Las 13 cosas que debes hacer en analítica web

Un día abriste una cuenta en Google Analytics porque decidiste que había llegado la hora de medir las acciones que se llevaban a cabo en tus redes y en tu web con el objetivo de obtener información valiosa. Sin embargo pronto empezaste a darte cuenta que se te estaba acumulando una importante cantidad de información difícilmente interpretable.

Las 13 cosas que debes hacer en analítica web

¡No te preocupes no eres el primero al que le ha sucedido! Es común encontrarse casos en los que llevados por la emoción (igual que cuando cae en tus manos un gadget nuevo) se actúa sin el seguimiento de un protocolo de actuación que te permitiría dar pasos firmes en el entorno de la Analítica Web. Además debes saber que Google Analytics no sólo sirve para medir, sino que es precisamente el hecho de obtener métricas con este programa, aquello que se convierte en una herramienta idónea para optimizar tu web y las estrategias comunicativas que se llevan a cabo en la misma.

A continuación tienes una lista de errores que debes evitar a toda costa a la hora de implementar tu estrategia de Analítica Web, en cada una de sus tres etapas:

Fase Previa a la Implementación:

1. Dejar la analítica para el final: considerar la Analítica Web como algo complementario a tu estrategia web es erróneo. Algo sumamente importante es determinar cuáles son los KPIs a medir. Para ello debes pensar y encontrar los objetivos propios y característicos de la estrategia empresarial y así darás con las métricas que mejor se ajusten a dichos objetivos. En caso contrario te podrías encontrar con datos e informes ilegibles al no encontrarse en un contexto analítico que les aporte sentido.

Piensa que Google Analytics es una herramienta que te va a apoyar en la asimilación de tus objetivos de Marketing y Venta Empresarial, por lo tanto su uso debe estar encaminado hacia este hecho. No debes dejar de visualizar tu embudo de conversión ni olvidar que todas las acciones en analítica han de ir encaminadas hacia la optimización del mismo.

2. No vincular la cuenta de Google Analytics con la de Adwords: el cruce de datos mediante su vinculación puede aportarnos un suculento contexto de análisis de datos. Enlazar la cuenta de Adwords a la propiedad de Google Analytics equivale a acceder a los datos de comportamiento del cliente (clics de anuncios, impresiones y conversiones). Una vez enlazadas las cuentas se pueden emplear los datos de Analytics para optimizar sus campañas de Adwords mejorando así el rendimiento general de tu negocio.

3. Si no te planteas preguntas no obtendrás respuestas clave: la Analítica Web puede ayudarte mediante un análisis cuantitativo a entender qué es lo que los usuarios están haciendo y cómo interactúan con tu contenido. Sin embargo para responder a «los porqués» es necesario complementarlo con un análisis cualitativo. La combinación entre ambas es lo ideal si quieres obtener una interpretación real de todo aquello que está sucediendo.Pero esta última tipología de análisis ha de correr a cargo de la persona que hay detrás del análisis de datos. Si el número de visitas a tu landing page es muy elevado pero el ratio de rebote es muy alto, las herramientas de analítica no te dirán el porqué, has de ser tu quien indague para extraer dichas conclusiones.

4. No delimitar que es aquello que se va a analizar: es muy necesario considerar aspectos como las URL de destino, el tiempo en el sitio de los usuarios, el análisis de páginas/visita, etc antes de ponerse a analizar.

Fase de desarollo:

5. No usar una segmentación que pueda filtrar el Branding: Posteriormente a establecer los objetivos es fácil determinar que estos han sido encaminados hacia los usuarios que ya nos han buscado sea por empresa marca o producto. Sin embargo es necesario establecer un filtro que tenga en cuenta potenciales clientes. No puedes asumir que todos los usuarios son iguales y/o que se rigen por los mismos patrones de comportamiento. Para ello Google Analytics permite separar el tráfico que se obtiene de una búsqueda de palabra directa.

6. Contabilizar las propias visitas: Es necesario filtrar las propias visitas y la de los colaboradores web para evitar datos sesgados. Sólo tienes que averiguar las correspondientes IP y crear un nuevo perfil para tu web en Google Analytics con el correspondiente filtro para dichas IPs.

7. No optimizar la herramienta en todo su potencial: no utilizar tagging, no trabajar con redireccionamientos, crear paginas y no colocar el código de seguimiento, no trabajar con redireccionamientos, emplear URL y títulos sin optimizarlos o no realizar una estructura y nomenclatura adecuada de los directorios, serian algunos de los errores más comunes que podrías llevar a cabo ¡Ya que dispones de potentes herramientas debes ser muy meticuloso y explotar todo su potencial!

Fase de Análisis de Datos

8. La Analítica Web no te aportará la solución óptima y definitiva a todos los problemas o contratiempos a los que te tengas que enfrentar: ésta es una herramienta que te ayuda a la toma de decisiones minimizando los riesgos. Por ejemplo, las herramientas automatizadas y las gráficas en los informes por si solas no detectan insights; es la percepción humana la que puede obtener estas conclusiones mediante una combinación de análisis cualitativo y cuantitativo y así detectar las tendencias para transformarlas en oportunidades de mercado.

9. Analizar momentos puntuales olvidando analizar las tendencias: los datos obtenidos del análisis de una etapa de la empresa disminuyen su valor si son analizados de manera individualizada. Es necesario ponerlos en contexto y determinar las tendencias. De este modo tan simple podemos obtener una imagen sobre si en la actualidad estamos en una mejor etapa o peor que el trimestre pasado y como disponemos de la información de las acciones realizadas en cada etapa podemos delimitar aquellas que nos han hecho prosperar y aquellas que por el contrario nos atañen peores conversiones.

10. Olvidar otros usos del análisis de contenido web: como por ejemplo la capacidad de medición de acciones de testing A/B o multivariable (de contenidos, emailing…) para posteriormente ser analizados que permitirán estudiar si el contenido web es el idóneo o qué campaña de comunicación tiene más probabilidad de éxito de ser lanzada. Google Analytics es una buena opción para ayudarte a interpretar los ejercicios de ensayo-error. No debes obsesionarte con los números y las estadísticas, aunque resulte a priori un hecho chocante, en el análisis de contenido web con esta tipología de herramientas ha de primar el sentido común.

11. No compartir la información del Análisis web con la plantilla: un grave error es que la información obtenida mediante Google Analytics solo este disponible para aquellos responsables que se dedican a analizarlos. Es necesario fomentar el trabajo en equipo y proporcionar la información necesarios al resto de la plantilla. Se dispone de información muy valiosa que puede ayudar a optimizar el contenido web.

12. No fomentar el trabajo en equipo oponiéndose a compartir los datos obtenidos en Google Analytics: Optimizarás el uso de Google Analytics si compartes la información clave obtenida con el resto de la plantilla. Todas las acciones han de conducir a optimizar el contenido de este modo todos los departamentos pueden nutrirse de estos datos para llevar a cabo acciones y estrategias que permitan optimizar el contenido web.

13. No emplear a alguien con suficiente formación en el ámbito de la analítica web ni experiencia en el uso de sus principales Herramientas: El software evoluciona con mucha rapidez y se requiere de personal que adopte un carácter proactivo con hábitos de formación continuada.

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