Clinic SEO Analitica Web: Lo que se se vio y lo que no se vio…


Bueno, como ya anuncié en el blog y en twitter este pasado martes 17 se celebró el 5º Clinic SEO, en este caso centrado en la Analítica y en el que Xavier Colomes (twitterblog) , Kico Pascual (twitterblog) y yo realizamos un caso práctico de un proyecto de analítica web.

El evento estuvo bastante bien. Yo al menos salí muy contento. 280 entradas reservadas y bastantes más de 200 personas en la sala. Todos con ganas de disfrutar un poquillo de este mundo, lo que siempre te garantiza la satisfacción de haber sido al menos un poco útil.

La organización por parte de la gente del Clinic también fue estupenda, con avisos constantes por distintos medios y lo mejor: esa sensación que te dejan de que todo está controlado. Como pegas podríamos decir que el streaming los primeros minutos no fue muy fino (aunque luego bcntalks se lo curró y consiguió arreglarlo) y que el tiempo se nos quedó corto en muchos sentidos: por un lado al disponer de solo 1 hora y media, a la hora de decidir que comentar fue obligarorio dejar muchas cosas fuera de la presentación o pasarlas muy rápidamente y por otro al tener la hora muy cerrada y haber esperado a que la gente se sentase para empezar, las conclusiones del proyecto -que sin duda eran lo más interesante-, no se pudieron explicar con calma…

Aún con esto, repito que yo estoy muy contento con el evento, pero está claro que no soy yo quien debe juzgarlo. 😉

Un repaso al caso en general

Al ser un «Clinic», lo que hicimos fue acercar lo máximo posible la experiencia a la realidad. Para ello nada mejor que coger un caso real de un proyecto que por sus características aun no había podido sacar partido de la analítica ni de la inteligencia de negocio. Para ello Kico puso en el asador a uno de sus proyectos secundarios: itv.com.es, un site que inicialmente se creo por temas de link building (es decir, que no pensaba en potenciarse directamente sino que nació para apoyar a otros) y que fue creciendo hasta conseguir ser un proyecto interesante por si solo.

Sobre este site decidimos desarrollar lo que sería un proyecto de Analítica Web serio, donde incluso planteamos adoptar distintos roles, dejando a Kico el papel de cliente necesitado y haciendo xavi y yo de consultores de analítica web que reciben a su cliente.

Ante esto se planteo una metodología sencilla que seguir en todo proyecto de analítica web y que sinceramente esperabamos que fuese lo que más hondo calase en los asistentes: Necesitamos una metodología clara. Un roadmap de lo que vamos a hacer… de otra forma la analítica se transforma en informes sueltos y si no estás profundamente metido en el proyecto es fácil perder el norte y quedarse en los detalles. Xavi como responsable de Analítica en Atrapalo llevo este apartado de una forma muy lógica que sin duda fue la clave para dar sentido a toda la charla.

En esta metodología tratamos varios puntos que voy a resumir:

1) – Alineación – Definición del Proyecto
2) – Aproximación – Evaluación de la Situación Actual
3) – Dirección – Definir Objetivos
4) – Recogida de Datos – Implementación de herramientas
5) – Conocimiento – Análisis de las distintas fuentes de datos
6) – Acción – Recomendaciones, Cambios y Testing

Un plan claro, que puede ser aplicado como mapa general a cualquier proyecto de analítica web. Dentro del mismo desarrollamos los pasos uno a uno de lo que fué el proyecto de análisis de itv.com.es. Resumiré algunos puntos, pero está claro que no puedo reproducir toda la conferencia en este post…

En la definición del proyecto dejamos claro que lo importante es la entrevista detallada con el cliente y la extracción de objetivos claros de la misma. En este caso vimos que el «cliente» tenía dos necesidades claras con este proyecto:

1. “Necesita rentabilizar el proyecto”
2. “Antes, quiere asegurarse de que da los pasos correctos”.

De ahí pasamos a evaluar la situación actual del mismo: que lo conforma, que tipología de usuarios tiene y en que basa su éxito.

El primer punto dentro de esto fue el análisis heurístico o dicho de otra forma: una primera aproximación que busque conclusiones rápidas sobre el proyecto. Dentro de este área destacamos algo obvio que pero muchas agencias no llegan a hacer: navegar por la web y convertirse en uno más de sus usuarios. Con este análisis identificamos las temáticas del site, su carencia de objetivos con los usuarios y las 3 zonas de las que estaba formado: «home y páginas», «centros de ITV» y «blog».

