“Una relación es como un tiburón; tiene que estar continuamente avanzando o se muere. Y me parece que lo que aquí tenemos es un tiburón muerto.” Annie Hall

Aunque no hayamos tenido actividad previa en Redes Sociales, sí que podemos hacernos una idea de cuáles son los números que necesitamos para considerarlo un canal interesante para la venta.

Si nuestro objetivo en Redes Sociales es vender un 5% más de nuestro negocio o conseguir un 5% más de contactos (emails o teléfonos) en el próximo trimestre, lo primero que haremos es traducir ese porcentaje en unidades de venta: si el 100% de nuestras ventas o contactos son 1.000, un 5% de esta cantidad son 50 unidades. Es decir, para alcanzar nuestro objetivo en Redes Sociales hemos de vender 50 unidades o hacer 50 nuevos contactos en el próximo trimestre.

Si la tasa de conversión de nuestro sitio web es del 2%, significa que para conseguir ese total de 1.000 ventas o contactos necesitamos 50.000 visitantes. Por lo que podemos deducir que para vender 50 unidades más o menos necesitaríamos tener 2.500 visitantes desde el canal de Redes Sociales. Lógicamente esto no es exacto, cada canal tiene sus propias características y comportamiento pero la previsión del total del sitio web nos sirve para tener claro desde el primer momento que no es tan importante el número de followers o fans o amigos que tenga nuestra empresa como el número de usuarios que logramos atraer a nuestra web.

Es decir, ¿De qué nos sirve tener 5.000 fans si solamente derivamos 100 visitantes a nuestra web (usuarios propensos a la venta)? Cuando vamos a utilizar las redes sociales para vender debemos dejar de hablar en términos de fans, followers, me gusta, RTs, etc… para hablar de clientes potenciales.

Una vez tengamos datos sobre cómo actúan los usuarios de este canal, podremos afinar mucho más en las predicciones:

Si se han logrado 3.000 visitantes con 3 acciones en Facebook, por ejemplo, para conseguir vender 55 productos por un valor final de 3.300 € en el último trimestre, tendremos una tasa de conversión de 1,8%.

Con esto ya tenemos por dónde empezar a plantearnos bien la estrategia:

Si estas acciones han sido llevadas a cabo en Facebook y durante este trimestre hemos logrado 200 fans, quiere decir que 200 fans han generado 3.000 visitantes y 3.300€.

Lo mismo para webs que no sean ecommerce y necesiten hacer contactos. Una vez más recordar que SIEMPRE hay que valorizar las conversiones, independientemente de si suponen o no ingresos, puesto que son negocio. Si cada contacto generado se valora en 60€, se tendrán los mismos números que en el ejemplo del ecommerce: 200 fans han generado 3.000 visitantes y 55 contactos nuevos, lo que suponen 3.300€.

En ambos casos, cada fan genera unos 15 visitantes y nos puede significar unos ingresos de 16,5€ en el trimestre.

Entonces toca preguntarse… ¿Cómo evoluciona este valor a lo largo del tiempo? ¿Cómo evoluciona este valor en cada acción que llevamos a cabo en la red social? De cara a nuestras promociones futuras: ¿cuántos fans necesitaremos para lograr alcanzar nuestros objetivos?

Es muy importante en el análisis del rendimiento de Redes Sociales como canal de venta la figura del valor del usuario (fan, follower, etc…) ya que incluye otras métricas como tasa de conversión, valor medio por acción completada, número de visitantes y número de conversiones.

• Valor por visitante = ingresos / número total de visitantes

Si lo cruzamos con el Coste de visitante, tendremos una medida interesante para saber cómo están funcionando nuestras estrategias en el canal:

• Coste por visitante = gastos / número total de visitantes

Es decir, si cada acción en Facebook nos cuesta 100€ y hemos realizado 3, los costes han sido de 300€ en total. En nuestro ejemplo, cada visitante desde Redes Sociales nos ha costado 0,1€ (300€ de gastos / 3.000 visitantes). Y cada visitante nos ha generado 1,1€ (3.300€ de ingresos / 3.000 visitantes), por lo que por cada nuevo visitante se logra 1€ (1,1€ de ingresos – 0,1€ de gastos).

Analizar esta métrica de forma periódica nos ayudará a determinar qué acciones funcionan mejor de cara a cumplir los objetivos de venta. Es decir, esta métrica ayuda a saber qué promociones valen la pena como inversión para captar usuarios de calidad, transformamos la estrategia en negocio. O dicho de otro modo, sabiendo aproximadamente cuánto vale un visitante de este canal, podremos determinar cuánto podemos gastar para captar visitantes de este canal para que nos sea rentable.

Si la herramienta de analítica web lo permite (Google Analytics, Omniture lo hacen, por ejemplo), debemos tener en cuenta el cruce o canibalización de canales. Es decir, dependiendo del producto o servicio ofertado, puede que un visitante necesite de más de una visita para finalmente convertir.

Y puede que el primer contacto del visitante con la web sea una promoción en Facebook, o en un blog, o en Twitter o un vídeo de YouTube. El visitante llega a la web, estudia el producto pero no lo compra. Pasados unos días vuelve a la web y compra (o se da de alta) pero llega desde un buscador o un email por ejemplo. Saber qué porcentaje de conversiones tienen como punto inicial las Redes Sociales es vital para tenerlo en cuenta de cara a la estrategia a seguir por el negocio, si no es un canal de finalización de compra pero sí de primer contacto, hay que tratarlo como tal y no pedir resultados de compra final sino de contacto inicial.

Si queremos que las Redes Sociales sean un canal de venta, hay que tratarlo como tal y medir lo que interesa para sacarle el máximo partido. Detrás habrá una labor del responsable de dicho canal, de saber qué tipo de mensaje es el adecuado, cuándo es mejor lanzarlo, en qué red social y qué tipo de usuarios interesa tener de aliados.

El analista web puede ayudar con todos los datos disponibles a saber dónde, cuándo y qué mensaje funciona mejor de cara a objetivos, pero la estrategia lógicamente viene por un estudio exhaustivo del rendimiento del canal en base a la actividad que genera.

Mi experiencia hasta la fecha con Redes Sociales como canal de venta en varios clientes es que se necesitan más visitantes que en otros canales para lograr la conversión, pero el precio medio de compra es bastante superior al resto de canales… ¿Es también tu caso? ☺ ¡No dejemos que nuestro negocio en las Redes Sociales se convierta en un tiburón muerto!

Más información:

• Mide y Analiza: cómo sacarle partido a un blog
• Mide y Analiza: medir en Redes Sociales

Este 2011 podemos estar muy orgullosos de los resultados que hemos obtenido en el uso de las redes sociales a nivel mundial. comScore, empresa dedicada a los estudios de mercado online, ha presentado la semana pasada su estudio anual de uso de Internet, redes y móvil, algunos de los datos más relevantes os los presento en este post.

• 1 de cada 5 minutos de tiempo online está siendo empleado en redes sociales, frente a apenas un 6% a principios de 2007.

• Los sites líderes: Facebook, ahora llega a un uso del 82% de la población conectada a Internet en el mundo, alrededor de 1,2 millones de personas en total. Este crecimiento se está dando en todos los países (41 de los 43 países consultados, con una penetración de más del 85%).

En estas cifras hay datos muy diferentes en relación a los países que participan, por ejemplo: hay personas en América Latina que pasan una parte importante de su tiempo online en sitios como Facebook o Twitter, exactamente del orden del 28% de estas personas emplean 7,6 horas al mes.

