Analítica web: mide para triunfar

Analítica Web para pymes:
mide para triunfar
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CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
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índice
Qué es y para qué sirve la Analítica Web
Recogida de datos
8
10
7
CAPÍTULO 2. MÉTRICAS BÁSICAS
Páginas vistas
Visitas
Visitantes únicos
Tiempo de estancia en una página y en el site
Tasa de rebote
Tasa de salida
15
16
17
18
20
21
13
CAPÍTULO 3. OBJETIVOS Y CONVERSIONES
Metodología para fijar objetivos
Tasa de conversión
23
25
22
CAPÍTULO 5. ANÁLISIS DE LA CONVERSIÓN
Embudos de conversión. Tipos de embudos de conversión
Optimización del sitio web
Optimización de las páginas de aterrizaje
35
39
43
34
CAPÍTULO 4. ANÁLISIS BÁSICO DE NUESTRO SITIO WEB:
TRÁFICO Y CONTENIDO
Origen de nuestras visitas. Fuentes de tráfico
Puntos de entrada y salida de nuestras visitas
Análisis del contenido
27
30
32
26
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CAPÍTULO 6. SEGMENTACIÓN
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índice
¿Qué es la segmentación?
Captación y fidelidad de las visitas
46
49
45
CAPÍTULO 7. ANÁLISIS DE CAMPAÑAS
Etiquetado de campañas
Métricas de costes
Métricas de rendimiento
Métricas de conversión
54
57
57
58
52
CAPÍTULO 8. ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
Actividad
Tamaño
Influencia
Vitalidad
62
62
63
63
59
EPÍLOGO 64
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A modo de preámbulo
¡Felicidades! Si has llegado hasta aquí significa que o bien conoces esta
disciplina o que tienes curiosidad por hacerlo. En cualquier de los dos casos,
lo que pretendemos desde www.websa100.com con este e-book, es
despertar tu curiosidad por esta fascinante materia.
Este e-book no es manual de Google Analytics (hay vida más allá de Google,
creednos) aunque hayamos utilizado esta herramienta como referencia.
Tampoco es un compendio de métricas aunque explicaremos las más
importantes y aclararemos algunos conceptos.
Lo que pretendemos es hacerte comprender la importancia de la medición de
tu sitio web y cómo gracias a ésta, puedes mejorarlo. Si tienes presencia
online, la Analítica Web te ayudará a la gestión de tu negocio y en la toma de
decisiones comerciales. Más allá de ser una herramienta técnica, lo
importante de esta materia es el enfoque que le demos.
Si tras terminar este e-book, lo hemos conseguido, nos daremos por más que
satisfechos. Esperamos que te sea de utilidad. ¿Preparado?
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prólogo
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8
introducción
Qué es y para qué sirve la Analítica Web.
Los no-iniciados en esta materia os estaréis preguntando que esto de la
Analítica Web y en que os puede ayudar. Escuchar que la Analítica Web es
la herramienta más importante de las que utiliza el marketing online, os
resultará pretencioso y tal vez, lo sea, pero si tenéis en cuenta que la Analítica
Web se basa en la recogida de datos de tráfico web, su análisis e
interpretación, os daréis cuenta que no estamos muy lejos de la verdad,
cuando afirmamos que esta materia, es una de las disciplinas básicas de
Internet y al mismo tiempo, unas de más desconocidas.
Según la WAA (Web Analytics Association www.webanalyticsassociation.org),
la Analítica Web consiste en la “medición, recogida, análisis e interpretación
de los datos de tráfico web con el objetivo de entender y optimizar la
navegación web”. Esta definición es por si suficientemente reveladora de la
importancia de esta disciplina para tu sitio, pero… démosle una vuelta más de
tuerca. Si nos fijamos en la segunda parte de la definición, comprenderemos
que lo importante de esta materia, es que nos va a permitir tomar
medidas para mejorar nuestros resultados. Esto es lo realmente significati-
vo.
La Analítica Web no es una herramienta técnica, es una herramienta de
negocio. ¿De qué nos servirá medir la actividad de un sitio web si después