Siguiendo con la evaluación de la situación actual, pasamos a clasificar a los usuarios gracias a Google Analytics, destacando que no tiene ningún sentido este paso hasta haber conociedo bien la web.

Dentro de este análisis rápido vimos las 4 métricas imprescindibles:

– 119.000 visitas
– Rebote de un solo 27%
– 4,2 páginas por visita
– y fidelización de solo un 23%

También desechamos intencionadamente parte de los valores que nos da como clave analytics: visitantes únicos, paginas vistas y tiempo en el sitio (este último por resultar poco creible).

De ahí pasamos a analizar de donde vienen los usuarios dejando claro que Google era sin duda la fuente de tráfico con lo que nos encontrabamos ante un proyecto puramente SEO.

Además vimos como, la asignación de referencias no siempre es correcta y en este caso el 50% del tráfico de referencia también correspondía a buscadores.

El siguiente paso lógico fue examinar las palabras clave que usaban los usuarios para llegar al site. Para ello destacamos que mirar keywords sueltas no sirve de mucho si lo que buscamos es un análisis global de la web. No queremos decir que este informe esté mal, de hecho puede resultar muy útil para algunas tareas SEO y SEM, pero en analítica no podemos perder el tiempo con keywords concretas, tenemos que hablar siempre de segmentos de usuarios más o menos importantes en el global de la web.

Así pues, comentamos como a base de ir lanzando filtros en el informe de analytics de keywords llegabamos a descubrir los segementos de usuarios más importantes del site:

(ejemplo de uno de estos filtros rápidos)

Así pues detallamos que el tráfico venía de estas fuentes.

Keywords que contienen “itv”: 109.202 visitas (75%)

Y dentro de estas:

“itv” exacta: 57.095 (50%)
“itv” + “cita” : 28.409 (20%)
“itv” + provincias de españa: 13.789 (12%)
“itv” + “servicio” : 6.296 (5%)
“itv” + “telefono” : 908 (0,7%)
Resto de “itv” : 10% (sobretodo keywords con localidades)

Así pues, nuestra conclusión después de disponer de estos datos fue la siguiente:

– Sin Objetivos, no sabemos la calidad del tráfico
– Google es LA fuente de tráfico.
– El tráfico fundamentalmente llega interesado por la ITV o por conseguir una Cita para la ITV.
– El tráfico está interesado pero es fugaz: no hay fidelidad y no hay apenas retorno del usuario.

El siguiente paso, como no, fue definir objetivos para el tráfico que acabamos de identificar.

Después de un análisis del entorno de la temática ITV y la propia web, decidimos estos dos objetivos:

1) Captar Leads de los sectores servicios para motor y motor
2) Seguir conservando ingresos por publicidad.

A partir de ahí hicimos un paso que consideramos muy importante: Definir objetivos de analítica a partir de los objetivos de negocio:

1) Probar la capacidad de las distintas páginas de la web de captar Leads fáciles y de calidad media/baja.
2) Saber qué cantidad de datos podemos llegar a solicitar al usuario
3) Empezar a detectar puntos calientes en la web.
4) Debemos adecuar las métricas de la web a nuestro objetivo secundario: la publicidad.

Con el análisis realizado, realmente pudimos responder a todos estos objetivos, pero como os decía, por desgracia, apenas pudimos desarrollar esta respuesta durante la conferencia.

A partir de ahí ya teníamos lista la base de nuestro proyecto… lo que quedaba era implementar formas de medir todos los datos que necesitabamos, analizarlos y tomar acciones. En esos 3 bloques tuvimos que pasar solo por encima de algunas cosas y espero podais verlas un poco más en este post…

La implementación

En Google analytics y en la propia web lanzamos cambios que debían ponernos en una mejor situación para responder a nuestras dudas. Algunos de ellos fueron los siguientes…

Duplicando el código de Seguimiento de google Analytics) Por necesidades del «cliente» fue necesario que creasemos un nuevo código de analytics conviviendo con el antiguo.

