errores analitica web Como comercializador, usted es muy consciente de lo importante que es controlar el rendimiento de su sitio web. Es por eso que Google Analytics es tan frecuente y se ha convertido en parte integral de la comprensión de la salud de cualquier negocio en línea. La adopción generalizada de la analítica de datos y las interfaces de generación de informes fáciles de usar de Google y Adobe han llevado a una familiaridad general con los datos entre los profesionales de marketing, junto con la confianza para interpretar el rendimiento del sitio web utilizando métricas comunes. Sin embargo, aunque muchas de estas métricas parecen sencillas, algunas de las más utilizadas son más difíciles de interpretar de lo que parecen a primera vista. A continuación se presentan tres errores comunes que cometen los profesionales de marketing al descifrar los resultados, junto con consejos sobre cómo evitarlos.

Error 1: Usar el tiempo en el sitio/página para tomar decisiones

A los productores de contenido, agencias de publicidad y muchos otros vendedores les encanta mencionar el mayor tiempo en el sitio como si fuera un indicador claro de que los visitantes de su sitio web están más comprometidos y una justificación de que debe pagarles más para continuar creando un contenido tan excelente. Por el contrario, la reducción del tiempo de permanencia en la obra se considera generalmente como una mala tendencia que debe evitarse. Después de todo, ¿no debería la gente pasar más tiempo en su sitio y tomar las medidas que usted quiere que tomen? El problema aquí es que nadie, y me refiero a nadie, puede interpretar el tiempo en el lugar correctamente. Por qué? Considere estos tres ejemplos:
  • La persona «A» visita su sitio web en busca de información sobre productos y desea descargar una hoja de especificaciones para algunos productos similares. Ella también está interesada en leer sobre nuevos productos. Pasa seis minutos en el sitio.
  • La Persona «B» visita su sitio y sabe exactamente lo que está buscando, que es el nombre de una pieza específica para uno de los productos de su empresa, por lo que puede solicitarlo a través de su distribuidor local. Ella sabe la página específica que está buscando, dónde se encuentra la información en la página, y finalmente sólo pasa 10 segundos en la página antes de salir y no tomar ninguna otra acción.
  • La Persona «C» visita tu sitio pero tiene 20 pestañas abiertas en Chrome y sólo una de ellas es tu página. No está especialmente interesado en su producto o marca, pero uno de sus enlaces apareció en una página de resultados de búsqueda, así que lo abrió para comparar su producto con otros similares. Después de 15 minutos de navegar por otras pestañas abiertas, llega a su sitio donde ve dos páginas rápidamente, hace clic en un par de elementos de la página y luego vuelve a pasar a una pestaña diferente. Eventualmente, la cookie para su visita se agota y se registra como si hubiera pasado 45 minutos en su sitio.
Utilizando la lógica típica del tiempo en el sitio, la Persona «A» es una visita «buena», la Persona «B» es una visita «mala» y la Persona «C» es una visita «excelente». Esto obviamente no tiene ningún sentido, ya que tanto «A» como «B» son visitas deseables, pero «C» claramente no lo era. Desafortunadamente, al usar el tiempo en el sitio, no puede determinar qué tipo de visita está recibiendo realmente, lo que lo hace virtualmente inútil en la toma de decisiones. Solución: En lugar de utilizar el tiempo en el sitio, considere la posibilidad de utilizar una combinación de tasa de rebote, páginas vistas por visita, profundidad de desplazamiento, clics de CTA y volumen de tráfico general para tener una idea de si sus visitantes están realmente comprometidos. La mayoría de estas métricas ya están incluidas en las versiones básicas de Adobe Analytics y Google Analytics, sin embargo, la profundidad de desplazamiento puede requerir un poco de trabajo de instrumentación ligera en Adobe y, de forma similar, debe activarse manualmente en Google Analytics. Si utiliza el tiempo en la página porque no tiene mucho contenido centrado en el clic para que los visitantes interactúen con él, considere dividir su texto en secciones y ocultar parte de él detrás de un clic de «ver más» para que pueda entender mejor si la gente está interesada en leer toda la amplitud de su contenido. Algunos visitantes pueden encontrar este formato menos amigable para una lectura fácil, pero si usted está luchando para encontrar maneras de medir el compromiso, entonces este inconveniente menor para su visitante puede valer la pena el riesgo.

Error 2: Confiar en una sola métrica sin ningún otro contexto

Otro escenario común es cuando el anunciante utiliza una sola métrica como único indicador de éxito, sin considerar ningún otro contexto. Usted podría pensar que una métrica fácilmente comprensible como las ventas o los ingresos tendría mucho sentido. Pero, incluso con una medida tan sencilla como los ingresos, puede haber otros factores en juego. Tal vez los ingresos se vean bien aislados (¡10 millones de dólares, increíble!), pero aún así no cumplió con su objetivo para el trimestre, y los inversionistas no estarán complacidos, lo que hará que el valor de las acciones de su compañía se desplome. Tal vez todos tus ingresos provengan de un solo cliente, pero ¿qué pasa si ese cliente es Sears, acaba de quebrar y no tienes otras fuentes de ingresos sustanciales después del segundo trimestre? ¡No es bueno! Aunque los ingresos son un ejemplo extremo, muchos profesionales del marketing utilizan las métricas de forma aislada, manteniéndolas como éxitos sorprendentes, cuando están lejos de ello. El volumen de tráfico es un ejemplo que aparece con frecuencia. Pero sin el porcentaje de rebote y el contexto de conversión para ese tráfico, no hay manera de determinar si fue un tráfico de buena calidad o si la audiencia ideal prevista estaba en el sitio. Solución: Para evitar tomar decisiones comerciales ineficaces, siempre considere el contexto correcto para sus métricas antes de actuar. A menudo, puede confirmar que se dirige en la dirección correcta haciendo una verificación rápida de que los datos limpios están llegando o triangulando sus hallazgos con una métrica adicional.

Error 3: Continuar informando sobre las métricas sólo porque han sido utilizadas en el pasado.

Este error podría ciertamente aplicarse a algo más que a métricas: la tendencia a menudo irresistible a perpetuar una práctica comercial simplemente porque «es lo que siempre hemos hecho». Muchas marcas insisten en utilizar las métricas de baja calidad del sitio sin otra razón que la que utilizaron en el pasado. Una vez trabajé con un ejecutivo de marketing que quería seguir sumando diariamente visitantes únicos a través del sitio web de la empresa en Adobe, porque así es como funcionaba la antigua plataforma de Coremetrics (no ofrecía desduplicación como lo hacen las herramientas más avanzadas de hoy en día). Al hacerlo, el número real de visitantes únicos fue superado en todo el sitio en aproximadamente un 30% durante el año. Ese error tuvo un impacto negativo neto en los ingresos esperados y en los objetivos de crecimiento, que eran inalcanzables debido a un recuento inflado de visitantes. Solución: A veces las métricas heredadas tienen sentido, especialmente para fines de evaluación comparativa, pero es muy importante que realice auditorías periódicas para asegurarse de que todas las métricas e informes que utiliza para tomar decisiones sobre el sitio siguen siendo adecuados, dado el cambiante entorno empresarial. Mientras que el análisis de las métricas es un componente esencial para tomar decisiones informadas sobre las estrategias de su sitio web, es imperativo que usted audite sus prácticas analíticas y mantenga la flexibilidad en su enfoque táctico. Asegúrese de examinar un conjunto amplio y variado de condiciones y métricas. Y adaptarse a los cambios en las condiciones del mercado y la tecnología que podrían afectar no sólo sus percepciones sino también sus resultados.