esto no nos permite tomar acciones? Gracias a la Analítica Web podremos
analizar lo que ocurre en un sitio y traducir los resultados que obtengamos a
hechos concretos. Si no lo hacemos así, la Analítica Web se convertirá en un
ejercicio de narcisismo y en última estancia, una pérdida de tiempo. Por
ejemplo, la Analítica Web te permitirá medir la eficacia de tus campañas
online para en función de esta, decidir si las prorrogas o las detienes. También
te permitirá conocer cuáles de tus campañas te están generando más visitas,
cuales mas conversiones y en última estancia, si es mejor mantener la
inversión o derivarla a otras acciones que te den mejor ROI.
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9
introducción
La Analítica Web es una herramienta tan potente que nos permite medir cada
acción que se realiza en nuestra página. Imagínate que tuvieses una tienda y
la posibilidad de hacerles una encuesta a todos tus clientes. ¿Te imaginas
toda la información que podrías obtener? y ¿qué harías con esa información,
guardarla en un cajón o utilizarla para mejorar tus resultados? La Analítica
Web te permitirá conocer a tus clientes y comprender mejor su
comportamiento.
La Analítica Web te permitirá saber lo que funciona y lo que no en tu sitio y en
función de esto, tomar las decisiones adecuadas para mejorar los errores y
potenciar los éxitos en su caso, teniendo como objetivo maximizar el
rendimiento y alcanzar tus objetivos.
La Analítica Web debería ser objeto de estudio, no solo, para todos aquellos
interesados en el marketing online sino también para todos aquellos que
gestionen una negocio con presencia online. Es una manera, sino la única, de
saber que hacen nuestros usuarios en la web, cuáles de nuestros productos
o servicios prefieren, que contenidos les resulta más interesante o porque
abandonan nuestro sitio sin haber realizado una compra…todo, con el
objetivo de maximizar nuestro rendimiento y cumplir así nuestros objetivos de
negocio. Por lo tanto, la Analítica Web te sirve para:
Identificar las preferencias de nuestros usuarios y entender su
comportamiento
Medir los resultados obtenidos
Optimizar tu sitio web
Tomar decisiones comerciales
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10
introducción
Recogida de datos.
Como ya hemos comentado, la Analítica Web se basa en la recogida de datos
de tráfico web. En los inicios de esta disciplina, para llevar a cabo la
recolección de datos, se utilizaban herramientas basadas en el análisis de
logs1. Este tipo de herramientas pueden contar más visitas de las reales (por
lo robots) o menos (no cuentan los accesos a la caché) con los consiguientes
problemas de medición. Debido a esto, pronto se pasó a un sistema de
medición basado en tags2. Este tipo de herramientas requieren de javascript
y emplean cookies3.
Como toda herramienta, tiene sus problemas y el principal de ésta, es que si
el usuario elimina las cookies, no obtendremos toda la información disponible
y por lo tanto, ésta no será tan fiable. Así por ejemplo, no podemos saber si el
usuario es la primera vez que nos visita o lo ha hecho anteriormente.
El lanzamiento de Google Analytics supuso una auténtica revolución en el
mundo de la Analítica Web. Era, es, una herramienta relativamente fácil de
implementar, fiable y además… gratuita. Esto permitió la democratización de
esta disciplina y por ende, que muchas más empresas de todo tipo, no solo
grandes corporaciones, accedieran a esta tecnología. Estas son,
precisamente, las razones por las que vamos a utilizarla como referencia en
este ebook. Sin embargo, esto no debe haceros olvidar que existen otras
herramientas (de pago) que también podemos utilizar. Tan solo, a modo de
enumeración te damos las siguientes: Omniture, Webtrends, Unica o
ATInternet.
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1 Logs: huellas que dejan las peticiones en el servidor
2 Tags: etiquetas que se integran en las páginas de un sitio web
3 Cookies: marca en forma de fichero de texto que el navegador asocia al sitio web visitado