Aquí destacamos como mucha gente se equivoca y simplemente copia dos códigos de seguimiento en la web, uno tras otro, cuando lo que hay que hacer es añadir a cada orden dada en analytics una variable (ponerle nombre a cada llamad). Esto lo hacemos indicando en cada función de analytics (identificadas porque empiezan por «_») ese nombre seguido de un punto.

Así pues pasamos de:

  var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['_setAccount', 'CODIGO_ANTIGUO_DE_ANALYTICS']);
  _gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {
  var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
  ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
  var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();

A la versión con dos códigos de seguimiento:

  var _gaq = _gaq || [];

  _gaq.push(['historic._setAccount', 'CODIGO_ANTIGUO_DE_ANALYTICS']);
  _gaq.push(['historic._trackPageview']);

  _gaq.push(['testing._setAccount', 'CODIGO_NUEVO_DE_ANALYTICS']);
  _gaq.push(['testing._trackPageview']);

(function() {
  var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
  ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
  var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();

De esta forma, a partir de ahora cuando usemos analytics lo haremos siempre con «testing.» delante de cada orden y así solo actuaremos sobre esa cuenta de analytics.

El siguiente paso fue manipular el rebote en analytics, dejando claro que que el rebote sea una página vista no nos aportaba nada. Aquí quisimos igualar el rebote a usuarios que no han realizado ningún click en la página y para ello presentamos el siguiente código que usa jquery para hacer esta tarea más simple:

var firstBodyClick = false;
$(document).ready(function(){
  $('body').click(function(){
    if (!firstBodyClick)
    {
      _gaq.push(['testing._trackEvent', 'NoBounce', 'NoBounce', 'One Click']);
      firstBodyClick = true;
    }
  });
});

Y que viene a hacer que la primera vez que el usuario haga click en una página se guarde un evento para que Analytics entienda que esa visita no es un rebote.

Lo siguiente que configuramos fue un test A/B, para averigurar en un nuevo formulario en TODAS las páginas del site como funcionaba la captación de Leads con solo un campo o con 3.

Aqui presentamos tres formas de hacer A/B cláicas.

1) Usando Google Optimizer: Un servicio gratuito pero que funciona sobretodo con tests individuales montados uno a uno y que por tanto no nos era cómodo.

2) Optimizely, una herramienta que personalmente me encanta. Te permite crear Test A/B sobre diseño de forma muy directa (con un editor sobre tu web que te permite en cada variante del test mover con el raton piezas de la web, editar textos, imágenes etc.). Es un servicio de pago -con prueba gratuita-, pero realmente brutal cuando estamos optimizando landings. Por desgracia, en este caso y dado que el test era sobre campos del formulario, no tenía sentido usarlo.

3) Por último comentamos la posiblidad de hacerlo «a mano» con programación a medida y añaidendo datos a Google Analytics. Nos decantamos por esta opción al ser un test sencillo de implementar técnicamente.

Aquí montamos la típica base del A/B, un random que hacía que al llegar cada nuevo visitante tuviese la mitad de posibilidades de ver un formulario con 3 campos y la otra mitad de ver uno con un solo campo.

Dependiendo de la versión que el usuario viese se cambiaba el código de analytics añadiendo una Variable personalizada para indicar a analytics que versión vió el usuario.

Versión Formulario con 3 campos:

 var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['testing._setAccount', 'CODIGO_ANALYTICS']);
  _gaq.push(['testing._setCustomVar', 5, 'AB Test', 'big_form', 2]);
  _gaq.push(['testing._trackPageview']);

Versión Formulario con 1 campo:

 var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['testing._setAccount', 'CODIGO_ANALYTICS']);
  _gaq.push(['testing._setCustomVar', 5, 'AB Test', 'small_form', 2]);
  _gaq.push(['testing._trackPageview']);

En ambos casos guardamos la variable en el slot 5 (por si kico quería usar el 1 para otra cosa) y las guardamos en ámbito «2» que si vemos la documentación de analytics vemos que se refiere a que esa variable contará para todas las páginas vistas que ese usuario vea durante su sesión. Así ya teníamos el A/B configurado.

