Implementación de procesos de medición (TAG)

Existen dos modelos para medir el comportamiento según los logs o las tags.

Los logs son archivos que toman la dirección IP para identificar a cada visitante único, midiendo las veces que un robot del buscador pasa por la web.

Para poder analizar los datos obtenidos se necesita un software específico donde mostrar los datos, que tiene poca flexibilidad para el manejo de los mismos y tarda mucho en procesarlos.

Los tags, en cambio, toman cada PC como visitante único y no permiten identificar la cantidad de veces que un buscador pasa por la web.

Este sistema es la evolución que la web ha desarrollado para mejorar la experiencia del usuario durante la analítica web.

Con los procesos de medición tag se ha mejorado la flexibilidad en el manejo de datos y la información ya puede procesarse en tiempo real.

Clickstream

Este concepto hace referencia al rastro virtual que los usuarios dejan mientras navegan por internet.

El Clickstream es la grabación de la actividad del usuario por internet, en cada web y página que visita.

Para el análisis web de tu negocio el click path o rastro de clics, sirve para conocer por qué páginas navega el usuario y en qué orden.

Puedes utilizarlo para analizar el tráfico web y el comportamiento durante la compra.

En este último caso, podrás descubrir si la plataforma ecommerce está optimizada para transformar las visitas en compras.

Experimentación y testing A/B (CRO)

Dentro del marketing digital y, sobre todo, de la analítica web estamos muy habituados al término CRO (Conversion Rate Optimization).

Hace referencia a un proceso de mejora continua de los servicios web para optimizar la experiencia de usuario.

La experimentación o test A/B se emplea en este proceso de optimización para identificar los contenidos más efectivos.

Se emite la misma acción de comunicación en dos formatos diferentes, para ver cuál de los dos es más efectivo.

Un test A/B se desarrolla a partir de una página de control, que establece el punto de partida para la optimización.

Los diferentes tratamientos o páginas que se van a testear, se basan en una hipótesis que nace con el objetivo de mejorar la tasa de conversión.

Mediante el testing A/B mejoramos la conversión para alcanzar nuestros objetivos, pues ponemos a prueba varias hipótesis que nos permiten conocer los motivadores del comportamiento de los usuarios.

Así obtenemos información con respaldo estadístico que nos permite alcanzar una hipótesis ganadora, que supondrá una mejora en la conversión y, por tanto, mejoraremos nuestros resultados.

¿Qué podemos experimentar con un test A/B?

Podemos cambiar los CTAs, en ubicación y texto, para ver cuál tiene un mayor porcentaje de clic.

Se pueden cambiar encabezados y descripciones, con diferentes intenciones, propuestas de valor y beneficios.

Podemos probar con diferentes tipos de formularios: en diferentes tamaños, con más o menos campos, en diferentes colores y ubicaciones.

Podemos cambiar los precios y las ofertas, así como la forma de destacarlos.

Las imágenes corporativas que acompañan al texto también pueden ser probadas, para comprobar cuáles son más atractivas.

Y, por último, se puede jugar con la extensión del texto.

Análisis de resultados

Hasta ahora hemos visto funcionalidades donde recabamos información, ahora debemos establecer qué queremos hacer con ella. Para ello, se lleva a cabo un proceso de estructuración de la información.

Empezamos realizando un análisis de las necesidades de nuestra empresa donde debemos establecer qué datos nos interesan y cuáles no.

Esto se debe a que el sobreanálisis provoca un desbordamiento de la toma de decisiones, lo que se traduce en un impedimento para progresar.

Para definir los aspectos de análisis se establecen objetivos previos, que orientarán nuestras acciones iniciales y sobre los que realizaremos el análisis.

Los objetivos más habituales son:

1.- Aumentar el tráfico web
Si fijamos un número de visitas objetivo para un mes, luego podemos recolectar todos los datos tag y comprobar si los hemos alcanzado.

2.- Aumentar el número de leads
Los leads los generamos cuando obtenemos datos de los clientes y podemos conservarlos para campañas futuras.

Los obtenemos a través de formularios y suscripciones a nuestra web.

3.- Reducir la tasa de rebote
Para el posicionamiento es muy positivo que los usuarios permanezcan el máximo tiempo posible en la web.

Para ello utilizamos los tags y el clickstream

Generación de informe de datos

El informe de datos se construye comparando los objetivos establecidos con los datos de la analítica web.

En función a lo que obtenemos, extraeremos conclusiones con las que podemos aplicar cambios y progresar.

El proceso de análisis web es infinito, es decir, nunca dejamos de observar y crear el contenido en función a las necesidades del momento.

Esto nos podría guiar hacia una mejora constante.

Cuando ya hemos implementado las mejoras y cambios, debemos continuar con el análisis para comprobar que no hay ningún problema y mantenernos informados en todo momento.

Estás son las principales funciones de analítica para páginas web, aunque existen muchas más.