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11
introducción
A la hora de elegir la herramienta de Analítica Web que mejor se adapte a tus
necesidades, los factores que debes tener en cuenta,
La capacidad de recopilación de datos
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La posibilidad de segmentación de datos a través de
variables
La posibilidad de integrar datos de fuentes externas
La gestión de los datos
Y por supuesto, el precio

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12
introducción
No obstante, ten en cuenta, que es fundamental la presencia de una persona
que configure y gestione esta herramienta de manera efectiva para sacarle el
máximo rendimiento. Si así lo hacemos, obtendremos datos objetivos que nos
permitirán optimizar el diseño y contenido de la web, con fin de que su
rendimiento sea el máximo.
El marketing digital se compone de múltiples disciplinas (SEO, Social Media,
PPC…) y la Analítica Web debe ser capaz de medir los resultados de todas
ellas. Cada una de estas aéreas tiene unas características determinadas por
lo que sus formas de medición también serán distintas. Así por ejemplo, no se
tendrán en cuenta, ni los mismos criterios ni las mismas medidas, para
evaluar una campaña SEO, que para una que hagamos en Redes Sociales.
Por eso, es buena idea emplear distintas herramientas ya que, si sólo
utilizamos una, podemos malinterpretar los datos y tomar decisiones
erróneas. La utilización de más de una herramienta, nos permite
contextualizar mejor los datos obtenidos y una mejor adaptación a cada uno
de los diferentes canales de los que provienen nuestras visitas.
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14
métricas básicas
Ahora que ya sabemos que es la Analítica Web y para lo que sirve es hora
ponernos manos a la obra. Como ya hemos comentado anteriormente, las
estadísticas de tráfico son nuestra fuente principal de información a la hora de
medir el rendimiento de un sitio web. Estas nos van a ayudar a entender como
navegan nuestros usuarios, a conocerlos mejor y por lo tanto, a adaptar
nuestro sitio a sus demandas.
Antes de empezar es importante aclarar conceptos con el fin de evitar errores
de interpretación en posteriores análisis. Por eso, a continuación vamos a
ofrecerte algunas métricas básicas y explicarte, aunque sea brevemente, que
son, como se miden, que información nos da y que utilidad tienen.
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15
métricas básicas
Páginas vistas
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¿Qué es?
Cada vez que un usuario se descarga una página en una sesión4 se
cuenta una página vista.
¿Cómo se mide?
Si alguien entra en nuestro site y visita la página A, luego la B y más tarde
la A de nuevo y abandona el sitio, el número de páginas vistas seria de 3
y el de páginas vistas únicas 2.
¿Qué información nos da?
Gracias a esta métrica podremos determinar cuántas páginas distintas se
han descargado en un tiempo determinado o cual de nuestras páginas ha
tenido mayor número de descargas.
¿Qué utilidad tiene?
Esta métrica permite identificar cuáles de los contenidos de nuestro site
son los más interesantes para nuestros usuarios. Si una página
determinada tiene un número de páginas vistas bajo, quiere decir que
deberíamos actuar sobre ella y hacerla más atractiva para nuestros
usuarios.
4 Sesión: secuencia de páginas de un sitio web que un usuario visita

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16
métricas básicas
Visitas
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¿Qué es?
Las visitas o sesiones es el periodo de interacción entre un buscador y un
sitio. Son las sesiones que se abren del sitio web durante un periodo de
tiempo determinado.
¿Cómo se mide?
¡Muy importante! Si se está más de 30 minutos sin interactuar con la
página y se tras este tiempo, se reanuda la actividad, se considerara una
sesión distinta y se contara como 2 visitas.
Pongamos como ejemplo, que se entra en un sitio determinado,
empezamos a navegar por él y recibimos una llamada de teléfono de 31
minutos, durante los cuales, no interactuamos con la página y luego
volvemos a navegar por ella. Se contaran como 2 visitas distintas.
Básicamente, es el número de contactos entre un usuario y nuestra web,
o sea, el número de veces que un internauta ve nuestra página web en el
periodo de estudio.
No debemos obsesionarnos con el volumen de visitas recibidas. Para
obtener una visión más completa de esta métrica, debemos
contextualizarla y relacionarla con otras métricas, como por ejemplo, el
tiempo de estancia en el site (para comprobar el interés de esa visita por
nuestra página) o la tasa de rebote (para verificar la calidad de la visita).

