Web Analítica – Como medir, Qué y Por qué

Imagine que usted entra y sale de una farmacia. Si no compra nada, probablemente el gerente ni va a saber que usted estuvo allá. Si compró algún producto, la farmacia sabe que algo fue vendido (ellos sabrán un poco más si usted usa una tarjeta de asociado).

Visitar un sitio web será totalmente diferente si usted observa a partir de la visión de la recolección de datos. Durante su visita a un sitio web, usted dejará atrás una cantidad absurda de datos, comprando algo o no.

El sitio web conoce cada “pasillo” en que usted anduvo, todo lo que tocó, por cuánto tiempo se quedó leyendo cada “etiqueta” de cada producto, todo lo que colocó en su “carrito” y después descartó, y mucho, mucho más. Si usted termina comprando, el gerente del sitio sabrá donde vive, de donde vino hasta que entro en el sitio web, a cual promoción está respondiendo, cuantas veces compró antes, etc. Si usted simplemente visitó y salió del sitio web, este aún sabrá todo lo que hizo y en el orden en que lo hizo.

Imagine todo lo productiva que es la web en términos de su capacidad de recolectar datos y saber muchas cosas sobre sus visitantes. Todo esto sin violar los principios de privacidad del cliente.

Existen más herramientas de lo que usted ya imaginó, que crearán instantáneamente informes de todos esos datos web, presentándolos en cada sección, gráfico, tabla, base o dump.
Pero, no importa cual herramienta es la que usted usa, lo mejor es que todos esos datos le irán a ayudar a entender lo qué paso. Estos no pueden, no importa lo mucho que intente, informarlo del por qué algo pasó.

Tenemos los clics, las páginas, la hora en el sitio, los caminos, las promociones, las tasas de abandono y más. Sin embargo, estamos olvidando un aspecto crítico de todas esas partes de los datos: el Por qué ellos hicieron clic en este lugar? Por qué nuestros visitantes acabaron en estas páginas y no en aquellas? Por qué el 50% de ellos abandonan sus carritos? Por qué el 90% del tráfico de la web informan las principales preguntas de soporte, pero las personas aún entran en contacto por el teléfono?

Lo que está faltando es el porqué

Esta es la razón para que los datos cualitativos sean tan importantes. Estos pueden aproximarnos mucho a la comprensión del porqué. Es la diferencia entre el 99% del análisis del sitio web que es hecho, aunque produzca muy pocos criterios, y el 1% que suministra una ventana para la percepción de un cliente.

Combinar el qué (cuantitativo) con el porqué (cualitativo) puede ser extremadamente eficiente. También es fundamental para nuestra capacidad obtener todos los datos del flujo de clics y analizarlos realmente para encontrar los criterios que lleven a las alteraciones significativas del sitio web, para mejorar las experiencias de nuestros usuarios.

Aunque existan muchas opciones para el análisis cualitativo, su primera misión debe ser comprender todo que lo que pueda sobre las interacciones del cliente con su sitio web. Una comprensión amplia de las interacciones del visitante puede llevarlo a criterios accionables más rápidamente, teniendo un impacto más productivo en su toma de decisiones.

Existen muchas metodologías usadas para reunir los datos cualitativos del cliente (el porqué), por ejemplo:
- Prueba de uso de laboratorio (invitando a los participantes a completar las tareas, guiados o no)
- Visitas del sitio, también llamadas de sígame (observando el ambiente natural de un cliente)
- Experimentación/prueba
- Investigación

Si usted fuera nuevo en este mundo, la última opción es una buena manera de iniciar. Diferente de lo que usted pueda haber oído, la investigación es fácil de implementar, puede ser una metodología continua y seguramente está llena de criterios útiles para una acción muy orientada.

Combinar el porqué (intención, motivación) con el qué (clics, cuentas del visitante) debe ser la base de cualquier programa de web analítica accionable y exitosa.