Durante todo el año se ha hablado de todo tipo de análisis que se pueden realizar en un ecommerce: análisis top 30, análisis de tendencias, keywords y competencia, mediciones del impacto en redes sociales, etc. Pero ¿qué pasa con el análisis web? Mucha gente conoce el término, pero pocos saben en realidad cuál es su finalidad y cómo realizarlo.
Este post no es una “clase magistral” sobre Google Analytics. Solamente es una pequeña aproximación a la analítica web y a Google Analytics, que puede traerse gracias a la clase impartida del pasado 6 de mayo por Víctor Palomar, ya que para desentrañar todas las posibilidades de estas dos cosas, se necesitaría un libro entero.
¿Qué es la analítica web y para qué sirve?
Según la Web Analytics Association, “es la medición, colección, análisis y reporte de la data de Internet para entender y optimizar el uso del Sitio Web”. No obstante, Víctor Palomar dio una explicación mucho más clara:
Analizar la actividad de nuestro portal con el objetivo de realizar mejoras sobre el mismo tras el estudio de los datos recogidos. Consta de los siguientes pasos:
1. Recopilar información
2. Realizar preguntas correctas
3. Documentar
4. Análisis y toma de decisiones
Por otro lado y contestando a la pregunta de “para qué sirve”, el siguiente cuadro lo resume de forma muy clara:
En resumen, puede decirse que la analítica web sirve para saber que hacen los usuarios, quienes son, cuando hacen alguna acción en concreto y dónde hacen algo en el sitio web. Además puede responder a muchísimos porqués, como “por qué no visita esta página” o “por qué abandona aquí el sitio web”.
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Cabe decir que cualquier análisis web que se quiera realizar, debe estar sujeto a los objetivos que se quieran conseguir en el sitio web.
Glosario básico de la analítica web
Para poder entender bien la analítica web (y Google Analytics), es necesario primero que todo conocer una seria de términos básicos:
Visitante/Sesiones: Un visitante único es aquel identificado por la cookie de Google Analytics, mediante un ID. Las sesiones caduca a los 30 minutos de inactividad y las 00:00 horas
Visitantes exclusivos o únicos/Usuarios: Visitantes que han entrado por primera vez o solo una vez a la página web.
Página vista: Total de páginas visitadas. Las visitas repetidas a una misma página también se contabilizan.
Tiempo en sitio o tiempo de visita: tiempo entre la hora de llegada al sitio y la hora en que se visita la última página antes de abandonar o cerrar el navegador.
Porcentaje de rebote: porcentaje de visitas que han consultado la web y solo han visto una página. Un porcentaje de rebote alto no tiene porqué se malo.
% de salidas: porcentaje de abandonos desde una página determinada.
Notset: Google no ha podido acceder a una de las variables del usuario.
Notprovided: Desde 2012 si una persona esta logeada con google, como navega por https Google no muestra la información de su navegación por privacidad.
Objetivos y tasa de conversión: Número de objetivos cumplidos por los visitantes.
KPI: Key Performance Indicators, son los indicadores que permiten medir el rendimiento de un negocio web, identificar aquellas áreas que necesitan mejorarse y definir una serie de acciones futuras.
ROI: Return on investmentment: Retorno de la inversión, compara el beneficio obtenido en relación a la inversión realizada.
Primeros pasos en Google Analytics
Cierto es que existen muchísimas herramientas y sitios dedicados a la analítica web. No obstante (y para no saturar con demasiada información), en este post se hablará de Google Analytics, ya que se perfila como la herramienta más accesible al público
CREAR UNA CUENTA EN GOOGLE ANALYTICS
Lo único que se necesita para empezar a crear una cuenta en Analytics es una cuenta de Google y una página web.
En primer lugar, lo que se tiene que realizar el vincular una cuenta de Google a Analytics. Con un mismo correo se puede administrar hasta 100 cuentas y a cada cuenta se le adjudica un número identificativo (UA-XXXXX-XX).
Una vez vinculada la cuenta de correo, se puede empezar a crear la cuenta, en la que se debe especificar el nombre de éste, el nombre y la url del sitio web, la categoría y la zona horaria (¡muy importante ponerla bien!). Después de esto se aceptan los términos de servicio y se hace click en “Obtener ID de seguimiento” Este ID se debe colocar en el sitio web, ya sea mediante código u otros métodos posibles (en el caso de los CMS):
En Magento existe una API en Sistemas Configuración Ventas API de Google, la cual se tiene que habilitar y colocar el ID de seguimiento
Prestashop tiene un módulo de Google Analytics, por lo que solamente hay que instalarlo e introducir el ID de seguimiento.
Por último en WordPress se puede realizar mediante la modificación del código o mediante algún plugin que facilita la instalación (hay bastantes y muy buenos). Ver ¿Cómo crear un evento en Google Analytics desde WordPress?
CONFIGURACIÓN BÁSICA DE GOOGLE ANALYTICS
Lo que se debería hacer en este punto (y lo que posiblemente sea lo mejor) es visitar el gran número de pestañas que tiene la herramienta para ir conociéndolas y ver qué información ofrecen y qué se puede configurar.
Una vez hecho esto, es importante comprender que Google Analytics ofrece la posibilidad de configurar otras cuentas de correo a los perfiles que se tenga, ya sea como administrador o como usuario básico. Esto se debe tener muy en cuenta, ya que si por ejemplo solamente queremos dar acceso a alguien a los resultados de Adwords, deberemos realizarlo desde la pestaña de “Gestión de usuarios”.
Por otro lado, si se quiere empezar a utilizar Google Analytics se debe tener en cuenta aspectos como la “Configuración de objetivos” (que es lo que queremos conseguir en nuestro sitio web, limitados a 20 por perfil) o la “Configuración de vistas” (que permiten filtrar el tráfico recogido por un perfil).
Y hasta llega el post de hoy. No se ha profundizado mucho en Google Analytics porque el post no tendría fin. Si se os ha despertado el gusanillo por la analítica web, podéis buscar en este mismo blogs artículos que tratan en profundidad el tema y hablan más sobre Google Analytics.
¡Hasta el próximo post!
