Analítica web: conceptos clave [+Vídeo]

Con la cantidad de datos que obtienes en el marketing digital, cada vez es más importante potenciar la capacidad analítica para poder discernir entre aquellos que son estratégicos y tienen impacto en el negocio y aquellos que son superfluos, redundantes o vanidosos. 

En este artículo voy a esclarecer algunos conceptos clave de analítica web para arrojar un poco de luz y ayudarte a la hora de enfrentarnos a los datos. ¡Sácale partido!

¿Qué es la analítica web?

Antes de nada, definamos qué es analítica web. El concepto se refiere a medir el uso y comportamiento de los usuarios en nuestra web y hacerlo con una intención concreta, es decir, para tomar decisiones que repercutan de forma positiva en nuestro negocio. En definitiva, no se trata de medir por medir, sino de tener una estrategia en este sentido. ¡Quédate con la idea!

Conceptos básicos de analítica web que deberías saber

• Medida: se refiere a un dato cuantificable único y específico. Por ejemplo: tenemos tantos registros, tantas visitas o tantas interacciones. Su problema es que no te ofrece datos de calidad, es decir, que podrás saber las visitas pero no los ingresos que te generan si no lo comparas con otro mes o con la facturación global.
• Métrica: es precisamente la relación entre dos medidas, lo cual ya nos da información de interés. Por ejemplo, el porcentaje de conversión de una landing page o de tráfico orgánico en un mes determinado, la facturación por producto… Como ves, nos proporciona datos más relevantes.
• KPI: o indicadores clave de rendimiento. Son las métricas que son clave para nosotros, o sea, que tienen que ver con nuestros objetivos de negocio. Un ejemplo es el porcentaje de tráfico orgánico con respecto al total.
• KPI target: es aquel objetivo medible que queremos alcanzar. Con el fin de medir este factor, en InboundCycle nos centramos en el acrónimo SMART para saber que debe ser un target específico, medible, alcanzable, relevante y acotado en el tiempo. ¡Apréndete esta palabra para triunfar en la analítica!
• Análisis cuantitativo y cualitativo: el análisis cuantitativo trabaja con datos únicos y agregables. Su principal ventaja es que te permite generalizar pero, en cambio, tiene una desventaja, y es que a veces se pierde el matiz. Por otro lado, el cualitativo se basa en cualidades, por eso yo recomiendo usar ambos a la vez para acabar haciendo un análisis lo más completo posible. En la interfaz de Analytics verás métricas, que son las que tienen que ver con el cuantitativo y las dimensiones, que se asocian con el cualitativo.

Otros conceptos clave en analítica web

Correlación y causalidad

Para entender este concepto tenemos que coger dos variables, es decir, dos datos concretos. Podemos encontrarnos varias situaciones: que A dependa de B, que B dependa de A, que A y B dependan de una tercera variable o que no veamos una causalidad aparente y, por lo tanto, se deba al azar. ¡Que también puede ser!

Si notamos una correspondencia entre dos variables es importante saber qué relación de causalidad hay entre ellas. Imagina, por ejemplo, que hay un aumento de la venta de helados en un barrio concreto y que también se puede observar un aumento del número de ahogamientos en piscinas. Aunque a simple vista pudiésemos sacar una causalidad de ello, realmente A y B dependen de C, que sería la época del año: el verano.

Esto también es importante en el análisis de nuestra web, es decir, saber qué es el causante de qué resultados, porque si no lo conocemos podemos tomar decisiones que repercutan negativamente en los resultados. ¿Sabes a qué me refiero?

Los 3 tipos de analítica web

• Descriptivo: es la foto actual de la situación, saber cómo está tu empresa a día de hoy o en el último período. Ten en cuenta que no siempre los datos que tenemos son relevantes. Es probable que en estos momentos no puedas analizar los objetivos de negocio porque te faltan datos que todavía no se han dado, por eso es importante replantearse si puedes describir cómo se encuentra la situación.
• Predictivo: se trata de basarse en el historial de analítica para hacer predicciones de futuro. Nace en los años 80 y 90 en el sector bancario para tratar de prever si un cliente iba a entrar en bancarrota. Hoy se utiliza en muchos ámbitos, incluyendo el marketing digital.
• Prescriptivo: no solo nos basamos en los datos actuales, el histórico y las predicciones, sino que proponemos acciones para que tengan un impacto positivo en el futuro de la empresa. Yo recomiendo que sea un itinerario a seguir, que lleva su tiempo pero nos dice si estamos alineados con los objetivos que queremos lograr.

Como ves, la analítica web te da información relevante sobre la situación de tu negocio en la red, por eso es esencial que conozcas sus conceptos clave para poder aprovecharla de la mejor manera. Con estas definiciones podrás empezar a pensar en tu estrategia y a sacar información significativa de tu negocio. ¡Manos a la obra!