Aprovecha el buscador interno de tu web

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Imagina que tienes la suerte de poseer, gestionar o ser responsable de una página web.  Y no sólo eso, sino que además esa web cuenta con un buscador interno, lo cual es una suerte también.

Te estás preguntando cómo se comportan los visitantes de tu web, por qué la visitan, qué esperan encontrar, y decides adentrarte en los datos para intentar entender todo esto. Te metes en tu herramienta de analítica web, y descubres una serie de informes que se engloban en la sección “Buscador”. Profundizas en ellos y en el primero encuentras las palabras o frases que buscan los usuarios dentro de tu web. Aquí es donde te das cuenta de por qué tener un buscador interno es una suerte, y es que a través de este, son tus usuarios los que te están diciendo con sus propias palabras qué es lo que quieren encontrar.

Por ejemplo, tienes una web con información sobre móviles y la página más visitada es la del iPhone 4. Esto te puede hacer pensar que los visitantes de tu tienda tienen un especial interés por ese móvil. Sin embargo, miras qué palabras se buscan dentro del buscador interno y la que más búsquedas tiene es “HTC Desire”. Ahora es cuando te preguntas ¿tengo contenido sobre ese móvil? Y también, ¿por qué no pongo un destacado en las páginas más visitadas que enlacen a este contenido y así mis visitantes no tienen ni que buscarlo?

Obviamente, cada caso es un mundo, y hay que tener más cosas en cuenta para tomar una decisión así, pero no está mal para empezar a hacerse preguntas sobre cómo mejorar la web.

Las preguntas que debes hacerte a la hora de analizar el buscador interno son:

¿Qué buscan los visitantes?

  • Nº de búsquedas por palabra o frase buscada: Mi consejo es que al mirar esto no te quedes sólo en las top 10. A lo mejor las 10 primeras sólo son el 1% del total de búsquedas y estarías perdiendo muchísima información.

¿Encuentran lo que buscan?

  • % de abandono de búsqueda: No es nada positivo que muchos visitantes después de hacer una búsqueda concreta, abandonen la página sin consultar ninguno de los resultados.
  • Refinamiento de búsqueda: Es normal que si se realiza una búsqueda muy genérica, el visitante vuelva a buscar añadiendo términos que concreten un poco más lo que busca. Eso sí, si el porcentaje de refinamiento es muy alto, algo no está funcionando.

¿Qué resultados consultan?

  • Clicks por resultado: para ver cuáles son aquellos resultados por los que se muestran mayor interés.

¿Qué hacen después de llegar a la página del resultado?

Tu página web existe porque tiene un fin, así que también interesa analizar cuáles de esas páginas de resultados tienen un impacto positivo en la conversión, y cuáles no.

Por último, no pierdas de vista aquellas búsquedas con cero resultados. La palabra buscada puede estar mal escrita y no devolver ningún resultado, aunque el site sí contenga contenido relacionado con lo buscado.

En resumen, aprovecha la suerte de que tus usuarios te digan directamente lo que quieren.

Ahora cuéntame tú, ¿la aprovechas?

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Indicadores de seguimiento de campañas (II)

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En el post anterior vimos indicadores de seguimiento de campañas online. Estos indicadores tenían en cuenta tanto lo que ocurre antes de que el usuario llega al site (impresiones y clicks), como lo que pasa una vez que aterriza en este (visitas, porcentaje de rebote y porcentaje de conversión). Como ya dije, son una serie de indicadores que sirven para empezar a medir nuestras campañas.

Para que esto tenga más sentido hay que incluir también indicadores de rendimiento económico, que es lo que vamos a ver en este post.

Voy a tomar como ejemplo las campañas que podría realizar un portal como Softonic. Según la sección de publicidad de Softonic, un desarrollador puede subir a este portal un programa creado por él mismo y sólo pagaría al site por el número de descargas que tuviera ese programa. Por lo tanto, puesto que el desarrollador paga a Softonic por descarga conseguida, a Softonic le puede interesar lanzar campañas de Adwords para incrementar el número de descargas.

