopilará todo el comportamiento observado en el panel e informará a la empresa que lo esté ejecutando.

El panel recopila diversos datos. Por un lado, los datos recopilados son simplemente los sitios web visitados y por otro, el software de control registra las tarjetas de crédito, los nombres, las direcciones y cualquier otra información personal que se haya escrito en el navegador.

También se recopilan los datos de panel cuando la gente, sin ser consciente, opta por enviar sus datos. Algunos ejemplos habituales son las pequeñas utilidades que se instalan en el ordenador para la predicción del tiempo meteorológico o una ampliación para el navegador que le ayude a completar de forma automática los formularios. En los términos ilegibles del servicio que uno acepta, se permite que el comportamiento de la navegación quede registrado y enviado.

Los paneles pueden disponer de unos pocos miles de miembros o de unos cuantos cientos de miles. Uno de los paneles más grandes de Estados Unidos lo ejecuta comScore, que tiene un millón de visitantes (de acuerdo a la información de su sitio web) http://sn.im/cs1mil.

A la hora de utilizar los datos o análisis basados en los datos de panel, deberá ser cuidadoso con las siguientes tres áreas:

Sesgo de la muestra. Casi todos los negocios, universidades y otras instituciones prohíben el software de control por cuestiones evidentes de seguridad y privacidad. Por tanto, la mayoría de los comportamientos controlados tienden a proceder de usuarios particulares. Debido a que la utilización durante las horas de trabajo crea una gran cantidad de tráfico, resulta importante saber que los datos de panel son imperceptibles a esta información.

Sesgo del muestreo. A las personas les seduce instalar el software de control a cambio de entradas en concursos de azar, salvapantallas descargables y juegos o una pequeña cantidad de dinero (como 3 dólares al mes). Esta inclinación provoca un sesgo en la información debido al tipo de personas que participen en el panel. De por sí, esto no es un motivo que invalide la información, pero tenga en cuenta cuál es el comportamiento que quiere analizar y contra quién se realizará la muestra.

Desafío de web 2.0. El software de control (explícito o implícito) se creó cuando la web era estática y basada en páginas. La irrupción de experiencias avanzadas como el vídeo, Ajax y Flash, implican la desaparición de las páginas vistas, lo que hace que el software de control capture los datos de forma menos precisa. Algunas empresas de software de control han intentado adaptarse solicitando la incorporación de web beacons («contadores web») especiales en sus utilizaciones de sitios web, pero como puede imaginar, es más fácil en la teoría que en la práctica.

La metodología de panel está basada en el modelo de captura de datos de televisión tradicional. En un mundo que está masivamente fragmentado, los paneles se enfrentan a un difícil desafío a la hora de recopilar datos correctos y completos (o incluso representativos). Una regla de oro que he desarrollado es que si un determinado sitio web tiene más de cinco millones de visitantes únicos (o diferentes) en un único mes, es indicativo suficiente como para poder utilizar el método de datos basados en el panel.

Consejo:La información de panel ha sido una fuente principal para el análisis de CI. Pero debido a las limitaciones inherentes a la metodología, la información de panel se ha visto recientemente incrementada por otras fuentes de datos antes de remitirse para su análisis.

Datos ISP (red)

Todos nosotros tenemos acceso a Internet mediante los ISP y mientras navegamos por la web nuestras peticiones pasan por los servidores de estos ISP, para almacenarse en archivos de registro del servidor. La recopilación de datos del ISP está compuesta por elementos que se transfieren en las URL, como por ejemplo sitios, nombres de páginas, palabras clave, etc. Los servidores ISP también pueden capturar información, como tipos de navegadores y sistemas operativos.

El tamaño de estos ISP se traduce en lo siguiente: un gran tamaño de la muestra. Por ejemplo, Hitwise (http://sn.im/hw10mil), que se basa primordialmente en datos ISP, tiene un tamaño de muestra de 10 millones de personas en Estados Unidos y 25 a nivel mundial. Este gran tamaño de la muestra reduce el sesgo de la misma.

La otra ventaja de los datos ISP es que el sesgo del muestreo o análisis también se reduce. Como ninguno de los dos tenemos que estar de acuerdo en que nos controlen, nuestro ISP simplemente recopila estos datos anónimos y después los vende a terceras partes para llevar a cabo el análisis.

Normalmente, los ISP no suelen divulgar que venden los datos y las empresas que compran esos datos tampoco comparten esta información. Por tanto, existe la posibilidad real de algún sesgo. Pregunte por el tamaño de la muestra cuando elija su herramienta de CI basada en ISP y adquiera la mayor.

Consejo:Los datos ISP han sido la fuente principal para el análisis de CI. En algunos casos, para llenar ciertas lagunas, se añaden los datos de una pequeña muestra de información de la barra de herramientas y ciertos datos de panel.

Datos de motores de búsqueda

Nuestras preguntas o consultas en los motores de búsqueda tipo Bing, Google, Yahoo! y Baidu son registradas por dichos motores junto con la información de conexión básica, como la dirección IP y la versión del navegador. En el pasado, los analistas dependían de empresas externas para proporcionar los datos del comportamiento de las búsquedas, pero existen más motores de búsqueda que ya proporcionan herramientas que analizan directamente sus datos.

Puede utilizar los datos del motor de búsqueda con mayor confianza, porque provienen directamente del propio motor. No obstante, recuerde que los datos son específicos para ese motor de búsqueda y debido a que cada motor tiene funcionalidades distintas, no resulta prudente aplicar las mismas conclusiones en uno y en otro.

Veamos algunos ejemplos. En Google AdWords puede utilizar la herramienta de palabras clave Keyword Tool (http://sn.im/adwkwt), la herramienta Keyword Tool basada en la búsqueda (http://sn.im/s-bkt) y la herramienta Insights for Search (http://sn.im/gifors). También existen herramientas similares disponibles en Microsoft: Entity Association, Keyword Group Detection, Keyword Forecast y Search Funnels (las puede encontrar en http://sn.im/msacl).

Consejo:Los datos del motor de búsqueda tienden a ser la principal y única fuente para el análisis de datos de búsqueda.

Parámetros de referencia de los proveedores de analítica web

Los proveedores de analítica web disponen de muchos clientes, lo que indica que tienen muchísimos datos.

Algunos proveedores agrupan estos datos de cliente y los presentan en forma de parámetros de referencia que se pueden utilizar para indexar su propio rendimiento.

El proceso de parametrización de datos está disponible en: Firelick (http://sn.im/fcindex), Coremetrics (http://sn.im/corebm) y en Google Analytics (http://sn.im/gabench).

En ocasiones, como ocurre en el caso de Google Analytics, los clientes tienen que incluir, de forma explícita, sus datos en este servicio de parametrización.

Tanto Firelick como Coremetrics proporcionan parámetros de referencia relacionados con tasas de conversión, abandono del carro de la compra, tiempo en el sitio, etc. Google Analytics proporciona parámetros de referencia para visitas, tasas de rebote, páginas vistas, tiempo en el sitio y porcentaje de nuevas visitas. La figura 8.1 muestra un ejemplo de los datos de cada una de las herramientas.

En los tres casos puede comparar su rendimiento con respecto a mercados verticales específicos (por ejemplo, venta al por menor, ropa, software, etc.), lo cual resulta más coherente.

Figura 8.1. Informes de parámetros de referencia del rendimiento

La verdadera ventaja de este método es que los sitios web informan directamente, mediante datos muy precisos, incluso si el proveedor de analítica web convierte esos datos en información anónima. El inconveniente es que es muy poco probable que sus competidores utilicen la misma herramienta. Por tanto, está comparando su rendimiento real con relación al de un subconjunto de sus competidores.

Debe tener cuidado con el tamaño de la muestra al consultar los datos de sus proveedores, es decir, en valorar cuántos clientes tiene el proveedor de analítica web. Si su proveedor tiene sólo mil clientes y está generando parámetros de referencia en quince diferentes categorías del sector, puede que sea capaz de comparar cantidades en algunas categorías, mientras que en otras es posible que no tenga suficiente muestras de datos.

Consejo:Los datos sobre los proveedores de analítica web proceden de sus clientes, por lo que estamos hablando de datos reales. Los datos de los clientes son anónimos, por lo que no puede llevar a cabo una comparación directa entre sus datos y los de su archienemigo; más bien, tendrá que compararse con respecto a su propio sector.

Datos autoinformados

Debe estar preguntándose cómo puede estar utilizando la inteligencia competitiva si los sitios web informan públicamente sus propios datos. Está descartando el beneficio de disponer de los datos de forma pública, especialmente si se trata de un sitio web que funciona a base de publicidad.

Es de dominio público que algunos métodos de recopilación de datos, como por ejemplo, los basados en panel, no recopilan la información con la precisión suficiente. Un sitio web con su propia herramienta analítica puede informar de diez millones de visitas y los datos de panel pueden informar de seis millones. Para superar este problema, algunos proveedores, como Qantcast y Google Ad Planner, permiten que los sitios web informen de sus propios datos mediante herramientas propias, tal y como se muestra en la figura 8.2.

En la parte superior derecha del informe de Quantcast, el icono denominado «cuantificable» (quantified) indica si el informe muestra los datos directamente del sitio. En Ad Planner, el icono pequeño del gráfico de barras que se encuentra al lado de algunas métricas, como por ejemplo los visitantes únicos (cookies), indican los datos del sitio.

Para sitios basados en publicidad, los datos utilizados por los anunciantes deben ser lo más precisos posibles. Por tanto, los sitios disponen de un incentivo para compartir los datos de manera directa. Si los competidores publican sus propios datos mediante proveedores como Quantcast o Ad Planner de Google, ésta resultaría ser su mejor y más transparente fuente de datos.

Cuando se trabaja con datos informados por uno mismo, se tiene que tener especial precaución en dos áreas.

Primero, se han de revisar las definiciones de las diversas métricas. Por ejemplo, si ve una medición denominada cookies, busque exactamente lo que significa antes de utilizar los datos. Segundo, las etiquetas implementadas de manera incompleta nos amargan la vida y pueden condicionar la muestra.

Por ejemplo, si su competidor no implementa la etiqueta Quantcast en todas las páginas de su sitio, esos datos estarán incompletos, y como consecuencia, incorrectos.

Figura 8.2. Datos del sitio web autoinformados: Quantcast y Ad Planner

Consejo:Debido a su naturaleza intrínseca, los datos autoinformados tienden a incrementar otras fuentes de datos proporcionadas por herramientas como Ad Planner o Quantcast.

Datos híbridos

En lugar de utilizar una única fuente de datos, algunos proveedores utilizan múltiples fuentes para incrementar su conjunto de datos. Hay dos formas básicas para hacer esto.

El primer método es agregar la información. En la figura 8.2 pudo comprobar que tanto Quantcast como Ad Planner informaban los datos desde sus propias fuentes, pero los agregaban directamente a partir de la información del sitio web.

El segundo método es poner algunas fuentes diferentes en una batidora, batir a la máxima potencia, echar un poquito de matemática y una pizca de algoritmos de corrección, ¡y ya está!, aquí tiene el número. Compete es un buen ejemplo de esto. Su herramienta analítica utiliza tanto los datos de los paneles como de los ISP. Además, utiliza su propia barra de herramientas y obtiene los datos de otros proveedores de aplicaciones.

Trends for Websites de Google es otro ejemplo de un recurso híbrido. A continuación, le incluyo una descripción que he obtenido de primera mano:

Trends for Websites combina la información de un numeroso conjunto de fuentes, como la agregación de los datos de búsquedas en Google, los datos agregados de Google Analytics, los datosopt-indel panel de usuarios y la información de mercado de terceros. Además, todos estos datos se obtienen de forma agregada a partir de millones de usuarios mediante algoritmos, para que no contengan información personal que sea identificable. Y Google Trends for Websites sólo muestra los resultados para los sitios que reciben una importante cantidad de tráfico e impone un umbral mínimo para la inclusión en la herramienta.

Fuente: http://sn.im/t4wdata

La ventaja de utilizar esta metodología híbrida es que el proveedor puede vincular cualquier laguna que pueda existir entre las diferentes fuentes. El reto es que es mucho más difícil desprenderse de las cosas para llegar a la raíz del asunto y comprender algunos de los matices y sesgos de los datos.

Por tanto, lo recomendable es olvidarse de los números absolutos y centrarse en comparar las tendencias; cuanto más largo sea el período de tiempo, mejor.

Consejo:Tal y como indica el nombre, los datos híbridos contienen datos de muchas y diversas fuentes y cada vez su uso es más frecuente.

Existe una gran cantidad de información disponible sobre su industria o sobre sus competidores que puede utilizar en su propio beneficio. A continuación voy a detallar el proceso que le recomiendo seguir con el objetivo de realizar un análisis de datos CI.

1. Asegúrese de entender exactamente cómo se recopilan los datos.

2. Entienda tanto el tamaño de la muestra como los sesgos de las muestras de los datos que le hayan informado. También, deberá dedicar bastante tiempo a lo siguiente.

3. Si los pasos 1 y 2 pasan la prueba de inspección o monitorización, utilice los datos. No se salte los pasos y obtendrá la gloria.

¿Está emocionado? ¡Entonces vamos a profundizar en algunos análisis reales! ¡Que los disfrute!

Análisis del tráfico de sitios web

Cuando la gente piensa sobre la inteligencia competitiva, la primera pregunta que se les pasa por la cabeza es la siguiente: ¿cuántas visitas ha tenido mi competidor? Esta pregunta se puede responder fácilmente. Veamos algunos de los maravillosos análisis que puede hacer.

Comparar las tendencias del tráfico a largo plazo

La siguiente pregunta es muy fácil de responder: ¿cómo va mi tráfico respecto al de mi competidor? Observe la figura 8.3 para encontrar algunas de estas sencillas respuestas en un mercado concreto.

Figura 8.3. Comparación del tráfico de sitios web: Google Trends for Websites

Si utiliza Google Trends for Websites, podrá comparar fácilmente a Best Buy con sus principales competidores: Wal-Mart y Circuit City. Se puede comprobar fácilmente el tráfico en 2007, donde la comparación era bastante buena en relación a Wal-Mart, mientras que en el segundo trimestre de 2008 Wal-Mart empezó arrancar y le fue bastante bien desde entonces.

Alguien pagó veinte millones de dólares por el nombre y los activos de Circuit City, que presentó suspensión de pagos a principios de 2009 (tal y como se puede apreciar en el gráfico). ¿Fue una buena decisión? De lo que se desprende de este gráfico, parece que sí fue una buena decisión. Veinte millones de dólares no es mucho dinero (en este contexto) y el gráfico muestra que Circuit City se mantuvo durante los últimos años respecto a los demás. De hecho, incluso hasta las navidades de 2008, cuando Circuit City ya estaba en serios problemas, el tráfico del sitio se mantenía bastante bien.

Observe que Trends for Websites le permite centrarse únicamente sobre una región concreta (países), para después profundizar en las subregiones (estados). Este enfoque le proporciona más información sobre la fortaleza geográfica de la competencia.

Compete es otra excelente fuente de información analítica de sitios web. La figura 8.4 muestra el informe para la misma pregunta.

Por ahora sabe que los números exactos, en un punto de datos determinado entre la figura 8.3 y 8.4, no coinciden porque la forma de recopilar datos de ambas herramientas es significativamente diferente. No obstante, observe cómo las tendencias sí se ajustan bastante bien.

Figura 8.4. Comparación del tráfico de sitios web: Compete

Resista la tentación de comparar los números concretos: con el tiempo compare las tendencias. Utilice los datos para superponer sus propias acciones, como por ejemplo las campañas de marketing, para ver que ha conseguido un impacto real a la hora de comparar sus números con los de la competencia.

Por ejemplo, observe la figura 8.4. Si Best Buy invirtió cien millones de dólares en marketing durante las navidades de 2008 (cinco veces su gasto normal) y ni siquiera pudo igualar la línea que marcaba Wal-Mart, entonces la superposición no mereció la pena.

Analizar las oportunidades y solapamiento competitivo de los sitios

Los datos also visited («también visitados») en Google Trends for Websites le ayudan a averiguar quiénes son sus verdaderos competidores. La medición muestra qué otros sitios visitan sus propios visitantes y le aseguro que estos datos le van a sorprender. La figura 8.5 muestra la comparación entre homedepot.com y lowes.com.

¡Uno de los principales miedos de Lowes es que el sitio más visitado por sus propios visitantes resulta ser homedepot.com! El mayor competidor de Home Depot figura en el tercer puesto. También, puede comprobar como alguno de los competidores se solapan, aunque Home Depot quizás quiera revisar por qué no hay solapamiento con determinados sitios que los clientes de Lowes visitan, como por ejemplo: tractorsupply.com, thisoldhouse.com y askthebuilder.com. Los dos últimos podrían ser dos buenas oportunidades para patrocinio o la publicidad.

Figura 8.5. Informe also visited: los sitios web visitados se solapan (Google Trends for Websites)

Los datos de also searched for («también buscados») en Trends for Websites muestran los términos de búsqueda probables que los visitantes de su competencia van a visitar. ¡Sería una pena que ninguno de estos términos fueran los suyos!

Analizar los referrals y los destinos (destinations)

Cuando abra su herramienta de analítica web, una de las primeras cosas que deberá tener en cuenta son los sitios web que le estén derivando el tráfico. Pero ¿cómo puede saber cuáles, si éstos son los mejores sitios para obtener el tráfico? Podría observar a sus competidores y ver quiénes son los que le están enviando el tráfico.

Aquí va otra pregunta que estoy seguro que se estaba preguntando desde el principio: ¿qué páginas visitan las personas después de abandonar su sitio? La respuesta, tal y como pudo comprobar con antelación, puede resultar crítica.

Por ejemplo, ¿dónde va la gente después de abandonar su sitio? Puede que esta respuesta contenga una pista sobre lo que estaban buscando en su sitio web y cómo mejorarlo.

La figura 8.6 muestra un informe combinado para el análisis de referencias y destinos de B&H Photo Video.

El informe de la izquierda muestra todos los sitios que derivan tráfico a B&H. Es fácil comprobar que B&H vende a través de www.amazon.com, así como a su propio sitio, lo que parece una estupenda decisión: Amazon figura como el referrer número tres en la lista. B&H es muy fuerte en términos de búsqueda.

El informe de la derecha muestra los sitios que las personas visitan después de dejar B&H. Es sorprendente que Google dirija el 32,5 % del tráfico a B&H. Si estas personas encontraron lo que buscaban en B&H, el 29,08 % no volvería de forma inmediata a Google (supuestamente a buscar otra vez). La empresa eBay también figura en lo alto de la columna de destino, con un crecimiento del 8,5 %, en lo que respecta a personas que lo han visitado durante este mes concreto. B&H podría utilizar los informes de contenidos para comprobar si este tráfico realiza comparaciones de precios o una investigación por productos antes de volver a eBay y comprar ahí.

Figura 8.6. Análisis de referencias y destinos: Compete

Puede llevar a cabo este análisis para su sitio web, aunque le resultará mucho más interesante analizar comparativamente todos los datos de sus principales competidores y así ir adivinando sus estrategias.

Aunque comparar su tráfico con respecto al de sus competidores es una buena forma de empezar, espero que los ejemplos anteriores demuestren que existe mucha más información oculta bajo la superficie. La figura 8.7 nos da una orientación sobre qué fuentes de datos utilizar para el análisis, basado en el número de visitantes únicos que se obtienen de su sitio (o basado en la mejor estimación de ese número, en los sitios de sus competidores).

Figura 8.7. Matriz de decisión para elegir una fuente de datos óptima, para el análisis de CI del sitio web

Análisis de búsqueda y palabras clave

Los motores de búsqueda son los puntos de partida para la mayoría de las personas que utilizan la web. Bing, Yahoo!, Google, Ask y otros son, por tanto, una parte importante de la cartera de adquisición de cualquier empresa.

¿Quiere que la gente le encuentre? Más vale que disponga de una estrategia de búsqueda de pago y orgánica.

Una forma clave de medir el rendimiento con la búsqueda y encontrar nuevas oportunidades, es utilizar las herramientas de CI para informar sobre los datos de comportamiento de las búsquedas. A continuación, se detallan algunos tipos de análisis posibles.

Tendencia de rendimiento para palabras clave principales

Abra Google Insights for Search (Compete o Hitwise), introduzca sus términos de búsqueda y ¡podrá ver las tendencias de rendimiento! Consulte la figura 8.8.

Figura 8.8. Tendencias de rendimiento para palabras clave competitivas

De un vistazo, puede ver que tanto HP como Dell se mantuvieron estables respecto al interés mostrado por el cliente, incluso habiendo disminuido ligeramente en los últimos meses. No obstante, el número de búsquedas de IBM ha ido disminuyendo de forma constante durante los últimos cuatro años. Esta tendencia podría ser preocupante para IBM, sobretodo porque hizo más publicidad en revistas y televisión durante ese periodo. Uno hubiera esperado un mayor halo de positivismo online por toda esa inversión offline en la marca.

Otra excelente forma para utilizar estos datos es comparar sus rendimiento con la categoría, tal y como se muestra en la figura 8.9.

Consejo:Cuando se utiliza Insights for Search, una buena práctica es realizar un análisis comparativo, es decir, no mire sólo una línea, porque la herramienta informa el rendimiento indexado. Si realiza comparaciones con otros términos relevantes, tal y como se muestra en la figura 8.8, obtendrá el contexto necesario para juzgar y valorar si una tendencia bajista es necesariamente mala.

Figura 8.9. Interés de búsqueda de los estadounidense por pañales: Pampers, Huggies y Diapers

De un vistazo, puede ver el rendimiento de todas las categorías de pañales (el interés disminuyó drásticamente, hasta el pico de la recesión, de julio a diciembre de 2008 y, desde entonces, ha ido recuperándose gradualmente). El rendimiento de las marcas (Pampers ha sufrido un poco menos, probablemente debido a sus promociones de principios de diciembre, que dieron grandes resultados) y finalmente, el rendimiento del competidor (Huggies ha mostrado un gran incremento desde finales del primer trimestre de 2008 hasta ahora, superando a Pampers por primera vez en mayo de 2008).

Resulta fácil ver su propio rendimiento en un silo, en la herramienta de analítica web.

Los análisis de este tipo y especialmente los términos de tráfico relevantes como éste le ayudarán a entender la amplia imagen del ecosistema para actuar después.

Interés geográfico y análisis de oportunidades

Una de las mejores características en todos los motores de búsqueda es saber orientar su publicidad por ubicación geográfica. Cada empresa o marca tiene sus puntos fuertes. Por tanto, ¿por qué no emplear el tiempo en averiguar cuáles son los suyos y encontrar la manera de aprovechar las oportunidades? Personalmente, recomiendo este sencillo y a la vez eficaz análisis: utilice Google Insights for Search, para consultar los términos principales de marca y categoría o sector industrial. Vamos a seguir utilizando el ejemplo de Pampers y Huggies para identificar dónde existen oportunidades para Pampers si ésta quisiera desbancar a Huggies.

La figura 8.10 muestra el interés de búsqueda por región para Pampers (este informe es por estado, aunque se puede obtener información más detallada bajando a nivel de ciudad; de momento, no profundizaremos más).

Se pueden ver algunos fantásticos indicadores en el mapa. Se muestran estados con grandes poblaciones, como Ohio y Pensilvania, aunque hubiera estado bien que estados como California se hubieran interesado en la marca. Pero ¿qué tal le fue a nuestro principal competidor? La figura 8.11 muestra el mapa con la fortaleza regional de Huggies.

¡Es bastante distinto! Existen ciertos solapamientos, pero las áreas de fortaleza para Pampers, no son las mismas que para Huggies. Esta disparidad podría deberse tanto al resultado por diferentes campañas publicitarias como a las ubicaciones de las oficinas.

Figura 8.10 Análisis geográfico del interés para Pampers

Figura 8.11. Análisis geográfico del interés para Huggies

Como gerente de marca para las búsquedas, si quisiera realizar un estudio comparativo entre Pampers y Huggies, consideraría ir tras ellos en los estados donde son más fuertes como: Mississippi, Utah, Alabama, Virginia y Kentucky. Casualmente, ninguno de los estados más fuertes de Huggies aparecía en mis propios top 10. También podría fortalecer mi marca en los estados donde sea más fuerte, haciendo una publicidad más orientada. La medida óptima es «hacer crecer el tamaño del pastel», es decir, identificar áreas de oportunidad haciendo un análisis completo por categorías. De esta manera, no sólo «lucharé» contra un competidor concreto, sino que también buscaré los puntos fuertes del mercado general, así como el de otros competidores (podrá obtener más información al respecto, en la siguiente sección), tal y como se muestra en la figura 8.12.

Para cada categoría se obtiene un mapa geográfico diferente al que recibe para las dos marcas dominantes: Pampers y Huggies. Por ejemplo, observe el primer estado del ranking: Wyoming. Muestra un gran interés por Diapers (la intensidad es la búsqueda de pañales en relación con todas las demás búsquedas), cierto interés por Pampers (la primera línea junto al nombre del estado que se encuentra por encima del mismo) y un interés prácticamente inexistente por la marca Huggies.

Ahora tiene que decidir, como persona que busca para la empresa, cómo tratar su escaso presupuesto para publicidad e invertirlo lo mejor posible. ¿Debería ir tras Alaska y Oregón de forma más agresiva, ya que existe mucho interés en esta categoría, pero no en la suya? Estos dos estados son más pequeños que Nueva York y California, pero ofrecen una buena forma de incrementar las ventas. No supone mucho trabajo; simplemente tiene que incrementar la sensibilización en estos lugares geográficos. Se pueden llevar a cabo otras decisiones clave, basadas en estos datos.

Figura 8.12. Análisis de interés geográfico para el sector de los pañales

Ya sea Bum Genius o un debutante en este campo, puede utilizar estos fantásticos datos de forma inteligente, para aceptar el reto de los integrantes ya consolidados en el sector.

También, puede utilizar el análisis geográfico para llevar a cabo el marketing y la publicidad offline. Por ejemplo, en algunos estados, sólo puede hacer esto para incrementar el interés en sus productos mediante la publicidad online. A menudo, nos encontramos con que el inventario simplemente no existe online, pero puede utilizar los datos para impulsar el interés y aumentar la notoriedad de la marca a través de televisión, revistas y carteles publicitarios.

En un caso reciente del mundo real, los comerciales utilizaron un análisis geográfico de interés con el objetivo de determinar la estrategia óptima de marketing, para una película de Brad Pitt, primero para los anuncios offline por ciudad y estado, y después, cómo dirigir los esfuerzos a nivel geográfico a los usuarios online de todo el mundo.

Era una simple cuestión de averiguar dónde se mostraba mayor interés y promocionar la nueva película con más intensidad en esas zonas.

Obviamente, Google Insights for Search, la herramienta utilizada en el ejemplo anterior, sólo proporcionará información detallada en los datos de Google. Actualmente, Yahoo! y Microsoft (mediante adCenter Labs) no le permiten acceder a sus datos. No obstante, puede utilizar cualquier otra herramienta para entender el rendimiento de todos los motores de búsqueda. En la figura 8.13, he utilizado Hitwise para comprender el rendimiento interanual.

Figura 8.13. Análisis geográfico delta utilizando Hitwise

En este caso, puede ver los estados tanto donde mejoró el interés por la marca, como los estados donde se redujo dicho interés. El siguiente paso es entender el motivo.

Búsquedas relacionadas y de rápido aumento

En cualquier programa de marketing, una estrategia fundamental de búsqueda eficaz es entender el ecosistema completo del entorno y el enfoque, vigilando estrechamente la evolución de los intereses de los clientes.

Puede llevar a cabo ambas cosas, centrándose en dos principales tácticas: la identificación de términos relacionados con la búsqueda y mirar más allá de los diez términos principales para encontrar los términos de búsqueda de mayor crecimiento.

La primera le ayudará a ampliar su visión del mundo, mientras que la segunda asegurará que esté al tanto de los intereses cambiantes de sus clientes.

La figura 8.14 muestra la información de las categorías de los pañales.

Como gerente de la marca Pampers, me puede llegar a preocupar que la búsqueda de los principales relacionados para mi categoría sean los pañales de tela, un producto que no vendemos. Combine esto con el hecho de que cinco de cada diez búsquedas con mayor crecimiento estén relacionadas con el precio (los más baratos, los cupones) y esto será suficiente como para producirme una úlcera. No obstante, ahora tengo más información y puedo ajustar mis estrategias de marketing para destacar la accesibilidad u ofrecer cupones estratégicos sin afectar significativamente, a los resultados del negocio. El interés del consumidor está claro, ahora tengo que reaccionar.

Figura 8.14. Las búsquedas relacionadas y con mayor crecimiento, utilizando Google Insights for Search

Si se desean identificar las influencias de los clientes, entonces esta búsqueda de datos puede resultar muy útil. Tenga en cuenta que Parents Choice, una empresa sin ánimo de lucro, dedicada a productos de calidad para niños, es muy influyente, incluso por encima de todas las otras agencias de calificación.

He aquí otro ejemplo práctico a la hora de utilizar los datos de búsqueda. Mi amiga Shirley Tan dirige la empresa American Bridal (www.americanbridal.com). Necesita ponerse al día con las últimas tendencias del sector y necesita saber cuáles son las tendencias que actualmente interesan a los consumidores.

Puede adivinar o preguntar a sus amigos. También puede utilizar a los consumidores viendo sus intereses declarados, consultando los términos que teclearon en sus motores de búsqueda. La figura 8.15 muestra el informe que utilizaría Shirley de Hitwise.

Figura 8.15. Las búsquedas principales y en crecimiento para la categoría de bodas, utilizando Hitwise

Teniendo en cuenta los caprichos en lo que respecta a preferencias del consumidor, le diría a Shirley que prestara atención a las búsquedas en crecimiento, donde encontrará barcas con pedales, botellitas de licor con recordatorios para bodas y temas nupciales que complementan ¡una boda en las cascadas de Maui! Podrá deshacerse de los recordatorios inspirados en el grunge de Seattle y proveerse o abastecerse de una decoración inspirada en el trópico.

En el mundo offline luchamos por obtener datos reales que resulten de interés para los consumidores. Nuestra única opción es llamar a la gente por teléfono o pararles de forma aleatoria por la calle. Mediante la utilización de motores de búsqueda, se puede entrar en los corazones y en las mentes de los consumidores reales.

Análisis share-of-shelf (cuota de plataforma)

Uno de los informes que más inducen a error de una herramienta de analítica web es el informe de palabras clave. Viene esto a colación porque nos fijamos en los números, vemos a la derecha que van en aumento y quedamos encantados. Pero ¿el aumento del 10 % que se refleja a la derecha corresponde a los buscadores o por el contrario se refiere al 90 %? O, dicho de otra manera, ¿qué cantidad del inventario disponible he capturado mediante mis esfuerzos de búsqueda orgánica y de pago? En la herramienta falta el contexto del ecosistema.

Normalmente, utilizo el término share-of-shelf porque se conoce bastante bien en el mundo de la venta al por menor, que se hace de forma offline. P&G quiere tener la mayor cantidad de botes de champú en las estanterías de Wal-Mart y de Target. Esto también debería ser válido en su caso, cuando la gente esté buscando: quiere la mayor cantidad de share-of-shelf posible de los clics disponibles, para su categoría correspondiente del motor de búsqueda.

Compete me permite mirar qué sitios web recibieron tráfico por una palabra clave concreta. Retomemos el tema de la boda, quiero saber cuánto share-of-shelf obtiene Shirley por el término clave «recordatorios de boda» (consulte la figura 8.16).

Americanbridal.com figura en el puesto 5 de la lista, lo que no está nada mal. Además, también tiene el 3,12 % de share-of-shelf. Puede ver lo importante que es para Shirley este término, ya que constituye el 13,32 % de su tráfico de búsquedas. Ahora, también sabe contra quién está compitiendo realmente y puede tomar decisiones con criterio.

Ya sabe lo fácil que resulta utilizar estos datos para optimizar sus campañas de búsqueda y, además, dispone del contexto suficiente para obtener los números de analítica web. También, puede ver el espacio del que dispone o qué nivel de crecimiento tiene una categoría concreta. Puede averiguar cómo equilibrar sus campañas orgánicas o de pago para aumentar su share-of-shelf.

Siempre nos llevamos sorpresas con este conjunto de datos. Por ejemplo, por todo el trajín que hay en torno a Toyota Prius, honda.com ocupa el puesto 3 en el informe share-of-shelf para el término «coches híbridos», mientras que irs.gov ocupa el puesto 2. Esto muestra qué información prefieren los consumidores sobre los coches híbridos. En el puesto 12 se encuentra toyota.com, que tiene menos de la mitad de la cuota de Honda. La empresa de automóviles norteamericana que más se acerca en la lista es GM, que está clasificada en el puesto 20, con una cuota del 0,92 %.

Para los términos clave más importantes, el análisis de share-of-shelf es obligatorio.

Análisis competitivo de las ventajas de las palabras clave

Cuando esté luchando con su principal competidor, querrá saber cuáles son las ventajas de las que disponen (y así poder vencerlos de forma inteligente) y cuáles son las áreas propias que mejor dominan.

Figura 8.16. Análisis share-of-shelf utilizando Compete

Figura 8.17. Ventajas del análisis de palabras clave competitivas utilizando Compete

El mercado de preparación de pruebas de EEUU es muy competitivo. Al igual que en el resto del mundo, los estudiantes deben llevar a cabo unas pruebas estándar para poder acceder a las mejores universidades.

Un proveedor líder de este tipo de pruebas es Kaplan. Para entender mejor su posición en el mercado, Kaplan analizaría cuáles de las palabras clave son significativas para ellos y cuáles son fortalezas para sus competidores. La figura 8.17 muestra el informe que podría ejecutar Kaplan en Compete.

Primero, las buenas noticias: para todos los términos de marca, Kaplan (kaptest.com) está haciéndolo bien.

Por tanto, si un estudiante conoce Kaplan y utiliza su nombre para la consulta de la búsqueda, entonces Kaplan estaría bien.

Ahora vienen las malas noticias: si los estudiantes no conocen lo que quieren, éstos son más propensos a encontrar a la competencia de Kaplan primero, testprepreview.com. Éstas son muy malas noticias para Kaplan porque mucha gente no les conoce y están simplemente barajando sus opciones.

Ahora bien, la buena noticia es que Kaplan conoce las palabras clave que son más fuertes para su competidor y saben, además, que esas palabras clave son relevantes para Kaplan. Por tanto, pueden crear una estrategia competitiva de marketing de motores de búsqueda: ¡una estrategia que esté extraordinariamente orientada!

Análisis de la expansión de palabras clave

La expansión de las palabras clave es uno de los tipos más normales de análisis de inteligencia competitiva en el entorno de las búsquedas. Su pregunta es sencilla: ¿por qué palabras clave debería pujar? La herramienta AdWords Keyword Tool (http://sn.im/adwkwt) es una de tantas herramientas que puede utilizar para llevar a cabo el análisis siguiente: de las palabras clave, de la media del coste por clic, del volumen de búsqueda, de las tendencias, etc.

Consideremos el problema. Digamos que estoy interesado en aprovechar el plan de incentivos del presidente Obama para la energía renovable y estoy construyendo una enorme granja eólica en el norte de California. Tengo los ventiladores funcionando a pleno rendimiento, pero ahora necesito ponerme delante de los clientes que quieran comprar energía eólica. La figura 8.18 muestra un informe de la herramienta AdWords Keyword Tool que me ayudará en el cometido.

Puedo ver las palabras clave relacionadas con la información a obtener de otras herramientas y, además, puedo ver los datos clave que necesito para tomar decisiones (algo que no puedo obtener fácilmente de otras herramientas). Además, puedo utilizar estos datos para decidir qué palabra clave deseo, con el objetivo de comprar en función del coste, competencia, volumen de búsquedas y tendencias. De ser posible, mi análisis identificará palabras clave con el volumen suficiente que marquen la pauta hacia la dirección correcta y que no cuesten mucho, como por ejemplo «energía eólica» en el informe mostrado en la figura 8.18.

En el pasado, teníamos a la famosa Overture Keyword Tool de Yahoo! que nos aportaba este tipo de datos para Yahoo! Por desgracia, esta herramienta dejó de mantenerse. Microsoft adCenter Labs disponía de algunas herramientas maravillosas para analizar las palabras clave de Microsoft Search, pero he descubierto que los datos no se han actualizado desde mediados de 2007. Los motores de búsqueda son la mejor fuente de búsqueda de datos, por tanto deseo que, al igual que Google, estos otros motores empiecen a proporcionar acceso a esta increíble y útil información.

Figura 8.18. Análisis de la expansión de las palabras clave utilizando AdWords Keyword Tool

Existen otras herramientas alternativas para ver múltiples motores de búsqueda para llevar a cabo un análisis de expansión de palabras clave, por ejemplo: Keywork Discovery de Trellian (http://sn.im/trekwd), Wordtracker (http://sn.im/wordtr), KeywordSpy (http://sn.im/keyspy) y muchas otras: simplemente, haga una búsqueda en Google o Bing de herramientas de investigación de palabras clave.

¿Tiene ganas de ponerse manos a la obra? En los últimos años, la búsqueda se ha convertido en uno de los canales fundamentales para muchos negocios. En esta sección, las recomendaciones deberían mostrarle lo fácil que es utilizar los datos, además de asegurarse un alto ROI a partir de las campañas de búsqueda.

Análisis de la segmentación de identificación del público objetivo

En la sección anterior traté muy por encima el tema siguiente: el valor de la relevancia de sus anuncios. La mayoría de los usuarios del sitio no están enfadados por los propios anuncios, sino por anuncios irrelevantes.

A modo de ejemplo, acabo de leer un artículo en news.yahoo.com sobre la crisis iraní con un anuncio incrustado sobre trabajos de enfermería. Pulsé reload y el siguiente anuncio fue sobre títulos online.

Soy un gran usuario de Yahoo! y por tanto estos anuncios utilizan la información para la segmentación del comportamiento masivo que Yahoo! y sus socios han recopilado sobre mí. Nada en mi perfil indica que quiera obtener un título o que estuviera remotamente interesado en la enfermería.

Yahoo! o Adblade (su proveedor de publicidad) no es único en este extraño marketing.

Se encontrará con anuncios sin relevancia alguna desde DoubleClick (propiedad de Google) o Atlas Solutions (propiedad de Microsoft).

¿Cómo se puede solventar esto? Intente realizar un análisis de segmentación e identificación del público objetivo, antes de soltar el dinero a su agencia, comercial o a su mejor amigo. Existen una serie de herramientas que le permiten extraer los datos demográficos y psicográficos de su público online objetivo para poder orientar sus campañas de comunicación.

Figura 8.19. Análisis demográfico utilizando Hitwise

Análisis demográfico de segmentación

Se utiliza la segmentación demográfica para identificar los sitios web utilizados por el público objetivo, por cuyos perfiles se siente interesado. La figura 8.19 muestra la interfaz para la segmentación demográfica en Hitwise. En el escenario mostrado, mi consulta era identificar los sitios web con un público objetivo determinado, preferentemente de mujeres de entre 25 y 44 años, cuyos ingresos familiares fueran superiores a 60.000 dólares anuales.

También puede utilizar el programa gratuito Google Ad Planner para identificar el conjunto óptimo de sitios web para la publicidad, tal y como se muestra en la figura 8.20. He ordenado los datos por índice de composición (Comp Index) y en esa columna, el valor 340 indica que ha habido un público objetivo que es tres veces más probable que sea el que yo sea el que yo quiero.

Figura 8.20. Segmentación demográfica del público objetivo para Brasil utilizando Google Ad Planner

La consulta específica que ejecuté (que puede ver en la columna izquierda de la figura 8.20) es para varones que estén comprendidos entre las edades de 35 y 54 años que sean titulados y no tengan hijos en casa. Este es el público ideal para promocionar un deportivo amarillo caro porque estas personas puede que estén tratando ¡con una crisis de la edad! Los resultados en la figura 8.20 muestran sitios que, probablemente, no hubiera considerado. No podría haber adivinado que linkedin.com fuera un gran lugar para llegar a mi público objetivo. También busque en el conjunto diverso de intereses (categoría) que tiene este tipo de audiencia. A la derecha del público objetivo podrá ver la información que necesita para tomar decisiones: visitantes únicos, páginas vistas, formatos de publicidad e impresiones/día aproximadas.

Con Ad Planner también puede identificar el perfil demográfico de cualquier sitio web de interés. La figura 8.21 muestra el perfil del público objetivo en mi blog (www.kaushik.net).

Los datos sobre los sitios web de la competencia resultan útiles para su propio sitio web. Además, le puede ayudar a entender la personalidad de los usuarios que visitan su sitio web así como a analizar las diferencias entre el perfil de su público objetivo y el de sus principales competidores.

Figura 8.21. El perfil de el público objetivo para kaushik.net, utilizando Google Ad Planner

Análisis psicográfico de la segmentación

A menudo desea analizar los estilos de vida y los atributos psicográficos para identificar a un público objetivo relevante. La figura 8.19 muestra los atributos psicográficos disponibles en Hitwise, referenciado como grupos y segmentos PRIZM. La figura 8.22 muestra las opciones disponibles en la herramienta Google Ad Planner.

Figura 8.22. Análisis sobre el estilo de vida en el Reino Unido utilizando Ad Planner

En la parte superior derecha puede ver los usuarios en el público objetivo definido (45 millones) así como el número de páginas vistas que consumen (94 millones). En la sección público objetivo predefinido (pre-defined audiences) puede reducir o filtrar la audiencia deseada por categorías, como futuras esposas, estudiantes universitarios, aficionados al bricolaje, entusiastas de tebeos o novelas y un montón de segmentos de público objetivo. Simplemente, seleccione el segmento que desee alcanzar y en pocos segundos obtendrá una lista con los sitios óptimos para llegar el público objetivo deseado.

Tenga en cuenta que puede aplicar los criterios que desee. Por ejemplo, puede utilizar el idioma para identificar a las personas que hablen turco en el Reino Unido, que sean gurús del cotilleo de famosos. También puede utilizar la ubicación y el idioma para identificar el público objetivo de futuras esposas que hablen tanto alemán como francés, en Inglaterra y Gales.

Si tiene un sitio web de gran tamaño (más de cinco millones de visitantes únicos), también puede utilizar diversas fuentes de datos basados en paneles para llevar a cabo el análisis psicográfico. Debido a los sesgos de las pruebas para los sitios con tamaños medianos y pequeños, con respecto a los datos de panel, se puede obtener rápidamente una proporción muy alta de ruido y una señal muy baja.

Análisis de comportamiento y segmentación del público objetivo

¡El Santo Grial del marketing es segmentar sus anuncios publicitarios (banners) en el comportamiento de las búsquedas de los usuarios online! Durante demasiado tiempo, la búsqueda y la visualización han sobrevivido como dos entidades totalmente independientes. Como analistas, llevamos a cabo análisis para el negocio de anuncios publicitarios y luego repetimos el proceso para poder identificar oportunidades de marketing para búsquedas.

Mediante herramientas como Google Ad Planner, se pueden identificar las audiencias relevantes basadas en una búsqueda de comportamiento y de forma gratuita. En la figura 8.23 se muestra un ejemplo de uno de estos tipos de análisis, con el objetivo de localizar sitios web relevantes para ejecutar anuncios publicitarios de venta de netbooks.

Figura 8.23. Identificar sitios web relevantes para los anuncios publicitarios basados en un comportamiento de búsqueda de usuario utilizando Ad Planner

Los netbooks son portátiles ultraligeros, de bajo coste y reducida potencia. En este caso, imaginemos que soy un minorista online que acaba de entrar en el negocio de los netbooks y lo que quiero es llevar a cabo anuncios publicitarios que permitan que la gente sepa que he lanzado este producto. Pero en lugar de segmentar por datos demográficos puedo segmentar por comportamiento de búsqueda.

En la parte inferior izquierda de la figura 8.23 se pueden ver palabras clave que he identificado (utilizando la herramienta de expansión de palabras clave) como las más comunes entre las personas que buscaban netbooks. También sé que muchos jóvenes están interesados en los netbooks, ya que tienden a resultar bastante económicos (¡tanto los netbooks como la gente joven!). Por tanto, se dará cuenta que en la segmentación por edad elegí de 0 a 24 años.

A la derecha se encuentran los sitios web visitados por este público objetivo. ¡Hurra! Se acabaron las adivinanzas y desperdiciar el dinero: puedo colocar anuncios donde parezca más probable que mi público objetivo los vea. Ah, y además, verá que los datos son correctos por los puntos de interés indicados en la columna «Categoría» (category): trucos y consejos (cheats & hints), letras de canciones (lyrics), streaming de música (music streams), juegos online (online games) y ¡compartir fotos! (photo sharing!).

Nota:Aunque utilice la herramienta gratuita Ad Planner de Google para llevar a cabo el análisis anterior, observe que no tiene por qué comprar anuncios de publicidad de Google. La gente de Google seguro que se siente bien si lo hizo, pero ha proporcionado un acceso gratuito a la herramienta, por lo que la puede utilizar, encontrar la información y comprar los anuncios publicitarios donde quiera.

Éste es el hermoso mundo del análisis de inteligencia competitiva. Se dispone de una gran cantidad de datos y muchos de ellos se pueden conseguir de forma gratuita (e incluso pagando, puede obtener muchos más). Puede utilizar los datos para mejorar el marketing y la publicidad y también para identificar las oportunidades estratégicas de su negocio, evitar ser sorprendidos por los competidores y asegurarse de que comprende la evolución del comportamiento y las preferencias del cliente.

No hay otra fuente de datos en el planeta que iguale a los datos de inteligencia competitiva. Utilícela.

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Analítica emergente: redes sociales, móviles y vídeos

La web ha experimentado una evolución increíble en los últimos años: un cambio de conversaciones unidireccionales a bidireccionales; la riqueza de la experiencia web proporcionada por los vídeos, Ajax y Flash; y por último, la distribución de contenidos a través de múltiples canales, como los móviles y las fuentes RSS.

Estos cambios mejoran la experiencia web, al mismo tiempo que colocan al frente a los usuarios. No obstante, abre un camino hacia un problema menor: ¿cómo se mide el éxito?

En este apasionante capítulo, abarcaré las soluciones
analíticas emergentes para tratar el modelo de cambio de un contenido del tipo «todo en un sitio» y que «lo consumirá de forma estática» al modelo actual, rico en contenidos multimedia, donde quiere estar y que, además, se presenta de forma que invita a la conversación.

Contenido del capítulo

Medir la nueva web social: el desafío de los datos

Analizar las experiencias del clienteoffline(aplicaciones)

Analizar las experiencias móviles de los clientes

Medir el éxito de losblogs

Cuantificar el impacto de Twitter

Analizar el rendimiento de los vídeos

Denomínelo Web 2.0 o como más le guste: la web está evolucionando en nuestras propias narices. Se esperaba algún tipo de evolución (por ejemplo: contenidos multimedia más rápidos y mejores). Sin embargo, existen otros campos para los cuales no se esperaba esta evolución tan rápida, como por ejemplo el consumo offline o el rápido crecimiento del carácter social en cada faceta de la experiencia web de los clientes.

Para algunas personas, la experiencia social es Facebook o MySpace. Para otras, es Twitter o YouTube. Personalmente, tiendo a pensar en lo social como en un cambio de un monólogo unidireccional a una conversación bidireccional. Estas conversaciones podrían estar produciéndose en Twitter o Facebook, o tanto en su sitio web corporativo como en su sitio de e-commerce o, incluso, en un sitio web sin ánimo de lucro. Lo social no es un silo. No es cosa de una única persona. Lo social es la integración clave de usuarios y conversaciones con todo lo que hacemos en la web, tanto a nivel personal como profesional.

Personalmente, nunca me canso de esto. Más allá de las ventajas obvias que me aporta la web, como devoto, este nuevo mundo es realmente genial porque es un desafío muy complejo de medición. Toda esta evolución, con un poco de revolución, nos fuerza a pensar de una forma diferente y a encontrar nuevas e innovadoras estrategias.

En este capítulo, primero pasaré a esbozar cómo está cambiando el modelo fundamental de creación, distribución y consumo de contenidos. En muchos sentidos, tanto para comerciales como para analistas web, este cambio es la esencia o el núcleo del desafío de la medición. Después, pasaré a la actual recopilación de datos engañosos para llevar a cabo el seguimiento del consumo de contenidos web offline. Trataré también el asunto de los móviles y qué se puede hacer con el conjunto actual de herramientas.

Por último, voy a abordar algunas estrategias específicas de medición para blogs, Twitter y vídeos, donde el desafío no es recopilar mucha información, sino pensar de forma diferente e inventar nuevas métricas.

¿Ilusionado? Va a resultar divertido.

Medir la nueva web social: el desafío de los datos

Uno de los fenómenos menos comprendidos de los últimos años es cómo ha cambiado la naturaleza fundamental de la creación, la distribución y el consumo de los contenidos. La mayoría de los responsables de marketing no están preparados para aprovechar este cambio. Muchos proveedores de analítica web no han evolucionado sus mecanismos clave de recopilación de datos y la mayoría de los analistas aún no han adaptado sus técnicas de medición.

He de admitir que resulta un tanto deprimente. Pero si se entiende el problema, se pueden empezar a formular soluciones creativas. Así que vamos a profundizar un poco en el asunto para entender el motivo por el cual medir la nueva web impulsada por un carácter social resulta ser tanto un desafío como una fantástica oportunidad. La figura 9.1 muestra un esquema simple de cómo se creaba, distribuía y consumía antes en la web.

La maravillosa gente de la BBC crearía el contenido. Entonces pondrían el contenido en su sitio web. Todos nosotros iríamos a su sitio y consumiríamos el contenido. La verdad es que era bastante sencillo. Y aunque estoy utilizando un sitio web de noticias como ejemplo, podría aplicar este viejo modelo de aproximación a cualquier tipo de sitio web: e-commerce, organización sin ánimo de lucro, B2B o B2C.

Figura 9.1. Modelo tradicional de creación, distribución y consumo de contenido

La evolución de la democracia de los contenidos

Desde la perspectiva de la medición, hemos evolucionado hacia un enfoque orientado a registros o etiquetas para recopilar información. En el caso del sitio web de noticias de la BBC, podría, por ejemplo, ejecutar Webtrends y en unas pocas horas tendría sus datos de analítica web. Los informes le dirían: cuánta gente visitó el sitio, qué contenido consumieron, qué campañas o estrategias de adquisición funcionaron, etc. La vida era sencilla.

La siguiente evolución relevante fue el incremento de contenidos generado por usuarios (UGC) mediante dos formas exclusivas.

Primero, los sitios web se abrieron a los usuarios permitiéndoles contribuir con comentarios, reseñas e incluso, artículos. Esto desafió completamente el concepto de cuándo se hacía el contenido. ¿Cuándo estaba una página completa: cuando se creaba o después de cinco comentarios o reseñas de los clientes? ¿Cómo juzgaba cuando una página se volvía útil para los visitantes: cuando la publicaba o después de que los usuarios añadieran sus comentarios y opiniones?

Segundo, el crecimiento de plataformas fáciles de usar, e incluso gratuitas, cambiaron el mundo de los contenidos. Este fenómeno se muestra de manera más clara en los blogs, que permiten a cualquier persona comenzar su propia plataforma de publicación, en unos pocos segundos y de forma gratuita. El desafío que planteó esta plataforma era que los visitantes podrían hablar de uno en su propio sitio y por toda la web. Podrían sacar extractos de sus contenidos y ampliar la conversación de diversas e inimaginables formas. Podrían escribir reseñas elogiándole o criticándole en toda la web y, de repente, se daría cuenta de haber perdido el control de la conversación.

Con el nacimiento de los blogs, el cambio en la distribución de contenidos no quedaba muy distante. La gente consumía el contenido de los blogs en los sitios web (tanto en su propio sitio web, como en uno donde los usuarios hayan ampliado su conversación), pero en la mayoría de los casos esto era cuantificable. La aparición de fuentes RSS, así como los sitios que toman, agrupan (sindican) o trituran los contenidos, provocaron que básicamente el consumo de contenidos cambiara. Los usuarios no necesitaban llegar a su sitio web para consumir contenidos.

Por ejemplo, me encanta leer sobre el equipo indio de cricket. Me he suscrito a BBC Sports Indian Cricket Team y así me llegan todas las noticias: no tengo porqué ir a buscarlas.

Los sitios como Alltop (http://alltop.com), JimmyR (http://www.jimmyr.com) o el sitio japonés Qooqle (http://news.qooqle.jp) lanzan contenidos en masa a los usuarios. En estos sitios, los usuarios pueden consumir fragmentos o imágenes de sus historias, o volver a su sitio web, para encontrar más cosas. De cualquier forma, el contenido es gratuito y se difunde en formas que no puede ni controlar ni influir.

La figura 9.2 muestra esta evolución. Cada número representa un camino posible.

Figura 9.2. Evolución de la creación, distribución y consumo de contenidos

Ha habido un increíble cambio democrático sobre quién puede llegar a publicar contenidos y sobre cómo se distribuyen y consumen. Aunque las marcas, el dinero y la influencia aún son importantes, ya no determinan el acceso a los canales de distribución. Cualquiera puede acceder a la web y si tiene algo importante que decir puede obtener una audiencia significativa.

Por tanto, la imagen real es algo más complicada que la mostrada en la figura 9.2. De hecho, se parece más a la de la figura 9.3, donde muchos participan en el sistema y todos crean contenidos, lo distribuyen a través de diferentes canales y algunos de todos esos contenidos se consumen en lugares diferentes.

Figura 9.3. Todo el mundo participa: la compleja web

En este momento, la medición se convierte en un verdadero reto por los siguientes motivos:

• La etiqueta JavaScript en su sitio sólo mide lo que se ha publicado en el sitio web propio. Incluso en este momento mide únicamente una página URL. Es más, tiene una capacidad muy limitada (o ninguna), para medir una página activa o living page (una que crezca de manera constante, debido a las contribuciones de los usuarios, en un determinado sitio o blog).

• Muchas de las «consumiciones» se dan fuera del sitio, o lo que es lo mismo, en lectores de fuentes de datos (feeds), en sitios de agregadores (aggregator sites) o en lugares donde haya agrupado o sindicado su contenido (¡o donde mucha gente maravillosa lo esté utilizando sin su permiso!). Su herramienta de analítica web se encuentra dando palos de ciego frente a toda esta actividad.

• Sus mediciones ya existentes no funcionan en un mundo como en el de la figura 9.3. Las visitas y los visitantes únicos ya no son suficientes: necesitamos suscriptores de feeds. La tasa de conversión está bien, pero la tasa de conversación resulta crucial (más adelante, profundizaremos sobre este asunto).

La figura 9.4 muestra la envergadura del reto, identificando el número de herramientas que necesita para capturar los datos.

Figura 9.4. Captura de datos en el nuevo mundo de la web social

Para capturar los datos de su sitio web, necesita su herramienta para analítica web tradicional de nuestro ejemplo: Webtrends. Necesita algo como la ahora extinta herramienta MeasureMap, para medir el contenido que se ha incorporado a sus sitios o blogs a través de comentarios o reseñas. Necesita echar mano de Technorati, para medir las citas (terceras personas que hablan de uno y cuánto). Utilizará una herramienta como Feedburner, para comprender su contenido offsite (RSS).

La última medición es la más complicada. Si su contenido está agrupado o se utiliza fuera de su sitio, ¿cómo lo puede rastrear? (parte inferior derecha de la figura 9.4). Podría utilizar el modelo de seguimiento de eventos (consulte el capítulo 4), para capturar datos utilizando herramientas como Unica o Google Analytics.

Si está utilizando widgets para su agrupación, entonces puede usar el seguimiento personalizado de empresas como Clearspring, para recopilar información.

El desafío aquí no es sólo utilizar diversas herramientas, sino usar herramientas que recopilen e informen nuevas mediciones, cada una de forma diferente. Incluso aunque exista la misma medición en dos de estas herramientas, lo más probable es que no coincidan.

La figura 9.4 ni siquiera incorpora la última «amenaza» a nuestra forma de pensar sobre las mediciones: Twitter, tal y como se muestra en la figura 9.5.

Figura 9.5. Impacto de Twitter sobre la creación, distribución y consumo

La revolución de Twitter

Twitter permite a empresas y particulares crear o publicar contenidos mediante Twitter, para captar audiencia. Este contenido se distribuye a través de sitios web, lectores de feeds RSS, agregadores o aplicaciones de sobremesa o móviles. Imagine lo que este nivel de distribución hace con respecto a nuestra capacidad de medir. Podemos utilizar algunas de las herramientas de la figura 9.4, si realmente queremos medir a conciencia, algunos de los impactos de Twitter. Pero hay elementos que simplemente no podemos medir, como si por ejemplo el contenido que creamos y distribuimos a través de Twitter se consume a través de aplicaciones como TweetDeck, Spaz o Digsby. Por ahora, desconocemos por completo los contenidos consumidos en aplicaciones, aunque podemos añadir a nuestra URL parámetros de seguimiento y medir los clics que vuelven a nuestro sitio.

En el mundo de la web social no tenemos ni una herramienta que nos pueda ayudar a medir el éxito. Ni siquiera hemos desarrollado nuevas formas métricas que definan las mediciones reales. Aún nos encontramos en las primeras etapas de comprensión de todo el problema.

De forma que si le duele la cabeza, es normal. Ahora, podemos mantener una conversación honesta y encontrar una forma de abordar el problema. En lo que queda de capítulo, trataré dos estrategias para la captura de datos en situaciones difíciles y después profundizaré más en tres canales sociales específicos: blogs, Twitter y vídeo. Aprenderá las nuevas herramientas y mediciones que debería utilizar para medir su éxito.

Aunque existen desafíos en el mundo de la web social, un ninja del análisis disfrutará enormemente porque está explorando nuevos mundos: está creando soluciones innovadoras.

Analizar las experiencias del cliente offline (aplicaciones)

Durante el año pasado hemos visto un incremento masivo de aplicaciones realizadas con tecnologías como Adobe AIR. Estas aplicaciones sofisticadas para internet o RIA (rich internet applications) son completamente funcionales, a través de múltiples plataformas de cálculo, que se pueden utilizar tanto con conexión a internet como sin ella.

Ya he tratado antes la dificultad de medir las aplicaciones. Aunque muchas de estas aplicaciones proporcionan contenidos y funcionalidad a un sitio web, no son capaces de recopilar por sí mismas. Este problema genera dos retos en la analítica web tradicional:

• Si la mayoría de la interacción con los usuarios es offline, ¿cómo se lleva a cabo el seguimiento del comportamiento offline?

• Si el modelo etiquetar todas las páginas con JavaScript no funciona, ¿cómo se recopilan los datos? Para ver cómo se pueden superar estos problemas con un poco de ingenio utilizaré el ejemplo de una de mis aplicaciones favoritas de Adobe AIR, Times Reader del New York Times (NYT) (consulte la figura 9.6).

Figura 9.6. Aplicación Times Reader realizada con Adobe AIR

Cuando a principios de 2009, el NYT lanzó el Times Reader (http://sn.im/readnyt), los equipos de este periódico y Adobe establecieron cómo recopilar los datos necesarios para poder registrar el comportamiento del usuario. Los siguientes son algunos de los comportamientos que quisieron analizar:

• El tiempo que han pasado en las diferentes secciones (página inicial, crucigramas, artes, etc.).

• El tiempo que han invertido leyendo historias individuales (para obtener información de lo que los usuarios encontraron interesante).

• El tiempo que han pasado consumiendo contenido tanto online como offline.

• Las diferencias en el comportamiento de los suscriptores del Times Reader y de los no suscriptores (observe los candados que se encuentran al lado de algunas secciones de la figura 9.6: éstos eran únicamente para los suscriptores).

En lugar de desarrollar una herramienta personalizada, para recopilar información, los equipos utilizaron el mecanismo normal de seguimiento de eventos en Google Analytics. Tal y como hemos comentado en el capítulo 4, el seguimiento de eventos proporciona contenedores vacíos (empty containers) a los que se les puede pasar cualquier pareja del tipo «nombre-valor». Después, se procesan y convierten los datos en informes o se pueden extraer utilizando un API para informes personalizados. Mientras se desarrollaba la aplicación, los equipos del NYT y de Adobe utilizaron la integración nativa de la versión gratuita del código de seguimiento, así como el lenguaje de programación ActionScript 3 para activar el seguimiento del comportamiento mediante eventos. Esto solucionó el problema de cómo recopilar datos. ¿También consiguió solucionar el primer problema sobre cómo analizar el comportamiento offline?

Para hacer el seguimiento del comportamiento offline, los equipos hicieron algo muy inteligente. El Times Reader viene con una base de datos muy pequeña. Cuando estoy offline (por ejemplo, en un avión) y leyendo mi queridísimo New York Times, se recopilan datos mediante eventos y se almacenan en la base de datos. Cuando Reader detecta que mi conexión a internet se ha restablecido, toma los eventos de la base de datos y «llama a casa» (es decir, envía los datos a la aplicación). La lógica interna desarrollada en Reader envía los eventos una única vez al día, para mantener todo en un estado de eficiencia óptimo: esto soluciona el primero de los problemas.

En resumen, una metodología de seguimiento estándar y flexible, combinada con una forma ingeniosa de analizar el comportamiento online, permitió a la empresa del NYT hacer un seguimiento de la utilización de su aplicación realizada con Adobe AIR.

A medida que vaya considerando el desarrollo de su propia aplicación móvil o de sobremesa, puede utilizar una orientación similar para poder recopilar los datos necesarios, siempre tomando decisiones inteligentes basadas en la utilización presente de sus aplicaciones por parte de los clientes. No obstante, debería tener en cuenta lo siguiente:

• Medite sobre lo que quiere analizar y asegúrese de que sus desarrolladores adquieran la consciencia necesaria para que puedan hacer una codificación adecuada.

• Utilice metodologías estándar para recoger y almacenar los datos, de forma que pueda aprovechar las innovaciones que desarrollen sus proveedores.

Nota:Para aprender sobre los detalles técnicos y ver ejemplos de código abierto para metodologías de seguimiento, visite http://sn.im/flashtrack.

Analizar las experiencias móviles de los clientes

Cada uno de los años a partir de 1999 se ha venido denominando «el año de los móviles», aunque ninguno ha cumplido con las expectativas que conllevan ese excelso título. Hago esta irónica observación porque hay mucha expectación sobre los móviles y su analítica. Es cierto que el número de aparatos móviles ha crecido mucho cada año desde entonces y es justo decir que la introducción del iPhone, en 2007, ha acelerado el consumo de web a través del móvil, al menos en EEUU.

No hay duda de que tenemos que tratar el seguimiento y análisis del consumo a través móvil de nuestro contenido web con suma seriedad, quizá un poco por debajo de la expectación generada.

Antes del iPhone, los terminales ya contaban con acceso a internet, pero la experiencia web era muy rudimentaria. Por ejemplo, podía acceder únicamente a sitios basados en texto y con protocolo de aplicaciones inalámbricas WAP (wireless application protocol) creadas de forma personalizada con una información mínima, aunque con un acceso que resultaba insultantemente lento.