En Asia, en cambio,  es del 11% y menos de 3 horas por mes. Esos son los promedios generales y están llenos de anomalías. Filipinas, por ejemplo, es en realidad el país más socialmente en red del mundo, con 43% de los usuarios que usan estos servicios, y por encima de 8,7 horas.

Facebook se está convirtiendo en la mayor parte de todo este uso, aunque a como todo tipo de rivales le están surgiendo alternativas. El servicio alcanzó el 55% de la población mundial online en el pasado mes de octubre, con una participación realmente alta: 3 de cada 4 minutos en este tipo de plataformas.

En su mayor parte, se ha incrementado en los primeros lugares entre los países que habían estado previamente en los sitios rivales, como Orkut en Brasil.

Facebook en USA y Europa occidental no crece como en el resto del mundo: Facebook se está quedando sin nuevos usuarios en América del Norte y Europa occidental, el motivo es que ya tienen muchos usuarios conectados de estos mercados.

Mientras tanto, toda una cosecha de otros sitios sociales están en auge en todo el mundo, dirigido por Twitter. El servicio de microblogging ha crecido en un 59% en el último año para llegar a 160 millones de usuarios únicos mensuales en todo el mundo. Profesionales en la red social LinkedIn ha crecido un 55% a cerca de 100 millones de dólares.

Easy-blogging Tumblr es de hasta un 172% a casi 40 millones de chinos de Twitter, al estilo del sitio Sina Weibo muestra un crecimiento casi idéntico (aunque la mayoría en China). Con todo, muchos de estos líderes en el mercado también están mostrando cuán global se es en estos días, con Twitter y Facebook, donde el 80% de sus usuarios son de fuera de los EE.UU..

Datos a tener en cuenta para éste próximo 2012:

• Google + tiene ahora 65 millones de usuarios en todo el mundo.
•  Las mujeres siguen superando a los hombres en el uso de Internet en todo el mundo, por 2 horas o 30% por mes en América del Norte y Europa. Esta es una tendencia a largo plazo que comScore ha visto a través de mayores servicios como la mensajería instantánea. Sin embargo, los hombres han mostrado un golpe de un 10% desde julio de 2010, y poco a poco parecen estar alcanzando a las mujere. Mucho de esto tiene que ver con la edad. El uso se acerca al equilibrio entre los grupos de edad más jóvenes.
• Mobile es crucial para el uso en muchos mercados y en crecimiento, pero sigue representando una minoría de uso general. Entre un cuarto y un tercio de los usuarios en los mercados occidentales informaron del acceso a sitios de redes sociales al menos una vez al mes desde dispositivos móviles.
• Los anuncios siguen tratando de alcanzar los niveles de gasto por tráfico que todos esperábamos ver en otras áreas.
• El uso de correo electrónico ha disminuido en el uso de los grupos de edad más jóvenes, una tendencia que no es probable que cambie.

Descárgate el resto del informe

Todos tenemos luz y oscuridad en nuestro interior, lo que importa es qué parte elegimos potenciar

Harry Potter y la Orden del Fénix

Uno de los problemas con los que nos encontramos los analistas a la hora de analizar es la cantidad ingente de datos que hemos recogido. Entender qué ha pasado se convierte en un reto importante cuando ¡no hay nada que nos ayude a ver la luz!

Yo suelo usar la estadística (a nivel muy muy básico, ¡no asustarse!) en la metodología que sigo en el análisis, sobre todo para entender muy bien las tendencias, el qué ha pasado e intentar dilucidar por qué.

¿En qué me ayuda la estadística? Bien, una de las primeras cosas que hago al enfrentarme a un sitio web es estudiar el comportamiento de diversas métricas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, tomo el dato de visitas al sitio web a lo largo del último año. Incluyo el mismo mes del año anterior para comprobar si la evolución tiene una tendencia positiva o negativa, y obtengo desde excel un gráfico como éste:

De este modo, podemos ver cómo los meses más flojos a nivel de visitas en el sitio web son Junio y Julio, mientras que en Abril y Agosto tenemos los picos más interesantes del periodo. Parece que con respecto al año anterior hemos ido perdiendo fuelle.

Pero, ¿no falta algo? El siguiente paso que realizo después de estudiar la evolución es calcular la progresión. Es decir, el cambio real que se ha producido entre cada mes de 2011 en comparación a lo que pasó en 2010. La fórmula exacta es:

Progresión = valor mes año actual / valor mismo mes año anterior – 1

Se calcula exactamente la progresión para cada uno de los meses a analizar y volvemos a consultar el gráfico:

Al estudiar la progresión, podemos ver las visitas desde una perspectiva distinta a la evolución, puesto que no veremos qué pasa de un mes hacia otro, sino qué meses han funcionado mejor en base a la estacionalidad del producto o servicio que ofrecemos.

En el primer gráfico uno de los meses que más destacaba era noviembre, también abril tenía un pico destacado. Después de mirar la progresión, la atención va más a febrero, octubre y noviembre. Parece que después del verano no se logra remontar el vuelo… ahí es donde hay que analizar más a fondo, empezamos a tener un camino que explorar.

Evolución + Progresión = LUZ

Otras veces lo que tenemos son un montón de variables que suben o bajan a primera vista sin relación aparente. ¿Cómo arrojar luz sobre qué métricas tienen que ver con otras? La regresión lineal nos ayuda ☺

Desde Excel únicamente necesitaremos una tabla con los valores de las métricas a estudiar:

La idea es ir combinando variables para saber si existe relación entre sus valores. Es decir, ¿sube la tasa de rebote al subir los visitantes nuevos? ¿Suben los ingresos si suben las visitas desde keywords con nuestra marca? Buscar relaciones entre métricas nos ayudará a reconducir una estrategia, a prevenir problemas mayores, a aprender de lo que estamos haciendo bien, etc…

¿Cómo funciona la regresión lineal? Se basa en el coeficiente R2, que saca la relación lineal entre dos variables. Cuando este coeficiente esté próximo a cero, indica que no hay relación entre las variables. Cuanto menos se acerque a cero, existe relación. Si el valor es positivo, indica que cuando una de las variables sube, la otra también lo hace. Si el valor es negativo, que cuando una de las variables aumenta la otra disminuye. ¡Luz Luz Luz! ☺

En el ejemplo, podemos ver cómo el aumento o disminución de los usuarios captados nuevos no influye en los ingresos conseguidos puesto que el coeficiente tiende a cero:

Sin embargo, al comparar los ingresos con la tasa de rebote, podemos comprobar cómo sí que existe una relación, al aumentar los ingresos si la tasa de rebote disminuye. Es decir, en el ejemplo, hay un 95% de ¡Luz! Focalizando esfuerzos en disminuir la tasa de rebote estaremos en el buen camino:

Podemos meternos más en este tipo de análisis de relación y correlación, combinando todas las métricas que se nos ocurra, yo lo automatizo en excel para que las combine según las voy alimentando de Google Analytics y la verdad es que salen conexiones que nunca se nos hubieran ocurrido… al menos a mí.