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métricas básicas
Visitantes únicos
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¿Qué es?
Esta métrica te permitirá conocer cuantos usuarios han visitado tu sitio
web para un periodo determinado de tiempo.
¿Cómo se mide?
La única manera que tiene Google de identificar a un usuario es a través
de cookies por lo que se identificará a una cookie5 con un visitante. Así si
un mismo usuario se conecta desde tres dispositivos diferentes (Ipad,
Smartphone o PC) a un mismo sitio, se contabilizara como 3 visitantes
únicos ya que Google asignara a cada uno de ellos, una cookie diferente.
A pesar de que no mida visitantes sino dispositivos, como hemos dicho,
es una medida bastante aproximada, del número de usuarios de tu web.
Nos permitirá segmentar las visitas entre visitantes nuevos y recurrentes.
Los visitantes nuevos son aquellos que han entrado por primera vez en
nuestro sitio web durante el periodo de análisis (o que han entrado más
de una vez pero han borrado las cookies tras cerrar sesión), mientras que
los recurrentes serán aquellos que han realizado más de una visita a
nuestro sitio web durante el periodo que estemos estudiando.
Un alto porcentaje de visitantes nuevos quiere decir que estamos
teniendo éxito en nuestra estrategia de captación mientras que un alto
porcentaje de visitantes recurrentes querrá decir que el contenido de
nuestro sitio es lo suficientemente interesante para nuestros usuarios
como para que vuelvan.
5 Cookie: Marca en forma de fichero que un navegador asocial al sitio web visitado.

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18
métricas básicas
Tiempo de estancia en una página y en el site
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¿Qué es?
La duración media de la visita es la duración total de todas las
visitas/número de visitas
¿Cómo se mide?
La herramienta de Analítica Web solo puede calcular el tiempo de
estancia en una página cuando el usuario la abandona. Cuando un
usuario llega a una página, el tiempo empieza a correr y solo cuando
solicita una nueva página, puede calcular el tiempo. Si el usuario llega en
el momento X y se va en el momento Y,
Tiempo de estancia en pagina = momento “X” – momento “Y”
Hasta aquí todo podría ir bien pero las cosas aún se pueden complicar.
¿Qué pasa con aquellas visitas donde el momento “Y” no llega (se van
del sitio web)? Sencillamente, que no se puede calcular el tiempo de
estancia en esa página (que actúa como pagina de salida).
El tiempo de estancia en nuestro sitio web se medirá en función del
tiempo de estancia en cada página, por ejemplo,
El tiempo de estancia en este sitio seria de 11 minutos ya que no
podemos saber el tiempo transcurrido en la última página (Pág. 2)
entrada home pag. 1 pag. 3 pag. 5 pag. 2 salida
1 min 3 min 5 min 2 min

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19
métricas básicas
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Con las limitaciones comentadas, esta métrica nos ayudara a conocer el
tiempo que los usuarios permanecen en nuestro site.
Es una medida del interés que despiertan nuestros contenidos entre
nuestros usuarios. A mayor interés, mayor será el tiempo que permanez-
can navegando por nuestro site y también mayor la probabilidad de que
cumplan con los objetivos que nos hayamos marcado.