Por último, lanzamos un test para detectar puntos calientes en la web, en el que buscabamos detectar si el teléfono era un elemento muy importante para los usuarios, lo suficiente como para pensar en realizar acciones con los usuarios que lo busquen…

Para ello trasformamos los teléfonos de la web en links con el texto «Click para ver Teléfono» de forma que obligabamos a los usuarios a clickar para saber los telefonos. No se trataba de ponérselo más difícil, eso nunca es bueno, sino averiguar a cuantos de los que veían esas páginas les interesaba el teléfono. Así, y como había dos tipos de muestras de teléfono en la web, lanzamos 2 posibles eventos: Telefonos vistos – Desde los listados y Telefonos vistos – Desde fichas. Para ello implementamos el siguiente código con jquery:

$(document).ready(function () {

 // Ocultando los teléfonos
$('.phone-list').each(function (i,el) {
  $el = $(el);
  $el.data( "phone", $el.html() );
  $el.html( "Click para ver Teléfono" );
});

$('.phone-record').each(function (i,el) {
  $el = $(el);
  $el.data( "phone", $el.html() );
  $el.html( "Click para ver Teléfono" );
});

// Acciones para mostrarlos:
$("a.show-phone-list").click(function () {
  $p = $(this).parent();
  $p.html( $p.data("phone") );
  _gaq.push(['testing._trackEvent', 'Telefonos vistos', 'Desde los listados']);
  return false;
});

$("a.show-phone-record").click(function () {
  $p = $(this).parent();
  $p.html( $p.data("phone") );
  _gaq.push(['testing._trackEvent', 'Telefonos vistos', 'Desde fichas']);
  return false;
});

});

A partir de ahí configuramos los objetivos en Google Analytics para poder medir todo lo que nos interesaba: los leads conseguidos (para medirlos y para medir el A/B) y los telefonos clickados. Os dejo capturas de esta configuración:

Depués, tendríamos además que configurar el propio google analytics para poder sacar partido a nuestras clasificaciones de tráfico y a los objetivos indicados.

Para ello hicimos 3 cosas:

1) Configurar Segmentos por Keywords.

Donde configuramos sementos avanzados para poder ver por separado el tráfico de los distintos grupos de keywords que analizamos. Os dejo capturas de esa configuración:

2) Configurar Segmentos por Landings.

También configuramos segmentos avanzados para poder ver el tráfico por grupos de landings. Como habíamos detectado que la web se dividia en 3 zonas claras configuramos esos 3 segmentos: home + paginas, centros de Itv y Blog:

Divertido el último de ellos, ya que como el proyecto lanzaba tanto posts como páginas desde la raiz del dominio, hubo que hacerlo a la inversa: todo lo que no fuese centro o página tenía que ser blog.

3) Configurar informes personalizados

Y para poder ver los datos que realmente más nos interesaban, configuramos nuevos informes en google analytics que poder lanzar para ver el tráfico global o con los segmentos creados. Así creamos 2 informes: uno para leads, donde ver en 3 pestañas «leads por keywords», «por landigs» o ver los resultados del «test A/B» y otro para ver resultados de los clicks en teléfonos «por keywords» o «por landings»:

A partir de ahí ya pudimos disfrutar de una serie de informes en analytics que nos permitieron ir tomando conclusiones. Aquí algunos ejemplos:

1) El resultado global del Test A/B en analytics:

Que luego, al añadirle el double-optin con MailChimp se desmentiría totalmente, dándole la vuelta al resuttado.

2) La capacidad de distintas páginas de traer tráfico que capte leads:

Donde vemos lo poco útil que nos resulta el blog para todo esto.

3) El mismo informe pero orientado a teléfono

4) La capacidad de los distintos grupos de keywords de traer tráfico que capte leads.

5) Y el mismo informe para teléfonos

6) Un ejemplo de como cruzar datos e informes, viendo las landings que más leads traen cuando la keyword es de «ITV+Cita»

7) El mismo informe aplicado a teléfonos…

8 ) y por último, un ejemplo más simple para ver los top10 de cada grupo de keywords y entenderlas un poco mejor:

El Análisis

A partir de ahí cogio las riendas Xavi y empezo a hacer analítica avanzada, donde estaba claro que Google Analytics se quedaba corto y era necesario extraer sus datos y mezclarlos con otras fuentes.

No voy a explicar aquí todo lo que digo sobre el método AIDA(s) y sobre el cuadro de control que ofreció… más que nada porque ese es material que le da pie a unos cuantos posts en su blog y no quiero chafarselos.