Tanto el iPhone como los teléfonos basados en Android han incrementado significativamente el consumo de contenidos web, consiguiendo una experiencia notablemente superior. Ahora, con mejores navegadores en los teléfonos de BlackBerry, Nokia y otros, esta tendencia parece ir aumentando de manera exponencial. Estos cambios son un buen augurio para una mayor rentabilidad sobre cualquier esfuerzo que su empresa deposite en los móviles, lo que significa que debe ponerse serio con la analítica móvil. El mayor reto que plantean los móviles es cómo recopilar los datos con exactitud. Entonces llegan los informes y análisis, que aún están en una fase incipiente. Echemos un vistazo a cada uno de los desafíos, pero de forma individual.

Recopilación de datos móviles: opciones

Aún no hemos visto una gran adopción de la analítica de móviles porque el sector no ha encontrado la forma de recopilar la información de las plataformas móviles. En este momento disponemos de tres opciones diferentes.

Soluciones basadas en registros (weblogs)

Una solución basada en registros es una opción antigua y heredada, pero podría adquirir más relevancia si las grandes empresas de telecomunicaciones entraran en el espacio de los análisis, o compartieran sus archivos de registro, para asegurar un mayor control.

Los archivos de registro del servidor web de su sitio contienen información, tanto en las cabeceras como en la cadena de la URL, que podría ayudar a identificar el tráfico de los móviles. Algunas empresas han escrito analizadores sintácticos personalizados de registros con filtros y scripts (secuencias de comandos), para informar sobre el tráfico móvil del sitio. Este método es muy engorroso y difícil de manejar, sólo apto para valientes; de manera que no es muy usual.

En Asia, algunas de las grandes empresas de telecomunicaciones utilizan sus propios registros de servidor para experimentar a la hora de crear y proporcionar analítica a sus anunciantes. Estas soluciones no se suelen emplear mucho y no está claro si en algún momento llegarán a ser una fuente viable de información.

La ventaja de una solución basada en registros es que todo lo que se necesita es una persona emprendedora de TI que se maneje con código simple (bueno, y a lo mejor invitarle a una o dos merendolas). El inconveniente de esta solución es que debe desarrollar y dar soporte a su propio software o plataforma de hardware. Además, los informes son solamente tan buenos como el conocimiento, ya que sus registros estarán perdiendo una gran cantidad de información que puede obtener con otras dos soluciones, que se describen a continuación.

Soluciones basadas en la técnica de análisis de paquetes

Las soluciones basadas en la técnica de análisis de paquetes (packet-sniffing) intentan solucionar dos importantes problemas: trabajar con las empresas de telecomunicaciones para conseguir los datos clave y tener que etiquetar su sitio con JavaScript o etiquetas para imágenes para activar el informe.

Estas soluciones, como la de Amethon (www.amethon.com), confían en la metodología basada en hardware para conseguir los datos. La plataforma se compra e instala dentro de su red (entre la web y sus servidores web), lo que permite a la herramienta recopilar todos los paquetes que viajan entre la web y sus servidores. También puede conseguir acceso a un montón de informes casi en el mismo momento en que se implementa.

La ventaja de utilizar el análisis de paquetes es que no tiene que tocar sus propios sitios web, ya sean móviles o de cualquier otro tipo y tampoco tiene que añadir código nuevo a sus páginas. El inconveniente de esta técnica es que si almacena sus sitios web en su propio entorno, entonces debe convencer a sus equipos de TI para implementar y dar soporte a una nueva parte de hardware. Si sus sitios tienen una arquitectura distribuida o están almacenados de forma externa, entonces la implementación puede ser muy compleja debido a que la plataforma de hardware tiene que implementarse en todos esas localizaciones.

Soluciones basadas en etiquetas (tags): JavaScript o imágenes

Las dos soluciones basadas en etiquetas, ya sean etiquetas JavaScript o de imagen, funcionan como la mayoría de las herramientas de analítica web, es decir, en un modelo de alojamiento remoto (hosted).

Empresas como Bongo Analytics, Mobilytics y Percent Mobile utilizan una etiqueta de imagen para recopilar datos. Para poner un ejemplo, a continuación se incluye el código de Percent Mobile que utilizo en mi blog para rastrear mis datos móviles:

<img src=”http://tracking.percentmobile.com/pixel/70b263e0-6a49-11de-ab39-12313900c5b8” alt=”.” width=”2” height=”2” />.

Esta etiqueta proporciona todos los informes básicos que necesito, como el porcentaje de tráfico móvil, dispositivos, redes, países y móviles vía WiFi. Puede comprobar directamente el informe analítico de Percent Mobile para mi blog visitando la siguiente URL: http://sn.im/akmobile.

Las campañas de seguimiento, con soluciones basadas en etiquetas, conllevan un poco más de trabajo y difieren ligeramente de las etiquetas JavaScript y para imágenes. De cualquier forma, debe crear páginas de destino para todas las campañas de móviles o crear enlaces de seguimiento de clientes. Para esta última opción, el visitante hará clic en su anuncio, irá a la página de destino de su proveedor de analítica móvil (digamos Bongo) y a continuación se le dirigirá a su nuevo sitio web. Ese segundo paso extra permite a la herramienta de analítica capturar los metadatos de la campaña que necesita para permitir realizar el seguimiento. Es un proceso complejo que involucra a varios equipos de su empresa, así como una configuración manual en su sistema de anuncios y seguimiento analítico.

Empresas como Omniture, CoreMetrics y Google Analytics utilizan soluciones basadas en JavaScript para recopilar datos de analítica web. En un teléfono que permite JavaScript de Apple, BlackBerry, Nokia o HTC, ese mismo código de seguimiento también capturará el comportamiento del navegador del móvil o de los clientes, al utilizar esos teléfonos. No tiene que hacer ningún trabajo adicional mientras siga los procesos normales de seguimiento de sus campañas web.

La ventaja de utilizar soluciones de captura de datos basadas en JavaScript es sencilla: no tiene que realizar ningún trabajo adicional. Para estos teléfonos modernos, los datos ya están recopilados y enviados. No obstante, existen muchos inconvenientes a la hora de utilizar soluciones basadas en JavaScript:

• No todos los teléfonos permiten JavaScript, lo que significa que se perderá gran parte de su tráfico. Los proveedores le dirán que los teléfonos que no soportan JavaScript en realidad no se utilizan para el e-commerce o para consumir contenidos web, y por tanto, no son tan importantes. En parte esto es cierto, pero con ciertas reservas.

• Estas soluciones utilizan cookies para identificar a cada usuario único y muchos teléfonos no tienen estas cookies activadas. Ninguna de estas soluciones ha conseguido aún ninguna otra forma de analizar a los visitantes únicos. De manera que dispondré de una información relativamente buena sobre las visitas, pero bastante menos de los visitantes.

• Aunque podrá conseguir toda la información de las páginas vistas, los visitantes y de la campaña, muchas soluciones tradicionales de analítica web no integraban partes clave de información, como por ejemplo dispositivo móvil, característica física del dispositivo, disponibilidad WiFi y señal portadora de telecomunicaciones.

Esto puede limitar su habilidad de segmentar los datos. Algunos de estos problemas no existen con los mecanismos de captura de datos basados en etiquetas de imágenes.

Capturarán los datos para los teléfonos con y sin JavaScript (ver http://sn.im/akmobile) y en algunas plataformas los proveedores están desarrollando mecanismos de recopilación de datos de visitantes únicos, no basados en cookies. Mirando hacia un futuro cercano, el ganador de esta carrera de caballos con tres pistas se determinará mediante los tres siguientes factores:

• La rapidez con la que el mundo compra iPhones o teléfonos inteligentes (smart phones) basados en Android y SymbianOS, así como teléfonos que acepten cookies y ejecución de JavaScript (y que, por defecto, tengan ambas características activadas).

• La rapidez con la que los proveedores de analítica tradicionales mejoran sus etiquetas para incluir etiquetas de imágenes para cubrir el pequeño porcentaje de datos que pierden las soluciones basadas únicamente en JavaScript.

• La importancia que le asignan los proveedores de analítica web al seguimiento móvil, que les conducirá a incorporar bases de datos como archivo de recursos inalámbricos universales o WURFL (wireless universal resource file) para identificar la información del teléfono y del fabricante, además de la información del proveedor de telecomunicaciones.

Si se avanza rápidamente en este sentido, puede que lleguemos a ver etiquetas de analítica mejoradas que recopilarán datos de cualquier tipo de teléfono móvil, así como de plataformas de acceso web estándar.

Si se avanza lentamente, las soluciones móviles específicas y verticales tales como Bongo, Percent Mobile y Mobilytics podrían llegar a dominar.

La sofisticación de los esfuerzos móviles de su empresa determinará su elección de utilizar simplemente los datos de su herramienta para analítica web y esperar a que termine esta batalla (sabiendo que está atrapado con únicamente un 70 % de los datos potenciales) o cambiar de forma inmediata hacia una solución vertical concreta.

Seguimiento de las aplicaciones para móviles

La tecnología que habilita el seguimiento de las aplicaciones para móviles en teléfonos inteligentes es similar al modelo de seguimiento de eventos (ya tratado en el capítulo 4). Los proveedores de analítica web están comenzando a tomarse esto en serio, pero las soluciones más interesantes proceden de proveedores específicos verticales como Flurry, Localytics y Pinch Media. Dado que la recopilación de datos de estos proveedores está muy integrada en la propia aplicación, los proveedores pueden recabar y suministrar datos de utilización muy detallados y enlazarlos a usuarios únicos. Obtiene cosas normales como la ubicación, el nombre del dispositivo, etc., pero los datos más valiosos son las acciones que los usuarios realizan con la aplicación, cuánto tiempo la han utilizado, el número de usuarios activos, etc.

Análisis e informes de los móviles

Ya ha recabado la información, de forma que ahora vamos a la parte interesante: ¡vamos a hacer algo con ella! Fundamentalmente, los informes que quiere obtener para los usuarios de móviles, son bastante similares a los que quiere para los usuarios que acceden a su sitio web desde ordenadores normales y corrientes. Es decir, quiere tener respuesta a las siguientes preguntas:

• ¿Cuántas visitas obtuvo su sitio?

• ¿Cuál fue la fuente u origen de esas visitas?

• ¿Cuál es la resolución de pantalla de los dispositivos móviles que accedieron a su sitio?

• ¿Qué palabras clave del motor de búsqueda se utilizaron para llegar a su sitio web?

• ¿Cuánto tiempo estuvieron los usuarios en su sitio?

• ¿Se consiguió alguna conversión?

La figura 9.7 muestra el aspecto del cuadro de mando de Google Analytics para el segmento de los usuarios que visitaron el sitio web utilizando los teléfonos móviles.

Los elementos de utilización del sitio (site usage) le indican los indicadores web básicos, como por ejemplo las visitas, las páginas vistas, las páginas por visita, la tasa de rebote y el tiempo en el sitio. Debajo de esto, se pueden ver las fuentes del tráfico: 72,94 % de tráfico directo. A lo largo de este libro he hecho hincapié en la importancia de los objetivos y eso es lo que puede ver a continuación. Como siempre, estos objetivos pueden ser personas haciendo compras, una donación o simplemente viendo un contenido importante. Después, se pueden ver las resoluciones de pantalla (screen resolutions) y la superposición de mapas (map overlay). Por último, están las páginas vistas (pages viewed) por los usuarios así como las palabras clave (keywords) utilizadas para llegar al sitio web.

La medición para su análisis móvil será exactamente la misma, independientemente de la herramienta de analítica web que utilice. Como habíamos señalado antes, estos datos obtenidos mediante una etiqueta JavaScript para analítica web estándar es sólo para teléfonos móviles habilitados para JavaScript.

Observe que falta una importante medición en la figura 9.7: la de los visitantes únicos. Aunque un número cada vez mayor de dispositivos y puertas de enlace (gateways) soportan las cookies, aun no hay un estándar aceptado para que las cookies se activen o no. Esto genera un desafío para las herramientas tradicionales para analítica web, que confían demasiado en las cookies, para rastrear a los visitantes únicos. Así que puede conseguir detalles en profundidad sobre las sesiones, localizaciones, palabras clave y conversiones de sus usuarios pero no el número de visitantes únicos. Algunas soluciones verticales y específicas para analítica móvil utilizan algoritmos propios de huella digital (fingerprint) o almacenan otra información PII para realizar el seguimiento a los visitantes únicos. Actualmente, no existe una norma establecida para hacer esto y cuando nos enfrentamos a los datos PII siempre hay que tener cuidado de no interferir con las normas gubernamentales. Por favor, compruebe a conciencia lo que su proveedor de analítica móvil está utilizando y si cumple con sus políticas de privacidad.

Figura 9.7. Las métricas clave para el uso del teléfono móvil: Google Analytics

También falta una importante función de su herramienta tradicional para analítica web: la información especifica del dispositivo (excepto en algunas herramientas, como Nedstat).

Los proveedores específicos de móviles, tales como Bongo y TigTags, recopilan múltiples partes de información única sobre los teléfonos móviles que se han utilizado para acceder al sitio web. La figura 9.8 muestra un informe de TigTags que es el mejor ejemplo de un informe específico de dispositivos. Puede ver fácilmente el tipo de dispositivo que ha accedido a su sitio web, las características físicas del mismo (form factor) y un resumen de las marcas en la parte inferior derecha.

Figura 9.8. Informe general de dispositivos: TigTags

Cuando analizamos los datos sobre los móviles, tendemos a enamorarnos de la información de los dispositivos, porque está muy bien. Pero recordemos que centrarnos en la experiencia del cliente y en el consumo es mucho más importante que el dispositivo utilizado para acceder a la información. Lo que sí merece la pena saber es qué es procesable.

En la figura 9.8 puede utilizar los datos más interesantes que se encuentran en la parte superior, para responder a preguntas como: ¿la gente que tiene teclados QWERTY o pantallas táctiles pasan más tiempo en el sitio web o utilizando aplicaciones para móviles?, ¿los que disponen de GPS utilizan nuestros mapas y funciones de localización más o menos que aquellos que no lo tienen? Cuando lleve a cabo el análisis, considere en centrarse en ese tipo de preguntas existenciales, asócielas tanto a la experiencia del usuario como los resultados que desee y, por último, ¡segmente sus datos! La figura 9.9 muestra un informe segmentado de TigTags (una herramienta de Percent Mobile) para un único dispositivo, en este caso, el teléfono HTC G1 con tecnología Android.

Figura 9.9. Informe detallado para el teléfono HTC G1: TigTags

Puede ver la popularidad del G1 entre los usuarios que llegan a su sitio web y comparar la tendencia con respecto a otros teléfonos móviles. Puede ver una superposición de mapas visuales y los países de los usuarios. Con TigTags y otras soluciones verticales y orientadas hacia la analítica de móviles, obtendrá informes como: las fuentes u orígenes del tráfico, palabras clave, campañas, las páginas vistas, etc.

Si elige una herramienta vertical orientada hacia la analítica de móviles, seleccione la que le facilite una segmentación más profunda de la información. Formule las siguientes preguntas:

• ¿Puede crear dos segmentos para los visitantes de los teléfonos iPhone y Android y comparar sus comportamientos?

• ¿Puede comparar los rendimientos de los teléfonos sin funcionalidad JavaScript con teléfonos que sí la tienen?

• ¿Puede poner dos de las resoluciones de pantalla más populares y ver el impacto que tienen en el tiempo en el sitio o en las conversiones?

• ¿Puede hacer valiosas segmentaciones y analizar lo que está acostumbrado a hacer con su herramienta para analítica web?

Estas preguntas son importantes por la más antigua lección que aprenden los ninjas del análisis: los insights que conducen a la acción no se obtienen de informes estáticos, sino de datos segmentados.

Medir el éxito de los blogs

Los blogs son la plataforma democrática de publicación. En pocas palabras, se trata de esto: dar espacio a cada opinión y dar a esta última la capacidad de encontrar una audiencia.

Me encantan los blogs, tanto porque el mío, Occam’s Razor, me ha dado una plataforma para ser todo lo que quiero ser, como por todo lo que he aprendido de esta forma global de compartir información.

En ocasiones pensamos en los blogs como en sitios web: le incorporamos una herramienta para analítica web y seguimos haciendo nuestra santa voluntad. Pero los blogs son un medio único y necesitamos ampliar nuestra mente para desarrollar una estrategia de medición. Aquí están las preguntas que necesita responder para medir el éxito global:

• ¿Merezco tener éxito?

• ¿Hay alguien por ahí leyendo mis contenidos?

• ¿Estoy hablando solo o estoy manteniendo una conversación?

• ¿Hay más gente hablando de mí o de mi empresa: estoy provocando una reacción en cadena?

• ¿Cuál es el coste de mi esfuerzo en el blog?

• ¿Cuál es el beneficio (la rentabilidad) de mi esfuerzo en el blog?

Debe responder a algunas de estas preguntas en cualquiera de los medios, pero algunas de ellas son exclusivas para los blogs. Para responder a cada una de estas preguntas he creado un sencillo esquema o estructura, así como un conjunto de nuevas métricas.

Aportación en bruto del autor

La aportación verdadera o en bruto del autor es el fundamento de todas las métricas de los blogs y responde a la primera pregunta: ¿merezco tener éxito? Cuando analizamos nuestros sitios, muchos de nosotros saltamos directamente al número de visitantes y de páginas vistas por visitante. ¡Deténgase! Antes de reclamar cualquier éxito, primero mídase a sí mismo y a su contribución al mundo.

La aportación en bruto del autor se mide utilizando dos indicadores:

Publicaciones mensuales = Número de publicaciones / Número de meses escribiendo en el blog

Contenido creado = Número de palabras en una publicación / Número de publicaciones.

Ninguno de estos indicadores mide la calidad de su aportación (mediremos esto en un momento), pero sí indican la frecuencia y consistencia de la misma. Le ayudan a entender si tiene alguna oportunidad de tener éxito.

La figura 9.10 muestra los datos de mi blog (www.kaushik.net).

Figura 9.10. La métrica de la aportación en bruto del autor

Publicaciones por mes = 5,4

Contenido creado = 2.002 palabras por publicación

Si usa WordPress, entonces esas mediciones son fáciles de calcular: puede instalar el programa Blog Metrics creado por mi amigo Joost de Valk. Puede descargar el plug-in en http://sn.im/yoastbm. Si su blog tiene múltiples autores, entonces el plug-in de Joost le facilitará la aportación en bruto de autor de cada persona: ¡esa es una manera genial de tenerlos controlados!

Si no utiliza WordPress, puede recopilar los datos de su software del blog (se parecerá al de la mitad inferior de la figura 9.10) y calcular la métrica personalmente.

Crecimiento integral de la audiencia

Para responder a la pregunta ¿hay alguien leyendo mi contenido?, debe comprender la naturaleza única de cómo la gente lee los blogs. Los blogs existen como sitios web dinámicos, y por tanto, algunos contenidos se consumen en su sitio. Puede medir este consumo con su herramienta normal para analítica web y calcular el crecimiento de la audiencia en el sitio web (visitas y visitantes únicos).

Pero una de las cosas geniales sobre los blogs es que los lectores pueden suscribirse a fuentes de datos RSS, lo que significa que esos lectores no tienen que visitar su sitio web. Simplemente, consumen el contenido mediante lectores RSS como Google Reader o FeedReader. Medirá esta audiencia con una herramienta como FeedBurner y calculará el crecimiento de la audiencia fuera del sitio (suscriptores de RSS).

La figura 9.11 muestra las visitas y la tendencia de visitantes únicos para mi blog.

Figura 9.11. Crecimiento de la audiencia fuera del sitio: visitas y visitantes únicos

Como siempre, la tendencia debería ser el centro de su atención. Mirando las subidas y bajadas, puede analizar qué contenido le lleva a la página inicial de Digg o StumbleUpon. Por otro lado, entenderá cuál fue el contenido que no incrementó su audiencia. ¡Fíjese en la caída de tráfico, en mayo y junio de 2009, cuando reduje las publicaciones de forma significativa para escribir este libro! Salvo que le paguen por página vista (como es el caso de muchos blogs que generan dinero con publicidad), la simple adquisición de tráfico no es el objetivo deseado. Lo que busca es un tráfico relevante y comprometido.

Aquí es donde entra en juego la medición de los suscriptores RSS. Los suscriptores son mi principal medición porque es la mejor forma de publicidad «consentida» (un concepto popularizado por Seth Godin en su libro Permission Marketing). Al suscribirse a mi fuente de datos (feed), los suscriptores están diciendo: «puede publicar el contenido que quiera y cuando quiera, después lo recogeré automáticamente y lo leeré». La figura 9.12 muestra dos medidas importantes que obtendrá de las herramientas que rastrean fuentes de datos RSS (RSS feeds). Piense en los suscriptores como en un número cercano, pero no igual, al número de visitantes únicos en la analítica web. Es una medida aproximada del número de individuos que están suscritos actualmente, para recibir su información de su fuente. El número de suscriptores diarios se aproxima a la cantidad de gente que solicitó la información, en un período de 24 horas, por lo que tiende a subir y bajar un poco cada día.

Figura 9.12. Suscriptores: métricas de alcance para el seguimiento RSS

El alcance es el número de personas que han visto o hecho clic en el contenido de su fuente de información, en este caso, en un mismo día. Para utilizar una metáfora con revistas, del número de personas que se hayan suscrito a su revista (blog), se refiere a cuántos abrieron la revista y leyeron un artículo. Éste es un número muy significativo porque indica si estos suscriptores están realmente leyendo lo que les envió.

La mejor práctica con los suscriptores RSS y el alcance es realizar el seguimiento de la tendencia en el tiempo, tal y como se indica en la figura 9.13.

Tenga en cuenta que aunque los visitantes del blog, mostrados en la figura 9.11, han descendido en los últimos meses, el número de suscriptores RSS continua incrementándose, e incluso a un ritmo mayor en los mismos meses. Por eso no estoy preocupado por las caídas y subidas a corto plazo respecto al número de visitantes: mi objetivo es incrementar el número de lectores relevantes y fieles.

Tasa de conversación

De todos los medios sociales, los blogs son los más sociales. Tal y como he mencionado en la introducción, ofrecen más un dialogo que un monólogo. La tasa de conversación responde a la siguiente pregunta: ¿estamos manteniendo una conversación? También le ayuda a identificar si está publicando contenido que enganche a su audiencia o no.

Figura 9.13. Tendencia de suscriptores de RSS, durante tres años, para Occam’s Razor

Tasa de conversación = Número de comentarios de visitantes / Número de publicaciones

La figura 9.14 muestra la tasa de conversación por publicación o artículo (post) de mi blog, medido según el plug-in de métricas de blogs (blog metrics) de Joost (disponible en http://sn.im/yoastbm).

Hay 20 comentarios y 7,5 trackbacks (continuación de la publicación en otro blog) por publicación en la historia del blog.

Figura 9.14. Tasa de conversación para Occam’s Razor

Esto no incluye los comentarios que he publicado como respuestas a comentarios de los usuarios. Lo que quiere medir es el hecho de que otros estén hablando de uno. Observe que el plug-in calcula el número de palabras en los comentarios publicados por visitantes, en el blog.

Tenga lo siguiente en cuenta: por término medio escribo 2.002 palabras en cada publicación del blog, y los visitantes escriben ¡1.860 palabras! Escriben casi tanto como lo hago yo en cada publicación.

Esto es exactamente lo que quiere. Desea que los lectores de su blog mantengan una conversación con usted, que contribuyan con contenidos y que creen una experiencia realmente social: esto es tener éxito.

Índice ripple and citations

Está conversando y la gente le está respondiendo en su blog: genial. Pero en un mundo de redes y conexiones, necesita medir su impacto más allá de su actual blog. Las siguientes preguntas que debe realizarse son: ¿la gente habla sobre mí personalmente o sobre mi empresa?, ¿estoy causando un efecto ripple («en cadena»)? Para cualquier blog, la validación es que la gente hable sobre lo que se está escribiendo. ¡Vuelven con buenas palabras o con grandes críticas! Hacen referencias. A esto lo denomino «citaciones» (citations). La gente habla sobre uno, bien o mal, y conversa sobre sus cosas. Para medir las citaciones, utilizo dos indicadores diferentes:

• Technorati Authority, el número de blogs únicos que han referenciado al suyo, en los últimos seis meses.

• Tweet Citations, una medida de cuánta gente hace tweets sobre sus publicaciones (considérelo como una medida del nivel viral que alcanzan sus publicaciones).

En ambos casos, se mide el efecto en cadena provocado por sus esfuerzos en el blog. Con el primero (Authority), se mide el efecto provocado por la totalidad del blog. Con el segundo (Tweet Citations), se mide el producido por publicaciones individuales. La figura 9.15 muestra estos dos indicadores medidos en www.technorati.com y www.tweetmeme.com.

Figura 9.15. Technorati Authority y Tweet Citations

Authority mide el número de blogs únicos que han comentado algo relacionado con su blog y que han referenciado o vinculado al suyo. Si no publica contenido de calidad, entonces su ripple index (índice del efecto en cadena que provocan sus publicaciones o artículos) bajará. Se trata del público que le está votando con sus enlaces. Actualmente, mi ripple index de Technorati es de 470.

Tweetmeme le ayuda a calcular el efecto causado por los tweets de la gente que ha referenciado una publicación individual, ha hablado sobre ella y que además, ha pasado a otros. Mis Tweet Citations para una publicación reciente en una analítica de búsqueda de pago es de 114: ¡no está nada mal!

No tiene que utilizar Technorati o Tweetmeme para calcular su ripple index. Lo que es importante es que mida el efecto que causa su actividad en el blog.

Coste de escribir blogs

Nada en el mundo es gratuito, así que sus esfuerzos de escribir en blogs, incluso si se hace durante su tiempo libre, cuestan algo. Esa es la siguiente pregunta: ¿cuál es el coste de mi esfuerzo de escribir blogs?

En gran medida, los costes provienen de sus esfuerzos de escribir blogs. Para facilitar las cosas, recomiendo medir tres componentes del coste:

• Tecnología (hardware/software).

• Tiempo.

• Costes de oportunidad para mí, los costes tecnológicos son únicamente los costes por el alojamiento y renovación del dominio.

Todo el software que utilizo (por ejemplo: WordPress y BlogDesk) es gratuito. Por tanto:

Tecnología: 25 dólares al mes = 300 dólares al año + 15 dólares por la renovación del dominio totalizan 315 dólares.

Según mi siempre vigilante y atenta mujer, invierto un mínimo de 25 horas en actividades relacionadas con el blog (escribir publicaciones, editarlas y responder a los mensajes sobre mis publicaciones en el blog). Mi tiempo vale, siendo conservador, 125 dólares la hora. De modo que:

Tiempo: 25 horas × 4 semanas × 12 meses × 125 = 150.000 dólares al año.

Observe que me he asignado cuatro semanas de vacaciones, ¡cosa rara en el mundo actual!

Los negocios deberían medir especialmente lo siguiente: el coste de la oportunidad. Si no escribe blogs, los recursos que pondría en el blog deberían ir a algún otro sitio, a algún proyecto que le permita ganar dinero. Éste es el coste de la oportunidad. Puede que tenga una idea patentable o una solución para la crisis de Oriente Medio, pero estas ideas son muy valiosas: necesita ponerles un precio.

Si aplico este concepto a mí mismo, sé que si no estuviera escribiendo un blog, podría cobrar por otro trabajo. Tal vez podría tener un trabajo a tiempo parcial analizando informes para una empresa y que me pagaran 100.000 dólares al año.

El coste de la oportunidad = 100.000 dólares

Por tanto, mida el valor del tiempo que está invirtiendo, en su esfuerzo por escribir un blog (coste del blog) o la capacidad de generar beneficios o ingresos de ese tiempo invertido, para hacer cosas alternativas (coste de la oportunidad).

El beneficio (la rentabilidad) del blog

Cualquier esfuerzo, no importa lo pequeño que sea, genera un beneficio: un rendimiento de la inversión, si lo prefiere. Es importante calcular la rentabilidad para sus esfuerzos a la hora de escribir un blog. En este segmento, sugiero considerar cuatro valores, que se añaden a su interés personal o al de su negocio.

Valor comparativo

Si crea un blog decente, está creando algo valioso. Así que, calcúlelo: determine el valor comparativo de su creación.

Unas cuantas herramientas pueden ayudarle a establecer este valor. Simplemente vaya a Google y escriba blog worth o blog value y podrá encontrar herramientas que utilizan tanto sus enlaces de entrada como el número actual de visitantes, el crecimiento del blog, los suscriptores a las fuentes de datos (feeds), etc., para calcular el valor comparativo de su blog.

Cuando hice esto, una herramienta valoró mi blog en 740.000 dólares y otra que utilizó unas mediciones más robustas lo valoró en 950.000. Aunque ninguno se da prisa en entregarme este dinero, me ayuda a calcular el valor de un activo que he creado.

Valor directo

Puede obtener dinero de su blog. La gente utiliza AdSense u otros servicios para mostrar anuncios en su blog. También mantienen un tablón de ofertas de trabajo, ponen anuncios en sus fuentes de datos, encuentran contratos de consultoría o consiguen fuentes de referencia para su sitio web empresarial.

Todas estas actividades proporcionan un valor directo en dólares. Calcule el dinero que obtiene de estas acciones, que son el resultado de su actividad en el blog y calcule un valor directo para su blog.

Valor no tradicional

Un número importante de líderes, como Seth Godin, hablan de una evolución en el marketing, en las ventas y en la influencia. Se ha producido un cambio fundamental: las empresas con megáfonos y los anuncios de televisión están perdiendo gancho. Ahora, el marketing se hace donde están los clientes y las conversaciones. Actualmente, el marketing consiste en «enganchar» a los clientes de forma que les resulte beneficiosa, sin pedir nada a cambio. Entrando en la conversación y escuchando a los clientes, proyectamos algo de valor. Este compromiso crea «evangelistas» del cliente, quienes facilitarán buenas referencias a otros clientes y hablarán bien sobre la empresa y sus productos.

Su blog facilita predicar el «evangelio» a estos clientes más que ninguna otra cosa.

Cualquier negocio, grande o pequeño, que no utilice este medio para conseguir un nuevo tipo de conversación, está cometiendo un crimen.

Si tiene clientes «evangelistas», calcule su valor. Puede despedir a sus agencias de relaciones públicas (¡quienes pueden estar lo suficientemente dolidos como para enviar ráfagas de correos electrónicos a los bloggers!). Puede ahorrar en anuncios de la Super Bowl. Puede cambiar los caros informes escritos sobre su propio apogeo por aprovechar un contenido útil generado por parte del usuario.

¿Ve la cantidad? ¡Ése es su valor no tradicional!

Valor incalculable

Aún queda el factor más importante de todos: la rentabilidad que obtiene al escribir blogs. Permita que me explique.

Mi dirección de correo electrónico figura en el blog. Mucha gente me escribe con preguntas, sugerencias y consejos. Justamente el otro día recibí el siguiente correo:

«Hola. No me conoce, pero me encantan las publicaciones de su blog y su libro. Solo quería escribirle para darle las gracias. Hoy me han ofrecido un trabajo al que llevaba aspirando hace algún tiempo. Sus escritos y su pasión por la analítica me han ayudado a conseguir experiencia y entendimiento y eso me ha facilitado que pudiera conseguir este trabajo. Por todo ello, quería darle las gracias».

Me hubiera gustado poder decirle lo feliz que me hizo ese correo. Un extraño consiguió un valor procesable de mi blog: ¡me llegó al corazón!

Escribo el blog porque me llena de satisfacción y porque aprecio la conversación con mis lectores. Nunca podré valorarlo lo suficiente. Pero en un mundo donde hay tantas cosas basadas en datos, ésta es mi iniciativa basada en la fe. El blog incluso proporciona una rentabilidad de la inversión, incluso si el valor no es cuantificable. Sus esfuerzos por escribir el blog no serán diferentes: crearán valor no cuantificable.

A continuación, se muestra un ejemplo cuantificable de un valor no cuantificable.

Mi primer libro, Web Analytics: An Hour a Day, empezó a partir de mi blog.

Además, mi mujer y yo decidimos donar el 100 % de los beneficios del libro a Smile Train y a Médicos sin Fronteras. El libro ha estado a la venta durante dos años y las ventas han supuesto 70.000 dólares. Eso se traduce en unos 35.000 dólares donados para cada una de las organizaciones. No hay una rentabilidad directa para mí, pero sí hay un valor no cuantificable para mí y para el resto del mundo.

En resumidas cuentas, con estas seis simples formas puede analizar el rendimiento de su blog, así como su impacto en sus esfuerzos personales o profesionales. La figura 9.16 muestra una matriz de decisión para ayudarle a elegir el conjunto de métricas ideales para su tipo de blog.

Figura 9.16. Matriz de decisión para la selección de métricas de un blog

Cuantificar el impacto de Twitter

Nada ha cobrado tanto dinamismo como el tipo de servicio micro-blogging que ofrece el sitio de Twitter. No se debe infravalorar la información ni el impacto en la web. Por supuesto, Oprah y la CNN están en Twitter. Pero ¿sabe algo de Kogi BBQ? Es un camión de venta ambulante de tacos de barbacoa coreana que circula por Los Ángeles. ¡Hace tweets de su ubicación para que los fans puedan comprar la quesadilla coreana con chiles jangjorim! Por tanto, aquí estamos los dos utilizando Twitter para compartir algo de valor, para estar en contacto con los amigos o apoyar a la revolución de la gente en Irán.

Esta sección del libro habla de la medición del impacto de su esfuerzo en la red social de Twitter. Pero antes de seguir adelante, tengo que compartir un poco de filosofía personal. Creo que debería estar en Twitter porque es donde están sus clientes. Identificaremos mediciones para ayudar a medir el éxito, pero debe entrar en la red social (Twitter u otros medios) porque quiere formar parte de la conversación.

Al igual que con los otros medios sociales tratados en este capítulo, estamos al comienzo de la evolución de Twitter en lo que se refiere a la definición del éxito y a determinar las estrategias de medición. En el entusiasmo inicial, es posible que desee medir cualquier cosa medible, o tratar de medir cosas muy elaboradas o arriesgadas, como la influencia o la captación. Normalmente, eso genera muy malos resultados.

Mi orientación para la medición de Twitter es no centrarse en la actividad, sino en los resultados deseados. Quiero compartir las cuatro principales medidas del éxito que recomiendo y que, además, terminaré compartiendo con algunas mediciones emergentes.

Crecimiento del número de seguidores

Piense en los seguidores (gente que se suscribe para recibir sus actualizaciones de Twitter o tweets) como una medida cercana a la de las visitas. Desea que visiten su sitio web un buen número de gente relevante y también quiere que esta gente relevante siga sus tweets.

Existen muchas maneras poco óptimas de incrementar la cantidad de seguidores. ¡Ignórelas todas! Quiere una audiencia relevante debido al énfasis en los clientes y las conversaciones. Puede utilizar una gran variedad de herramientas para realizar un seguimiento del crecimiento de sus seguidores: personalmente, utilizo Twittercounter (http://sn.im/twcount), tal y como se muestra en la figura 9.17.

Tenga en cuenta que yo no sólo sigo el crecimiento de mi cuenta de Twitter (@avinashkaushik), sino que indexo mi rendimiento con el de mi amigo Mitch Joel (@mitchjoel). Es una buena manera de conseguir un contexto sobre el rendimiento.

También puede conseguir estos datos directamente del API de Twitter o de cualquier otra herramienta. Una vez transcurrido cierto período de tiempo, querrá que el número de seguidores relevantes crezca, pero no existe un número correcto, ya que Twitter le ayuda a formar parte de una conversación más amplia. En Twitter, la gente puede empezar y dejar de seguirle cuando le plazca. Por el momento no hay una forma sencilla de calcular este cambio, pero una medición valorable sería la tasa de pérdida de clientes (churn rate): tasa o ratio de seguidores que se pierden en un período determinado de tiempo. Podría expresarse como un porcentaje del total de seguidores.

Figura 9.17. Tendencia de crecimiento de seguidores en Twitter: Twittercounter

Amplificación del mensaje

Si publica en Twitter algo de valor (¡tal y como lo percibe el receptor y no uno mismo!), entonces los demás correrán la voz (retweet), lo que significa que lo enviarán a sus seguidores y se expandirá su mensaje mucho más lejos de lo que uno podría imaginar. Esto es la amplificación del mensaje y puede utilizarlo como una medida del valor percibido de sus tweets.

Adoro esta medición por dos motivos: ayuda a inculcar disciplina y esa disciplina (hacer tweet sobre algo de valor) ayuda a extender su marca. La figura 9.18 muestra el rendimiento de la amplificación del mensaje para mis tweets en un período de treinta días.

En el centro de la figura 9.18, el gráfico muestra mi tendencia de retweet. Puedo cuadrarlo contra mis tweets y averiguar cuál de ellos eran interesantes para mis seguidores (información que puedo utilizar para hacer foco sobre mis tweets).

La métrica más interesante se encuentra encima del gráfico: número de retweets por cada mil seguidores en la última semana. Es de 7,2 durante esa semana. Esta medida es un ejemplo genial para los nuevos analistas de métricas inventadas, con el objetivo de realizar un seguimiento con éxito en los nuevos medios. Le ayuda a entender su grado de amplificación del mensaje y ahora puede comparar fácilmente el rendimiento con otras personas de Twitter. Otros podrán tener millones de seguidores o diez mil: ahora puede comparar el nivel de efectividad cuando hablen por Twitter sobre algo de valor para sus seguidores.

Otra herramienta que puede utilizar para medir su relativa calidad es Retweetrank, en http://sn.im/retwrnk.

Figura 9.18. Retweets medidos por Retweetist

Tasas de clics efectivos (click-through) y de conversiones

Quizás la utilización más común de Twitter es compartir enlaces con otros sitios web o con su propio sitio web o blog. Medir la actividad en torno a esos enlaces puede resultar muy valioso: primero, como método de ganar el interés de sus seguidores y segundo, como forma de medir el impacto, si es que existe, de los enlaces que llevan a sus sitios web.

La tasa media de clics efectivos (CTR) para los enlaces compartidos

La tasa media de clics efectivos para los enlaces compartidos o CTR (average shared links click-through rate) resulta una denominación horrible, pero confíe en mí, pues esta métrica es genial. Una utilización común para Twitter es compartir enlaces con sus seguidores.

Estos pueden ser enlaces o referencias a su propio contenido único, a artículos interesantes en la web o, también, a los graciosos vídeos de YouTube.

Algunas herramientas de medida de Twitter miden el número de enlaces que comparte. Esto es similar a medir el número de correos basura enviados o el de accesos a su sitio. Quiere medir la tasa de respuesta, es decir, la tasa de clics efectivos sobre los enlaces que envía.

Twitter está limitado a 140 caracteres, lo que significa que tenemos que utilizar servicios que puedan acortar las URL. Personalmente, utilizo Tr.im (http://tr.im) para acortar mis enlaces en Twitter porque proporciona una información excelente de los enlaces que he creado, tal y como se muestra en la figura 9.19.

Figura 9.19. Tasa de clics efectivos para enlaces compartidos: tr.im

Durante el período de tiempo mostrado en la figura anterior, tuve cerca de 8.500 seguidores en Twitter. Ése es un buen contexto para descifrar mejor mis datos: cuántos de mis seguidores en Twitter hicieron clic en los enlaces que publiqué y que no todos mis seguidores prestaron atención al flujo de mi Twitter durante todo el tiempo.

Mi media de enlaces compartidos fue de 604. Esto me da una mejor idea acerca de cuánta gente puedo esperar a que le lleguen mis enlaces compartidos.

En el caso de la amplificación del mensaje, los datos que se desprenden en la figura 9.19 me hacen adquirir consciencia de las preferencias de mis seguidores. Puedo ver qué enlaces tienen mayores tasas de clics efectivos, tales como los enlaces sobre analítica, Twitter, humor sobre Irán y, también, qué enlaces resultan menos interesantes para mis seguidores, tales como los filosóficos, SEO y la comida. Estos datos me ayudan a centrar mis esfuerzos en Twitter.

Tasa de conversión (resultados)

Si comparte enlaces que lleven a sus sitios de e-commerce (o sitios rentables), entonces puede utilizar el valor medio de los enlaces compartidos para medir los clientes referidos desde Twitter a su sitio web. Para permitir el seguimiento, sólo tiene que codificar los enlaces que comparta en Twitter con unos parámetros de seguimiento únicos.

La figura 9.20 muestra un ejemplo de informe que puede crear en su herramienta de analítica web para medir el éxito.

En este caso mido las visitas, la tasa de rebote, el tiempo en el sitio, las conversiones objetivo y el valor medio. Puedo mirar mis campañas de Twitter (3), mientras observo otras fuentes de tráfico. De hecho, incluso puedo comparar mi rendimiento (3) con otros que compartieron enlaces a mi sitio (7).

Figura 9.20. E-commerce y resultados para los enlaces compartidos: Google Analytics

Observo que mi tasa de conversión es mayor (0,78 %), con un valor medio superior (136,50 dólares), comparado con el otro 0,33 % de conversión y un valor de 39 dólares. Esos datos sugieren que mis esfuerzos están funcionando.

Ya hemos medido la tasa de conversión en la figura 9.20, pero puede ver fácilmente cómo medir el impacto de cualquier resultado en su sitio web. Por ejemplo, el número de avances de películas (o tráilers) vistos en su totalidad, las descargas del borrador de su nuevo chip o, simplemente, el número de amigos de Facebook o fans que vienen de Twitter.

Tasa de conversación

En el medio social, es importante participar en la conversación y medirla. Al igual que con los blogs, debe medir si sólo está hablando con la gente o por el contrario, está manteniendo una conversación.

TwitterFriends es una de las muchas herramientas que se utilizan para medir su tasa de conversación: la puede encontrar en http://sn.im/twfriend. La figura 9.21 muestra el conjunto de métricas que obtendrá de TwitterFriends.

Las 6,4 respuestas diarias enviadas corresponden al número de respuestas que envié durante los últimos 30 días. Es una cifra superior a la del parámetro de referencia (la columna average) de 2,4. Las 25 respuestas diarias recibidas corresponden al número de respuestas que recibí en los últimos 30 días. El parámetro de referencia es 3,2. Este análisis podría sugerir que participo activamente en el universo Twitter y tengo una alta tasa de conversión.

Algunas otras mediciones de la figura 9.21 resultan bastante interesantes, pero no debe distraerse por esos números que existen sin razón aparente.

Figura 9.21. Tasa de conversación de Twitter: TwitterFriends

Mediciones emergentes de Twitter

Durante esta primera etapa del ciclo evolutivo de Twitter existe una herramienta que todavía está en fase de experimentación y que es un indicador de las métricas que pronto podrán convertirse en norma: ésta es Klout (http://sn.im/aklout). La figura 9.22 muestra el panel de control para mi actividad Twitter: proporciona ocho mediciones en el cuadro de mando y seis mediciones dimensionales adicionales.

Las métricas del cuadro de mando, las actualizaciones, los seguidores, los @mensajes, etc., son muy sencillas. La mayoría de estas mediciones ofrecen una foto o instantánea interesante de su actividad. Pero también incluyen medidas posiblemente insignificantes, como los seguidores y los que siguen (no tiene porqué seguir a todo el que le siga y viceversa).

Las definiciones de las métricas dimensionales son las siguientes (obtenidas del sitio: http://sn.im/kscore):

Captación. ¿Qué nivel de diversidad tiene el grupo que le envía mensajes de tipo @? ¿Esta emitiendo o participando en una conversación?

Alcance. ¿Sus tweets son lo suficientemente interesantes e informativos como para generar una audiencia? ¿Qué nivel de difusión ha alcanzado en Twitter?

Velocidad. ¿Qué posibilidades tiene de ser retweeted? ¿Mucha gente utiliza o hace correr la voz de sus tweets o son siempre los mismos seguidores?

Figura 9.22. Nuevas métricas del impacto Twitter de Klout

Demanda. ¿Cuánta gente ha tenido que seguir para construir su grupo de seguidores? ¿Están siendo recíprocos sus seguimientos (follows)?

Fuerza de la red. ¿Es influyente la gente que le manda replies o respuestas de tipo @? ¿Cuánta influencia tiene la gente que le hace retweet?

Actividad. Para su audiencia, ¿está hablando mucho o poco por Twitter? ¿Sus tweets son efectivos al generar nuevos seguidores, retweets y replies @?

Como ya sabe, no soy partidario de embellecer los nombres de las métricas, pero es cierto que algunos pecan de ello. Sin embargo, la definición de cada uno es clara y valiosa. Por ejemplo, podría definir la captación de forma diferente (consulte el capítulo 3), pero Klout mide la captación basada en la diversidad de las personas que le contestan, así como la variedad de la conversación, ambas con unos datos valiosos.

Las mediciones dimensionales de Klout no se basan en cosas triviales o en tópicos. Un ejemplo de esto podría ser darle a un tweet un alto valor (señal), por contener una etiqueta hash (hashtag, #). Una trivialidad también podría ser medir la frecuencia con que hace retweet: ésa no es una medida de valor porque en sí misma ya es lo suficientemente valiosa.

Una de las grandes aportaciones de Twitter a la humanidad es su API abierto, que ha permitido que cientos de aplicaciones proporcionen indicadores. Espero que ahora se sienta más preparado a la hora de identificar medidas de valor para medir el éxito de su Twitter personal o profesional.

Analizar el rendimiento de los vídeos

¿Que hubiera sido de nuestra vida sin los vídeos? En resumidas cuentas, los vídeos han pasado de los clips del anuncio de Mentos que enviamos a nuestros amigos, a ser una parte clave de nuestras estrategias, a proporcionar unas experiencias más enriquecedoras para los usuarios.

Amazon utiliza los vídeos para vender libros. El mundo de los analistas está lleno de vídeos que le enseñan cómo utilizar varias herramientas. El sitio de Smile Train utiliza vídeos para conseguir donaciones. Todos los sitios de noticias tienen o bien una fuente de datos de vídeo en directo o fragmentos de los últimos programas. El vídeo es un negocio serio.

Aun así el vídeo permanece como una iniciativa basada en la fe. Creamos vídeos porque pensamos que debemos hacerlos así. De todas formas, un crecimiento maravilloso en la evolución reciente de las técnicas de medición, es el seguimiento y análisis de vídeos, desde las características en sus herramientas para analítica web, hasta las métricas en los sitios que comparten vídeos, como por ejemplo, Visible Measures y TubeMogul, que miden su propia actividad de vídeo sin importar dónde se encuentre dicho vídeo. Ahora podemos analizar cómo utilizan los vídeos nuestros visitantes y crear vídeos que se correspondan con sus necesidades.

En esta sección me gustaría abordar brevemente la recopilación de datos para los vídeos y después profundizaré en las mediciones e informes que puede utilizar para medir el éxito de los mismos.

Recopilación de datos para vídeos

La mayoría de los métodos de recopilación de datos modernos implican la instrumentación del reproductor de vídeo que utiliza en su sitio web. Es decir, aplicar el código que su proveedor de analítica le proporciona para realizar un seguimiento de cada interacción que se dé con su vídeo. También puede aprovechar el modelo de seguimiento de eventos de su proveedor de analítica para personalizar el tipo de datos que se recopilen.

Vamos a consolidar esto con un ejemplo.

La figura 9.23 muestra el sitio web de la maravillosa serie de PBS, Frontline. En el sitio puede ver los programas que han sido emitidos en televisión.

Figura 9.23. Vídeos de la serie de PBS Frontline

En este sitio web existe una gran cantidad de vídeos. Como el hipotético dueño de este sitio, me encantaría hacer un seguimiento de lo siguiente:

• Qué vídeos se están viendo.

• Qué cantidad del vídeo ve la gente.

• Si la gente ve todos los capítulos del vídeo o sólo algunos.

• Cuánto tiempo tarda en cargarse la totalidad del vídeo una vez que la gente pulsa el botón de reproducir.

Figura 9.24. Analítica hipotética del modelo de seguimiento de eventos de vídeos para Frontline

Puedo incluir cualquier tipo de datos dentro del modelo de seguimiento de eventos. La figura 9.24 muestra el modelo técnico para los valores que quiero capturar.

Para mantener las cosas de forma sencilla, en la columna «Acción» (action) estoy realizando un seguimiento de fragmentos del vídeo visto. Ésta sería una de las personalizaciones que puede llevar a cabo. Puede realizar un seguimiento por cada segundo del vídeo visto, pero debe equilibrar su decisión entre la cantidad de datos que obtiene, con respecto al valor incremental.

Después de crear su modelo, debe trabajar con sus desarrolladores de TI, así como con el código específico del proveedor, para implementar la recopilación de estos eventos. Con la mayoría de proveedores no hay por qué codificar cada vídeo en su sitio web. Simplemente, codifique el reproductor una vez y sus vídeos serán analizados.

¡Sólo queda abrir una botella de champán y esperar a que aparezcan los datos!

Análisis y métricas clave de los vídeos

El proceso de recopilación de datos de los vídeos es similar entre muchos proveedores, mientras que los informes y sus métricas no lo son. El modelo de datos en la figura 9.24 alude a las métricas que informará. Por tanto, para esta sección, utilizaré los informes del motor de presentación de informes de YouTube, denominado YouTube Insights, que contiene algunos de los mejores informes de vídeos que se puedan conseguir.

Si alguna vez ha subido un vídeo a YouTube, puede acceder a estos informes en YouTube Insights. Le permitirá aprender sobre importantes métricas y análisis que debería hacer, independientemente de su herramienta de analítica web. Echemos un vistazo a cinco habituales tipos de análisis.

Métricas del rendimiento base

Cuando mida los vídeos, lo primero que querrá valorar es el consumo global e individual del vídeo, así como la localización. La figura 9.25 muestra este informe.

Figura 9.25. Visitas, visitantes únicos y localizaciones

La tendencia trimestral de las visualizaciones globales del vídeo muestra las subidas y bajadas del consumo. Esto podría coincidir con nuevos lanzamientos de vídeos o campañas.

La segunda línea en la gráfica, en la parte superior izquierda, muestra la tendencia de los visitantes únicos que ven los vídeos. Observe cómo las dos líneas tienden a mantenerse cerca, pero que a lo largo del mes de junio se separan. Las separaciones indican que, durante ese tiempo, la misma persona visualizó esos vídeos más de una vez. Esto plantea una pregunta: ¿por qué? El mapa mundial muestra la localización de los usuarios que ven sus vídeos y en la mayoría de las herramientas puede incluso reducir la consulta por región y ciudad, permitiéndole saber con certeza desde dónde se origina el interés.

Por último, qué sería del análisis a primera vista sin entender qué vídeos son más populares entre sus usuarios. Tenga en cuenta la disminución (drop-off) entre el vídeo 1 (que tiene el 25 % de las visualizaciones) y el 10 (sólo el 4 %): esto es normal.

Con las métricas del rendimiento de referencia obtiene una idea inmediata de las preferencias de sus usuarios.

Realizar un seguimiento de la captación audiencia y de atención

Ya tiene las métricas base controladas. Ahora es el momento de profundizar un poco más y ver cómo rinden sus vídeos. ¿Mantienen la atención de su audiencia? ¿Cuándo se va la gente? Realmente, ¿cuándo se unen y se concentran? El informe de «seguimiento de atención» de la figura 9.26 muestra todos estos datos.

Figura 9.26. Informe de atención de la audiencia con línea temporal del vídeo

El grafico de la izquierda muestra la atención de la audiencia, que se mide con la tasa de abandono comparada con vídeos de una duración similar. Cuando el gráfico desciende por debajo de la línea que representa el valor medio, el vídeo está perdiendo audiencia, a una velocidad mayor que otros vídeos.

Este vídeo empieza con una alta atención y en unos segundos la pierde, cuando éste habla sobre los logros de la empresa. Después, a medida que el vídeo cambia y muestra las funciones, la atención se va animando y se mantiene alta hasta que comienzan los argumentos o estrategias comerciales... y la gente huye. Una característica genial de esta consulta es que el vídeo está localizado a la derecha: puede ver el contenido y entender qué es lo que realmente atrae a sus visitantes y qué no. Después de observar estos resultados, tendrá que eliminar lo menos interesante para optimizar sus vídeos.

La mayoría de las herramientas para analítica web con seguimiento de vídeo disponen de un informe similar al de la figura 9.26, aunque los datos que muestran pueden variar ligeramente.

Informar la captura social

La mayoría de los sitios web incorporan ahora elementos sociales en sus vídeos, tales como los índices de audiencia (normalmente, en una escala del 1 al 5), los comentarios y favoritos. Estos tres elementos constituyen los datos de la opinión o voz del cliente (VOC) que formarán una parte cualitativa de su análisis (para más detalles, consulte el capítulo 6).

Por suerte, puede centrar su análisis cualitativo mirando los datos cuantitativos, tal y como se muestra en la figura 9.27. El informe de «captación social» muestra sus elementos sociales a nivel individual mediante un desplegable o mirando los datos totales de los tres.

Figura 9.27. Informe resumido de la captación

Puede identificar fácilmente los períodos que merece la pena investigar o mirando en la parte inferior derecha, donde los vídeos individuales están en pleno apogeo social. En un mundo de blogs, Facebook y Twitter, quizá no haya mejor manera de validar su estrategia de vídeos que entender los datos de captación.

Registrar la viralidad

En algunos sitios, los vídeos se quedan en su propio sitio web. Pero en otros, los vídeos se producen para compartirlos y difundirlos por toda la web. Considere el ejemplo de un sitio web de películas que permite a sus visitantes incorporar su vídeo en sus blogs o en otros sitios web (¡y proporcionar publicidad gratuita!). La figura 9.28 muestra el informe, con la distribución viral y el detalle, para comprobar los caminos que ha seguido su vídeo para difundirse por la web.

La lista de arriba muestra los métodos que se han utilizado para difundir el vídeo. También puede obtener información detallada. Por ejemplo, si hace clic en el reproductor integrado, puede hacer un seguimiento de los sitios web donde ha estado su vídeo y cuántas visitas ha tenido en cada sitio.

Día a día, la búsqueda universal (motores de búsqueda mostrando mezclas de texto, vídeos e imágenes, en los resultados de búsqueda) va adquiriendo cada vez más importancia y empieza a ser importante realizar el seguimiento de si su vídeo está siendo indexado y listado para las palabras clave correctas (parte inferior derecha de la figura 9.28).

Figura 9.28. Informe de detalles y distribución viral

Segmentar, segmentar, segmentar

A lo largo del libro, nos hemos estado centrando en los resultados. Conseguirá un impacto verdadero en su negocio mediante los vídeos cuando se centre en segmentar los usuarios que consumen sus vídeos y en medir el impacto.

Echemos un vistazo a dos ejemplos. En el primero, supongamos que es un sitio web de películas y que muestra avances o tráilers. El éxito para su sitio se da cuando los visitantes ven un vídeo completo.

Por tanto, en su informe necesita segmentar a la gente que haya visto el vídeo en su totalidad. Aplique este segmento a sus informes de campaña (afiliados o asociados, búsquedas, correo electrónico) para ver qué campañas proporcionan tráfico con mayor propensión a ver los vídeos completos (o a integrarlos, o enviarlos a un amigo).

En el segundo ejemplo, pongamos que es un sitio web de noticias. Los vídeos forman una parte clave de la captación de su audiencia y define el éxito, según las visitas repetidas al sitio web. En su informe, querrá segmentar las sesiones que han visto el vídeo y esperar 30 días (o durante un período de tiempo pertinente). Para el segmento original, hay que buscar un incremento estadísticamente significativo de visitas repetidas, comparadas con el segmento donde la gente sólo lee las noticias y no ve los vídeos.

Análisis como estos ejemplos ayudan a los líderes de su negocio a entender el impacto de utilizar los vídeos de forma efectiva.

Análisis avanzado de vídeos

Ha mirado la información de visitas del vídeo y ha entendido cuánta gente está captando mediante sus vídeos. ¿Pero merece la pena invertir el dinero en términos de impacto? Puede medir las tasas de conversión para el segmento que mira el vídeo y el segmento que no, además de ver si las conversiones son mayores con respecto al segmento que ve los vídeos. Pero hay un sesgo de autoselección, es decir, los compradores normalmente ven vídeos. ¿Cómo lo puede saber? Los siguientes son tres análisis avanzados que pueden responder a ésta y a otras complejas preguntas.

Calcular la influencia contextual

Cuando analiza el vídeo, se encuentra con dos retos a la hora de utilizar los datos de clickstream y la medida «típica» de la tasa de conversión para determinar el éxito:

• Puede que esté centrado en buscar un segmento sesgado, es decir, únicamente gente muy motivada.

• Si compara toda la gente que se convirtió y que vio el vídeo con los que se convirtieron sin verlo, no estará comparando segmentos equivalentes. Se está saltando todas las demás herramientas de publicidad como por ejemplo: los cuadros comparativos, las capturas de pantalla de productos, la información del producto y las reseñas del cliente, en un mismo saco.

Sus otras herramientas pueden estar convirtiendo gente a una tasa mucho mayor.

Si junta todas las herramientas y los vídeos, no estará siendo justo y obtendrá una lectura falsa del impacto en la conversión producida por los vídeos. Así que incluso si utiliza sus herramientas de analítica web para analizar vídeos, intente calcular la influencia contextual o el valor de cada característica en relación (contexto adecuado) a las demás.

Calcular la influencia contextual resulta complicado. Esto es así para la mayoría de las herramientas, incluidas las más caras. No obstante, una de las herramientas que lo hace bien es ClickTracks, mediante su informe increíblemente denominado, pero fácil de utilizar, Funnel («canal»). Siga estos sencillos pasos:

1. Cree una jerarquía para su sitio web.

2. Añada paginas individuales o por grupos en cada fase (observe que no he dicho en cada paso, porque sus clientes pueden saltarse pasos en su sitio).

3. Añada un resultado (por ejemplo, la página «gracias por realizar la compra»).

4. Después de hacer clic en «calcular», su informe final tendrá un aspecto similar al de la figura 9.29.

Cuando lea el informe de izquierda a derecha, podrá ver cuánta gente entra en cada fase, las páginas o herramientas que ven o con cuáles interactúan y cuanta gente sale de la fase, en comparación con la que continúa.

Cada recuadro representa una página o herramienta con vídeos, comparaciones y reseñas, además de tener diferentes tonos de azul. A más oscuro, más influencia tiene la herramienta en el resultado. La influencia se define por la página o herramienta, apareciendo en la sesión del visitante, independientemente del camino que tomó éste o del momento en que el visitante vio la herramienta o la página.

Figura 9.29. Informe del contenido de la influencia contextual: ClickTracks

En la figura 9.29, los datos de este sitio web muestran que los vídeos del producto (el último recuadro, en la última esquina marcada con una estrella), es la herramienta menos influyente del sitio. La herramienta más influyente (última casilla, en la primera fila marcada por una estrella) era una herramienta que costó 10 dólares producir, ¡una página que compara diferentes versiones del producto! El informe utilizó el comportamiento actual del cliente y analizó los segmentos contextuales, lo que ayudó a centrar los recursos de la compañía en el área correcta en lugar de producir más vídeos.

Recopilar activamente la opinión o la voz del cliente (VOC)

Cuando tenga dudas, consulte con sus clientes. Creo que éste es el mejor consejo cuando se trata de esfuerzos caros y complejos como los vídeos.

Considere la posibilidad de enviar una simple encuesta, posterior a la compra, por correo electrónico a los clientes donde les pida que especifiquen qué les influyó más al comprar. Puede hacer una lista de las herramientas de su sitio web (información de los productos, herramientas de comparación, vídeos, reseñas de los clientes, etc.) y pedir a los clientes que ordenen por rango de importancia esas herramientas.

Evite preguntar a los clientes qué herramienta le gusta más o cuál elegirían, porque tienden a escogerlas todas. Tan sólo pídales que las clasifiquen por orden de importancia. Los datos que proporcionan los clientes le indican qué funciona para los compradores.

Para el 98 % que nunca se convertirán a su sitio web, considere una encuesta a la salida (on-exit) como la 4Q (http://4q.iperceptions.com) que pide información cuando la gente deja su sitio. Envíe la encuesta a un grupo reducido de visitantes. Formule tres o cuatro cosas sobre porqué visitaron la página (propósito principal) y qué herramientas y características de la página les han gustado más (y si la empresa que lleva a cabo las encuestas está preparada, permita a los clientes que clasifiquen las herramientas).

Debido a que las conversiones también se pueden considerar como una cuestión a nivel de página, puede utilizar una encuesta a este nivel como la de Kampyle, en sus páginas de productos, y pedir a la gente que puntúe varias características. Hay un tema relacionado con el contenido del sitio en Kampyle que puede personalizar.

Ya dispone de la información primordial que necesita: la opinión de sus clientes.

Probar para medir el comportamiento real del cliente

Tras leer el capítulo 7, no se sorprenderá de la recomendación que le voy a hacer: ejecute tests multivariante o A/B y permita que sus clientes le digan el valor de sus vídeos. Al 30 o 40 % de las personas sujetas a la prueba no les muestre los vídeos y observe el impacto en sus datos: tendrá su respuesta sin sesgo alguno.

Un beneficio clave de la utilización de las pruebas, es que puede definir las conversiones para sus vídeos. De manera que para medir el éxito, si está gestionando un sitio de contenidos, puede utilizar los clics en los banners publicitarios o de AdSense, en las suscripciones para su fuente de datos RSS o en los visitantes que imprimen direcciones, para acudir a la tienda física, después de ver el vídeo.

Cualquier cosa puede determinar el valor de los vídeos en su sitio web. Y no me cansaré de decirlo: está utilizando el comportamiento actual del cliente y no su fe para medir el éxito. Mientras que las técnicas compartidas en esta sección, miden el valor de los vídeos, puede utilizarlos también, para medir el valor de cualquier nueva característica que ponga en su sitio web, para entrar en contacto con sus clientes.

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Soluciones óptimas para las trampas ocultas de la analítica web

Es el momento de abordar algunos de los temas más difíciles de la analítica web y obtener el cinturón negro, el último paso para convertirse en un ninja del análisis.

Este capítulo menciona algunos de los obstáculos que tendrá que afrontar en su búsqueda por convertirse en un comercial y analista orientado a los datos. La búsqueda no se basa en herramientas, sino en el planteamiento y modelo mental adecuado y en el hecho de pensar de forma diferente e internalizar el coste de las decisiones: desde lo mundano hasta lo estratégico.

A diario, utilizará las tácticas que vamos a comentar en este capítulo y, si se utilizan correctamente, estos planteamientos le asegurarán un enorme éxito

Contenido del capítulo

¿Exactitud o precisión?

Un proceso de seis pasos para abordar la calidad de los datos

Crear el cuadro de mando para tomar decisiones

Medición de los multicanales y las oportunidades de marketingnonline

La promesa y el desafío de la técnica de segmentación en base al comportamiento

Analítica predictiva y minería de datosonline: desafíos

El camino hacia el nirvana: pasos hacia la evolución de la analítica inteligente

Previamente, en este libro, comenté la espectacular transformación en el entorno de las herramientas.