Finalmente, con la función TENDENCIA de Excel podremos intuir el valor futuro de una métrica teniendo en cuenta sus valores en periodos anteriores:

Si tenemos valores de enero a septiembre y queremos estimar el valor de octubre, usaremos esta función, que nos dará un resultado sobre el que podremos basar nuestra predicción o estimación del valor del siguiente periodo:

Así podremos adelantarnos al tiempo y saber lo que nos espera, tendremos más pistas de por dónde debemos tirar. ¡LUZ! ☺

Son conceptos muy básicos de estadística que nos servirán, no para hacer un estudio estadístico profundo, sino para desatascarnos en el análisis de los datos de cara a decidir por dónde podemos empezar a meter mano para optimizar el sitio a analizar.

Para ahondar en cómo estos modelos estadísticos pueden ayudar en el día a día de un análisis web hay ejemplos en estos enlaces:

Regresión y Correlación

Regresión lineal

Correlación

Creo que es muy interesante que, sea cual sea tu experiencia o estudios como analista web, conozcas la existencia de estos conceptos para poder hacer un análisis exhaustivo de las métricas y ver la luz cuando nada parezca tener mucho sentido ☺

“Algunas veces, para poder ver la luz, hay que arriesgar la oscuridad.” Minority Report

En la línea de lo que he aprendido en la conferencia de eMetrics en Nueva York (la más importante de la industria de analítica web a nivel mundial), me gustaría comentar una de las mayores equivocaciones que tenemos los analistas web a la hora de enfrentarnos a un análisis sobre la web.

Nos centramos en conversiones. Nos centramos en objetivos. Quién los cumple, cuántos son, qué porcentaje sobre el total, de dónde han venido, a dónde han ido después, con qué palabra clave les relacionamos, etc etc. Ojo, estos usuarios suelen suponer únicamente el 2% del total de nuestro tráfico en la web.

Esto no está mal, de hecho nos ayuda a saber dónde nos encontramos, cómo son nuestros clientes y nos ayuda a identificar los canales o landing pages o keywords que nos ayudan a conseguir el éxito. Nos centramos en el 2% que nos quiere.

Pues bien, no nos debemos centrar en las diferencias entre los clientes sino que deberíamos centrarnos en los puntos que tienen en común los no clientes (de dónde vienen, qué hacen, cómo lo hacen…). ¿Por qué? Pues porque conocer estas semejanzas nos llevará a saber dónde debemos atacar, dónde podemos meter mano para mejorar. ¿Cómo? Seguiremos una metodología.

Hay 3 niveles de no clientes:

• 1. Los que están a punto de ser clientes. Esos que se quedan a las puertas y necesitan un pequeño empujón para finalmente ser convencidos. Les podremos localizar en nuestras páginas de carrito, han metido productos y no terminan de hacer el checkout o bien se han quedado en la última página antes de la compra. Si los analizamos bien, sabremos el punto de fuga preferido por estos clientes, los productos que nunca llegan a comprar… Es decir: ¿qué tienen en común los no clientes que están a punto o estuvieron a punto de serlo? Seguramente lo que toque aquí será mejorar una parte del proceso de compra, saber qué hay que optimizar, o al menos por dónde empezar a optimizarlo.

• 2. Los que deciden no ser clientes. Son los que llegan a nuestra web, vomitan y se van. Es decir, los que llegan y se largan puesto que no les hemos gustado o no somos lo que estaban esperando. Aquí lo tenemos un poco más difícil que con los clientes del grupo 1. Nuestra meta es que con el proceso de optimización movamos un alto porcentaje del grupo 1 a ser clientes y un alto porcentaje del grupo 2 al grupo 1 ☺ Esto podremos conseguirlo optimizando las páginas donde aterrizan los nuevos no clientes desde la publicidad equis. Hay que estudiar qué tienen en común los puntos de entrada por los que los no clientes nos abandonan después de echar un primer vistazo. Hay que estudiar qué tienen en común los mensajes de captación o las keywords que utilizan los no clientes que vomitan. Y empezar a optimizar por ahí. ¿Son todos nuevos visitantes? ¿O son propensos a visitarnos y vomitar? ¿Qué tienen en común?

• 3. Finalmente tenemos a los no clientes porque no saben que existimos. Aquí lo que hay que optimizar son las campañas de captación en todos los canales. Esto es más cosa del departamento de marketing, aunque el analista debe ayudar a saber cómo está distribuyéndose el presupuesto de marketing y qué funciona y qué no funciona. Para poder darle más presupuesto a lo que pueda llegar a más gente, que podamos tocar a aquellos que no nos conocen y que pasen al grupo 2, al grupo 1 o incluso ¿por qué no? al grupo de clientes directamente ☺

Los no clientes son una fuente mayor de conocimiento que los clientes satisfechos. Debemos centrarnos en los intentos de conversión, no en la conversión en sí.

Entonces ¿cómo podemos centrar esto en una metodología de ataque? Con las microconversiones. No centrarnos en el objetivo final, en la conversión a cliente, sino identificar qué acciones están tomando los no clientes y qué les está llevando a que no pasen de ahí, que no lleguen nunca a la macroconversión. Hay que pensar que con cada microconversión estaremos más cerca de llegar a la macroconversión. No hay que pasar por todas las microconversiones para llegar a nuestro objetivo (menos mal) pero sí el ir sumando microconversiones significa que estamos logrando interesar al usuario, que le estamos enganchando, que se lo está pensando.

Como proponía antes, si nos centramos en qué tienen en común los no clientes, podremos saber qué andaban buscando y en qué punto han decidido desistir. La primera métrica de microconversión será por supuesto la tasa de rebote. Todo aquel que llegue a nuestro sitio web, independientemente de por dónde entre, qué haya visto primero, etc… necesitamos que pase a una segunda página o que esté en nuestro sitio web más de 10 segundos para convencerle de que valemos la pena.

Lógicamente algunas microconversiones serán más interesantes para el negocio que otras, al final están en distintos niveles, unas más cercanas a la macroconversión que otras.

Yo prefiero pensar que hay distintos niveles, tantos como queramos en nuestro negocio. Empezamos por el estado del Interés, dividido en primario y real.

Lo primero es la tasa de rebote, que representa el interés “primario” en nuestra web, seguiríamos por el interés “real”, con microconversiones tales como que se use el buscador interno, que se vea la página de Sobre Nosotros, que se visiten las páginas de producto. En el caso de no ser un ecommerce, que se interesen por lo que hacemos, por nuestras noticias, por nuestro contenido… ¿Qué páginas, qué términos se buscan, qué miran justo antes de “Sobre Nosotros”, qué producto… tienen en común nuestros no clientes? ¿De dónde vinieron? ¿Dónde habían aterrizado? Todo aquello que denote un interés creciente en el usuario.

Nuestro objetivo con este tipo de microconversiones es lograr pasar al siguiente estado: el enganche.

Seguimos con las microconversiones de “enganche”, para mí las más normales serían ver un vídeo, leer reviews sobre un producto, clicar en el botón de más información sobre un producto, hacer más grande una imagen para verla en profundidad, que visite nuestros perfiles en social media, utilizar los botones de SM del sitio web… ¿Qué tienen en común los que no logran pasar al siguiente estado? ¿Qué han visto? ¿Qué han dejado de ver? ¿Eran usuarios nuevos o recurrentes? ¿Qué tienen en común?

Nuestro objetivo aquí sería llevar al no cliente al estado “preparado para ser cliente”.

Estas microconversiones son del tipo añadir productos a un carrito, rellenar un formulario para pedir más información sobre un producto/servicio, registrarse para recibir una newsletter, apuntarse a un blog,… ¿Qué productos son los que más se añaden y luego quedan sin empezar el proceso de compra? ¿Qué formulario no se termina de rellenar? ¿Son usuarios que vuelven pero no pasan de nivel?