El tema es que dio un gran repaso a distintas formas de presentar la información y a como al ver algunos datos se demuestra que trabajo seguir en SEO: cuando atacar una keyword, cuando cambiarla por otra, cuando trabajar sus textos… etc. Remató todo esto con la demostración práctica de como trabajar con analítica cualitativa, algo que muy poca gente sabe hacer actualmente y que él domina a la perfección.

Comentaré tan solo el análisis que hicimos con los resultados de CrazyEgg, ya que esa parte si que «me tocó» comentarla.

Por un lado analizamos la Home, del site viendo dos cosas muy claras:

– Que el mapa era el gran «culpable» de la bajisima tasa de rebote del site.

– Que la página «cita itv» del menú superior era la zona más accedida y por tanto un punto caliente donde deberíamos actuar. Eso se completaba con que esa página es actualmente textual y sin llamadas a la acción lo que significa una perdida de oportunidades muy grande.

También analizamos una de las páginas de listados:

Y volvimos a descubrir que el mapa -en este caso de Google Maps- se llevaba todo el protagonismo de la página. En este caso hasta el punto de hacer que el click en los teléfonos disminuyese y confirmando lo que ya estabamos empezando a intuir… los teléfonos no son un punto caliente. Analytics nos daba solo un 20% de CTR en los eventos de teléfono incluidos lo cual no podemos considerarlo punto caliente…

Conclusiones

Al final, creo que demostramos como siguiendo la metodología adecuada uno aprende que debe preguntarle a la analítica web y termina obteniendo respuestas… en este caso expusimos unas conclusiones muy claras sobre el proyecto.

– La captación de Leads es un modelo de negocio válido: lo hemos comprobado por volumen de registros, por la validación de estos con mailchimp.

– Tenemos el conocimiento para optimizar este proceso: El A/B y los resultados de captación divididos por landings o por grupos de landings nos muestran claramente el camino a seguir en este proceso: nuestras mejores landings y el tipo de acciones a realizar.

– Hemos identificado a nuestros usuarios y entendemos sus motivaciones y necesidades: Sabemos para cada tipo de usuarios y para cada segmento que es lo que les interesa. A donde van y como conviernten.

– Hemos identificado las palabras clave y landing críticas para nuestro site: Sabemos donde está el core de nuestro negocio.

– Podemos definir los test que aportan valor al negocio: El resultado de los tests nos da pie a nuevos tests: con el lead, con la página de cita previa, con los mapas, etc.

– Tenemos una herramienta de seguimiento que nos ahorrará muchísimo tiempo: Gracias a Xavier se crea un control total del proceso de captación vía SEO y dispondemos de un panel de control para ir haciendo seguimiento del negocio semana a semana.

Algunos posts más sobre el evento:


18 respuestas a “Clinic SEO Analitica Web: Lo que se se vio y lo que no se vio…”

  1. Mil gracias por este post Iñaki, ¡no te has dejado nada de lo que se dijo!
    Además se agradece que estén algunos puntos que se pasaron muy rápido por falta de tiempo.

    Gracias crack!

  2. Hola Iñaki,

    Simplemente brutal. Si os dió tiempo de explicar esto en hora y media y que encima el público lo entendiera y además se lo pasara bien… vuestro siguiente paso es Broadway.

    Genial el uso de recursos y la forma de orientar el caso.

    Un saludo,

    Ricardo

  3. Hola Iñaki:
    Me permito escribirte para agradeceros a tí y a Xavier la charla de ayer. Fué realmente estupenda.
    Estoy estudiando el Master de Analítica Web de Kschool y me viene «de perlas» un caso práctico tan claro, potente y bien explicado. Voy a «exprimirlo» al máximo.

    Muchísmas gracias por este post también!!

    Saludos

    Mª José

  4. @Natzir

    bueno… es que tengo aun las chuletas de hace un par de días, juego con ventaja, era difícil que se me pasase. Las partes que no vimos, creo que viendo la reacción de la gente era obligado comentarlas en alguna parte, no?

    @Damaso, @Duque @jordi & @Xavi casas

    Mil gracias… aunque sin duda queda sin comentar aun la parte bestia de Xavier Colomes. A ver si se anima o al menos en clinic seo os ponen el PPT.