Disponemos de muchísimas opciones gratuitas, de pago y mixtas, para cada elemento de la analítica web 2.0. Pero lo que diferencia a las empresas con éxito del resto que no lo consiguen, es su capacidad para liberarse de antiguos planteamientos y herramientas.

Permítame compartir un relato personal.

Hace poco visité a la alta dirección de una empresa global, líder en servicios financieros. La empresa dispone de un sitio web corporativo, así como de varios micrositios, y además, ha externalizado su analítica con una gran agencia. Muchas personas inteligentes y con grandes dotes trabajan en esta empresa global e incluso, en el peor de los casos, cuenta con el suficiente presupuesto. Sin embargo, es una de las empresas con menos orientación a datos que conozco. ¿Por qué?

En primer lugar, la alta dirección no es sensible o no percibe la web. La estrategia online de la empresa no es nada más que una réplica de la televisiva, pero quitándole la llamativa fachada en Flash. ¡La web no es la televisión! En segundo lugar, pagan a su agencia para que sólo les faciliten datos. Los datos se convierten a PowerPoint y se presentan a los ejecutivos. Nadie ofrece alternativas representativas (insights), porque a ninguno se le ha responsabilizado de encontrar información detallada.

Recientemente, la empresa implantó un costoso sistema orientado al análisis del comportamiento, que sin embargo, no produjo una variación significativa en los resultados (online u offline). La alta dirección sentía que la empresa estaba más orientada a los datos, simplemente porque se había aplicado la tecnología.

Además, la empresa estuvo invirtiendo una gran cantidad de recursos para medir la parte multimedia y los widgets, pero no podían responder a preguntas más sencillas como, por ejemplo, cuál era la tasa de rebote del sitio web.

Puede parecer que esta empresa sea una aberración o tal vez esté pensando: «menos mal que no somos esa empresa». Desgraciadamente, esta historia es demasiado común y es posible que encuentre cosas de este relato que coincidan con sus propias experiencias. Debe aprender una serie de planteamientos que le ayuden a crear un modelo mental óptimo, de forma que su empresa no acabe orientada a datos pero carentes de insights.

Nota:En el capítulo 2, traté la regla 10/90 para saber cómo invertir su presupuesto de forma óptima. Para este capítulo es primordial seguir la regla 10/90, así que si es necesario, vuelva a consultar el capítulo 2.

¿Exactitud o precisión?

En mi primer libro, Web Analytics: An Hour a Day, uno de los avisos clave fue el siguiente: la calidad de los datos es horrible, ¡supérelo! Fue el reconocimiento de que los datos perfectos no existen en la web. Pero, también, fue mi recomendación para un necesario modelo mental. Disponemos de muchos tipos diferentes de datos en la web, muchos más de los que existen en otros canales, como la televisión, la radio o las revistas. Aunque la calidad de los datos web puede estar limitada, aún podemos tomar valiosas decisiones con criterio.

A la hora de recopilar información, existen dos planteamientos básicos en la web: podemos ser exactos o precisos. Es necesario entender qué planteamiento debe tomar para su negocio web. En pocas palabras, la exactitud es qué nivel de perfección puede alcanzar, mientras que la precisión es el grado en el que sus esfuerzos produzcan los mismos resultados.

En un mundo ideal, la preferencia es ser tanto preciso como exacto. La diferencia entre las dos ideas se muestra en la figura 10.1, donde se utiliza una diana con un blanco. En la primera diana, los éxitos están más cerca del primer blanco y tienen un mayor grado de exactitud. Pero cada éxito está muy disperso. En la segunda, los éxitos están cerca los unos de los otros, son bastante precisos aunque no exactos.

Figura 10.1. La diferencia entre exactitud y precisión

Por tanto, ¿qué planteamiento debe elegir como estrategia para recopilar los datos para analítica web? La precisión. La razón es simple: la precisión es predecible y como consecuencia reproducible, pues puede estar mucho más seguro tomando medidas con los insights a partir de datos precisos. Traduciendo este concepto en nuestra metáfora objetivo: si sabe dónde acabará el tiro cada vez que dispare, sabrá predecir lo que sucederá cuando se efectúe el disparo siguiente.

Por desgracia, la mayoría de nosotros nos centramos de forma obsesiva en la exactitud. Todo esto está muy bien, pero es más importante el equilibrio entre el coste y el beneficio. En el negocio del mundo versión 1.0, disponíamos de menos variables y de una menor complejidad. Hemos tomado grandes decisiones, el cambio fue lento, los errores resultaban caros y, por tanto, la tolerancia al riesgo era baja. Necesitábamos exactitud.

Pero ese mundo no existe en online. Contamos con más variables en nuestras decisiones, tenemos que tomar decisiones más rápidamente, debido a la gran competitividad existente, y podemos gestionar el riesgo (consulte el capítulo 7).

Con un modelo mental de precisión, se sabe dónde va a acabar cada tiro y lo lejos que estará de su meta. La presentación de este planteamiento a los encargados de tomar decisiones se traducirá en impulsar acciones rápidas y conseguir un impacto previsible sobre nuestros resultados.

Debe empezar por orientar su estrategia de datos en las áreas dónde pueda ser preciso.

Un proceso de seis pasos para abordar la calidad de los datos

La web sigue siendo un bebé. Estoy seguro de que va a ir creciendo y evolucionando por etapas, aunque los métodos actuales de recopilación de datos son deficientes. Esto cambiará con el tiempo, pero por ahora tenemos que afrontar los hechos y encontrar la manera de optimizar nuestra estrategia de la forma más efectiva posible.

Ya hemos acordado abordar las medidas utilizando el modelo mental de precisión. Con el tiempo, podrá ser más exacto a la hora de recopilar datos precisos.

La figura 10.2 muestra un proceso de seis pasos que he desarrollado para que pueda poner en práctica un ciclo natural de la calidad de datos en su empresa.

Figura 10.2. El ciclo natural de la calidad de datos

A continuación, voy a pasar a detallar cada paso del proceso:

1. Recopilar datos limpios. Siga las mejores prácticas para recopilar sus datos y deje de lado las cosas sin sentido. Utilice siempre las cookies de origen. Asegúrese de que todas sus páginas web estén etiquetadas y de que todas las opciones de administración de su herramienta de analítica web estén configuradas. Para ver la lista con las mejores prácticas, consulte el siguiente post de mi blog: http://sn.im/databp.

2. Ser muy selectivo. No existe límite a la hora de decidir la cantidad de datos que se pueden obtener en la web. Recopile los datos que necesite ahora y los que necesite para el futuro inmediato. Las empresas tienden a implementar herramientas analíticas integrales y de alta gama, ¡que pueden llegar a tardar hasta 18 meses!: la web evoluciona en períodos de seis a nueve meses. Así pues, para cuando haya acabado la implementación, la mayoría de lo que tenía planificado medir perderá relevancia. Sea selectivo. Planifique implementaciones a tres meses y empiece a utilizar los datos. Implemente funciones adicionales a medida que las vaya necesitando. Filtre y vuelva a repetir el proceso.

3. Auditar los datos. Al menos una vez al trimestre, establezca un proceso en su empresa para llevar a cabo una auditoría periódica de los datos recopilados. La auditoría mantendrá una alta precisión a medida que se recopila el mayor conjunto de datos completos posible. Una serie de soluciones gratuitas y de pago, como WASP y ObservePoint, le permitirán tener sus herramientas a la altura de lo necesario.

4. Buscar la precisión. Ya ha cubierto todos los motivos por los que la precisión funciona. Hágalo. ¡A medida que consiga ser más preciso, irá consiguiendo más exactitud!

5. No preocuparse por los datos incompletos. A los analistas y comerciales lo que más difícil les resulta es afrontar lo incompleto. A veces se debe a su modelo mental o porque la empresa es reacia a asumir riesgos. O en ocasiones se debe a que se encuentra fuera de la voluntad genuina de dar la respuesta perfecta. No obstante, esperar datos completos provoca una parálisis por análisis (incapacidad de hacer recomendaciones sobre negocios). Siéntase cómodo, me refiero a que se sienta terriblemente cómodo con lo incompleto y aprenda a tomar decisiones.

6. Moverse con rapidez, pensar con inteligencia. En el contexto de la toma de decisiones, pensar con inteligencia, moverse con rapidez. Pero en la web se pierden oportunidades cuando se pierde el tiempo pensando y esperando la perfección. El lema para los ninjas del análisis es moverse con rapidez, pensar con inteligencia. La web se mueve a gran velocidad (bueno, a la velocidad de la web) y su mejor inversión está en gente inteligente que tenga la velocidad correspondiente incorporada en su ADN. También significa hacer procesos eficientes en su empresa que induzcan a la gente a que se muevan con rapidez. Termine con la burocracia en varias capas, ¡donde la propiedad y la ejecución existan en silos! Puede seguir estos seis sencillos pasos para establecer y ayudar a su empresa a prosperar en la web. Recuerde que un error bien fundamentado es mejor que la falta de decisión o de acción.

Lo que no digo

En el contexto de las seis recomendaciones, es importante señalar lo que «no» estoy diciendo:

• No estoy diciendo que tome decisiones equivocadas.

• No estoy diciendo que acepte datos incorrectos.

• Tampoco que no haga lo imposible por asegurarse de que sus datos sean lo más precisos posibles.

Lo que estoy diciendo es que, en la web, su trabajo no depende al 100 % de la integridad de la información. Su trabajo consiste en ayudar a su empresa a actuar con celeridad y a pensar con inteligencia, aunque tampoco estoy diciendo que esto vaya a ser fácil.

Crear el cuadro de mando para tomar decisiones

Los ejecutivos quieren pocas cosas más, aparte de un cuadro de mando, y curiosamente, hay pocas cosas que odien más que el propio cuadro de mando. Esta paradoja existe, básicamente, porque los cuadros de mandos tienden a convertirse en un componente integral «que abarca todo» y que incluyen tartas, gráficos y texto en letra pequeña.

Los analistas lo han intentado todo por conseguir mejores cuadros de mando. Hemos contratado a los consultores más caros así como comprado software caro. Hemos sustituido los números con visualizaciones de fantasía (termómetros, etc.). Incluso hemos intentado rellenar, con el mayor número de pestañas y métricas posibles, una hoja de cálculo Excel. Pero aún así, los cuadros de mando que enviamos se ignoran de forma automática.

¿Por qué? Bueno, a menudo nuestros cuadros de mando resultan pésimos a la hora de ayudar a los ejecutivos a tomar cualquier decisión. Aquí están las razones:

• Los cuadros de mando dejan toda la interpretación al ejecutivo. Se trata de un defecto fatal porque la mayoría de los cuadros de mando son puntos de vista agrupados de un indicador KPI, pierden el matiz y el análisis que sólo un ninja del análisis (valga la redundancia) puede hacer. Sin embargo, rara vez se comparte.

• La mayoría de los ejecutivos esperan recibir información detallada y recomendaciones procesables, pero no se fían de sus ninjas del análisis. En su lugar, piden los números en papel, por lo que obedientemente incluimos el mayor número posible en hojas de papel en formato A4, con tamaño 6 de fuente y lo enviamos junto con una lupa.

• La gente que crea cuadros de mando viven en un silo. En raras ocasiones salen y adquieren conocimientos tribales para comprender las acciones organizativas que hay detrás tanto de las tendencias como de los patrones observados en los datos que se informan.

• A menudo los creadores suelen ser externos, como por ejemplo los consultores, y no disponen de la experiencia profesional suficiente para entender las cuestiones arraigadas de la empresa, como por ejemplo los tres últimos casos expuestos. Por tanto, cometen errores comunes que conducen a realizar cuadros de mando no procesables y a una pérdida de la credibilidad.

Crear cuadros de mando espectaculares

Si queremos que los ejecutivos utilicen nuestros cuadros de mando y decidan actuar en base a ellos, tenemos que facilitarles la información y no los datos. Este problema hay que abordarlo con psicología: ¿cómo puedo crear un cuadro de mando que motive a los analistas y a la vez facilite la información que necesitan los ejecutivos para llevar a cabo las decisiones correctas?

Recomendación n.º 1. Cambie a una filosofía de pocos factores críticos (critical few), para presentar los informes a los ejecutivos (consulte el capítulo 5, para obtener más detalle). Informe tan sólo los tres o cuatro KPI que definan el éxito para todo el negocio. Elimine cualquier medición que resulte superflua. En el peor de los casos, si no puede suprimir estas mediciones, deje que otras personas de menor nivel, dentro de la organización, se preocupen por ellas. Elimine estas mediciones adicionales de los cuadros de mando.

Recomendación n.º 2. Cree un cuadro de mando que sea realmente procesable. Esto provocará un cambio radical en el diseño de un cuadro de mandos y obligará a centrarse más en informar los insights, así como en el impacto y las acciones que hay que llevar a cabo, en lugar de informar sólo los números. El único propósito de un cuadro de mandos es impulsar lo más posible a que los ejecutivos comprendan rápidamente el rendimiento y tomen medidas o decisiones.

La figura 10.3 muestra un ejemplo de un cuadro de mandos para tomar decisiones. Cada cuadrante representa una solución a un problema importante. Vamos a verlo con más detalle.

Figura 10.3. Cuadro de mando de toma de decisiones para un KPI

En la parte superior del cuadro de mando se identifica claramente la métrica de pocos factores críticos: abandono del carrito de la compra. Para añadir una medida clara de la valoración, el cuadro de mandos incluye los nombres de las dos personas responsables de la métrica, tanto desde una perspectiva empresarial como de análisis.

En la parte superior derecha, el punto indica claramente la salud de la métrica. En este caso es de color rojo (en un libro en blanco y negro, aparecería en gris), representación inequívoca de que algo va mal. Puede ser de dos colores: amarillo para no despedir a nadie todavía, pero que se vaya preparando, y verde para enviar a alguien un abrazo y regalarle una caja de bombones.

El primer cuadrante, donde está el gráfico superior de la izquierda, muestra la tendencia de esta métrica y está segmentado (en este caso, se muestra la métrica «abandono del carrito de la compra» con cuatro segmentos clave de clientes). Este cuadrante sacia con creces la sospecha de los ejecutivos de si sabía o no lo que estaba haciendo. Se pasaría por alto, lo que es buena señal.

En el segundo cuadrante, Key Trends & Insights («principales tendencias e insights»), se agrega valor mediante la interpretación de las tendencias y el contexto aportado. También advierte que los datos pueden ser desfavorables. De primeras, los ejecutivos se centrarán en este cuadrante. A su debido tiempo, irán ganando confianza tanto con usted personalmente como con el analista y después podrán saltarse esta sección para pasar a cosas más interesantes.

Observe que hemos abordado dos importantes problemas: que los analistas simplemente generan datos (¡no quiero más!) y la lucha por ganar confianza en el trabajo realizado, mostrando más de un KPI.

El tercer cuadrante, Actions/Steps Being Taken to Move the Dial («acciones o pasos a tomar para modificar el cuadrante»), obliga al tímido analista web a salir a hablar con los comerciales, los propietarios del sitio web y vicepresidentes, o con quien sea necesario, para poder obtener todo el conocimiento real (tribal). El objetivo es identificar la causa subyacente a las tendencias en la métrica y recomendar una acción determinante. Rara vez será capaz de hacer esto por sí mismo. Necesitará contactar con los demás, llevar a cabo conversaciones y colaborar para poder identificar las soluciones. Es una oportunidad fantástica para adquirir más conocimiento sobre su negocio.

El cuadrante Actions/Steps («acciones o pasos») es básico para impulsar la acción o acciones a tomar. Ya no deja métrica alguna a la interpretación o pospone la acción a tomar, porque el siguiente paso no está claro. Recomienda el siguiente paso o la siguiente acción. Este cuadrante le hará ganar el respeto de sus ejecutivos. Se centrarán en esta información y las reuniones pasarán de ser espacios donde todo el mundo discuta sobre los datos a reuniones donde los ejecutivos asignen elementos que ya provoquen acciones.

El cuarto cuadrante, Impact on Company from Red/Yellow Status («impacto en la empresa de una situación de color rojo o amarillo»), proporciona información detallada para los ejecutivos que todavía no tienen claro por qué deben tomar decisiones. También es el elemento clave que faltaba en la mayoría de los cuadros de mando: una patada en el trasero. La información en el cuadrante Impact on Company («impacto en la empresa») responde a lo siguiente: como resultado de esta tendencia, ¿cuál fue el impacto tanto en la empresa como en los clientes? También obliga a comerciales y analistas a hacer el difícil trabajo de calcular el impacto y plasmarlo en papel.

El cuadrante Impact on Company es el de mejor rendimiento: si nada más impulsa la acción, esta información será la detonante. Muestra con gran claridad exactamente cuánto dinero se perdió, cuántos clientes estaban molestos o cuántas oportunidades se perdieron. Ahora, si los ejecutivos le ignoran, lo harán bajo su propia responsabilidad y riesgo. Confíe en mí, al final tomarán la decisión que les está recomendando.

Con un cuadro de mando mejorado, soluciona los problemas humanos que impiden llevar a cabo un buen análisis, aborda los fallos del sistema existentes en la actualidad y gracias a los cuadrantes tercero y cuarto adquiere muchos más conocimientos sobre el negocio: ¡todo son beneficios!

El cuadro de mando unificado

Con el tiempo, irá adquiriendo la confianza de los ejecutivos y todos aquellos cuadros de mando deficientes se irán eliminando y sustituyendo por unos parecidos a los de la figura 10.4.

Cada cuadrante contiene partes esenciales del cuadro de mando con una «acción métrica» única: las recomendaciones y los resultados esperados. Con esto, está solicitando a los ejecutivos que separen en capas sus propios criterios sobre las recomendaciones y que asignen dichas recomendaciones a las personas correspondientes.

Figura 10.4. Cuadro de mandos unificado para tomar decisiones

Observará que no existen números en este cuadro de mando. Aunque muchas de las personas que lean este libro puedan pensar que resulta un tanto extremista, me gustaría garantizarles que el trabajo necesario con estos datos se ha realizado. Simplemente, los números se encuentran ocultos: estamos intentando impulsar la toma de decisiones, ¿no es así? Tendrá que ganarse tanto la confianza como el respeto de sus ejecutivos para llegar a la figura 10.4.

Llevará su tiempo, pero deseará alcanzar el punto de un cuadro de mandos unificado. Lo que quiere es crear un cuadro de mandos que esté realmente diseñado para conseguir tomar decisiones.

Cinco reglas para conseguir cuadros de mando de gran impacto

Además de crear cuadros de mando para sus ejecutivos y para sus HiPPO, terminará por crear cuadros de mando para otro tipo de gente, como por ejemplo para comerciales de alto nivel, jefes de división y para el equipo de adquisiciones. En estos casos concretos, no invertiría su tiempo en un cuadro de mando para tomar decisiones, sino que diseñaría uno tradicional, con indicadores KPI y gráficos.

Para cuadros de mando tradicionales, se pueden aplicar muchas de las soluciones que he comentado en las secciones anteriores. Después de todo, sigue luchando con los mismos problemas psicológicos. Sin embargo, para los cuadros de mando tradicionales se aplica un conjunto de normas único. Estas normas garantizan que los destinatarios tengan la facultad de comprender el rendimiento de negocio.

Parámetros de referencia y segmento

La primera regla de los cuadros de mando es que no existe una métrica sin contexto, ya que en su lugar se obtendrían elementos representativos (insights) en vez de preguntas. Nunca informe una métrica por sí misma. ¡Punto!

Hay muchas formas de mostrar el contexto. Puede utilizar parámetros de referencia (internos o externos), objetivos o incluso un rendimiento anterior. Pero sin contexto, una métrica no puede proporcionar valor alguno en un cuadro de mando, incluso si se trata de la métrica más importante para el negocio.

El objetivo de un cuadro de mando no es únicamente comunicar el rendimiento de una métrica, sino también mejorar la toma de decisiones. La segmentación es una táctica fundamental para esclarecer las causas de un buen o mal rendimiento.

La figura 10.5 muestra un elemento de un cuadro de mando que incorpora tanto parámetros de referencia como de segmentación.

Figura 10.5. Métrica de cuadro de mando que potencia las estrategias de parámetros de referencia y segmentación

Se dará cuenta de que el objetivo para la métrica (80) se indica claramente en la parte superior del gráfico. Esta aclaración por sí misma vale su peso en oro, porque significa que alguien se molestó en averiguar lo que la empresa estaba buscando.

Los datos no se muestran únicamente como una instantánea, sino más bien como una tendencia de tres meses, aportándole bastante contexto al rendimiento actual. Además, el gráfico muestra el rendimiento de cuatro segmentos individuales de clientes, lo que ayuda a entender rápidamente qué segmento es el que hay que atender (el cuarto segmento).

Si el gráfico hubiera mostrado únicamente el rendimiento global, este elemento del cuadro de mando sólo hubiera planteado preguntas o, incluso algo peor, hubiera ocultado insights clave: esto es exactamente lo que está tratando de evitar.

Aislar las métricas de pocos factores críticos

A estas alturas, se debe estar haciendo evidente mi total aversión a bombardear a las personas con datos. Como analistas, a menudo pensamos que nuestro trabajo se hace para impresionar a otros con la cantidad de datos que podemos ofrecer, pero lo único que estamos consiguiendo es hacer perder el tiempo de la gente.

A menudo, los cuadros de mando son archivos Excel con 28 pestañas o presentaciones de PowerPoint con 34 diapositivas. Sea el formato que sea, se hace seguimiento de demasiadas métricas y en raras ocasiones se segmenta o destaca el rendimiento, lo que imposibilita a otras personas a dar sentido coherente a lo sucedido y a tomar medidas.

Como analista, tiene que pasar bastante tiempo determinando las mediciones con los pocos factores críticos que impulsen su negocio. Es decir, ¿qué es lo que más nos importa si la casa entera se está incendiando? ¿Sabe cuáles son las métricas con los pocos factores críticos que intervienen en los resultados de su negocio? Su respuesta a esta pregunta hará que se encamine hacia el éxito o que fracase la capacidad de cuadro de mando para potenciar la toma de decisiones.

Como regla general, su cuadro de mando debe tener menos de 10 mediciones (siendo 6 el número óptimo). Recuerde que necesita un objetivo para cada una de estas métricas, que las tiene que segmentar, además de representar tanto los objetivos como los segmentos en su cuadro de mando.

Si tiene de 6 a 10 mediciones, entonces es que no ha identificado sus pocos factores críticos. Tiene que volver a consultar todas las métricas y valorar su nivel de relevancia.

No se conforme con las mediciones: incluya insights

En capítulos anteriores, hemos hablado sobre el principio de los elementos representativos (insights) en lo que respecta a la creación del cuadro de mando para tomar decisiones. No debería existir ningún cuadro de mandos sin un conjunto de insights coherente que resuma el rendimiento y recomiende las acciones a tomar.

La mayoría de los cuadros de mando son un conjunto de números, cuadrantes y gráficos y dejan en manos del lector inferir lo que significa toda esa información. Lamentablemente, estos cuadros de mando sin insights carecen de las ventajas del análisis que se utiliza para crearlos. Incluso si se han segmentado y mostrado las métricas, sólo se dispone de datos a nivel de resumen para las métricas críticas del cuadro de mando.

El hecho de incluir una sección con insights, permite a los analistas llegar hasta el más alto nivel. La sección debería expresar insights como los siguientes: los motivos de las inconsistencias y los cambios subyacentes al negocio. También se deben incluir las acciones recomendadas, como qué hacer después, cómo revertir una caída o cómo aprovechar una nueva oportunidad que pueda aparecer.

El poder de una única página

Puede que no sea la regla más obvia, pero si su cuadro de mando no cabe en una página, entonces tiene un informe, no un cuadro de mando. A continuación, encontrará elementos adicionales a esta regla:

• Tamaño de la página = A4.

• Margen de impresión mínimo de 1,9 cms (0,75 pulgadas, por todos los lados).

• Tamaño de la fuente = mínimo de 10 puntos para las métricas y de 12 puntos para los objetivos o parámetros de referencia (benchmarks).

Si se limita a una página, dejará poco margen para la duda o discusión. La regla de una única página es importante porque anima a aplicar pensamientos rigurosos ya que selecciona la métrica más importante del cuadro de mando. Esta regla actúa como una barrera natural para que no incluya un exceso de información, por lo que facilita la presentación de datos, hace que el cuadro de mando sea más comprensible y disponga de más probabilidades de promover la toma de decisiones, además de hacer que dicho cuadro sea mucho más manejable. No subestime el poder de llevar un trozo de papel que contenga el 100 % de su rendimiento empresarial.

Puede parecer una regla muy fácil de seguir, pero su cuadro de mando unificado en una página requiere trabajar un día completo. Obtenga cualquier cuadro de mandos que tenga a mano e intente aplicar esta regla. Podrá comprobar rápidamente lo difícil que resulta. No obstante, refinar su cuadro de mando es absolutamente fundamental para una comunicación eficaz e impulsar a la toma de decisiones.

Renovarse o morir

Contrariamente a la creencia popular, los cuadros de mando no están tallados en piedra, y por tanto, no son asuntos permanentes: todo evoluciona. Las empresas cambian, las personas van y vienen, las prioridades de alto nivel evolucionan y nos hacemos más inteligentes. Entonces, ¿por qué deberían mantenerse iguales las métricas y los cuadros de mando? Los cuadros de mando, al igual que los humanos, deberían evolucionar de forma constante. Sin embargo, resulta increíblemente difícil poner esta evolución en práctica porque las organizaciones prefieren la estabilidad y a los altos directivos les gusta la previsibilidad.

En realidad, para seguir el ritmo de cambio real en el entorno empresarial, se pueden mantener del 30 al 50 % de las métricas del cuadro de mando durante uno o más años. Pero debería planificar algún tipo de renovación en todo momento: las métricas deberían eliminarse, casi de manera deliberada, tan pronto como se descubra que ya no resultan competentes.

La planificación tanto de la evolución como de la renovación es obligatoria. La única manera de asegurarse de que sus cuadros de mando no se queden estancados y acaben resultando inútiles trozos de papel que lo único que provocan es una pérdida de tiempo, es evolucionar.

Siga las siguientes sencillas reglas sobre cuadros de mando y les estará proporcionando una información muy valiosa a los encargados de tomar decisiones. Las métricas que seleccione cuidadosamente e insights que proporcione, impulsarán a la toma de decisiones, en lugar de plantear más preguntas.

Medición de los multicanales y las oportunidades de marketing nonline

Hasta ahora, en este capítulo, he abordado la recopilación de datos y la calidad de los mismos. He tratado las diferentes estrategias para crear el mejor cuadro de mando posible que impulse a la toma de decisiones. A continuación, voy a referirme a una de las cosas menos valoradas y difíciles de medir en la analítica web: el marketing multicanal.

Cambiar al modelo de marketing nonline

Incluso hoy, en un mundo donde internet ha prosperado y cambiado nuestras vidas, la mayoría de las actividades de marketing se siguen ejecutando en silos. El equipo offline influye en las personas a través de la televisión, las revistas, la radio, el comercio minorista y carteles publicitarios, y en menor medida, el equipo online gestiona espacios publicitarios, búsquedas, programas de afiliación y correos electrónicos. Ese modelo de ejecución de marketing implica que los clientes se comporten de la forma que se muestra en la figura 10.6, que los clientes pasen por cuatro etapas (investigación, selección, clasificación y compra) ya sea en nuestros canales offline como en los online, pero no en ambos. Por supuesto, esto es absolutamente incorrecto.

Figura 10.6. Silos de comportamiento offline y online

Ya no vivimos en un mundo donde se distingue el marketing offline del online. Vivimos en un mundo de marketing nonline (una frase acuñada por David Hughes, www.nonlinemarketing.com), que viene a ser un marketing mixto.

Esto supone muy poco impacto sobre los clientes localizados entre ambos mundos (online y offline), por lo que dichos clientes se mueven con fluidez entre ambos, tal y como se observa en la figura 10.7.

Como cliente, haría toda la investigación online para mi cámara digital y después visitaría la tienda para tenerla en mis manos y realizar preguntas al dependiente y finalmente, volvería al mercado online para comprarla. Por otro lado, uno lo que vería sería un anuncio publicitario online que le pediría realizar una búsqueda o investigación online, registrarse en los foros para comprobar los comentarios y puntuaciones y una vez que tomada la decisión, buscar el mejor precio (aún online); por último, faltaría visitar la tienda física para realizar la compra.

Al considerar nuestras tácticas de marketing y cómo influimos en la gente, tenemos que reconocer que los clientes no toman decisiones en silos online y offline. Si queremos ganarnos la confianza de los clientes, debemos volver a configurar nuestro modelo mental, y lo que es más importante, nuestras organizaciones, para ejecutar las campañas de marketing nonline. Esto se traduce en mostrarse en todos los apartados de competencia tanto para nuestros clientes actuales como para los futuros. Sin duda, las empresas que no comprendan este planteamiento acabarán apagándose.

Figura 10.7. Escenarios con comportamientos del cliente nonline

El marketing nonline va en contra de todo lo que hemos aprendido hasta ahora: tiene que ver con nuestro nivel de comodidad. Pero en el mundo de la analítica web 2.0, debe esforzarse por comprender el impacto de las campañas de marketing nonline.

Analítica multicanal

Considere un supuesto donde una empresa lo consigue. Esta empresa ejecuta una campaña de búsqueda de pago para trajes de baño en www.bing.com. Los buscadores van al sitio web para comprobar todos los maravillosos tankinis. Una vez que los clientes realizan su elección, pueden acudir a la tienda y realizar allí la compra. ¿Cómo sabe esta empresa que la campaña de publicidad online impulsó la conversión a offline? O considere el escenario donde una persona está viendo la televisión y navegando al mismo tiempo. Ve el nuevo anuncio de Nike y rápidamente va a la página web de Nike para realizar la compra. ¿Cómo asigna Nike el valor a la campaña de televisión, ya que están realizando, a la vez, campañas online para el mismo producto? Este campo de medición se denomina «analítica multicanal». Un único elemento es la perdición de nuestra existencia para medir el impacto de nuestros esfuerzos de marketing nonline: es la clave primaria. Es decir, parece que no hay forma de unir los datos online con los offline.

Para entender este reto, echemos un vistazo a unas cuantas imágenes para un minorista multicanal.

Un grupo de clientes que buscan diferentes reproductores MP3 visitan el sitio web del minorista utilizando motores de búsqueda. La figura 10.8 muestra algunos de los datos que se pueden capturar mediante una herramienta para analítica web.

Figura 10.8. Datos de las visitas online del cliente

La herramienta para analítica web establece cookies persistentes, en este caso denominadas geek ID, y dichas cookies están asociadas a cada visitante del sitio. También analiza la palabra clave de búsqueda de pago que condujo a los visitantes al sitio web y, sólo por diversión, captura la talla de la ropa interior de los visitantes (¡no me pregunte cómo!).

En las tiendas minoristas reales que venden productos electrónicos, la gente puede, entre otras cosas, entrar y comprar reproductores MP3. La figura 10.9 muestra algunos de los datos que se han podido recoger en una base de datos de comercio minorista: el nombre del cliente de la tarjeta de crédito, el único ID del cliente persistente, el producto adquirido y el lugar en el que se efectuó la compra.

Figura 10.9. Datos de las ventas offline del cliente

Tenga en cuenta que las dos tablas mostradas tanto en la figura 10.8 como en la 10.9, tienen un elemento común, una clave primaria. En este caso, se trata del geek ID. Este maravilloso concepto significa que puede unir las dos tablas mediante una simple consulta a la base de datos y obtener una única tabla, similar a la mostrada en la figura 10.10.

Figura 10.10. Conjunto de datos multicanal fusionados

¡Qué maravilla! Ahora puede entender fácilmente que los visitantes online visitaron sus tiendas y compraron reproductores MP3. También se puede medir el impacto de los esfuerzos de marketing nonline, porque en los datos combinados de la figura 10.10, se sabe exactamente en cuánto contribuyeron los esfuerzos online para llevar a cabo las ventas offline. Además, puede optimizar las campañas online e incluso predecir (después de haber recopilado la información suficiente), si la talla de la ropa interior tiene un impacto causal sobre el reproductor de música digital que compran las personas.

Toda esta acción se pudo realizar gracias a una cosa sencilla: el geek ID o clave primaria. ¿Cuál es el problema? Lamento tener que decepcionarle y pinchar el globo, pero normalmente no existe tal cosa como el geek ID en el mundo real.

Los datos recopilados por casi todos los sitios web son únicos del online y no es una información que permita la identificación personal o PII (personally identifiable information) y es anónima. Cuando la gente visita nuestras tiendas, llaman a nuestros centros de atención telefónica y llevan a cabo las compras, nos facilitan su tarjeta de crédito y sus nombres, pero no nos facilitan el ID único y persistente de la cookie, tal y como se muestra en la figura 10.9.

Existen ciertas excepciones, como el caso de los bancos, donde sus datos offline se pueden vincular con su comportamiento online utilizando la clave primaria de un ID de cuenta bancaria. Sin embargo, sin un ID de una cookie no puede obtener una clave primaria y por tanto, ¡no hay nada que rascar! Aunque la orientación actual hacia la dura comparación (a nivel cuantitativo) entre el online y el offline está plagada de obstáculos, esto no quiere decir que no se pueda rastrear cualquier cosa. Sólo tiene que ser un poco creativo y ponerle un poco de fe.

Si puede crear una pequeña cartera de iniciativas, podrá entender el impacto de las campañas de marketing nonline. Seleccione diferentes puntos de información consecutivos y, ¡se sorprenderá de lo lejos que puede llegar! En el capítulo 11 aprenderemos una docena de planteamientos analíticos multicanal, desde los más sencillos hasta los más complejos y excepcionales.

Nota:Si su proveedor o consultor de analítica web le dice «sí, podemos hacer un seguimiento de todo lo que hayonlineyoffline, así como de la talla de la ropa interior, ¡sin que tenga que mover un dedo!», pregúntele con toda dulzura cuál es la clave primaria que utiliza para relacionar los datosonlineyoffline. Prepárese para que se enrollen, para que pongan reparos, vacilen y al final echen marcha atrás.

La promesa y el desafío de la técnica de segmentación en base al comportamiento

La técnica de segmentación en base al comportamiento o BT (behavior targeting) es un término amplio que cubre las técnicas para segmentar anuncios online y optimizar el contenido. En el primer caso, el objetivo es mejorar la eficacia de los anuncios y la rentabilidad de la inversión. En el segundo caso, el objetivo es presentar a los visitantes con contenido relevante y así mejorar la rentabilidad. En ambos casos, se utilizan los datos recopilados sobre el comportamiento de navegación de las personas para poder segmentar los anuncios o el contenido.

En esta sección me centraré en el segundo caso, donde se mejora la experiencia del sitio web para los visitantes mediante la segmentación de un contenido que sea relevante para ellos.

La promesa de la técnica de segmentación en base al comportamiento

Vamos a utilizar un ejemplo para entender la promesa de la técnica de segmentación en base al comportamiento en los sitios web.

Digamos que quiero saber cómo lidiar con mis préstamos personales. Sé que Quicken es un programa de software que se dedica a esto. Así pues, escribo «Quicken» en el cuadro de búsquedas en google.com. El primer resultado de la búsqueda me lleva a www.intuit.com, la empresa propietaria de Quicken. Toda la página de www.intuit.com me muestra imágenes y texto sobre QuickBooks, otro producto que vende Intuit.

Además de las imágenes de QuickBooks, veo indicaciones en esa página para: establecer un negocio, atraer clientes y cobrar. Nada sobre Quicken. Ningún enlace. Nada sobre préstamos personales.

Si insisto, puede que encuentre un enlace a Quicken en el sitio web. Pero no tendría porqué intentarlo con tanto ahínco, especialmente cuando el sitio web de Intuit y los programas analíticos saben que he entrado al sitio utilizando la palabra clave de búsqueda «Quicken». Esta información debería utilizarse para mostrar la información sobre Quicken en la página inicial, evitando así una experiencia frustrante para el cliente.

Ésta es la maravillosa promesa de la técnica de segmentación en base al comportamiento. Integrando una herramienta inteligente o un motor en la plataforma que sirve al sitio web, puede utilizar datos de sus clientes para optimizar la experiencia de los mismos. Esto podría ser tan sencillo como cambiar las imágenes principales en la página inicial, basándose en la consulta de búsquedas, anuncio publicitario o en el enlace a las redes sociales desde las que llegó el visitante. Podría resultar tan complejo como aprender qué páginas vio el cliente, qué productos se añadieron al carrito de la compra o en qué país se ubica el cliente y después utilizar esa información para mostrar los productos, promociones y contenidos relevantes.

Invertimos mucho tiempo y dinero en optimizar tanto las campañas de marketing como la experiencia preclick (clics previos) o en todo lo que ocurre fuera de nuestros sitios web.

Actualmente, la tecnología facilita significativamente la experiencia de marketing postclick (clics posteriores), para garantizar que el visitante disponga de una experiencia relevante en el sitio web. Esto debería traducirse de forma inmediata, en un mayor compromiso y en una mejora de las tasas de conversión.

Las plataformas de segmentación en base al comportamiento on-site («en el sitio»), incluyen soluciones de empresas como Omniture, Aucience Science, Kefta y Netmining. También se pueden encontrar soluciones como BTBuckets.

Superar los retos analíticos fundamentales

Los datos que utilice para sus esfuerzos de segmentación, en base al comportamiento on-site, serán en gran parte los datos que ya hubiese recopilado mediante las herramientas para analítica web. Cuando analice los datos de estas herramientas se enfrentará a tres retos importantes: la escala, la interpretación de los datos y la diversidad. Todos conspirarán de forma activa contra su habilidad de tomar acciones rápidas. He aquí cómo:

Escala. Puede que haya miles de visitantes en su sitio web en un momento dado, y además, están acudiendo otros tantos. Esto crea un problema exclusivo relacionado con grandes cifras que afecta de forma directa al análisis que debe llevar a cabo junto con su sistema.

Interpretación de los datos. Estos visitantes y páginas que van y vienen generan una cantidad enorme de datos a un nivel que resulta complicado tanto analizar como interpretar e identificar puntos de vista con la suficiente rapidez, ya sea para el ser humano o para las herramientas analíticas. Debido a nuestras propias limitaciones, a las de las estructuras de nuestra organización y a los diferentes niveles de toma de decisiones, luchamos por llevar a cabo acciones prácticamente a diario. Éste es el motivo por el cual raramente obtenemos un valor marginal, a partir de los datos en tiempo real.

Diversidad. La mayoría de los propietarios de sitios web son bastante malos a la hora de entender todos los motivos por los que la gente visita sus sitios web (consulte el capítulo 6, para ver cómo superar este desafío). Las personas pueden utilizar su sitio web con fines que no son los intencionados y eso complica el análisis tanto de los datos como de la identificación de las acciones a realizar.

Cuando se hace la segmentación en base al comportamiento con la herramienta correcta, se pueden superar la escala, la interpretación de los datos y la diversidad, entendiendo de «forma automática» a sus visitantes, a medida que interactúan con su presencia web y mostrándoles el contenido más relevante.

La figura 10.11 muestra un esquema de un sistema de segmentación, en base al comportamiento on-site.

Figura 10.11. Cómo funciona la segmentación en base al comportamiento automatizado

La mitad superior de la figura 10.11 muestra lo que actualmente está ocurriendo en su página web. La mitad inferior es lo que sucede cuando se utilizan herramientas de segmentación en base al comportamiento.

Puede basar la segmentación del contenido en normas de la empresa que se introduzcan en el motor de estructuración. En algunas soluciones, los seres humanos son opcionales (¡!). Estas soluciones utilizan unos complejos algoritmos en lenguaje-máquina (aprenden del comportamiento de visitantes similares y después optimizan automáticamente la experiencia del cliente).

Consideremos algunos ejemplos. En una plataforma basada en normas, un comercial podría, por ejemplo, crear una norma en la que si alguien visita tres veces un determinado sitio web y hubiera añadido un producto al carrito de la compra en su visita anterior, en esta tercera visita se le mostraría un cupón con un 15 % de descuento. Por otro lado, en una plataforma algorítmica, después de un corto periodo de aprendizaje, el sistema puede observar un patrón de comportamiento: las personas que compran el producto x también tienden a comprar el y, pero sólo si proceden de Utah. Por tanto, para futuros visitantes de Utah que añadan el producto x a su carrito, el sistema podrá, de forma automática, sugerir el producto y o un conjunto de productos x e y.

La segmentación en base al comportamiento ayuda a superar el problema fundamental de optimizar las experiencias del sitio web. Al igual que en el caso de Intuit y de los retos descritos anteriormente, es evidente que los sistemas basados en el comportamiento humano (human-driven) tienen sus limitaciones. Para obtener un pequeño fragmento de inteligencia en su sitio web, los seres humanos se pueden sustituir por algoritmos.

Las herramientas no pueden hacerlo todo, pero si se utilizan correctamente, pueden liberarle de grandes problemas estratégicos relacionados con el negocio (las cosas realmente importantes), mientras dejan que la máquina tome las decisiones tácticas a nivel de visitante relacionadas con el contenido, las promociones y los productos.

Las mejores soluciones de segmentación en base al comportamiento o BT (behavior targeting) aún resultan muy caras, pero es sólo cuestión de tiempo que sean accesibles para cualquier propietario de sitios web.

Dos requisitos previos para la segmentación en base al conocimiento (BT)

A pesar de que la promesa de la segmentación en base al conocimiento resulta tentadora y que los resultados suelen ser positivos para los clientes, creo que la gente tiende a tratar a dicha segmentación como una panacea. Es importante recordar que aquí se aplica el principio GIGO, garbage in, garbage out («si entra basura, sale basura»), más que en ningún otro lado. Esto es así porque lo que hace que una plataforma de segmentación en base al comportamiento produzca resultados es una mezcla de dos cosas: su inteligencia nativa y su capacidad de enriquecerla con los contenidos correctos.

Si incorpora basura a su sistema BT, éste devolverá lo mismo de forma rápida y eficiente a sus clientes. Además, se orientará hacia los datos basura con más rapidez de la que una persona podría hacerlo, porque el sistema es muy eficiente.

Si se trata de una mediana o gran empresa, debería investigar cómo le pueden ayudar las plataformas BT a mejorar la experiencia del cliente on-site. Antes de implementar una solución cara, asegúrese de cubrir los siguientes requisitos previos sin importar el proveedor que seleccione.

Invertir en estaciones efectivas de escucha de clientes

Considere qué es lo que quiere conseguir con la segmentación en base al conocimiento: desea que llegue el contenido correcto a la persona apropiada y en el momento adecuado. Vuelva un paso atrás y responda a esta pregunta: más allá de la herramienta para analítica web, ¿cómo escucha a sus clientes y entiende quiénes son, lo que necesitan y qué problemas tienen? Sospecho que la mayoría de nosotros no disponemos de estaciones de escucha activa (listening posts). Éstas incluyen: encuestas, estudios de usabilidad, pruebas remotas, estudios de mercado o analizar las conversaciones del centro de atención al cliente.

Hemos tratado todas estas aproximaciones en el capítulo 6.

Al aprovechar estas estaciones de escucha se obtiene una imagen fiable de los clientes.

Cuando entienda a los clientes, podrá desarrollar el contenido que necesita su plataforma BT para orientarse, de forma inteligente, en la persona correcta y en el momento adecuado.

Ninguna tecnología «molona» de la plataforma BT puede compensar la falta de buen contenido. Al final, tendrá que bajarse del pedestal y hablar con los clientes. Supervise sus estaciones de escucha durante al menos tres meses antes de implementar su plataforma BT.

Realizar primero los tests multivariante o A/B

En el capítulo 7 hemos abordado el increíble valor de las pruebas y de la experimentación. Antes de pasar a la plataforma BT, sería conveniente implementar testes multivariante y ejecutar el programa durante un tiempo.

Con los tests multivariante no está llevando a cabo una segmentación en base al comportamiento, sino que está intentando conseguir contenido, ofertas, productos y diseños, para ver cuál de ellos funciona y cuál no. Este proceso puede enseñarle muchas lecciones. Podrá aprender lo difícil que es conseguir un buen contenido que mejore la experiencia del cliente. Aprenderá lo doloroso que es para su organización llegar a conseguir conceptos creativos y contenidos: las evasivas en marketing, el desagrado con el que departamento de ventas autoriza las promociones, los bloqueos o limitaciones legales sobre lo que se puede decir y poner, el desagrado de sus diseñadores sobre cualquier cosa sencilla y las evasivas de sus equipos de TI.

Existen lecciones increíbles sobre el proceso. Cualquier tipo de prueba no resulta coyuntural. Para que las pruebas funcionen, debe crear un proceso estructurado y repetible, con pasos, funciones y responsabilidades definidas, así como transparentes a nivel organizativo. A medida que lucha con las MVT, descubrirá la capacidad que tiene su empresa para superar los retos mencionados anteriormente y, si se siente comprometido, esto le hará más fuerte. Reconocerá lo que no funciona en la empresa (el personal, los contenidos y procesos) y que habrá que solucionar antes de extraer cualquier valor de su plataforma BT. Esta será una experiencia inestimable.

Realice la prueba de tres a seis meses antes de implementar su plataforma BT. Durante los primeros tres meses se pueden ejecutar en paralelo con el primer requisito previo, estableciendo estaciones eficientes de escucha de clientes.

Después de solucionar los problemas descubiertos mediante las pruebas, pase de hacer algunos cambios en su sitio a crear una experiencia de clientes relevante e implementar un sistema automatizado que segmente el comportamiento, pero a gran escala.

No debe esperar obtener una recompensa importante de sus esfuerzos de segmentación en base al comportamiento, cambiando simplemente de una herramienta de analítica web a una solución de segmentación compleja. Necesita evolucionar primero y asegurarse de que dispone de un proceso para entender las necesidades de los clientes. Debe asegurarse de que su organización disponga de un proceso fiable para incluir los datos correctos, en su plataforma de segmentación.

Analítica predictiva y minería de datos online: desafíos

La analítica predictiva es un término de amplia utilización que significa algo así como «prácticamente todo». Por tanto, tengo que aclarar un poco las cosas.

Sólo he tratado un tipo de analítica predictiva: el intento por conseguir contenido u ofertas a clientes mediante inteligencia automatizada o las reglas empresariales creadas por el ser humano.

Los motores de búsqueda utilizan otro tipo de analítica predictiva para mejorar los resultados orientados a la localización del buscador o en consultas previas.

Ambas estrategias han funcionado bastante bien, la última, mejor que la primera. Esta última funciona mejor por tener menos variables y la profundidad de los datos disponibles, para los diversos motores de búsqueda.

Existe un tipo más de analítica predictiva, quizá la más difícil de todas. Éste es un intento de recopilar años de datos del sitio web, transferirlo a un almacén de datos y analizarlo para encontrar tendencias y patrones rentables.

Wikipedia lo define de la siguiente forma:

«La analítica predictiva abarca una serie de técnicas de estadísticas y minería de datos que analizan los datos actuales e históricos, para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros».

Este tipo de análisis se ha utilizado de manera amplia y exitosa en el mundo offline a través de un amplio espectro de sectores que van desde los servicios financieros hasta la venta al por menor. Los ejemplos incluyen la predicción de qué clientes tienen más probabilidades de tener morosidades de pago, qué pacientes pueden desarrollar ciertas condiciones o qué empleados tienen un mayor riesgo de darse de baja.

En el online podemos utilizar la analítica predictiva para analizar años de información, predecir cuándo un cliente concreto podrá comprar o el comportamiento de los visitantes de búsqueda de pago en los próximos 12 meses, o para predecir en qué cliente potencial podemos segmentar u orientarnos a través de un canal específico online. En este segmento voy a tratar el último tipo de analítica predictiva.

En primer lugar la frase clave: la analítica predictiva online que aplica los principios de minería de datos tradicional, promete el oro y el moro, pero las empresas se han esforzado en obtener una rentabilidad a la inversión. Mi experiencia me ha llevado a la conclusión de que algunos elementos potentes, aunque sutiles, trabajan en nuestra contra cuando se busca explotar tendencias y patrones a partir de los datos web. Antes de decidir invertir en la analítica predictiva online tiene que reconocer y abordar los desafíos descritos en las siguientes secciones.

Tipo de información

Los datos web son prácticamente anónimos además de incompletos y no estructurados.

Estos temas pueden comprometer gravemente la capacidad de ofrecer insights a partir de planteamientos de minería de datos tradicional y de analítica predictiva.

Resulta un reto identificar las tendencias de datos complejas y los patrones para la gente, los productos, los resultados y el comportamiento, durante períodos significativos de tiempo, cuando el conjunto de datos consta de cookies anónimas y tecnologías sensibles de tipo etiquetas JavaScript. Además, los datos online normalmente están incompletos y son menos estructurados que los offline, lo que dificulta relacionar el comportamiento a los resultados.

Si consigue capturar los ID de entrada en el sistema y los puede conectar a los detalles reales de su sistema offline, para cada persona que visite el sitio web, el problema del anonimato disminuye. Pero con el tipo de conversión medio en los Estados Unidos, que está en torno al 1,72 %, tan sólo una pequeña fracción de su conjunto de datos estará in the money (es decir, dentro del objetivo económico).

Número de variables

La minería de datos en el mundo offline resulta más sencilla porque estamos orientados a silos. Si tenemos una tienda, puede competir con otra a pocos kilómetros de distancia, pero la vida aún sigue siendo sencilla. Sabe quiénes son sus competidores. Un número finito de variables podrían afectar a su negocio y estas variables son fáciles de identificar.

En absoluto esto es el caso en la web, donde unos compiten con otros y no existen barreras para entrar (el cliente está a un clic de flirtear con sus competidores y con otros canales de influencia online).

¿Cómo se pueden identificar todas las posibles variables que provocaron un resultado en su sitio web (variables que resultan clave para su capacidad de extraer algún valor de los esfuerzos sobre analítica predictiva)? A estas alturas, ya aceptamos que vivimos en un mundo nonline. Esto significa que la gente no acaba de interactuar online con uno mismo o con los canales de influencia de la competencia. Por el contrario, fluyen entre puntos de contacto online y offline, introduciendo incluso más variables, tanto conocidas como desconocidas y que debe adaptar en un modelo efectivo.

Por ejemplo, sus datos online sugieren que los clientes suelen hacer tres visitas antes de comprar. Pero ¿sabe algo sobre las dos visitas anteriores a la tienda? El anonimato o la reutilización de identidad también plantean un desafío. ¿Las visitas que se han atribuido a Tony, son realmente visitas de Tony? ¿O quizás su esposa e hija también utilizan Amazon con esa misma identificación? La gente puede comportarse de forma disparatada offline ya que disponen de múltiples puntos de contacto y no utilizan ni nombres ni direcciones perfectas. Estos problemas se incrementan de forma exponencial en online.

Para cuando controle las variables con las que pueda contar y explicar, lo que le quedará será un pequeño vaso de agua, cuando empezó con un océano. Su capacidad de predecir cualquier elemento escalable para insights que llaman a la acción es realmente muy limitada.

Múltiples motivos principales

En el capítulo 6 indicamos la importancia de comprender el motivo principal: la gente no visita nuestros sitios web por un motivo concreto, sino que aparecen por un sinfín de razones. Insisto en el motivo principal porque la mayoría de los propietarios de los sitios web piensan que sus sitios existen para permitir a las personas hacer sólo una cosa, cuando en realidad la mayoría de las personas visitan los sitios para llevar a cabo muchos y diferentes «trabajos».

Se puede ver rápidamente cómo estos diferentes trabajos o tareas se convierten en un reto tanto para la minería de datos como para los resultados de predicción porque:

• No se conocen todos los motivos principales.

• Resulta difícil asignar la enorme colección de clics y visitas en cada segmento de motivos principales y después llevar a cabo predicción alguna.

Su primer reto, los datos anónimos e incompletos, agrava aún más el problema, al igual que el próximo reto que le voy a presentar.

Múltiples comportamientos en las visitas

Se puede predecir lo que la gente desea cuando entran al supermercado porque el comportamiento involucra una rutina. Existe un coste real y emocional para las visitas múltiples: resulta molesto visitar una tienda y tener que volver seis veces. En la web, este tipo de esfuerzo es trivial, por lo que prácticamente ningún sitio web convierte a los visitantes en su primera visita.

Por tanto, mientras se prepara para analizar la base de datos de varios terabytes, deberá responder las siguientes preguntas: ¿cómo puede aislar el comportamiento de visita en los clics?, ¿con qué nivel de confianza?

Sobre el papel, el aislamiento puede parecer sencillo, pero en la práctica es muy duro adaptarse a la conducta de múltiples visitas, incluso si tiene resuelto el problema de la recopilación de datos de forma correcta para cada persona y visita. Sencillamente, la recopilación de datos en la web aún no se ha conseguido.

Claves principales y conjuntos de datos que faltan

Se pueden mejorar las predicciones combinando los datos con otros conjuntos de datos del cliente más allá de la analítica web, como por ejemplo los canales telefónicos o la información a nivel de tienda. Si se supieran los puntos de contacto con los clientes y estos datos se combinaran, entonces se podría entender el comportamiento actual y predecir el comportamiento y los resultados futuros.

Este escenario «nirvana» se viene abajo debido a varios hechos o realidades. Todos estamos familiarizados con las campañas y páginas sin etiquetar. También sabemos que los parámetros URL a veces no nos ayudan a recopilar información. El problema es que la mayoría de las empresas no aplican la previsión necesaria, para la creación de las claves principales y permitir que datos de diferentes canales se combinen. Ya hemos comentado este concepto antes, en el segmento relacionado con la analítica multicanal.

Con los nombres, direcciones y números de teléfono recopilados y almacenados de forma diferente, la minería de los datos de identidad se convierte en una pesadilla de conciliación de datos, así como en un importante reto a la hora de analizar los resultados.

Su empresa lleva a cabo muchas previsiones en el proceso de recopilación de datos y almacenamiento a través de los canales y sistemas web, ERP y CRM, con el propósito de obtener un rendimiento positivo sobre el ROI. Cuando comience el proceso de minería y predicción, céntrese primero en retos específicos antes de empezar con las herramientas y las personas.

Ritmo de los cambios en la web

Los grandes nombres de la web, como Google, Amazon y New York Times, siempre estarán ahí. Para éstos, parece que la web no cambia nunca. Sin embargo, para el resto, no es lo mismo. La web cambia de manera constante, desde la forma en que compiten las empresas hasta el modo en el que compran los clientes.

Llevar a cabo la minería y la analítica predictiva sobre comportamientos pasados, requiere cierto grado de estabilidad en el futuro. No obstante, si el entorno cambia mucho o incluso lo suficiente, entonces sus predicciones sobre el comportamiento pasado tendrán muy pocas posibilidades de salir airosas.

Éste es uno de los mayores retos para los analistas que aplican algoritmos predictivos y de minería de datos tradicionales.

El artículo de Wikipedia sobre el análisis predictivo finaliza con la siguiente declaración:

«La analítica predictiva añade un gran valor a la capacidad de tomar decisiones de negocio, al permitir que se formulen políticas inteligentes, en función de las predicciones sobre resultados futuros. Existe una amplia gama de herramientas y técnicas para este tipo de análisis y su selección queda determinada por la madurez analítica de la empresa, además de por los requerimientos específicos del problema que se esté resolviendo».

Piense en ello. Le sugiero que considere lo siguiente:

• La madurez de su empresa.

• Los requerimientos del problema que se esté resolviendo.

• Los seis puntos anteriormente mencionados en este capítulo.

• Si ha fijado todos los objetivos mínimos. En la siguiente sección indicaré los pasos a seguir para este proceso.

Incluso con tal cantidad de datos en la web, nos quedamos cortos en nuestro intento por llevar a cabo la minería de datos, un proceso que está bien establecido online. Puede que nuestros problemas sólo sean un reto del presente. En el futuro, la aceptación del cliente, unos mecanismos mejores de recopilación de datos y la cordura en las variables más complejas, asegurarán que finalmente podamos cumplir con la promesa de la analítica que existe en los datos.

El camino hacia el nirvana: pasos hacia la evolución de la analítica inteligente

Es nefasto el tiempo que se tarda en implementar una herramienta para analítica web. Algunas soluciones tardan hasta 18 meses. Sin embargo, en tan sólo unos pocos meses, la web cambia de innumerables formas, por lo que puede que sus objetivos y supuestos iniciales no se apliquen en el momento en el que se implemente la herramienta.

Por tanto, ¿por qué se tardan meses en implementar una herramienta para analítica web? Queremos obtener la perfección y la integridad de la información, pero necesitamos aceptar que la implementación de la analítica web nunca se realiza y que la recopilación completa de un conjunto de datos resulta imposible. Siempre querrá más y más.

Por estos dos motivos, recomiendo una estrategia de salida rápida basada en tomar decisiones sobre los datos analíticos al final del primer mes y después evolucionar con el tiempo para tomar decisiones más complejas a la vez que se capturan datos más valiosos y complejos de su sitio web. La figura 10.12 muestra mi recomendación de ruta estructurada para conseguir la etapa nirvana de la analítica web en su empresa.

Figura 10.12. Ruta óptima para una evolución exitosa en la analítica web

Hay cinco pasos simples para conseguir el nirvana de la analítica web. Cada paso incluye un avance gradual y le permite obtener más datos y tomar mejores decisiones. Además, cada uno conlleva una tarea asociada e intenta equilibrar los costes y beneficios. Vamos a cubrir la lógica y los beneficios de cada paso para poder entenderlo globalmente.

Verá que muchos de los conceptos que se recomiendan en el proceso evolutivo, ya se habían discutido antes en este libro. En este capítulo, los voy a ordenar para asegurar que la ejecución finalice en una evolución específica para su empresa. Mi objetivo es simple: la operatividad de insights desde la primera semana, empezando con una leve ola y ¡acabando por crear un tsunami!

Paso 1: ¡Etiquetar, etiquetar, etiquetar!

El primer paso es tomar la versión más sencilla de la etiqueta de JavaScript de su proveedor para analítica web e implementarla en su sitio. Olvídese de todo lo demás. Olvídese de la dominación masiva mundial (¡la etiqueta perfecta definitiva que en el primer día recopile todos los datos necesarios!). Busque el archivo de pie de página incluido de forma automática en su sitio web y «copia y pegue» las pocas líneas de JavaScript en ese archivo ¡y ya está! Cuando pulse «guardar», el 99 % de su sitio estará etiquetado.

El 1 % de su sitio, como por ejemplo los fragmentos o ventanas emergentes, puede que no tengan el pie de página. Tiene que identificar los elementos por separado. Aunque es importante etiquetar estos elementos, no es crítico, porque estas ventanas emergentes y fragmentos sólo representan un pequeño porcentaje del consumo de contenidos. Oriéntelos hacia la implementación, pero no tiene necesidad de preocuparse hasta que todos estos elementos se hayan hecho.

Hasta ahora no ha hecho nada especialmente complejo. Es probable que el proceso de etiquetado le haya llevado sólo unos días, pero ahora dispone de todas las mediciones web básicas: páginas vistas, visitantes únicos, tiempo en el sitio, referentes (referrers), palabras clave, fidelidad y principales páginas vistas.

¡Imagine todas las decisiones que puede tomar en este momento! Tiene datos suficientes como para saber si su sitio es defectuoso, puede ver si los planteamientos van bien y puede echarle un primer vistazo a la intención del cliente. Llegado a este punto, incluso puede identificar páginas concretas que estén defectuosas mirando las tasas de rebote de las páginas de destino principales. Por último, no se olvide de que también puede empezar a utilizar las técnicas clave, como por ejemplo la segmentación (consulte el capítulo 4).

En una escala del 1 al 100, esto sólo está compuesto por 30 puntos de esfuerzo. A menor esfuerzo, mayor ganancia.

Paso 2: Configurar las opciones de la herramienta para analítica web

Una vez etiquetado, puede pasar al paso más sencillo del proceso: identificarse en su herramienta para analítica web y actualizar las configuraciones administrativas.

Lo bueno es que no necesita a su equipo de TI para llevar a cabo esta tarea. Si dispone de unos pocos conocimientos técnicos, puede actualizar las configuraciones individualmente y desbloquear un montón de datos nuevos.

Configurar los informes

Con unos pocos clics en una herramienta para analítica web puede configurar los informes del motor de búsqueda interno del sitio web:

1. Acceda al sistema en su herramienta y haga clic en settings («configuración»).

2. Haga clic en configure internal site search («configurar la búsqueda interna») y especifique el parámetro de la consulta.

3. Haga clic en save («guardar») y ya está. No es necesario tocar la etiqueta JavaScript de su sitio.

En pocas horas obtendrá los datos de las búsquedas internas ¡y podrá entender lo que están buscando los visitantes de su sitio!

Configurar los objetivos

Debido a que es una persona que logra más de lo esperado, seguro que ya habrá identificado los objetivos o las micro y macroconversiones de su sitio web (consulte el capítulo 5) antes de adquirir la herramienta. Otra gran tarea y que prácticamente no requiere esfuerzo alguno es la de configurar los objetivos en su herramienta de analítica:

1. Acceda a settings («configuraciones») y haga clic en add goals («añadir objetivos»).

2. Introduzca el goal name («nombre del objetivo»), elija el type of goal («tipo de objetivo») e introduzca el goal value («valor del objetivo»). Para calcular el valor económico, consulte el capítulo 5.

3. Introduzca las etapas de la navegación (si fuera necesario, por ejemplo para un proceso de registro de salida), y después, pulse save («guardar»). Obtendrá los datos en unas cuantas horas.

Con este sencillo gesto de actualizar algunas configuraciones ha logrado realizar la tarea más difícil en la analítica web: hacer que su organización piense en términos de los resultados entregados por su sitio web. Dependiendo de su herramienta, podrá configurar fácilmente una gran cantidad de opciones que le faciliten toneladas de datos para poder tomar decisiones más sofisticadas.

En una escala del 1 al 100, esto sólo supone 10 puntos de esfuerzo. Muy bajo esfuerzo pero alta rentabilidad.

Paso 3: Seguimiento de adquisiciones y campañas

Es hora de intensificar el juego y concentrarse en los esfuerzos de adquisición y de campañas.

Aunque los proveedores no dejan este paso claro, simplemente implementando la herramienta para analítica web, no implica que ahora pueda realizar un seguimiento del correo electrónico, de los afiliados, de las búsquedas, de la televisión o de cualquier otro tipo de campaña. Cada campaña debe estar etiquetada con parámetros únicos que permitan la identificación en la herramienta analítica (cada herramienta dispone de su propio método o estructura, para añadir dichos parámetros y su proveedor podrá asesorarle sobre cómo llevar esto a cabo).

A continuación, se incluye un ejemplo. Me gustaría hacer un seguimiento de los esfuerzos de la red social para mi Market Motive (www.marketmotive.com). Simplemente compartir enlaces al Market Motive desde Twitter o desde Facebook no me ayudará. Tengo que codificar los vínculos con un parámetro de seguimiento, como éste:

http://www.marketmotive.com/?utm_source=blogs&utm_medium= occamsrazor&utm_ campaign=startupprom

Todo lo que figura después del signo de interrogación es un parámetro de la campaña que le indica a mi herramienta de analítica web el tipo de campaña, la ubicación del enlace y el tipo de promoción que se ofrece en el anuncio.

