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lunes, 13 de mayo de 2013

En el mundo de la analítica web 2.0 - La combinación de pensar con la cabeza y el corazón



Google Analytics

Hay dos modelos de medición: Logs y Tags o etiquetas javascript. Lo más impactante de Google Analytics fue crear una democracia para datos masivos. Cualquier persona podía añadir rápidamente unas pocas lineas de código JavaScript.



 Analítica web 2.0 significa el análisis de datos cualitativos y cuantitativos de un sitio web y de su competencia, para impulsionar una mejora continua de la experiencia online que tienen tanto los clientes habituales como los potenciales.


Analítica web 2.0
El paradigma actualizado de la analítica web 2.0 :

Clickstream: Ósea secuencias de clics que responde al con datos fundamentales, ya que les ayudan a medir páginas y campañas además de analizar cualquier tipo de comportamiento del sitio web: visitas, visitantes, tiempo en el sitio, páginas vistas, porcentaje de abandono, fuentes y etc...

Herramientas: Omniture, Google Analytics, Unica, WebTrends, Yahoo!, XiTi, CoreMetrics, ClickTracks, entre otros...


 Análisis de múltiples resultados: Son tres cosas simples: Incremento de ingresos; Reducción de costes; Mejora de la satisfacción y fidelidad del cliente. Todo lo que haga en un sitio web debe mostrar estos tres resultados. Es decir hay que vincular el comportamiento del cliente con la rentabilidad final de la empresa. El análisis de múltiples resultados responde al < EL CUÁNTO>.

Herramientas: Los proveedores de analítica arriba indicados y iPerceptions, Feedburner, entre otras herramientas para medir el éxito de las redes sociales, entre otros...

Experimentación y testing: Un ejemplo sencillo es que se puede ejecutar pruebas en tiempo real en un sitio web con varias ideas y dejar que los clientes les digan lo que consideran que funciona mejor.
Es una ventaja estratégica y también un motivo para experimentar o morir. Aquí hablamos < El POR QUÉ>

Herramientas: SiteSpect, Google Website Optimizer, Optimost, Test & Target, entre otros... 


Voz al cliente: (VOC): Para quedar registrado lo que los clientes querían, pero no vieron. A través de encuestas, las pruebas de usabilidad, las técnicas cardsorting se puede obtener respuestas directas de los clientes. Aquí si se une el < QUÉ> y el es la fórmula de la felicidad. 

Herramientas: iPerceptions, CRM Metrix, Ethmio, ForeSee, La Usability y opciones de autoservicio.

Inteligencia competitiva: Es saber cómo está rindiendo el relación a la competencia. Con esto ayudará a identificar nuevas oportunidades y estar al día. En el sitio www.compete.com podrá escribir las URL de sus competidores y en cuestión de segundos comparar su rendimiento con el de ellos. 

Herramientas: Google Adplanner, Insight flor Search, Hitwise, Technorati, etc...


Insights: Lo más relevante!
Herramientas: Coradiant para análisis del back-end en profundidad , Maxamine para análisis estructura del sitio y diferencias.


 En el mundo de la analítica web 2.0, no mandan los clic, sino más bien la combinación de pensar con la cabeza y el corazón. Cuando uno se rige por la cabeza y el corazón, se preocupa por igual tanto por lo que sucede en un sitio web como por lo que ocurre a los competidores. Y cada herramienta proporcionará insights que, en conjunto, le facilitan la información necesaria para tener éxito.  Bonus Analytics: Coradiant puede comprender, por ejemplo, el motivo por el que sus índices de conversión son bajos. ¿ Es porque de pronto su carrito y las páginas de finalización de la compra iban lentas y por tanto evitaban que sus clientes puedan acceder a las mismas? ¿ O es porque hay errores 404 en sus páginas más importantes? Finalizando: La estrategia y mentalidad de la analítica web 2.0 reclaman un análisis cualitativo y cuantitativo sólido, para su enfoque y tiene unos objetivos específicos: comprender la experiencia del cliente de forma explícita para poder influir en del comportamiento de éste en su sitio web.


fuente: Analítica Web 2.0, de Avinash Kaushik. Sólo podrás tomar decisiones acertadas si sabes cómo analizar e interpretar los datos...

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