¿Qué es la Analítica Web y por qué es importante?

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¿Sabías que las empresas que adoptan Web Analytics son más asertivas y productivas? Al fin y al cabo, medir el comportamiento de la audiencia es fundamental para tomar mejores decisiones y adoptar estrategias que aporten mejores resultados.

En marketing digital, analizar datos es una tarea obligatoria. En este artículo, hablaremos sobre análisis web y comprenderemos cómo su análisis puede cambiar el juego.

¿Qué es la analítica web?

He leído en algunos lugares que Web Analytics está vinculado directamente a los datos del sitio web, a través del análisis de Google Analytics. En parte esto es cierto. En realidad, mucha gente confunde qué es la Analítica Web con otros conceptos, como por ejemplo Análisis de marketing, por ejemplo.

Mientras que Marketing Analytics está ligado a acciones de marketing (que pueden ocurrir o no en el ámbito digital), Web Analytics ocurre estrictamente en el ámbito digital cuando hablamos de su origen.

¿Y por qué origen? Porque estos datos, aunque provengan de la web, incluso se pueden procesar en una hoja de cálculo, aunque existen grandes herramientas, como Google analitico. En tiempos de grandes datos, la Analítica Web está cada vez más consolidada como termómetro de las acciones que se realizan en la web.

También es importante resaltar que la Analítica Web va más allá de los resultados que muestran las herramientas. El análisis de datos utiliza herramientas, pero quienes interpretan los datos también pueden tratar la información de otras maneras. Por lo tanto, es importante salirse de lo convencional cuando hablamos de análisis de datos. Si no está satisfecho con lo que tiene a mano, lleve el procesamiento y análisis de datos a otro nivel.

Así, Web Analytics es el proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos relacionados con el comportamiento de los usuarios en sitios web y plataformas en línea. Proporciona información valiosa sobre cómo los visitantes interactúan con un sitio web, incluido cuántas personas visitan el sitio, de dónde vienen, cuánto tiempo pasan en el sitio, qué páginas ven con más frecuencia y qué acciones realizan durante su visita.

Por qué la analítica web es tan importante

Recuerdo a un profesor de Historia que tuve que decía: La historia pretende analizar hechos del pasado con el objetivo de comprender el presente. Bueno, de eso se trata Web Analytics. Analizar eventos pasados para entender su impacto, entendiendo lo que está sucediendo. Y más: con el objetivo de corregir o mejorar estrategias para obtener mejores resultados.

Es interesante que el análisis de datos no sólo nos permite comprender qué está mal. Encontrar lo que está funcionando es muy importante, ya que permite ampliar los resultados. Puedes descubrir una preferencia tuya persona o notar un tipo de comportamiento en un página de destino, por ejemplo, modificando su campaña, lo que podría aumentar la tasa de conversión.

Así, el principal objetivo de Web Analytics es comprender mejor el rendimiento de un sitio web, identificar áreas de mejora y tomar decisiones informadas para optimizar la experiencia del usuario y alcanzar los objetivos comerciales. Estos objetivos pueden variar desde aumentar el tráfico del sitio web hasta mejorar las tasas de conversión, como las ventas, la generación de clientes potenciales o los registros.

Las herramientas de análisis web recopilan datos a través de etiquetas y scripts colocados en el código del sitio web, que rastrean las actividades de los usuarios. Luego, estos datos se procesan y se presentan en informes y paneles, donde los propietarios de sitios web pueden analizarlos y extraer información relevante.

Además, el análisis web también se puede utilizar para probar y evaluar el rendimiento de las campañas de marketing online, identificar tendencias del mercado, comprender el perfil del público objetivo y controlar la eficacia de las estrategias SEO (Search Engine Optimization) y SEM (Search Engine Marketing). En resumen, Web Analytics es una herramienta esencial para guiar las decisiones comerciales y maximizar el éxito en línea.

Cómo analizar los datos

Para ayudar a organizar el análisis, tenemos algunos puntos importantes para incluir la tarea en tu rutina:

Planifica tu análisis

Existen, a grandes rasgos, dos tipos de análisis en Analítica Web: análisis predictivo y el análisis prescriptivo. El análisis predictivo ayuda a entender lo macro y lo segundo, lo micro. En el análisis predictivo, el objetivo principal es resumir los datos obtenidos, lo que dejaría margen para correcciones, antes de pasar a los detalles. El análisis prescriptivo tiene como objetivo comprender los detalles de un resultado determinado.

Definir las métricas

Para definir métricas, primero debes considerar cuáles son tus objetivos de marketing. Sin ellos, el análisis de datos será vacío y siempre sesgado. De nada sirve aumentar el tráfico, por ejemplo, si el objetivo son las conversiones. De nada sirve tener muchas conversiones si no se traducen en ventas y el objetivo era vender.

Monitor

Estar siempre atento a lo que sucede ayuda a hacer ajustes. Además, debes hacerlo de forma planificada y organizada. Ser disciplinado.

Elige las herramientas

Puedes utilizar un conjunto de herramientas o solo una. Lo importante es analizar los mismos datos para compararlos. Puede utilizar, además de Google Analytics y Facebook Analytics, por ejemplo, otras herramientas como Hotjar y el Kissmetrics. Excel también es válido.

Otros buenos consejos sobre herramientas son Cuadro, que permite integraciones con Salesforce y Hadoop, y Atribución de Google, una plataforma que permite combinar información de diferentes fuentes de datos.

¿Cuáles son las principales métricas a analizar?

El trabajo de Web Analytics, como ya hemos demostrado, va más allá de las herramientas más conocidas. Asimismo, va más allá de las métricas habituales. Pero es importante tener un punto de partida. Aquí te sugiero algunos KPI (Indicador clave de rendimiento), que se puede utilizar para iniciar el trabajo de Analítica Web.

Costo de adquisición de clientes (CAC): CAC muestra exactamente la cantidad gastada para adquirir un cliente. Para comprobar el valor, debes incluir todas las inversiones para atraer nuevos clientes y dividirlas por el número de nuevos clientes.

Valor de por vida (LTV): Saber cuánto tiempo y cuánto valió el tiempo que su cliente estuvo activo en su base es esencial para determinar la longevidad del negocio. Además, el LTV es una tasa que le ayuda a comprender si el negocio va bien, si los clientes están satisfechos y cuál es la tasa de abandono (pérdida de ingresos o de clientes).

Retorno sobre la inversión (retorno de la inversión): El retorno de la inversión, o simplemente ROI, es la famosa tasa de retorno. Ayuda a comprender cuántos resultados está generando una campaña, de forma tangible y asertiva.

Como vimos en este artículo, la Analítica Web es fundamental para entender y mejorar los negocios en marketing digital.

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