De este modo, los indicadores de rendimiento económico no son más que aquellos que integran esa fórmula que todos hemos visto infinidad de veces:

Ingresos – Gastos = Beneficio

  • Ingresos:

Nos interesa saber el total de ingresos obtenidos con una campaña. Una campaña puede estar generando un elevado número de descargas de programas, pero no es lo mismo generar 1.000 descargas por las que el desarrollador te paga 1€ la descarga, que generar 100 descargas por las que el site recibe 20€ por cada una.

Viendo esto, ¿a cuál de las 2 campañas destinarías un mayor esfuerzo? (añadir ratio de conversión y otros KPIs)

No contestes, falta información :-)

  • Gastos:

¡Esta es la información que nos falta! Cuando hablo de gastos me refiero a los costes intrínsecos a la campaña (CPC, CPM, CPL, etc…) Aquí no estoy contemplando otro tipo de costes que van asociados a un producto.

Añadiendo la información de costes al ejemplo anterior, repito la pregunta, ¿a cuál de las 2 campañas destinarías un mayor esfuerzo?

Sin duda, la campaña 2 es en la que más claramente se ve una necesidad de optimización, porque el beneficio obtenido es realmente bajo.

Ahora bien, ¿cómo podemos ver estos datos en nuestra herramienta de analítica web?

Para que tu herramienta de analítica recoja el valor de cada conversión, es necesario incluirlo en la configuración. En el caso de Google Analytics, se incluye dentro de la página donde se configuran los objetivos:

Respecto a los costes, es necesario integrar los datos del adserver con los de tu herramienta de analítica web para poder visualizarlos en un mismo informe. En el caso de Omniture, tienen una solución llamada Génesis que permite integrar los datos de un gran número de vendors.

Este tipo de informe también se puede configurar por fuente de tráfico, por creatividad, por formato, etc… Todo depende de lo que quieras medir.

¿Mides los ingresos y los costes de tus campañas?

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Indicadores de seguimiento de campañas (I)

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Tu herramienta de analítica web te dará la posibilidad de crear informes para poder conocer de un vistazo cómo van tus campañas.

Para el análisis de las campañas (así como para todas las fuentes de tráfico), hay que diferenciar las 2 fases principales por las que pasa el visitante:

  • Antes de llegar al site
  • Una vez aterriza en el site

Para analizar cómo responden los usuarios a las campañas antes de llegar al site, hay que recurrir a los datos del adserver. En este podemos ver el click through rate que está teniendo la campaña, que se calcula dividiendo los clicks que recibe entre sus impresiones.

Un click through rate bajo nos estará indicando que la campaña no está captando el interés de los usuarios, lo cual les lleva a decidir no hacer click. Las causas de esto pueden deberse a:

  • Que la propia creatividad no capta la atención del público objetivo debido al formato o el mensaje.
  • Que los soportes elegidos para servir la campaña no son afines al público al que ésta va dirigida.

También puede ocurrir que algunos soportes tengan los espacios destinados a la publicidad en zonas en las que es necesario hacer scroll para poder verlas. En ese caso, el click through rate bajo estará casi asegurado.

Una vez que el usuario hace click y llega al site, debemos analizar su comportamiento dentro de este. Es importante conocer el número de visitas por campaña, pero este indicador por sí sólo no nos dirá nada del buen o mal funcionamiento de la campaña.

Los siguientes indicadores nos dan información sobre el comportamiento del usuario cuando aterriza en el portal. Nos indican si la landing page es efectiva y si el usuario al llegar a ella tiene claro qué hacer después:

  • Visitas:

Este indicador no nos dice nada sobre si la página es efectiva, pero sí que nos informa sobre la capacidad de captación de la campaña.

  • Porcentaje de rebote:

Cuando este porcentaje es muy alto nos está indicando que el visitante no encuentra en la landing page lo que la creatividad prometía. Puede no encontrarlo porque realmente la landing page no tiene nada que ver con el anuncio, o porque ésta no deja claro al visitante qué pasos debe seguir.

Aparte de lo anterior, hay que tener en cuenta que el visitante que aterriza en la landing page no necesariamente va a convertir la primera vez que visita el site. Un porcentaje de rebote bueno nos indica, en principio, que el usuario ha mostrado interés por la página a la que ha llegado, pero, por la razón que sea no ha convertido. Hay muchas más posibilidades de que el visitante que no rebota vuelva al site en otra ocasión y convierta, que lo haga el que rebota en su primera visita.