Realizar el seguimiento de las campañas es difícil porque dependiendo del tamaño de la empresa, tendrá que dedicar unas cuantas horas a varias personas para asegurarse de que todo el correo electrónico, búsqueda o campaña de afiliados sea etiquetada. Incluso puede que tenga que crear una sencilla base de datos para llevar a cabo el seguimiento de los metadatos utilizados para esas campañas. Tendrá que crear un nuevo proceso para los comerciales, con el objeto de asegurar que solicitan el etiquetado de las campañas de forma correcta y para una trazabilidad óptima.

La única excepción es Google AdWords y Google Analytics. En ese caso, todo el seguimiento de las campañas de búsqueda de pago se hace con un sencillo clic.

Observe que cuando se etiqueten campañas, no estará haciendo nada en su herramienta para analítica web. A menudo, la gente culpa a la herramienta de los fracasos de sus campañas, pero el seguimiento erróneo de estas campañas no se debe a la herramienta. El etiquetado de la campaña se debe a uno mismo: a su empresa, a su proceso y a su gente.

El etiquetado de sus campañas llevará tiempo. Pero es una tarea absolutamente necesaria, ya que realiza el seguimiento de áreas dónde se está invirtiendo dinero: desea controlar esas áreas con inteligencia.

En una escala del 1 al 100, esto supone 70 puntos de esfuerzo. Es obvio, pero por las razones que ya he mencionado antes, debe realizar el seguimiento de sus campañas según el paso 3.

Paso 4: Ingresos e inteligencia uber

Pongamos como ejemplo un sitio web de e-commerce o de generación de clientes potenciales. La etiqueta estándar JavaScript no capturará datos con el nivel de detalle necesario sobre las órdenes que se den en su sitio web. Tendrá que implementar una etiqueta JavaScript personalizada, en su página de confirmación de pedidos y de agradecimiento.

Para crear una etiqueta personalizada, primero debe pasar tiempo con su equipo de TI para entender cómo funciona la plataforma de e-commerce y qué tipos de datos compartirá. También deberá trabajar con las personas HiPPO y con el equipo de marketing para determinar qué tipo de seguimiento e-commerce deseará. Después, incorporará ambos y trabajará con el proveedor de analítica web, para crear una etiqueta JavaScript que vaya a implementar en el proceso de registro de salida del sitio web.

Crear una etiqueta personalizada implica trabajar con muchas personas diferentes dentro y fuera de la empresa. Durante este proceso, deberá llevar un riguroso proceso de control de calidad. En algunos sitios puede que tenga que revisar los datos con el departamento jurídico para asegurar que cumple con los términos y condiciones del sitio sobre qué tipo de información se puede almacenar y dónde hacerlo.

Personalizando la etiqueta JavaScript para que ésta recopile metadatos inteligentes podrá mejorar los tipos de análisis avanzados que lleve a cabo mediante la herramienta para analítica web.

Por ejemplo, un editor de un periódico puede utilizar la función de variables personalizadas de la herramienta analítica para identificar la sección que vieron los visitantes al sitio durante su visita. También un banco podría pasar datos anónimos sobre los visitantes por clientes existentes y visitas de clientes potenciales. O incluso que el visitante completó una encuesta durante la visita, o que participaron, sin saberlo, en un test A/B o MVT.

Toda esta inteligencia uber le ayuda a liberar la potencia de segmentación porque utiliza los datos que una herramienta para analítica web no recopila de forma nativa. Las etiquetas personalizadas le ayudan a recopilar las claves principales en forma de encuestas y pruebas que le permiten combinar datos analíticos con los almacenados externamente.

Para llevar todo esto a cabo debe colaborar con los que hayan impulsado la estrategia para su sitio web, con los encargados de tomar decisiones, con el equipo de TI y, por último, con el proveedor de la analítica. La obtención de los datos de inteligencia uber requiere gran cantidad de personalización y mucho esfuerzo.

La mayoría de las empresas nunca necesita este nivel de sofisticación y seguro que no tiene por qué personalizar desde el primer día. De hecho, ni siquiera debe pensar sobre la personalización en los primeros seis meses de implementar la analítica web.

En una escala del 1 al 100, esto implica 60 puntos de esfuerzo. Mucho esfuerzo y mucha ganancia.

Paso 5: Seguimiento de comunicaciones multimedia interactivas (Flash, widgets y vídeo)

A estas alturas, ya ha hecho muchos avances en la recopilación y análisis de los datos y ese progreso, se ha traducido en una organización verdaderamente impulsada por datos. También ha optimizado la mayor parte de su sitio web así como todas sus campañas, que son impulsados por un análisis sofisticado de los resultados.

Por último, llegamos al seguimiento más sofisticado. Cada vez más vivimos en un mundo web basado en flujos de datos: un mundo de RSS, widgets, Flex, vídeo y Flash. Todas estas aplicaciones van más allá del contenido restringido y de las páginas estáticas de su sitio web.

El flujo de datos web resulta fantástico para crear verdaderas experiencias de captación de clientes.

Por desgracia, estas aplicaciones implican la utilización de nuevos y cambiantes modos de recopilar la información, necesarios para tomar decisiones. En el capítulo 9 hemos cubierto estos métodos de recopilación de datos con más detalle.

Para realizar el seguimiento de estas aplicaciones, tocará prácticamente «todos los palos»: todos los sistemas, muchas personas y casi todos los procesos de los que disponga hasta ahora. También ha incluido mucha previsión en este paso, antes de tocar el código.

Con el etiquetado JavaScript, no tenía que pensar en nada. Simplemente cogía la etiqueta, la ponía en su lugar y obtenía montones de datos estructurados. Cuando realice un seguimiento multimedia, obtendrá datos utilizando un mecanismo de recopilación muy abierto, como por ejemplo el seguimiento de eventos. Esto significa que debe saber las preguntas que desea responder y, a continuación, traducir sus respuestas en requerimientos para los desarrolladores. Estos últimos deberán codificar los requerimientos directamente en su experiencia multimedia para asegurar que los datos se recopilen.

En una escala del 1 al 100 ¡esto implica 85 puntos de esfuerzo! ¿Ahora ve el motivo por el que lo he puesto como último paso? Si puede implementar el seguimiento multimedia, entonces se acercará al verdadero nirvana de la analítica web.

Si sigue este proceso de cinco pasos de evolución analítica inteligente, evitará un proceso masivo de implementación de 18 meses. También evitará tener la esperanza de obtener todos los datos que necesite cuando se le antoje. En lugar de intentar abarcarlo todo en la analítica, intente primero los objetivos mínimos más fáciles de conseguir, las etiquetas JavaScript y unas opciones de configuración sencillas. A continuación, podrá avanzar gradualmente y empezar a utilizar los datos mucho más rápido. Con el tiempo irá mejorando la sofisticación de su organización.

En la web, las revoluciones casi siempre fallan; sin embargo, la evolución funciona.

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Principios básicos para convertirse en un ninja del análisis

En este apasionante capítulo, se analizan las técnicas prácticas más selectas en casi todos los aspectos de su trabajo como analista.

El objetivo es muy sencillo: utilizar enfoques de eficacia probada, para evitar ahogarse entre datos o quedarse atascado en el análisis.

Estos enfoques, tomados a partir de experiencias reales, hacen que el proceso de identificación de información sea más rápido, utilizando sencillas metodologías comerciales. Además, cada una de las metodologías aborda un difícil reto de marketing en la web.

Necesita leer este capítulo para convertirse en un ninja del análisis

Contenido del capítulo

El contexto manda

Comparar las tendencias KPI para un período de tiempo

Más allá de los 10 principales: ¿qué ha cambiado?

Valor real: medir tanto las conversiones latentes como el comportamiento del visitante

Cuatro técnicas de medición KPI no procesables

Búsqueda: alcanzar la estrategia óptima de larga cola(long-tail)

Búsqueda: medir el valor de las palabras clave del canal superior

Búsqueda: análisis avanzados de los pagos por clic(pay-per-click)

Las funciones principales de cada herramienta de analítica son: la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la reproducción de los datos. En este escenario abundan las tablas, los gráficos y las exportaciones a Excel. Características como la segmentación avanzada facilitan el análisis pero, al final del día, las herramientas de analítica carecen de la inteligencia básica.

Ésta es una razón importante por la que insisto en el valor de las personas. La persona adecuada, con un modelo mental correcto y con ganas de esforzarse en el trabajo, puede conseguir cualquier cosa. Este capítulo rebosa de técnicas para que esa persona pueda «domar» una cantidad considerable de información. No existe una lista definitiva de todas las técnicas disponibles, pero las que se contemplan en este capítulo le ayudarán a entender qué buscar.

Antes de empezar, tengo que destacar una cosa. Estas técnicas no están aquí por ser atractivas. Están porque nos ayudan a resolver un problema fundamental analítico o de datos. Además, también nos ayudan a resolver problemas fundamentales de marketing en la web.

El contexto manda

A menudo, los números no reflejan la información como debieran porque les falta un sencillo ingrediente: el contexto. El contexto es el dato o información que permite decir «ahora lo entiendo» o «esto es interesante, me pregunto si...». El contexto es la información cuantitativa o cualitativa, en torno a nuestros indicadores clave, que añade una pizca de color a los datos.

A continuación se describen seis técnicas que puede utilizar para dar contexto a su rendimiento, comenzando con una que ya domina. En secciones posteriores de este capítulo mostraré cómo profundizar en algunas de estas técnicas para obtener un mejor conocimiento a partir de informes específicos.

Comparar el rendimiento de las mediciones clave en diferentes períodos de tiempo

Comparar las mediciones clave es fácil y me duele ver el escaso número de personas que aprovechan este enfoque. La figura 11.1 muestra la forma en que se suelen presentar o mostrar los datos a los altos ejecutivos: se trata de un cuadro de mando con mediciones clave, pero sin información.

Figura 11.1. Cuadro de mando con métricas web clave

El cuadro de mando está bien, pero los datos no nos dicen nada. Cuando se escoge un período de tiempo para comparar, como por ejemplo el mes pasado o ese mismo mes pero del año anterior, le está dando contexto a los datos y proporcionando insights. Con dos clics del ratón, obtenemos la imagen en la figura 11.2.

Figura 11.2. Comparación del rendimiento entre dos períodos de tiempo para métricas web clave

Incluso realizando un análisis superficial de la figura 11.2, se pueden ver datos significativos. Aunque el tráfico se redujo un 15 % para el período actual, la tasa de rebote ha disminuido y el tiempo en el sitio ha aumentado. Esto quiere decir que obtuvimos un tráfico más cualificado.

Un cuadro de mando, como el de la figura 11.2, también planteará las preguntas correctas. Parece que a principios de mes se obtiene un incremento de visitas y la punta de mayo fue bastante menor en abril. ¿Por qué? Al observar los deltas, indicados entre paréntesis, uno deja de prestar atención a ciertos elementos que pueden distraer como la cantidad bruta, que es todo lo que se ve en la figura 11.1. ¡Por sí sólo, ya resulta un logro!

Proporcionar contexto mediante la segmentación

Es un crimen informar cualquier KPI o métrica por sí sola en un gráfico, tabla o cuadro de mando.

¿Por qué? Porque no se facilita contexto alguno. Sin embargo, cuando se segmentan los datos, se está proporcionando un contexto valioso.

Normalmente, se presentan los datos tal y como aparecen en la parte izquierda de la figura 11.3. Estos datos no dicen nada y no aportan ningún elemento representativo (insight). Veo que hay 116.503 visitas y 64 segundos. Pero ¿y qué? A la derecha he añadido algo de contexto, comparando los segmentos pertinentes de esa misma información. Ahora ya conocemos algunos datos interesantes sobre esos 116.503 visitantes: aproximadamente la mitad provenían de motores de búsqueda y sólo una pequeña parte, 5.288, hizo lo que quería, es decir, mirar a las páginas con los productos. De forma más humilde, sólo una minúscula fracción de visitantes se convirtió.

Figura 11.3. Datos segmentados para indicadores de rendimiento clave

A partir del segundo conjunto de datos para el tiempo medio en el sitio, se puede obtener algo en claro respecto a las diferentes distribuciones, en cuanto al tiempo que cada segmento ha estado en su sitio. A pesar de que 64 segundos podría parecer un número bajo, se puede ver que las personas que logran llegar a las páginas de los productos sí invierten más tiempo en el sitio. También se sabe que el tiempo necesario para que una persona se convierta en cliente ha sido de 239 segundos.

No obtiene todas las respuestas que necesita, pero sí las preguntas más importantes.

Estas preguntas le ayudarán a orientar su esfuerzo hacia el análisis inicial. Se preguntará por qué el motor de búsqueda «visitantes» invirtió una media de 43 segundos en su sitio. Pregúntese también dónde entraron esos visitantes: ¿a partir de qué palabras clave y mediante PPC u orgánica?, ¿qué se puede arreglar?, ¿239 segundos es el tiempo correcto para la conversión? Dedique cinco minutos aportando contexto a su análisis y merecerá la pena el esfuerzo, ya que obtendrá información.

Comparar los segmentos y métricas clave respecto a la media del sitio

Efectivamente, ¡las medias matemáticas pueden mentir! En breve, comentaré este problema. No obstante, las medias también pueden ayudarle, especialmente a la hora de proporcionar el contexto inicial que tanto necesita, para hacer procesable su masa de datos de clickstream en analítica web.

Digamos que tiene cierta curiosidad por el tráfico de búsqueda orgánica. Haga clic un par de veces en su herramienta de analítica web y ésta inmediatamente le dará la bienvenida, tal y como se muestra en la figura 11.4. Las chisposas líneas le dan una idea de las tendencias, pero a grandes rasgos, no tiene ni la más mínima idea de si lo que estamos viendo está bien o mal.

Figura 11.4. Métricas clave para el tráfico de búsqueda orgánica

Nota:El 99 % de las veces se aporta contexto a los datos para dar pistas a los revisores de datos sobre si los resultados están «bien» o «mal». Este sencillo acto induce a la acción.

En algunas herramientas como Google Analytics, se puede ver una perspectiva de los datos en contexto, tal y como se muestra en la figura 11.5.

Figura 11.5. Métricas clave para el tráfico de búsqueda orgánica con contexto

¡Ahora sí podemos considerarlo un dato significativo! Incluso las personas que no se dedican al análisis pueden responder rápidamente a estas dos preguntas, para obtener una perspectiva crítica:

• ¿Qué importancia tiene esta fuente?

• ¿Cómo va el rendimiento?

Para responder la pregunta, se puede observar que el 24,05 % del tráfico proviene de la búsqueda orgánica, aunque esto no queda claro si sólo se ve una cantidad: 11.392.

Con contexto, obtendrá una perspectiva rápida: sabe lo que quiere para centrarse en la búsqueda orgánica porque ese número debería estar más cerca del 45 %.

En la segunda pregunta, sobre cómo funciona la fuente, se pueden comparar las métricas respecto a la media del sitio, que aparece bajo cada métrica en la figura 11.5. En este caso, el tiempo promedio del sitio para el tráfico de búsqueda orgánica es un 5,57 % mayor que la media del sitio. ¡Muy bien! Si echamos un rápido vistazo a otras cifras, éstas nos indican que el rendimiento de esta fuente es bueno, el único problema es que hay que sacar más partido de este tráfico. ¡Invierta en SEO! Otra fantástica idea sería comparar las métricas clave con las medias del sitio, cuando nos fijemos en el rendimiento global segmentado, como en la figura 11, y también puede hacer esta comparación cuando profundice en los datos. La figura 11.6 muestra un ejemplo de la utilización de Excel para el mismo análisis, aunque en este caso es para entender que el rendimiento de las páginas de destino en el sitio es mediocre.

Las columnas 1 y 2 se toman de la herramienta de analítica web, la 3 se toma del cuadro de mandos y la columna 4 es el delta calculado manualmente para las páginas individuales, es decir, la columna 2 menos la columna 3 (puede llevar a cabo los mismos cálculos para palabras clave, referrers, campañas, etc.). Por último, la columna 5 muestra el rendimiento indexado y calculado también de forma manual.

Figura 11.6. Comparar el rendimiento de la tasa de rebote de una página individual, respecto a la tasa de rebote media del sitio

Tenga en cuenta que, en este caso, un número negativo es bueno, porque una tasa de rebote menor que la media del sitio está bien. Si desea evitar explicar este matiz a los principales encargados de tomar decisiones, simplemente entrégueles el rendimiento indexado utilizando la columna 6 (o sustituya la columna 5 por la 6).

Comparar las métricas clave y el promedio del sitio resulta fácil aunque sorprendentemente eficaz, porque va más allá de una cifra o número así como de las definiciones métricas. Se centra en las acciones de los buenos o malos resultados.

Unirse a PALM (personas contra las métricas aisladas)

Todos necesitamos a alguien, al igual que nuestras cifras.

A informar una métrica que por sí misma es importante, lo denomino «métrica aislada». Debería asociar su importante métrica con la de un socio (o compañero), pues así podrá entender el rendimiento de una y obtener el contexto procesable de la otra.

Podría disponer de una tabla en el cuadro de mando que muestre los mejores 10 sitios web que refieren visitantes, según la clasificación por visitas. Pero las visitas por sí mismas no le van a resultar útiles. Añada una métrica de tipo «mejor amigo» (best friend) junto a las visitas, como por ejemplo el porcentaje de nuevos visitantes, y concéntrese en sitios que estén desempeñando un buen trabajo atrayendo a nuevos visitantes (un objetivo clave). Puede que sean o no los sitios preferidos por las visitas, pero ahora lo sabe. Puede utilizar esta información para tomar mejores decisiones.

La figura 11.7 muestra la técnica del mejor amigo que se ha aplicado para valorar el rendimiento global del tráfico de los sitios que refieren visitantes.

Figura 11.7. Aplicación PALM: utilizar conversiones para dar contexto a las visitas

Si simplemente observa la línea más gruesa, la de visitas, de primeras podría asustarse al ver que el número de visitas desde los sitios web que envían referencias, está disminuyendo. No obstante, con el contexto de la línea «mejor amigo», es decir la línea más fina, observará que las tasas de conversión se han incrementado durante ese período de tiempo. En lugar de que le despidan por no hacer su trabajo, merece un extra por haber reducido aquellos sitios que no estaban rindiendo bien, así como por haberse centrado en los que enviaban tráfico de calidad: ¡felicidades!

Consejo:En la medida de lo posible, trate de elegir una métrica de resultado como mejor amigo. Seleccione algo que le ayude a medir el éxito de su sitio web.

Aprovechar los parámetros de referencia del sector y los datos de la competencia

Los parámetros de referencia (benchmarks) del sector así como los datos de la competencia, son métodos óptimos para aportar contexto a su rendimiento. Si la métrica tasa de abandonos del carrito de la compra es del 82 %, o si su métrica del tiempo en el sitio es de 42 minutos, tiene que saber si estos números están bien o si, por el contrario, necesita reunir a las tropas para implementar una solución de emergencia. Utilice un contexto externo para aprovechar tanto los parámetros de referencia del sector como los datos de la competencia.

Ahora, puede encontrar puntos de referencia del sector para diversas métricas web en la herramienta de analítica web. Eche un vistazo a Google Analytics. En la figura 11.8 se muestra el parámetro de referencia en los gráficos del medio. Puede ver que está rindiendo mejor que el resto de los sitios del sector, con más tráfico (+29,69 %) y menores tasas de rebote (-10,21 %).

Figura 11.8. Parámetros de referencia del sector en Google Analytics, Fireclick y Coremetrics

La parte superior de la figura muestra los parámetros de referencia disponibles en index.fireclick.com. Puede obtener parámetros de referencia para siete métricas de seis diferentes sectores verticales.

La parte inferior de la figura muestra el rendimiento mensual y en el mismo mes del último año para los sitios web Intimate Apparel, de Coremetrics. Todos esos parámetros de referencia le ayudarán a entender mejor su rendimiento y, además, están disponibles de forma gratuita.

Consideremos otro caso. Digamos que trabajo para Dell y me doy cuenta de que, según los datos de Omniture, el tráfico a nuestro sitio ha disminuido. Pero no me preocupa, ya que está provocado por la situación de recesión actual: invertir en tecnología está de capa caída. Mejor voy a por otro refresco.

Si no me diera pereza, invertiría cinco minutos en conseguir contexto para mi rendimiento, indexándolo contra mis principales competidores. La figura 11.9 muestra mi rendimiento, dell.com, contra mi principal competidor, hp.com. También he oído que Acer ha resucitado, así que vamos a ver cómo le va.

Figura 11.9. Indexar el rendimiento aprovechando los datos de la competencia

La conclusión es que no debo ser tan presuntuoso. Mi página web se mantuvo bien respecto a hp.com, en la lucha por conseguir visitantes, pero desde mediados de 2008 empezó a perderlos de forma sistemática, a medida que pasaban los meses. Resulta que Acer, una empresa caída en el olvido, se estaba comiendo nuestra parte del pastel: ¡aumentó el rendimiento de Acer! Si esta tendencia continúa, en unos meses Acer podría llegar a alcanzar el mismo rendimiento que Dell.

Sería imposible hacer conjeturas sobre esta información crítica únicamente con los datos de Omniture sobre mi sitio web.

Aprovechar los conocimientos tribales

Si algo resulta difícil es obtener contexto, para los datos de analítica web, mediante conocimientos tribales. Esto incluye información sobre iniciativas, programas de marketing, actualizaciones de páginas web, cambios, reorganización de gestión, caídas del servidor, PPC, marketing directo, etc. (en definitiva, cosas que afecten a su sitio web).

Normalmente, los analistas no saben qué hacen el resto de personas de la empresa en su sitio web o qué nuevas estrategias de adquisición se están probando. De esta forma, los analistas observan los números, las cifras y tendencias y, al igual que las personas que echan las cartas del tarot, ¡averiguan lo que estas cifras significan! Un sitio web dispone de un montón de partes móviles y muchas personas están involucradas en el ejercicio de crear algo de valor para sus clientes. El mejor modo de obtener contexto para los números es buscar a todos los participantes involucrados y mantenerse al día de los procesos de la empresa.

Deseará saber cuándo envían una ráfaga de correos electrónicos sus comerciales, cuándo TI ejecuta un test multivariante, cuándo el departamento de soporte tiene que tratar con un carrito de la compra con problemas o cuándo el equipo de diseño adopta un nuevo modelo mixto de medios de comunicación.

Levántese y hable con la gente, invite a cenar a los comerciales, cree circuitos cerrados de información y forme parte de ellos. Normalmente, todo lo que se necesita para poner una tendencia en contexto es conocer todo lo que está haciendo su empresa. ¡Manténgase al día!

Comparar las tendencias KPI para un período de tiempo

En la primera recomendación de la sección anterior, se comparó el desempeño de dos períodos de tiempo diferentes. La comparación de tendencias para un período de tiempo, es un camino excelente para encontrar insights rápidos y áreas objetivo. Ahora, vamos a profundizar e identificar cómo se pueden evitar las clásicas trampas, con las que uno se encuentra, cuando se aplica esta técnica.

La figura 11.10 muestra un gráfico típico que realiza una comparación del rendimiento mensual o anual.

Figura 11.10. Comparar dos años de rendimiento

Después de agotar nuestros momentos iniciales de incomprensión, nos enfrentamos al reto de cómo llevar a cabo una comparación más precisa entre períodos concretos. Habría que considerar dos factores importantes:

• Las estrategias que siempre están en evolución introducen nuevas variables en una tendencia de indicadores clave de rendimiento o KPI (como, por ejemplo, lanzamientos de productos o nuevas campañas de marketing).

• En sí mismo, el cambio masivo de la web puede provocar que los datos sean irrelevantes (si la población para la cual sus productos son de aplicación creció un 500 % en el último año, entonces, ¿sigue mereciendo la pena comparar los datos del último año?).

Estos dos retos se muestran en un gráfico, en la figura 11.10, que un ninja del análisis nunca debería presentar ni a los compañeros ni a la directiva. Es necesario profundizar aún más, realizándose preguntas sobre las tendencias y el rendimiento.

Las ventas de sus productos se podrían incrementar ante una celebración como la del Día de Acción de Gracias (en Estados Unidos).

Pero si este año consiguió 15 millones de dólares en ingresos el Día de Acción de Gracias, y 10 el año pasado, ¿es correcta esta cifra? Y lo que es más importante, ¿es lo suficientemente esclarecedora? Para responder a estas preguntas, tiene que recopilar conocimientos tribales, buscar gente que ejecute tanto las campañas de marketing como las modificaciones del sitio web y preguntarles sobre las decisiones que hayan podido contribuir a las tendencias de estos datos.

Las preguntas que debería realizar son las siguientes: ¿qué diferencia hay entre este año y el anterior (o entre este mes y el anterior)?, ¿ha duplicado el equipo?, ¿dispone de un servicio de envío gratuito este año?, ¿cuánto se ha gastado en AdWords o en afiliados en cada uno de los años?, ¿ha puesto en marcha algún esfuerzo de optimización?, ¿cuánto tiempo ha estado inactivo el sitio en los últimos 18 meses?... y otras tantas preguntas de este tipo.

Presentar los conocimientos tribales

Al presentar la información, el objetivo es que la gente entienda que el desempeño al final se traduce en una toma de decisión o acción. Por tanto, tiene que anotar los datos con la sabiduría que ofrecen las tendencias, tal y como se muestra en la figura 11.11.

Figura 11.11. Conocimientos tribales y análisis incorporados en la comparación de tendencias

Cuando presente este gráfico, el enfoque de las reuniones cambiará de la mera especulación a la realización. El gráfico se desplazará a un segundo plano, a medida que la conversación se vea dominada por la información y la toma de decisiones o acción.

Los ninjas del análisis tienden a pensar que nuestro trabajo es exclusivamente el de informar cifras. Por tanto, nos sentamos en nuestros silos organizativos y rara vez interactuamos con otras partes de la organización.

Pero si no sale y se reúne con las personas clave, no podrá transformar su organización.

¡Segmentación al rescate!

En conjunto, las tendencias pueden ocultar información y, por tanto, enmascarar los datos. Si quiere comparar tendencias claras, entonces su mejor opción es comparar los segmentos relacionados existentes en los datos.

Por ejemplo, en lugar de mirar los datos en su conjunto, sólo podría mirar las tendencias de tráfico de búsqueda orgánica o únicamente el rendimiento de las campañas por correo electrónico.

La ventaja de comparar tendencias segmentadas está en lo siguiente: en lugar de averiguar cuál de las 1.800 variables está provocando un impacto, puede identificar y después investigar sólo con unas cuantas variables concretas. Esto acelerará considerablemente su comprensión de la causa y el efecto. Por ejemplo, la figura 11.12 muestra las comparaciones de la tendencia para el mismo período de tiempo mostrado en la figura 11.11, pero sólo para los esfuerzos de marketing de afiliados o asociados.

Figura 11.12. Comparación del rendimiento para el marketing de afiliados durante dos años

Los datos segmentados están muy bien orientados. Ahora puede profundizar mucho más en las tendencias y comprender el rendimiento interanual. Puede identificar los esfuerzos que llevó a cabo su empresa, además del impacto sobre los ingresos, el tiempo en el sitio, etc.

Las tendencias también plantean preguntas, no sólo sobre los esfuerzos de marketing de afiliación, sino también para toda la empresa. ¿Por qué aparece el pico de febrero en la figura 11.11 y no en la 11.12? En abril, el rendimiento de los afiliados aumentó, incluso cuando el conjunto del sitio se había reducido. ¿Por qué? Éste es el tipo de preguntas que desea que formulen sus segmentos.

Puede resultar difícil comparar las tendencias de tráfico porque existen muchas variables que pueden influir en el resultado, incluso después de segmentar los datos y los conocimientos tribales. Una de mis tendencias favoritas para analizar es el tráfico directo, tal y como se muestra en la figura 11.13.

El tráfico directo está menos influido por otros factores y, por tanto, sirve como un gran barómetro para medir el estado general del sitio. Por sí misma, la tendencia del tráfico directo le indica que no tiene que invertir dinero para que la gente visite su sitio web.

Figura 11.13. Centrarse en la tendencia a largo plazo para conseguir un tráfico directo «limpio»

Al observar el tráfico directo, puede determinar si está mejorando a la hora de recibir el tráfico libre. Puede ver si la gente se acuerda de su sitio y simplemente aparecen.

También puede observar si tiene el contenido lo suficientemente atractivo como para convencer a la gente de que regrese una y otra vez cada mes. Además, puede ver si está adquiriendo nuevos clientes o si se está conservando a los que consiguió convertir en el pasado.

Para mí, esto es lo que significa una tendencia o un segmento limpio. En el caso de sus páginas web, habrá otros.

Profundice, remueva e identifique.

Más allá de los 10 principales: ¿qué ha cambiado?

Cuando abra cualquier herramienta para analítica web, se encontrará con que toda la interfaz está llena de informes que muestran los 10 principales de esto y los 10 principales de aquello, desde las palabras clave hasta las descargas B2B. Existe un problema que nunca se tiene en cuenta para estos 10 principales y es que raramente cambia en la mayoría de los sitios web. La única excepción puede ser los sitios web de noticias, orientados únicamente a contenidos.

La figura 11.14 muestra dos meses, a partir de un informe de principales palabras clave de búsqueda. Las principales palabras clave parecen más o menos las mismas en ambos meses. Sí, se ven ciertos cambios sutiles, pero es el mismo conjunto de palabras clave y la mayoría de las palabras impulsaron la misma cantidad de tráfico.

¿Qué haría con estos datos? Podría centrarse en los cambios de menor importancia, como entender por qué la palabra clave de preguntas de la encuesta se redujo de 640 visitas a 548 visitas, pero lo cierto es que esto no le supondría un gran beneficio.

Figura 11.14. Informe principal de palabras clave de búsqueda para dos meses consecutivos

Si suma el tráfico de todas las palabras clave (las 10 principales y todas las demás), observará que durante el primer mes las palabras clave de búsqueda impulsaron 23.635 visitas y que durante el segundo mes, la cifra fue de 18.660. ¡Esto supone una caída de casi cinco mil visitas! Si se había centrado en las 10 principales, entonces es que iba mal encaminado y se había centrado en los datos erróneos, es decir, en datos que representaban una caída de 145 visitas: esto apenas es relevante.

La mayoría de los sitios web son negocios estables con temporadas de altibajos. Puede que se produzcan pequeños cambios en la superficie, pero los grandes cambios ocurren debajo de ésta. Estos cambios pueden ser difíciles de encontrar.

Un reto es que, en realidad, no se pueden ver 19.673 filas de datos, que es como aparecerían las 23.635 visitas por palabras clave de búsqueda. Además, debido a que los 10 principales informes no varían mucho, nuestros comerciales e HiPPO marcan estos informes y cuadros de mando para su eliminación automática.

Su lógica es la siguiente: si los datos no cambian mucho, ¿por qué debería echarles un vistazo? Esta pregunta resulta coherente.

Por este motivo, me encanta centrarme en el informe denominado «qué ha cambiado» (what’s changed).

ClickTracks fue la primera herramienta en ofrecer este informe y, además, es fácil de utilizar. Puede elegir cualquiera de los dos períodos de tiempo y ClickTracks pasará por todos los datos del sitio web, aplicará algoritmos matemáticos inteligentes y presentará un informe que muestre los cambios más significativos, a lo largo de todas sus dimensiones de datos. La figura 11.15 muestra el informe «qué ha cambiado» durante los dos meses mostrados en la figura 11.14.

Con este informe, puede saber de forma inmediata qué palabras clave necesitan atención porque envían mucho más tráfico durante el período actual y, a la derecha, puede revisar las palabras clave que están cayendo como un bloque de cemento.

Figura 11.15. Informe «qué ha cambiado» en las palabras clave de búsqueda: ClickTracks

En lugar de ordenar a partir de 19.673 filas de datos, se puede centrar sólo en las filas que le resulten significativas. En la figura 11.15, algunos de los términos principales de marcas se encuentran en la categoría «en crecimiento» (Rising), lo que valida todo el esfuerzo y trabajo realizado con la optimización de motores de búsqueda (SEO). Por otra parte, la categoría «en disminución» (falling) contiene algunas palabras clave que habían estado funcionando bien durante mucho tiempo. Ahora necesito averiguar el motivo por el cual están disminuyendo, para después arreglar esta pérdida.

Puede utilizar el informe «qué ha cambiado» para encontrar contenido o productos que se estén haciendo más o menos populares y también puede averiguar qué problemas están surgiendo con rapidez, en torno a su sitio web de soporte técnico, o qué campañas de redes sociales están impulsando realmente el crecimiento de su sitio web, clon de Facebook.

Sustituir los elementos del cuadro de mando o de los informes con los 10 principales estándar por una tabla «qué ha cambiado» le asegurará que los comerciales e HiPPO nunca volverán a borrar sus mensajes de correo electrónico o a dormirse durante sus presentaciones, porque sus datos cambiarán de manera constante. Además, será más procesable.

Otras herramientas de análisis están incorporando características para que pueda crear un informe «qué ha cambiado». En XiTi, puede ver los informes siguientes: «aumentos más significativos» y «disminuciones más significativas». Utilizan porcentajes directos para mostrar los datos. Aunque los porcentajes no representan lo mismo que la inteligencia algorítmica de ClickTracks, se obtiene una mejor información que a partir del informe con los 10 principales.

En Google Analytics, puede utilizar un complemento de Firefox denominado Enhanced Google Analytics, creado por Juice Analytics (se encuentra disponible en http://sn.im/juicega). En el informe de palabras clave, haga clic en «¿quién me envió tráfico inusual?» para obtener otros dos informes más: las palabras clave con un 50 % más de tráfico en los últimos siete días y las palabras clave con un 50 % menos de tráfico, también en el mismo período. En el informe sobre «sitios que refieren visitantes» (referring sites), haga clic sobre el mismo botón para obtener tres informes más: los sitios que envían visitantes con un 50 % más de tráfico en los últimos tres días, los sitios que envían visitantes con un 50 % menos de tráfico, y por último, los nuevos sitios que refieren visitantes, ambos informes también en el mismo período.

Puede ver un ejemplo del informe en la figura 11.16.

Los dos primeros informes utilizan una ligera variación al método de porcentaje directo.

El tercer informe, en la parte inferior de la figura 11.16, es uno de mis favoritos porque muestra datos significativos que de otra manera no hubiera sido capaz de encontrar. Resulta fantástico saber qué sitios son nuevos enviando tráfico. De este modo, puedo investigar por qué de repente comenzaron a enviar tráfico. Si fueran relevantes para mi negocio, es probable que quisiera llegar a un acuerdo de asociación o colaboración con ellos e incluso investigar las posibilidades de publicidad.

Figura 11.16. Informe «qué ha cambiado» en los sitios que refieren visitantes: Google Analytics

Valor real: medir tanto las conversiones latentes como el comportamiento del visitante

Todos tenemos la obsesión enfermiza de «conseguir cosas» en la web. Se puede comprobar a medida que medimos las campañas: vemos cuántas visitas hemos generado y, después, cuántas se convirtieron. También se puede apreciar esta misma obsesión en los sitios web no basados en e-commerce, donde la medida del éxito hace que la gente abra cuentas.

¿Por qué obsesionarse con el visitante temporal que está abriendo una cuenta o realizando su primer pedido? ¿Por qué no medir el éxito, el verdadero éxito a largo plazo, basándonos en el comportamiento latente del visitante o en el comportamiento de éste tras haber realizado su primera compra o después de haberse registrado? Cuando medimos el éxito únicamente en el momento de llevar a cabo una campaña o por la primera acción que realiza el visitante, sólo obtenemos un conocimiento parcial del impacto en nuestro sitio. Los grandes ninjas del análisis también deberían centrarse en el comportamiento del visitante, una vez que éste haya iniciado su primera toma de contacto o conversión.

Comportamiento latente del visitante

Permítame explicar el comportamiento latente del visitante mediante un ejemplo no basado en e-commerce. Supongamos que Facebook está realizando una búsqueda para dominar el mundo. Para lograr este objetivo, ejecuta una campaña multimillonaria por todo el mundo. El equipo de análisis mide el éxito como el número de nuevas cuentas abiertas, implicando lo siguiente: más miembros = un número mayor = mayor valoración de empresas = ¡más capital riesgo! A partir de esta campaña, consigue captar otros 500.000 miembros. ¿Ha tenido éxito Facebook? Yo diría que no. Aparte del valor de relaciones públicas (PR), los miembros son la medida menos importante del éxito. El comportamiento del miembro, después de haberse incorporado o adherido, es lo que aporta un valor añadido al sitio.

Si Facebook tenía 250 millones de miembros y 249 millones de ellos nunca se volvieron a conectar tras abrir una cuenta, entonces ese número de miembros carece de valor. Pero si se registran 200 millones al día, añaden más amigos y actualizan su situación, entonces sí se puede valorar ese comportamiento.

Por tanto, he aquí una idea radical: ¿por qué no esperar 30 días después de que haya concluido la campaña para medir el comportamiento de los visitantes? Las métricas de tipo fidelidad del visitante y frecuencia del visitante sirven para medir exactamente esto (puede obtener más información sobre estas mediciones consultando el capítulo 5). La figura 11.17 muestra el tipo de análisis que deberá llevar a cabo. Analiza el intervalo (en días) entre visitas realizadas por los visitantes conseguidos mediante la campaña, 30 días después de que ésta finalizara (o después de que el visitante se registre).

Figura 11.17. Análisis segmentado de la frecuencia de visitantes después de la campaña

Ahora ya está listo para comparar el gasto en marketing utilizando una medida del éxito de orden superior. Vamos a comparar dos campañas y a ver sus resultados:

Campaña n.º 1. 100.000 registros. Mayor nivel de frecuencia: 10 % (es decir, un mes después de la campaña, 10.000 visitantes, en las últimas 23 horas, llevaron a cabo su visita el día 31).

Campaña n.º 2. 50.000 registros. Mayor nivel de frecuencia: 50 % (es decir, un mes después de la campaña, 25.000 visitantes, en las últimas 23 horas, llevaron a cabo su visita el día 31).

¿Qué campaña es más valiosa? Si utilizó el método de medición temporal y midió únicamente los registros, entonces está claro que la campaña n.º 1 es más valiosa. Pero con el método de poscampaña recomendado, donde se mide el comportamiento del visitante con la frecuencia, entonces es la campaña n.º 2. Si utiliza el comportamiento latente del visitante, se centrará más en los detalles que son importantes para su negocio: la receta perfecta para conseguir el éxito a largo plazo.

En realidad, puede dar un paso adelante combinando la frecuencia con la fidelidad. Sabrá exactamente cuántas veces visitaron su sitio web los visitantes de las campañas 1 y 2, siendo ésta otra excelente medida para alcanzar el éxito poscampaña.

Veamos otro ejemplo. Muchas de las campañas en el mundo real son simplemente campañas de marca utilizando anuncios publicitarios. Medir el éxito de estos anuncios implica o nada, o simplemente el número de visitas al sitio. Pero incluso si únicamente quiere que sus campañas susciten los buenos sentimientos de los visitantes, tiene algo más que medir.

Tal vez visitaron su sitio y no «rebotaron»: por tanto, debe medir la tasa de rebote.

En este capítulo queremos ir aún más lejos. Si su campaña de marca fue magnífica, los visitantes podrán volver a su sitio muchas veces, por lo que se dispondrá de una alta puntuación de fidelización de visitantes.

Pongamos por ejemplo que lleva a cabo dos campañas de anuncios de marca, la primera campaña en el sitio web del New York Times, y la segunda, en el de Fox News. La figura 11.18 muestra los resultados del comportamiento latente de los visitantes medidos mediante el indicador «fidelidad del visitante».

Puede apreciar fácilmente que la campaña de marca en el New York Times impulsó más visitantes útiles porque sólo el 47 % visitó el sitio web una vez y ninguna otra más, mientras que el 78 % de los visitantes, que llegaron a través de los anuncios en Fox News, nunca volvieron. Ahora ya sabe dónde invertir el dinero de las campañas para conseguir el mayor impacto.

Figura 11.18. Análisis de la poscampaña utilizando la métrica fidelidad del visitante

Conversiones latentes

Medir las conversiones latentes resulta aún más sencillo si dispone de un sitio web de e-commerce. Mida el éxito inicial basado en las tasas de conversión, pero luego espere 90 días (o un período de tiempo pertinente) y analice qué campañas impulsaron más compras repetidas. Valoraría más estas campañas incluso si las conversiones fueran levemente inferiores.

A pesar de estas ventajas, la técnica de conversiones latentes, en la práctica, se utiliza muy poco. Los motivos principales son los siguientes:

• Estamos demasiado orientados a obtener un éxito rápido en la sociedad corporativa.

• Nuestros encargados de tomar decisiones suelen ser bastante impacientes y quieren los datos en tiempo real, incluso aunque esto implique medir mal las cosas.

• Llevar a cabo este tipo de análisis diferido resulta más difícil en muchas de las herramientas disponibles para la analítica web.

Para concluir, cualquier colaborador que sólo recopile datos, puede informar de conversiones instantáneas. Sólo un ninja del análisis verdadero aplicará el análisis de conversiones latentes y de comportamiento del visitante, para ayudar al negocio a tomar decisiones meditadas y que supongan un ahorro de los costes.

Cuatro técnicas de medición KPI no procesables

Siempre resulta difícil poner en duda los principios arraigados en la gente. Sin embargo, la analítica está muy infravalorada a día de hoy, porque llenamos nuestros cuadros de mando e informes con métricas que, más que ayudar, se ponen en nuestra contra. Estas técnicas de medición son medias, porcentajes, índices y métricas compuestas. Cada métrica es común a nuestros informes, aunque a menudo la utilización normal esconde ideas en lugar de ayudar a identificar las acciones. En este caso, el término «normal» es muy importante.

Cada una de estas técnicas no es mala por sí misma: lo que falla es la manera en la que se utilizan.

En esta sección voy a tratar cada una de las técnicas, además de explicar el motivo por el que no funcionan e identificar soluciones específicas. Al final de esta sección, va a mejorar de manera exponencial su capacidad de encontrar información procesable a partir de los datos de la analítica web.

Medias

No podrá avanzar en la analítica web sin toparse con las medias: tiempo medio en el sitio, tasa de conversión media, la media de esto y de lo otro… Lo que nos atrae de las medias es el deseo de obtener un simple número representativo para el rendimiento global.

Sin embargo, ningún visitante de su sitio es un visitante promedio ni ningún comportamiento resulta ser un comportamiento promedio cuando se observan los datos globales. Al estudiar los datos globales y calcular los valores medios, estamos diciendo que la gente promedio y el comportamiento promedio existen. Si no hay un visitante promedio o un comportamiento promedio, ¿cómo pretendemos encontrar información? Tenga lo siguiente en consideración: el tiempo medio en el sitio es de 54 segundos. ¿Qué le indica este número? Nada. Las medias tienen una capacidad asombrosa de facilitarle datos promedio. Tienen una gran capacidad para mentir y dificultan la toma de decisiones. Pero puede aplicar diferentes técnicas cuando trabaje con los valores medios, para hacer que los datos sean procesables.

Segmentar datos promedio

La segmentación es una estrategia efectiva para separar la información de los promedios. Identifica sus segmentos más importantes para el negocio e informa aquéllos junto con los promedios globales, tal y como se muestra en la figura 11.19.

Figura 11.19. Aprovechar la segmentación cuando se utilizan las medias

Ya no se apoya tanto en esos 54 segundos. Sabe que el tráfico de tipo «no búsqueda» invierte 70 segundos en el sitio y los visitantes de las redes sociales más populares invierten el menor tiempo y los motores de búsqueda no andan tan lejos.

Si se desglosa la media de 54 segundos nos facilita el contexto suficiente para los encargados de tomar decisiones. De hecho, con los datos segmentados sobre las medias, se pueden solicitar las preguntas pertinentes y determinar hacia dónde se tiene que orientar su negocio.

Utilizar distribuciones

Si los valores medios generales son pésimos, entonces las distribuciones serán fantásticas. Las distribuciones son una extraordinaria forma de diseccionar lo que constituye la media y mirar las cifras de forma manejable, tal y como se muestra en la figura 11.20.

Figura 11.20. Aprovechar las distribuciones como alternativa a las medias

¿Qué podemos sacar de esto? Ya sabemos que el 54,41 % de los visitantes se quedaron menos de 10 segundos (¡menos mal!) y también sabemos cuántos visitantes entraron y permanecieron más de 60 segundos. Puede segmentar estos visitantes e identificar las fuentes de procedencia, el contenido que vieron y las promociones que más les atrajeron.

¿Por qué parar ahí? ¿Por qué no entender la distribución de cuánto tiempo les lleva realizar tareas clave en su sitio web? El informe de la parte inferior de la figura 11.20 muestra la distribución de visitas para aquellos visitantes que hayan convertido. ¡Se tarda más de 10 minutos en que la mayoría de la gente se convierta en el sitio! De hecho, se tarda más de media hora en conseguir el 20 % del tráfico.

Cuando se aplica la distribución, los 3 minutos y 25 segundos del tiempo medio en el sitio, que antes nos parecía inútil, aporta ahora una información procesable.

Porcentajes

Nada resulta ser más omnipresente en nuestro mundo de la analítica web que los porcentajes. Sin embargo, éstos raramente responden a las preguntas ¿y entonces, qué? o ¿y ahora, qué? por sí mismos, porque los porcentajes pasan por alto detalles relevantes, mientras que se hace una propaganda excesiva o reducida de la oportunidad. Como siempre, necesita contexto para analizar los porcentajes.

He aquí un ejemplo.

Tasa de conversión de las campañas en Microsoft AdCenter: 15 %. Tasa de conversión de las campañas en Yahoo! Search: 3 %.

¿En qué campañas debería invertir? La respuesta puede parecer obvia: en la de Microsoft.

Pero, ¿qué pasaría si los datos fueran los siguientes?:

Microsoft. Tasa de conversión: 15 %. Visitas: 201.

Yahoo! Tasa de Conversión: 3 %. Visitas: 37.925.

¿Cuál de ellas representa una mejor oportunidad? Evidentemente la de Yahoo! ya que no hay suficiente inventario con la Microsoft. Ese tipo de conversión bien podría ser del 30 % y todavía se centraría en la oportunidad Yahoo! (por supuesto, mientras se reconstruye todo, se puede obtener de Microsoft).

He aquí otro ejemplo. La figura 11.21 muestra tres intentos de comprender qué acciones hay que considerar utilizando un informe estándar de analítica web.

Cuando consulta el primer informe (superior), la tendencia natural es decir «permítame encontrar las peores palabras clave que rebotan y las arregle». A continuación, hace clic en la etiqueta con esa columna para ordenar de mayor a menor. Las tasas de rebote son todas del 100 %. Sin embargo, existe un pequeño problema: cada palabra clave tiene una única visita. Éstas no son las palabras clave en las que deberá centrarse porque se consigue un impacto muy bajo en el negocio, a partir de sus acciones.

Entonces, haga clic en el título de la columna de nuevo para que se ordenen de menor a mayor esperando encontrar palabras clave con bajas tasas de rebote. Ese informe se encuentra en la parte inferior de la figura 11.21. ¿Ve el problema? De nuevo cada palabra clave vuelve a tener una única visita.

Lo que realmente quiere es identificar los datos significativos de forma estadística, donde las tasas de rebote son significativamente altas o bajas, de forma que pueda tomar una decisión con criterio. Éste es el problema que tienen los porcentajes, que ocultan información porque no se incluye la información clave relevante o no utilizan técnicas adicionales cuando se informan.

Las técnicas que debe aplicar para informar porcentajes son similares a las utilizadas para las medias.

Figura 11.21. El desafío a la hora de ordenar por porcentajes

Mostrar números brutos relevantes

Ya ha visto cómo se utiliza esta técnica en el ejemplo anterior de Yahoo! y Microsoft. Pudo ver los números brutos o totales de visitas, con respecto a la tasa se conversión, y aquellos valores le ayudaron a decidir en qué motor de búsqueda debería invertir su dinero.

Ya sea si muestra el porcentaje de visitas, el de conversiones o el de rebote, incluir el número o valor bruto más relevante, contribuirá a centrar la conversación con la alta dirección.

Segmento de los datos

Por ahora debe saber que puede confiar en la segmentación para ir obteniendo insights. Vamos a volver a segmentar con porcentajes.

Consideremos el ejemplo de la figura 11.22. En el gráfico de la izquierda, la tendencia para la tasa de conversión muestra que la empresa va a pique, aunque parece haberse estabilizado hace poco.

A la derecha se encuentra una visión segmentada de esta misma tendencia. Aunque la tasa de conversión global parece espantosa, la métrica de la tasa de conversión para el tráfico directo (la línea superior) se ha mantenido bastante bien, en el 9,15 %. De hecho, aumentó mientras todo lo demás disminuía. El segundo segmento valorable, los nuevos visitantes, resulta menos útil, con una tasa de conversión cercana a la tasa global. Pero ahora ya sabe dónde centrar todos sus esfuerzos.

Figura 11.22. Aplicar la estrategia de segmentación a la técnica de porcentajes

Importancia estadística del usuario

El ejemplo de ordenación de la tasa de rebote de la figura 11.21, puso de relieve la dificultad de utilizar los porcentajes para discernir lo que es digno de atención de lo que no.

Las herramientas multivariantes y A/B identifican cuándo han alcanzado los tratamientos un nivel de importancia suficiente, donde podamos tomar decisiones. Por ejemplo, un simple cálculo puede demostrar que la versión A tiene x participantes de los cuales se convirtieron y por ciento, y la versión B tiene m participantes de los cuales se convirtieron n por ciento. Puede contrastar estos datos e identificar cuándo la actividad ha alcanzado un nivel de importancia relevante, de forma que podamos utilizar los datos para tomar decisiones.

Esta técnica no está disponible en nuestras herramientas de analítica web, pero puede exportar los datos a Excel de forma manual y calcular la importancia estadística. Una vez perfeccionadas las fórmulas, muchas de las herramientas permiten actualizaciones automáticas de sus hojas de cálculo, por lo que no será necesario invertir mucho esfuerzo en el futuro.

Tengo la esperanza de que pronto tendremos una opción para llevar a cabo una ordenación denominada sort by statistical significance («ordenar por importancia estadística»), así como para identificar sólo las dimensiones procesables de los datos.

Ratios

Un ratio representa la magnitud relativa de las dos cantidades. Al igual que los porcentajes, nos centramos en los ratios con el deseo de obtener una cantidad o valor representativo.

Un ratio común es el de las páginas vistas por visita, pero los ratios están en todas partes. Puede obtener el ratio de visitantes nuevos, respecto a los que regresan, o el número de respuestas presentadas en un foro, en comparación con los artículos leídos.

El reto con los ratios es que los fundamentos pueden cambiar bastante. Si informa únicamente los ratios automáticos, seguiría sin saber nada acerca de esos cambios. Por ejemplo, 12 / 10 = 1,2 al igual que 1.200 / 1.000. Sin embargo, por separado esos números representan cambios espectaculares.

Dispone de dos enfoques para informar más eficazmente los ratios y ambos requieren que entienda el contexto del ratio.

Utilizar los informes personalizados para poner en contexto el ratio

A menudo, sus informes habituales de analítica web muestran sólo el ratio para esta métrica concreta. Debe sacar provecho de la función de informes personalizados (para obtener más información, consulte el capítulo 3), para añadir las métricas subyacentes.

Su informe de analítica web muestra la siguiente tendencia para el ratio crítico siguiente:

agosto: 4,9

septiembre: 5,0

octubre: 4,9

noviembre: 5,1

La tendencia parece constante, por lo que aparentemente no debe preocuparse por esto. Sin embargo, la figura 11.23 muestra que sí debe preocuparse, ¡y mucho!

Figura 11.23. Mostrar los fundamentos subyacentes a los ratios

De agosto a noviembre, las dos métricas utilizadas para calcular los ratio han cambiado de forma muy significativa. Sin embargo, el ratio se ha mantenido básicamente estable. Al crear un informe personalizado y mostrar los números en bruto se asegura de que existan los disparadores correctos para tomar las medidas que correspondan.

Resistirse a establecer las reglas de oro

A menudo, tenemos nuestras propias reglas de oro para calcular los ratios. Establecemos objetivos o números sin ningún tipo de contexto, como por ejemplo «queremos un ratio de 3,2 para la relación entre clientes y clientes potenciales» o «el valor medio de páginas vistas por visita debería ser 1,78». Estas reglas no resultan efectivas porque son demasiado simples o básicas, por los motivos que he mencionado antes. Al establecer objetivos, deben estar motivados por un valor subyacente, normalmente un resultado o un comportamiento deseado del visitante.

Por ejemplo, en lugar de crear una regla de oro para el ratio de visitas respecto a los registros, ponga cierto énfasis en la fidelidad (el número de veces que la gente ha utilizado el sitio web después de registrarse por primera vez). Puede medir el éxito de las campañas mediante la medición de visitas respecto a los registros, pero ofrezca una bonificación para las campañas que muestren visitantes con un alto número de fidelización.

Métrica compuesta o calculada

Una métrica compuesta es una que está compuesta por otras métricas. Se utilizaron en el pasado para actividades esotéricas que el gobierno no quería que entendiéramos, pero actualmente tanto los consultores como otros «líderes» del sector la recomiendan cada vez más.

El problema es que las métricas insisten en no explicar el fenómeno básico que intentan medir y, por tanto, ofrecen información que no es procesable. Veamos algunos ejemplos.

Un proveedor de encuestas informa de la métrica «es probable que vuelva a visitarlo» correspondiente a un valor que oscila entre 1 y 100. El proveedor calcula la métrica combinando las respuestas a cinco preguntas extraídas de una encuesta de 35. A esto es a lo que se denomina «métrica compuesta».

Otro ejemplo: nivel de «excelencia» del sitio web = (RT*G) + (T/Q) + [(z^x)-(a/k)*100)] La idea es tomar una métrica diferente de diversas herramientas y añadir, restar o multiplicar todos los elementos juntos, para generar un valor numérico al final que nos indique el nivel de excelencia del sitio.

Sobre el papel, las métricas compuestas pueden parecer adecuadas, pero presentan algunos problemas:

• Cuando lanza un número, por ejemplo el 9 o el 58 o el 946, nadie sabe lo que significa salvo uno mismo, lo que provoca una tendencia o predisposición a la incapacidad de actuación.

• Incluso en el caso de que todos comprendan las complejidades que entraña el cálculo de la métrica, nadie puede saber nada sólo con mirar el valor numérico. Digamos que está calculando la métrica «índice de compromiso». La cantidad se mantiene invariable, todos los meses, en 58. ¿Es eso bueno o es malo? Por otro lado, ¿sabría qué hacer si dicha cantidad cambiara de 58 a 9 o a 946?, ¿cuánto tardaría en averiguarlo?

Los entornos donde de verdad prosperan las métricas compuestas son aquellos donde los datos resultan difíciles de medir. Reaccionamos a esta dificultad sumando y multiplicando muchas cosas. En ocasiones, las métricas compuestas se utilizan como excusa para no mantener conversaciones difíciles que determinen tanto objetivos relevantes como lo que en realidad es importante medir.

Dispone de varias técnicas para mantener bajo control las métricas compuestas, desde eliminarlas todas juntas hasta evaluarlas con cierta frecuencia, con el objetivo de asegurar una aplicabilidad continua en el negocio.

No utilizar las métricas compuestas y calculadas

Intente cualquier otra cosa antes que las métricas compuestas. Aplique las dos pruebas de tolerancia en la anterior lista con viñetas, para la métrica compuesta del consultor o analista, y compruebe si la propuesta pasa el examen. Normalmente no lo pasará, por lo que tendrá que avanzar.

En los casos donde la métrica compuesta pase el examen, es decir, que todos los involucrados entiendan que datos y números tienen sentido, realice pruebas con la métrica durante unos meses y compruebe si proporciona información que resulte procesable.

Degradar a componentes con pocos factores críticos (critical few components)

Pongamos por caso que desee una métrica de tipo «nivel de excelencia del sitio web». Puede tomar diferentes métricas de diversas herramientas y sumar, restar y multiplicarlas todas juntas, para generar un número que le indique el nivel de excelencia del sitio: = (RT*G) + (T/Q) + [(z^x)-(a/k)*100)]. No obstante, mezclar todas estas métricas e índices (RT, G, T. Q, etc.) es lo que ocasiona el problema: por sí mismas, las métricas no son las que generan el problema.

Necesita acudir tanto a los HiPPO como a la directiva para saber cómo va el negocio y cuáles son sus objetivos básicos. Después de llevar esto a cabo y haber descompuesto los componentes individuales del negocio, se dará cuenta de que el eterno éxito comercial viene determinado por las métricas con pocos factores críticos, lo que podría ser tan sólo R, T y G: informe sólo de estas métricas.

No los una en una métrica compuesta calculada. Informe las métricas como de forma individual, ya que resulta más fácil de informar e incluso más fácil de entender.

Volver a visitar y a validar

Si tiene que utilizar las métricas compuestas, vuelva a recuperarlas de vez en cuando para ver si aún aportan un valor añadido. También debe comprobar si añaden valor en todos los escenarios donde proceda de su fórmula.

Muchas métricas compuestas asignan un peso a las métricas individuales que utilizan. Por ejemplo, puede asignarle más peso a las personas que vienen de búsquedas y ven tres páginas, que a la gente que viene de afiliados o asociados y ven nueve. Si utiliza estos pesos o ponderaciones, debe asegurarse de que sean relevantes. También debe volver a validar los pesos periódicamente, para asegurarse de que no está compensando la estacionalidad u otros matices del negocio.

Cada dos meses, compruebe que las métricas compuestas le han ayudado a identificar las acciones necesarias para mejorar el rendimiento empresarial. Trimestralmente, vuelva a validar los supuestos utilizados para crear la métrica.

Hay dos escuelas de pensamiento filosófico sobre la analítica. Una de ellas es que las matemáticas son fáciles y accesibles mediante las calculadoras y los ordenadores, así que sume, reste, multiplique y divida.

Éste es el modelo mental de los colaboradores que únicamente recopilan información: valoran los datos por encima de todas las cosas.

La otra perspectiva es que dedique su existencia a impulsar acciones o tomas de decisión. Debe pensar, realizar pruebas de tolerancia y actuar de forma inteligente sobre las matemáticas que haga. Los ordenadores y las calculadoras son baratos, pero no proporcionan los conocimientos necesarios para impulsar la acción necesaria.

Éste es el modelo mental de los ninjas del análisis, quienes valoran los insights sobre cualquier otra cosa.

Búsqueda: alcanzar la estrategia óptima de larga cola (long-tail)

La búsqueda es un canal de adquisición básico para la mayoría de los negocios online y también la fuente de una gran cantidad de análisis.

En las próximas tres secciones, mi misión principal será explicar en qué medida ha cambiado el marketing en la web y cómo hemos de adaptar nuestras metodologías para encontrar información procesable. Espero que no sólo aprenda los consejos sobre las medidas sino también cómo adaptarse al mundo en constante cambio del marketing y la publicidad.

He aquí un hecho asombroso y que está oculto ante nosotros: sus informes con las primeras 10 filas de datos representan una ínfima fracción de la información disponible.

Por tanto, cualquier acción que tome basada en estos datos tendrá muy poco impacto en su negocio.

Este fenómeno se puede apreciar perfectamente en los informes de palabras clave de búsqueda. Unas pocas palabras clave, la cabeza, impulsarán miles de visitas, mientras que miles de palabras clave, la cola, impulsarán muy pocas visitas, tal y como se muestra en la figura 11.24.

He aquí un ejemplo concreto con datos recogidos de mi blog Occam’s Razor (www.kaushik.net/ avinash):

Figura 11.24. La cabeza y la larga cola de la búsqueda

86.861: número de visitas totales en el mes

40.662: número de visitas a través de búsquedas

26.137: número de palabras clave y frases clave diferentes.

¡Se contabilizaron cuarenta mil visitas de 26.000 frases clave! Esto resulta bastante sorprendente porque a diferencia de, por ejemplo, amazon.com, personalmente yo no vendo miles de artículos. Escribo en un blog sobre un único tema: la analítica web. Su sitio web del negocio puede que tenga miles de páginas web, pero hasta ahora mi blog sólo tiene 200 posts. Sin embargo, la gente que busca el contenido de ese tema, ¡lo buscó de 26.000 formas diferentes!

Entremos un poco más en detalle:

13: número de frases clave de búsqueda que atrajeron 100 o más visitas (la cabeza)

26.124: número de frases clave de búsqueda que atrajeron un pequeño número de visitas cada una (la cola).

He aquí una manera alternativa de plantearlo:

• 13 palabras clave de cabeza atrajeron 5.128 visitas al sitio: cada palabra clave contribuye mucho.

• 26.124 palabras clave de cola atrajeron 35.534 visitas al sitio: cada palabra clave contribuye un poco, pero a nivel global, contribuyen en gran medida.

Por desgracia, este fenómeno sorprendente no lo entienden ni los líderes que dirigen la estrategia web, ni los analistas que deben entender y rentabilizar la larga cola.

El informe con los «10 principales» para mi sitio web mostrará los grandes números: tendrá esas 13 palabras clave importantes. Pero si me centro únicamente en esas 13 palabras, entonces sólo me estaría fijando en un total de 5.000 visitas. Ignoro el gran control que podría aplicar con las palabras clave que atrajeron 35.000 visitas.

Dicho control representa el valor de la larga cola. Es inmensamente rentable.

Si entiende el control, entonces podrá ayudar a su organización a crear una ventaja competitiva y sostenible. Repasemos algunas de las diferentes formas en las que puede ayudar.

Calcular la cabeza y la cola

En su herramienta para analítica web, vaya al informe de búsquedas y genere uno para las palabras clave y visitas de los últimos seis meses. Vuelque la información en Excel y cree un sencillo gráfico que muestre las palabras clave en el eje x y las visitas en el eje y, tal y como se muestra en la figura 11.25.

Figura 11.25. Gráfico de la cabeza y la cola para su sitio web

Sea cual sea su negocio, su gráfico se parecerá al de la figura 11.25, siempre y cuando haya hecho un trabajo decente con la optimización de los motores de búsqueda. La línea de puntos muestra el lugar donde está la cabeza de mis datos: para la mayoría de los negocios online serían de 5 a 15 palabras clave.

Elementos representativos (insights) que se pueden encontrar

Con estos datos, puede mostrar de manera gráfica a los encargados de tomar decisiones lo que ocurre realmente con las búsquedas, en su sitio web. La primera vez que presente el informe, les dejará asombrados, lo que es bastante bueno. Poca gente se puede imaginar que las búsquedas comprenden miles o decenas de miles de palabras clave.

• Puede mostrar las zonas de mayor exposición para su empresa. Por ejemplo, las palabras clave de cabeza son más vulnerables a un competidor que pueda apostar fuerte para obtener sus anuncios de búsqueda de pago y mostrar más que la suya (por tanto, quitándole gran parte de su tráfico).