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20
métricas básicas
Tasa de rebote
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¿Qué es?
La tasa de rebote (bounce rate) se puede definir como el porcentaje de
visitas que o bien, pasaron en nuestro sitio solo unos segundos o bien,
solamente vieron una página.
¿Cómo se mide?
Google Analytics no tiene en cuenta el tiempo de permanencia en página
y define la tasa de rebote como el cociente de visitas que han accedido a
una sola página entre el total de visitas al sitio, durante el periodo de
estudio. Si nuestra tasa de rebote es del 30% indica que de 100 visitas,
30 de ellas salieron sin ir más allá.
Nos informa del número de visitantes que “huyeron” de una determinada
página sin interactuar con ella, siendo ésta la única página que visitaron
dentro de nuestro site.
Esta métrica valora como está funcionando nuestra sitio ya que a menor
tasa de rebote, mejor calidad del trafico y mayor probabilidad de que se
cumplan nuestros objetivos. A menor tasa de rebote, mejor. Aunque se
puede matizar, por regla general, se podría decir que, en aquellas
páginas con una alta tasa de rebote, es necesaria una mejora.
En el caso de los blogs, esta regla no se aplacaría puesto que,
normalmente, es solo una página la que interesa al usuario. En cualquier
caso, nuestro objetivo debe ser bajar esta tasa lo máximo posible

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21
métricas básicas
Tasa de salida
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¿Qué es?
La tasa de salida nos informa del porcentaje de visitas que han salido por
una determinada página, sin tener en cuenta, el número de páginas que
haya visto. En definitiva, el porcentaje de visitas de los usuarios que han
terminado su sesión en una página en concreto.
¿Cómo se mide?
Pongamos por ejemplo, que el porcentaje de de salidas para una
determinada pagina es del 38%. Esto significa que entre todas las visitas
que pasaron por dicha página, un 38% % de ellas terminó en ella.
Esta tasa nos dice cuantas personas han salido de nuestra web por una
determinada página.
Nuestros usuarios tienen que salir por alguna parte por lo que no
deberíamos obsesionarnos con este ratio. Sólo en el caso de que
tuviéramos una tasa de salida alta en una página anterior a una
conversión (por ejemplo una página donde se realiza una compra) las
alertas deberían saltar.
Teniendo en cuenta estas métricas (y sus problemáticas) dependerá de
nosotros decidir cuales utilizaremos para nuestros análisis. Lo importante es
tener claro que es lo que se está midiendo en cada momento y utilizar
siempre los mismos criterios.

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23
objetivos y conversiones
El primer paso que debemos dar en nuestro proceso de analítica web es
definir los objetivos de nuestro sitio web. Aquí debemos aclarar que los
objetivos web deben estar alienados con los objetivos generales del negocio.
Hay casos en que el canal online es uno más de los canales del negocio, con
lo que, ambas estrategias deberían compartir una misma visión.
Una vez establecido cuales serán nuestros objetivos de negocio y como estos
se reflejaran en nuestra web, sería conveniente establecer objetivos para
cada una de las páginas de nuestro site. Sólo tras establecer estos objetivos
podemos detectar cuales serán las métricas oportunas que nos permitirán
evaluar si hemos conseguido o no, alcanzar las metas propuesta.
Por ejemplo, pongamos que tenemos una tienda online. Un objetivo de
negocio seria generar un máximo de negocio a través de las ventas online
para lo que debemos conseguir que el visitante compre (objetivo web). Para
poder realizar esta acción, el usuario debería rellenar el formulario de pago y
enviar los datos (objetivo de la página de compra). Una posible métrica para
medir esta acción, podría ser la tasa de conversión (se paciente, hablaremos
un poco más adelante en este mismo capítulo sobre ella).
Si tenemos un negocio online y no nos planteamos cuáles son sus objetivos
ni medimos su consecución, no podremos optimizarlos… y al fin y al cabo, de
eso va, en parte, la Analítica Web, de optimizar tu sitio web. Los objetivos son
la base de una estrategia de negocio basada en la analítica web.
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Metodología para fijar objetivos
Objetivos
de negocio
Objetivos
web
Objetivos
de cada
página
Métricas