  • Ratio de conversión:

Este indicador es, al fin y al cabo, el único que nos informa sobre si los objetivos de la campaña se están cumpliendo, así que no es que sea importante, es vital :-)

Por lo tanto, si tuviera que elegir unos indicadores para empezar a hacer seguimiento de las campañas:

  • Del adserver: impresiones, clicks y click through rate.
  • De la herramienta de analítica web: visitas, porcentaje de rebote y ratio de conversión.

Si podemos integrar los datos del adserver en la herramienta de analítica web es ideal porque podremos incluir datos de costes.

Hay otros indicadores que podemos incluir en los informes de seguimiento de campañas, como los que nos dan información sobre el rendimiento económico (los ingresos), pero estos los veremos veremos en el próximo post. También veremos cómo configurar los informes en Google Analytics o cómo hacer seguimiento de las campañas a través de la url.

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Analiza a tus usuarios registrados

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Si tu portal tiene una parte privada sólo para clientes o usuarios registrados, es importante que la etiquetes correctamente para poder analizar de manera distinta a estos usuarios y a los usuarios anónimos.

Por ejemplo:

  • En un portal de bolsa, hay usuarios clientes que pueden operar en la parte privada, y usuarios no clientes que pueden navegar por el contenido público.
  • En una web de anuncios, están los usuarios que ofrecen el producto o servicio, por otro lado, los usuarios que demandan los productos o servicios, y por otro, los usuarios anónimos que no se han identificado y desconocemos si son proveedores o clientes.
  • En un site con zona de registro, en la que sólo los registrados pueden acceder a cierto contenido o interactuar con otros usuarios, tendremos usuarios registrados y no registrados.

Lo primero que hay que hacer es etiquetar el portal para que la herramienta identifique al tipo de usuario. Si usas Google Analytics, debes hacerlo con las Custom Variables. La explicación de cómo hacerlo, puedes encontrarla aquí.

No es necesario que el usuario se identifique cada vez que accede al portal para que la herramienta de analítica web lo reconozca como usuario registrado o usuario cliente. La primera vez que el usuario se identifica, esta información se guarda en la cookie y las siguientes veces que acceda al site, ese visitante recibirá el valor que se le haya dado (cliente, proveedor, registrado, etc…).

Algo a tener en cuenta es que para Google Analytics, la visita en la que el usuario se identifica por primera vez es un usuario anónimo. Es en las visitas posteriores a esta cuando comienza a aparecer en las estadísticas bajo el segmento que se le haya dado. Además, si el usuario borra las cookies, volverá a figurar como anónimo hasta que vuelva a identificarse.

Tras esto, sólo hay que ver los datos para darse cuenta de lo distinto que va a actuar un segmento u otro. No es lo mismo decir que tu portal, como media, tiene los siguientes datos:


Que decir, que los usuarios clientes tienen estos:

Y los no clientes estos:

En resumen, no es lo mismo decir que los usuarios de tu portal acceden como media 4 veces al mes y sus visitas tienen una duración media de 18 minutos, que explicar:

  • Que son tus clientes los que acceden casi 20 veces al mes y permanecen en el portal 30 minutos.
  • Y que tus no clientes acceden 2 veces al mes y sus visitas duran unos 2 minutos.

Qué distintas se ven las cosas cuando segmentas, ¿verdad?

Ahora cuéntame tú, ¿estás haciendo seguimiento de los tipos de usuarios con tu herramienta de analítica web? ¿Qué segmentos has identificado en tu portal?

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Sencillo ejemplo de la importancia de segmentar

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Hace unos meses me reuní con el responsable de un portal para hablar de analítica web. Cuando entramos en Google Analytics para ver los datos, me dijo con preocupación que el porcentaje de rebote era muy alto.

El porcentaje de rebote tiene 2 definiciones distintas. Son aquellas visitas que entran en el portal, visitan una sola página y se van, o aquellas que entran y están menos de 10 o 15 segundos. Dependiendo de la herramienta, el porcentaje de rebote estará configurado de una manera o de otra, pero en ambos casos lo que nos indica (en principio) es que esas visitas no tienen ningún interés en continuar la navegación por el portal, es decir, que no les ha gustado, y por eso lo abandonan nada más entrar.