• El número de palabras utilizadas por los buscadores aumentará a medida que se vaya moviendo de la parte izquierda (la cabeza) hacia la derecha (la cola profunda). Esto es porque las personas tienden a buscar de forma diferente. Por ejemplo, lo que yo escribo para encontrar bocadillos puede diferir bastante de lo que escriba otra persona. Por tanto, aparecerán frases clave en lugar de palabras clave con sólo unas cuantas visitas.

Medidas a tomar

Sus datos de cabeza y cola presentan un montón de oportunidades. Tendrá que analizar los datos con mayor profundidad y explorar las posibilidades que revelan los mismos.

• Llevar a cabo un análisis crítico de las frases clave de cabeza y cola. ¿Son suficientes 10 frases clave? ¿Su cabeza tiene tan sólo cinco palabras clave? ¿Qué sorpresas encuentra en la larga cola? ¿Están todas las frases clave principales incluidas?

• Trabaje con los encargados de tomar decisiones para documentar exactamente cuál va a ser su estrategia de búsqueda.

• Asóciese con una agencia de búsqueda (o con el equipo de búsquedas internas) para evaluar si le está asignando todo el amor y atención a su cabeza y cola, así como para saber qué cambios necesita hacer sobre su estrategia actual.

• Si su empresa tiene muchos sitios web, entonces el análisis de cabeza y cola mostrado en la figura 11.26 resultará valioso. Por ejemplo, el sitio n.º 1 necesita revisar su estrategia para la búsqueda orgánica, porque es muy inestable. Sin embargo, el sitio n.º 3 tiene una cabeza muy delgada, lo que podría significar que a la estrategia de palabras clave le falta cierta orientación (recuerde que puede controlar la cabeza mucho más que la cola).

Figura 11.26. Incluir parámetros de referencia en la cabeza y cola, para un grupo de sitios web

Entender los términos de categoría y marca

Una frase clave de marca o una palabra clave es una frase o palabra vinculada a la existencia de la empresa.

Las frases clave de marca corresponden al nombre de la empresa o a los nombres de los productos. Las frases clave de categoría no se relacionan directamente con la empresa, son únicamente palabras genéricas y frases relacionadas con el sector.

Las frases clave de categoría y de marca de mi blog y de mi campo pueden incluir las siguientes:

• Frases clave de marca: «occams razor», «avinash kaushik», «avinash», «blog occams razor», «regla 90/10», «regla 90-10».

• Frases clave de categoría: «inteligencia competitiva», «análisis de trayectoria», «cómo medir el éxito», «preguntas de la encuesta», «analíticas», «toma de decisiones basada en los datos».

Algunos términos de marca resultan obvios, como por ejemplo el nombre del blog y mi nombre.

Sin embargo, otros no resultan tan obvios, como por ejemplo «90/10», que es un término de marca porque la regla 10/90 resulta un éxito para una magnífica analítica web. Por otro lado, los términos de categoría son específicos de mi sector, pero no así para mí o mi blog.

Otro ejemplo es que aunque Tide, Dawn, Bounty, Duracell y Oral-B son términos de marca de P&G, «ropa limpia», «platos brillantes», «suministros de cocina», «energía portátil» y «dientes más blancos» son todos términos de categorías.

¿Por qué debería importarle?

La distribución de las frases de marca y de categoría mostrada en la figura 11.27 es una distribución típica que podrá ver en el análisis de cabeza y cola. Como era de esperar, la cabeza está dominada por los términos de marca. Cuando la gente escriba su término de marca en Bing o Yahoo! el motor de búsqueda listará su sitio web en primer lugar y como consecuencia de ello la mayoría de esos clics irán directamente a su sitio.

Por tanto, las visitas en términos de marca suelen ser de gente que ya le conoce y de personas que están situadas mucho más tarde en sus ciclos de vida de compra. Por ejemplo, alguien escribe ThinkPad X301. Éste es un término de marca específica y lo utilizará alguien que sabe lo que quiere.

Por el contrario, la cola estará llena de sus términos de categoría, también conocidos como «términos genéricos» o early-bird. Para estos términos, será una de las muchas opciones que aparecen en Bing o Yahoo!, y por tanto, conseguirá sólo una parte de los clics.

Figura 11.27. Agrupación de frases clave de marca y categoría

Las personas que tienden a utilizar términos de categorías están las primeras en el ciclo de vida de la consideración. Personalmente, los denomino impression virgins («fáciles de impresionar») porque aún no han decidido lo que quieren y están abiertos a sugerencias. Una persona que teclea la frase «ordenador ligero con batería de larga duración» puede que no sea capaz de ver Lenovo en la ranura número uno de esa búsqueda porque la frase se aplica a muchos ordenadores. Pero si se muestra Lenovo, puede que esa persona visite su sitio web, quede impresionado y se acabe convirtiendo en cliente.

Ése es el poder de entender tanto el tipo de palabra clave como el de clientes que existen en la cabeza y en la cola.

Estrategia óptima para el marketing de búsquedas

Debido a que la mayoría de las empresas no entienden realmente cómo funciona la búsqueda, la mayoría de las empresas ejecutan una estrategia de búsqueda deficiente. Cuando un comercial recibe bastante dinero para llevar a cabo el marketing de motores de búsqueda (SEM) recopila inmediatamente palabras y frases clave que estén estrechamente asociadas a la empresa y pujan por ellas. Como resultado, los comerciales gastan sus presupuestos de SEM que intentan mostrarse primeros, en una lista patrocinada para sus propios términos de marca.

La solución SEM

En lugar de perder dinero en términos que ya están vinculados a su empresa, tiene que volver a Excel y analizar sus frases clave de búsqueda. También tiene que estudiar y analizar los gráficos de cabeza y cola.

En primer lugar, divida el porcentaje de visitas en sus frases clave de cabeza que resulten de SEM (PPC) versus las orgánicas (SEO). Ahora haga lo mismo para sus frases clave de cola. A continuación, determine el presupuesto que gastó en las palabras clave de cabeza y cola. Obtendrá algo parecido a lo que se muestra en la figura 11.28.

Información que puede encontrar

La mayoría del dinero SEM se invierte en frases clave de cabeza, que corresponden a las principales 10 o 15 palabras clave. La mayoría de estas frases son frases clave de marca que normalmente no aportan nuevos clientes potenciales a su sitio.

A pesar de que dedica una pequeña parte de su presupuesto en las palabras clave de larga cola (sus frases clave de categoría), realmente está sacando el máximo partido al dinero invertido.

Figura 11.28. Análisis de la distribución del presupuesto de búsqueda para la cabeza y la cola

Medidas que debe tomar

Necesita optimizar sus estrategias SEO y SEM. Si tiene una estrategia SEO efectiva, entonces debe estar clasificado en una posición alta cuando la gente busque frases clave de marca. Compruebe que no está pagando demasiado a través de sus programas SEM, para compensar una estrategia SEO ineficaz. Arregle la causa subyacente y no ponga un simple parche.

La figura 11.28 muestra que los gastos SEM alcanzan a personas que conoce. Esta orientación no ayuda a que el negocio aumente, ni a encontrar clientes potenciales. Basándonos en el fenómeno de larga cola, su estrategia de búsqueda integral debería parecerse a la de la figura 11.29.

Figura 11.29. Estrategia óptima de búsqueda integral

Centre sus esfuerzos de SEO en los principales términos de marca. Si estructura de forma óptima su sitio, los motores de búsqueda lo indexarán y la gente podrá encontrarle a través de dichos motores. SEO no obtiene tanto rendimiento como PPC, pero a largo plazo, compensa.

Centre sus esfuerzos de PPC en rentabilizar la larga cola. Resulta difícil obtener una clasificación o posición alta en los resultados de búsqueda de términos de categorías que son de aplicación a muchas empresas y sitios web. Su principal esperanza es conseguir mejorar los resultados patrocinados que capturen visitantes de tipo impression virgins.

Afortunadamente, estos términos de categorías de larga cola tienen mucha menos competencia porque se centran en nichos únicos. Menos competencia se traduce directamente en un menor coste, lo que le permite repartir fácilmente su presupuesto en un montón de términos.

En la figura 11.29, la directiva Unleash PPC (dar rienda suelta al PPC) entra en parte del área de la cabeza y lo hace de manera deliberada. Siempre habrá términos de marca que le resulten tan nuevos que no tenga un buen rango de búsqueda orgánica (porque sus esfuerzos de SEO aún no hayan arrancado del todo). Su única opción en estos casos es utilizar PPC.

Otro ejemplo sería el lanzamiento de una campaña televisiva de actualidad que dure tan sólo unas cuantas semanas y después desaparezca. Sin duda, esta campaña impulsará el tráfico de búsqueda, pero es un tiempo demasiado corto como para utilizar SEO, para impulsar el tráfico a su sitio. En este caso, es probable que también acabe utilizando SEO. O en otros casos, puede que tenga un competidor enorme para los términos de marca y en ese escenario podría utilizar tanto SEO como PPC para competir (por supuesto, sólo después de haber ejecutado un experimento controlado, para comprobar que es una buena estrategia: consulte el caso práctico específico en el capítulo 7).

Ejecutar la estrategia óptima de larga cola

Me gustaría ofrecer una orientación final. Hace unos años, cuando quise ejecutar mi estrategia de larga cola, me encontré con algunas dificultades a la hora de identificar todas las frases clave que debía utilizar en mis campañas de PPC. Obviamente, disponía de unas cuantas en mi herramienta para analítica web.

Dada la naturaleza de la larga cola, había muchísimas frases que tecleaban las personas en los motores de búsqueda y que nunca se tradujeron en una visita a mi sitio (¡toda esa gente se fue a la competencia!).

Recientemente, este problema se ha resuelto con la herramienta de palabras clave basada en búsquedas (Search-based Keyword Tool, SbKT) de Google (http://sn.im/s-bkt). Las dos fuentes de datos que utiliza SbKT son las búsquedas de Google que se producen en todo el mundo y los resultados del robot de Google (googlebot) que se ejecuta por la web rastreando e indexando todas las páginas. Cuando se escribe la dirección URL de su sitio web en el SbKT, Google identifica las palabras clave de larga cola relevantes para su sitio web haciendo coincidir las palabras clave que los usuarios escriben con el contenido de sus páginas web.

La figura 11.30 muestra el informe SbKT para el sitio web de un minorista electrónico (por motivos de confidencialidad, hemos puesto un nombre ficticio: avinashelectronics.com).

De millones de palabras clave tecleadas por los usuarios, SbKT identificó 169.235 relevantes para este negocio (pero no en las campañas de búsqueda de pago de dicho negocio). En el lado izquierdo de la tabla, aparece un listado con las palabras clave junto con el número de búsquedas en los últimos 30 días, la competencia por cada palabra clave y la puja propuesta (la cantidad que pagaría) por aparecer dentro de las tres principales en los resultados PPC.

Los siguientes fragmentos de datos son críticos. La cuota por búsqueda o publicidad (ad/search share) muestra dos valores.

El primero corresponde al porcentaje actual de cuota de impresión para los resultados de búsqueda de pago. Esto sería un 0 %, para la palabra clave «safari africano», y un 2 %, para la palabra clave «lentes canon».

El segundo valor muestra el porcentaje de cuota de impresión para los resultados de búsqueda orgánica: 22 % para «safari africano». Resulta un dato útil, porque ahora ya se puede saber exactamente la cuota que tiene para los resultados de búsqueda (¡arreglar los valores menores!) y qué estrategia, PPC o SEO, necesita un leve retoque.

Figura 11.30. Informe de la herramienta de palabras clave basadas en búsqueda o SbKT (searchbased keyword tool) de Google

Finalmente, la última columna de la derecha muestra la página web más relevante del sitio web para esa palabra clave. Esto es fantástico porque las páginas de destino irrelevantes amargan la existencia a los comerciales, además de ser el motivo de unas altas tasas de rebote. Al utilizar la herramienta SbKT se ha identificado la página web específica del sitio que pudiera ser relevante, para cada palabra clave.

Por tanto, ahora puede saber qué palabras clave tiene que considerar, cuáles se concentran en utilizar PPC o SEO, cuánto costaría si utilizase PPC y qué página de su sitio utilizar como página de destino. También puede hacer un análisis adicional en SbKT para poder identificar las palabras clave que se encuentren por debajo de un coste concreto o palabras clave para categorías o marcas específicas. Para obtener más información sobre cómo utilizar la herramienta SbKT, por favor visite el sitio web: http://sn.im/skthow.

Entender cómo se sitúan o apilan tanto la cabeza como la larga cola puede resultar una gran fuente de información. Si adapta su estrategia SEO y SEM para aprovechar con eficacia sus puntos fuertes (su marca), puede utilizar los limitados fondos de marketing para atraer nuevos clientes a su franquicia a un precio óptimo.

Recuerde que la analítica no sólo son números. Puede que no figure en la definición de su puesto de trabajo entender los matices de la web, cómo funcionan los canales de marketing o cómo los utilizan los clientes. Pero si invierte tiempo en entender lo que ocurre detrás de estos números podrá averiguar mucha información sobre sus datos. Ahora aplique estos conocimientos a todos los canales de marketing que utilice en la web.

Búsqueda: medir el valor de las palabras clave del canal superior

Creemos que vivimos en una cultura donde queremos obtener una gratificación instantánea. ¡Lo quiero ahora! ¡Ahora! ¡Ahora! Sin embargo, la realidad con los clientes es más bien algo así: «déjeme que me lo piense, que pregunte a mi mujer, que compruebe en cuatro sitios más y que realice toda la investigación en los próximos días y, después, puede que reciba mi solicitud». Sin embargo, muchas de nuestras estrategias de medición reflejan esta cultura de ¡ahora! En el capítulo 3 indiqué que el hecho de utilizar a los visitantes en el denominador, en lugar de utilizar las visitas, suponía una mejor medida para la tasa de conversión. En el capítulo 5 también traté la importancia de medir tanto los «días» como las «visitas hasta la compra» para identificar el tiempo que necesita una persona para realizar una compra.

Ambas medidas se apartan de la mentalidad «aquí te pillo, aquí te mato» existente en algunas relaciones y avanzan hacia un modelo de relación más correcto, con su correspondiente fase de «cortejo».

En la sección anterior hablé sobre cómo las palabras clave de larga cola presentan impression virgins en su sitio web, así como propuestas de valor. Si aplica el comportamiento de visitas múltiples (y no el ¡ahora!) a esos visitantes, llegará a entender la capacidad de utilización generalizada del fenómeno representado en la figura 11.31.

Figura 11.31. El canal de conversión de búsqueda

Algunas palabras clave de larga cola atraerán visitantes que se convertirán en su sitio durante la primera visita. Pero lo más probable es que las palabras clave atraigan a impression virgins a su sitio web cuando se concentre en las correctas palabras clave de categoría. Puede que vuelvan a visitar su sitio por segunda vez mediante una búsqueda de palabras clave de categoría o marca. Después, volverán por tercera vez utilizando su término de marca. Por último, se convertirán en su sitio web.

Estas palabras clave introducen a las personas a su negocio, pero no son las que finalmente convierten, eso ocurre después, bajo una palabra clave diferente. Esto significa que si se ejecutan los informes de conversión de palabras clave de Omniture Site Catalyst, se puede observar que las palabras clave «canal superior» tienen una tasa de conversión nula. Debido a que utilizó PPC para obtener los visitantes, estas palabras clave le están costando dinero real y el informe mostrará una rentabilidad de la inversión negativa. Sin embargo, si estas palabras clave no hubieran atraído a la gente a su sitio web en primer lugar, ¡de ningún modo hubiera podido conseguir la conversión!

A continuación, le mostraré un ejemplo. Quise añadir algunos juegos de fútbol americano en mi teléfono Android. Busqué «juegos de fútbol para móviles» en Google. Encontré una búsqueda de pago en EA Sports (www.eamobile.com). Visité el sitio y después seguí investigando. A los pocos días, escribí «mobile madden 09» en Google, porque era el juego que más me gustó en mi primera visita. Fui al sitio de EA y compré el juego.

Vamos a hacer dos pequeños supuestos: el coste de PPC es aproximado y Mobile Madden cuesta 13 dólares. A continuación, se muestra el informe de Site Catalyst:

Juegos de fútbol para móviles. Coste PPC: 2 dólares. Visitas: 1. Conversiones: 0. ROI: - 2 dólares.

Mobile Madden 09. Coste PPC: 3 dólares. Visitas: 1. Conversión: 1. ROI +10.

Está claro que nunca hubiera visitado el sitio de EA si no se hubiera mostrado en la palabra clave superior del canal, sin embargo la habría descartado de su campaña debido a una ROI «negativa». Por tanto, ¿cómo se mide el valor de estas palabras clave de larga cola que se encuentran en una posición mucho más alta en el canal (denominadas cariñosamente como «palabras clave superiores del canal»)? Aquí está mi recomendación, muy sencilla, pero eficaz:

1. Entender cada etapa del ciclo de vida de compra. En el ejemplo anterior existían dos sencillas etapas: la curiosidad y la compra.

2. Identificar la cartera o grupo de palabras clave para cada una de estas etapas del ciclo de vida (curiosidad, conciencia, interés, consideración y compra).

3. En lugar de impulsar que «todas las palabras clave tienen que convertirse», identificar las medidas específicas de éxito para el grupo de palabras clave en cada una de las etapas del ciclo de vida.

Utilice los siguientes principios fundamentales:

• Las palabras clave del canal superior de la etapa inicial resultan mucho más económicas (curiosidad y conocimiento): manténgalas en un nivel inferior.

• Las palabras clave de la etapa posterior del ciclo de vida (consideración y compra) pueden resultar costosas. Manténgalas a un nivel mucho más alto.

Al final de este proceso la estructura de medición será similar a la representada en la figura 11.32.

Figura 11.32. Correspondencia entre las medidas únicas de éxito con el grupo de palabras clave o etapas del ciclo de vida del cliente

Vamos a echar un vistazo a la estructura, con un poco más de detalle. Utilice la tasa de rebote para medir aquellas palabras clave de su cartera que únicamente se concentren en las etapas de consideración del cliente, como por ejemplo la curiosidad y el conocimiento. Estas palabras clave son más económicas, por lo que conseguir que el tráfico venga y se quede en su sitio web es un objetivo bastante respetable. Si hace un trabajo decente en la página de destino, los visitantes podrán encontrar información y se sentirán atraídos por su marca o propuesta de valor. ¡Hurra! Para el siguiente conjunto de grupos de palabras clave (intereses, consideración), hay mucha más competencia. Estas palabras clave pueden resultar más caras y por tanto deben establecer un listón más alto de medición: solicite que estas palabras clave impulsen el tráfico más costoso en tiempo de su sitio web. Estos visitantes deben explorar más profundamente, leer las especificaciones o los detalles del producto y así sucesivamente.

Para las palabras clave de marca y alto coste, se elevan las expectativas. Estas palabras clave deben atraer a los visitantes que muestran un alto grado de fidelización de visitantes, es decir, vendrán por múltiples visitas y se aproximarán a la conversión (consideración compra).

Por último, para las palabras clave de marca y de cabeza más caras valorará el éxito midiendo únicamente las conversiones, los posibles contactos o el impacto offline multicanal.

A continuación, se muestran las tres ventajas de esta aproximación:

• Ha organizado una estructura flexible que le ayuda a valorar mejor la cartera de palabras clave para búsqueda de pago.

• Aún exige que cada palabra clave, por la que haya pujado, compense su deuda (valor).

• También vuelve a asignar tanto las palabras clave como las acciones, en el ciclo de vida de la consideración del cliente, consiguiendo una mayor experiencia sobre la concentración y las páginas de destino en su sitio web.

Puede elegir diferentes métricas. El ciclo de vida de su cliente puede ser mayor o menor, o su cartera de palabras clave puede ser más grande o más pequeña que la mía, pero aún así seguirá construyendo su propia estructura con los principios que he descrito anteriormente. La estructura analítica del canal superior muestra que, normalmente, debe innovar a menudo porque la elección de un tamaño no se sirve para todo.

Búsqueda: análisis avanzados de los pagos por clic (pay-per-click)

En el capítulo 4, se han abordado los informes de búsqueda de pago que todos los analistas, comerciales y vicepresidentes deben utilizar para medir el éxito de las campañas PPC de una empresa. En esta sección me gustaría pasar a otro nivel.

Para muchas empresas, medir las tasas de clics efectivos o CTR (click-through rates), los costes por clic o CPC (cost per click) y las tasas de conversión aporta los datos suficientes sobre el sitio web. Pero si se ejecuta un programa de búsqueda de pago considerable, entonces es preferible ir más allá de los límites de las herramientas para analítica web.

Se pueden llevar a cabo análisis más avanzados, extrayendo datos mediante el motor de búsqueda y el API ofrecido por las herramientas para analítica web o utilizando las herramientas de pago dedicadas de tercera generación de Marin, Kenshoo y ClickEquations. Si trabaja con una agencia dedicada a ejecutar su estrategia de búsquedas, también puede solicitar (o exigir) que utilicen las herramientas existentes para este tipo de análisis avanzado.

Los siguientes análisis se realizaron con la herramienta ClickEquations Analyst, que forma parte de la plataforma ClickEquations PPC.

Declaración: actualmente, formo parte del consejo directivo de ClickEquations.

Identificar las oportunidades de arbitraje de las palabras clave

La mayoría de las herramientas para analítica web informan, de forma obediente, sobre los datos del motor de búsqueda, proporcionando un informe con palabras clave. Ya sabe que puede navegar por el informe de motores de búsqueda para localizar las palabras clave de ese motor de búsqueda en concreto.

El ranking de tráfico de su sitio web proveniente de los motores de búsqueda está bastante bien asentado. Se mantiene más o menos constante durante meses. Lo más importante, y que normalmente no se visualiza, es el rendimiento de una palabra clave para todos los motores de búsqueda. Esto sucede porque cada motor de búsqueda utiliza un algoritmo diferente para fomentar su búsqueda de pago u orgánica y, por tanto, diferentes palabras clave funcionan de forma distinta en cada uno de los motores de búsqueda.

La figura 11.33 muestra los clics procedentes de diversos motores de búsqueda para las palabras clave de búsqueda de pago. El informe está ordenado para identificar palabras clave de alto rendimiento en Yahoo!

Figura 11.33. Informe de clics de palabras clave por motor de búsqueda: ClickEquations

Rápidamente, se puede identificar toda una serie de palabras clave que funcionan bien en Yahoo! pero que no hacen nada en Google. ¿Por qué? ¿No está comprando estas fantásticas palabras clave en Google? ¿Sus pujas son demasiado bajas o la copia de la publicidad ineficaz? Ya sabe que funcionan perfectamente en Yahoo!, entonces ¿qué puede hacer para obtener un mejor rendimiento en Google? La mejor estrategia es centrarse en la misma metodología (identificar las palabras con mejor rendimiento), pero aplicarla a las conversiones, tal y como se muestra en la figura 11.34. Con las conversiones, se puede ver dónde existen oportunidades inmediatas y dónde se están haciendo bien.

Figura 11.34. Informe de conversiones por motor

Nuestra segunda palabra clave de mayor rendimiento nos permite ganarnos las habichuelas en Google, pero con la palabra clave de AdCenter y Yahoo! no sacamos ni para pipas. El bajo rendimiento en este último motor pone de relieve una posible oportunidad de ingresos o ventas y, sobre todo, le indica el camino para iniciar una investigación.

Centrarse en «qué ha cambiado»

Nuestras campañas de búsqueda disponen de miles de palabras clave, en parte para asegurarnos de que estamos rentabilizando por completo la larga cola. Es imposible revisar el rendimiento de nuestras carteras o grupos de palabras clave simplemente mirando informes estándar (llevaría demasiado tiempo revisar un informe con 90.000 palabras clave).

Una mejor estrategia es centrarse en «qué ha cambiado», aplicando unos simples algoritmos matemáticos que revelen las 100 o más filas de datos donde se hayan producido los cambios más significativos: éstas son las filas de datos que requieren atención.

El objetivo de los informes de tipo «qué ha cambiado» es mostrar las campañas, los grupos de anuncios y las palabras clave que obtienen más impresiones, más clics o producen más ingresos (o no), en comparación con un determinado período de tiempo previo. Para obtener el máximo impacto, le animo a ir más allá de las métricas de conversión o visitas básicas y que se centre en las métricas que sean realmente importantes para el negocio. La figura 11.35 muestra el informe «qué ha cambiado» (what’s changed report) para dos métricas clave: los ingresos y el beneficio bruto. El gráfico muestra la lista de palabras y frases clave con los incrementos o disminuciones en el rendimiento (es lo suficientemente corto, como para que pueda identificar los problemas u oportunidades y tomar las medidas correspondientes).

Figura 11.35. Informe «qué ha cambiado», para palabras clave con cambios significativos de

Supuesto n.º 1: Tengo que buscar en miles de filas: ¡esto tiene mala pinta!

Supuesto n.º 2: Tengo que mirar algunas palabras clave cada día y tomar medidas.

¿Está de acuerdo en que la figura 11.35 se corresponde con el supuesto n.º 2?

El mayor problema de la analítica de búsqueda de pago es que no dispone de puntos de partida. El informe «qué ha cambiado» incluye puntos de partida, por lo que se pueden empezar a investigar clientes potenciales. Tal vez sus competidores se han adelantado a tomar medidas o quizás, su nivel de calidad haya bajado mucho. Quién sabe, es posible que se hayan quedado sin existencias los muchachos del almacén.

Analizar el porcentaje de impresión visual y de la pérdida de ingresos

Una persona escribe una consulta en un motor de búsqueda y aparecen los resultados que coincidan con la consulta, en la página de resultados. A la derecha de la parte superior de la página aparecen los anuncios de búsqueda de pago. Sin embargo, realmente sólo aparecen los anuncios que coinciden con un complejo conjunto de algoritmos.

Las variables que intervienen en esa decisión son los precios altos, una clasificación de calidad, el histórico de clics, la ubicación de la persona que escribe la consulta y los tipos de coincidencia utilizados.

Con todas estas variables es necesario comprender la cuota de impresiones, es decir, la frecuencia con la que aparece el anuncio en la página de resultados en comparación con la frecuencia con que se haya consultado la palabra clave, por parte de un usuario, en el motor de búsqueda. A veces, este concepto se conoce como «cuota de opinión» o «cuota de la plataforma de búsqueda» (share of voice or share of the search shelf).

La figura 11.36 muestra el informe de ClickEquations Analyst que ilustra la cuota de opinión para las 20 principales consultas por ingresos (traducción: nuestros mejores generadores de ingresos).

Figura 11.36. Informe sobre la cuota de impresión (impression share) de Google, para las consultas con coincidencias exactas

Para GS Food Branded, tenemos una cuota de impresión del 86 %. Es decir, nuestro anuncio se muestra el 86 % del tiempo cuando alguien busca exactamente estas palabras clave. Esto está bien porque cuánto más se muestre nuestro anuncio a las personas que consideramos relevantes, mayor probabilidad habrá de que hagan clic en nuestro anuncio y que el sitio realice sus funciones de conversión. Por otro lado, la cuota de impresión de GS Health-Brands es de tan sólo del 51 %: esto no está tan bien.

El informe de cuotas de impresión nos ayuda a identificar dónde existen oportunidades específicas, para asegurar que nuestros anuncios aparezcan con sus mejores palabras clave. Si existiera la posibilidad de precisar el soporte por parte de los HiPPO para llevar a cabo estas mejoras muéstreles el impacto de la cuota de pérdida de impresión. La figura 11.37 muestra los clics perdidos así como la pérdida de ingresos como resultado de la cuota de impresiones perdidas.

Las barras muestran el flujo de ingresos potenciales perdidos y la línea muestra los clics (también perdidos). La fórmula que genera esta información considera la media de ingresos por cada clic de las impresiones que recibe de sus campañas (la conversión de datos directa desde su sitio) y la extrapola para mostrar cuántos ingresos perdidos representan las impresiones.

El ejemplo anterior es de un cliente real y simplemente las impresiones que perdió (sin hacer nada más), representan una oportunidad de crecimiento de los ingresos del 30 %. Recuerde, los datos se basan en los clics reales de los anuncios donde sí se muestra (impresiones), así como sus conversiones reales.

Figura 11.37. Clics e ingresos perdidos por una cuota de impresión perdida

Obtener estas impresiones perdidas requeriría o bien un incremento del presupuesto o unas mejoras significativas en las pujas o en las puntuaciones de calidad. No obstante, saber que existe potencial ofrece una visión más clara de oportunidades de expansión específicas, de las que normalmente se pueden ver con las búsquedas de pago.

Aprovecharse del informe de distribución de la rentabilidad de la inversión (ROI)

¿Conoce la regla del 80/20? El 80 % del ROI procede del 20 % de las campañas. La figura 11.38 muestra uno de los excelentes informes PPC que puede utilizar para ver esa regla en acción. El informe de distribución de la rentabilidad de la inversión (ROI) muestra cuántas campañas, grupos de anuncios y palabras clave se incluyen en tres bandas de rendimiento: superior (supera las expectativas), bueno (cumple con las expectativas) y bajo (no cumple con las expectativas). Cada banda de rendimiento se basa en su objetivo de rentabilidad de la inversión, además de en la mínima rentabilidad aceptable.

En las tablas se pueden ver los números en bruto, los desgloses de coste respecto a los ingresos y las distribuciones porcentuales comparativas, que son clave para entender dónde aparecen las distribuciones 80/20. Por ejemplo, el 8 % de los grupos de anuncios son responsables del 54 % de los ingresos, con una sorprendente ROI de ¡9.390 %! Por supuesto, el 86 % de sus grupos de anuncios descienden en la categoría baja, dándole una rentabilidad negativa del 81 %. El informe de distribución es una forma infalible de determinar qué elementos le están perjudicando y cuáles favoreciendo.

Observando la distribución, se puede examinar de manera detenida la forma en que muchas de sus palabras clave resultan rentables o simplemente se las lleva el viento. Así, puede volver a evaluar su selección de palabras clave, las configuraciones de los tipos de coincidencia, las elecciones de pujas, la copia del anuncio y la organización de las campañas.

Figura 11.38. Informe de distribución de la rentabilidad de la inversión (ROI) para las campañas, grupos de anuncios y palabras clave

Centrarse en la consulta de búsqueda del usuario y en los tipos de coincidencia

Aunque todo el negocio de búsqueda de pago gira en torno a las palabras clave, no prestamos suficiente atención a la función que juegan los tipos de coincidencia en las consultas de búsqueda que activan los anuncios pagados (de búsqueda). Por desgracia, nos basamos demasiado en las decisiones sobre las pujas de palabras clave.

En nuestras campañas, utilizamos tipos de coincidencia como «amplia», «frase» y «exacta» para asegurarnos de que salimos en las búsquedas relevantes de los usuarios. Por tanto, la mayor parte de nuestras campañas incluyen palabras clave que utilizan todos o algunos de estos tipos de coincidencia. Un sencillo informe puede ayudarle a analizar el impacto de diferentes tipos de coincidencias en los resultados. Por ejemplo, la figura 11.39 muestra un informe de este tipo con tres partes importantes de datos. La columna n.º 1 muestra las consultas realizadas en el motor de búsqueda, la n.º 2 muestra la palabra clave de su campaña de búsqueda de pago. y por último, la n.º 3 muestra el tipo de coincidencia.

Figura 11.39. Informe de consulta de búsqueda de usuario, palabra clave y tipo de coincidencia

Sin más demora, debería analizar el rendimiento de los tipos de coincidencia individuales con la consulta de búsqueda de usuario para identificar el grupo de palabras clave específicas sobre las que está pujando. Este análisis debería provocar las siguientes ideas:

• Promociones de tipos de coincidencia (palabras clave y consultas de búsqueda que actualmente compra, en una coincidencia por extensión o de frase, pero que debería ser exacta).

• Las consultas de búsqueda que coinciden con sus palabras clave de coincidencia por extensión, pero que deberían ser palabras clave de coincidencia de frases.

• Una lista de palabras clave negativas que debería incluir para dejar de comprar tráfico no idóneo.

Este informe de consultas de búsqueda puede que sea la última herramienta de investigación de palabras clave de la que pueda echar mano. Además, es gratuita. ¡Utilícela! Ahora que ya entiende las consultas del usuario así como los tipos de coincidencia, vamos a aumentar el conocimiento subiendo a otro nivel. Es necesario comprender el funcionamiento de los diversos tipos de coincidencia en su totalidad. Es probable que espere obtener palabras clave de coincidencia exactas que sean precisas y que los objetivos escogidos con esmero den mejor resultado que la coincidencia por extensión.

Pero, ¿lo hacen? La figura 11.40 muestra el tipo de análisis global del tipo de coincidencia PPC que puede llevar a cabo para responder a estas fundamentales preguntas.

El informe ofrece una macrovisión de los esfuerzos de su campaña. Se muestran los resultados de todo su duro trabajo en la búsqueda y promoción de palabras clave a coincidencias exactas y además muestra si se ha incrementado el porcentaje de ingresos obtenidos a través de coincidencias por extensión.

Una vez que entienda este punto de vista, puede profundizar aún más analizando las métricas clave, como por ejemplo los ingresos por palabra clave y por tipo de coincidencia. Podrá encontrar que los ingresos son mucho mayores para las exactas, un poco menores para las de por extensión e incluso más bajas para las frases. Los resultados son una función de cómo opera cada tipo de coincidencia, así como la relevancia con respecto a la consulta del usuario. Si no ve resultados claros, profundice aún más.

En esta sección, he hecho bastante hincapié en los resultados, así que sería imprudente por mi parte no compartir uno de mis informes favoritos, un resumen de coste, ingresos, beneficios brutos y beneficios netos por cada tipo de coincidencia (consulte la figura 11.41): a sus HiPPO les encantará este informe.

Figura 11.40. Análisis de palabras clave, ingresos y conversiones por tipo de coincidencia

Figura 11.41. Informe de resultados de la empresa por tipo de coincidencia

Para este cliente específico, cada dólar gastado en coincidencias por extensión obtiene un rendimiento muy inferior en comparación con los tipos de coincidencia de frases o exactas. El cliente tiene que trabajar de inmediato en las extensiones de palabras clave negativas, para optimizar aún más sus gastos.

Cuando uno se centra en el coste, junto con tres resultados clave (ingresos, beneficios brutos y beneficios netos), se podrá ver rápidamente una imagen multidimensional del rendimiento.

Nota:Por defecto, su herramienta para analítica web, así como muchas otras herramientas analíticas de búsqueda, no serán capaces de calcular su beneficio porque no disponen de la información necesaria, para poder calcular el coste de los bienes vendidos. Las herramientas especializadas, como ClickEquations, pueden hacerlo, ya que exportan los datos del coste de bienes vendidos desde los sistemas financieros de su empresa. Esto permite optimizar la campaña de búsqueda, basándose en lo que más le interesa: el beneficio neto.

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Principios avanzados para convertirse en un ninja del análisis

Los retos más difíciles en la mediciónonlineson los más delicados. Obtener una conversión resulta complejo: un visitante puede visitar su sitio web en varias ocasiones y estar expuesto a múltiples campañas de marketingonline.

Debido a que vivimos en un mundo de marketingnonline,las influencias sobre un visitante no se limitan a los canalesonline:solemos ver vallas publicitarias y anuncios en televisión.

Por tanto, nuestros resultados ya no se limitan únicamente a conversionesonline:podemos realizar nuestras comprasonline,pero convertimos enoffline.

Este capítulo trata de los temas de medición más exigentes. Vamos a ver diferentes enfoques de uno de los retos más candentes del momento: el análisis de atribución de las campañasmultitouch(de contacto múltiple). A continuación, vamos a examinar las opciones de medición para la analítica multicanal. En este capítulo, los ninjas se ganan sus sables

Contenido del capítulo

Análisis de atribución de campañasmultitouch

Analítica multicanal: consejos para la medición en un entornononline

Análisis de atribución de campañas multitouch

Actualmente, no existe ningún otro tema, excepto quizás la analítica de móviles, que reciba tanta prensa como la atribución de campañas. Y ningún otro tema genera tanta pasión y ataques personales.

Bienvenido al mundo de la asignación de créditos (o mejor dicho, al de ¡echar la culpa a otro!).

En esta sección va a desarrollar su comprensión del problema, a determinar si le afecta (éste es uno de los pasos que todos olvidan), a diseccionar las posibles soluciones y, por último, a mirar hacia el futuro considerando dos soluciones prometedoras para la atribución que actualmente siguen investigándose en los laboratorios.

¿Qué es multitouch?

A lo largo de este libro he insistido en que normalmente, para realizar la conversión, se necesitan unas cuantas visitas. Durante las visitas previas a la conversión, es probable que el cliente se haya visto expuesto a unos cuantos anuncios de su empresa, como por ejemplo a banners (espacios) publicitarios o a promociones de afiliados o asociados. También es probable que el cliente haya sido contactado a través de promociones de marketing del tipo campaña de correo electrónico. En el sector, cada exposición a una campaña se considera un touch («contacto») por parte de la empresa con el cliente. Si se contacta con un cliente varias veces antes de convertirse, se obtiene una conversión multitouch.

Echemos un vistazo a algunos ejemplos concretos. La figura 12.1 muestra cinco escenarios de exposiciones a campañas de marketing y publicidad que se producen con anterioridad a las conversiones. La leyenda de la parte inferior de la figura 12.1 le indica la campaña a la que se ha visto expuesto el cliente en cada escenario.

En este caso, nuestras campañas son los banners publicitarios de Yahoo!, la promoción de la página de inicio de MSN, la búsqueda orgánica de Google (sí, sí: la búsqueda orgánica debe tratarse como una campaña), la promoción de los afiliados y la campaña por correo electrónico.

Figura 12.1. Exposiciones a campañas multitouch antes de la conversión

El primer escenario resulta sencillo: alguien visita Google, hace una búsqueda, hace clic en un listado de tráfico orgánico y se convierte en el propio sitio web. ¿Quién obtiene el rédito o beneficio por la conversión? La búsqueda orgánica de Google.

El segundo escenario no resulta tan sencillo. El cliente vio (pero no hizo clic) una promoción en la página inicial de MSN. Sin embargo, pocos días después, el cliente realizó una búsqueda orgánica en Google y visitó nuestro sitio web, Al día siguiente recibió nuestra campaña de correo electrónico y días después vio dos banners de nuestro producto el mismo día, mientras leía las noticias en Yahoo!, hizo clic en la segunda y realizó un pedido.

¿Quién obtiene el rédito por esta conversión? ¿El banner de Yahoo!? ¿La campaña de correo electrónico? ¿La primera promoción de la página inicial de MSN que perfectamente podría haber incorporado al cliente en nuestra marca? No está claro quién debería recibir dicho rédito.

Las múltiples campañas también plantean otras cuestiones. En el tercer escenario, el cliente ignoró nuestra primera promoción por correo electrónico, posteriormente hizo una búsqueda orgánica, vio, pero no hizo clic en un banner de Yahoo! Como todavía no estaba convencido de nuestra propuesta de valor, no se decidió.

Enviamos un correo electrónico con un precio promocional, sin obtener resultado alguno. Por último, una campaña de correo electrónico personalizada, basada en información histórica, atrajo al cliente y lo condujo a realizar la conversión. ¿Deberían obtener algún tipo de rédito el resto de campañas? Es evidente que no hicieron bien su trabajo. ¿Sí? ¿No? Puede llevar a cabo muchos casos diferentes dependiendo de su perspectiva.

¿Y qué pasa en el cuarto escenario? ¿Debería obtener rédito la primera campaña de búsqueda orgánica de Google por haber tenido lugar una semana antes de la conversión? Estas son preguntas difíciles de contestar, porque la atribución a menudo se reduce a un juicio cualitativo. La respuesta de cada una de las personas puede ser diferente. La razón por las que lo comerciantes, anunciantes, editores y los HiPPO lucharán hasta la muerte sobre esta cuestión es muy sencilla: cada uno quiere obtener su trocito y cada uno quiere su compensación correspondiente por la conversión (si no todos, algunos de ellos), para que puedan permanecer en el negocio (o ser ascendidos).

Lo que está claro es que para algunas conversiones, sus clientes están expuestos a varias campañas. Lo que no está claro es lo que hay que hacer y esto es lo que vamos a tratar en el resto de esta sección.

¿Tiene problemas con la atribución?

Entre tanto fervor y pasión que aportan los gurús, los bloggers y también, cómo no, los autores sobre lo que supone el tema multitouch, se pasa por alto un pequeño detalle: como propietario del sitio web, ¿está realmente ante un problema de atribución? En caso afirmativo, ¿cuál es la magnitud del problema? Para los intelectuales, la atribución multitouch presenta una oportunidad para realizar un interesante ejercicio mental. Sin embargo, como propietario de un sitio web, su deber fiduciario u obligación propia es determinar si realmente tiene un problema y no caer en exageraciones publicitarias. Sorprendentemente, es bastante fácil de hacer.

Acceda a Webtrends o a cualquier otra herramienta analítica y haga clic en ecommerce reports (informes sobre comercio electrónico).

Haga clic en el clásico informe visits to purchase («visitas para comprar»), tal y como se muestra en la figura 12.2. Si echa un rápido vistazo a este informe podrá saber si debe salir corriendo como alma que lleva el diablo o quedarse tan fresco como una lechuga.

Figura 12.2. Informe visitas para comprar (visits to purchase)

En la figura 12.2, el 86,97 % de las conversiones se produjeron en una o dos visitas. En este caso, puede que no tenga un problema de atribución multitouch. O quizás resulta que su problema sea mucho menos importante y resolverlo no sea su prioridad (primero solucione el porcentaje de rebotes de su página inicial o el porcentaje de abandono de su carrito de la compra).

Para estar totalmente seguro, haga clic en el informe days to purchase («días para comprar»). Este informe le indicará el número de conversiones realizadas en el mismo día y también si se ha producido en varios días y, por tanto, mediante varias visitas. Si percibe que se produce un 80 % de las conversiones en el mismo día, puede que no tenga un problema de atribución. Si únicamente se produce el 5 % de conversiones durante las dos primeras visitas y la mayoría de las conversiones ocurren después de quince visitas, entonces existe la posibilidad de que tenga que utilizar algunos de sus apreciados y fantásticos recursos para realizar el análisis de atribución de campañas multitouch.

De momento, no haga nada.

Una vez reconocido el problema de la atribución, tiene que aprovechar el poder de segmentación para identificar dónde concentrar su esfuerzo inicial. La figura 12.3 muestra el resultado deseable para un conjunto de campañas.

Figura 12.3. Ejercicio de segmentación de visits to purchase para campañas

He identificado que las visitas para comprar, para el tráfico de búsqueda de pago, no es el problema (el 87,45 % se ha convertido en una o dos visitas). No obstante, en las campañas de anuncios publicitarios de Yahoo! un gran porcentaje de visitas para comprar se producen después de 15 días. Por lo tanto, para el área de enfoque inicial, voy a segmentar a todos los visitantes de Yahoo! y prepararlos para realizar un análisis de atribución más profundo.

También puede realizar el ejercicio de días para comprar para ir controlando y comparando sus resultados.

Aquí están los magníficos resultados logrados:

• Ha ahorrado tiempo y recursos al realizar un ejercicio que identifica si tiene un problema o no.

• También ha ahorrado tiempo y recursos al encontrar el punto de partida óptimo para su ejercicio de atribución multicanal.

¡Felicidades!

Modelos de atribución

Una vez reconocido que efectivamente tiene un problema y que requiere un análisis de reconocimiento multitouch, el siguiente paso es entender cuál es el modelo que puede utilizar para atribuir el rédito (ayudar a ello) correspondiente a cada punto de contacto (campaña).

En este momento no existe un modelo de atribución multitouch que esté aceptado a nivel mundial. Existe un modelo que se utiliza de forma habitual junto con otros modelos emergentes, uno de los cuales podría convertirse en el más utilizado.

En un escenario multitouch es imposible conocer la influencia o el impacto que cada contacto tiene sobre el cliente. Sin esa información va a utilizar sus conocimientos sobre su negocio o incluso su mejor suposición para saber cómo atribuir el rédito correspondiente.

Pongamos por ejemplo un escenario donde un cliente haya adquirido un producto de 75 dólares. El reto será cómo asignar el rédito correspondiente para esos ingresos a las diferentes campañas. La figura 12.4 muestra cinco modelos de atribución potencial. Veamos brevemente uno por uno.

Figura 12.4. Modelos de atribución de campañas multitouch

Rédito al último clic

Debido a que es imposible adivinar qué fue lo que influyó en cada campaña a la hora de tomar la decisión para comprar, los padres fundadores de la analítica decidieron que la última campaña debería ser la que obtuviese el rendimiento. Hoy en día éste es el modelo de atribución estándar en la mayoría de las herramientas de analítica web y campañas.

En la figura 12.4, la campaña PPC (pago por clic) de Yahoo! obtiene rédito por conseguir unos ingresos de 75 dólares para la empresa. El resto de campañas no obtienen rédito alguno. Una persona con sentido común podría argumentar que tal vez Bing, Affiliate, Google PPC, MSN y las campañas de correo electrónico merecen también su rendimiento correspondiente.

Mi punto de vista: se puede dar el caso de que parte del rédito se debería conceder a las campañas que contactaron con los clientes en un período razonable de tiempo, inmediatamente antes de la conversión. Aunque actualmente lo habitual es el rédito sobre el último clic, esto no resulta lo más óptimo para identificar la mejor forma de gastar nuestro presupuesto en diferentes canales de marketing.

Rédito al primer clic

Entre todas las herramientas analíticas sólo unas pocas utilizan el método sobre el primer clic para la atribución de las campañas.

La razón es la siguiente: si no fuera por el primer contacto que provocan las campañas, es posible que el cliente no hubiera sabido de nuestra existencia y probablemente nunca hubiera tenido en cuenta nuestro producto. Bien. En este caso, la promoción por correo electrónico obtiene el rédito correspondiente por conseguir unos ingresos de 75 dólares y el resto de campañas no obtienen nada. Ahora puede desestimar el valor del resto de las campañas y centrar los recursos en las promociones por correo electrónico.

Puede configurar la mayoría de las herramientas para analítica web, como Google Analytics, y dar rédito por defecto a la primera de las campañas (una campaña debería incluir búsquedas orgánicas y referrals, ambas generalmente gratuitas y sin utilizar marketing de pago).

Mi punto de vista: creo que el rédito sobre el primer clic está pisando un terreno pantanoso. Si la primera campaña fue tan magnífica, ¿por qué tardó el cliente seis campañas en convertirse?

Rédito al clic en igualdad

Algunas herramientas de analítica web, como Coremetrics, y otras herramientas de búsqueda, como ClickEquations, proporcionan un informe estándar que utiliza este método de clic en igualdad para la atribución.

La razón fundamental para el rédito al clic por igualdad es la siguiente: no tenemos ni idea de cómo asignar el rédito correspondiente y como vivimos en una democracia y somos personas amantes de la paz, vamos a darles a cada uno un rédito en igualdad. En este caso, cada una de las siete campañas se lleva el rédito por conseguir unos ingresos de 10,71 dólares. Por tanto, podría seguir invirtiendo del mismo modo en todas las campañas de la cadena.

Mi punto de vista: este enfoque es insuficiente. Si las seis campañas anteriores a la que se convirtió eran tan fantásticas, ¿por qué le llevó tanto tiempo convertirse?, ¿por qué darle a la segunda al banner publicitario de Yahoo! rédito alguno? ¡El cliente ni siquiera hizo clic sobre él! Este enfoque es una apuesta para evitar tomar la difícil decisión.

No todos los que corren la carrera en los Juegos Olímpicos se llevan una medalla por participar.

El análisis ya está hecho. El ganador se lleva la medalla de oro, el siguiente corredor consigue la de plata y una tercera persona consigue la de bronce: ¿por qué tienen que ser diferentes sus campañas?

Compartir el rédito

Aunque ninguna de las herramientas actuales del mercado ofrece esta opción como modelo estándar, puede observar cómo un pequeño grupo de gente emprendedora sí dio con ello.

La razón fundamental para compartir el rédito es la siguiente: le damos el 50 % del rédito total asignado a la última campaña y vamos a dividir el otro 50 a partes iguales, entre todos los demás puntos de contacto. A esto lo denomino de la siguiente forma: modelo de ¡algunos se parecen más que otros! (some are more equal than others model). En este caso, la última campaña PPC de Yahoo! obtendría unos ingresos valorados en 37,5 dólares.

Cada una de las otras campañas obtendría 6,3 dólares de rendimiento. El resultado de este modelo de atribución es que habrá que invertir más en la campaña de último contacto y después una cantidad compartida entre todo el resto.

Mi punto de vista: este modelo quizás resulte un poco más apetecible. Claro, no que sea la panacea, pero al menos no fracasa antes de empezar. La persona que se gana las habichuelas se merece bastante rédito (50 %). Pero la democracia aún funciona, por lo que asigna una misma cantidad de rédito sobre los ingresos tanto por view-through (consulta a través de otro) como por un clic: esta es la parte más difícil de asumir.

Rédito personalizado

Debido a que, en cierta forma, todos los modelos de atribución anteriores contienen algún error, algunos proveedores han creado y comercializado la funcionalidad del modelo de rédito personalizado como un posible camino hacia la luz.

La razón fundamental para el rédito personalizado es la siguiente: no tenemos idea de lo que es su negocio, para qué le sirven las campañas, cómo valora los view-throughs y clics o cómo quisiera asignar el rédito correspondiente; por tanto, aquí tenemos un modelo abierto: calcule cuántos puntos de contacto necesita y cómo quiere asignar rédito a cada uno. ¡Qué gran verdad desprende este razonamiento!

En la figura 12.4 anterior decidí valorar mis campañas con los siguientes porcentajes:

Correo electrónico. 20 % (porque podría llegar a ser su cliente, hago un montón de trabajo y merezco mucho rédito).

Banners de Yahoo! con view-through. 5 %, porque no valoro los view-throughs.

Promociones de la página inicial de MSN. 12 %, porque es un enfoque scatter-shot (tomas o puntos dispersos).

PPC de Google. 18 %, porque aparezco únicamente por consultas relevantes de coincidencia exacta y, por tanto, son muy específicas.

Campañas de afiliados. 7 % porque los clientes de servidores de afiliados o asociados ya han estado expuestos en otras campañas. De ahí que los valore un poco más alto que los viewthroughs.

Tráfico orgánico de Bing. 20 %, porque me encanta el tráfico orgánico, es gratuito y además me encanta Microsoft.

PPC de Yahoo! 18 %, por la misma razón que el de Google.

Este razonamiento me da los ingresos de los réditos que puede ver en la columna credit (rédito personalizado) de la figura 12.4. Mientras que la lógica sea compleja, no está claro qué se puede traspasar o no a otras empresas.

Puede tomar otro camino y utilizar un decay model (modelo de deterioro) en el que se otorga a la última campaña un 30 % del rédito y un 25, un 20, un 15, un 7 y un 3 %, respectivamente, a las cinco campañas anteriores, asignando por último un 0 % a cualquier campaña anterior a éstas. Todo esto basado en su conocimiento del negocio, de los clientes y de las conversiones.

En un proyecto reciente, di con un modelo hecho a medida para un cliente del sector de servicios de impresión. El último clic obtuvo el 75 % del rédito y utilicé una función de deterioro para el 25 % restante, aplicada a los clics de los últimos 14 días. Quise dar el mayor peso a la campaña de conversión y remontarme a tan sólo 14 días, porque éste era el ciclo de vida que consideré como válido para un cliente habitual de este tipo de negocio. El resultado final fue un modelo de rédito a medida que, para llegar a una solución óptima, utiliza tanto el modelo compartido como el personalizado y el de decadencia.

Se puede comprobar cómo un análisis de atribución bajo el modelo de rédito personalizado resulta difícil de generalizar. Dependiendo de los conocimientos, de la experiencia y las capacidades de pensamiento crítico del analista, puede llegar a obtener mejores resultados o simplemente nada.

Mi punto de vista: el porcentaje de éxito con el modelo de rédito personalizado es de medio a bajo y no se debe a las capacidades técnicas de su herramienta analítica, sino a los siguientes tres retos a los que nos debemos enfrentar los seres humanos:

• Comprender los elementos evidentes o concretos que influyen sobre la gente online.

• Comprender los resultados anteriores lo suficientemente bien como para proponer un modelo que refleje la verdad.

• Suponer que el rendimiento pasado es un indicador de éxito en el futuro.

A menudo, estos escenarios han demostrado ser falsos en el mundo online y, por tanto, los modelos suponen acertar o fallar «el tiro».

Por supuesto, si su herramienta analítica le permite aplicar un modelo de rédito personalizado, entonces puede comparar los modelos de rédito compartidos y en igualdad para ver si funcionan mejor. También puede experimentar con distintos modelos personalizados, pero tenga cuidado, ¿de acuerdo?

Principal desafío del análisis de atribución en el mundo real

Análisis de ruta. En pocas palabras, éste es el principal reto a alcanzar cuando se intenta realizar un análisis de atribución productivo para nuestras campañas.

La mayoría de los analistas desean realizar un análisis de ruta del sitio web porque están convencidos de que una serie mayoritaria de clics, la ruta, es sinónimo de éxito comercial. Quieren saber si los visitantes de su sitio están siguiendo la ruta y si no, entonces, ¿qué ruta o camino están siguiendo? Existe la creencia de que la web está estructurada como una librería o un supermercado.

El análisis de ruta resulta ser una terrible pérdida de tiempo porque la web no está estructurada, es caótica (si desea obtener más información sobre el análisis de la ruta vaya a http://sn.im/pathan). No sólo hay un camino para llegar al éxito, hay miles. Además, los propietarios de sitios web definen el éxito de forma diferente al de nuestros clientes. Esta diferencia de opinión hace que el análisis de ruta resulte ser incluso más inútil para experiencias no estructuradas.

Estos dos retos también se interponen en nuestros esfuerzos de análisis de atribución multitouch.

La primera suposición detrás del análisis de atribución es que se puede identificar una ruta concreta para la conversión de los visitantes (por ejemplo: correo electrónico → búsqueda orgánica → consulta del anuncio publicitario → conversión).

Pero, a menudo, el caos absoluto de la experiencia web hace inviable la identificación de una ruta.

Si queremos llegar a una ruta transparente, similar a la de la figura 12.4 anterior, podríamos hacer algo así como: vamos a averiguar si necesitamos realizar una primera consulta del anuncio publicitario, después YouTube y por último una búsqueda de pago; una vez que lo sepamos, nos gastaremos el dinero en marketing de forma correcta. Sin embargo, cuando observamos a cada uno de los visitantes convertidos y reproducimos su ruta de campaña a la conversión, nos encontramos con datos muy diversos (el 1 % se convirtió tras una ruta de consulta del anuncio publicitario, búsqueda, después correo electrónico, y el 5 % se convirtió tras una ruta de búsqueda orgánica y a continuación una búsqueda de pago). Unas cuantas pequeñas fracciones de visitantes convertidos siguieron un gran número de diferentes rutas. Lamentablemente, nuestra realidad se parece más a la de la figura 12.1 (¡y sólo totalizan cinco visitantes convertidos!).

La segunda suposición que subyace al análisis de atribución es que incluso si entiende la ruta de la campaña a la conversión, puede disponer de esa información y modificar la forma en que gasta su presupuesto para marketing.

He aquí un sencillo ejemplo. Hasta ahora, ha gastado el 70 % en anuncios publicitarios, el 20 % en YouTube y el 10 % en las búsquedas. A continuación, realiza el análisis de atribución y resulta que el 100 % de sus visitantes convertidos siguieron esta ruta de campaña: anuncio (banner) publicitario, YouTube y búsqueda. Utiliza el análisis de atribución de créditos en igualdad. Ahora que ya sabe lo que está sucediendo, puede triplicar su presupuesto para marketing y optar por asignarle el 33 % a cada uno. ¿Tendrá éxito? Incluso en este sencillo caso, es probable que no. Cada canal de comercialización (secuencia: anuncio publicitario, YouTube y búsqueda) tiene un umbral natural que está relacionado con el inventario disponible (las impresiones).

Aunque puede asignar el 33 % de su gasto en YouTube, ¿por qué destinar todo ese presupuesto si nadie va a ver el vídeo? Es preferible gastárselo en búsquedas donde existan impresiones disponibles.

Al realizar este análisis de atribución, podríamos estar respondiendo a la pregunta equivocada: ¿cómo puedo asignar el rédito correspondiente a cada campaña? Esto nos lleva a un tipo de esfuerzo sobre el análisis de ruta. La pregunta que deberíamos contestar es la siguiente: ¿cómo puedo asignar mi presupuesto, de la mejor forma posible, a través de los canales de marketing y publicidad disponibles?

Alternativas prometedoras al análisis de atribución

Muchas empresas y organismos están probando enfoques alternativos para el análisis de atribución, pero aún no ha salido un claro ganador.

Veamos dos ejemplos que hacen alusión a opciones que podrían ayudarnos en el futuro a mejorar nuestros esfuerzos a la hora de asignar nuestros presupuestos de marketing y publicidad.

Estructuración mixta de medios de comunicación

Este modelo obtiene el máximo partido del método de optimización de combinación de marketing, proveniente del mundillo offline. Nuestro objetivo es determinar cuánto dinero gastar en cada uno de los canales de medios de comunicación, tal y como se ilustra en la figura 12.5.

Figura 12.5. Distribución del presupuesto actual y canales de medios de comunicación

A la izquierda se pueden ver los canales de medios de comunicación. El presupuesto actual asigna el 55 % a las búsquedas, el 35 % a los anuncios publicitarios y el 20 % a la red de contenidos. ¿Cuál debería ser la asignación correcta? Si su objetivo es determinar cuánto gastar en cada canal de medios de comunicación, entonces, ¿por qué no responder a esta pregunta directamente mediante un experimento mixto de medios de comunicación realizado al azar en lugar de intentar llevar a cabo un análisis de atribución de conversiones? En el mundo offline, las empresas utilizan el siguiente método para crear una estructuración o modelo mixto de medios de comunicación: en un experimento bien dirigido, una empresa seleccionará determinados mercados (comunidades o estados, ciudades o mercados designados) y gastará de forma variada el presupuesto para marketing en cada uno de los canales de su cartera.

Por ejemplo, en Ohio, la inversión en marketing sería la siguiente: 20 % para medios audiovisuales, 70 % para prensa escrita (periódicos) y 10 % para medios radiofónicos.

En Florida sería: 35 % para medios audiovisuales, lo mismo para prensa escrita (periódicos) y 30 % para medios radiofónicos.

Y, por último, en California: 70 % para medios audiovisuales, 15 % para prensa escrita (periódicos) y lo mismo para medios radiofónicos.

En el mismo momento en el que se lanzan estas campañas, ya se empiezan a recopilar los datos de conversión de forma individualizada y por regiones geográficas. Un análisis de estos datos ayuda a determinar la combinación óptima de medios para alcanzar el menor coste por adquisición. La empresa utiliza estos datos para invertir el presupuesto de la mejor forma posible.

Sin embargo, la respuesta no siempre es perfecta. La empresa debe volver a experimentar debido a la existencia de las diversas épocas del año, de nuevos productos introducidos en el mercado y debido a cualquier otro tipo de variable.

Puede aplicar una metodología similar a la web, para resolver el problema planteado en la figura 12.5. Aunque un estructuración mixta de medios de comunicación resulta ser un enfoque de última generación, promete mucho, porque de una forma online podemos llevar a cabo experimentos de forma más rápida y a un menor coste.

Aplicado al entorno online, el método mixto de medios de comunicación combina lo mejor de los experimentos controlados y rápidos (podrá obtener más información en el capítulo 7) y además aprovecha casos reales para tomar decisiones.

Desafíos del modelo o estructuración mixta de medios de comunicación online

Aún no existe una metodología aceptada o unas herramientas específicas para la estructuración mixta de los medios de comunicación. Si desea crear un modelo óptimo debe aprender sobre los diferentes modelos existentes en el entorno offline e implementar su propio programa.

Irónicamente, para los modelos mixtos de medios de comunicación resulta mucho más fácil recopilar datos en un entorno de datos pobre, como es el mundo offline. Es probable que la inversión en publicidad online pase por diferentes organismos y sistemas, por lo que debe racionalizar las cookies y centralizar una gran cantidad de datos. Debido a que las empresas están avanzando en la integración de conjuntos de datos, esto se convertirá en un problema menor. Por ejemplo, la plataforma Genesis de Omniture le permite incorporar muchas diferentes fuentes de datos (anuncios publicitarios, búsqueda, redes sociales de comunicación, etc.), facilitando el análisis, a pesar de que los experimentos de modelos mixtos de medios de comunicación se ejecuten fuera de la plataforma Genesis.

Análisis de atribución marginal

El concepto de atribución marginal es bastante simple. En lugar de tratar de atribuir conversiones a diversos medios o canales de comunicación, puede responder a una pregunta más significativa diseñando un experimento que le ayude a realizar el análisis de atribución.

Por ejemplo, invierta el 55 % de su presupuesto para marketing en anuncios publicitarios y el 45 % en búsquedas. Esto representa unos ingresos totales de dos millones de dólares de esos programas.

Algunas personas habrán visto únicamente los anuncios publicitarios, mientras que otras sólo los anuncios de las búsquedas y otras vieron ambos.

Ahora resulta que acaba de recibir un presupuesto adicional para marketing de 200.000 dólares y lo que necesita saber es cómo asignar mejor el presupuesto entre las opciones de búsqueda y los anuncios publicitarios. Cuando realice el análisis de atribución marginal, debe centrarse en disponer de parte de ese presupuesto, por ejemplo 10.000 dólares, y asignarlo a una parte de su cartera (por ejemplo, para las campañas de anuncios publicitarios). A continuación, mida los resultados (conversiones) de este experimento. Cualquier incremento en las conversiones se atribuirá al aumento de esa inversión de 10.000 dólares para anuncios publicitarios.

Conforme a esta metodología, no importa cuál fue el último punto de contacto: en nuestro sencillo escenario hubiera sido la búsqueda, para todas las conversiones adicionales. Lo importante de este análisis es comprender cuántos ingresos adicionales conseguimos al cambiar una variable en nuestro presupuesto de inversión en publicidad (en este caso concreto, 10.000 dólares para anuncios publicitarios). Debe realizar esto hasta que identifique el punto donde obtenga unos rendimientos decrecientes para un determinado canal.

Si utiliza todos los canales de comunicación (es decir: afiliación, correo electrónico, búsqueda, anuncios publicitarios y redes sociales de comunicación), modifique sólo una variable (inversión en medios de comunicación), identifique las conversiones adicionales y realice un análisis de atribución marginal.

Desafíos del análisis de atribución marginal

En el análisis de atribución marginal resulta difícil controlar todas las variables que podrían impactar en su experimento, especialmente en online. Tendría que construir el experimento de forma que fuera lo más transparente posible e identificar las variables que puede controlar y las que no. También tendría que ir cambiando las cosas una a una, lo que puede llevar un tiempo considerable.