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24
Los objetivos deber ser específicos, realistas y sobre todo, deben poder
medirse. Para poder establecer nuestros objetivos web deberíamos
preguntarnos:
Una vez que tengamos claro cuáles son los objetivos de nuestra web,
debemos definir cuáles serán las métricas o KPI´s (Key Performance
Indicators) que medirán como de lejos o cerca estamos de alcanzar nuestros
objetivos, estableciendo además un plazo de control sobre los mismos.
Para convertir los objetivos en métricas, la técnica más sencilla es
preguntarnos qué acción debe realizar el visitante para considerar que
tenemos éxito. Si se trata de un e-commerce, el objetivo del sitio web está
claro: vender, vender y vender y la acción que debería realizar en enviar sus
datos bancarios.
Para saber si hemos seleccionado la métrica idónea para medir la
consecución de un objetivo deberíamos hacernos dos preguntas:
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¿Por qué existe nuestra web?
¿Para que existe nuestra web?
¿Que pretendemos obtener de nuestra web? ¿Cómo podemos hacerlo?
Si el dato varía ¿es significativo para nosotros?
Si es significativo ¿tenemos posibilidades de actuar? Si no tenemos
recursos para actuar sobre ella, no nos interesa

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25
Tasa de conversión
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Podríamos definir la tasa de conversión como el porcentaje de nuestros
usuarios que satisfacen un objetivo previamente fijado por nosotros mismos.
Este tendrá que venir definido por lo que queremos que haga el usuario en
nuestro sitio web ya sea esto, una compra, la descarga de un PDF o la
suscripción a nuestra newsletter. Ha de reflejar, en cualquiera de los casos,
cuantos de todos nuestros visitantes satisfacen el objetivo marcado.
Tasa de conversión= Objetivos conseguidos / Número total de visitas
Esta es la métrica básica en la medición del éxito y nos indicará como está
funcionando nuestro sitio web. Por ejemplo, pongamos por caso que nuestro
sitio web tiene 10.000 visitas de las que conseguimos que cumplan su
objetivo 200. Nuestra tasa de conversión seria del 2% o sea, que de 100
visitas, 98 miran y se van si cumplir nuestro objetivo, ¿Es esto un éxito o un
fracaso?
Para contestar a esta pregunta lo más importante es medir. Si comparamos
esta tasa de conversión con la de meses anteriores y comprobamos su
evolución (¿sube o baja?) podemos hacernos una idea de la tendencia que
experimenta este ratio, que debe ser positiva. Es más, gracias al seguimiento
de esta métrica podremos comprobar que acciones de las que estamos
llevando a cabo están funcionando mejor (para potenciarlas) o peor (para
eliminarlas)

ANÁLISIS BÁSICO DE NUESTRO SITIO WEB:
TRÁFICO Y CONTENIDO

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27
análisis básico de nuestro sitio web
Ahora que ya hemos definido nuestros objetivos, podremos empezar a medir
en función de estos. Empezaremos por realizar un análisis básico de nuestro
sitio web desde una doble perspectiva: nos acercaremos a nuestras fuentes
de tráfico y a los contenidos más interesantes. Con este análisis pretendemos
entender quiénes son nuestros usuarios, que están buscando en nuestra
web, cuales son los contenidos que consume y cuándo y por qué se va.
El análisis del origen de nuestras visitas nos permitirá establecer el éxito o
fracaso de nuestras estrategias de captación y/o fidelización. Asimismo,
tenemos que tener en cuenta que la forma en que llegan nuestros visitantes
va a determinar su comportamiento e intencionalidad. No tendrá el mismo
comportamiento ni intención, alguien que viene desde un anuncio en Google
Adwords (ya interesado en nuestro producto) que alguien quien nos tiene
guardado en favoritos (es un visitante recurrente). Las cuatro fuentes de
tráfico de un sitio web son:
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Visitas