Volviendo al portal en concreto del que hablábamos, efectivamente, al entrar en Google Analytics, esto es lo que te encontrabas:

El caso es que si mirabas un poco más abajo, te encontrabas un dato también llamativo.

Casi el 28% de las visitas eran de usuarios nuevos, por lo que ¡el portal tenía un 72% de visitas usuarios recurrentes! Esto nos indicaba que la audiencia era muy fiel, pero entonces, ¿por qué tenía un indicador tan positivo como la recurrencia, y otro tan negativo como el porcentaje de rebote?

El truco está en que NUNCA hay que mirar un indicador sólo y sacar conclusiones a partir de ese único indicador, porque nos puede llevar a la confusión.

¿Qué hicimos entonces? Pues segmentamos:

Como se ve en el pantallazo, analizamos de forma separada los usuarios nuevos y los usuarios recurrentes. Las visitas recurrentes suponen el 72% de las visitas, por lo que todos los valores que tengan los indicadores del total de visitas van a ser muy similares a los valores de los indicadores de las visitas recurrentes, porque las visitas recurrentes tienen mucho peso a la hora de calcular las medias.

Los usuarios nuevos tenían un 47% de rebote, dato infinitamente mejor que el 79% que tiene como media el site, y que nos está diciendo que más de la mitad de las visitas nuevas que entraban por primera vez en el portal, sí buscaban seguir profundizando en su navegación.

Por su lado, las visitas recurrentes, eran fieles al portal porque volvían, y además, lo visitaban con frecuencia, pero había principalmente una página en concreto que les interesaba. Por esta razón, el porcentaje de rebote era tan alto, porque ellos sabían perfectamente con qué fin entraban al portal.

El siguiente paso que dimos fue sacar un informe de las páginas de entrada del segmento de los usuarios recurrentes para entender qué es lo que visitaban, y poder tomar cartas en el asunto. Cuando digo tomar cartas en el asunto me refiero a ver qué podíamos hacer para que este tipo de visitas nos ayudaran a mejorar la conversión.

Por ejemplo, puede darse el caso en que esas visitas recurrentes ni siquiera sean clientes del portal y que accedan porque semanalmente se cuelgan unos informes de gran interés, pero que con esto sólo se consigue que entren, se descarguen los informes y se vayan. Detectando esta situación, se pueden hacer recomendaciones para conseguir que estos usuarios, además de volver, se conviertan en clientes.

Aunque esta ya es otra historia…

Dime, ¿y tú segmentas?

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Yo soy fan de…

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Recojo el testigo que me ha pasado Nancy y sigo con el meme que inició Marketing Take Away llamado “Yo confieso que soy fan de…”. No soy fan de muchas marcas, porque siento que en general sólo se preocupan por captar, y una vez que eres cliente se olvidan de tí, pero cuando encuentro una que se preocupa por mí y no por vender a toda costa, en general me conquista. Aunque su fin último sea vender, por lo menos intentan venderme lo mejor para mí y no intentan engañarme.

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ING Direct:
Todo comenzó hace varios años cuando me ahorraron el esfuerzo de tener que desplazarme hasta el banco, que aunque estuviera cerca de casa, es algo que siempre me ha parecido aburridísimo. Además, si necesitaba hablar con ellos, tenían (y tienen) una atención al cliente amable y capaz de solucionar los problemas por los que se recurre a ellos. Con esto me conquistaron y con otras cosas, como la cuenta nómina, me han mantenido a lo largo del tiempo y me han seguido convenciendo de que “es un gran banco”.

Kiehls:
Hace unos meses, Coki me habló de esta marca de cosméticos, y un tiempo después me encontré la tienda por casualidad en El Corte Inglés de Pozuelo. Decidí echarle un poco de morro y pedirle a la dependienta información y, en lugar de comprar, le pedí una muestra de una crema que me interesaba (ya estaba un poco harta de gastar dinero en cremas que jamás cumplían lo que prometían). El trato fue excelente y, no sólo eso, tras probar la crema, esta cumplió con lo esperado. Esto hizo que otro día volviera a comprarme el bote, y que me encontrara a otro dependiente que también me trató estupendamente y se tomó su tiempo en asesorarme sobre los productos que necesito según mi tipo de piel.