    @Ricardo

    Viniendo de ti es todo un cumplido. La verdad es que hay partes en el post que sencillamente no pudimos comentar en ese tiempo (por ejemplo los detalles de la implementación, que tuvimos que quedarnos con el por qué de cada una y una rápida muestra de las capturas sin apenas dar tiempo a leerlas).

    Por otro lado, lo mismo que ya he dicho, la parte de Xavier creo que respondía más a la demanda que hiciste que todo esto (que a fin de cuentas para ti debe ser pan de cada día). Te la aconsejo.

    @kico,

    Es que tengo que dejar de empezar a escribir posts a las 8 de la mañana… que me salen enormes… Ya sabes que me quedé con las ganas de poder comentar todas esas capturas, como en mi blog la sala es mia pos hablo lo que quiero! 😉 jejeje.

    @Maria José,

    Realmente un verdadero placer si os llega a servir incluso para seguir el master. 🙂

  5. Es increible todo lo que realizaron en tan solo hora y media, yo estoy en forma al posicionar articulos con SEO pero esto de analizar las keywords por separado no habia prestado atencion, un error fatal en mi caso ya que algunos articulos los he abandonado la tematica, realmente pienso que si itv + contacto + cita son las mas buscadas al combinar, me pregunto (siendo esto lo que yo haria) porque no crear un articulo con el titulo «ITV concretando cita y contacto España» te desenvuelves usando bien las keywords y al final escribes todas las ciudades o provincias como listado. Yo lo haria pero no estoy empapado del tema de ITV me han dado una leccion de algo que habia pasado por alto.

    Saludos y gracias

  6. Hola,

    Excelente resumen. ( Quiero las diapos 🙂 ).

    Lanzo una pregunta a ver si me pueden ayudar. Escenario: web multiidioma (Catalan, Castellano, Ingles).
    ¿Perjudica de alguna manera en su SEO/Usabilidad que se fuerce a que el idioma predeterminado sea el Catalan ?
    Personalmente creo que si ya que el target potencial de hispano-hablantes es de más de 400 millones y el de catalano hablantes mucho menor.
    ¿Qué pensais?

  7. Impresionante, muchas gracias por compartir tan valiosa información, me hubiese encantado asistir en vivo. Ojalá en otra ocasión sea posible.

    ¡Gracias!

  8. Por defecto diria que casi seguro…

    Si quieres resolverlo evalua el trafico procedente en landings en catalan de regiones no catalano-parlantes. Incluso siendo una prueba demasiado favorable al catalán (no todo el mundo hablar catalán en barcelona) debería darte que efectivamente la mayor parte del tráfico no entiende el idioma. A partir de ahí observas clicks en el link de cambio de idioma castellano/inglés para terminar de demostrar que los usuarios en realidad quieren otro idioma.

    Por otro lado, si es por un tema de política de empresa tu ya puedes demostrar lo que quieras. Siempre digo lo mimso, una cosa son los datos y otra cosa que siempre haya que obedecerlos, existen otros intereses en el mundo aparte de los propios objetivos. Unas nos gustarán más y otras menos.

  9. Hola ikhuerta,

    Gracias.

    Exacto!! Pobre iluso aun creía que con datos podía declinar la balanza hacia el objetivo que para mi debería ser primordial: “vender más” (o si más no, al ampliar el target, intentarlo).

    Bien, tal y como dices, no tengo nada que hacer contra una política de empresa ;)… Datos=0 / Política de empresa = 1.

    En fin, sigo creyendo que en una web multi idioma no se debería forzar el idioma, deberíamos dejarlo en funciona del idioma que el usuario tenga predeterminado en la configuración de su navegador.

    Bueno gracias de nuevo ¡!

  10. Buenas Mirulu,

    Si ya me lo olía que algo tan drástico como lo que comentas sería por algo… mira, piensa que al menos si es por politica de empresa o creencias firmas del dueño de la misma sabes a que atenerte… el problema de verdad está cuando empiezas a ver que demuestras cosas menos trascendentes sobre la web (posición de un botón, colores, etc) y te responden con un «pues debe estar mal, ya que yo creo que», ese si que es momento de dejar la analítica (o la empresa)…

  11. Buenas ikhuerta,

    Mil gracias, veo que es normal el tener que luchar contra «los topos rosas en la web» (eyetracking – pa’ que -) simplement por la frase que tu has usado: «ya que yo creo que..».

    Saludos!!

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