Finalmente tenemos las microconversiones del estado final “necesito un leve empujoncito y ya”.

Empezar el checkout, empezar a darse de alta online, que visite la página con nuestro teléfono. Aquí es donde entran en acción los llamados embudos de conversión, interés real en ser cliente -> ¿dónde y por qué les estamos perdiendo? ¿Con qué producto o servicio? ¿En qué punto se produce exactamente la evasión?

Cada página en la web debe tener una microconversión asociada (salvo las páginas de confirmación de la conversión). Y sabremos qué página pertenece a qué tipo de microconversión. Cada página tiene un objetivo al menos que ha de cumplir y podremos localizar las páginas que no están alcanzando estos microobjetivos cuando tengamos un alto porcentaje de usuarios perdiendo el interés/enganche/casisoycliente en esta página. Así podremos focalizarnos en realizar una optimización concreta y con todas nuestras armas sobre lo que es necesario.

El estudio de las microconversiones nos ayudará a priorizar, ¿quién tiene el dinero suficiente para rediseñar un sitio web, por ejemplo? Por lo menos, el poder ir paso a paso con aquellos puntos de la web que impiden a los no clientes convertirse en clientes nos dirá por dónde es necesario empezar. Tendremos la página donde está el problema, el anuncio de la campaña que no está funcionando como debiera, la keyword que no funciona debidamente atrayendo visitas de calidad…

Y lo más importante de todo, el analizar la web desde el punto de vista de las microconversiones nos permitirá dibujar un mapa con detalle de cómo es el comportamiento de nuestros usuarios en la web, así como las páginas o procesos involucrados en cada uno de los niveles y detectar dónde pasan de uno a otro nivel los no clientes. Así, intentar guiarles de forma más sólida y segura hacia la siguiente microconversión para alcanzar la conversión final. Es decir, arriesgarnos en la oscuridad para intentar llegar a la luz :)

“Debo mantenerme zereno para no caer en la locura. Demaziado tarde…” El Gato con Botas en Shreck

Sinceramente, creo que no le sacamos el máximo partido a los blogs. Así lo afirmo, sin paños calientes. Muchas veces las únicas métricas a las que hacemos caso son el número de visitas que recibimos (dato cuantitativo) y el tiempo de estancia en el blog (lo usamos como dato cualitativo). Cuanto más altos son los valores de estas métricas, más felices nos quedamos. Pues mal. Muy mal.

Veamos, si uno tiene un blog es por algo. Sí, queremos que nos lean y que nos comenten y que se mueva por Twitter y que nos den a Google +1 y a Facebook like… Ese es el objetivo que podemos perseguir por cada artículo que escribimos, ser referentes en nuestro campo. Pero no nos podemos quedar ahí.

Con un poquito más de esfuerzo podemos hacer las cosas de otra forma, podemos hacer las cosas bien ☺

Vamos a ello: a intentar medir el rendimiento real de nuestro blog.

Lo primero que debemos hacer es determinar qué objetivo perseguimos con el blog. No debe ser difícil saberlo. Un blog nos quita tiempo. Un blog nos supone un esfuerzo, al escribir, al documentarnos… Es decir, un blog nos “cuesta” dinero, es una inversión. ¿Una inversión para qué? ¿Cuál es el objetivo que perseguimos realmente con el blog? Parémonos un segundo y tengámoslo claro antes de seguir adelante.

Cuando tengamos ya claro el principal objetivo del blog, hay que pasar a la siguiente fase: determinar qué tiene que pasar en el blog para que se cumpla nuestro objetivo. Ilustremos este paso con varios ejemplos:

Si el objetivo de nuestro blog es:

• Conseguir el máximo número de suscriptores al blog -> fijaremos la url de confirmación de suscripción al blog como éxito del objetivo.
• Conseguir ser referente en la materia -> podemos fijar la url de “quien soy” o “datos de contacto” como éxito del objetivo.
• Que se hagan fans de la página de mi empresa en Facebook -> fijaremos el botón de “síguenos en Facebook” como éxito del objetivo.

Y así sucesivamente. Lo importante es tener claro qué tiene que pasar en el blog para considerar que estamos teniendo éxito en nuestro objetivo principal. No tiene que ser nada rebuscado, usemos el sentido común.

Una vez aquí, lo siguiente es abrir nuestra herramienta de analítica web. Pongamos que es Google Analytics, lo que hemos de hacer es dar de alta este objetivo para poder seguir adelante.

En el ejemplo siguiente, tomamos el objetivo de conseguir el máximo número de suscriptores al blog. Por lo que ponemos el título “Suscripción Email” y tomamos la URL /confirmacion.html como cumplimiento de este objetivo.

Atención a lo más importante de este paso: dar valor a este objetivo. En el ejemplo hemos determinado que cada vez que se cumpla este objetivo, logramos 0,2 euros.

Dejamos que pase un mes para recolectar datos y en ese periodo de tiempo escribimos 3 artículos. Nuestra misión será saber qué artículo ha funcionado mejor de cara a conseguir nuestros objetivos.

¡Ojo! No tiene por qué ser el artículo más leído, ni siquiera el más retuiteado o el que más comentarios genera. Tiene que ser el artículo que más suscripciones haya generado.

Imaginemos que en este mes, entraron 500 visitas y 5 se dieron de alta en la suscripción.

Mi tasa de conversión será: 5 suscripciones / 500 personas = 0,01%.

Pero… ¿qué artículo me proporciona las suscripciones?

Estos son los datos que hemos recogido este mes:

Artículo 1 nos genera 300 visitas y 3 suscripciones
Artículo 2 nos genera 100 visitas y 1 suscripción
Artículo 3 nos genera 100 visitas y 2 suscripciones

Como cada suscripción nos genera 0,2 puntos, tenemos un campo que automáticamente se genera en Google Analytics asociado a cada página:

Índice de Ingresos = conversiones * valor objetivo / visitas a la página

Por lo que:

Artículo 1 = 3 suscripciones * 0,2 / 300 visitas = 0,2
Artículo 2 = 1 suscripción * 0,2 / 100 visitas = 0,2
Artículo 3 = 2 suscripciones * 0,2 / 100 visitas = 0,4

Esto quiere decir que es el artículo 3 el que mejor resultado me ha dado en base a conseguir suscripciones. Probablemente el siguiente paso para optimizar nuestro blog debería pasar por seguir hablando de la temática utilizada en el artículo 3 e intentar llegar a más visitas para aumentar el ratio de conversión.

En Google Analytics (versión antigua) se encuentra dentro del menú Contenido. No olvidemos ordenar por el campo Índice de Ingresos y ponderar la clasificación, así podremos clasificar por las páginas más importantes a nivel de volumen:

Aquí lo tenemos, cuánto “vale” cada página o cada artículo de nuestro blog en base a nuestro objetivo principal: conseguir suscripciones al blog. Hay que tener en cuenta que Google Analytics concede el valor del objetivo a todas aquellas páginas involucradas en la conversión. Es decir, si una visita lee los 3 artículos del mes en la misma visita y decide suscribirse, entonces cada uno de los artículos logrará el valor del objetivo.

Lo interesante será ver la evolución en la consecución de cada objetivo y determinar qué tipo de contenido ayuda mejor a conseguirlo. Incluso qué día de la semana ayuda más a la conversión, qué canal… segmentar por todo lo que se nos ocurra para optimizar al máximo nuestro blog teniendo siempre en mente nuestro objetivo.

