<img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://dc.ads.linkedin.com/collect/?pid=81693&amp;fmt=gif">

Cómo usar Google Analytics para testear tu página web [+Vídeo]

En una estrategia de inbound marketing el análisis es un elemento vital que te permite medir y mejorar las acciones para alcanzar tus objetivos.

Google Analytics es una herramienta que puede darte mucho juego a la hora de analizar el tráfico de tu web. Si hasta ahora solo la has utilizado para medir el volumen de visitas, que sepas que tiene mucho potencial para ofrecerte. Si quieres saber más acerca de las funcionalidades de Google Analytics para analizar tu web, te aconsejo leer este post de mi colega Dean Romero.

Como te comentaba, monitorizar tu web es una tarea que no puedes saltarte si quieres ver resultados y aportar mejoras constantes. De esta forma, harás que la experiencia de los visitantes de tu web también sea cada vez mejor y aumentarás también las oportunidades de conversión.

Esta herramienta de Google, de hecho, te ofrece varias opciones que te permiten analizar tu estrategia a varios niveles:

  • A nivel cuantitativo, puedes analizar las distintas fases del funnel para poder detectar puntos en los que la conversión sea baja y actuar para poder generar más leads y leads cualificados.
  • A nivel cualitativo, puedes utilizar los datos relativos al comportamiento de los usuarios en tu web para entender si estamos respondiendo a sus expectativas al visitar nuestra página.

¿Quieres saber cómo aprovechar Google Analytics para testear tu página? A continuación, te explico el test que realicé hace unas semanas en la web de InboundCycle utilizando la funcionalidad de realizar experimentos de Google Analytics, una forma fácil y gratuita de testear tu web. Si ya conoces esta funcionalidad y quieres aprender más sobre métricas de marketing online, puedes descargarte la guía gratuita Las 6 métricas que de verdad preocupan a tu jefe.

Ahora, ¡vamos a lo práctico!

Mejora tu web con los experimentos de Google Analytics

Hoy en día una experiencia de navegación fácil y agradable es uno de los elementos clave para enganchar a usuarios cada vez más exigentes, que buscan información de calidad y tienen muchas opciones a su alcance.

Y no te hablo de un tema abstracto, sino de algo que experimentamos todos, todos los días. Piénsalo: ¿cuánto tardas en abandonar una página poco legible, que se carga lentamente o que tiene elementos que estorban la navegación?

Este ha sido el enfoque de mi experimento en Google Analytics.

En esta ocasión, mi objetivo era entender si el usuario estaba consumiendo fácilmente la información que proporcionamos a través de los artículos del blog de InboundCycle y encontrar soluciones para mejorar nuestra página y su experiencia.

Para este propósito, he recurrido al análisis de los datos cuantitativos de una de las 3 páginas más visitadas de nuestra web, Proceso de compra: ¿qué es?

Esta página genera la siguientes métricas (los datos que te presento son una media de 3 meses):

  • 5.000-7.000 visitas mensuales orgánicas
  • 31 % rebote
  • 2 minutos de duración media de la sesión
  • 0,43 % de conversión a lead

A la luz de estos datos, me interesaba encontrar una vía para mejorar la ratio de conversión a lead y el porcentaje de rebote de la página.

Para ello, quise disponer de más detalles sobre el comportamiento de los usuarios que llegaban a la página y decidí poner en marcha un mapa de calor que me permitiera hacer un seguimiento de su navegación.

Para esta tarea usé Crazyegg, pero ten en cuenta que hay otras herramientas que ofrecen la misma función, como por ejemplo Sumo.me o Hotjar.

¡Et voilà! Al cabo de unos días ya estaba almacenando datos de los puntos de la página que más clics recogían de los usuarios:

testear-web-heatmap1.png

Estas herramientas son muy útiles para detectar el comportamiento de los usuarios y aportar ajustes a tu web.

En nuestro caso, por ejemplo, pude observar que:

  1. Uno de los puntos que más clics recibía (más del 24 %) era la cruz de cierre de la barra superior de generación de leads.
  2. Al inicio de cada uno de los párrafos y a lo largo de las frases se concentraban muchos clics.

En el primer caso, el mensaje era bastante fácil de interpretar: una buena parte de los usuarios veía la barra como un elemento de estorbo.

El segundo patrón de comportamiento me dio un poco más que pensar. El hecho de que hubiera clics a lo largo de todo el ancho de la página me hizo suponer que quizás la gente seleccionaba el texto porque le resultaba difícil leerlo.