Ni la estructuración mixta de medios de comunicación ni el análisis de la atribución marginal resultan fáciles. Con preguntas tan complicadas, se ve obligado a pensar de forma creativa, a ser paciente y a estar dispuesto a experimentar.

Espero que estas metodologías avanzadas nos faciliten el difícil y a veces frustrante análisis de atribución, dirigiéndonos hacia metodologías más previsibles, eficientes y escalables.

Ideas iniciales sobre multitouch

Esta sección del libro ha sido bastante complicada. Ojalá no hubiera sido así, pero en este momento nos encontramos en una fase muy temprana de nuestro ciclo evolutivo. Hasta que no se solucionen estos métodos por ellos mismos, he aquí tres pensamientos finales:

• Un porcentaje de las conversiones provendrán de múltiples puntos de contacto de marketing. Antes de hacer nada, investigue cuál es el porcentaje y canal más afectado.

• Si la atribución multitouch le supone un gran problema, entonces debe ir más allá de la asignación del 100 % del rédito al último clic, entender todos los modelos o estructuras junto con sus limitaciones y después elegir el mejor modelo de atribución posible y aplicarlo.

• Manténgase al día con las nuevas y cambiantes metodologías en este campo. Si se trata de una gran empresa con grandes presupuestos para marketing, entonces sería conveniente experimentar con nuevas metodologías, tales como la estructuración mixta de medios de comunicación u otros modelos similares.

Buena suerte.

Analítica multicanal: consejos para la medición en un entorno nonline

En el capítulo 10 hemos tratado sobre el maravilloso mundo del marketing nonline. Los insights de esa sección debían desglosar los silos entre nuestros esfuerzos online y offline e identificar el motivo por cual medir el impacto multicanal resulta un desafío.

En esta sección vamos a contemplar las opciones disponibles para medir el impacto online de nuestras campañas offline y viceversa.

Antes de empezar, permítanme subrayar que no existe una píldora mágica para llevar esto a cabo. Pero disponemos de una serie de maravillosas opciones que nos acercarán a entender el impacto de nuestras campañas de marketing nonline. Además, ¡algunas de estas opciones no están diseñadas para personas con poco espíritu, sino más bien para los valientes y verdaderos ninjas analíticos!

Seguimiento del impacto online de las campañas offline

Por cada mil millones de dólares invertidos en marketing online, se gastan miles de millones en el offline, para medios audiovisuales, prensa escrita (revistas), medios radiofónicos (radio) y carteles publicitarios. El gasto en estos canales supera enormemente el gasto en la web. Por tanto, no nos debe extrañar que el marketing offline tenga un gran impacto en el mundo online.

A lo mejor resulta que después de ver sus anuncios en la televisión la gente sale corriendo a comprar los productos de sus competidores (vale, sólo estaba bromeando: ¡salen a comprar sus productos!). Le buscan a usted. La próxima vez que vean su destacado anuncio publicitario (con luces intermitentes) en su sitio web, es probable que hagan un click through.

Cada vez más, las empresas están orientando a sus clientes hacia múltiples canales.

Al final del anuncio publicitario podrá ver un número de teléfono, además de una dirección URL para un sitio web.

Esto hace que sea incluso más importante hacer un seguimiento del impacto de la URL.

A continuación, le indico mis recomendaciones, empezando por la más sencilla, para medir el impacto de la publicidad offline, así como los esfuerzos de marketing en su sitio web.

Las vanity URL

Recuerde, uno de los principales problemas de la medición nonline es que no disponemos de una clave principal. Así que, ¿por qué no crear una? Utilizar vanity URL, también denominadas redirects («redirecciones»), es uno de los trucos más antiguos de manual para crear una clave principal.

La idea es muy sencilla. Tiene un anuncio en una revista. En lugar de imprimir la URL de su sitio web, utiliza una vanity URL que redirige a la gente a su sitio (o mejor aún, a la mejor página de su sitio web). Durante este proceso de redirección, su herramienta analítica recopila todos los datos de interés.

He aquí un ejemplo. Ejecuto un anuncio para Quickbooks, un fantástico software de contabilidad para pequeñas empresas. Mi publicidad en televisión acaba en la URL www.usequickbooks.com.

Esto es lo que define a una vanity URL. Cuando alguien la escriba en el navegador, la URL les redirigirá a esta página: www.quickbooks.intuit.com/?campaign=tv_nbc_dec_2009

El cliente escribió una URL fácil de recordar y pude hacer un profundo seguimiento de mi herramienta de analítica web (consulte la figura 12.6). Puedo medir los ingresos generados por la televisión con respecto a los resultados finales de la empresa. También puedo ver que el porcentaje de conversiones de la campaña televisiva es varias veces superior al de todos los demás visitantes del sitio.

Figura 12.6. Seguimiento del impacto de las campañas de televisión online

Además, también se puede medir qué páginas visitan estos visitantes, su tasa de rebote, cuántos días tardaron en convertirse y la métricas de fidelidad y frecuencia.

Las vanity URL pueden incluir tanto el dominio principal como un parámetro de seguimiento y oferta, como por ejemplo www.sears.com/101, para un cartel publicitario de la autopista 101 de California o www.starbucks.com/20off, para un anuncio de Starbucks y que promociona un descuento de 20 dólares por cada compra de 100 dólares. Puede realizar esto para cualquier anuncio offline. Sólo debe tener en cuenta tres pequeños detalles:

• Haga que sus vanity URL sean fáciles de recordar. Si utiliza www.reallyreallyhardandtoughtorememberurl.com nadie la recordará. Lo mismo ocurre con www.e2r.com/astringofrandomnumbersandalphabets

• Convierta las vanity URL en redirecciones permanentes (esto siempre es bueno para SEO).

• Asegúrese de que la redirección esté codificada con los parámetros de seguimiento (versión del anuncio, nombre de la revista, ubicación del cartel publicitario, oferta en el anuncio de radio, etc.).

Consejo:Cuando se analicen estas campañas, puede filtrar cualquier tráfico con unreferrer. De ese modo, se asegurará de que si suvanityURL se envíaonline, entonces esos clics se excluirán (al utilizar una redirección permanente, los clics vendrán con la información de referencia y los clics en anuncios sin ella).

Cupones canjeables únicos y códigos de oferta

Los cupones y códigos de oferta especiales son otra forma relativamente fácil de rastrear el impacto online del marketing offline. En sus campañas de publicidad offline, puede utilizar cupones únicos o códigos de seguimiento que se convertirán en la clave principal para permitir la trazabilidad del impacto en el mundo online. La figura 12.7 muestra dos ejemplos: Dell a la izquierda y 1-800-FLOWERS a la derecha.

Figura 12.7. Utilizar cupones para realizar el seguimiento del impacto

En el caso de Dell, el catálogo que obtengo en el correo contiene anuncios para los sistemas preconfigurados que están a la venta a su sitio web. Para ayudar a localizar mejor estos sistemas, cada uno tiene un código e-value. Puedo ir a dell.com y escribir mi código para localizar rápidamente el sistema. Como cliente, esto me hace feliz. Pero también hace que Dell se sienta feliz porque ahora puede hacer un seguimiento de nuevo de mis clics en el sitio web y en un catálogo físico. Puesto que Dell puede utilizar códigos únicos por país, sector geográfico, número de edición del catálogo o incluso por persona (¡yo!), puede realizar un seguimiento detallado del impacto de sus catálogos online.

En el caso de 1-800-FLOWERS, lo vi en una televisión incorporada en un taxi de Nueva York. Al final de un anuncio sobre flores para regalar en el Día de la Madre, apareció lo siguiente en la pantalla de televisión: «Utilice el código TAXI en su sitio web y ahórrese 10 dólares» ¡La clave principal! Durante el proceso de pago de un ramillete de flores para mi Martha Stewart, utilicé el código TAXI. La herramienta de analítica web ha recopilado los datos y de esta forma, el analista de 1-800-FLOWERS puede establecer fácilmente el impacto de esa campaña televisiva que aparece en los taxis.

Por supuesto, la cookie persistente del sitio web significa que también puede hacer seguimiento de futuras compras por la misma persona o por otro comportamiento del visitante, permitiéndole aprender más sobre sus clientes de una forma que resulta completamente inaccesible, a través de otros canales.

Ah, y en ambos casos, para Dell y 1-800-FLOWERS, podría haber cogido el teléfono y hacer mis pedidos (utilizando los mismos códigos de cupón y de seguimiento). Esto significa que ambas organizaciones pueden hacer un sencillo seguimiento de las preferencias del canal de sus clientes (e incluso segmentarlos por localización para saber, por ejemplo, que la gente en Michigan ha hecho su pedido por teléfono, mientras que los de Texas han preferido hacerlos por la web).

Encuestas online e investigación del mercado

En el capítulo 6 hablé de los muchos beneficios que tiene la utilización de las encuestas online. Un beneficio adicional es identificar las razones principales por las que la gente visita un sitio web. A modo de ejemplo, puede utilizar la encuesta gratuita a la salida de 4Q (http://sn.im/ipsi4q), para realizar un seguimiento de los impulsores de tráfico offline. Sólo tiene que añadir la pregunta de la figura 12.8 en su encuesta.

Figura 12.8. Pregunta al visitante origen en 4Q

El análisis de estos datos complementa la información que haya recopilado de sus herramientas para analítica web. También cubrirá algunas de las importantes lagunas de sus herramientas analíticas, como por ejemplo, contestar por qué tiene tanto tráfico directo (¡podrían ser sus campañas offline!).

Las encuestas online tipo 4Q también miden la satisfacción del cliente así como los índices de finalización de las tareas. Por tanto, puede tomar a los visitantes dirigidos por sus canales offline de la figura 12.8 y segmentar los resultados, para comprender si podrían completar la tarea para la que fueron a su sitio web. En su anuncio de la revista, incluyó un teléfono con un cargador gratuito: ¿podrían encontrar el teléfono los visitantes con el cargador gratuito y completar la compra? ¡Ahora ya lo sabe!

Correlacionar patrones de tráfico con horarios de anuncios offline

Debido a que estamos hablando de hacer un seguimiento del impacto de la actividad offline, se nos ofrece una gran solución para medir el impacto online. Conoce dónde y cuándo funcionan los anuncios, por tanto, ¿por qué no utilizar esa información para establecer un punto de referencia o línea básica para su sitio y después medir el impacto cuando las campañas se lleven a cabo en tiempo real? A continuación, vamos a ver un buen ejemplo. Una empresa decide promocionar un nuevo producto mediante anuncios radiofónicos a lo largo y ancho de Estados Unidos. Incluso sin darle más explicaciones, seguro que entiende exactamente lo que muestra la figura 12.9.

A la izquierda se muestran los datos anteriores a la ejecución de la campaña y a la derecha se encuentran los datos: las visitas para la duración de la campaña. Con esta información, un analista podrá medir fácilmente el impacto en varias áreas:

• El impacto bruto en términos de visitas (o las métricas como conversiones).

• Los mercados específicos radiofónicos donde, en proporción, produjeron más tráfico online los anuncios.

• Con el acceso al plan de medios de comunicación, si era más probable que la audiencia, para tipos concretos de estaciones de radio (por ejemplo, de noticias, de música rock o de música country), conectara con el anuncio y visitar el sitio web.

Figura 12.9. Impacto online de la campaña radiofónica en distintas regiones

La figura 12.9 es visual y directa e ilustra, de forma gráfica, el impacto. Aunque no es uno de los análisis más profundos que puede hacer, este tipo de imágenes funcionan muy bien cuando se presenten datos a los HiPPO.

Como analista, no tiene por qué detenerse aquí. Si ha seguido mi consejo de utilizar la vanity URL en sus anuncios radiofónicos, puede hacer un seguimiento bastante minucioso. La figura 12.9 muestra la vista global del impacto. Aún puede hacer más. Puede recopilar datos para sus campañas radiofónicas y correlacionar ese alcance de la campaña offline con varios flujos de tráfico en su sitio web para encontrar insights procesables. La figura 12.10 muestra precisamente ese análisis.

Figura 12.10. Correlacionar flujos de tráfico durante una campaña radiofónica

La primera línea son los datos de la campaña (alcance en millones, de la campaña radiofónica).

La tercera línea es lo primero que tiene que observar: representa las visitas que fueron el resultado directo de la gente que escribió su vanity URL (en este caso eztz.com).

¡Bien! Ha obtenido una clara correlación entre el momento en el que salió el anuncio en la radio y el tráfico que se fue incorporando al sitio web y además los altibajos coinciden perfectamente. También puede calcular el punto con los márgenes decrecientes. La línea de la campaña tiene tres picos, pero aunque el tercer pico fuera mayor que el primero, la cantidad de tráfico impulsada fue mucho menor. Para entonces, es posible que haya llegado al máximo alcance de audiencia.

Estas dos líneas, el alcance de la campaña por radio y las visitas vía vanity URL, puede que no recojan el impacto global. Para ello, debe agregar el tráfico de otros flujos al gráfico, para ver si puede detectar el impacto.

En la figura 12.10 se dará cuenta de que tanto las visitas directas como la búsqueda por marca muestran una correlación casi perfecta con la campaña radiofónica. Eso es un indicador de cuánta gente utiliza la vanity URL, para visitar el sitio. En este caso, ¡un montón de personas visitaron el sitio web de forma directa o llegaron a través de motores de búsqueda de palabras clave que contiene el producto anunciado en la radio! El anuncio de radio merece el rédito correspondiente por la estrecha correlación existente entre los flujos de tráfico con la línea de la campaña. Ahora entiende el impacto que su campaña radiofónica ha producido y puede ver cómo dirigió realmente el tráfico de las búsquedas.

Sin embargo, debe recordar que las correlaciones no implican una causalidad. En este caso, la campaña se ejecutó en una forma que minimizaba otras influencias y que no siempre será capaz de hacer y además se tuvo un cuidado especial en realizar un análisis transparente. Por ejemplo, puede haber observado que la tendencia de las búsquedas sólo se hizo para las búsquedas por marca del nuevo producto anunciado en la radio y no para todo el tráfico de búsqueda.

Cuando haga correlaciones (que es una estrategia analítica efectiva), tenga cuidado con no llegar a conclusiones causales. En su lugar, pruebe los elementos representativos de tendencias que le ofrecen los datos.

Aprovechar al máximo la potencia de los experimentos controlados

En el capítulo 7 tratamos los experimentos controlados pero también puede implementarlos al servicio de sus esfuerzos de analítica multicanal. Vamos a aprender sus ventajas utilizando un ejemplo práctico.

Una empresa nacional quería promocionar y dar a conocer sus productos a través de campañas offline y dirigir el tráfico hacia el mundo online. El equipo de marketing propuso que se utilizaran anuncios impresos (prensa local) y que se celebrara un evento con gente conocida en los principales estados de EEUU.

En lugar de ejecutar la campaña de forma específica (ad hoc), la empresa llevó a cabo un experimento controlado. La campaña se desplegó en tres fases: lanzó el primer anuncio impreso y después el segundo para, finalmente, realizar el evento con gente conocida.

Para obtener la información de la mejor forma posible, el equipo recopiló los datos durante períodos de 30 días antes y después del experimento. El objetivo era calcular la subida durante la campaña, además de calcular cualquier subida permanente después de que hubiera concluido la misma. La figura 12.11 muestra los datos de la campaña.

Figura 12.11. Experimento controlado de marketing offline

El primer anuncio impreso tuvo un gran impacto en el tráfico del sitio web. Causó un enorme pico en el tráfico y después se mantuvo durante unos días hasta que las cosas se empezaron a calmar de nuevo. El segundo tuvo un impacto marginal, por lo que la empresa alcanzó márgenes decrecientes de rentabilidad muy rápidamente a través de los medios impresos.

El equipo observó dos fenómenos interesantes con el evento de gente conocida. A medida que se iban produciendo las noticias del evento, el pico repuntaba de forma muy significativa. Que repuntara el tráfico no fue lo que sorprendió, pero sí en la proporción en que lo hizo.

La medición posterior a la campaña mostró una subida sostenida de más del doble del tráfico al sitio web, siendo un resultado positivo en términos de retención de clientes nuevos introducidos a la marca. Además, debido a que el equipo realizó el experimento en varios estados, pudieron comprender el comportamiento agregado de la figura 12.11, desglosarlo por sector geográfico e identificar el rendimiento sobre la inversión. Aunque la figura 12.11 muestra sólo las visitas a la web, el equipo también puedo medir los resultados del sitio web y calcular el coste por adquisición (CPA), para traer un nuevo nivel, con respecto a la capacidad de rendir cuentas sobre la campaña offline.

Utilizar experimentos controlados es una metodología sencilla si la prueba se estructura por adelantado, con una perfecta planificación. Se deberán coordinar varios equipos de manera que la campaña se pueda realizar de la forma planificada y que los analistas puedan recopilar los datos necesarios.

Con los experimentos controlados, no siempre se pueden controlar todos los factores de la prueba. Haga todo lo que pueda y vuelva a consultar los patrones del tráfico y calendarios de la publicidad en el análisis posterior a la campaña, tal y como se muestra en la figura 12.10. Estos cinco métodos: vanity URL, códigos y cupones únicos, encuestas online, patrones de tráfico y calendarios de publicidad, y experimentos controlados; le pueden ayudar a cuantificar el modo en el que las actividades offline añaden valor a su canal online.

Seguimiento del impacto de las campañas online sobre el mundo offline

Ahora vamos a dar un cambio de rumbo en nuestro viaje hacia la multicanalidad: vamos a medir el impacto de nuestras actividades online en el mundo offline. Puede que tenga un 2 % de conversiones en su sitio web de e-commerce, pero ¿qué ocurre con el otro 98 % de los visitantes? Es posible que hayan ido a su tienda a comprar. También existe la posibilidad de que hayan llamado a su centro de atención telefónica para concluir la compra.

Si lo que tiene es un fantástico sitio con coches de lujo, los clientes no podrán comprar sus productos de forma online. Lo que quiere saber es cómo contribuye su sitio web en relación a los clientes potenciales que compran coches de muy alta gama. O si organiza una protesta contra la tala de árboles gigantes de secoya, puede publicar folletos, ir de puerta en puerta y movilizar a los seguidores a través de los sitios sociales online. Probablemente, desee conocer el impacto específico de sus esfuerzos online sobre su exitosa protesta.

Éstas y otras preguntas se formulan todos los días en conversaciones habituales y, por lo general, no obtienen respuesta. Medir el impacto offline de su sitio web es fundamental por una sola razón: la comprensión del valor completo de su sitio web se suma a su negocio.

A modo de ejemplo, necesita saber que una campaña de banners publicitarios en la página web del New York Times está generando un valor medio de los pedidos de 90 dólares y que las mismas personas, posteriormente, compran 200 millones de dólares en productos a través de su canal offline. Esto cambia su opinión sobre las campañas, ¿verdad? O digamos que el sitio web de soporte técnico disminuye el coste en 50 dólares cada vez que responde a una de las preguntas de cualquier persona realizadas online, por lo que no es necesario que le llamen.

Por ahora, la ruta hacia la difícil cuantificación del impacto online respecto al offline está llena de pequeños obstáculos, pero todavía dispone de ciertas áreas con las que puede realizar un seguimiento. Estos obstáculos, simplemente significan que necesita utilizar un poco la creatividad y hacer alguna que otra reflexión.

Si está dispuesto a crear una pequeña cartera o grupo de iniciativas, podrá obtener una comprensión relativa del impacto oculto en el mundo offline, de su presencia en la web. Seleccione unos cuantos puntos de datos relacionados entre sí, para ver ¡hasta dónde puede llegar! A continuación, le indico mis recomendaciones, empezando por la más sencilla, para medir el impacto de su sitio web, en los canales offline.

Valorar las invitaciones a realizar acciones offline

Los negocios multicanal están repletos de invitaciones a realizar una determinada acción (offline calls-to-action), como el sitio web de Wal-Mart que proporciona localizadores de tiendas para que la gente pueda encontrar la tienda más cercana. Se puede rastrear la utilización de este recurso, en sustitución del impacto offline del sitio web.

Un cliente puede visitar walmart.com para encontrar una cámara réflex digital, centrándose en la Nikon D700. Mientras que el sitio puede llegar a convencer al cliente de que se trata de la mejor cámara, puede que éste no lo quiera comprar online. Puede hacer clic en el enlace Store Finder en el menú de navegación superior, escribir un código postal de EEUU y acabar en una página como ésta:

http://www.walmart.com/storeLocator/ca_storefinder_results.do?serviceName=ALL&sfatt=ALL&rx_ title=&rx_dest=/index.gsp&sfsearch_zip=94043&%23.x=0&%23.y=0&%23=Find

El analista en walmart.com puede utilizar la URL anterior para verificar cómo utilizan las personas el sitio web, para posteriormente visitar la tienda. Nos encontramos con dos estupendos elementos de información en esa URL. El número de visitas que contiene la página ca_storefinder_results.do, se puede medir en el tiempo. Un analista inteligente puede ir incluso un paso más allá y medir no sólo la página de resultados, sino también la página del producto consultado o que se añadió un elemento a la cesta o carrito de la compra. Ambos datos nos dan una clara indicación de la intención de compra del cliente.

Los ninjas del análisis saben que no pueden limitarse únicamente a medir visitas. Hay que cuantificar el valor del objetivo (consulte el capítulo 5). La figura 12.12 se muestra los pasos necesarios para establecer el objetivo y el posterior informe.

Figura 12.12. Seguimiento de las invitaciones a realizar acciones offline y su valor económico

Crear un objetivo resulta fácil: basta con utilizar el nombre de la página. El siguiente paso es fundamental, identificar un valor objetivo, que en este caso es de 1,5 dólares. Va a tener que trabajar con su departamento financiero y además, puede combinar los datos online y offline (entraremos en detalle más adelante) o puede llevar a cabo experimentos para determinar este valor.

El informe de la siguiente figura 12.12 muestra la tendencia en el tiempo del impacto del sitio web en su tienda física o real. Además, también muestra el valor económico generado por el sitio (los datos anteriores no son los de Wal-Mart: si lo fueran, ¡tendrían al menos tres ceros más!).

Nota:Hay otro tipo de información importante en la URL anterior, sfsearch_zip. Este parámetro contiene el código postal que se buscó. Puede configurar su herramienta de analítica web para que capture estos datos y a continuación informar las ubicaciones geográficas donde los clientesonlinetenderían a visitar sus tiendas. Un informe como éste le permite optimizar sus esfuerzos de marketingonlineyoffline.

También dispone de un mejor sustituto para una visita al almacén offline, ¡la página de direcciones! En el sitio Walmart.com puedo elegir la tienda más cercana a mi domicilio e imprimir la forma de llegar. Cuando escriba mi dirección de inicio en el navegador, me saldrá una página con esta URL:

http://www.walmart.com/storeLocator/ca_storefinder_directions.do? sfsearch_street_1=1600+Amphitheatre+Parkway& sfsearch_city=Mountain+View&sfsearch_state=CA&sfsearch_ zip= 94043&x=41&y=12&edit_object_id=2280&continue=&sfatt=

En este momento, un analista es capaz de rastrear las visitas donde exista este sustituto de las intenciones del cliente haciendo un seguimiento de la página ca_storefinder_directions.do.

Para obtener el mayor número de insights, tendría que hacer todo lo anterior y además, hacer un seguimiento de las visitas que utilizaron el localizador de la tienda después de haber visto una página de productos o de haber añadido algo al carrito de la compra. Realizaría un seguimiento de las localizaciones geográficas y combinaría esa información con las ubicaciones del almacén. Por último, debería fijar un valor por tienda, por ejemplo, de 6 dólares por página de direcciones y presentar los datos al equipo directivo.

Los ejemplos anteriores sólo muestran dos posibilidades de invitaciones a realizar acciones offline en un sitio web. Existen otros tipos de ejemplos que incluyen las solicitudes de catálogos de productos o concertar una visita para probar coches en los concesionarios.

Seguimiento de las llamadas telefónicas y el chat en tiempo real

Durante una visita al sitio web de Marks & Spencer decidí comprar una cama junto con un colchón. Pero en lugar de hacer la compra en el sitio web, realicé el pedido por teléfono. En las actuales circunstancias, mi compra no se visualiza en la herramienta de analítica web, a pesar de que la página web fue la que me convenció para hacer la compra.

No obstante, puede hacer un seguimiento de todas estas llamadas telefónicas: tanto de las agradables llamadas que acaban en solicitudes como de las llamadas menos agradables, que dan lugar a preguntas de soporte técnico, porque el sitio web no esté ayudando a sus clientes.

Dispone de dos enfoques posibles para hacer el seguimiento de cómo su sitio web dirige el tráfico telefónico. En primer lugar, puede utilizar un único número de teléfono en su sitio web y realizar el seguimiento tanto de las llamadas como de las conversiones, utilizando el sistema existente. No requiere trabajo adicional, a excepción de conseguir el número de teléfono único. Sin embargo, si se topa con la burocracia de su empresa, existen varias opciones basadas en la web, como por ejemplo TeleCapture, que puede ofrecerle un número de teléfono único, programarlo para que redirija la llamada al número actual de su empresa y ofrecer información consistente, tanto sobre el número de llamadas como de las personas que llaman, así como de las llamadas perdidas.

¡La burocracia atacó con armas nucleares! Cada vez más, puede conseguir datos sobre las llamadas en su herramienta para analítica web. Las soluciones de las empresas de tipo Mangoose Metrics (EEUU) y Fresh Egg (Reino Unido) le permiten añadir un único número de teléfono en su sitio web. La actividad de estos números de teléfono se envía a través de su herramienta para análítica web, donde puede estudiar tanto su impacto online como las llamadas offline desde un único lugar.

Estas soluciones le aportan cierto grado de sofisticación porque puede hacer el seguimiento de las llamadas offline que hayan sido impulsadas por la búsqueda, los campos publicitarios, los afiliados o por cualquier otro tipo de campaña individual. Sólo tiene que añadir una etiqueta JavaScript en la página de destino (o en el sitio completo) para la campaña donde mostraría el número de teléfono. Cuando un visitante llegue al sitio, verá un número de teléfono vinculado a la campaña específica (por ejemplo, para la palabra clave avinash rocks). Ahora puede hallar el origen de una palabra clave o identificar a nivel de campaña, el número de conversiones que se produjeron online y cuántas llamadas se generaron de forma offline.

El sistema telefónico de muchas empresas permite a los comerciantes llevar un seguimiento de las conversiones realizadas por números de teléfono individuales, y un analista puede utilizar estos datos para hacer un seguimiento de dichas conversiones. Si no dispone de este sistema, puede utilizar soluciones de empresas como ClickPath para obtener los datos hasta llegar a las deseadas conversiones.

Por último, si proporciona funcionalidades de tipo llamada telefónica y chat en tiempo real, como por ejemplo en sitios web de e-commerce o de soporte técnico, entonces existen varias soluciones como la ofrecida por LivePerson, que podrán integrar tanto sus datos telefónicos como las conversaciones del chat en su solución para analítica web. Actualice su etiqueta JavaScript de Google Analytics, configure LivePerson con el número de identificación (ID) de la cuenta analítica y ya estará en el buen camino.

Utilizar códigos únicos de ofertas y cupones descuento

En la anterior sección utilizamos la estrategia del código y cupón de manera efectiva para hacer un seguimiento del impacto online de las campañas offline. Puede aprovechar esta misma idea pero en sentido inverso.

Hoy voy a visitar www.target.com y a imprimir cupones personalizados para los productos que deseo comprar. Cuando canjee los cupones en la tienda Target de mi barrio, sus analistas podrán utilizar el repositorio de datos existente para informar del porcentaje de clientes de la tienda que fueron dirigidos o impulsados desde su página web.

A continuación, se muestra un ejemplo llevado a cabo por mis amigos René Dechamps Otamendi y Aurélie Pols. Su cliente, Panos (www.panos.be), quiso utilizar el sitio web para dirigir a la gente hacia sus restaurantes. El equipo de René y de Aurélie Pols creó una campaña con un juego para que los visitantes del sitio jugaran. Al final del juego, los visitantes obtuvieron un cupón de un sólo uso, para Panos. La figura 12.13 muestra los datos que recopilaron de esta campaña así como las métricas principales, con sus correspondientes y notables insights.

Panos pudo medir el valor total de su campaña. La campaña duró 18 días. Durante este tiempo, casi 59.000 personas visitaron el sitio web y se registraron 109.000 juegos, dando como resultado un total de 42.000 cupones. De éstos, el 59 % se canjearon en los restaurantes: un enorme índice de rescate (o retorno). Lo más interesante es que Panos pudo medir el coste por adquisición, que fue de menos de 2 euros. Y lo que es más interesante, como estos cupones eran de un sólo uso, ¡pudieron capturar e informar sobre los intentos de fraude! Podemos estar orgullosos del ser humano: de los 42.000 cupones, ¡sólo 189 resultaron ser un intento de fraude!

Figura 12.13. Análisis de la campaña online-to-offline de Panos

Combinar y analizar detalladamente datos online y offline

Las empresas como Safeway o Macy’s utilizan los principios de seguimiento de cupones y códigos para vincular el comportamiento offline con la actividad online. Por ejemplo, un supermercado que emite tarjetas club podría analizar el comportamiento online y offline de sus clientes, ya que éstos pueden utilizar dicha tarjeta en cualquier sitio, durante el proceso de solicitud.

En otro ejemplo, Marks & Spencer podía invertir bastante dinero en campañas online y medir el tamaño medio de pedidos para cada una de esas campañas. Actualmente, con la información de la tarjeta de crédito, el nombre y la dirección en los sistemas ERP de la empresa, también puede hacer seguimiento de las compras adicionales realizadas en almacenes durante los siguientes 30 días. Recientemente, he trabajado en este tipo de análisis, donde por cada dólar gastado online en campañas de búsqueda de pago, los clientes se gastaban seis dólares en la tienda offline durante los siguientes 30 días. Como analista, puede ayudar a la alta dirección a valorar la eficacia de su marketing online, haciendo hincapié en la relación de uno a seis.

El coste de este sofisticado análisis es simplemente su capacidad de capturar las claves principales correctas, así como su voluntad de ir un paso más allá del mundo de las herramientas para analítica web.

Puede obtener una buena recompensa si lo hace así.

Utilizar las encuestas para predecir el impacto offline

En el capítulo 6 traté sobre las bondades de recopilar datos cualitativos para escuchar de forma directa la opinión de sus clientes. Una de las metodologías que abordé con más detalles fue la de las encuestas a la salida o al final de la visita (on-exit). Puede ampliar esta metodología para medir el impacto offline.

Las empresas como iPerceptions, CRM Metrix y Usability Sciences le permiten llevar a cabo encuestas online donde puede preguntar a los visitantes que evalúen su experiencia y respondan a algunas preguntas concretas. Puede utilizar estos datos para calcular métricas, como por ejemplo la probabilidad de compra, tal y como se muestra en la figura 12.14. También puede ver que como resultado directo de haber visitado el sitio web, el 54 % de las personas tienen más probabilidades de hacer una compra al por menor (puede ver el valor que su sitio web añadió al proceso).

Figura 12.14. Probabilidad de realizar una compra al por menor

Si mira la tendencia de estos porcentajes con el transcurso del tiempo, puede llegar a medir el nivel de eficacia de su sitio web de catering en comparación con los clientes que compran offline. Es un gran complemento para sus datos de conversión online.

Éste no es el único dato importante que recopilará su encuesta. Al aislar a los visitantes que compran offline, puede analizar el motivo por cual visitaron el sitio web, qué funciones les sirvieron y cuáles no. A continuación, puede adaptar y optimizar su sitio web a las necesidades de todos los visitantes.

Otra de las estrategias habituales de los minoristas multicanal son las encuestas denominadas punto de venta (point-of-sale). Por ejemplo, si realiza una compra en Target o come en Pizza Uno, observará que su factura incluye una invitación para rellenar una encuesta online (ofreciéndole a cambio una participación en un sorteo o un cupón para una futura visita). Esta encuesta le pide que califique su experiencia en la tienda física y también le hace preguntas sobre sus visitas al sitio web y cómo influyeron éstas en su visita final a la tienda ¡Perfecto! Ya dispone de datos que identifiquen el valor de su sitio web para su existencia offline.

Realizar experimentos controlados

Otra estrategia eficaz que puede utilizar son lo experimentos controlados. Estos experimentos los traté con anterioridad cuando hablé sobre el impacto online de las campañas offline y en más profundidad, en el capítulo 7. Permítame compartir algunas de las ideas que podrían inspirarle, para crear sus propios experimentos controlados, de forma que pueda medir el impacto offline de las campañas online.

Si quiere comprobar si su página web impulsa o dirige el tráfico a sus tiendas reales, puede realizar una campaña por correo electrónico a los clientes, en unas cuantas ciudades diferentes y orientarlos hacia su sitio web para aprender más y ver así, si obtiene un incremento en el número de visitas de la tienda por áreas.

Otro enfoque consiste en llevar a cabo campañas PPC (pay per clic) con objetivos geográficos específicos, para entregar un determinado mensaje o una invitación a la acción en google.com. Mida el impacto de esas campañas en su sitio y relaciónelos con los datos (señal) que recopile en su centro de llamadas telefónicas, comparando los resultados de esas regiones concretas con las de otras.

Por último, voy a mostrar uno de mis experimentos favoritos. Durante una semana, un importante minorista dejó de incluir folletos publicitarios en periódicos de Arizona, Nueva York e Indiana. En su lugar, realizó campañas anunciándose en banners publicitarios de sitios relacionados e instó a sus clientes a ir a su sitio web, para mirar las ventas offline únicas y relevantes en sus respectivos códigos de área local. El minorista eliminó un medio de marketing offline para medir si el marketing exclusivamente online resultaba tan efectivo a la hora de dirigir a las personas a las tiendas, así como para comprar artículos que hubieran aparecido en los folletos semanales impresos. Al crear un experimento hacia estados de prueba y estados «controlados» (¡todos los demás!), el minorista recopiló los datos que demostraban el valor de cambiar al marketing sólo online, en dos de esas situaciones.

La idea principal es intentar hacer un enfoque específico para que pueda correlacionar los datos de sus fuentes de datos offline y detectar una señal (impacto). Al aislar su enfoque en diferentes situaciones, no relacionadas entre ellas, está aislando los elementos contaminantes de sus datos (cosas que estén fuera de su control y que puedan darle unos resultados insuficientes).

Al igual que con todos los experimentos controlados, esta metodología lleva su tiempo y requiere cierto esfuerzo. No obstante, no habrá nada que resulte más impactante para su negocio y que prepare su marketing para el futuro.

Aprovechar la investigación primaria

Además de experimentos controlados, la segunda técnica que he aprendido de nuestros arraigados y conocidos homólogos online y offline, es la ya anticuada investigación del mercado, para aislar el impacto de su presencia online en sus canales offline: las encuestas sobre el terreno, los grupos objetivo, las entrevistas, etc.

Permítame ofrecerle un ejemplo. Dos veces al año, una empresa de tecnología recopila los nombres e información de todas las personas que compraron algo, tanto online como offline. La empresa envía la información a una agencia de investigación de mercados y éstos, mediante la utilización de una cartera de metodologías, realizan una encuesta a estos clientes para distinguir todo lo que les impulsó a realizar esa compra.

Los datos eran un filón de información relacionada con: los atributos del producto, los anuncios de televisión, la página web, las impresiones de las visitas a una tienda, el porcentaje de personas que habían utilizado varios canales antes de adquirir el producto, etc.

Recuerdo que una persona que toma decisiones prestó cierta atención al sitio web de esa empresa. Tuve en mi poder una diapositiva, durante la presentación del análisis, que mostraba dos datos importantes: el 24 % de los compradores valoraron el sitio web de la empresa como la fuente de información del producto de mayor confianza, y el 40 % de ellos lo utilizaban durante el proceso de consideración o compra. Con esta información pude pagar a los analistas y dar al pobre y hambriento equipo de diseño dos recursos con los cuales mejorar el sitio web: todo a partir de una única diapositiva.

¡Éste es el poder de los datos!

Llevar a cabo una encuesta de investigación de mercado puede ser una gran forma de entender la influencia de cada canal online y offline. Hacer estudios periódicos personalizados que se centren tanto en un área geográfica específica, como en un tipo de cliente o en un producto, puede aportarnos una información muy útil sobre el valor de la página web respecto al canal offline.

Sería un descuido por mi parte si antes de cerrar este capítulo no mencionara de nuevo que ninguna de las metodologías anteriores es una panacea. Piense en la medición multicanal como un enfoque de cartera o grupo: dispondrá de unas cuantas técnicas para recopilar múltiples puntos de información. Si es una pequeña o mediana empresa, utilice las tres primeras técnicas de cada sección. En el caso que sea una empresa de gran tamaño, deberá incluir éstas, pero las últimas técnicas mencionadas le ofrecerán un mayor impacto.

¡Espero que se divierta!

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La carrera profesional de la analítica web

De todas las carreras profesionales que podría emprender, es probable que ninguna le ofrezca tanta garantía de futuro como la carrera de la analítica web. La mayoría de los canales tienen carencia de datos, pero la web no. De hecho, el núcleo de cualquier éxito en la web son los datos. Y ahora, adivine quién está en el centro de todos estos datos: ¡un ninja del análisis!

Creo que tanto la web como todo lo relacionado con el marketingonlineasí como con la experiencia del cliente, va a evolucionar y que no podemos predecir lo que ocurrirá. Para potenciar toda esta evolución, vamos a necesitar gente inteligente que ponga sentido común a todos estos datos complejos.

En este capítulo quiero compartir mis consejos sobre lo que se necesita para desarrollar una carrera en la analítica web, las opciones disponibles y cómo identificar a la gente óptima para este campo tan dinámico

Contenido del capítulo

Planificar una carrera profesional en la analítica web: opciones, perspectivas salariales y crecimiento

Cultivar capacidades técnicas para una carrera profesional exitosa en la analítica web

Un día óptimo en la vida de un ninja del análisis

Contratar a los mejores: consejos para gerentes y directores de analítica

Se sorprenderá de la diversidad de carreras disponibles en el ámbito de la analítica web 2.0. Por fortuna, la analítica ya no la dirige una persona de TI sentada encima de unos archivos de registro. Hay funciones generales en la analítica web, normalmente en las pequeñas y medianas empresas, pero también se ven cada vez con más frecuencia más funciones de especialistas. Las funciones de los analistas están muy especializadas en la búsqueda, presentación y comercialización in situ y redes sociales de comunicación debido al profundo conocimiento y experiencia que se requiere en la materia. Las áreas como la experimentación y el análisis cualitativo en Analítica Web 2.0 tienden a buscar analistas con conocimientos especializados. También existen funciones especializadas relacionadas con la aplicación de herramientas y técnicas de optimización. De hecho, a medida que las empresas van incrementando su tamaño o interiorizan la ventaja que supone la información, van apareciendo más funciones de gestión.

Los datos juegan un papel primordial en todos estos puestos. Si echamos un vistazo a las ofertas de trabajo nos daremos cuenta de que los datos están ocupando un papel secundario, pero cada vez más importante, en las funciones tradicionales de los roles «no analistas», como por ejemplo los responsables de marketing, propietarios del sitio y especialistas en optimización de campañas. Desde una perspectiva de evolución profesional, esto es una buena señal, ya que puede adentrarse en la analítica de datos y ampliar su perspectiva profesional si dispone de las habilidades de negocio suficientes.

Mucha gente regirá el mundo web, pero si le gustan los datos, irá por delante de ellos.

Planificar una carrera profesional en la analítica web: opciones, perspectivas salariales y crecimiento

En esta sección voy a compartir los muchos matices de una carrera profesional en analítica web y a esbozar una estructura sencilla y fácil de entender para ayudarle a hacer la correcta elección de su carrera profesional. Cada elección implica un nivel de salario que puede exigir, una sección de la empresa en la que podría trabajar y un nivel de promoción laboral esperado.

Aunque una gran parte de esta sección se refiere a personas que trabajan en cualquier tipo de empresas, hay que recalcar que, en el caso de que trabaje en una empresa pequeña, es posible que no se puedan aplicar algunas de las perspectivas mencionadas, en lo relativo a la promoción laboral.

En las pequeñas empresas, sólo hay sitio para funciones de especialistas, incluida la analítica. La gente tiende a realizar funciones híbridas (que traducido significa: ¡hacer muchos trabajos a la vez por un módico precio!). Aun siendo éste su caso, se puede beneficiar al aprender el entorno y además podrá reconocer el momento en el que debe dar un giro a su carrera profesional o cambiarse a otra empresa.

Nota:Aunque esta sección hace hincapié en la analítica web, la estructura y orientación proporcionadas se aplicarán también a los trabajos y carreras profesionales de otras carreras profesionales, como a la inteligencia empresarial o al análisis financiero.

Desde mi propia experiencia profesional en la analítica web, me he dado cuenta de que la mayoría de los futuros analistas no son conscientes de las dos decisiones críticas que deben tomar y que tendrán un impacto dramático en su éxito futuro.

Debe elegir una de las siguientes opciones:

• Opción 1: Técnica o empresarial.

• Opción 2: Colaborador independiente o jefe de equipo.

Puede obtener cuatro posibilidades y, dependiendo de su elección, su carrera profesional se verá impulsada hacia diferentes direcciones, vertientes y duraciones. Deberá hacer un poco de introspección antes de elegir. Para ayudarle en esta decisión, he desarrollado la guía de introspección hacia la carrera profesional de la analítica web (Avinash Kaushik Web Analytics Career Introspection Guide): piense bien antes de contestar a cada una de estas preguntas y anote sus respuestas:

• ¿Le gusta ser un colaborador independiente? Le gusta ser el dueño de su dominio y controlar su destino. También le llama la atención establecer la agenda mientras otros realizan el trabajo real. Además, acepta su lado introvertido. Sea honesto consigo mismo.

• ¿Le gusta dirigir a las personas? Se regocija ante la posibilidad de poder ayudar a moldear la carrera profesional de las personas. La perspectiva de recopilar autoevaluaciones, obtener una información completa y escribir una evaluación trimestral de desempeño, para cada empleado, le apasiona. Ve una organización burocrática matricial, e igual que el ex presidente Bush, dice, «¡que vengan!».

• ¿Le gusta el «código» y pensar que no hay nada mejor que analizar secuencias de comandos para que se produzca la magia? Sus habilidades o capacidades como analista se obtienen de su dominio a la hora de resolver problemas técnicos mediante las herramientas disponibles. Puede implementar cualquier cosa y, si no sabe, se las apañará perfectamente, sólo con echar un vistazo a un documento técnico de 500 páginas. En dos días puede decodificar y reconstruir una herramienta de depuración de tipo WASP. Puede manipular la etiqueta de Google Analytics para averiguar la altura y el color de ojos de la gente.

• ¿Le gusta asistir a las reuniones de estrategia? Sus verdaderas capacidades como analista las ha conseguido pasando tiempo con los comerciales y dirigentes empresariales, analizando minuciosamente los objetivos e iniciativas de la empresa. Posee cierto dominio a la hora de interpretar la solicitud de un vicepresidente de «medir algo» en tres pocas métricas, pero imprescindibles, que le deslumbren. Entiende el concepto long tail («cola larga») y cómo reconocer insights que revolucionen sus campañas de búsqueda.

Responder a estas cuatro preguntas de manera honesta y crítica resulta mucho más difícil de lo que piensa. El conocimiento de uno mismo es el proceso de determinar dónde destaca y aceptar dónde falla. Se necesita tiempo y es un viaje intenso. Conocerse a sí mismo conlleva grandes beneficios. Por ejemplo, con el tiempo he aprendido a maximizar las situaciones y aquellas funciones en las que considero que mis puntos fuertes me acabarán impulsando hacia el éxito.

Sus respuestas a estas cuatro preguntas le asegurarán que no acabe en un trabajo que no le guste o en un puesto donde llegue rápidamente a su nivel de incompetencia.

Recuerde que no hay una respuesta incorrecta. Hay puestos de trabajo disponibles en empresas, en los proveedores y con consultores para cada una de las opciones que elija.

Una vez realizada la introspección, vamos a repasar individualmente cada una de las carreras profesionales que haya elegido. Voy a tratar de cubrir las implicaciones globales de cada una de ellas, así como las perspectivas profesionales y salariales, además de las posibilidades de proyección en el puesto de trabajo a largo plazo (posibilidades de promoción).

Colaborador técnico independiente

Muchas personas tienen la falsa creencia de que para conseguir mucho dinero deben ocupar puestos gerenciales.

La realidad es que también puede conseguir muy buenas remuneraciones como colaborador senior independiente.

Las funciones para esta categoría incluyen las siguientes: jefe de proyecto senior, arquitecto senior y «mandamás» de la implementación.

Los colaboradores técnicos independientes, realmente dependen del director o del vicepresidente. Sus funciones son las de establecer las políticas, además de las normas y los reglamentos, y sólo dispone de un mínimo espacio de responsabilidad para la creatividad o implementación de proyectos. Puede llegar a ser el enlace principal entre el equipo de negocio y su proveedor para asegurarse de que se realicen todas las anotaciones técnicas y configuraciones de las herramientas que correspondan.

Con este puesto o desempeño en el mundo de los proveedores, como por ejemplo Webtrends o IBM, se puede presentar en varios clientes para mostrarles una serie de «chuladas», bien detalladas, y responder a preguntas técnicas que hagan los «sabiondos» contratados por el cliente. Puede que sea el «hombre-orquesta» al que se le pida crear prototipos rápidamente para probar que el proveedor es mejor que Google Analytics u Omniture. O puede que sea el punto de contacto para los primeros 60 días donde su empresa esté tratando de impresionar a un cliente nuevo mediante una ayuda rápida. No se equivoque, porque este trabajo puede resultar divertido. Tiene la oportunidad de viajar y conocer nuevas empresas y personas.

Es muy probable que se quede en el puesto de TI (CTO o CIO).

Perspectivas profesionales

En general, las salidas y perspectivas profesionales son bastante buenas en grandes corporaciones y macroempresas, ya que pueden permitirse un puesto dedicado. Es probable que, en el mundo de los proveedores, como por ejemplo Omniture, WebTrends, Nedstat y similares, pueda acceder a más puestos de trabajo de este tipo. Sería más difícil encontrar este tipo de funciones en empresas de medio y gran tamaño.

Perspectivas salariales

El salario mínimo de un colaborador técnico independiente es de 40.000 dólares, pudiendo llegar a alcanzar la cifra de 100.000 dólares o más. Es difícil encontrar a personas que sean realmente buenas en este puesto. Si cree que es una de ellas, entonces está en el mercado.

Expectativas de promoción en el puesto de trabajo a largo plazo (posibilidades de promoción)

La promoción en el puesto de trabajo para un colaborador independiente es un tanto incierta. Si nos atenemos a la analítica web, su ocupación podría estar descartando a uno de los cargos antes mencionados (por ejemplo, un cargo senior de esto y de lo otro o un arquitecto). Esto no quiere decir que no tenga posibilidades de futuro y que no haya mucho que rascar.

Si desea promocionarse aún más, entonces tendrá que ir pasando gradualmente al mundo de la analítica empresarial en lugar de a la analítica web, además de a funciones de inteligencia empresarial en TI.

Ambos campos facilitan un crecimiento promocional a nivel de colaborador independiente y más posibilidades y facilidades a la hora de cambiar a otras funciones de liderazgo, en caso de que demuestre tener aptitudes.

Colaborador independiente de negocio

Si actualmente trabaja como analista, es probable que esté desempeñando una función de colaborador independiente para empresas.

Si es un analista web en TI, su carrera profesional la podría orientar hacia el sector del marketing u ocupar funciones empresariales. Resulta difícil conseguir el puesto de analista en TI, porque se pone mucho énfasis en ser un buen colaborador especializado en la recopilación de datos.

Algunas de las funciones que puede llevar a cabo en este campo incluyen las siguientes: analista senior, «evangelista interno», único punto de contacto (SPOC) para el director de marketing (CMO) y enlace principal con el negocio.

En el mundo del cliente, un colaborador independiente de negocio puede depender de cualquier persona, desde un director hasta el CMO. Su trabajo se centrará principalmente en el negocio, comprendiendo varios negocios y estrategias y proporcionando un análisis uber, de funciones cruzadas, creando cuadros de mando de gestión o administrando la implantación de Yahoo! Web Analytics a través de 90 sitios de negocios diferentes.

En algunos raros casos puede convertirse en el campeón de la analítica interna: durante un largo período de tiempo tuve el privilegio de llevar esto a cabo. Tendrá que ser bueno en analítica, aunque lo que es más importante, debe ser un gran hombre de negocios y disponer de un Master en Administración de Empresas (MBA) o de tipo estratégico. Trabajará con vicepresidentes, directores de marketing y con los principales directivos e identificará las estrategias de medición para preguntas imposibles de contestar. Como campeón, hará que su organización se fortalezca gracias a sus propios esfuerzos que, además, resultan bastante gratificantes.

En el mundo de los proveedores, un colaborador independiente de negocio puede ser un jefe de producto para el producto de analítica o para determinadas características. También puede ser un representante de servicio al cliente profesional (lo siento, «un consultor estratégico»). También podrá ser la persona responsable del análisis del propio sitio web del proveedor, así como de las campañas de marketing.

Perspectivas profesionales

Excepto en el caso de las pequeñas empresas, tiene mucho campo para crecer en este puesto. Sin embargo, debe ser un perfecto hombre de negocios. Debe entender tanto el ecosistema como la estrategia comercial y las estrategias de medición de la analítica web 2.0. También, debe tener dotes de comunicación (ya sabe, debe ser un comunicador eficaz). Es necesario tener un profundo conocimiento y una buena comprensión de estadísticas y matemáticas avanzadas, aunque no es obligatorio. Las técnicas de codificación JavaScript son opcionales.

Si realmente se siente más seguro en el área técnica, consulte el puesto anterior o el siguiente, porque no podrá tener éxito tan fácilmente en un puesto de esta cualificación: de negocio.

Perspectivas salariales

Las perspectivas salariales en este puesto oscilan entre 70.000 y 120.000 dólares en empresas de clientes, aunque no tanto con los proveedores. Desde mi humilde experiencia, menos del 10 % de las personas en este campo tienen realmente las cualidades suficientes como para llevar a cabo un puesto de negocio o empresarial que le permita promocionarse por encima del puesto de analista o de analista senior. Si es uno de este 10 %, entonces ¡felicidades!

Proyección en el puesto de trabajo a largo plazo

Como colaborador independiente desde la perspectiva del negocio dispone de mucha más flexibilidad.

Podría promocionarse a consultor interno en proyectos de analítica empresarial (más allá de la analítica web). Si sobresale a título personal, puede cambiar a un puesto de liderazgo, como por ejemplo a dirigir a un equipo o hacerse cargo de funciones complejas, como crear una estrategia de datos o convertirse en el director de privacidad.

En lo que se refiere a la perspectiva como proveedor, también tendrá muchas oportunidades de promoción y crecimiento profesional, a pesar de que serían menos las ocasiones de promoción en relación a las funciones empresariales (simplemente, porque los proveedores no necesitan realmente tantos conocimientos analíticos). Puede cambiar al puesto de consultor profesional, en cuyo caso trabajará con otras empresas en representación de su proveedor.

Jefe de equipo técnico

Las funciones en la categoría de jefe de equipo técnico podrían incluir las siguientes: gerente de implementación analítica, director senior de analítica de sitios web o gerente de grupos de la presentación de informes de operativa web. En los inicios de la analítica web, este puesto destacaba mucho más en las empresas. El cambio hacia soluciones ASP orientadas a JavaScript provocaron un cambio en la analítica web hacia la perspectiva empresarial. También eliminó la necesidad de grandes cantidades de personal de TI para dar soporte en analítica web (debido a que el peso del soporte técnico se produce fuera de la empresa).

Por ejemplo, hace siete años me hice cargo de la analítica web en mi empresa.

Un equipo de TI con cuatro personas que soportaba el proceso de ejecutar Webtrends, sobre los archivos de los registros del servidor de la empresa, produjo una serie de 200 informes. El cambio a una solución orientada en ASP hizo que sólo se mantuviera un puesto como colaborador técnico senior independiente. Los otros puestos de trabajo evolucionaron o fueron sustituidos por gente que realizaba el análisis.

Con el cambio a las soluciones orientadas en ASP, la mayoría de las empresas no dispondrán del equipo técnico suficiente dedicado a la analítica web como para requerir un puesto de jefe de equipo técnico senior. Si existe este puesto, entonces el jefe de equipo técnico dependerá del director. En algunas empresas puede labrarse una buena carrera profesional como jefe de equipo técnico en un equipo de analítica web en marketing.

Probablemente, un proveedor tiene más oportunidades como jefe de equipo técnico, donde puede gestionar los aspectos técnicos del producto analítico o el «ejército» técnico de consultores que trabajan con los clientes.

Este puesto requiere una capacidad de dejar atrás su mentalidad solitaria y el arraigado hábito de hacer todas las cosas técnicas por sí mismo. Resulta más difícil, para las personas orientadas hacia lo técnico, «florecer» como gestores de personas, pero eso es lo que se contrata como jefe de equipo técnico. Debe sentirse cómodo con la pérdida de algunas de sus impresionantes habilidades o capacidades técnicas como hacker a medida que su capacidad de liderazgo y delegación se vayan desarrollando.

Perspectivas de carrera profesional

Si su empresa utiliza una solución basada en ASP (por ejemplo, Google Analytics, XiTi y Unica), entonces las limitaciones antes mencionadas tendrán un impacto sobre el punto que podrá alcanzar en su carrera profesional, como jefe de equipo técnico. En todas las empresas, excepto en las muy grandes, este puesto puede que no sea ni siquiera una opción posible.

Algunas empresas disponen de soluciones analíticas in-house (internas) que pueden requerir un serio equipo técnico. Las oportunidades son pocas, pero puede tener un puesto como jefe de equipo técnico de analítica que podría durar un tiempo.

Como líder de equipo, dará todo en lo que se refiere a la capacidad de inspirar y motivar a la gente y no en su capacidad de escribir código o de hacer un mantenimiento de los sistemas. Si es un jefe de equipo técnico, las habilidades o capacidades técnicas de su gente son las que más limitarán su nivel de promoción y crecimiento.

Perspectivas salariales

Las perspectivas salariales de un jefe de equipo técnico oscilan entre los 50.000 y 100.000 dólares.

Proyección de promocionar en el puesto de trabajo a largo plazo

Las promociones para un jefe de equipo técnico estarán limitadas si su empresa utiliza un modelo basado en ASP. Recuerde que ASP no se utiliza sólo para la analítica web. Ahora también se aplica tanto para realizar pruebas, como para llevar a cabo una segmentación del comportamiento, encuestas y muchas más cosas, reduciendo aún más la necesidad de que las empresas mantengan grandes equipos técnicos in-house.

Para implementaciones en la empresa o ampliaciones de almacenamiento de datos, puede esperar una buena proyección de crecimiento. Puede encontrar límites si se centra en la analítica web, pero se pueden sobrepasar estos límites si cambia a puestos de liderazgo técnico en CRM, cadena de suministro o ERP.

Resulta difícil encontrar buenos jefes de equipo técnico. Si actualmente tiene unas increíbles capacidades técnicas y está dispuesto a desarrollar su capacidad de gestión de personas, le tendrán en gran consideración. Si ya es jefe de equipo técnico, siga con sus funciones analíticas, siempre que pueda promocionarse y cambiar a otro escenario.

Jefe de equipo de negocio

Cuando la gente piensa en hacer fortuna con la analítica web, está pensando en trabajar como jefe de equipo de negocio o empresarial. Aunque aspirar a este trabajo está bien, le sugiero que lea el manual Avinash Kaushik Web Analytics Career Introspection Guide para asegurarse de que éste es el tipo de trabajo adaptado a su perfil.

En esta categoría, los puestos de trabajo incluyen los siguientes: gestor senior de analítica web, director de investigación y analítica, y jefe de equipo para informes Coremetrics. Si trabaja en un negocio puramente online, entonces podrá ver incluso al vicepresidente (VP) de turno de analítica empresarial.

En una empresa, este puesto de trabajo depende del director senior, de un vicepresidente o, en empresas que lo tengan, del director de marketing. Los candidatos ideales son ninjas del análisis con ciertas aptitudes de buena capacidad de liderazgo. Son motivadores, inspiran confianza, intrínsicamente desinteresados y son capaces de persuadir con sus encantos o meterse en el bolsillo a la alta dirección.

No quisiera exagerar con esto: en el mejor de los casos, habrá conseguido promocionarse como colaborador a un ninja del análisis, pero sus capacidades con una alta especialización técnica están sobrevaloradas para un puesto de jefe de equipo empresarial donde debe inspirar y dirigir.

Un jefe de equipo de negocio, en la más pura analítica web, se necesita menos en un entorno de proveedores. Los proveedores necesitan vender. Sin embargo, se le puede contratar para analizar nedstat.com o unica.com, para uso interno. También podría encontrar trabajo como jefe de negocio de la división de servicios profesionales por 300 dólares la hora.

Perspectivas profesionales

Dispone de un amplio espectro para desarrollarse en el puesto y promocionarse como jefe de equipo de negocio, ya que la analítica web se ha convertido en un importante sector para cualquier entidad. Muchas empresas consideran que una herramienta que cuesta medio millón de dólares requiere un líder, al igual que esos cientos de informes que revolotean y merodean por la empresa. Estas empresas deberán replantear, de forma urgente, su estrategia de herramientas e intentar colocar a sólidos líderes para que se encarguen de la analítica. Las perspectivas a largo plazo parecen muy positivas.

Su limitación como jefe de equipo de negocio es si realmente puede ejecutar analítica web 2.0 e ir más allá de clickstream (secuencia de clics).

Perspectivas salariales

Las perspectivas salariales de un jefe de equipo de negocio van de 90.000 a los más de 170.000 dólares. Los grandes líderes con mentes analíticas son los más raros de encontrar en la sociedad corporativa. Si se considera bueno en este campo, entonces no tendrá límites.

Proyección de promocionar en el puesto de trabajo a largo plazo

Su capacidad para obtener un ascenso depende un poco del tamaño de su empresa. En las medianas a grandes empresas podría llegar a ser un director o director senior. Si está en una corporación grande o en una multinacional, podría llegar a ser vicepresidente.

En ambos casos, si es bueno en su trabajo, puede asumir un puesto como jefe funcional empresarial o considerar otros puestos corporativos. Resulta razonable mencionar que si tiene buenas capacidades empresariales y una competencia importante con la información, entonces no existe un techo real.

La figura 13.1 resume las cuatro funciones o puestos y se muestra una matriz práctica que puede utilizar como parte de su proceso de decisión.

Figura 13.1. Posibilidades de promoción y trayectorias profesionales de la analítica web

Como norma general, tenga en cuenta los datos salariales en la matriz. Las cifras serán diferentes dependiendo de su empresa, del negocio y de su ubicación. Utilice esos factores y cualquier otro dato para comparar la información en cada recuadro.

Cultivar capacidades técnicas para una carrera profesional exitosa en la analítica web

La información de esta sección le vendrá bien a cualquier persona que desee cultivar las capacidades técnicas en el análisis de datos web. Desde los comerciales que deseen entender mejor su ROI, hasta un experto en usabilidad que desee utilizar los datos cuantitativos para ayudar a crear mejores análisis cualitativos (podrá adquirir información práctica).

A menudo me preguntan qué capacidades se requieren para ser bueno a la hora de realizar un análisis de datos web. Ésta es una pregunta difícil de contestar porque hay muchos caminos hacia el nirvana. Pero en esta sección le ofrecemos formas específicas en las que puede desarrollar sus capacidades que le ayudarán, sin importar el rumbo que tome.

Ya he tratado en este libro los importantes intangibles de la analítica, como sentirse cómodo con datos incompletos, abarcar realmente la multiplicidad, aceptar que la respuesta perfecta no existe y asumir que los cambios son la única constante en la web.

Estos intangibles son la verdadera clave del éxito. Sin el modelo mental correcto, ninguna otra cosa importa.

Dicho esto, he aquí algunos de los intangibles en los que se puede centrar para desarrollar mayores capacidades analíticas.

Adelante… ¡hágalo!: utilice los datos

No se puede ser un gran analista si no pone este libro boca abajo, se mete en el fango y lucha cuerpo a cuerpo con los datos. Por supuesto que se «enfangará», pero no hay otra forma de aprender.

Gran parte de lo que se aprende en la escuela o en la universidad es teoría. Los cursos los imparte gente con buenas intenciones, pero el mundo real es complicado, enrevesado y está en continua evolución.

Incluso si ya tiene un master o un doctorado en analítica web, su verdadero viaje como impresionante analista únicamente empezará cuando se enfrente al mundo real.

A menudo recomiendo que los futuros analistas encuentren una entidad sin ánimo de lucro, quizás una empresa cuyos servicios sean muy especiales para uno y, de forma voluntaria, ayude a implementar la solución analítica del sitio web y analizar esos datos. Las instituciones benéficas sin ánimo de lucro son muy difíciles de analizar, no disponen de botones del tipo «haga su pedido ahora» y en la mayoría de los casos reciben muy poca información sobre objetivos y resultados.

Sin embargo, trabajará en lo más profundo de la analítica, con cada hora que pase estudiando los datos aprenderá más sobre sí mismo y sobre la analítica web. Cualquier trabajo que realice al respecto le ayudará a cambiar el mundo y a obtener una experiencia tangible y real.

Obtenga experiencia con diversas herramientas

No habrá trabajado con la analítica web hasta que no haya conseguido la suficiente experiencia con tres o cuatro diferentes herramientas. La razón es simple: cada herramienta viene con un conjunto único de frustraciones, que van desde el modo en el que se implementa el código hasta el motivo por el cual la herramienta no se segmentará, si no se han predefinido evars y sprops, así como las variables definidas inicialmente por parte del usuario.

Si utiliza varias herramientas, aprenderá algo más que los botones a pulsar para obtener según qué informes. Podrá aprender todas las interioridades de los datos web. Permítame añadir que cuando digo varias herramientas, no me refiero sólo a limitar su experiencia a múltiples herramientas de tipo clickstream, como Google Analytics, Omniture o Affinium NetInsigh de Unica. Me refiero también a múltiples herramientas que cubran todo el espectro de la analítica web 2.0.

Adquiera una profunda experiencia con Compete, Webmaster Tools, 4Q de iPerceptions, FeedBurner, PercentMobile, Google Website Optimizer o TwitterFriends. Se estrujará el cerebro y aprenderá cómo estas herramientas pueden librarle de las limitaciones de los datos clickstream del sitio web. Seguro que obtiene mejores respuestas a sus preguntas.

Actuar en el mundo real

Con demasiada frecuencia, permitimos que nuestros puestos de trabajo limiten nuestra educación y experiencia: «todo lo que esté orientado al e-commerce, ya que esto es todo lo que hace mi empresa» o «todo lo que sé es generar oportunidades de negocio porque éste es mi mundo». Estas excusas son muy corrosivas y lamentablemente indican cómo permitimos que nuestro entorno limite nuestro potencial y frene nuestro crecimiento profesional.

