7 de Abril de 2010
Detectar problemas no es solucionarlos
Una de las principales actividades en la que la analítica web es clave está en la detección de problemas. Sería algo así como los análisis del site para luego establecer un diagnóstico y un tratamiento a seguir. La mayoría de las compañías suelen fallar en alguno de los siguientes pasos:

Muchas compañías fallan en la ejecución de las recomendaciones. Normalmente suele ser por cuestiones de inercias empresariales. Es decir, si llevas 100 años haciendo algo, pero alguien te dice que para Internet hay que hacerlo de otra manera, la tendencia humana principal es no hacer ni caso y seguir como hasta ahora. Cosa totalmente comprensible y en la que casi todos caemos frecuentemente sin darnos cuenta.
Por eso, la analítica web que normalmente más gusta en las empresas convencionales es aquella que se encarga de la detección de problemas. No quiere decir que luego se vaya a solucionar, pero reconforta la sensación de saber por dónde vienen los problemas. En una compañía en la que trabajé hace tiempo se pasaron años diciendo "la marca es el problema, la marca es el problema", pero nadie hizo nunca nada por resolver el problema. Y existía una fe ciega en que el problema estaba allí. Esto puede parecer una majadería pero es real. Sin embargo, empresas como Google, Amazon, o los portales nativos de Internet nacen con la analítica web como un órgano más.
Para detectar los problemas que tiene un determinado site no basta con identificarlos en un lustroso cuadro de mando. Si no que hay que saber si los indicadores que aparecen tienen lógica de mercado, están por debajo de lo que presenta un competidor o recurrir a la experiencia de usuario para conocer si los resultados obtenidos son óptimos o necesitan mejoras. Comparar con algo, o el dato será frío.
La frase del inicio del Libro de Analítica Web de Sergio Maldonado, Medir para Triunfar me parece clave para entender el oficio de analista web:
"Todo lo que se puede medir, se puede mejorar"
La segmentación en la entrada de usuario
Soy muy pesado con este tema: el cuadro de entrada de usuario es clave. Para detectar el origen de los usuarios que nos tiran las métricas abajo es muy efectivo. Si los identificas estarás en disposición de apuntar directamente a ellos, sin molestar a tus fieles.
No sólo basta con segmentar por puerta de entrada, sino entre los nuevos y los recurrentes por segmento de entrada. Una buena manera de conocer a tu audiencia es precisamente controlar estos indicadores:
Muchas, muchísimas compañías pueden llegar a tener un cuadro de mando similar. Y lo compararán con la evolución mensual, semanal o diaria. Con eso les parecerá suficiente y llenarán de caritas sonrientes cada dato. El puñetero volumen. Pero detrás de esas sonrisas, la realidad es que pueden aparecer problemas fáciles de detectar y con posibilidades de aplicar soluciones. Porque una aportación de tráfico de alguna puerta de entrada superior al 50% puede esconder en realidad una decepción del usuario que hay que atajar y solucionar:
Sólo con una métrica: el bounce rate o tasa de rebote (las visitas de una sóla página), podemos ver que la aportación de Google nos crea volumen, pero escaso interés o capacidad de engagement. Además, vemos que esto aplica de manera más cruenta a los usuarios mensuales procedentes desde Google Orgánico.
Se podría analizar mucho más sólo para este indicador, sobre todo las palabras clave o páginas de entrada concretas. Pero de momento ya sabemos que nuestro site para este tipo de usuarios no tiene ninguna capacidad de atracción. Es como si el usuario tuviera ya un aviso en la entrada: Binevenido - Adiós:

Buscamos una bienvenida como merece cada internauta que nos visita, independientemente de su origen de entrada:

Los movimientos de tráfico en la red dificultan que exista un 100% de satisfacción en el aterrizaje de un usuario sobre cualquier site. Ni el propio Google podría llegar a garantizar un 100% de satisfacción en los resultados de búsqueda (pero se aproxima). No obstante, uno debe ser ambicioso y apuntar al máximo. De este modo, mejoraremos todos los contenidos posibles.
Por eso, es bueno seguir añadiendo variables al cuadro de mando para conocer:
* Cómo llegan?* Les engancho?
* Cuánto tiempo están?
De este modo, sabremos algo más del usuario que llega al site. Sabremos si cuando llegan les decepcionamos de inicio, manifiestan algún grado de interés basado en tiempo de permanencia o simplemente pasaban por ahí:
Vaya! Más cuadrados rojos. Con lo "sonriente" que parecía el cuadro al principio. De alguna manera, nuestro cartel de bienvenida presenta una puerta cerrada a un segmento de usuarios: los nuevos. Aquellos usuarios que nos conocen de alguna manera y acceden por primera vez al site (o un contenido concreto), no conseguimos impresionarles:
Vamos a poner soluciones. En Internet se pueden probar mil fórmulas para mejorar indicadores que no acaban de funcionar. Pero debemos saber exáctamente por dónde empezar. Para ello, debemos ver alguna cosa más. Por ejemplo, el nicho de nuevos que muestren algún símbolo positivo hacia nuestro contenido. Las Páginas vitas por usuario es un buen indicador de profundidad de lectura o capacidad de captación de interés. En las Redes Sociales hay una luz para empezar a cautivar a ese usuario que perdemos con facilidad. Se puede trabajar muchas cosas: enlaces, mejoras de los destinos, aplicación de nuevos menús, introducción de ganchos, diseño, facilidades en la dinamización del contenido, etc.
Veamos:
En resumen_
Gracias a la analítica web y a las herramientas site centric podemos llegar a saber miles de cosas que pasan en el site. Pero sobre todo podemos poner los medios para mejorar la relación de nuestros contenidos con el lector. Y esto es el verdero avance que ha experimentado la Investigación de mercados, porque se trabaja sobre resultados reales, sin conjeturas de muestras o estadísticas, ni meras subjetividades cualitativas. Los números te dicen exáctamene lo que pasa. Lo que realmente eres para tu lector. Muchas veces es una cura de humildad complicada de asumir, pero otras muchas un excelente camino para garantizar una larga vida digital del site que sea. Pero quizá lo más importante es que no sólo basta con detectar los problemas, sino la exigencia de solucionarlos. Estamos todavía en la fase primera de la analítica web. Que es aquella que detecta problemas. Lo bueno está por llegar: solucionarlos, hacer un seguimiento de la solución y ser capaces de predecir acontecimientos. No queda tanto.
AdriánSN a las 11:49 PM | Referencias 0En mi opinión una buena parte del inicio de esa cultura de cambio (para empezar a solucionar problemas) pasa por modificar, como sugieres, las estructuras mentales de las organizaciones en pro de la autocrítica, la transparencia, la escucha activa y la comversación con los usuarios (cliente, consumidor, votante, ciudadanoo, etc.)
Y en segundo lugar por, como siempre, coordinar los esfuerzos de los diferentes perfiles profesionales implicados, de una forma comprometida: analistas, UX, desarrolladores, keyholders.
torresburriel | 5 de Abril de 2010 - 08:41 AMQuería decir:
Conversación (en lugar de "comversación")
Ciudadano (en lugar de "ciudadanoo")
:)
torresburriel | 5 de Abril de 2010 - 08:43 AMVale, otro post de esos de ponerme a trabajar en analítica, ¡ya te vale!
Así a ojo, yo separaría primero tráfico solo España. Y luego veo más lógica la separación primero por nuevos/recurrentes y luego por orígenes.
En cuanto a la esencia del post totalmente de acuerdo, aunque algunos datitos de estos que parecen tan fáciles son la pera compilarlos para un sitio complicado como los nuestros.
Julio Alonso | 5 de Abril de 2010 - 02:34 PMAdrian, cada vez me gusta mas leerte!
Que crack macho!
Hay algo que me gustaria aportar y es la importancia de la confianza en algunas metricas y en concreto en dos de las que comentas en este post (y que forman parte del cuadro de mando descrito).
Cada vez usamos más el Tiempo medio de la visita y el bounce rate en las empresas y ambos me causan dudas con bastante frecuencia.
Sobre el TMV o TMS decir que cada herramienta lo contabiliza de una manera y ninguna, de las que conozco,de forma correcta o ideal. Y es que esta metrica basada generalmente en el Time stamp de la página es dificil de optimizar...Omniture por ejemplo no tiene en cuenta para este calculo las visitas de una pagina o el tiempo empleado en la última si la sesión tiene mas de una!!!
Respecto al Bounce Rate, todo depende del tipo de Web/Negocio que tengamos. En algunos sitios con gran cantidad de landing pages en las que en sólo una página vista el usuario es capaz de salir satisfecho de su fugaz visita, esta métrica tal vez nos pueda confundir si no tenemos en cuenta el objetivo o conversión que esperamos alcazar en la visita del usuario...
A lo mejor una visita de una página (con TMS no tenido en cuenta...) es buena para la conversión del sitio.
A partir de aquí la pregunta que me hago sería
¿el usuario repite visita? ¿y el sitio de entrada es el mismo? ¿y repite tambien comportamiento?
¿puedo incidir en su forma de llegar a mi sitio? ¿puedo lograr que profundice más? ¿que aumente su frecuencia de visita y su satisfacción?
Entonces , salvo que tengas un alto porcentaje de usuarios identificados por login, se plantea el problema de seguir al usuario a lo largo del tiempo...pero
¿como saber si repite con una tasa de borrado de cookie cada vez mas alta y con un usuario que accede cada vez desde más navegadores y emplazamientos diferentes?
Hay tantos matices...
Mi gran duda, si pudieramos resolver estas preguntas con sencillez,sería como pintar las respuestas y las propuestas de cambio en un cuadro de mando que fuera comprensible para un financiero que dirige una empresa o para un director de mk de un medio no nativo y con poca experiencia en online...
Es tan dificil...
Gracias por seguir enseñandonos!
Un abrazo
Pedazo de artículo, si señor, aunque sigues demostrando un cierto desconocimiento (y desprecio) por toda la teoría de la probabilidad (asunto de muestras) y toda la base psicológica que rodea la metodología cualitativa...
recuerda que no hay sistema(incluidos los de analitica web) sin fallos, es la forma en que tratamos estos fallos la que hace que apliquemos bien las metodologías... pero bueno no soy yoquien deba dar clases sobre estas cosas. Tampoco voy a ser yo el que niegue calidad al artículo.
INSISTO: PEDAZO DE ARTICULO!
Adrian, comparto contigo esa postura. Metricas como Bounce Rate, Visitas nuevas y recurrentes tomadas de google analytics dejan de ser relevantes por toda la problematica que comentas.
El resto del articulo es excelente en cuanto al concepto de "detectar problemas no es solucionarlos"
Abrazo