¡Ojo! Esto no quiere decir que dejemos de lado las métricas básicas en medición de blogs, como las visitas y la actividad que genera cada artículo. Pero si nuestro objetivo principal no trata solamente de lograr visitas sino que va más allá, va de obtener un alto rendimiento, hemos de cambiar nuestra estrategia de medición e ir más allá.

El siguiente paso es dar de alta todos los objetivos que persigamos con el blog en Google Analytics. Hay que priorizarlos y darles valor en base a esa prioridad. Por ejemplo, si el objetivo principal de mi blog es la suscripción pero también me interesa que visiten mi sección de “contactame” y que se sientan interesados por mi usuario de Twitter, he de dar de alta 3 objetivos distintos con sus correspondientes mediciones de éxito (“url de suscripción confirmada”, “url de sección de contacto”, “evento de click a botón de sígueme en Twitter” respectivamente) y 3 valores de objetivo, que pueden ser de igual valor o de distinto valor si me interesa más uno que otro.

Seguiremos los mismos pasos que hemos relatado y sabremos cómo funciona cada página a nivel global de consecución de objetivos. Para saber el rendimiento de cada página a nivel de cada objetivo hemos de definir un segmento avanzado para cada consecución de objetivo y volver a cargar el informe de rendimiento de Contenido.

El bonus viene cuando además segmentamos por la fuente de origen al artículo y aprendemos qué tipo de artículo interesa a cada canal (qué interesa en redes sociales, qué en google, qué interesa a los fieles de tráfico directo…).

Cuando te quieras dar cuenta, habrás sucumbido a la locura de medir… Demasiado tarde para seguir midiendo solamente visitas y tiempo de lectura en el blog ☺

“Queridos amigos, lo que han cambiado las cosas, y lo rápido que se mueve todo aquí fuera. Cuando era niño vi una vez un coche, pero… ahora están por todas partes. Este maldito mundo va demasiado deprisa.” Cadena Perpetua

Si hay una tendencia ascendente en este 2011 en materia de marketing es sin duda el marketing en el móvil. Si observamos detenidamente los distintos dispositivos que utilizan los usuarios para conectarse a nuestras páginas, da igual el tipo de web que tengamos, los accesos son cada vez más numerosos desde un dispositivo móvil.

Esta tendencia ascendente es normal, ya que las acciones en este tipo de dispositivos son mucho más inmediatas ya que se puede acceder desde cualquier lugar (recordemos aquel estudio no muy ortodoxo en el que el sitio donde aparentemente se usa el Ipad es el servicio, jejeje).

Pero sobre todo (y para mí lo más importante) se puede segmentar de forma más fidedigna a la audiencia y medir los resultados. Esto me lleva a la pregunta que todos los frikis analistas tenemos en mente: ¿y qué podemos medir exactamente? ¿Qué tipo de métricas son las que mejor reflejan el rendimiento de mi negocio en los dispositivos móviles?

copyright Webtrends

A nivel de medición debemos separar los dos tipos de negocio que podemos encontrar en el móvil.

El primero es el negocio de las aplicaciones. Las preguntas que debemos hacernos en este caso tienen que ver con si los usuarios encuentran nuestra aplicación, si la descargan, si la usan, si la valoran, si les logramos retener y se convierten en clientes….

Los ratios en este caso son importantes, más que el volumen de descargas o los números absolutos: ¿qué porcentaje de usuarios que se descargan la aplicación la usa habitualmente? ¿Qué porcentaje la ha valorado positivamente? ¿En qué momento del ciclo de vida de la aplicación nos encontramos? (evolución del ratio de nuevos usuarios / usuarios ya conocidos).

Así sabremos cómo son los usuarios que utilizan nuestras aplicaciones. Pero no podemos parar aquí, faltaría lo más importante: ¿Es rentable?

Si nuestro objetivo por ejemplo era el darnos a conocer, pongamos el caso de la aplicación para iPhone de Minube. Si uno se baja la aplicación en el móvil, puede acceder a las opiniones de los usuarios sobre los destinos y restaurantes más sugerentes, con fotos, etc… Lógicamente importa saber el número de usuarios a los que ha seducido esta aplicación, pero también cuántos la utilizan para decidir un viaje, por ejemplo. No sirve de nada que se baje tu aplicación un millón de personas si luego no la utilizan, no es rentable. Es como tener un millón de fans en facebook si nadie se digna a comentar absolutamente nada. Pues francamente, prefiero tener la mitad de fans y que sí estén lo suficientemente interesados en mi marca como para conversar.

En este caso, como siempre, hay que decidir qué objetivos se persiguen con el lanzamiento de la aplicación, cuánto cuesta publicitarla además del coste de desarrollo y si hemos cumplido dichos objetivos.

El segundo tipo de negocio lógicamente es el que se desarrolla directamente en nuestra web y tiene que ver con el comportamiento de estos usuarios.

Este segmento de usuarios es importante compararlo al segmento del resto de usuarios por lo menos, para crear contexto que nos dé una pista de la magnitud de las métricas que tenemos en el análisis.

Lo primero es conocer a este tipo de usuarios, para saber en qué se parecen y en qué se diferencian del resto de usuarios, recordemos que la personalización se traduce normalmente en éxito. Dar lo que gusta al usuario ☺

¿Cuál es la fuente de entrada preferida por estos usuarios? ¿Vienen de un buscador? ¿O quizás de una determinada red social? ¿Cuántas de estas visitan llegan y se van al primer vistazo? ¿Cuántas páginas ven en cada visita? ¿Qué tipo de contenido es el más solicitado? ¿Cuánto duran de media estas visitas en el sitio web? ¿Con qué frecuencia nos visitan los usuarios de un dispositivo móvil? ¿Mayor, menor o igual que los que nos visitan desde un ordenador?

Una vez tengamos los datos generales de los usuarios de dispositivos móviles, podemos profundizar en las mismas preguntas o métricas pero segmentando por dispositivo, o sistema operativo… ¿Cuanta duración tienen las visitas desde un iPhone en comparación a una Blackberry? ¿Y a un tablet? ¿La tasa de rebote de las visitas que entran por la home es igual en todos los dispositivos? ¿Hay alguno que genere una tasa más alta? Solamente así tendremos los datos suficientes como para saber dónde podemos atacar.

Siguiente paso, la conversión.

¿Qué porcentaje de usuarios de dispositivos móviles logran cumplir nuestros objetivos? ¿Qué porcentaje de transacciones suponen con respecto al total de transacciones realizadas? ¿Y cuántos ingresos han supuesto? ¿Cuál es el valor de cada una de las visitas de un dispositivo móvil? ¿Y la evolución de cada una de las métricas?

Hay que analizar la evolución de los últimos meses para saber si nuestro negocio sigue la misma línea que el mercado en el uso de los dispositivos móviles, con un crecimiento muy alto en el 2010-2011. No sería la primera vez, por ejemplo, que el porcentaje de ingresos de los usuarios de dispositivos móviles no sea muy alto pero el valor medio por transacción duplica o es mucho más alto que el valor medio de una transacción realizada por un dispositivo no móvil.

¿Y para qué sirve entender bien la forma de proceder de estos usuarios? Para varios objetivos: conocer cómo actúan nos da una idea de qué necesitan, de si es necesaria una revisión de la usabilidad, por ejemplo. No es lo mismo una pantalla táctil (tablet) que una pantalla de móvil que una pantalla de ordenador. ¿Por qué las vamos a tratar de la misma manera utilizando el mismo diseño y usabilidad?