Su empresa rara vez le concederá el tiempo suficiente como para aprender y crecer. Sin embargo, el mundo se renueva y crece continuamente. Si no mantenemos el mismo ritmo, nos quedaremos atrás. Por tanto, tiene que luchar por su propia cuenta, para mantenerse al día en lo que a formación se refiere.

He aquí unas cuantas ideas que puede utilizar para asegurarse de que dispone de la formación y de los mejores conocimientos posibles, sobre la toma de decisiones orientadas a datos, independientemente del nivel de apoyo que reciba por parte de su organización.

Formación en analítica web

La formación que he recibido en cuestión de analítica web la conseguí justo después de haber empezado mi blog. El precio total fue de 65 dólares (5 para adquirir un dominio y otros 5 dólares mensuales para almacenamiento a través de un ISP). Con unos pocos posts sencillos por mes conseguí unos cuantos miles de páginas vistas al mes. Eso fue más que suficiente para una plataforma de aprendizaje: un lugar donde pudiera aplicar herramientas de analítica web e ir actuando con los datos reales.

En los últimos años he implementado al menos 25 herramientas analíticas en mi blog.

He aprendido sobre la implementación, a personalizar la captura de datos, sobre el análisis de datos y a hacer el seguimiento de problemas.

Experimentar con diferentes herramientas en su propio blog significa que su empresa no puede limitar su capacidad de aprender. Es dueño de su propio destino: o te mantienes al día o te quedas atrás.

Si iniciar un blog le parece demasiado, entonces intente analizar el sitio web de alguna empresa familiar o pídale a una entidad sin ánimo de lucro que le permita analizarlo. Pida a algún amigo experto en redes sociales que le permita acceder a su blog o a su presencia en el medio para que pueda realizar un análisis.

Más allá de la formación en analítica web

Me resulta frustrante que los analistas web limiten su formación a Omniture, Webtrends o Google Analytics. ¿Por qué no adquirir más formación en la analítica de optimización de los motores de búsqueda? ¿Su empresa dispone de un equipo SEO por lo que entiende que no tiene cabida? No se preocupe. Reclame su propio blog en webmaster Tools de Google y Microsoft. Acceda a las herramientas, eche un vistazo a todos los fantásticos informes y aprenda sobre los datos que faltan con Site Catalyst y que son absolutamente claves para entender el rendimiento de SEO.

¿Quiere hacerse experto en inteligencia competitiva? No espere a que su jefe le dé acceso. ¡Acceda a Compete, Google Insights for Search y AdPlanner de Google y aprenda, de forma gratuita, sobre la segmentación psicográfica y demográfica de la audiencia! Todos mis conocimientos sobre los tests multivariante y A/B las he aprendido utilizando el Google Website Optimizer en un sitio web de una entidad sin ánimo de lucro con la que tengo una estrecha colaboración. Obtuvieron más donaciones y, por mi parte, conseguí una valiosa experiencia. ¡Todos salimos ganando!

Formación en publicidad online

Hace algunos años trabajé para una empresa que no hacía anuncios publicitarios y no utilizaba AdSense. Por tanto, implementé los anuncios publicitarios en mis servicios de información RSS e implementé AdSense en mi blog. Aprendí cosas que valen su peso en oro al trabajar en el mundo real.

Puede leer los blogs sobre marketing online o asistir a presentaciones sobre estos temas en conferencias populares. Pero este difícil trabajo de implementar los anuncios y de trabajar con AdSense le enseñará lecciones tangibles. Aprenda el reto de unir los conjuntos de datos y tratar de conciliar las cookies de origen y las de terceros.

No aprenda únicamente la teoría, también póngalo en práctica en el mundo real y además, lo podrá hacer por su cuenta, ya que no necesita el permiso de nadie.

Formación analítica en redes de comunicación social

El año pasado leí algo sobre una nueva herramienta para medir Twitter. Visité la herramienta y tecleé algunos nombres. Rápidamente, llegué a la conclusión de que la herramienta estaba condenada al fracaso. Así que abrí una cuenta Twitter para aprender más sobre esta incipiente red social y de su impacto potencial sobre la proyección o influencia y el marketing.

Después de tres meses de total entrega, finalmente comprendí lo que hacía este medio único, cómo definir el éxito, cómo medirlo y lo que es más importante, cómo hacer caso omiso de las métricas basura que flotaban a su alrededor.

El tiempo que dediqué y el esfuerzo produjeron dos resultados:

• Aprendí mucho sobre las medidas online en todas sus vertientes.

• Me mantengo en la vanguardia de la evolución de la web.

En la misma línea, mis cuentas en Flickr, YouTube, FriendFeed existen como canales de conversión y debido a que quiero aprender, mediante la experiencia, cuál es el mejor modo de medirlos.

La razón fundamental del marketing online y de la formación analítica

No permita que su proveedor de analítica web o su empresa limiten su formación o potencial. No deje que las tácticas empresariales y restricciones hagan de uno otro analista que no pueda sobrevivir a una entrevista en el mundo real. Manténgase al día y controle su propia experiencia y formación.

Podrá agregar valor a su actual empresa mostrando ser más inteligente de lo que suponen es y si en algún momento nos sentáramos los dos en una entrevista, ¡podríamos tener una conversación divertida! ¿Qué va a hacer hoy? ¿Qué nueva tarea puede añadir a su educación en los próximos tres meses?

Conviértase en un detective de la captura de datos

La analítica web es un misterio y no un rompecabezas. En estos rompecabezas se encuentran respuestas objetivas, mientras que en los misterios, raramente se da este caso. Además, los misterios requieren cierto juicio y una evaluación de las dudas que a su vez, están rodeadas de demasiada información. Por tanto, un analista debe actuar como un detective: alguien que busca a través de una gran cantidad de datos y que se centra en áreas ricas, en el tipo de información que arroje información detallada. Un analista debe ser alguien que pueda disponer las piezas, aparentemente dispares de información y formular una hipótesis sobre sus posibles conexiones.

Los mejores analistas tienen un profundo punto de vista técnico, en el sentido de que poseen una comprensión de lo siguiente: etiquetas JavaScript, URL, parámetros, redirecciones y páginas web. Son capaces de responder a esta pregunta: ¿cómo se recopilan los datos y cómo los interpreta la herramienta analítica? Para ver ejemplos prácticos y saber lo importante que es conocer cómo recopilar los datos e interpretarlos, consulte el capítulo 8. Podrá observar que una herramienta de inteligencia competitiva puede resultar de lo más útil o, por el contrario, no servirle para nada, no por los informes que proporciona, sino por la forma en que se recopilan los datos. Este conocimiento se aplica en sus herramientas de prueba y cualitativas en su servidor de publicidad y en cualquier otra cosa que vaya a hacer.

Antes de utilizar los datos, pregunte primero cómo se recopilan. Pregunte cuantas veces sean necesarias, hasta que obtenga la respuesta correcta.

Rock math: aprenda la estadística básica

Todos hemos llegado a la analítica a partir de diferentes orígenes, a menudo con experiencias poco convencionales. Esto es bueno. No obstante, a menudo nos encontramos con que nos falta algo principal: los conocimientos básicos de estadística.

Mi recomendación es que consiga una sólida base en el campo de la estadística básica. Los grandes analistas saben cómo aprovechar el impresionante poder de la estadística, como por ejemplo: potenciar la importancia estadística (http://sn.im/satsign) y los límites de control estadístico (http://sn.im/statcl).

Además, el análisis de clickstream tradicional es cada vez menos útil porque la complejidad del comportamiento del cliente cada día es mayor. Por este motivo, recomiendo una orientación hacia la experiencia del cliente, la experimentación y las pruebas. Para poder aprovechar realmente estos enfoques en su negocio, tiene que tener unos buenos conocimientos estadísticos.

Con cierta frecuencia, las herramientas de análisis de encuestas utilizan complejos modelos de regresión multivariantes, para identificar insights o información detallada que se pueda procesar. Estos modelos cuantitativos aportan una potencia cuantitativa fundamental al ámbito cualitativo de las respuestas de las encuestas: tiene que comprender cómo funcionan estos modelos.

Del mismo modo, si realiza tests multivarianteso A/B, tendrá que conocer los fundamentos de la estadística como por ejemplo analizar los datos y tomar decisiones basadas en cuándo los resultados establecidos han alcanzado los niveles de confianza deseados.

Para esto no necesita un doctorado en estadística, sólo tiene que estar familiarizado con los conceptos estadísticos básicos para poder mejorar enormemente su carrera profesional en analítica web. Lo ideal de la estadística es que durante el período de formación podrá aprender a pensar de forma analítica y a ver los problemas de forma diferente.

Realice preguntas inteligentes

Recuerde que, como analista, tiene acceso a una gran cantidad de herramientas y a un montón de datos. No perecerá por la falta de ambos, pero sí lo hará si no puede realizar las preguntas adecuadas.

A continuación, se incluyen algunos ejemplos:

• Cuando su jefe le pida un informe, pregúntele de buenas maneras cuál es exactamente la pregunta que desea que le conteste. Después, identifique los datos que debe recabar para poder responder a esa pregunta y contéstela. Siempre debe preguntar: ¿por qué?

• Por cada métrica que informe, realice tres veces la pregunta: ¿entonces, qué? Cada pregunta proporciona una respuesta que plantea otra pregunta. Ahora pregunte de nuevo: ¿entonces, qué? Si al final de la tercera pregunta no obtiene una recomendación para tomar una decisión, entonces es que está utilizando el sistema métrico erróneo.

• Ya hemos tratado esto antes, pero siempre pregunte: ¿cómo se recopilaron estos datos?

• Nunca acepte o muestre un informe top 10 o un cuadro de mando estático. Pregunte siempre: ¿qué ha cambiado? Cuando empiece su búsqueda, comprobará la dificultad de la tarea y el increíble poder de las respuestas.

• Cuando se enfrente con la opinión de un HiPPO, pregunte: ¿entonces, su hipótesis es xyz, verdad?

• Su pregunta amiga va a ser la siguiente: ¿entonces, qué importancia tiene?

Un buen análisis proporciona buenas respuestas. Tenga curiosidad por saber.

Trabaje en estrecha colaboración con los equipos de negocio

La analítica empezó en el equipo de TI. Por tanto, en muchas empresas, el equipo de análisis se ejecuta bajo un modelo de servicio: «pídanos algo, lo desarrollamos en tres semanas y tendrá su informe». Podrá observar que este enfoque es contraproducente.

El modelo de servicio no es el mejor ya que muestra una carencia de entendimiento, en cuanto a estrategia empresarial y conocimiento real (tribal). Puede subsanar estos dos problemas trabajando en estrecha colaboración con el equipo de negocio. Puede asistir a las reuniones del personal, configurar las reuniones periódicas con las principales partes interesadas y atender a sesiones de planificación del negocio. También puede solicitar el acceso a la intranet y a las bases de datos donde se almacenan los programas actuales de marketing.

Puede disponer del 10 % de su tiempo para responder a preguntas ad hoc sobre el negocio.

Cuando reúna toda esta información, podrá saber cuáles son las tres prioridades de su negocio.

Esto puede ayudarle a enfocar y proyectar una clara línea entre el trabajo que hace y lo que realmente es importante para la empresa.

Al participar en la planificación de reuniones y conocer el calendario de comercialización, sabrá todo lo que sucede en su empresa con respecto a los datos sobre la analítica web. Ya no tendrá que ejecutar e informar su fantástica percepción sobre las puntas en los datos de búsqueda sólo para oír decir: «sí, ya lo sabemos, únicamente hemos gastado 1 millón de dólares en una campaña de búsqueda de pago en Bing». Si ya sabe de la campaña, podrá realizar un análisis segmentado e informar del rendimiento específico de la misma.

Al trabajar en estrecha colaboración con el equipo de negocio y fuera del silo de la analítica y los datos, se obtiene el conocimiento clave para llevar a cabo un análisis eficaz. De esta forma, se gana la simpatía de las personas a las que le interesa sorprender (lo que resultará muy importante a la hora de la revisión salarial).

Aprenda a realizar una eficaz presentación y visualización de los datos

Se podría pensar que los informes en Excel bien elaborados y los segmentos personalizados que ofrecen insights impulsarán una toma de decisión por parte de la empresa. Lo siento, pero no. Su capacidad para vender y convencer a otros es la que impulsará esta acción. No puedo decirle con qué frecuencia se rechaza un gran trabajo porque el analista no lo pudo mostrar o presentar de forma efectiva.

Las presentaciones e informes más eficaces deben ser sencillos, directos y, además, mostrar datos que realicen las preguntas correctas y que aporten respuestas. Invierta algún tiempo en aprender las técnicas de visualización de datos. Si necesita inspirarse, visite el laboratorio de visualización (Vixualization Lab) del New York Times (http://sn.im/nytvlab).

La figura 13.2 es uno de mis ejemplos favoritos de visualización de datos: Death & Taxes de Jess Bachman. Piense en lo difícil que es sacar algo en limpio del presupuesto federal de los EEUU.

Sin embargo, Jess ha hecho un magnífico trabajo esquemático y lo ha plasmado en un póster, con una pizca de creatividad y mucha paciencia.

Incluso con este ínfimo tamaño, se puede observar que el gobierno invierte la mitad de su presupuesto en el Ministerio de Defensa (¡todo lo del lado izquierdo y los círculos grandes de la parte inferior derecha!).

Todo lo demás (Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, NASA, Ministerio de Educación y el de Energía), corresponde a las pequeñas burbujitas que se muestran en la mitad y la parte superior derecha.

Figura 13.2. Presupuesto anual federal de los EEUU visualizado

Tenga en cuenta los poderosos insights que obtiene cuando, con un simple vistazo, puede explicar algo tan difuso como el presupuesto federal, que es de 1.421 mil millones de dólares para 2010, donde seguridad nacional y militar supone un 63 %, mientras que sólo el 37 % corresponde a gasto civil. Ah, y ¿qué es ese enorme círculo que ve en el fondo? Ese enorme círculo corresponde a la deuda nacional. Es tan grande que apenas cabe en el póster (un mensaje en sí mismo). Puede obtener más información en http://sn.im/jessba.

No todos podemos ser Jess, pero podemos ser mejores que los cuadros y gráficos que creamos actualmente a partir de herramientas analíticas y Microsoft Excel. Mejore sus técnicas de presentación y su esfuerzo se verá recompensado con enormes dividendos. Es probable que tenga que hacer una presentación a tan sólo ocho personas sentadas alrededor de una mesa de la sala de conferencias o únicamente al director de marketing en su oficina. Pero tiene que ser capaz de comunicar, conectar y evangelizar todo en un único vistazo.

Aprenda sobre las capacidades para realizar presentaciones efectivas. Vea los vídeos de YouTube de los grandes oradores y tome nota. Aprenda a utilizar correctamente PowerPoint.

Manténgase al día: asista a seminarios web gratuitos

¿Está cansado de escucharme decir lo mucho que cambian los datos web y la propia web? Es que lo hacen. Una manera realmente efectiva, para mantenerse al día de lo último y conseguir consejos sobre los nuevos tipos de análisis es asistiendo a los seminarios.

Casi todos los proveedores ofrecen seminarios web gratuitos. En concreto, Omniture ha hecho un gran trabajo compartiendo información muy útil y necesaria. Encontrará los seminarios de Omniture en http://sn.im/omnedu. La mayoría de las organizaciones del sector, como por ejemplo SEMPO (http://sn.im/sempo) y WAA, ofrecen seminarios web periódicamente a sus miembros y, en bastantes ocasiones, de forma gratuita. Utilice estos seminarios al principio y póngase como objetivo asistir, como mínimo, a dos al mes.

Las organizaciones como Marketing Profs (http://sn.im/mktprofs) y con la que empecé, Market Motive (http://sn.im/mmotive), también ofrecen formación y seminarios web online.

La calidad es muy alta, pero debe pagar o ser miembro para asistir.

Manténgase al día: lea los blogs

Si no tiene un lector de contenidos RSS, es probable que tenga información obsoleta.

En general, la mayoría de los conocimientos actuales, desde la cocina hasta los análisis, está incluida en los blogs. Suelo pasar al menos 10 horas a la semana leyendo blogs para asegurarme de estar al día con las últimas evoluciones online.

Hay una cantidad infinita de información, entre la que hay que discernir y elegir la que sea de mayor calidad. Debe escoger el blog correcto y evitar los que le resulten ineficaces: ya sé que es un trabajo laborioso.

Para ir abriendo boca, le indico una lista de blogs de buena calidad que son relevantes para nuestro ecosistema:

Junk Charts (http://sn.im/junkcharts). El blog de Kaiser es uno de mis favoritos. Descarta algunos de los datos más utilizados de los gráficos y técnicas de visualización y ofrece su opinión sobre las mejores alternativas.

Kaizen Analytics (http://sn.im/mnotte). Michael Notté actualmente trabaja en Toyota Europe y comparte ideas maravillosas sobre su experiencia y entresijos como profesional.

¿Dónde está Avinash cuando se le necesita? (http://sn.im/gmvera). El blog español sobre analítica de Gemma Muñoz Vera es tan bueno que lo leí utilizando Google Translate, ¡a pesar de saber que la traducción no es muy buena que digamos! Gemma trabaja en un banco y es otra excepcional profesional.

Web Analytics in China (http://sn.im/wachina). El blog de Sidney Son abarca todos los elementos del campo de la analítica web en China y contiene numerosos puntos de vista del mundo real.

Web Analytics Inside (http://sn.im/timoa). El blog alemán de Timo Aden abarca el amplio mundo de la analítica web y además, incluye consejos y reflexiones sobre la utilización eficaz de Google Analytics.

Trending Upward (http://sn.im/shelbyt). Shelby Thayer trabaja actualmente en una universidad y su blog contiene su experiencia cotidiana, sus frustraciones y una visión profunda de cómo utilizar la analítica para un sitio web de educación superior.

Non-Line Blogging (http://sn.im/dhughes). David Hughes es consultor de marketing digital y la fuente de algunos de mis mejores aprendizajes en el sector de la multicanalidad, correo electrónico y otras técnicas de marketing.

Seth Godin’s blog (http://sn.im/sethg). Seth tiene uno de los blogs mejor clasificados del mundo. Es un inspirador intelectual, preciso y lleno de ideas brillantes. Si sólo pudiera leer un blog, sería sin duda éste.

Analytics Talk (http://sn.im/cutroni). Justin Cutroni es el autor del libro de Google Analytics Short Cuts y su blog abarca todos los avances realizados por Google Analytics.

Marketing Productivity blog (http://sn.im/jimnovo). Lo siguiente lo he obtenido de su sitio: «Jim Novo es experto en la retención interactiva de clientes, deserciones y fidelidad, con más de 25 años de experiencia generando unos rendimientos excepcionales en las inversiones en los programas de marketing de los clientes». ¡Con esto lo digo todo!

Visual Revenue (http://sn.im/visualr). Dennis Mortensen es el director de Data Insights at Yahoo! Su blog abarca todo lo referente a Yahoo! Web Analytics.

ClickEquations blog (http://sn.im/ceblog). Craig Danuloof comparte sus ideas y trata los motores de búsqueda en este blog. Si quiere estar al tanto de lo último, en lo que a búsquedas se refiere, o simplemente desea escuchar algunas de las teorías de conspiración de Craig, entonces éste es el lugar.

FutureNow’s Marketing Optimization blog (http://sn.im/grokdot). Mi amigo Bryan Eisenberg escribe este blog. Abarca todo, desde la analítica hasta el e-commerce, las pruebas y cualquier cosa que sea susceptible de mejora en los sitios web.

Google Analytics blog (http://sn.im/gablog). El blog oficial de Google Analytics se actualiza con mucha frecuencia, incluyendo: recomendaciones, vídeos, útiles posts de procedimientos, etc.

Omniture blog (http://sn.im/omblog). Omniture dispone de uno de los mejores blogs de proveedor. Abarca un diverso ecosistema que va desde la analítica hasta la optimización de búsquedas, pruebas, e-commerce, etc. Debería leerlo aunque no disponga de Omniture.

Estos quince blogs le proporcionan información sobre un amplio espectro de conocimiento. Encontrará mi blog en www.kaushik.net/avinash.

Quiero cerrar esta sección con una habilidad complementaria que considero está enormemente subestimada: el sentido común. Vivimos en un complejo mundo con alto contenido de información. En verdad, no existe límite en cuanto al nivel de complicación que podemos asignar a nuestros enfoques analíticos y a las métricas. Mantenga a mano su «aplicador de sentido común» y no se olvide de aplicar Occam’s Razor.

Un día óptimo en la vida de un ninja del análisis

Planificar la carrera profesional. Comprobar. Cultivar las capacidades técnicas. Comprobar. Formación constante. Comprobar.

En esta sección voy a abordar la última pieza: cómo alcanzar una carrera profesional exitosa en el complejo rompecabezas del análisis.

Quizás lo más importante para su carrera profesional es asegurarse de disponer de un tiempo concreto y centrarse en las actividades que añadirán valor a su empresa.

Primero veamos un poco de contexto: sospecho que ni es, ni aspira a ser, un redactor de informes y también intuyo que no acaba de iniciarse en el análisis. La distribución del esfuerzo que sugiero es para los analistas que hayan estado realizando informes, durante al menos un año, y que desean subir un escalón más. No hay nada malo en ser un redactor de informes, de hecho, todos empezamos así. Simplemente, uno no se conforma con estancarse en ese puesto.

La figura 13.3. muestra cómo debería un ninja del análisis, pasar la semana de trabajo con el objetivo de maximizar las oportunidades, para conseguir un éxito rotundo.

Figura 13.3. Distribución de las actividades de un ninja del análisis

Veamos cada uno de los elementos en detalle:

20 % de su tiempo para la presentación de informes. Aunque me gustaría que evitara los informes, lamentablemente no se puede. Aún tiene que realizar los informes, pero sus esfuerzos de información deben evolucionar para centrarse en los informes personalizados que argumenten los objetivos estratégicos de su empresa.

En el lado positivo de las cosas, la presentación de informes es una excelente forma de mantenerse en contacto con la realidad.

20 % de su tiempo para analizar las estrategias de adquisición. Quiere saber lo que su compañía está haciendo para atraer el tráfico a su sitio web. ¿Qué están utilizando: la búsqueda, el marketing de afiliados o asociados, los banners o el marketing por correo electrónico? ¿Qué más? Su empresa gasta mucho dinero en esta labor y todo lo que pueda hacer para cambiar, adaptar o mejorar estos esfuerzos mediante los datos hará que obtenga la simpatía tanto de sus colegas como de la dirección. Su esfuerzo por analizar las estrategias de adquisición reportará un doble beneficio. Sus percepciones disminuirán los costes y ayudarán a mejorar el ROI: su empresa obtendrá beneficio en ambos casos.

20 % de su tiempo para la experiencia del cliente en la propia empresa. Utilice una combinación de metodologías basadas en clickstream y en datos cualitativos para analizar la experiencia del cliente en su sitio web.

Si no está leyendo las respuestas de la opinión del cliente en las encuestas, basándose en un estudio de usabilidad remoto (al económico precio de 10 dólares por cabeza), entonces no se está orientado hacia la experiencia que tiene el cliente. Para obtener más ideas viables, consulte el capítulo 6.

No hay mejor manera de alcanzar la victoria que hacer felices a sus clientes.

20 % de su tiempo para ponerse al día de las situaciones. La mayoría de los analistas sufren por la falta de contexto. La empresa le deja arrinconado con una herramienta analítica y espera que saque un terremoto de ideas. Esto nunca funciona, por eso en el capítulo 11 hago hincapié en que el contexto es primordial.

Como analista, tiene que destinar el 20 % de su tiempo intentando averiguar las últimas novedades de la organización de marketing, los cambios operativos del sitio web y de la alta dirección (los cargos superiores que estén por encima de su jefe), para conocer los puntos débiles o problemáticos e imaginar cómo podrían solucionarse con los datos de la web.

El análisis web no es un silo y cada analista necesita estar al día de los conocimientos tribales para que puedan ver los datos correctos y proporcionar las ideas e información pertinentes.

10 % de su tiempo para explorar nuevas opciones estratégicas. Siempre querrá dar un paso adelante en su empresa. Por tanto, deberá pasar cierto tiempo experimentando con nuevas y diferentes formas de avanzar en sus programas.

Piense en realizar pruebas, en el análisis de inteligencia competitiva, la integración multicanal y en la usabilidad.

Si trabaja de forma independiente, la implementación de estas opciones le puede resultar complicado (especialmente, si invierte el 10 % de su tiempo). Pero piense en las diferentes maneras de mostrar que la analítica web crea mejores experiencias de clientes y representa una ventaja estratégica a través de los datos.

10 % de su tiempo para ir al servicio, para utilizar el correo electrónico, ah… ¡y para comer! Qué generoso soy, ¿no?

Reconozco que cada empresa es única al igual que cada analista. Pero espero que esta condición ofrezca cierta semejanza a la orientación universal para cualquier persona que ostente el cargo de analista.

Haga un rápido e improvisado resumen sobre cómo pasar el día o la semana y, después, compárelo con este escenario. ¿Qué ha averiguado? Adelante… arréglelo.

Contratar a los mejores: consejos para gerentes y directores de analítica

¿Recuerda la regla 10/90 del capítulo 2? Describía todos los motivos por los cuales invertir en las personas tiene un mayor impacto en su empresa que invertir en herramientas. De este modo, se ha apuntado para corregir la relación 90/10 en su empresa. Envía una oferta de trabajo. Le llegan muchos curriculums. Ahora tiene que asegurarse de que selecciona a la persona adecuada para el puesto de generalista o especialista en analítica.

No voy a tratar las capacidades técnicas típicas que se pueden encontrar listadas en una descripción de un puesto de trabajo de analítica. Esto es porque aunque algunas de estas habilidades pueden resultar útiles (como por ejemplo, la experiencia con las herramientas, las hojas de cálculo o JavaScript), la falta de esas capacidades no significa que el candidato sea descartado para el puesto. Después de dos semanas de formación, cualquier ser humano puede hacer clic en los botones correctos de una herramienta.

El verdadero éxito no radica en saber cómo hacer clic en los botones correctos, sino en contribuir a darle el enfoque correcto: una mente analítica y una aptitud web.

Atributos clave de los grandes profesionales de la analítica

El organismo complejo de la web exige una extraordinaria flexibilidad, por parte de las personas que lo deben analizar. El análisis web requiere la atípica habilidad de dejar atrás las experiencias anteriores y aprender comportamientos rápidamente como parar inventar soluciones nuevas y adecuadas.

Hay que tener en cuenta las siguientes características a la hora de convertirse en un gran analista:

La persona lleva la web en su sangre. El candidato es un ser humano web que se maravilla por la belleza de la web, la utiliza, la adora, la lleva en la sangre (¡crítico, si en algún momento tiene que ponerse en el lugar de los visitantes del sitio y da sentido a todos los clics!).

El candidato tiene flexibilidad mental. El analista de futuro es una persona inherentemente flexible, que está abierta a nuevas herramientas, métricas, modelos mentales, etc. De hecho, tiene experiencia demostrando que en cada nuevo trabajo abandonaron lo obsoleto y orientaron a la empresa hacia un modo de pensar moderno: no orientado hacia la tecnología, sino hacia la mentalidad (resulta vital reconocer la evolución de la web y entender las nuevas oportunidades de medición). Las mentalidades arraigadas no ganarán la batalla de la analítica web.

El cambio no les va a matar. Esta actitud es diferente al de la flexibilidad mental. A las personas les encanta lo conocido. A la mayoría, el cambio les produce pavor y algunos no alcanzan a ver la oportunidad, bien porque no pueden verla o porque no les interesa cambiar. Sin embargo, en un futuro previsible, la única constante en el campo de la medición web es el cambio (a medida que cree un equipo, quiere a gente que esté dispuesta a cambiar).

Que sean curiosos. Un candidato ideal intenta de forma continua buscar nuevos enfoques. Puede observar la evidencia de curiosidad en los experimentos que realicen con lo último en redes sociales, o incluso en canales de medios de comunicación que parece vayan a fallar. Fallar está bien. No intentarlo, no. Si tiene que elegir, es preferible la curiosidad antes que la inteligencia.

Poseen capacidades de pensamiento crítico. En Wikipedia podemos ver la siguiente definición: «El pensamiento crítico se compone de procesos mentales de discernimiento, análisis y evaluación. Incluye todos los procesos posibles de reflexión sobre un tema tangible o intangible, con el fin de formarse una opinión sólida, que reconcilia la evidencia científica con el sentido común». Quiere un ninja del análisis, ¿no? Puede encontrar el concepto de pensamiento crítico, tanto en una persona que se pase el día dando vueltas a una hamburguesa como en una que haga un análisis estadístico avanzado. Búsquelo.

En resumidas cuentas, puedo enseñar a cualquiera a hacer clic en los botones en Omniture o Webtrends. Puedo enseñarle a cualquiera la definición de una tasa de rebote en Nedstat o XiTi. Se tarda un par de semanas, pero le puedo enseñar cómo crear etiquetas en ClickTracks, o a segmentar datos en Google Analytics. Pero no puedo enseñarle a alguien ninguna de las cinco características anteriormente mencionadas.

Nota:Si quiere contratar a un gerente o director de analítica web, existe un conjunto relevante de siete capacidades técnicas que debe buscar en los candidatos que entreviste. Si desea obtener más información al respecto, consulte miblogen: http://sn.im/wamgr. Quizás sea excesivamente precavido en la contratación de los líderes de los equipos de analítica, porque el individuo es absolutamente clave para el éxito futuro de mi empresa.

Experimentados o principiantes: hacer la elección correcta

Después de las rondas de entrevistas correspondientes, debemos elegir entre un analista asentado con mucha experiencia en el campo, o un recién licenciado con las ideas frescas. ¿De qué candidato se puede sacar el mayor provecho? Oculto a esta pregunta se encuentra el supuesto de que el candidato con experiencia resultará más costoso y el licenciado universitario trabajará por una miseria.

Por supuesto la respuesta es: ¡depende! En el proceso de toma de decisión, evalúo sobre la base de un criterio específico: ¿dispone la empresa de un sólido y potente programa de analítica web o de una persona que pueda proporcionar orientación y liderazgo de pensamiento? Si la respuesta es afirmativa, entonces puede contratar al inteligente licenciado y enseñarle la mentalidad de la analítica web 2.0. Si la respuesta es negativa, entonces es mejor pagar algo más y conseguir a alguien con experiencia y con las últimas innovaciones. Esta persona puede tomar el control de las estrategias de análisis vigentes y llevar a su empresa en la dirección correcta. Cuando esta persona haya establecido cierta credibilidad a través del éxito, entonces podrá contratar a gente más joven.

Si no dispone de alguien que pueda proporcionar cierta orientación y que tenga un plan de ejecución estratégico, entonces cualquier licenciado universitario se marchitará. Es importante elegir a la persona adecuada en el momento oportuno.

La única e importante prueba en una entrevista: el pensamiento crítico

En la sección de atributos, enumeré la importancia de las habilidades para el pensamiento crítico. A diferencia de otros atributos, el pensamiento crítico puede resultar difícil de probar. O tal vez debería decir que la gente tiende a realizar mal las pruebas… Por ejemplo, muchas empresas son famosas por entregar rompecabezas y adivinanzas en las entrevistas y pedir soluciones: ¡qué técnica más mona!

Rara vez he visto que esa técnica haya funcionado para predecir el éxito futuro.

Para ayudar a despertar su creatividad, permítame compartir mi prueba favorita para el concepto del pensamiento crítico: plantee al candidato un problema real del negocio que precise un pensamiento crítico, analítico y pídale que lo resuelva. Podría ser uno de los siguientes problemas: de tipo numérico (analítica web), de tipo competitivo o un problema a nivel de página. Pero el problema debe ser real ya sea para su propia empresa o para una conocida.

El escenario es un poco injusto porque sus conocimientos sobre el problema serán muchos más profundos que los del candidato. No obstante, no está buscando la respuesta perfecta. Más bien está interesado en lo siguiente:

• La solución a la que llega el candidato.

• Cómo piensa el candidato.

Esto último es quizás más importante que lo primero. Quiere ver algo de creatividad y llevarse alguna sorpresa, en alguna de las fases de la solución. Si el candidato es un pensador crítico y fiable, debería llegar a una solución interesante, a un planteamiento que no había considerado hasta el momento por estar demasiado cerca del problema.

Dado que está en el campo de la analítica, prefiere que parte de la solución lleve cifras asociadas (cómo mirar los datos para resolver el problema, ya sean cualitativos o cuantitativos: no tiene por qué implicar un amplio y especializado contenido numérico).

Cuando el candidato proporcione la solución, lo relegará a un segundo plano, independientemente de la respuesta. Láncele un reto, trate de decir algo totalmente estúpido o señálele un error. Lo que quiere comprobar con este ejercicio es si puede influir a que el candidato cambie su respuesta.

Quiere comprobar si el candidato es capaz de defender su postura original (la mayoría de la gente falla en este punto), de razonar su respuesta o de hacer las necesarias preguntas clarificadoras. También quiere ver la agilidad mental del candidato y qué ocurre si se le pone entre la espada y la pared.

Si el candidato es un pensador crítico, pensará de forma única y a falta de un mejor término, saldrá del paso. De hecho, al candidato le encantará este reto y responderá con detalles específicos y no con ambiguos miedos, incertidumbres y dudas. Es increíble lo rápido que puede uno averiguar la psicología de un candidato a través de palabras sin contenido alguno, la falta de capacidad para pensar o la falta de experiencia del mismo.

Incluso cuando el candidato sea consciente de que se le está poniendo a prueba, es prácticamente imposible que vaya preparado para esto. En general, la respuesta de un candidato a un problema real nos revelará su verdadera naturaleza en el cargo.

Anímese a intentarlo y dígame cómo le ha ido (feedback@webanalytics20.com).

Consejo:Existe un motivo más por el que se puede echar atrás educadamente. También está buscando un tipo concreto de personalidad.

La mayoría de las entrevistas se van apilando en contra de un candidato. Si le fuerza un poquito más, de forma respetuosa y de un modo digno y no amenazante, intentará evaluar su tipo de personalidad.

No puede ser un empujón más. No puede tener una «mentalidad de redactor de informes». No pueden «obligarle» a que cambie de opinión fácilmente.

Puede defenderse. No se puede inventar cosas. Puede decir «no tengo ni idea» en el momento oportuno o dar una respuesta completa, aunque sea incorrecta.

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Los HiPPO, los ninjas y las masas: crear una cultura basada en los datos

Voy a cerrar el libro con el tema más complicado de todos: la cultura.

En un canal con tanto volumen de información, las organizaciones apenas son capaces de convertirse en entidades orientadas a los datos.

Puede acelerar esta conversión o transformación de su empresa. Puede hacer cambios en su vida cotidiana, es decir, en la forma de acceder a los datos, presentar análisis, entusiasmar a sus colegas, comunicar y, cómo no, incluso en saber cómo avergonzar a la gente.

Este capítulo trata sobre las estrategias y los enfoques prácticos necesarios para superar la penúltima barrera que se le presenta

Contenido del capítulo

Transformar la cultura de la empresa: cómo despertar el entusiasmo de la analítica en la gente

Entregar informes y análisis que impulsen la acción

Cambiar las definiciones métricas para cambiar la cultura: índice de los evangelistas de la marca

Matar al dragón de la calidad de datos: pasar de la pregunta a la utilización de los datos

Cinco reglas para crear un jefe orientado a datos

¿Necesita presupuesto? Estrategias para avergonzar a su organización

Las estrategias para eliminar las barreras hacia la medición web

¿Quién es propietario de la analítica web?

Cambiar la forma de pensar de la gente y el comportamiento de las empresas es difícil porque no se trata de ser racional, presentando datos o esperando que un día la directiva, por arte de magia, entienda su manera de proceder. Desde mi experiencia, cambiar el modo de pensar de la gente es como cavar debajo de la superficie para entender la causa subyacente que existe tras las iniciativas basadas en la fe y, sobre todo, en comprender la psicología humana.

Normalmente, las personas no utilizan los datos porque tienen miedo a las reflexiones sobre ellos. Otro motivo es porque siempre han estado trabajando de una manera concreta y no quieren cambiar.

Por lo general, las personas quieren obtener un 100 % de certeza de que sus datos son exactos. En la mayoría de los casos, simplemente no entienden la forma en la que ha cambiado el mundo del marketing y de las personas influyentes.

Debe ser consciente de todos estos obstáculos y de cualquier otro asunto oculto de su empresa. Tiene que identificarlos y comprenderlos y después debe crear una estrategia para poder abordarlos, aunque piense que no le corresponde hacerlo. No puede ganar hasta que no entienda el porqué su empresa, en gran medida, toma decisiones basadas en la fe, en lugar de tomar decisiones basadas en los datos.

En este capítulo expondré soluciones únicas para abordar las cuestiones que he identificado y no aparecen a primera vista (cuestiones que abordan las causas subyacentes). En algunas secciones, comprobará que hay temas repetidos, así que debería centrarse mucho más en ellos.

Espero que sea el evangelista, el campeón, el ninja que transforme su empresa: ¡apuesto por usted!

Transformar la cultura de la empresa: cómo despertar el entusiasmo de la analítica en la gente

Si no consigue hacer que la gente se entusiasme, mejor dicho, que se entusiasme rabiosamente con los datos y la analítica, entonces realmente ¡no llegará a ningún sitio! Al hablar con los comerciales, con la gente de ventas, con los propietarios del sitio web y con la directiva, nunca sabrá que todos temen a la analítica web más que escalar el Everest, o que piensan que la analítica es inútil, está desordenada y llena de «datos inservibles». También puede que la analítica web se traduzca en la mente de las personas en hits de recuento. La gente prefiere sacarse una muela que aprender a optimizar la información de su sitio web. Todo esto resulta triste, porque la analítica web es como Angelina Jolie: atractiva, mola un montón y es ¡embajadora de buena voluntad! Entonces, ¿cómo se llega al punto en que también otras personas de la organización se emocionen con la analítica?

• Aceptar que la analítica web pueda tener menos impacto del que debiera. Una vez que acepte esto, puede llegar a hacer algo al respecto.

• Puede realizar un avance acumulativo cada hora y cada día. Debe ser consciente de que es difícil ganar una medalla olímpica en natación, pero eso no debería provocar que alguien no consiga nunca aprender a nadar. Hay una parte poco profunda de la piscina donde se puede empezar y mejorar con el tiempo. En la analítica web, no sería una solución óptima empezar con una implementación de 15 meses y esperar obtener enormes beneficios el primer día.

• Haga que todos los de su organización se entusiasmen con la utilización de datos, haciéndola más atractiva que una visita al dentista. Intente convertirlos en unos lunáticos de los datos (¡gente que haría cualquier cosa por conseguir información antes de tomar una decisión!).

Siga los dos primeros consejos y, personalmente, le ayudaré con el último de ellos.

Haga algo sorprendente: no envíe indiscriminadamente los datos

No cabe la menor duda de que es inteligente. Cuando interactúa con un nuevo equipo o consigue instalar su primera herramienta para analítica web, se tiende a impresionar primero a los comerciales y encargados de tomar decisiones, con la cantidad de datos de la que dispone: procede a enviar indiscriminadamente los datos.

Se emiten los informes. Los más aventureros incluso podrían exportarlos a Excel y enviarlos en hojas de cálculo con 16 pestañas y con dirección al cielo: intente resistirse a esto.

Los encargados de tomar decisiones esperan una sobredosis de datos y desconfían de ellos. Por tanto, sorpréndales. Ofrézcales un regalo… el don de una respuesta. Converse con quien quiera hablarle y escucharle. Haga las siguientes preguntas:

• ¿puede decirme, por favor, algo más sobre su trabajo?

• ¿qué aspectos de su vida o de su trabajo afectan a nuestro sitio web?

• ¿qué pregunta le gustaría que le respondieran sobre su sitio web o qué podría aprender de los visitantes del sitio?

Ahora, responda a una única pregunta. No envíe el informe. Llame al encargado de tomar decisiones y dígale la respuesta. Después de una o dos veces haciendo esto, se sentirá totalmente prendado.

Recuerde: no puede convencer a la gente si envía los datos indiscriminadamente. No puede pensar que ya lo averiguarán por su cuenta. Repetir las cosas 16 veces o lamentándose sobre el hecho de que no lo entienden, no funciona. Sonría, converse y vuelva con una respuesta.

Comience con los resultados y el impacto, no con las visitas

Cuando abre cualquier herramienta para analítica web lo primero que ve son las visitas y los visitantes, el tiempo en el sitio, las visitas repetidas y las páginas en el sitio… y se apresura a lanzar todas esas métricas.

Intente explicar las cookies y salidas a los encargados de tomar decisiones. Es lo mismo que estar hablando en sánscrito.

Al iniciar el análisis, comience por mostrar lo maravillosa que es la analítica web en lo que respecta a las medidas de los resultados, así como la razón de ser de su sitio web (en el capítulo 5, puede buscar consejos e ideas). Muéstreles cuánto dinero está ganando su sitio web, cuántos contactos ha conseguido, así como las micro y macroconversiones. Enséñeles también cómo el sitio impulsa tráfico a sus tiendas (físicas) de venta al por menor. Los encargados de tomar decisiones entienden estos conceptos a la perfección. Quedarán prendados.

Probablemente se preguntarán:

• ¿de dónde viene esta gente?

• ¿por qué son sólo 14 millones de dólares?

• ¿qué pasa con todos los grandes contenidos sugerentes que tenemos?

• ¿sólo 15 de los 20 millones de personas comprobaron nuestro buscador de tiendas?

• ¿cuál cree que es el motivo? (¡que el enlace es invisible!)

• ¿nuestro «patético» sitio web genera más contactos que todo nuestro equipo de ventas junto?

¡Todas son preguntas correctas! En cualquier trabajo se le pedirá que proporcione métricas web tradicionales. Pero cuando empieza con las métricas tradicionales, sus colegas y los HiPPO no pueden apreciar el poder de la analítica web o por qué es importante escucharle: evite empezar en falso.

Recuerde lo siguiente: qué tontería, son los resultados.

Crear héroes y modelos de conducta

Es muy duro convertir a la totalidad de la organización, tenga ésta 20 o 20.000 personas.

Tiene que buscar a un socio en su empresa que esté dispuesto, un líder que le escuche (y me refiero a una persona que realmente lo haga). No importa si invierten mucho dinero o dirigen un magnífico sitio corporativo o uno minúsculo. Tiene que ser alguien que le permita etiquetar el sitio de forma correcta y que tenga en cuenta sus insights, para la implementación del sitio. Después, debe poner todo su empeño y conocimiento como ninja del análisis para encontrar insights procesables. Interésese por su negocio. Haga que el encargado de tomar decisiones sea un héroe absoluto mediante la toma de decisiones basadas en los datos.

Los héroes rara vez quieren quedarse relegados en un cubículo o en una esquina de la oficina. Quieren volar y hablar de su acto heroico: les gusta presumir. Permítales contar su historia sobre los datos. Permítales que se entusiasmen con sus colegas y que muestren cómo lo hicieron.

Otros encargados de tomar decisiones se ponen celosos y quieren convertirse en héroes (u obtener una mayor bonificación o bonus). Probablemente, se dirijan al héroe original para preguntarle cómo ha llegado a ser tan inteligente y todos los dedos le apuntarán a usted.

Si busca emoción, ¡hágalo más divertido!

Quizá no todo el mundo piense que la analítica sea igual que Angelina Jolie. Pero ¿ha intentado convertirlo en algo atractivo y divertido? Tiene muchas oportunidades de hacer que la analítica web sea divertida.

Cuando esté tratando de transformar la cultura corporativa, lleve a cabo el segundo punto de la primera lista, es decir, trate de hacer que la analítica sea divertida. Siempre resulta emocionante ganar dinero, mejorar las conversiones y medir el impacto de los multicanales. Después, pruebe el resto de elementos de la lista.

Realizar concursos

La primera vez que ejecuté un test multivariante quise compartirlo con todos, por lo que organicé un concurso. Cobré un dólar por la entrada y reté a los participantes a que adivinaran el porcentaje de mejora en la tasa de conversión.

Todo el mundo quiso participar en este concurso. ¡Mi equipo de pruebas ya había invertido 25 dólares antes de empezar la prueba! Se hacían todo tipo de conjeturas y estimaciones: 5 %, 20 %, 9 %…

En cuanto se lanzó la prueba, todo el mundo se conectó a la herramienta de pruebas para comprobar los resultados, ¡lo que me facilitó la oportunidad para explicar la significación estadística! Se formularon preguntas acerca de por qué no estaba ganando B o D, o lo que estuvieran apoyando.

La verdad es que eso importaba un comino y me traía sin cuidado. Lo importante es que mis compañeros aprendieron de las pruebas y tomaron conciencia de que para conseguir un gran impacto en las conversiones se necesitan crear versiones muy diferentes. Se sorprendieron cuando la conversión de la prueba mejoró sólo un 0,75 %.

El ganador, que había adivinado con un porcentaje de 0,65, inicialmente había sido objeto de burla por indicar ese número tan bajo: yo fui el ganador. Por supuesto, utilicé mis ganancias (25 dólares) en comprar galletas para la oficina.

He aquí algunas ideas más para llevar a cabo diferentes concursos:

• Organice un concurso trimestral para ver quién puede calcular la métrica más inútil en el cuadro de mando.

• Ofrezca un premio al comercial que consiga la utilización más creativa de la opinión o voz del cliente (VOC) o al departamento que registre el mayor número de acciones realizadas.

A la gente le encanta jugar y, más aún, ganar: saque provecho de la psicología y deje volar su imaginación.

Mantenga reuniones internas

No tiene que salir de la empresa para aprender y compartir. Puede mantener reuniones internas de media jornada en su empresa cada trimestre, donde los comerciales muestren sus principales conocimientos al resto de la gente.

Busque la sala de conferencias más grande que haya (o reserve una sala en un hotel cercano), póngales un micrófono, que expongan sus presentaciones y permítales que enseñen e impartan su clase. Es emocionante, y un honor, realizar este tipo de presentaciones y enseñar. Ah, y no se olvide de invitar a sus jefes.

Si quiere ir a por todas, imprima camisetas o entregue una placa a los ponentes, algo que pueda mostrar con orgullo en su escritorio. Observe que acaba de convertir a alguien en un héroe.

Aproveche el horario de oficina

A menudo nos encerramos en nosotros mismos. Las solicitudes vienen mediante un sistema de emisión de billetes que se organizan por orden de prioridad y se emiten los correspondientes informes de Excel.

Cada semana debe reservar al menos media jornada diaria para que cualquiera pueda realizar las preguntas que tengan sobre cualquier cuestión. No parece muy divertido, pero la gente se lo agradecerá y sabrá que cuando necesiten aprender algo siempre le tendrán a su disposición.

También puede programar una hora para visitar a los comerciales y encargados de tomar decisiones para lanzarles sus preguntas y mostrarles en tiempo real, mediante las herramientas Yahoo! Web Analytics o Webmaster Tools, cómo puede responder a dichas preguntas en el momento.

La analítica web es emocionante. Puede resultarle increíble cuando encuentre una nueva manera de analizar los datos o cuando sea capaz de dar respuesta a un problema real del negocio. Comparta su pasión (resulta contagiosa).

Entregar informes y análisis que impulsen la acción

Con anterioridad, he abordado un problema específico relacionado con la presentación de informes: no desestimar los datos. Pero hay muchas otras maneras de conseguir que los encargados de tomar decisiones lloren de felicidad con los informes o las presentaciones.

En esta sección le voy a mostrar ideas específicas para ayudar a identificar lo que contribuye a realizar un magnífico análisis. Le ayudará a presentar sus ideas sobre los datos para que pueda ofrecer los mejores insights e impulsar la mejor acción a realizar.

Una vez que haya completado cualquier conjunto de análisis y antes de presentar los datos, aplique los filtros que se describen a continuación:

El filtro «¿qué es lo que quiero?»

Cuando leía cualquier tipo de análisis, me surgían las siguientes preguntas y comentarios:

• ¿Qué es lo que quiero? Ofrézcame el valor, no los datos.

• Teniendo en cuenta lo que quiero, ¿qué quiere que haga?

• Si fuera apropiado y sólo en el caso de que se solicite, facilíteme los datos (y por favor, ¡no me haga tener que pensar o calcular el 19 % de las 8.296 visitas!).

Recuerde que los destinatarios del informe quieren una respuesta a su pregunta. La respuesta impulsa una acción.

Si los informes contienen montones de datos, debe considerar volver a hacer el análisis. Por ejemplo, si empieza con sus principales hallazgos en la parte superior del informe, éstos deberían figurar como el mayor cambio o en forma de informe resumen, con un texto sencillo. Considere reemplazar su habitual «aquí están todas las métricas que nos pidieron que controláramos» por «aquí está el análisis de impacto sobre los ingresos y la satisfacción del cliente en el último mes». Los principales encargados de tomar decisiones quieren tomarlas. Mire su presentación, hoja de cálculo Excel, cuadro de mando automatizado y formúlese la siguiente pregunta: ¿qué es lo que quiero? Punto extra: si llevó a cabo un buen trabajo con el gráfico, no tendrá que volver a repetir debajo lo que dicho gráfico está intentando mostrar.

La dura vinculación con los resultados del negocio

Si algo ha aprendido en este libro (¡o en la sección anterior!), es que debe estar tan obsesionado con los resultados como lo estoy yo. Sus datos deberían enlazarse o vincularse fácilmente a los siguientes: los ingresos, los contactos, una mayor satisfacción del cliente, las donaciones, los anuncios a los que se haya hecho clic, la tasa de completado de tareas, etc.

El análisis debe orientarse a los resultados de negocio claramente establecidos. Tendrá que establecer los resultados, aunque su jefe o cliente no lo haya hecho.

Presente múltiples perspectivas: la verdadera analítica web 2.0

Mi primera reacción cuando recibo el análisis es ver si el analista utilizó más de una fuente u origen de datos.

Google Analytics y Omniture son dos grandes herramientas. Las necesita para responder a la pregunta ¿qué?, pero también a ¿por qué? y ¿qué más?, así como para obtener respuestas fundamentadas que tengan insights del cliente más competitivos y profundos. Si el análisis no es capaz de responder a las últimas preguntas o si sus datos no disponen del contexto de otras fuentes, entonces es que no ha trabajado lo suficiente.

Por ejemplo, si se muestran las tendencias de tráfico de búsqueda a su sitio web, también debe incluir una línea en la gráfica que muestre el tráfico de su competidor principal. Del mismo modo, cuando muestre la tasa de conversión de su sitio, deberá mostrar también, la tasa de conversión para su sector. Cualquiera de estas inclusiones mejorará su informe de manera sustancial.

No tiene que desesperarse en cuanto a las limitaciones sobre las herramientas disponibles de la empresa. Puede obtener más datos mediante la utilización de servicios gratuitos como Compete, Google Insights for Search, Trends for Website o Fireclick Index.

El filtro unböring

La tienda de muebles IKEA utiliza este eslogan como parte de sus campañas publicitarias: unböring.

La analítica web no se considera particularmente emocionante. Los enormes montones de información no facilitan las cosas. Sin embargo, siempre hacemos lo mismo: enviamos tablas y gráficos. ¿Por qué no hacer algo divertido en su informe, tal y como se muestra en la figura 14.1? Podría mostrar de una forma sencilla los datos en una tabla, pero ¿tendría esto el mismo impacto?

Figura 14.1. Análisis de cabeza, torso y cola en la categoría de control de plagas

Mi amiga Rachel Meyers diseñó una brillante diapositiva en la figura 14.1. Se trataba de una empresa dedicada al control de plagas y se utilizaron datos de las consultas de búsqueda web. Rachel utilizó Photoshop para darle una orientación visual e incluso se esmeró a la hora de medir la rata en píxeles para que la cabeza, el torso y la cola representaran los datos a escala. El resultado fue una presentación unböring de los datos, que comunicaba la propuesta de valor al cliente de forma efectiva y les comprometía de una forma que con una tabla nunca hubiera podido hacerse.

Escriba un ensayo. Haga un breve vídeo con un cliente. Utilice un gráfico de movimiento (http://sn.im/mcharts). Hágase unböring (intente no ser aburrido).

Vincular los insights con los datos reales

En muchas presentaciones de análisis puede llegar a resultar complicado vincular o enlazar los datos con los elementos representativos (insights) derivados de dicha información. Todos hemos desarrollado nuestras propias mejores prácticas y preferencias. Por tanto, algunas veces hacemos recomendaciones basándonos en las prácticas y preferencias en lugar de basar nuestra presentación en los datos.

A menudo leo consejos como este: «rediseñe la navegación». Mi primer pensamiento es ¿por qué?, ¿a partir de qué? O incluso: «la búsqueda interna debería estar por todas partes». ¿Por qué? Sin duda, es una buena práctica, pero ¿por qué para este sitio? Relacione sus recomendaciones a los datos que disponga. Pero asegúrese de que todas esas recomendaciones que realice estén soportadas en el análisis por los datos.

El filtro de las expectativas de la escala

Una audiencia impone una serie de expectativas diversas en diferentes personas. Supongamos que Willem es mi jefe y que usted trabaja para mí. Cuando Willem presente el análisis, su público esperará que sea estratégico, con cálculos y una gran cantidad de insights. Para mí, las expectativas pueden ser más bajas, ya que sólo soy una pieza del mecanismo. Quizás yo podría intervenir sólo para algunos insights específicos.

Como trabaja para mí, superará las expectativas únicamente con responder a las preguntas de la audiencia, con datos que puedan interpretar. A estos tres diferentes niveles los denomino «expectativas de la escala» (expectations of scale).

Cuanto más nivel tenga, más esperará la audiencia de uno: más ideas, más rigor, más de todo. Échele un vistazo a su nivel: ¿su análisis refleja la profundidad que implica su rango? Más le vale.

Tener algo único o exclusivo que decir

Cuando uno se pone frente a la alta dirección o frente a sus mejores HiPPO, tiene que hacer algo que realmente les impacte y que le haga destacar. No se base en los formatos de texto o en los gráficos en 3D (esto ya está muy manido): cuente algo exclusivo, único.

Por ejemplo, todo el mundo informará que una métrica era del 53 %, para la palabra clave z, y del 56, para la palabra clave q. Destacará sobre el resto si obtiene el significado estadístico.

En lugar de presentar únicamente dos números, puede mostrar el nivel de confianza que le puede dar el encargado de las tomas de decisiones respecto a esos números.

En un ejemplo real, un analista empezó su revisión afirmando que había eliminado un período de tiempo que podría distorsionar los datos: su decisión demostró que comprendía tanto los datos como el negocio.

También puede intentar medir el impacto offline de la actividad online: resulta una tarea difícil, pero hará que destaque (consulte los consejos del capítulo 11).

La vida de los negocios puede llegar a ser un deporte de contacto: si quiere ganar, debe tener una propuesta única de valor. Nunca abandone su ordenador sin asegurarse de haber incluido la información única que destaque.

Aplique estas recomendaciones en los informes y análisis además de asegurarse de que su trabajo impulse o inste a la acción. No tiene por qué aplicarlas todas en los informes. Probablemente, sólo aplique las primeras y a medida que los requerimientos de la empresa se vuelvan más complejos irá aplicando los métodos que mejor funcionen.

Cambiar las definiciones métricas para cambiar la cultura: índice de los evangelistas de la marca

Los analistas web rara vez piensan con detenimiento sobre la historia que contamos con los datos. Sin embargo, debemos considerar las implicaciones de los datos en un contexto más grande, vincularlos con los objetivos empresariales y, a veces, ser lo suficientemente valientes como para intentar modificar la cultura de la empresa.

Ésta es una historia sobre una métrica específica, el índice de los evangelistas de la marca (brand evangelists index) y mi intento por cambiar una cultura y establecer un listón más alto para todos los de la empresa. Espero que pueda aplicar esta parábola en cada métrica de los informes.

Vamos a ver cómo el hecho de cambiar la definición de una métrica puede llegar a impactar en la cultura de una empresa.

El caso y el análisis

Los datos en cuestión eran de una encuesta sobre una exhaustiva conferencia tanto para clientes actuales como potenciales. Habíamos pedido a los asistentes que valoraran, en una escala del uno al cinco, la siguiente pregunta: ¿cuál es su grado de satisfacción respecto a la presentación y su contenido? Podría conseguir estos datos mediante una encuesta gratuita en el sitio web, como por ejemplo con 4Q de iPerceptions: ¿cómo calificaría su experiencia global en el sitio? También puede utilizar las encuestas gratuitas a nivel de página de Get Satisfaction o Kampyle utilizando la siguiente cuestión: «por favor, valore esta página». En todos estos casos puede analizar el rendimiento del contenido o del sitio web.

Visto así, no parece difícil analizar el rendimiento.

La figura 14.2 muestra dos caminos comunes que toman los analistas a la hora de informar estos datos.

Figura 14.2. Calcular las calificaciones para el rendimiento del ponente

La elección más común parece ser la siguiente: simplemente, ¡halle la media! La fórmula actual es la media de las tres últimas columnas. Cuando su jefe echa un vistazo al informe, basado en una simple media, comenta lo siguiente: «parece que todo el mundo ha rendido hoy muy bien, vamos a descorchar una botella de champán». Sin embargo, un analista con más experiencia echaría un vistazo al tradicional cómputo de satisfacción. En esta fórmula, se añaden las tres calificaciones y se divide ese número por el total de respuestas. Por ejemplo, el rendimiento de Johnny se calcula de la siguiente forma: (6 +12 +0) / 18.

El promedio conseguido (6,0), es un número que pulula por el aire, sin contexto. Por tanto, resulta realmente difícil de considerar o asumir. En cambio, un porcentaje del 100 % tiene un poco de contexto (¡el 100 es el máximo!), por lo que un ejecutivo puede considerarlo.

Si se utiliza el porcentaje, no todo el mundo podría celebrarlo. Johnny, Chris y Apple lo tomarán porque lo hicieron espectacularmente bien. Will y Brian reciben un abrazo, mientras que Guy consigue un apretón de manos.

El problema

Tiene dos problemas con estos datos, uno de menor relevancia y otro más importante. En el caso de Guy, observó el problema de menor relevancia: los porcentajes tienen la mala costumbre de hacer que algunas cosas parezcan mejor de lo que son. Los seres humanos parecen pensar que cualquier cosa por encima del 75 % está bien. Por tanto, quizás no deberíamos utilizar porcentajes.

Sin embargo, el principal problema es que este tipo de análisis:

• Recompensa las expectativas esperadas.

• No penaliza la mediocridad.

Ambos problemas son signo del desarrollo normal de la actividad, lo que denominamos una actitud «cobremos nuestro cheque».

¿Por qué es aceptable simplemente cumplir con las expectativas? Esto es lo que se consigue al incluir la calificación de «satisfecho» en el cálculo de las métricas. Aceptar una calificación de «satisfecho» básicamente se traduce en: «mientras no seamos “escandalosamente malos”, lo consideraremos un éxito». No se puede dejar a uno libre de responsabilidad si ha obtenido una calificación de «insatisfecho». Eso es lo que sucedió aquí, porque no se incluyeron, en el cálculo de métricas, las puntuaciones de las columnas «completamente insatisfecho» e «insatisfecho».

Cada negocio debe tratar de ser bueno. Cada interacción debe intentar deleitar. Deberíamos medir y recompensar a las personas en base a altos niveles o estándares porque podemos crear «evangelistas» de la marca mediante inmejorables interacciones con los clientes.

Nuestros clientes nos adoran porque trabajamos duro y porque nosotros mismos nos establecemos un listón muy alto. Eso se traducirá en que los clientes hablarán bien de nosotros a otros.

Se convierten en nuestros «evangelistas» de la marca.

No obstante, esto no es lo que mide o valora nuestra actual métrica.

La solución

A pesar de que influir en la cultura de la empresa no formaba parte de mi trabajo, cambié la fórmula para intentar hacer eso precisamente. Para medir los valores correctos, hice dos importantes cambios en los cálculos junto a uno de menor relevancia:

• En parte, inspirado por el concepto Net Promoter, descarté la calificación de «satisfecho».

• Añadí una penalización a las valoraciones negativas (incluso en las que fueran levemente negativas).

• Indexé los resultados para una comunicación óptima.

Llamé a la nueva métrica «índice de evangelistas de marca» o BEI (brand evangelists index) y utilicé la siguiente fórmula: [(muy satisfecho + extremadamente satisfecho) – (insatisfecho + completamente insatisfecho)] ÷ número de respuestas} × 100.

Los resultados

Con la nueva fórmula, se aprecia notablemente las diferencias entre cada una de las personas. Las calificaciones proporcionan ahora una visión radicalmente diferente de la calidad e impacto de cada orador. La figura 14.3 muestra las calificaciones de cada ponente mediante el cálculo BEI.

Figura 14.3. Calcular una métrica BEI más fuerte

Compare los resultados actuales de Johnny con los anteriores. Sus puntuaciones anteriores parecían bastante fiables, pero ahora ya no son tan espectaculares. Will, que inicialmente parecía tener unas puntuaciones peores que las de Johnny, está ahora 11 puntos por encima de éste. Esto se debe a que el método de cálculo BEI recompensa la capacidad de Will para deleitar a los clientes (tenía mucha más gente, en la columna «muy satisfecho»).

Comparé el caso único de Guy Berryman. En otros cálculos Guy figuraba el último, aunque sólo con unos pocos puntos de diferencia respecto a Will y Brian.

Sin embargo, el método de cálculo BEI muestra que Guy no iba un poco mal, sino ¡horriblemente mal! Recibió varias calificaciones malas y fracasó estrepitosamente a la hora de crear satisfacción en el cliente. Falló a la hora de crear evangelistas de la marca. Esto es lo que reflejan sus puntuaciones actualmente.

Observe que Apple lo hizo relativamente bien, pero necesita cierta tutoría y evolución.

Las consecuencias

En un principio, algunas personas se molestaron por los resultados obtenidos con el método de cálculo BEI: se lanzaron cuchillos. Pero presenté el concepto de BEI al vicepresidente y al director de marketing. Les encantó porque el método de cálculo BEI les aportaba lo siguiente:

• Una mayor rentabilidad sobre la inversión exigida.

• Establecía un listón más alto respecto al rendimiento.

• Se centraba en los clientes. El método BEI se convirtió en el estándar para calificar el rendimiento y durante los siguientes seis meses ayudó a la empresa a pulir y a recompensar a aquellos que daban mejor y mayor rendimiento a la empresa.

Los que no ofrecieron rendimiento, bien podrían obtener formación adicional y mejorar su rendimiento, o incluso aquellos con los menores niveles de rendimiento, podrían encontrar puestos más adecuados en la empresa.

Un cálculo alternativo: la media ponderada

Existen muchos caminos diferentes para llegar a un destino. Con ese espíritu quise compartir otra metodología, para cumplir con los objetivos y establecer altos niveles mediante las métricas.

Esta metodología fue compartida por Carmen Gerea en mi blog sobre BEI.

