Analítica Digital

Métricas vs Dimensiones

Una de las primeras dudas que surgen al comenzar a trabajar con una herramienta de analítica web (como Google Analytics) es saber diferenciar claramente las métricas de la dimensiones. Esto es básico ya que los informes de analítica se crean combinando estos dos conceptos.

Las dimensiones son características de los usuarios de un sitio web, por ejemplo la ciudad desde la que se inicia la sesión (Madrid, La Coruña,…) , o el navegador que ha utilizado (Chrome, Firefox,..).

Las métricas son una medida cuantitativa (un número, un porcentaje), como la cantidad media de páginas vistas por sesión (Páginas/Sesión) o el número total de sesiones (una sesión es un conjunto de interacciones – páginas que se han visto, compras, visualización de un video, etc. – que tienen lugar en un sitio web durante un periodo de tiempo determinado).

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Cada métrica y cada dimensión tiene un alcance determinado (sesión, usuario o acción). Por ejemplo, una dimensión de sesión puede ser la fuente de tráfico (de dónde viene vienen los usuarios a tu web), una dimensión de usuario puede ser la localización geográfica, y una dimensión de acción puede ser el título de la página que han visto.

 

 

 

 

De KPIs, objetivos y métricas

KPI significa Key Performance Indicator (Indicador Clave de Rendimiento en castellano), y es una medida cuantificable que es ampliamente utilizada en empresas para ayudar a definir y medir el nivel de progreso logrado con respecto a los objetivos marcados. 

La principal finalidad de los KPIs es traducir un objetivo abstracto y a veces complejo en uno o varios indicadores simples que pueda ser cuantificados y por tanto, medidos. Es por eso que los KPIs deben estar bien alineados con los objetivos de negocio, e informar estrictamente sobre las métricas que son importantes para la empresa. Otra de las utilidades que pueden tener los KPIs es que permiten observar la evolución en el tiempo de esos aspectos importantes.

Tal y como lo define Avinash Kaushik, desde el punto de vista de la analítica web, un KPI es una métrica que te ayuda a saber si lo que estás haciendo te está acercando a la consecución de los objetivos marcados [A Key performance indicator (KPI) is a metric that helps you understand how you are doing against your objectives] .

Una buena definición de los objetivos y los KPIs de una web es una tarea fundamental, y resulta ser una de las más importantes para un analista web. ¿Y cómo sabemos si nuestra definición de objetivos y KPIs es buena? Podemos usar este truco para recordar las características que deben cumplir los objetivos: aplicar el acrónimo SMART, ya que deben ser:

  • Specific (Específicos)
  • Measurable (Medibles)
  • Achievable (Alcanzables y Realistas)
  • Relevant (Relevantes)
  • Timely (Temporales, que permitan hacer un seguimiento de su evolución en el tiempo)

La lista de KPIs resultante asociada a los objetivos no debería ser muy larga, ya que se deben escoger solo los que determinen la consecución o no de dichos objetivos.

Los objetivos de un sitio web dependerán, obviamente, del tipo de web que sea y del negocio en particular. Por ejemplo, en el caso de una web de e-commerce, algunos de los KPIs a medir serían:

  • Tasa de conversión
  • Pedido medio
  • Tasa de abandono del carrito
  • Conversiones por campañas
  • etc

Sin embargo, en un sitio web de publicaciones (blog, periódico online,…) estarían interesados en KPIs del tipo:

  • Tasa de rebote
  • Promedio de tiempo en el sitio
  • Fidelización de suscriptores
  • Número de suscriptores
  • etc

 

Comenzando… ¿y qué es eso de la Analítica Digital?

La Analítica Digital (Digital Analytics) es una disciplina que nació con internet allá por los años 90, y que consiste en la captura y análisis de datos sobre el comportamiento de las personas en su interacción con un sitio web. El objetivo final de este análisis es la creación de informes o insights relevantes que permitan tomar decisiones que optimicen la página web, es decir, mejoren la experiencia del usuario para que se quede durante más tiempo y con eso alcanzar los objetivos de negocio con una mayor eficacia.

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El inicio de la Analítica Digital se sitúa en el año 1993. En ese momento, el primer navegador se acababa de presentar al mercado y la necesidad de analizar los datos de la navegación de los usuarios surgió de manera natural con preguntas como ésta que los responsables de marketing de aquellos años se empezaron a plantear, ¿qué información tenemos de lo que ocurre en mi sitio web? El crecimiento del mercado de la Analítica Web fue similar al de internet, y en el año 1999 la industria de la Analítica Web aumentó un 200%.

En aquel momento la analítica web se llevaba a cabo principalmente mediante el estudio de los enormes archivos de registro (logs) de los servidores web. Todas las peticiones a un servidor web se registran en un archivo (normalmente en formato texto) que se guarda en el propio servidor. Luego se utiliza un software de análisis de registro que se ejecuta en la propia empresa y analiza cada día todos los registros generados por la actividad en el sitio web. Este tipo de técnica se denomina obtención de datos del lado del servidor.

La otra gran técnica de Analítica Web basada en las etiquetas del navegador (tags) en aquellos años era utilizada sobre todo por empresas pequeñas. Esta tecnología se basa en los datos recogidos por el navegador de un visitante, obtenidos mediante el uso de código especial en las páginas de un sitio web que hace referencia a un archivo JavaScript externo. A diferencia de la anterior, esta técnica es conocida como obtención de datos del lado del cliente.

Alrededor del año 2001, el mercado de la analítica disminuyó un 7% y el número de proveedores de servicios relacionados con ella se quedó en la mitad. En ese momento las soluciones basadas en etiquetas comenzaron a aumentar su popularidad, convirtiéndose hoy en día en la técnica predominante.

En esta última década, con el increíble crecimiento del e-commerce y del negocion online en general, las empresas han tenido que adaptarse a nuevos comportamientos de compra y a un tipo de mercado muy diferente al offline, un mercado muy dinámico y difícil de precedir, de ahí que el uso de soluciones de Analítica Digital se haya vuelto algo muy útil para reducir esa incertidumbre y ayudar a los departamentos de IT, diseño y marketing en la toma de decisiones eficientes, basándose en información relevante y real de lo que hacen los visitantes en su sitio web.