Sigamos con el caso de Minube. La aplicación es solamente una pequeña parte de la web. En la web además de compartir fotos y experiencias se puede reservar un vuelo, buscar inspiración sobre viajes dependiendo del tiempo disponible, planificar al detalle cada viaje… es una potente red social para viajeros.

Por lo tanto, los objetivos que tenemos en la web estarán orientados al uso que hagan los viajeros de la red social y lo que se evaluará será el comportamiento de los usuarios de dispositivos móviles con respecto al resto. ¿Reservan vuelos desde el iPad? ¿Generan comentarios con un móvil? ¿Acceden con más frecuencia? ¿Los usuarios de los smartphones consultan el doble de páginas y están más tiempo que el resto? Son buenas métricas para medir la usabilidad, el diseño en los dispositivos móviles y ser capaces de optimizar al máximo la web de cara a estos usuarios, cada vez son más y es importante tenerles en cuenta.

Si conocemos qué tipo de productos o servicios son los preferidos para estos usuarios, podremos adecuar la oferta orientada a éstos por encima de otros que no resulten tan atractivos.

Pero sobre todo recordemos que estos dispositivos suelen ser personales, por lo que es lo más cercano que tenemos a la métrica usuarios únicos = dispositivos = personas. Si somos capaces de identificar dispositivos, somos capaces de identificar personas, saber en qué momento del ciclo del cliente está el usuario, si es la primera vez que compra, si lo hace regularmente, qué tipo de productos o servicios o contenidos consume, qué le interesa, cómo reacciona a determinada publicidad en el mismo dispositivo, etc… por lo que podremos actuar en consecuencia con la mayor rapidez posible, que esto va muy deprisa :)

Más información | ESTUDIO ACCENTURE NOV. 2010 – MARKETING MOVIL

“Hasta las mejores pistas solamente nos llevan a otras” Seven

El mes pasado tuve la oportunidad de mantener una larga conversación con dos expertos en usabilidad a los que admiro profundamente. Uno es Daniel Torres Burriel y otro es Ricardo Tayar. Ambos maños y muy majos ☺

Mi inquietud es cómo puedo, desde la perspectiva de la analítica web, ayudar al experto a saber si la estrategia en usabilidad está o no funcionando. ¿Cómo detectar un problema de usabilidad con los datos que me proporciona la herramienta de analítica web?

Lo primero que debemos hacer es, como siempre, tener muy claros los objetivos de nuestro sitio web. Hemos de pensar como lo haría un experto en usabilidad, en tareas. Dividir nuestro sitio web en tareas y ver si se están cumpliendo o no.

Podemos usar los datos de nuestra herramienta de analítica web como si estuviéramos en un megatest de usuarios, en vez de 12 clientes o potenciales contaremos en nuestro “test” con todos los usuarios que llegan a nuestra web (con un poco de suerte, más de 12, jejeje).

Nos ponemos manos a la obra y ¿por dónde empezamos? Identificando la página de nuestro sitio web donde la usabilidad es más importante: la ficha de producto o la página donde el usuario muestra interés por comenzar la tarea que estamos a punto de medir.

Evaluemos la persuasión de esta página a la hora de llevar al usuario a la siguiente página del proceso. En todas las páginas que tengan que ver con la tarea que tengan que realizar.

• ¿Qué porcentaje de visitas siguen al siguiente paso?
• ¿Qué porcentaje de visitas no siguen al siguiente paso?
• ¿Qué porcentaje de las visitas terminan convirtiendo? Sí, lo que viene siendo en analítica web el estudiar el embudo de conversión del que tanto hablo últimamente.

Es momento de empezar con nuestra siguiente tarea. Averiguar:

• ¿Qué página relacionada con la tarea contribuye más a la conversión? Es decir, ¿por dónde pasan las visitas que terminan convirtiendo? ¿Desde dónde se llega a esta página?
• ¿Qué página relacionada con la tarea pierde más visitas? ¿Desde dónde se llega a esta página?

Identificar estas dos páginas nos servirá para determinar si hay que diseñar un nuevo planteamiento de embudo de conversión. ¿En qué orden de páginas navegan nuestros usuarios?

También para detectar qué página hay que arreglar en base a lograr el mínimo número de abandonos.

Aquí nos suele ayudar el disponer de una herramienta adicional que nos permita ver cómo los usuarios utilizan nuestra página, como CrazyEgg. Podremos entonces comprobar si los usuarios hacen caso de la llamada a la acción relacionada con el cumplimiento de la tarea o los diferentes elementos les confunden y van donde no queremos que vayan.

Evaluemos entonces dónde se va la visita… el peor escenario es cuando deja nuestro sitio web, si no tenemos ni idea de por qué nos abandona en ese punto, ni se nos ocurre cuál puede ser el problema, lo mejor es que lancemos una encuesta para que sea el propio usuario quien nos cuente el motivo de su abandono.

En un escenario más amable, podremos detectar qué información necesita el usuario para seguir con el proceso:

• ¿dónde se va dentro de nuestro sitio web?
• ¿por qué se va precisamente a esa página?
• ¿vuelve hacia atrás?
• ¿ve algo que no esperaba ver?
• ¿no ve algo que esperaba ver?
• ¿qué le hace retirarse?
• ¿qué le falta?

Estudiar la página sabiendo dónde se va el usuario nos da pistas de cómo ve el usuario la página.

Nos puede ayudar también el comprobar si desde las páginas de la tarea se ha utilizado el buscador interno, para determinar por un lado qué no encuentran que esperaban encontrar y tenemos en otro lugar, y por otro lado qué esperan encontrar que no tenemos en ningún lugar de mi sitio web.

Si la página contiene un formulario, el analizar qué campos se han rellenado y qué campos constituyen un problema para el usuario será vital para encontrar puntos de conflicto.

Me encantó la frase de Juan Leal cuando compartimos mesa en la Fundación Telefónica: “La usabilidad es como el tobogán de una piscina, hay que ir reconduciendo al bañista por el tobogán y que acabe cayendo al agua al final del tobogán con una sonrisa de satisfacción”. Nosotros, como analistas web, debemos detectar los problemas del tobogán.

¿Hemos terminado? Por supuesto que no. No se deberían sacar conclusiones sin haber segmentado todo lo que estamos averiguando.

¿Segmentos que me vienen a la cabeza? Fuente de origen, Keyword de origen, Usuario nuevo vs. Usuario repetidor y por supuesto qué camino siguen los que convierten y en qué se diferencia de los que no convierten…

Nuestro reto como analistas web en relación a la usabilidad es ayudar lo más posible a detectar problemas y ser capaces de plantear posibles soluciones. Lamentablemente esta vez no disponemos de métricas esclarecedoras que nos reporten directamente resultados de estrategia, pero si sabemos combinar las pistas, nos conducirán a otras ☺

Enlaces de interés| Guía de Usabilidad de Userfocus.

“- Conozco este puente, este puente es real ¿no?
- Sí.Lo cruzo a diario para ir a la universidad
- Nunca recrees a partir de tus recuerdos, imagina siempre lugares nuevos
- Pero uno dibuja siempre a partir de lo que conoce
- Sólo utiliza los detalles : una farola o una cabina, nunca zonas enteras
- ¿Por qué no?
- Porque construir un sueño a partir de los recuerdos puede hacerte perder la noción de lo que es real y de lo que es un sueño”
Origen

Una de las preguntas que más me hacen últimamente es si el analista web debe ser también SEO para realmente sacar el jugo a sus recomendaciones sobre qué o no hacer en la estrategia en buscadores.