Carmen sugiere una metodología denominada «medias ponderadas». Se trata de asignarle a cada número un peso diferente y después calcular la media:

• totalmente insatisfecho = –2

• insatisfecho = – 1

• satisfecho = 0

• muy satisfecho = 1

• extremadamente satisfecho = 2.

Este sistema consigue el objetivo de establecer altos niveles, penalizando los resultados negativos, ignora las puntuaciones que satisfacen las expectativas («satisfecho») y califica las clasificaciones positivas con puntuaciones más altas. Tenga en cuenta que en este caso, a diferencia del método BEI, el «extremadamente satisfecho» se valora incluso más que el «muy satisfecho».

La figura 14.4 muestra los cuatro métodos con las medias ponderadas en la cuarta columna.

Por un amplio margen, Chris sigue siendo claramente la superestrella. Jonny y Will salen del mismo modo que antes. No vemos mucha diferencia ahora entre Brian y Apple. En el caso de Brian, tiene más puntuaciones de «muy satisfecho», pero Apple le gana con unas cuantas más de «extremadamente satisfecho».

Figura 14.4. Cuatro métodos para calcular el rendimiento

En mi carrera profesional he desarrollado un sesgo respecto a las puntuaciones indexadas porque he encontrado que cuando la gente conoce los límites superiores e inferiores, pueden internalizar los datos con mucha más celeridad. El método BEI lleva esto a cabo utilizando una escala del 0 al 100.

En definitiva, la metodología de medias ponderadas también ayuda a lograr nuestro propósito.

Puede utilizar la metodología que mejor se adapte a su situación concreta.

La frase clave

El enfoque que tome en la definición de las métricas puede tener un gran impacto en la mentalidad de la empresa y en cómo se mida el éxito. Aquí hay tres lecciones que podrá aprender del método BEI, a medida que vaya creando indicadores clave de rendimiento o KPI (key performance indicators).

Cuando cree sus propios indicadores clave de rendimiento, compruebe si le ayudan a realizar las siguientes tres tareas:

• Que pidan un mayor rendimiento sobre la inversión.

• Que establezcan un listón más alto, respecto al rendimiento y que motiven a los empleados.

• Que se centren en el cliente, es decir, que el cómputo favorezca al cliente en lugar de simplemente a la empresa.

Si evalúa las métricas que informa basadas en los objetivos anteriores, obtendrá un impacto desproporcionadamente positivo sobre su empresa.

Matar al dragón de la calidad de datos: pasar de la pregunta a la utilización de los datos

En el capítulo 10 hablé sobre el ciclo de seis pasos, de la calidad pura de los datos. El ciclo nos ayuda a ser más precisos a la hora de recopilar datos concretos. No obstante, los datos en la web nunca serán tan precisos que, digamos, la declaración de impuestos a Hacienda o que las cifras de los informes financieros de una empresa, en virtud de la ley Sarbanes-Oxley: los datos de la web pueden ser realmente útiles.

A menudo, encontrará organizaciones con personas HiPPO y culturas en las que un mínimo ápice de duda les lleve a tomar medidas drásticas y que no hagan nada al respecto.

En estas organizaciones la gente quiere certeza, no quiere poner en peligro sus puestos de trabajo y muchas organizaciones castigan los fracasos muy seriamente, incluso los fracasos de menor índole.

En dichas empresas, la estrategia web se convierte en una estrategia basada en la fe, en lugar de basada en los datos.

El sitio web es escandalosamente malo y la organización no aprovecha el valor de la web.

Tal vez trabaje en dicha organización: si es así, ésta es su sección. Contiene estrategias prácticas para lidiar con los problemas culturales que se han destacado antes. Comparte: matices que puede explotar, las tácticas que debe evitar, las que necesita considerar y los jefes a los que quiere dejar plantados.

Antes de continuar, tenemos que destacar tres requisitos previos:

• Entiende que la recopilación de datos no es perfecta en la web y que no pasa nada por ello.

• Ha internalizado y ha empezado a ejecutar el modelo mental de seis pasos sobre la calidad de datos, indicado en el capítulo 10.

• Sus esfuerzos valientes por avanzar con los datos se ven frustrados por benévolos señores (o como los solemos denominar cariñosamente, los HiPPO).

¿Me he explicado bien? Perfecto, entonces vamos a profundizar y a ver las 10 estrategias específicas que puede utilizar para llevar a su empresa del «parálisis» más absoluto de los datos a la confianza basada en éstos.

Elija un jefe diferente

La primera opción que me gustaría que considerara después de haber dado todo lo que tiene es seleccionar un jefe diferente. Existe toda una generación de líderes que no lo entiende y, por desgracia, muchos de ellos nunca lo conseguirán. No les culpo, ya que les obliga a cambiar sus hábitos tradicionales. Simplemente, tenemos que esperar a que cambie de generación o a que le promocionen o asuma otros retos en la vida.

A veces, cuando encuentro situaciones en las que no existe ninguna posibilidad de que cambie el modelo mental de los HiPPO, intento cambiar de jefes. La vida es demasiado corta. Hay demasiadas cosas que hacer y demasiados clientes que satisfacer.

Si se lo puede permitir, siga adelante. Encuentre a alguien que esté dispuesto a aceptar el nuevo modelo mental, orientado a la calidad de datos y que trabaje con recomendaciones procesables (incluso si están de acuerdo en intentar primero una o dos cosas). Cuando tenga esta pequeña oportunidad, trabaje realmente duro para convertir a su jefe en un héroe. El impacto será inmenso, tanto individualmente como para su jefe y empresa.

Si trabaja en una empresa pequeña, cambiar de jefes no resulta una buena opción: ya tiene un jefe y eso es lo que hay. Puede seguir las recomendaciones indicadas abajo.

Mientras tanto, recuerde que debe pulir su currículum por si necesita encontrar un mejor lugar de trabajo, aunque no le estoy recomendando que deje su trabajo al menor atisbo de problemas. Sólo le sugiero que tome estas medidas cuando la situación sea realmente insostenible y sea capaz de saber cuándo es hora de llevar sus habilidades a una situación mejor.

Eduque a su organización acerca de la fuente «perfecta»

En más de una ocasión abrí la mente a unos cuantos ejecutivos, detallando la fe irracional que ponen en otras fuentes de datos imperfecta.

Tomemos la televisión como ejemplo. Nielsen utiliza un conjunto de datos de 18.000 a 30.000 personas para medir los hábitos televisivos de 200 millones de personas, además de los americanos. En un mundo de consumo fragmentado, ninguna matemática sofisticada justifica anomalías inherentes y uno se queda con datos no representativos, aunque de alta calidad. En consecuencia, los directores generales de la red se han visto obligados a lanzar de nuevo espectáculos cancelados, a pesar de los datos de baja clasificación de Nielsen, debido a las rebeliones masivas de los fans o por un inmenso volumen de ventas de DVD.

Imagínese lo que sucede con la capacidad de un conjunto de datos de 18.000 a 30.000 cuando mide las redes de menor tamaño o la verdadera cola larga. ¿Alguna televisión actual? Sin embargo, los índices Nielsen y GRP se aceptan como «la verdad». Incluso con el 30 %, mediante la cookie de terceros Omniture2o7.net, sus datos de analítica web son mejores que éstos.

Por otro lado, aquí tiene otro: las fuentes de datos web basadas en panel se consideran fuentes definitivas de datos de buena calidad a pesar de que tienen sólo unos pocos cientos de miles de participantes (por no mencionar el sesgo de las pruebas).

Inicie una revolución:

• Resuelva el problema principal. Obtenga información sobre los datos incorrectos: éste suele ser el principal error.

• Presente una cultura imparcial y no personalizada de cada fuente de datos y su valor.

• Destaque los datos web que se muestran de forma correcta y cómo proporciona la información que no existe en otras fuentes.

Solicite insights procesables que se puedan implementar a partir de los datos web. Además, en la sección «Cinco reglas para crear un jefe orientado a los datos» voy a sugerir algunos consejos sobre cómo educar a su jefe.

Nota:No estoy diciendo que tanto Nielsen como ComScore u otras fuentes basadas en panel no se esfuercen lo suficiente o que no estén haciendo todo lo posible por aplicar los mejores algoritmos matemáticos. El problema está en la cantidad y en los datos básicos que recopilan. Estos métodos de cálculo matemático, por sofisticados que sean, son inadecuados para analizar los hábitos de la audiencia televisiva en el mundo actual. Para obtener más información, consulte el capítulo 8.

Distraiga a los HiPPO con insights procesables

¡Deslumbre a los HiPPO con su inteligencia! Distráigales del mismo modo en que distrae a un bebé con un sonajero.

Cuando presenta los datos, necesita cambiar el enfoque de números agregados que son difíciles de procesar, como por ejemplo las visitas o la media de páginas vistas por visitante, destacando las principales fuentes de tráfico. Si utiliza la idea de las fuentes de tráfico, podrá ejecutar experimentos controlados para medir el impacto offline. También puede centrarse en mejorar las conversiones de sus campañas, además de identificar los cinco motivos principales por los que los visitantes de su sitio no completan sus tareas.

Los altos directivos no saben qué hacer con el total de visitantes o con los visitantes únicos. Si les puede distraer ofreciéndoles ideas interesantes, se centrarán en el valor. Como punto de partida, utilice los ejemplos específicos proporcionados en el capítulo 5.

El primer secretillo: se pueden procesar los datos de la cabeza en la primera semana o primer mes

A lo largo de este libro hago hincapié en la necesidad de velocidad. Por tanto, es un crimen esperar 18 meses para aplicar una herramienta analítica: durante la primera semana, obtenga la suficiente información (los datos principales). No necesita completar los datos porque no cambiará sus decisiones o ideas.

La figura 14.5 es una imagen que debemos colocar al lado del monitor como recordatorio. Describe el modo en que se pueden tomar las decisiones más importantes, basadas en tan sólo el 90 % de datos correctos, porque obtener el 10 % restante no va a cambiar nada.

Figura 14.5. Equilibrar la necesidad de datos respecto a su procesamiento

A la izquierda está la cabeza, donde se pueden tomar decisiones importantes rápidamente, incluso con datos imperfectos. A la derecha está la cola, donde se necesita más precisión debido a que son números pequeños y también pequeñas decisiones. Es irónico, ¿verdad? Su trabajo durante la primera semana será analizar con una herramienta los datos de la cabeza, es decir, los sitios con grandes números y eventos. Digamos que sus datos imperfectos muestran que el 60 % del tráfico procede de Google y de uno de sus términos clave, «Avinash mola y Michelle es impresionante», mientras que las pésimas de los HiPPO representan el 40 % de ese tráfico. Puede empezar a tomar acciones SEO/PPC de forma inmediata porque las mejoras marginales de la calidad de los datos en esos números tan grandes, en realidad, no van a cambiar su orientación.

Digamos que descubre que www.nytimes.com envía mucho tráfico a la página de juegos de su sitio web. Ahora, puede empezar a ponerse en movimiento.

Dígale a su jefe que empiece a actuar rápidamente en estas áreas, porque los números ya son lo suficientemente grandes e indican la necesidad de aprovechar la oportunidad x o arreglar el problema y.

El segundo secretillo: en el canal, la precisión de los datos impacta menos

Los visitantes de su sitio pasan a través de un canal, hasta que alcanzan ese pequeño número de visitantes que al final acaban convirtiéndose en su sitio. A continuación, se muestra la forma en la que opera el canal (funnel):

• Todos los visitantes del sitio

• Visitantes que ven las páginas por categorías

• Visitantes que ven las páginas de productos

• Visitantes que utilizan el carrito de la compra

• Visitantes que empiezan el registro de salida (checkout)

• Visitantes que abandonan →

• Visitantes que completan su tarea.

A partir de ese número final de visitantes puede medir los ingresos, los contactos, el tamaño medio de los pedidos, etc. A medida que vamos profundizando en el canal, nos vamos encontrando con cada vez menos visitantes, así como con menos fuentes, palabras, páginas y caprichos de la naturaleza. Si ha etiquetado completamente su sitio, utilice cookies de origen y así sucesivamente. A continuación, no habrá mucho que pueda estropear los datos al final del canal. El conjunto de datos es más pequeño y se ve menos afectado por los caprichos de la naturaleza.

Por tanto, cuando empiece su viaje por la analítica web, comience por la parte inferior del canal y no por la superior. De este modo, no se verá envuelto en arenas movedizas. También resulta más fácil conciliar datos en la parte inferior del canal.

Con los datos de la parte inferior, puede comparar sus pedidos en Yahoo! Web Analytics con su sistema ERP. Puede comparar sus contactos potenciales en Google Analytics con Salesforce. Los números no coinciden, pero le resultará infinitamente más fácil descubrir el motivo.

Se empieza por la parte inferior del canal, con la medida de los resultados.

¿Sabe qué? ¡A todos los HiPPO les encantan los resultados! Cuando llegue a la parte superior del canal, ocurrirá lo siguiente:

• Será más inteligente.

• Su gestión estará mucho más evolucionada en lo que respecta a su pensamiento.

¡Hurra!

¡La solución no está en implementar otra herramienta!

Por encima, la bigamia puede sonar muy atractiva, pero no lo es: ¡son las reglas de la monogamia! Cree que los datos recopilados por Webtrends son escasos, por lo que procede a implementar Omniture.

Puede que piense que Omniture no esté funcionando bien, por lo que también implementa Google Analytics. En lugar de resolver su problema, lo acaba de agravar.

Ya es suficientemente difícil seguir el ciclo virtuoso de los seis pasos (capítulo 10) con una herramienta. El simple hecho de entender una herramienta, requiere mucho esfuerzo, así como hacer las cosas bien y tomar decisiones. Trabajar con dos herramientas significa llevar a cabo la conciliación de muchos más datos, comprender los matices de más herramientas, perseguir a dos proveedores, más confusión y, por último, un pequeño infierno. Más que nada, significa utilizar un montón de tiempo y despistarse del objetivo.

Recuerde, no hay nada particularmente magnífico acerca de cómo Omniture recopila los datos. En sus etiquetas, Google Analytics no tiene técnicas CIA exclusivas con patentes en trámite. Webtrends no tiene un condimento secreto.

Sólo tiene que utilizar etiquetas en todas las páginas. Utilice cookies de origen. Después, cualquier herramienta está bastante cerca, en lo que a recopilación de datos se refiere. Al principio, puede probar con diferentes herramientas analíticas, pero debe elegir una y trabajar con ella, a menos que ésta tenga verdaderas limitaciones.

Reconozca los rendimientos marginales decrecientes

Debería trabajar para mejorar la calidad de los datos, pero también debe entender que llegado un cierto punto sus esfuerzos serán en vano. He acabado adorando el principio clásico de rendimientos marginales decrecientes.

La figura 14.6 muestra el concepto: la estrella denota el punto de rendimiento decreciente.

Figura 14.6. El punto de los rendimientos marginales decrecientes

Si invierte cuatro semanas de esfuerzo y fija grandes diferencias, debería preguntarse si se puede obtener más ROI, intentando mejorar la calidad en otro 3 %.

No cuenta el hecho de que se sentirá mejor.

La calidad de los datos parece ser una cruz tal que resulta difícil salir de forma consciente. Pero la gente sabia es consciente de cuándo hay que alejarse. Recuerde que su trabajo no es recopilar datos perfectos. Su trabajo consiste en aumentar los ingresos, reducir costes y mejorar la satisfacción y fidelidad del cliente.

El principio de los rendimientos marginales decrecientes es muy interesante ya que le pide que trabaje muy duro, para después, detenerse en un punto determinado. Sea riguroso a la hora de alcanzar este punto. Después, ¡continúe!

Sitios pequeños, mayores problemas

Pongamos por caso que es un analista a tiempo parcial o un consultor profesional. Le han contratado para llevar a cabo un análisis Omniture en una empresa y encuentra que incluso un error de 3 al 5 % es de gran relevancia debido a los escasos números globales de los que dispone el sitio. Paso horas y días intentando recopilar datos precisos: esto es una pérdida tanto de tiempo como de recursos.

Si trabaja para una pequeña empresa y consigue un pequeño número de visitantes en su sitio, debe admitir que su gran problema no es la calidad de los datos: su problema es que no hay suficientes visitantes. Detenga la calidad de los datos y sea productivo para su empresa.

Céntrese en hacer SEO para conseguir más tráfico gratuito. Extraiga los datos existentes de clientes para encontrar nuevas ideas, en cuanto a productos o fuentes de clientes se refiere. A pesar de ser un analista, invierta tres semanas haciendo marketing.

Mi recomendación es la siguiente: el mejor aprovechamiento de su tiempo no es pasarlo para analizar un error del 5 %, sino conseguir a 150 personas más en su sitio. Si se trata de un sitio pequeño, céntrese en los datos de cabeza que sean procesables.

Comportamiento incoherente del cliente y parámetros de referencia incorrectos

Muchos de los desafíos, respecto a la exactitud de los datos, derivan del choque entre las herramientas lógicas y el comportamiento del cliente. Las herramientas para analítica web esperan y trabajan sobre la base de un conjunto de reglas lógicas. Pero en una gran medida, tanto la web como nuestro propio comportamiento son ilógicos.

La mayoría de nosotros nos comportamos de forma ilógica durante un pequeño porcentaje de tiempo (rápidamente rebotando entre sitios, cambiando nuestra opinión, obviando botones evidentes o ignorando resultados relevantes). Nunca he visto un caso donde, con el suficiente trabajo y experimentación, no pudiera explicar incluso el comportamiento más lógico. Sin embargo, en la mayoría de estos casos, todo ese esfuerzo puesto en encontrar la explicación no mereció la pena en lo que al ROI respecta. Y lo que es peor, ese esfuerzo distrae a la hora de conseguir el verdadero trabajo.

Otra misión que distrae a los bienintencionados ninjas del análisis es la siguiente: ¿por qué no hay parámetros de referencia (benchmarks) sobre lo «malos» que son los datos web? Al pedir estos parámetros, está solicitando lo que el secretario estadounidense de Defensa, Donald Rumsfeld, denominó como «cosas desconocidas que desconocemos» (unknown unknowns).

La web es una bestia tan compleja que, en este momento, resulta imposible obtener rangos de inexactitud o incorrección. Las enormes diferencias entre cómo se construyen los sitios, cómo se crean las experiencias, cómo funcionan las tecnologías y las necesidades de cada herramienta para cada sitio se añaden a la complejidad.

Ya reconoce muchos datos conocidos en la analítica web. Tome decisiones sobre esos datos y también intente identificar las cosas desconocidas ya conocidas (haga auditorías utilizando herramientas como Maxamine, ObservePoint o WASP) e intente solucionarlas.

En este caso, los parámetros de referencia pueden convertirse en muletas o excusas.

Falle más rápido en la web

El regalo más grande que le puede hacer la web es la capacidad de fallar más rápido y a un bajo coste. Esto se traduce en una capacidad impresionante para poder aceptar mayores riesgos. También puede moverse rápidamente con una confianza menor al 100 %, y si está totalmente equivocado, puede controlar los daños: es un privilegio que no existe en el mundo offline.

Si sólo tiene un 80 % de confianza en sus datos, puede enviar una ráfaga de correos electrónicos para tantear el terreno y ver qué ocurre. También puede enviar tres diferentes ofertas a diferentes sectores geográficos para validar una hipótesis. Puede probar cinco versiones de la página de inicio y comprobar cuál de ellas funciona mejor, porque no está diseñando un catálogo o un anuncio en un periódico que tenga que imprimirse en una fecha límite.

Si tuviera un 100 % de confianza en sus datos, se podría comprometer a invertir 500.000 dólares en la comercialización del afiliado o asociado. Pero si su confianza es un poco más baja, puede comprometerse a llevar a cabo un programa piloto de cuatro semanas con un presupuesto de 50.000 dólares. Asume menos riesgo, pero tiene la posibilidad de obtener una alta recompensa y tener casi un 100 % de posibilidades de tomar una decisión con más seguridad para los 450.000 dólares restantes.

No espere: ¡láncese!

Cinco reglas para crear un jefe orientado a datos

Su primera tarea podría ser trabajar activamente en la creación de un jefe o jefes cuyas decisiones estén orientadas a la información. Para ayudarle a dar el mejor de los tiros en la creación de un verdadero jefe impulsado por datos, me gustaría compartir ciertas eficaces estrategias que he aprendido de mis propias experiencias y fracasos.

Supérese a sí mismo

El primer paso fundamental es conseguir más de sí mismo. ¡Ay! Le contrataron por aportar competencias únicas. Es probable que sea más inteligente que todos los demás en lo que a información se refiere. Por tanto, desea hacer cosas maravillosas y crear una fórmula de regresión estadística multidimensional con 15 variables que podrían predecir la temperatura por segundo de su sitio web.

Pero su jefe se obstina en que quiere un informe que muestre las URL que referencian visitantes, así como las tendencias de las visitas. Se decepciona al comprobar el poco valor que está añadiendo: supérese a sí mismo.

Tiene que encontrar la manera de hablar con su jefe y con sus compañeros de su (posiblemente menor) nivel de conocimiento en lo relativo a datos. Recuerde que a la organización le llevará tiempo evolucionar y muchos de los analistas y comerciales dejan sus egos aparte. Aprenda a comunicarse con su jefe o jefa. Déles lo que quieren para que puedan sumarse al carro del ciclo evolutivo.

También recuerde que su jefe está más involucrado en el contexto organizativo: orientación del negocio, estrategias y metas. Esa información es fundamental para su éxito, necesita ese contexto y la inteligencia para resolver los misterios correctos de la analítica web.

Resuelva para evolucionar y no se desanime. Con el objetivo de entender la perspectiva de su jefe, deje los sentimientos a un lado y comunique (realmente). Después, averigüe cómo ayudar a resolver la situación a su jefe y no a uno mismo: esto, por el momento.

Abarcar lo incompleto

Muchos de nosotros entramos en el mundo del análisis web con experiencia analítica tradicional donde las cosas se pueden apurar hasta la última gota. Además de eso, nos forman para no tomar riesgos y sólo tomar decisiones basadas en datos sobre las que podemos asegurar que son exactas.

En varios puntos de este libro (incluido este mismo capítulo), he tocado varios problemas relacionados con el modelo mental de la información completa. Es imposible recopilar datos de manera perfecta.

Los datos son horrendos, una porquería y, además, incompletos.

Sin embargo, a pesar de esto, todos los analistas, especialmente los más inteligentes, no se pueden resistir: evite caer en esa trampa. Tanto usted como su jefe deben abarcar lo incompleto: esto les liberará.

Siempre aporte un 10 % más

Las organizaciones ejecutan informes al igual que sus jefes: hacen preguntas y uno les entrega hojas de cálculo. Después, piden más cosas y automatiza la generación de la hoja de cálculo.

Inicialmente, estuvo proporcionando datos y después empezó a proporcionarlos ¡sin ni siquiera mirarlos! ¿Cómo va a encontrar nadie insights procesables? Su jefe está a mucha distancia de encontrar los datos. Sin embargo, se convierte en un colaborador que únicamente recopila datos. Como la persona más cercana a los datos, es su función analizar y proporcionar información. Mire los datos, comprenda lo que ve y haga sus recomendaciones.

Elija conscientemente el trabajo que desea: sea un colaborador que únicamente recopila datos o un ninja del análisis.

Nota:Los jefes: cuando pague a los consultores para que realicen un «trabajo con datos» deberá elegirlos de forma consciente. ¿Está pagando al consultor para que sea un colaborador que únicamente recopile datos o a un ninja del análisis? No contrate a un colaborador que sólo recopile datos esperando que realice un trabajo de ninja.

Cuando su jefe le pida un informe, apórtele un 10 % más. Debe visitar el sitio web, hacer todos los clics necesarios, obtener la experiencia correspondiente y después volver a los datos y conectar los puntos.

Sólo uno mismo puede llevar esto a cabo, porque es la persona más inteligente del lugar.

Ahora puede ofrecerle a su jefe un 10 % más: la información que no pidió. Haga una recomendación: dígale lo que funciona y lo que no.

Para crear a un jefe impulsado por datos, tiene que ofrecerle las acciones que pueda impulsar a partir de dichos datos y no simplemente unas hojas de cálculo o informes que le haya solicitado. Al final de cada semana, pregúntese si efectivamente ha aportado ese 10 % adicional: ¿es un ninja?

Conviértase en un comercial

Encuentro que los grandes analistas no son simplemente personas de datos: son personas orientadas al cliente. Sí, todos los analistas son pensadores críticos que tienen curiosidad y sentido común. Pero los grandes analistas también son comerciales o comercializadores.

Algunas partes de la organización se preocupan por diversos asuntos, pero el marketing se preocupa por el negocio desde una perspectiva exclusiva y singular. Si desea cambiar a su jefe o a su empresa, tendrá que convertirse en comercial, es decir, alguien con un conocimiento de los principios de marketing, alguien que pueda actuar como abogado o defensor del cliente y alguien que pueda evangelizar la utilidad de los datos, para crear decisiones orientadas al cliente.

Piense como un comercial y actúe (ejecute) con esa mentalidad. Su trabajo consiste en comercializar sus datos de maneras únicas e innovadoras que favorezcan al cliente.

Haga un curso de marketing en la universidad, lea al respecto (puede empezar con el blog de Seth Godin) y asóciese con el resto de los comerciales de su empresa para adquirir más conocimientos. Su jefe acabará adorándole y su carrera profesional despegará.

Negocios al servicio de los datos: ¡no!

Muchas empresas son ricas en datos e incluso más ricas en herramientas. De hecho, en muchas empresas, los numerosos esfuerzos por extraer registros y después, mezclarlos y combinarlos, les acaba dejando sin nada.

Bueno, seamos justos, sin nada no. Han invertido muchos años, además de en personal y dinero, en un montón de tecnología: esto es lo que tienen. Lo que no tienen es una lista de tan sólo cinco decisiones realizadas en base a estos datos: no disponen de insights.

En la obsesión por capturar y mezclar la información, se olvida de la razón principal de los datos. Cuando una persona pregunta «¿qué ha aportado a la empresa toda esta complejidad?», la respuesta es: «tenemos un montón de informes». Hacer énfasis en los datos e informes es un signo clásico de un ecosistema donde la empresa existe con el concepto de producir datos para emplear a personas. Los datos deben existir para atender a las necesidades del negocio. Adopte esta mentalidad si desea cambiar la forma de pensar de la gerencia sobre cómo tomar decisiones. Haga un inventario y pregunte a sus compañeros: ¿cuántas decisiones se han hecho basadas en los datos y que se puedan considerar que de forma directa han añadido valor a las cifras de ingresos de la empresa? Al llevar a cabo proyectos de datos aplique este método: vaya poco a poco, entregue información en un mes y, por último, mida si el trabajo tuvo un impacto en la empresa. En caso afirmativo, continúe invirtiendo más. Si no, desestime el proyecto y haga uno nuevo.

Los proyectos tradicionales de TI solían tender a ser trabajos de varios años entregados en el mundo tradicional. En la web eso no funciona ya que las cosas suceden demasiado deprisa, se complican rápidamente y cada proyecto de datos que se lleva a cabo empieza a desmoronarse casi de forma inmediata. Aproveche tanto la velocidad como la flexibilidad y el 80 % considérelo como suficientemente bueno.

No está tomando decisiones basadas en datos invirtiendo el 95 % de su tiempo recopilando, almacenando y procesando datos en lugar de analizar lo que tiene. ¿Quiere un jefe impulsado por datos? Pase el 80 % de su tiempo analizando datos y produciendo ideas.

Adopte la mentalidad de la analítica web 2.0

Seguir la mentalidad de la analítica web 2.0 en su modelo de ejecución significa que representa algo más que unos simples clics para sus jefes y que, además, puede representar la opinión del cliente con datos cualitativos. Significa que puede luchar contra las opiniones impulsadas por los HiPPO con datos que van más allá de los clics. Significa que puede conseguir el contexto de los datos que se encuentran fuera de su sitio web y en su ecosistema competitivo.

Crear un jefe impulsado por datos no es difícil, porque sólo tiene que seguir la mayoría de las normas anteriores. Por tanto, espero que consiga que sus jefes se centren en los datos.

¿Necesita presupuesto? Estrategias para avergonzar a su organización

Sabe exactamente qué es lo que necesita su empresa para lograr la grandeza de la analítica web 2.0. Asiste a una conferencia y escucha que todos los ponentes comparten percepciones profundas. Al final de una de mis charlas, se acerca y me pregunta lo siguiente: «Gracias, Avinash, ha estado muy bien. Nos has abierto los ojos. Pero…». Ya sé lo que viene ahora: «Nuestra alta dirección no nos permite hacer esto» o «Hemos estado intentando hacer esto durante seis años, pero...» o algo en este sentido.

En pocas palabras: «No tengo la culpa, la culpa es de ellos».

A veces, nuestros problemas como analistas no son culpa nuestra. Puede que sea un simple empleado o un directivo de la alta dirección cerrado de mente. Entonces, ¿qué puede hacer para salir adelante? Por supuesto, no asumirlo y no pasar otros cinco años en el trabajo presentando informes mediocres sin añadir valor alguno.

¡Tiene que avergonzar a la directiva! Sí, suena como un suicidio profesional. Pero hágame caso. He observado que a menudo los analistas intentan realizar cambios argumentándolos con la directiva. ¿Acaso pensamos que no van a aceptar nuestras recomendaciones?

Su propia credibilidad y la experiencia no siempre pueden impulsar al cambio. Tiene que eliminar el su de la ecuación: despersonalice las cosas. Esto se debe a que el HiPPO tiene sus propias prioridades, experiencias, contexto y opiniones. La experiencia del HiPPO tiene prioridad sobre la suya propia, su contexto y su opinión. Y mientras la mayoría de los HiPPO no se doblegarán o rendirán a su tortura china, se rendirán a los clientes y competidores.

Cuando digo que tiene que avergonzar a la alta dirección, es exactamente eso lo que quiero decir. Utilice a sus clientes y competidores para que le ayuden a avanzar y seguir adelante. Consiga que le ayuden a adquirir una nueva herramienta, a contratar a otro analista, a acabar con las horribles páginas de inicios, a invertir dinero en SEM y SEO, etc.

Los altos directivos están sesgados hacia sí mismos, pero se inclinan hacia los datos de los clientes y oportunidades competitivas. A continuación, se detallan seis estrategias para poner sobre el tapete lo siguiente: la opinión del cliente y la perspectiva de los competidores.

Implementar una experimentación y un programa de pruebas

Llevar a cabo la experimentación y las pruebas es lo más fácil y, además, acaba con ideas estúpidas.

Decir «no» a una idea de un ejecutivo puede resultar complicado. Sin embargo, resulta muy fácil decir: «excelente idea, ¿por qué no dividimos el tráfico y enviamos el 50 % de la página de inicio a su idea y obtiene información de los clientes?» El proceso de pruebas funciona muy bien porque puede obtener la opinión de las personas más importantes: el cliente. Después de haber demostrado el error en varias ocasiones, en base a las preferencias de los clientes, incluso los más grandes HiPPO darán marcha atrás y le ofrecerán todo el apoyo necesario para hacer los cambios necesarios. No tiene excusa para evitar llevar a cabo las pruebas. Consulte el capítulo 7 para averiguar las formas fáciles de empezar.

Capture la opinión del cliente

La medición sobre la opinión o voz del cliente (voice of customer) es otro excelente modo de evitar su opinión y de utilizar al cliente para conseguir cambiar la opinión de los directivos. Puede llevar a cabo algo muy sencillo, como por ejemplo utilizar la encuesta gratuita 4Q de iPerceptions y preguntar a los visitantes de su sitio web las tres mejores preguntas de la encuesta (consulte el capítulo 6).

En un único paso ayudará a los encargados de tomar decisiones a entender por qué la gente visita su sitio web y obtendrá la tasa de completado de tareas para informar a los directivos de forma precisa sobre qué tareas son incapaces de completar los visitantes y dónde tiene que centrarse para mejorar.

No es ni su opinión ni la de los directivos. Es la opinión del cliente, que despersonaliza toda la situación y hace que la directiva dirija su orientación hacia la opinión del cliente.

A continuación, le muestro un ejemplo. Un sitio web de soporte recibió una puntuación de 21 sobre 100 para el completado de tareas y satisfacción del cliente. Básicamente, esta puntuación indicaba que el sitio existía para crear detractores netos (¡personas que odian sus experiencias y corren la voz!) y no promotores netos (¡personas que estarían encantadas con las experiencias y que, además, corren la voz!). Hubiera sido mejor que la empresa cerrara el sitio. Sí, a algunos clientes les molesta que una empresa no disponga de un sitio de soporte. Bueno, al menos no estarían dejando fría a la gente tras la experiencia en el sitio.

En cuanto la alta dirección recibió las respuestas de la encuesta, se sintieron tan avergonzados que de forma inmediata nombraron a un director y le asignaron a un pequeño equipo para crear un sitio web con el mejor soporte del mercado.

¿Ahora entiende a qué me refiero con avergonzar a la directiva? Ese sitio había existido durante cinco años y un pequeño esfuerzo por parte de algunos «pillos» analistas lo cambió todo.

Implemente los parámetros de referencia

Si desea obtener más recursos para su sitio web, éste es el momento de comparar o asignar parámetros de referencia (benchmark) de su rendimiento con respecto al de la competencia. Los parámetros de referencia pueden resultar útiles como una manera de establecer el contexto alrededor de su propio desempeño, ya sea para mediciones actuales (de moda) como para las tasas de conversión, o para las métricas que deberían estar de moda, como las tasas de abandono.

Recuerde: comparar los parámetros de referencia para un determinado punto en el tiempo no suele ser el mejor sistema.

Pero cuando incluye tendencias en el tiempo, se pueden reducir algunos de los caprichos de éste, estacionalidades y cualquier otra fórmula. Por tanto, aprenda a calcular el parámetro de referencia, asegúrese de tener acceso a los mejores datos posibles y, después, compare las tendencias.

Con los parámetros de referencia está resolviendo el mismo problema que con la opinión del cliente: está ofreciendo una opinión externa que pueda digerir mejor su gerente.

El capítulo 8 contiene una serie de fuentes que se pueden utilizar, para obtener parámetros de referencia, incluidos los sitios como Fireclick Index, las herramientas como Google Analytics o asociaciones como shop.org.

Inteligencia competitiva: su nuevo mejor amigo

En el capítulo 8 abarqué los fantásticos insights que puede obtener a partir de los análisis de inteligencia competitiva (insights que se potencian mediante el acceso a sus datos y a los de sus competidores).

He aquí un ejemplo. Nuestra empresa era propietaria de una palabra clave de categoría (llamémosla «software de contabilidad») y pensamos que habíamos definido el mercado. Sólo había dos empresas compitiendo en esta categoría, nosotros y nuestro malvado «némesis». Nuestra herramienta para analítica web informó que teníamos un montón de tráfico para nuestra palabra clave, constituyendo una buena parte de nuestro tráfico general y, además, estaba creciendo a un ritmo bastante razonable.

La primera vez que entré en una herramienta de inteligencia competitiva (IC) de Microsoft y miré nuestra cuota de búsqueda para «software de contabilidad», me quedé pasmado. Teníamos una cuota del 6 % para todas las búsquedas y nunca supimos de los cinco primeros sitios que estaban obteniendo tráfico debido a nuestra palabra clave. Alguien se estaba comiendo nuestro almuerzo y ¡no teníamos ni idea de quién era! Hice un análisis de esos datos y se lo presenté a la alta dirección: tenían que tomarse en serio el tema de la búsqueda, ya que estábamos perdiendo mucho.

Con mis datos sobre inteligencia competitiva y mi recomendación, obtuve todo el dinero que había estado esperando para hacer SEO.

Eso es lo que quiero decir cuando digo que utilicé los datos de la inteligencia competitiva para avergonzar a su equipo directivo. Había subrayado la importancia de SEO durante meses, pero hasta que no obtuvimos bastantes datos de la herramienta de inteligencia competitiva la directiva no empezó a moverse.

Aprópiese de un sitio web fácil de usar

Una de mis primeras estrategias cuando seguía consiguiendo resistencia por parte de la directiva fue la de apropiarme de un sitio web fácil de usar. No podía convertir a los directivos con palabras, así que traté de mostrarles que merecía ser escuchado.

Fui por toda la empresa reuniendo varios propietarios de sitios web y analicé sus necesidades de información, así como su disposición a cooperar y tomar medidas. Elegí un sitio pequeño donde el propietario quería impulsar el cambio y, lo que es más importante, estaba abierto a ayudar. Etiqueté el sitio de manera correcta, integré sus humildes campañas, compartí los insights procesables con los propietarios, realicé unos cuantos tests A/B y así sucesivamente.

En tres meses, el rendimiento del sitio había mejorado de forma espectacular: convertimos en héroe al propietario del sitio web.

A continuación, el propietario de este sitio web presentó el sitio mejorado a sus ejecutivos y a otros jefes de unidad de ese negocio e incluso al director general. Cuando le preguntaron cómo lo hizo, les contó que había trabajado con nuestro equipo. A partir de ahí, todos quisieron trabajar con nosotros.

Cuando necesite recursos, convierta a otra persona en el centro de atención y no a uno mismo.

Busque a un socio dispuesto, que esté bajo su responsabilidad directa o de fuera de su entorno. Busque un sitio grande o pequeño donde pueda progresar. Por último, demuéstreles lo que puede hacer.

Si todo el resto falla… ¡llámeme!

Algunas veces es necesaria la ayuda de personas externas que aporten credibilidad y seriedad, además de crear una hoja de ruta y cobrar grandes cantidades de dinero, para que su CEO se le tome en serio.

Busque un líder de renombre que sea respetado en el sector y consiga que hagan una presentación o un pequeño trabajo temporal estratégico de consultoría que implique la comprensión y fragmentación, para después recomendar una estrategia web óptima (observe que no dije «analítica web») para su empresa.

Dejarse asesorar por una persona ajena, a menudo atrae la atención de la alta dirección y esto impulsa el cambio.

A la hora de buscar una persona externa utilice los siguientes criterios:

• Que tengan mucha experiencia.

• Que sean comprensivos o empáticos, es decir, que tengan en cuenta su experiencia interna y no sólo la experiencia externa que tengan ellos.

• Que se centren en el futuro y no en el pasado.

Si los consejos anteriores no provocan que su directiva tome acciones, entonces considere la posibilidad de que le ayude una persona externa. Como último recurso y en el caso de que todos estén ocupados, puede ponerse en contacto conmigo.

Las estrategias para eliminar las barreras hacia la medición web

En esta penúltima sección del libro quiero compartir las mejores prácticas y consejos para hacer frente a las mayores barreras y crear una estrategia de medición web que sea productiva. Muchos de estos consejos reiteran lo que hemos aprendido en este capítulo y a lo largo del libro.

El informe Econsultancy Online Measurement and Strategy Report de 2009 (http://sn.im/starep) identificó las siguientes 11 barreras hacia una estrategia productiva de medición web:

• Falta de presupuesto o de recursos (45 %)

• Falta de estrategia (31 %)

• Organización con silos (29 %)

• Falta de comprensión (25 %)

• Exceso de datos (18 %)

• Falta de identificación por parte de la alta dirección (18 %)

• Dificultad para conciliar los datos (17 %)

• Bloqueos de TI (17 %)

• Falta de confianza en la analítica (16 %)

• Búsqueda de personal (12 %)

• Tecnología deficiente (9 %).

Son muchas barreras. La lista también incluye cierta lectura deprimente, especialmente para la gente como usted mismo, que han estado trabajando durante mucho tiempo ,para evangelizar el valor de los datos.

Pero no se preocupe. A pesar de que los obstáculos son muchos, se pueden superar.

Voy a utilizar el marco establecido por el informe Econsultancy y voy a compartir mi punto de vista, desde la primera línea, sobre cómo superar estas barreras.

En primer lugar, un insight sorprendente

Vivimos en una cultura donde todos los analistas, bloggers y consultores, presentan sus comparaciones en herramientas para analítica web. No se puede dar un paso sin caer en un montón de opiniones sobre si una herramienta es buena y otra mala.

Sin embargo, las 10 barreras no tienen en absoluto conexión alguna con las características y apenas tienen ninguna relación con las herramientas. La barrera de las herramientas es la última que aparece en la lista. Esto no debería sorprenderle a nadie que crea en la regla 10/90. Pero sigue siendo realista el darse cuenta de que la mayoría de las barreras para el éxito de su empresa no estén relacionadas con la tecnología.

Las herramientas constituyen una parte importante de esta mezcla pero no le darán a su empresa la Tierra Prometida. Para esto, tendría que derribar barreras más difíciles de superar, como por ejemplo las estructuras de la organización, los presupuestos, las políticas y la directiva.

Echemos un vistazo a las mejores prácticas para las barreras individuales identificadas en el informe.

Falta de presupuesto o de recursos

En cierto sentido, el problema del presupuesto y de los recursos nunca acaba. Le atormenta cuando es pequeño y sólo quiere comprar una herramienta para analítica web y le agobia cuando está en una multinacional y quiere colocar un millón de dólares para la compra de una plataforma orientada al comportamiento.

¿Cómo supera el reto del presupuesto y de los recursos? Empiece con lo gratuito y gánese el derecho a pedir el presupuesto necesario.

Cualquier herramienta que quiera la puede encontrar de forma gratuita, desde la analítica web hasta las orientadas al comportamiento. ¿Por qué está pidiendo un presupuesto para una herramienta? Aunque puede que no desee trabajar con una herramienta, durante uno o dos años para cambiar después, nadie sabe cómo será el mundo dentro de 18 meses. Así pues, ¿por qué está llevando a cabo planificaciones a cinco años? Implemente Yahoo! Web Analytics, Google Website Optimizer o BT Buckets y verá que dispone de potentes clickstream, resultados, experimentación y plataformas orientadas al comportamiento, que están a su servicio… ¡totalmente gratuitas! Siempre y cuando esté ejecutando dentro de unos límites razonables con estas herramientas, tendrá un historial probado de éxito que hará que sea más fácil pedir un presupuesto para Webtrends, SiteSpect y Kefta. La única razón por la que se lo podrían rechazar sería por no mostrar nada de valor a la empresa.

Aquí van algunos consejos más, para conseguir más presupuesto:

• No se centre en el valor del recurso, sino en cuantificar el valor de los resultados que ofrecerá: «quiero un analista para nuestro sitio de soporte técnico porque puedo disminuir el número de llamadas en nuestro centro de atención telefónica, además de reducir los costes en 1,6 millones de dólares e incrementar la satisfacción del cliente en 5 puntos».

• Implique a sus clientes y competidores para que le ayuden (consulte la anterior sección).

De este modo, podrá mostrar a sus directivos sus necesidades en el contexto de los negocios y la competencia.

Falta de estrategia

La segunda barrera es la falta de estrategia. Si el obstáculo a una estrategia de medición web efectiva es que su negocio no dispone de una estrategia web, debe buscar otro trabajo, porque esta barrera está en varias categorías salariales superiores que en las de un comercial o un analista.

La estrategia es un problema de los HiPPO. Su HIPPO realmente necesita estar en la web y crear una estrategia y en esto sí le puede ayudar. Necesita una estrategia ahora mismo o se convertirá en una causa perdida.

Si es un director o un vicepresidente puede intentar sembrar las semillas para conseguir una estrategia, sobre todo si observa que el departamento de TI dispone de las medidas o de la analítica (por lo general, el beso de la muerte) necesarias. Haga que la analítica pase a ser una función más del negocio.

A continuación, le indico algunos consejos más que le ayudarán a crear una estrategia web efectiva:

• Si trabaja para una gran empresa con muchas divisiones y sin consenso, elija una división o país y conviértalo en un héroe. No intente que todos lleguen a un acuerdo respecto a un conjunto de métricas.

• Si piensa que su jefe quiere crear una estrategia, pero necesita un empujón final, consulte la sección anterior «Cinco reglas para crear un jefe orientado a los datos».

Organización con silos

Se pueden abrir silos si puede demostrar su valor. A todo el mundo le gustaría conseguir una bonificación (bonus) o una promoción. Ah, y también les gusta ayudar a la empresa. Por tanto, explote estos hechos y recuerde que deberá trabajar duro.

Comience poco a poco, muestre algo de valor y, después, hágalo a lo grande. Esa fue mi estrategia. Cuando empecé sólo estábamos un analista y yo en el «centro» y nadie nos hacía ni caso. Pudimos demostrar el valor de los datos a un equipo asilado de la empresa y a partir de ahí, quisieron subirse al barco.

Tras algunos dolorosos giros del negocio para descomponer el silo analítico y de TI fuimos capaces de pasar más tiempo trabajando a mayor velocidad y mejor con la ayuda de ese equipo.

Hemos demostrado más valor y obtenido más credibilidad.

Cuándo llegó el momento de que la empresa tenía que dar un paso adelante, se preguntaron… pero ¿cómo?; entonces nuestra solicitud de fusionar el equipo de análisis cuantitativos y cualitativos se escuchó con una mentalidad abierta. Este cambio nos ha permitido ofrecer un valor añadido, que a su vez aumentó la confianza de la directiva en el equipo, lo que a su vez provocó más recursos y apoyo.

Sáquele el mejor partido a lo que tenga hoy. Trabaje duro todo el día. Encuentre un filón. Vuelva a trabajar más duro al día siguiente. La mayoría de las personas no quieren trabajar tan duro. La mayoría de la gente no tiene la paciencia necesaria. En estos casos, es fácil quejarse y esperar a que alguien más arregle los silos.

Falta de comprensión

La falta de entendimiento es una barrera genérica que podría producir declaraciones como ésta: «nadie me comprende, nadie me aprecia (¡salvo mi madre!), nadie me va a ayudar». Si su empresa no entiende el valor de los datos, entonces más de uno de su equipo directivo necesita asistir a un seminario por internet (webinar) de proveedores (Omniture lleva a cabo un montón de seminarios de este tipo, al igual que MarketingProfs). Estos seminarios presentan una experiencia del cliente, que podría hacer que su jefe llegue a apreciar el valor de sus datos.

Si la directiva no entiende lo que puede llegar a hacer la analítica, consiga Google Analytics, instálelo en un sitio pequeño y mejore la búsqueda orgánica para demostrar cómo puede mejorar el número de visitantes de la búsqueda. Observe que todo esto es gratuito, excepto su tiempo.

Si su jefe no entiende qué tipo de tecnologías existen en el mercado, haga una rápida búsqueda en Bing, identifique a los principales proveedores y consiga que hagan una exhibición de perros y ponys (online o en persona). Seguro que habrá una gran espectacularidad, pero todos aprenderán un montón.

Si me lo permite, a continuación voy a darle algunos consejos más:

• Si es un empleado de nivel bajo o medio, tenga en cuenta que no podrá tomar decisiones o acciones directas: búsquese a alguien que le ayude.

• Voy a repetir esto de nuevo: se crea comprensión «haciendo» cosas en lugar de «hablando».

Demasiados datos

Por fin, ¡un problema de analítica web! Me ha sorprendido mucho que sólo el 18 % de los encuestados se quejara de la gran cantidad de información. Esto demuestra cuántas personas siguen ejecutando estrategias únicamente basadas en clickstream o en la analítica web 1.0. Si realmente utilizaran las estrategias de la analítica web 2.0, más gente se quejaría sobre demasiados datos y eso sería algo bueno.

Los propios profesionales solemos crear el problema de «demasiados datos». Simplemente estamos tan ansiosos de impresionar a los demás con la cantidad de datos que tenemos y con lo fantásticos que somos presentando informes con 28.205 mediciones. ¡A quién le importa! En tres palabras: pocos puntos críticos (critical few). No debe enviar un informe único, ni tampoco una cifra mediante correo electrónico, hasta que no haya identificado las métricas de pocos puntos críticos. Ese proceso comienza con la pregunta: ¿qué diablos estamos resolviendo con nuestro sitio web? Identifique la macroconversión (el principal objetivo) de su sitio web y hasta tres microconversiones (objetivos más pequeños). Ahora, céntrese en unos pocos puntos o factores métricos que le ayuden a medir el éxito de las conversiones elegidas, siendo prioritaria la macroconversión. No haga nada más hasta que no tenga dominados estos objetivos y sus métricas asociadas. No moleste a sus colegas con un montón de informes.

Si no consigue que la directiva identifique objetivos, actualice su curriculum y solicite otros puestos de trabajo. Mientras espera, céntrese en informar únicamente de aquellas métricas que ayuden a aumentar los ingresos, a reducir los costes e incrementar la satisfacción del cliente. Es imposible que fallen todos.

Falta de identificación por parte de la alta dirección

Unas cuántas páginas atrás, abordé el problema de qué hacer para que la alta dirección se suba al barco de la analítica. Lea la sección anterior sobre «Estrategias para avergonzar a su organización». Utilice las estrategias descritas, para avergonzar a su directiva. Son simples y muy eficaces.

Al final del día, para hacer que la directiva se embarque en la analítica, debe aprovechar tanto a sus clientes como a competidores: ellos le aportan el contexto a su propio rendimiento web.

El contexto del rendimiento de los competidores y de la satisfacción de los clientes siempre impulsa a que la directiva cambie de actitud.

Además, recuerde que hay una diferencia entre la información y el análisis. Sea un ninja del análisis y proporcione un valor con dicho análisis, no sea un colaborador que únicamente recopile datos.

Dificultad para conciliar los datos

Vamos a abordar el problema de la conciliación de datos en dos niveles. A estas alturas ya sabe que a nivel macro será imposible conciliar los datos, especialmente porque ha adoptado una estrategia de verdadera multiplicidad (capítulo 1).

Con la multiplicidad, utiliza herramientas diferentes con fuentes de datos y métricas distintas. Por tanto, es absolutamente aceptable que los datos no concilien. Obtiene mucho más valor utilizando estas fuentes de datos que las alternativas.

Tiene que educar a la directiva sobre el motivo por el cual las cifras difieren: no lo van a aceptar totalmente. Comience por tomar pequeñas decisiones basadas en datos de multiplicidad, muestre el valor, gane confianza y pase a cosas de mayor envergadura. Utilice las estrategias mencionadas con anterioridad.

En un nivel micro, el problema de conciliación se refiere a las cifras de conciliación entre Google Analytics y Nedstat, o entre HitWise y Compete. Si éste es su caso, entonces por favor utilice la sección «La última lista de control de conciliación de datos», en el capítulo 4, para identificar dónde están los problemas y dónde arreglarlos. Nunca conseguirá que coincidan perfectamente las cifras, pero si se acerca a un delta del 10 %, entonces está más o menos bien. Pase a analizar otros problemas.

Bloqueos de TI

El equipo de TI ya tiene suficiente con garantizar que los sistemas y la infraestructura de la empresa funcionen y estén operativos. A menudo, tenemos que ir al equipo de TI para conseguir que se implemente cualquier cosa en nuestro sitio web, desde un nuevo botón que se convirtió mejor en un tesr A/B, hasta el rediseño del sitio para hacerlo más amigable con SEO. Los bloqueos de TI pueden ocurrir en grandes empresas y se pueden manifestar de forma tal como: a otro perro con ese hueso o póngase a la cola.

Mi recomendación es que si puede hacerse con la propiedad de una gran parte del trabajo necesario de TI, principalmente del etiquetado, siga la estrategia que he descrito en la sección «Organizaciones con silos». Puede que, sencillamente, su empresa no le permita tocar el sitio web. En este caso, depende de TI para hacer tanto el trabajo de analítica web como el de marketing online… y TI es una organización que tiende a ser ultraconservadora. Utilice el poder de los datos para evitar los bloqueos.

Mis amigos Shane Atchison y Jason Burby son los autores del libro Actionable Web Analytics. Durante mucho tiempo han defendido la creación de modelos que identifican el coste de los retrasos. La figura 14.7 muestra este modelo.

Figura 14.7. Rentabilizar el impacto de las mejoras en el sitio web

La métrica actual sobre la tasa de conversión y su valor se identifican en la parte superior izquierda.

En la primera columna se encuentran las mejoras de las métricas de la tasa de conversión, basadas en las bondades que Zaaz traerá a la mesa. Las columnas indican un incremento de pedidos y de valor, así como el impacto que el lanzamiento de los cambios tuvo en uno o cuatro meses. La última columna muestra el coste de esta demora.

Suponiendo que la tasa de conversión mejora en un 8 % (partiendo del actual 7,62 %), el impacto de un retraso de tres meses a la hora de implementar la recomendación sería de ¡342.930 dólares! Eso le ofrece (y al equipo de TI) una cantidad lo suficientemente seria para poder reunirse y tratar el coste de implementar los cambios. Si al departamento de TI le costara 50.000 dólares contratar a empresas externas y conseguir tenerlo hecho lo antes posible, entonces merece la pena asumir dicho coste.

La verdad es que se espera que las mejoras incrementen la tasa de conversión en un 9,25 % (según se muestra en la figura 14.7, en la fila marcada por un recuadro).

¡El coste de un retraso de tres meses en la implementación supondrá la friolera 1.471.943 dólares en pérdida de ingresos! ¿Cree que podría conseguir que en TI lo desatasquen? Claro que sí.

La figura 14.8 muestra otro modelo de Shane y Jason, pero esta rentabiliza la oportunidad perdida por los retrasos en la implementación de las modificaciones cambios recomendadas.

Figura 14.8. Oportunidad perdida por los retrasos en la implementación

Invite a los encargados de tomar decisiones y al departamento de TI a una sala de conferencias. Sírvales una cuantas bebidas no alcohólicas. Ponga la figura 14.8 en la pantalla. Pregúnteles: ¿cuánto dinero podemos permitirnos perder si no implementamos estas recomendaciones? El problema con nuestros enfoques habituales relacionados con las demoras en el negocio o en TI es que utilizamos todo menos los datos para exponer el caso. Cambie de estrategia. No entre en batallas políticas. Utilice la información.

Falta de confianza en la analítica

Si su empresa no confía en la analítica, entonces mi mejor consejo está en la sección anterior de este libro. Vuelva atrás unas cuantas páginas y lea las recomendaciones que figuran en la sección «Matar al dragón de la calidad de datos: pasar de la pregunta a la utilización de los datos». Se necesita un pequeño esfuerzo y dedicación por su parte para cambiar el enfoque básico mental sobre la calidad de los datos. El cambio es factible y sólo tiene que utilizar las estrategias recomendadas (y… ¡no se olvide de rezar al menos una vez al día!).

Encontrar personal

Claro, ya lo sabe: ¡las personas son la clave del éxito! Pero encontrar personal para su equipo no resulta fácil: me identifico totalmente con este desafío.

Pienso que la causa subyacente del problema es que tendemos a mirarlo todo de forma muy estricta. Buscamos personas con 10 años de experiencia en Omniture o con experiencia en Webtrends, Optimost, iPerceptions y en preparar un café. Estas personas son muy difíciles de encontrar: ha reducido demasiado el número de candidatos potenciales. Somos una industria joven y eso significa que resulta difícil encontrar personas con amplia experiencia, en una herramienta específica.

Además, ha cambiado tanto en las herramientas para analítica así como la propia web, durante los últimos cinco años, que cualquier truco que conozca de cinco años atrás no sirve ahora de nada.

Cuando busque analistas, considere buscar gente en la función financiera.

Busque personas que estén haciendo trabajos normales de inteligencia de empresa. Puede buscar nuevos licenciados universitarios que lleven la web en sus venas y, después, pasar un par de semanas enseñándoles los botones a los que tienen que hacer clic en las herramientas analíticas. No rechace otras posibilidades. Un compañero mío acaba de contratar a alguien que estaba en el equipo de recursos humanos haciendo analítica de las personas ¡y está resultando ser el mejor analista web que he conocido! Consulte el final del capítulo 13, donde destaco los atributos clave que hay que intentar buscar a la hora de contratar profesionales de analítica y a encontrar respuestas a preguntas tales como si debería contratar a profesionales con experiencia o a jóvenes licenciados de la universidad.

Tecnología deficiente

Por último, ¡solemos echarle la culpa a las herramientas! ¡Sí! Pero pongámonos serios, si está buscando tecnología que lleve a cabo una analítica web tradicional o Analítica Web 2.0, entonces está de suerte. Existen muchos tipos de tecnologías de este tipo, tanto gratuitas como de pago (y caras).

Los únicos lugares donde encuentro tecnología deficiente (odio esta palabra, la verdad es que prefiero hablar de «evolución temprana») es en las nuevas tecnologías. Si no puede recoger datos sólidos como una roca para la analítica móvil, las redes sociales o el contenido distribuido, entonces le compadezco.

Como analistas, todavía no hemos descubierto qué son estos medios y a medida que pasan los días, cambian. Nos llevará algún tiempo averiguar la recopilación de datos óptimos, así como las tecnologías asociadas.

Pero aparte de esto, no debe aceptar la excusa de que es una tecnología deficiente. Espero haberle aportado sólidos puntos de partida para atacar algunos de los difíciles modelos organizativos, mentales y problemas de la gente, relacionados con la analítica web. Estos enfoques puede que le lleven varios pasos en su trabajo de analizar datos. Pero en realidad, nada obligará a su empresa a mover ficha que la superación de estas barreras.

¿Quién es propietario de la analítica web?

Mi primer libro, Web Analytics: An Hour a Day, terminó con una perspectiva sobre dónde debe asentarse la analítica en una determinada organización. Esta pregunta me resulta tan importante que he querido terminar este segundo libro haciendo la misma pregunta, aunque con algunas nuevas orientaciones.

La analítica web empezó en la organización de TI, sobre todo porque en ese momento la analítica web significaba servidores, archivos de registro y un complejo código escrito a mano que se utilizaba para analizar los archivos de registro y extraer informes. Recientemente, la recopilación de datos se ha ido desplazando hacia las soluciones basadas en JavaScript y por tanto la recopilación de datos, almacenamiento y procesamiento se han ido trasladando a esta nube (cloud) (alojada por su proveedor de servicios de aplicaciones, en lugar de en su propia empresa). Esto ha eliminado la necesidad de mantener equipos de TI para analítica web, excepto, tal vez, para implementar etiquetas y otros códigos necesarios en las páginas web.

Además, el propio sitio web ha evolucionado de ser un simple juguete o unas páginas descriptivas para convertirse en una parte cada vez más integral del negocio, tanto online como offline.

Debido a estas tendencias, la analítica web se ha convertido en una función estratégica. Nada destaca más este cambio que el hecho de que ya no informamos cosas bonitas, como las versiones del navegador y la resolución de pantalla, como hacíamos en el pasado cuando nos centrábamos en TI.

Creo firmemente que la analítica web debería pertenecer a la función empresarial y, de forma óptima, a la función que tiene la estrategia web. Los analistas web necesitan pensar, imaginar y moverse al ritmo del negocio. La medida del éxito tiene que ir estrechamente alineada a las personas de la empresa que definen el éxito y establecen las estrategias, para poder conseguirlo.

Centralizar o no centralizar

Si está en una mediana o gran empresa, debe contestar otra pregunta importante.

¿Debería el equipo de analítica web estar centralizado o descentralizado? La centralización es un modelo en el que todo el equipo de analítica está bajo los auspicios de, digamos, la función corporativa de marketing y desde esa posición sirve a las necesidades de varios equipos de negocio.

La descentralización es un modelo donde cada equipo tiene su propio equipo de análisis (y tal vez incluso sus propias herramientas) y donde, además, el equipo cumple con todas las necesidades locales de los líderes empresariales. Puede existir cierta colaboración con otros equipos en la empresa, pero la mayoría de la ejecución es aislada (en silos).

La centralización permite al equipo desarrollar un conjunto común de herramientas, normas y procesos que se pueden aplicar en toda la empresa. Nadie tiene que volver a inventar la rueda. El lado negativo de la centralización es que, después de algunos años, en las grandes empresas, este mismo equipo se convierte en un cuello de botella, para la toma de decisiones basadas en datos. Al igual que el equipo centralizado, terminan implementando un proceso de solicitud para extraer informes. Están alejados del primer plano y, por tanto, pierden el contexto para llevar a cabo un análisis valioso para las unidades de negocio locales.

En un modelo descentralizado, los analistas están alineados directamente con las unidades de negocio, están cerca de los problemas y del sufrimiento, tienen el contexto que necesitan y realmente, pueden llevar a cabo un análisis en lugar de simplemente extraer informes. En una gran empresa, los inconvenientes de la descentralización son que cualquiera puede ejecutar sus propios feudos, que persisten múltiples herramientas y que, al final, todo el mundo termina aprendiendo las mismas lecciones después de haber invertido la misma cantidad de esfuerzo y, habitualmente, tratando con los mismos desafíos. En pocas palabras, no hay eficiencias de escala.

He descubierto que un modelo de descentralización centralizada funciona mejor para la mayoría de las empresas que tienen equipos analíticos establecidos y, en especial, para grandes empresas. Ofrece lo mejor de ambos mundos. Con el modelo de descentralización centralizada, la empresa cuenta con un equipo central que se asemeja más a un centro de excelencia para la toma de decisiones web. El equipo implementa un sistema web de medición estándar para toda la empresa, en colaboración con otras unidades, y también establece diversos contratos, selecciona las soluciones de tecnología, crea las mejores prácticas y, sobre todo, mantiene a la empresa a la vanguardia.

Bajo este modelo, el equipo central no asume todas las tareas de análisis e informes del negocio ni de las unidades funcionales. Cada unidad de negocio cuenta con un analista web o con uno senior. Normalmente, es la unidad de negocio la que paga a este analista y, por tanto, son ellos los que, al estar involucrados personalmente, arriesgan su propio pellejo. Por otro lado, el analista está muy cerca de la unidad de negocio y puede entender mucho mejor los retos a los que se enfrenta el equipo, respondiendo en consecuencia. Aunque el analista trabaja como parte de la unidad de negocio, éste aprovecha y utiliza la plataforma estándar centralizada para analítica web y, por tanto, se ocupa y encarga sólo del análisis de los datos y no de la captura, proceso y almacenamiento de éstos. Este problema del analista se soluciona de forma centralizada. Además, el equipo centralizado puede compartir las mejores prácticas y los cuadros de mando tradicionales, así como sus conocimientos y experiencia.

Evolución del equipo

Habitualmente, la analítica web comienza de forma descentralizada para, después, convertirse en centralizada, y finalmente, terminar por descentralizarse de nuevo. En la segunda etapa de la evolución debe detener el proceso y, de forma deliberada, ejecutar una estrategia de descentralización centralizada, para asegurarse de que la posición de la empresa obtenga el mayor beneficio posible en lo que se refiere a la analítica y al menor coste posible.

• Si su empresa se encuentra en una fase temprana de evolución respecto a los datos web, su analista debería empezar en la división que comprenda mejor y tenga mayor experiencia en la analítica.

• Si su empresa está un poco más evolucionada, alinee lo máximo posible al equipo de analítica con la persona o el equipo responsable de estrategias web. Si no fuera posible, coordínelos con la persona o equipo que decida qué es lo que hay que cambiar en el sitio web (los datos le informarán de ese cambio con mayor facilidad).

• Trate de mantener un modelo de descentralización centralizada.

Le deseo el mayor de los éxitos. ¡Buena suerte!