segmentacion

Uno de los estudios más importantes que podemos hacer de nuestros usuarios es entender como toman sus decisiones de compra y definitivamente como convierten a nuestros objetivos de negocio. Para ello a nivel de análisis de visitas sueltas tenemos los famosos embudos de conversión, cuyo análisis trabajamos hace algún tiempo en este mismo blog. Los embudos son herramientas fantásticas para trabajar la conversión directa pero el marketing online sabemos que ha ido evolucionando y que esta visión muchas veces está sesgada: el usuario no toma su decisión de compra realmente dentro de un embudo y tampoco toma su decisión en una sola visita...

Por ese motivo prácticamente todas las herramientas de análisis de datos han ido poco a poco dando el paso hacia el análisis a nivel de usuario. De esta visión-usuario mismo tuvimos un evento dedicado en el eShow de madrid hace medio año (User Web Analytics) y dentro de muy poco tendremos la segunda edición de este mismo evento en Barcelona, con una visión mucho más centrada en los propios Funnels (UserWebAnalytics: Welcome to the Funnel!). Sin embargo, aunque las herramientas de seguimiento a nivel de usuario están ahí, es cierto que a muchas personas, al observarlos, se les hace extremadamente difícil sacar conclusiones y mucho menos insights de sus informes. Son datos con los que no estamos tan acostumbrados a trabajar y cuyo significado no siempre es tan directo de entender como en los datos de ámbito visita.

En este post lo que intentaré es explicar la metodología con la que trabajamos con nuestros clientes las conversiones a nivel de usuario. Una metodología que debo agradecer a lasrgas discusiones con mi compañero Jose Roig, con quien batallo día a día sacando datos e interpretándolos. Este trabajo nos llevará desde la superficie hasta el detalle del análisis del proceso de conversión a nivel de usuario único, es decir, cómo analizar cómo convierten las personas, o lo que en analítica llamamos persona (a sabiendas que de que no lo son realmente). Así que permitirme que parta de la base y ya llegaremos poco a poco a la parte práctica...

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Creo que hay pocos analistas webs y profesionales del marketing online en general que no estén totalmente enamorados de los embudos de conversión. Pocas herramientas son tan claras y efectivas a la hora de mejorar nuestras conversiones en la web. Las visitas llegan a nuestra web, entran en el embudo y, poco a poco, van perdiéndose a medida que avanzan por el mismo hasta que consiguen el objetivo. Sí, los embudos de conversión son geniales para detectar problemas de conversión y mejor aún: solucionarlos.

Pero la realidad es que los embudos de conversión no son herramientas que hagan magia. Muchas personas los usan, sí, pero una vez los tenemos definidos y configurados pocos son los que son capaces de entender los problemas que se les están mostrando y menos aún como solucionarlos. Tendemos a buscar la solución fácil, quedarnos con el dato que nos aparece en pantalla y sacar conclusiones que una gran cantidad de veces tienen mucho más de suposición que de análisis real de los datos. Y esto es porque el embudo en sí es solo el principio, una vez empezamos a ver como se comportan los usuarios en el mismo llega la hora de analizar cada uno de sus pasos.

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Cómo veréis los que soléis leer este blog, últimamente me ha dado por el análisis del comportamiento del usuario. Quizás una de las partes que la analítica que más veces se obvia o se resuelve con uno o dos indicadores vagos. Llevamos ya un par de posts sobre el tema: para ver como analizar a nuestra medida los flujos de páginas del usuario y los recursos de navegación que utilizan. Hoy vamos a ir con algo un poco más global y conceptual: El seguimiento de perfiles de Comportamiento.

Cuando analizamos a los usuarios que navegan por nuestro site una buena opción siempre es clasificarlos según las acciones que realizan en el mismo y así acercarnos a la analítica de personas o perfiles todo lo posible (siempre teniendo en cuenta las limitaciones de una herramienta cuantitativa). Aquí podemos llegar a imaginar distintos tipos de usuarios pero por lo general solo resolvemos a los más sencillos: visitas, rebotes, visitas a página de producto, visitas que convierten, etc. Aun a sabiendas de que nuestros usuarios merecen una clasificación mejor (podemos hilar mucho más fino), no solemos llevarla a cabo por lo complejo que puede resultar medir algunos perfiles. Pero ¿quien no quisiera poder sacar de Google Analytics directamente a todos sus usuarios clasificados según su comportamiento?