Siempre respondo lo mismo ☺ El analista web no puede ser experto en SEO, SEM, Diseño, Usabilidad, Redes Sociales, Programación, etc. El analista web ha de ser ANALISTA WEB. Debe ayudar a los expertos en cada campo con recomendaciones en base a los datos que haya analizado. Yo no tengo por qué saber qué es lo que hace un SEO para subir nuestra web en la búsqueda de la keyword A. Pero sí debo saber que la keyword A es básica para conseguir nuestros objetivos en la web, por lo que le indico al experto en SEO que es vital que la keyword A sea prioritaria en su estrategia.

Hace poco estuve hablando con José Panzano sobre SEO y Analítica Web. Es una de mis fuentes más fiables sobre métricas orientadas a hacer la labor del SEO más fácil, lo importante es que el analista web esté en permanente contacto con el experto en SEO para saber qué necesita para hacer su trabajo.
Como todos sabemos, la estrategia SEO no es a corto plazo, por lo que hay que hacerle un seguimiento sólido para saber qué está pasando en cada momento pero sin perder de vista lo que ha pasado. Siempre hay que calcular la mejora anual además de la mensual, tomando 13 meses de datos.

¿Y cuáles son los datos que realmente merecen la pena y que pueden ayudar a la estrategia SEO?

La metodología que yo sigo es la siguiente, para cada mes:

Empezamos por lo fácil: ¿qué pasa con las visitas de SEO cuando llegan a mi sitio web?

Aquí tomaremos el número total de visitas que vienen desde buscadores de forma gratuita y determinaremos el porcentaje sobre el total de visitas.

Empezaremos entonces a segmentar:

¿Cuántas de esas visitas no pasan de la página en la que aterrizan? ¿Qué porcentaje supone del total de las visitas SEO?

¿Y cuántas visitas llegan a cumplir alguno de mis objetivos en el sitio web? ¿Qué porcentaje supone del total de las visitas SEO? ¿Y qué porcentaje de las visitas que pasaron de la página de aterrizaje?

Pero no nos podemos quedar aquí, esto solamente es el primer paso de la metodología. Esto son solamente datos. Vamos a transformarlos en información añadiéndoles contexto.

Empezamos por el contexto temporal. ¿Cómo están evolucionando las métricas que hemos elegido como determinantes para saber qué funciona y qué no en la estrategia SEO?

Sí, podemos observar que las visitas están bajando de casi 9.000 mensuales en abril 2010 a poco más de 5.000 en abril 2011. Pero la calidad tiene una tendencia completamente distinta, antes no pasaban de la página de aterrizaje más del 55% y ahora casi llega a ser el 80% del total de las visitas SEO.

Pero lo importante viene cuando comprobamos la evolución de las conversiones (de un 3% a un 13% en el año) y la subida en los ingresos de la compañía (+55% de abril 2010 a abril 2011).

Con estos datos podemos evaluar grosso modo el rendimiento anual de nuestra estrategia SEO.

Si nuestro sitio no es un ecommerce, cambiaremos la variable de ingresos por la de valor del objetivo. No podemos olvidar que cualquier objetivo en nuestro sitio web debe tener un valor, para ser capaces de determinar qué estamos consiguiendo y monetizar los retos que perseguimos con el canal online.

Además, no está de más poner otro tipo de contexto además del temporal, como puede ser el porcentaje de conversiones y de ingresos de SEO con respecto al total conseguido por el sitio web en general. Según vaya variando en el tiempo, podremos detectar las estacionalidades de nuestro sitio web.

Puede que en el mes de mayo 2010, cuando se registra el menor volumen de ingresos SEO, hayamos bajado en general en todas las fuentes de tráfico y logremos un más que digno porcentaje de ingresos sobre el total de las ventas:

Es decir, podemos identificar la estacionalidad a nivel de ingresos de nuestro sitio web comparando cuánto consigue la estrategia SEO en comparación con las demás estrategias de captación.

Con estas primeras segmentaciones podemos decir que más que datos ahora disponemos de información, pero no es suficiente. Hay que generar conocimiento. ¿Y cómo lo hacemos?

Identificando las recomendaciones que vamos a hacer en base a nuestros datos y a la información que nos están proporcionando.

Es momento de identificar qué palabras clave nos están proporcionando éxito… Primero segmentando por keywords que se refieren a nuestra marca. Haremos el mismo ejercicio que antes:

¿Cuántas visitas tenemos de SEO branding? ¿Qué porcentaje de estas visitas siguen adelante? ¿Cuántas llegan a cumplir nuestros objetivos? ¿Qué ingresos generan?

¿Cuántas visitas tenemos de SEO NO branding? ¿Qué porcentaje de estas visitas siguen adelante? ¿Cuántas llegan a cumplir nuestros objetivos? ¿Qué ingresos generan?

Bajemos un escalón más identificando los grupos de palabras clave que generan mejor rendimiento, los que generan mayor rechazo a su llegada al sitio web (¿por dónde entran? ¿podemos optimizar esta página de aterrizaje? ¿realmente da el servicio para las palabras clave que llegan a ella?), los grupos que generan visitas de calidad porque pasan de la primera página pero no llegan a convertir.

Materialicemos lo que podemos sacar en claro: ¿Qué palabras clave nos interesa captar porque se muestran interesadas en el sitio web y no rebotan al entrar? ¿Qué palabras clave nos interesa trabajar porque terminan convirtiendo? ¿Dónde estamos perdiendo las visitas que se muestran interesadas pero no terminan convirtiendo? ¿Qué tienen en común con los que convierten? ¿Qué les diferencia? ¿Qué páginas de aterrizaje influyen negativamente en mis intereses? ¿De cuáles puedo aprender?

En resumen, es aquí donde podremos sacar las conclusiones que realmente nos llevarán a la optimización del sitio web. Aportar conocimiento sobre qué es lo que está funcionando y qué no tiene los resultados esperados. Imagina siempre lugares nuevos.

Enlaces interesantes:

Ani López: Contiene un SEO Performance Dashboard muy interesante

José Panzano: Vídeo de su intervención en el Conversion Thursday de Mayo 2011 donde da una clase magistral sobre métricas en SEO.

“Las mejores preguntas son las que se vienen repitiendo desde los filósofos griegos. Muchas son ya lugares comunes, pero no pierden vigencia: qué, cómo, dónde, cuándo, por qué. Si en esto admitimos, también, eso de que “la meta es el camino”, como respuesta no nos sirve. Describe la tragedia de la vida, pero no la explica. Hay una misión o un mandato que quiero que cumplan. Es una misión que nadie les ha encomendado, pero que yo espero de ustedes, como maestros, se la impongan a sí mismos: despierten en sus alumnos el dolor de la lucidez. Sin piedad. Sin límites” Lugares comunes

Después de haber defendido hasta el infinito y más allá la importancia de una buena definición de objetivos previa a realizar el análisis del sitio web, vamos a ver por qué y de qué nos sirve el priorizar todos los objetivos que tenemos en la web.

Imaginemos que tenemos una web www.misitio.com que vende el producto A, el producto B y el producto C. Nuestro macro objetivo es la venta, nuestros micro objetivos serían vender el producto A, el producto B y el producto C.