¿Podría ser que el ancho de la página, la tipografía o el interlineado estuvieran dificultando la lectura?

testear-web-heatmap2.png

Con esta información y preguntas en la cabeza, decidí pasar a la acción creando una versión de la página que pudiera mejorar la experiencia de lectura de los usuarios.

Para testear mis hipótesis, aproveché la función "Experimentos" de Google Analytics, que permite testear múltiples variaciones de una página (hasta 10 versiones completas de una única página).

Elegí esta herramienta de Google por distintas razones:

  • El contenido de nuestra web está alojado en HubSpot y no permite Test A/B en las Website Pages (aunque sí permite esta funcionalidad para landing pages y emails).
  • Es una plataforma que ya utilizamos para el análisis de resultados de los proyectos y no me suponía inversión de tiempo para aprender su funcionamiento.
  • Al ser una herramienta gratuita no tiene costes extras.

Cómo poner en marcha un test con la función "Experimentos"

En el apartado "Comportamiento" de Google Analytics encuentras la función "Experimentos", donde puedes crear y gestionar tu test:

testear-web-analytics1.png

Si te interesa mejorar la versión de una página de tu web, necesitarás tener listas las páginas con las variaciones aplicadas.

Volviendo a mi experimento, para intentar ofrecer una lectura más ágil creé una versión del artículo con un ancho de columna de texto más estrecho:

Versión original:

testear-web-pagina1.png

Versión alternativa:

testear-web-pagina2.png

Al tratarse de la misma página con contenido idéntico (únicamente cambia el layout), en la versión alternativa coloqué una etiqueta no index para evitar incurrir en penalizaciones por contenido duplicado.

En este punto pude empezar la configuración de mi experimento. Para esto, únicamente seguí los pasos que propone Google Analytics:

testear-web-experimento1.png

Paso 1: la creación del experimento

En la sección “Objetivos del experimento” tienes la posibilidad de seleccionar entre 3 métricas (Duración de la sesión, Número de visitas a páginas y Rebotes) o, seleccionando la opción “Crear un objetivo nuevo”, cualquiera de los objetivos (Goals) que tengas definidos en esta vista.

En la configuración de mi experimento para mejorar la experiencia de los usuarios opté por hacer un seguimiento de los rebotes que se generaban en cada una de las versiones de la página. Si la versión alternativa realmente resultara más cómoda de leer, los usuarios se mantendrían más tiempo en la página y quizás visitarían otros contenidos de la sección.

El siguiente parámetro para la configuración consiste en el porcentaje de tráfico que quieres incluir en el experimento.

Si la página que quieres analizar recibe poco tráfico o lo que quieres es validar cuanto antes tus hipótesis, te recomiendo usar el 100 %. De este modo, podrás recoger el máximo de datos en el menor tiempo posible.

En la sección “Opciones avanzadas”, Google Analytics te permite definir más detalles:

  • La duración del experimento.
  • La distribución del tráfico entre las variables que definas.
  • Los límites de confianza que quieres conseguir antes de dar el experimento por concluido.

Paso 2: la configuración del experimento

Aquí tendrás que configurar los detalles de las variantes del experimento que quieras testear. En mi caso, opté por 2 versiones, pero recuerda que la herramienta te permite testear hasta 10 versiones de la misma página.

testear-web-experimento2.png

Una vez configurados los parámetros anteriores, Google Analytics genera un código de experimentos que deberás colocar en el head de cada página de tu test.

A partir de esta acción, se empezarán a recoger datos y podrás consultarlos desde el apartado "Experimentos":

testear-web-experimento3.png

Así es: ¡tu experimento ya está listo y en marcha!

Como ves, esta funcionalidad de Google Analytics es un sistema fácil y rápido para realizar tests en tu página web.

En el ejemplo que he compartido contigo, los datos del experimento hasta el momento no han sido concluyentes. Nos esperan nuevas pruebas que permitan mejorar la experiencia de lectura del usuario.

Y tú, ¿conocías esta funcionalidad de Google Analytics? ¿Cuál ha sido el experimento más exitoso que has realizado? ¡Compártelo conmigo en los comentarios! :)

New Call-to-action

También te pueden interesar...

Cómo elaborar un informe para presentar mejor los resultados de tu estrategia
¿Por qué el bounce rate no es significativo en inbound marketing?
5 vídeos sobre analítica de resultados y ROI que no te puedes perder

¿Y tú qué opinas? ¡Déjanos aquí tus comentarios!

Suscríbete al Blog
Suscríbete por email y recibe además un pack de bienvenida con nuestros 5 mejores artículos