Hoy vamos a ver una forma de resolver esta clasificación por perfiles de comportamiento de los usuarios que nos permita disponer de ellos como variables o dimensiones personalizadas en Google Analytics...

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Llevo ya unos años haciendo implementaciones orientadas a negocio de Google Analytics. Ya sabéis, Google Analytics por defecto es fácil de instalar: un corta y pega y listos, pero cuando empezamos a orientarlo hacia nuestro verdadero negocio empezamos a necesitar nuevos datos, que sean mucho más cercanos a nuestra realidad empresarial que los datos técnicos y genéricos que se nos muestran en los informes por defecto de Analytics. Necesitamos nutrir la herramienta de datos extra: lanzar eventos, ecommerce, manipular URLs, etc. Y todo persiguiendo un objetivo simple: Que Google Analytics nos sirva como herramienta para medir nuestro negocio y no solo nuestra web.

En un principio todo suena bien, es un servicio fácil de explicar y con grandes ventajas para cualquier empresa o negocio. Pero es cuando te pones manos a la obra y empiezas a impartirlo cuando te das cuenta de que necesitas seguir una metodología clara para llevar a buen puerto este tipo de proyectos. No se trata simplemente de hacer un par de añadidos de código, un par de segmentos y un par de informes personalizados. Eso lo sabe hacer todo el mundo. El problema está en que si quieres realmente sacar partido a un negocio, tienes que ir de la mano de aquellos que conocen dicho negocio mucho mejor que tu y conseguir transformar sus inquietudes en respuestas y la actividad de los usuarios en información comprensible y dentro de sus esquemas de seguimiento de los resultados.

En este post, quería compartir mi experiencia en este sentido y dejar clara la metodología que llevo ya usando un par de años con buenos resultados y yo diría que clientes satisfechos. Se trata solo de un mapa y alguna técnica, donde ubicar todo el trabajo a realizar. Ni que decir que esta no es "LA forma" de hacer las cosas sino "una forma" como cualquier otra: la que yo uso.

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Recientemente he estado hablando del tema del análisis global de tráfico SEO en función del tipo de visitante que nos llega. Es realmente un tema interesante que creo que no se ha tratado demasiado en el mundo del SEO y de la analítica web, por lo que he decidido dedicar este post al tema.

Vamos a hablar de qué supone el tráfico de usuarios nuevos y recurrentes en un análisis del tráfico orgánico (alias SEO) y ver como tenemos que trabajar con estos segmentos de tráfico para orientar nuestra actividad.

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Esta entrada pretende ser solo un pequeño apunte para resolver las dudas en un punto donde la gente suele confundirse a la hora de crear sus informes personalizados y segmentaciones varias. Esto sucede sobretodo cuando pasamos a usar la descarga de datos mediante la API de Google Analytics para crear informes más ricos y enfocados a negocio, aunque al tratarse de un error de concepto puede sucederle a cualquiera.

Y es que estas dos herramientas parecen lo mismo a simple vista, pero en la práctica, al usarlas, la información que extraemos de Google Analytics puede ser totalmente falsa si no tenemos en cuenta sus peculiaridades y podemos acabar presentando informes que poco tienen que ver con la realidad de nuestro tráfico.

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En algunas ocasiones, cuando presentas informes, cuadros o dashboards a cliente te puede terminar llegando un feedback semejante: "pues así si que lo veo claro, es que no habiamos pensado en ordenar los datos de esta forma". Sin duda que te respondan con una frase como esta es muy de agradecer, significa que vas por puen camino y que estás aportando nuevas perspectivas al cliente.