Lo primero que debemos hacer es saber cuánto vendemos de forma agregada, nuestra tasa de conversión global del sitio web; es decir, sumamos el total de ventas del producto A, del producto B y del producto C y las dividimos por el total de visitas que hemos recibido en un periodo determinado.

Esta tasa de conversión la comparamos con los meses anteriores para comprobar la evolución, o con el mismo mes del año anterior para saber nuestro rendimiento global en contexto.

Volvamos a imaginar que lo que queremos y nuestro objetivo principal es incrementar las ventas, aumentar la tasa de conversión global. ¿Qué pasos seguiríamos? ¿Dónde atacaríamos para lograr dicho objetivo? ¿Cómo decidimos si lo que necesitamos es optimizar nuestros procesos de compra o vamos a optimizar nuestra estrategia de captación?

Una buena metodología para decidir dónde atacar es la siguiente:

Primero averiguamos las visitas a cada ficha de producto y el número de conversiones de cada producto por separado:

producto A: 500 visitas a la ficha de producto con 50 conversiones
producto B: 500 visitas a la ficha de producto con 100 conversiones
producto C: 50 visitas a la ficha de producto con 35 conversiones

Por lo que:

tasa conversión A = 10% (50/500)
tasa conversión B = 20% (100/500)
tasa conversión C = 70% (35/50)

¿Qué haríamos entonces?

Está claro que el producto A no necesita atraer más visitas, puesto que solamente el 10% termina convirtiendo. El producto A necesita optimizar su landing page o proceso. Aquí profundizaría en el embudo de conversión del producto A, ¿dónde exactamente estamos teniendo puntos de fuga? ¿qué está pasando en la landing page?

El producto B tiene mejor tasa de conversión que el producto A. Podemos probar el posicionar otras keywords (no branding correspondientes al producto B) en buscadores o Adwords o generar una campaña específica del producto B para incrementar su captación y a la vez trabajar en el punto del proceso donde más visitas se caigan.

Finalmente el producto C es el que mejor tasa de conversión tiene por lo que el trabajar su captación es primordial para incrementar sus ingresos.

Por eso normalmente no hay que decidirse a trabajar la captación a nivel del sitio web ni la optimización de todos los procesos sin mirarlos bien, como pollos sin cabeza. Sino que es más efectivo estudiar cada proceso que tengamos para determinar dónde y cómo atacamos para optimizar nuestro sitio web: o bien a nivel de captación o bien a nivel de optimización de la landing o el proceso en sí.

Podemos ir un poco más allá si tomamos el precio medio de cada producto y lo multiplicamos el número de visitas o visitantes perdidos por el camino. ¿Cuánto estamos dejando de ganar como máximo? Dependiendo de la naturaleza del producto tendrá un mayor valor medio y nos puede interesar arreglar primero los productos que mayor margen nos proporcionan.

Si tenemos acceso al número de visitas perdidas después de la ficha de producto y por separado al número de visitas perdidas durante el proceso de checkout tendremos una idea más clara aún de donde debemos focalizarnos. Lógicamente no es lo mismo perder el 60% después de la ficha de producto que perder el 60% en el último paso del checkout, donde el nivel de compromiso del usuario es más alto (porque ha introducido datos, porque ha manifestado mayor interés al entrar en el proceso, etc…).

Si realmente queremos realizar un buen trabajo y profundizar lo máximo posible, lo mejor es agregar contexto a los datos que hemos obtenido, ¿cómo ha ido evolucionando el producto a nivel de visitas a la ficha del producto a lo largo del tiempo? ¿han aumentado o disminuido de la misma manera las conversiones? ¿Cómo afecta cada incremento en la tasa de conversión de cada producto en la tasa de conversión global?

Identifiquemos nuestros puntos débiles con el objetivo siempre de mejorar. Sin piedad, sin límites.

“-Estamos dispuestos a derramar nuestra sangre por la causa.
-¡Yo no!
-¡¿Eh?!
-¡Que yo no!
-Ah sí. Hay uno que no” La Vida de Brian

A veces lo más difícil en el análisis de un sitio web es identificar dónde y cómo empezar a segmentar los datos. Para realmente tomar decisiones sobre los datos tenemos que tratar la información de forma segmentada, nunca de forma agregada.

Pero… ¿qué segmentos son realmente los que importan en nuestro sitio web? ¿Cómo lograremos averiguarlo?

Un primer acercamiento a los segmentos más importantes será profundizar en los datos a nivel de:

1. Captación

Es decir, profundizar en la forma en que realizamos la adquisición de los visitantes. Así, podremos contestar a preguntas como:

• ¿Cómo funcionan nuestros esfuerzos en SEO?
• ¿Y nuestra estrategia en SEM?
• ¿Obtenemos resultados desde las Redes Sociales?
• ¿Y de las campañas fuera de nuestro sitio?
• ¿Con qué palabras nos encontraron?
• ¿Qué otros sitios web nos mandan visitas de calidad?

Si tomamos los datos de nuestro sitio web en base al origen del tráfico, podemos saber de un solo vistazo si nuestro tráfico es de calidad, cómo ayuda cada origen a la conversión y cómo está funcionando el sitio a nivel de consecución de objetivos, por ejemplo:

Además, si sabemos cómo funciona cada fuente de origen, podremos observar su tendencia, estudiar cómo se reparten las métricas y podremos optimizar cada fuente por su lado conociendo sus puntos fuertes y débiles.

2. Comportamiento

También podemos segmentar por el uso que hacen de la web nuestras visitas. Lo podemos hacer en base a preguntas como:

• ¿Por dónde entran?
• ¿Por dónde salen?
• ¿Dónde hicieron click?
• ¿Qué producto visitaron?
• ¿Cuánto tiempo se quedaron?
• ¿Cuántas páginas vieron?
• ¿Qué fichero se descargaron?
• ¿Qué buscaron en el buscador interno?

Podemos estudiar los datos de segmentos que cumplen una serie de requisitos en base a la activación o compromiso que tienen los usuarios con nuestra web.

Si estudiamos cómo se comportan las visitas, conoceremos mejor a los visitantes, además de identificar cómo se manejan las visitas en nuestra web y registrar patrones de comportamiento.

Por lo que podremos personalizar nuestra oferta y optimizar el sitio web en base a la navegación.

3. Resultados

El último eje sobre el que podemos basar una primera segmentación de los datos del sitio web es analizar en base a resultados.

Estudiando bien el proceso de conversión o a los que convirtieron podremos segmentar a las vistas:

• ¿De dónde vinieron?
• ¿Cuánto tiempo tardan en comprar?
• ¿Qué contenido del sitio web consumen antes?
• ¿Qué palabras clave utilizaron?
• ¿Con qué frecuencia vuelven?

Si identificamos todos los productos y segmentamos por consecución de los mismos, podremos estudiar a los que convirtieron y ver qué tienen en común con aquellos que no lo hicieron.

Segmentando por las tasas de conversión de cada producto (adquisiciones del producto / visitas a la página de interés del producto) para poder estudiarlas bajo el mismo plano y determinar dónde podemos meter mano.

Si sabemos qué diferencia a los que convierten, podremos entender sus motivaciones e identificar cada conversión al mismo nivel. Para así trabajar en la reconversión a otros productos y optimizar el proceso de compra o embudo de conversión.

La segmentación es indispensable para poder hacer un análisis digno de nuestro sitio web. Podemos segmentar por muchas métricas y dimensiones, empecemos por esta sencilla metodología y una cosa llevará a la otra ☺