Microsoft Excel:
Ahora es el momento en el que pensarás “pero qué rara es esta chica…”. La verdad es que no hay otro programa que me haya facilitado tanto la vida. Disfruto usándolo y me encanta ir descubriendo truquitos que me hacen más y más fácil el trabajo. He tenido que trabajar con tablas interminables y hacer informes infumables, y con Excel he podido tratar la información de una manera más fácil, y conseguido reducirla para que la presentación de los datos no fuera tan difícil de entender.

Ahora es el turno de @Paula_Sanchez y @ana_sopli, a quienes les paso el meme.

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Conversion Thursday de mayo en Madrid: La situación del e-commerce y de Vente Privée en España

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Increíble, pero cierto… estoy actualizando el blog! El culpable de este insólito hecho es el Conversion Thursday que hubo en Madrid el pasado 27 de mayo. Esperé con muchas ganas este conversion (bueno, en realidad espero todos con ganas, aunque esa ya es otra historia) porque el tema que se iba a tratar era el estado del e-commerce en España y el e-commerce siempre ha despertado en mí un gran interés.

Empezando por la conclusión, he de decir que salí de allí un poco decepcionada. No porque no se aportaran datos curiosos y la charla no fuera amena, sino porque estos datos, en general, no fueron sobre el estado del e-commerce en España y sí sobre el portal de venta privada Vente Privée. Además, ocurrió un suceso que nos dejó con la boca abierta a más de uno, y es que nos enteramos de que Vente Privée no hace analítica web…

Los ponentes fueron David López, Director de Marketing de ECommRetail/Fopren, y Ricardo Ruíz, Jefe de compras de Vente Privée. Empezó David dándonos algunos datos como los 3 grandes problemas del e-commerce en España:

  • la logística para que el producto llegue hasta el cliente
  • la desconfianza y la sensación de falta de seguridad en la compra por parte de los clientes
  • la pérdida de la experiencia de compra que se tiene al ir físicamente a las tiendas

También nos comentó que antes se daba el “ROPO” (Research Online, Purchase Offline), es decir, la gente buscaba y se informaba en Internet, pero terminaba comprando en las tiendas. Actualmente, y sin necesidad de cambiar las siglas, seguimos teniendo ROPO, pero la última O puede ser tanto de Online como de Offline.

Tras esto empezó su intervención Ricardo, que hizo la charla muy participativa y nos dio datos interesantes sobre Vente Privée, pero se centró demasiado en su marca. No quiero que parezca que todo lo que saqué de su intervención fueron críticas negativas, porque realmente me encantó su forma de expresarse, lo hizo muy bien y entiendo que hablara de su marca, pero posiblemente lo hiciera demasiado.

Respecto a los datos que comentó Ricardo sobre Vente Privée:

No hacen envíos conjuntos de 2 marcas distintas porque no pueden tener un producto parado en su almacén hasta que llegue el otro. Por ejemplo, si te compras unos vaqueros Levis y una batidora Moulinex, no pueden tener los Levis parados ocupando sitio en el almacén hasta que llegue la batidora y mandártelo todo a la vez.

– Vente Privée dijo que no hacía publicidad, sino que apuestan por lo viral. Sobre esto existen varias dudas y al día siguiente @Nansky publicó un twitt con una campaña que hizo esta marca.

Tampoco tienen presencia en redes sociales, ya que apuestan por un público de mayor calidad. Esta idea fue en general poco compartida, y personalmente creo que las redes sociales les pueden beneficiar y a través de éstas pueden crear espacios en los que llegar de otra forma a sus ya clientes, de darles la posibilidad de interactuar con la marca. Además, pueden llegar a clientes potenciales que se sientan identificados con el posicionamiento de Vente Privée y en este caso tampoco se trataría de clientes de poca calidad. Por estar en redes sociales no quiere decir que vayas a captar nuevos clientes de forma masiva.

