Definición de la Analítica Web
La analítica web es el proceso de analizar el comportamiento de los visitantes de un sitio web mediante el seguimiento, la revisión y la elaboración de informes de los datos generados por el uso del sitio y sus componentes, como páginas web, imágenes y vídeos. El objetivo es proporcionar información útil que pueda ayudar al propietario del sitio a optimizarlo para los usuarios y cumplir con los objetivos comerciales, como aumentar el tráfico, las conversiones o las ventas.
La recopilación de datos sobre el comportamiento de los usuarios en un sitio web o una aplicación web y el análisis de dichos datos con un fin específico facilitan la toma de decisiones para lograr dicho fin. Las herramientas de análisis se comunican con los navegadores web para rastrear y analizar el comportamiento en línea y luego generar resultados en formatos legibles para humanos, como tablas, gráficos o diagramas.
Los datos que recopila la herramienta pueden incluir fuentes de tráfico, sitios de referencia, visitas o vistas de páginas, rutas tomadas y tasas de conversión , además de otras métricas como las siguientes:
- Tráfico general al sitio o aplicación.
- Porcentaje de rebote.
- Nuevos visitantes.
- Visitantes que regresan, o tasa de visitas repetidas.
- Tiempo empleado en el sitio.
- Visitantes únicos mensuales.
Además de esas métricas, el análisis web puede rastrear el comportamiento de clics y desglosado de los clientes y determinar los sitios desde los que llegan los clientes con mayor frecuencia.
Los datos compilados pueden formar parte del análisis de gestión de relaciones con el cliente que a menudo se utiliza para facilitar la toma de decisiones orientada al cliente.
¿Quién utiliza el análisis web?
El análisis web puede beneficiar a cualquier empresa o individuo que posea un sitio web o una aplicación web y necesite una forma de comprender y optimizar su rendimiento. La recopilación y el análisis web pueden revelar formas de atraer más visitantes, retener más clientes e incluso aumentar los ingresos de cada cliente.
El análisis web también es útil para lo siguiente:
- Diseñadores de interfaces de usuario o experiencia de usuario .
- Gerentes de producto.
- Científicos de datos.
- Analistas digitales.
- Comercializadores digitales.
- Especialistas en comercio electrónico.
- Gestores de contenidos.
Importancia de la analítica web
El análisis web es importante porque proporciona datos tangibles que pueden facilitar la toma de decisiones y la realización de acciones en relación con un activo web. Puede servir como métrica empresarial para promocionar productos específicos a los clientes con más probabilidades de comprarlos y para determinar qué productos es más probable que compre un cliente específico. Esto puede ayudar a mejorar la relación entre los ingresos y los costos de marketing y aumentar los ingresos, las ganancias, la rentabilidad y el retorno de la inversión (ROI) de la empresa.
Los análisis web disponibles en el formato correcto y en el momento oportuno pueden ayudar a una empresa o a un individuo de todas estas maneras:
- Personalizar el sitio para usuarios o clientes habituales para mejorar sus experiencias en el sitio y la marca y captar su lealtad.
- Determinar la probabilidad de que un cliente determinado vuelva a comprar un producto después de haberlo comprado en el pasado.
- Monitorear el dinero que gastan los clientes (o grupos específicos de clientes) para orientar futuras estrategias de ventas (por ejemplo, ventas adicionales o ventas cruzadas) o promociones.
- Observe las regiones geográficas desde donde la mayor y menor cantidad de clientes visitan y compran productos específicos y utilice esta información para orientar las estrategias de ventas o promociones específicas para cada ubicación.
- Predecir qué productos tienen más y menos probabilidades de comprar los clientes en el futuro y presentarles recomendaciones con mayores probabilidades de generar una venta.
- Realice un seguimiento de las consultas de búsqueda que generan el máximo tráfico al sitio y utilice los datos para crear y optimizar el contenido del sitio mediante estrategias de optimización de motores de búsqueda (SEO).
- Analice las principales fuentes de referencia para invertir en publicidad en los sitios de redes sociales adecuados y optimizar el gasto publicitario y el ROI.
Proceso de análisis web
El proceso de análisis web va más allá de la simple instalación de una herramienta para capturar datos de los usuarios. Implica todos estos pasos importantes:
- Establecer objetivos. El primer paso es que las empresas determinen los objetivos y resultados que buscan con la analítica web, como el aumento de las ventas o una mayor satisfacción del cliente y el conocimiento de la marca. Algunos objetivos pueden ser cuantitativos, como aumentar las ventas en un porcentaje determinado, mientras que otros pueden ser cualitativos , como mejorar las experiencias del cliente.
- Recopilar datos. El segundo paso es recopilar datos con una herramienta de análisis como Google Analytics . Estos datos provienen principalmente de solicitudes HTTP , incluidos datos a nivel de red y de aplicación. Se pueden combinar con datos externos, como direcciones de protocolo de Internet, para interpretar el uso web de los usuarios y capturar otra información relevante sobre ellos, como su ubicación y tasas de clics.
- Procesar los datos. La siguiente etapa es procesar y transformar los datos recopilados en información que facilite la toma de decisiones.
- Identificar indicadores clave de rendimiento (KPI). Los KPI son una medida cuantificable para monitorear y analizar el comportamiento de los usuarios en un sitio web, como visitas a páginas, fuentes de tráfico, tasas de rebote, usuarios únicos, sesiones de usuario y consultas de búsqueda en el sitio. Ayudan a realizar un seguimiento del progreso hacia un objetivo específico.
- Desarrollar una estrategia basada en análisis. Esta etapa implica implementar información obtenida a partir de análisis web para formular estrategias alineadas con los objetivos de la organización. Por ejemplo, los análisis de consultas de búsqueda pueden aclarar qué buscan los usuarios en Google y orientar el desarrollo de una estrategia de contenido.
- Experimente para validar e implementar la estrategia. Experimentar con diferentes estrategias puede ayudar a identificar la que dé los mejores resultados. Con las pruebas A/B, por ejemplo, una empresa crea dos versiones de un contenido (por ejemplo, un mensaje de correo electrónico) para medir la respuesta de diferentes subconjuntos de audiencia y luego utiliza la versión "ganadora" para enviarla a una audiencia más amplia y optimizar una campaña de ventas o marketing.
Traducido y adaptado de techtarget.com