Entre tanto dato presentado, una de las cosas que más hacen ladear la cabeza a aquellos que no están del todo metidos en analítica pero si lo están en Analytics (que no es lo mismo) son las segmentaciones inteligentes de los datos de los que disponemos. Lo curioso es que son realmente estas segmentaciones las que hacen la magia de aportar una nueva perspectiva a tus informes, agilizado todo el trabajo y sobretodo la toma de decisiones y la compresnsión de los datos presentados.

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Comento el caso del SEO porque es donde más se tienden a olvidar estas segmentaciones, perdiendose así parte del sentido en los datos que observamos para nuestras mediciones. Si bien, estas segmentaciones pueden ser importantes en cualquier medio de captación de usuarios, es seguramente en el SEO donde el ratio "importancia real" vs. "uso que se hace de estos indicadores" es más bajo de todos los canales. En el resto, o bien estos datos pierden importancia o realmente se suelen tener en cuenta por sus responsables.

El SEO poco a poco se ha ido transformando. Ya no vale hablar de posiciones: aburren, son complicadas, no son creíbles y te hacen perder mucho tiempo en comprenderlas. Como cualquier disciplina que evolucione, poco a poco se va adaptando cada vez más a las necesidades de la empresa. Así pues, a día de hoy, es corriente usar los KPI directos de negocio en la valoración del la actividad SEO (los indicadores principales, que realmente nos muestran los cambios en en negocio). Eso no significa que el SEO se haya vuelto como el PPC -alias SEM-, el email marketing o el marketing de afiliados donde cada acción tiene su resultado directo, pero si que el viejo slogan de Pirelli "la potencia sin control no sirve de nada" o lo que es lo mismo "El posicionamiento si no se orienta al negocio no sirve de nada" ha sido entendido e interiorizado por la gran mayoría.

Así que bueno, ahí estamos todos: Con nuestros reportings más básicos o más complejos centrando parte de nuestro tiempo a dar sentido a toda esa colección de indicadores para demostrar que está pasando con nuestras webs, algo importantisimo sobretodo en un tiempo en el que el "zoologico de google" (nombre que cada vez veo más usado coloquialmente para referirse a "panda + penguin") nos a tocado a todos de una u otra forma.

Mi granito de arena, con este post, es llamar la atención sobre la medición de indicadores sueltos o segmentados según los criterios que os comentaba: Fidelización y Tráfico de Calidad.

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Algo que me preguntan bastante ultimamente -no se por qué será :P- es cómo trabajar esos bonitos y complejos Dashboards en Excel de los que algunas empresas disponen -por qué será-. El problema está en que mucha gente piensa que hay algo de magia detrás de todo esto, una función secreta que usamos en analítica del estilo "crear Dashboard" y que solo hace falta descubrir ese botón para disfrutar de estos cuadros llenos de gráficos y colores.

Y es que más o menos, todos creemos que sabemos manejar Excel, pero son muy pocos los que han tenido que masticarlo lo suficiente como para sacar sus verdaderas posibilidades a la que es, sin duda, la mejor herramienta de la Suite Office de Microsoft. En este artículo veremos un pequeño tutorial sobre como empezar a dar tus primeros pasos en la creación de paneles de control serios a la par que atractivos con Excel.

Repasaremos la utilidad real de Excel, cómo importar datos, cómo usar las fórmulas de resumen más comunes, como aplicar tablas dinámicas y veremos pequeños trucos de diseño. Al final crearemos 2 Dashboards sencillos pero que deberían bastaros para poder fabricar vuestros propios informes de negocio:

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Una de las cosas que más me sorprenden de la mayor parte de herramientas de analítica y especialmente de Google Analytics es la elección de sus indicadores principales. Entiendo que todo es fruto de la costumbre y que la gente entiende de forma mucho más directa que es un "porcentaje de Rebote" o la media de "páginas por visita" que otros valores y de ahí la decisión de estandarizar los indicadores principales de la forma en la que estamos acostumbrados a verlos.

Sin embargo, cuando pasamos de una visión puntual a un análisis continuo estos indicadores ficticios solo no nos ayudan lo suficiente y tenemos que buscar otros... En esta ocasión me gustaría hablar de la visita "Engaged" (comprometida) y lo que puede suponer tenerla en cuenta en nuestro análisis periódico de nuestras webs...

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