Para decidir desembarcarse en un país lo primero que hacen es montar la web y dependiendo del funcionamiento que tenga deciden si llevar una oficina física a ese país.

– Y lo dicho al principio: no hacen analítica web. Sí que hacen estudios a través de sus bases de datos de clientes, pero no analítica web. A muchos nos impactó un poco esta afirmación, porque, en su mayoría, los asistentes del conversion de Madrid somos analistas web y entendemos las oportunidades que están perdiendo al no entrar a analizar el comportamiento de sus usuarios en la web. Están perdiendo la ocasión de poder estudiar a aquel usuario registrado que visita mucho la web pero nunca les compra nada, o a aquel que ni siquiera está registrado y habiendo visitado el portal decide no hacerse socio. Además de no saber qué hacen dentro de su portal aquellos que sí que compran, e infinidad de cosas más.

A pesar de todo, ir al Conversion Thursday fue, como siempre, un placer. La charla no cumplió del todo mis expectativas, pero fue entretenida y me encantó volver a ver a otros amigos analistas, entre las que están mis queridas Geek Girls.

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PDF Resumen ‘Hablemos de Analítica Web’

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Aquí os dejo el resumen del ‘Hablemos de Analítica Web’ que Tristán Elósegui realizó en su blog. En éste se pueden encontrar las entrevistas, los posts y una pequeña biografía de:

Os lo podéis descargar directamente haciendo click aquí

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Call-to-action y la resolución de pantalla de mis usuarios

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Quiero hacer una breve reflexión sobre algo bastante obvio, pero que en ocasiones no se tiene en cuenta. A la hora de decidir la posición de los call-to-action dentro de una landing page, debemos elegir un lugar en el que nuestro copy impacte al usuario sin necesidad de que éste tenga que hacer scroll.

Hasta ahí creo que todos de acuerdo. Sin embargo, en varias ocasiones se olvida el factor ‘resolución de pantalla’ que hace que para resoluciones altas no necesitemos hacer scroll para que el call-to-action nos impacte, pero con resoluciones más pequeñas sí.

Los pasos que yo sigo son los siguientes:

  • Miro en la herramienta de analítica web las resoluciones de pantalla de los usuarios que entran en el site.
  • Descubro que, generalmente, la resolución más utilizada por los usuarios es la de 1024×768. Aunque esto, como todo, depende del site, y lo importante es detectar cuál es la resolución más pequeña que tiene un número importante de usuarios (entiendo que no se optimice, en general, para 800×600).
  • Cambio mi resolución a la resolución elegida (en este caso, 1024×768) para ponerme en la piel de mis usuarios y ver cómo ven ellos la web.
  • :-O
  • ¡Ya no veo el call-to-action en primer pantallazo!

Es obvio, lo sé, pero me he encontrado este ejemplo varias veces. Por eso es muy importante tener en cuenta las resoluciones más bajas a la hora de asignarles una posición a nuestros call-to-action.

Por esta razón las agencias de publicidad se empeñan tanto (con razón) en que los espacios publicitarios que contratan aparezcan en primer pantallazo. Aún así, te puedes encontrar superbanners en el pie de páginas como fnac.es que generan millones de impresiones y cuya efectividad es nula (es verídico, tienen un 120×600 y un 728×90 casi al final de páginas larguísimas).

En resumen, que cuando no hay expertos en usabilidad detrás de un site, esto es lo que puede pasar.

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KPI que siempre debemos tener en cuenta

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Siguiendo con el mes de la analítica web, escribí un post para la iniciativa ‘Hablemos de Analítica Web’ de Tristán Elósegui. En éste comentaba las KPIs que siempre hay que tener en cuenta cuando nos ponemos a medir.

En el post cito las KPIs más comunes, aunque quiero resaltar que no dicen lo mismo referidas a un site u a otro, y que el fin principal del post es hacer reflexionar, no sobre las KPIs, sino sobre lo que debo medir cuando empiezo a analizar un site.

¿Qué se debe medir? Se debe medir:

  • El tráfico
  • La calidad o el engagement del tráfico
  • La conversión

Echadle un vistazo aquí y decidme ¿qué otras KPIs añadiríais?

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