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28
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Buscadores
Es el tráfico proveniente de buscadores (Google, Yahoo, Bing…).Se divide en
tráfico no pagado u orgánico (tráfico proveniente de SEO6) y en trafico
pagado (trafico proveniente de PPC7).Normalmente, suele ser la fuente que
nos aporta mayor tráfico.
Referals
Tráfico proveniente de distintos enlaces desde otros sitios web que nos traen
tráfico al nuestro. Podríamos decir que son visitas recomendadas. En este
apartado se incluye el tráfico proveniente de redes sociales.
Campañas (otros)
Tráfico proveniente de campañas externas a nuestro sitio web. Es
imprescindible etiquetar estas campañas convenientemente para su correcta
clasificación y posterior análisis.
Tráfico directo
En teoría son las visitas que llegan a nuestro sitio porque han escrito
directamente en el navegador nuestra URL. La realidad es que también
incluye aquel tráfico al que Google no puede asignar una procedencia
concreta como por ejemplo, enlaces en “favoritos”, enlaces en documentos y
e-mails (etiquetados incorrectamente) o enlaces en javascript o FLASH.
6 SEO: Conjunto de técnicas que tienen como objetivo posicionar nuestros resultados sin necesidad
de pagar a la empresa propietaria del buscador por conseguir una posición determinada.
7 PPC (pago por click): Sistema de contratación por el que se paga a la empresa propietaria del
buscador por aparecer en una posición privilegiada.

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Para poder hacer un análisis preciso de nuestras fuentes de tráfico, es
necesario asignar el mayor porcentaje posible de visitas a su origen correcto.
Hay que ser especialmente cuidadoso con el tráfico directo. Un mal
etiquetado de nuestras campañas externas puede hacer que nuestro tráfico
de referencia suba, cuando realmente el que debería aumenta es nuestro
tráfico proveniente de campañas.
Una vez solucionados los problemas de asignación de tráfico, podremos
hacer un análisis del origen de nuestras visitas. Lo que nos interesa conocer
es, cuáles de nuestras fuentes de tráfico se comporta mejor o peor en función
de nuestros objetivos. En función del porcentaje que represente cada una de
nuestras fuentes de tráfico sobre el total podemos saber si, por ejemplo,
nuestra estrategia de captación está dando buenos resultados. Pongamos
por caso que hemos lanzado una campaña de e-mailing. Nuestro porcentaje
de tráfico de campañas debería subir comparado con el periodo en donde
esta campaña no estaba activada.
Este análisis que es cierto, se quedaría cojo si solo nos fijásemos en el
volumen de visitas o en los porcentajes que representa cada fuente sobre el
total. Para tener una análisis más certero debemos contextualizar estas
visitas y cruzarlas con otras métricas como por ejemplo, la tasa de rebote, el
tiempo de estancia o la tasa de conversión. Al fin y al cabo, si el objetivo de
nuestra campaña de e-mailing es vender nuestro producto, ¿de qué me
servirá atraer más tráfico si éste no convierte? ¿Podemos calificarla de
exitosa?
Junto a este análisis debemos tener en cuenta que keywords8 utiliza nuestros
usuarios para acceder a nuestra web. Gracias a este análisis tendremos la
posibilidad de conocer las expresiones que están relacionadas con nuestros
productos o servicios. Esto nos permitirá conocer que contenidos son los que
esperan encontrar nuestros usuarios en la web y como adecuarlos para
acercarlos a las expectativas de nuestros usuarios.
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8Keyword: Es una palabra o expresion que introduce el usuario en un buscador para encontrar un
determinado producto o servicio, por ejemplo para encontrar la marca "opel" podriamos hacerlo
buscando "opel", "opel astra" o "comprar coche"

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30
Otro punto importante a cubrir dentro de un análisis básico de nuestro sitio
web es el que tiene que ver con los puntos de entrada y salida de nuestras
visitas. Haciendo un análisis de las páginas más utilizados para acceder a
nuestro sitio, obtendremos información relevante para mejorar estas páginas
y como consecuencia, incrementaremos el rendimiento global de nuestro site.
Por otra parte, si estudiamos por dónde salen nuestras visitas podemos
optimizar aquellas páginas más conflictivas.
Un buen punto de partida para el análisis de las páginas de entrada, consiste
en tomar el informe “Top Entry Pages” (En Google Analytics se encuentra en
la sección de Contenido/contenido del sitio/páginas de destino). Gracias a
este, identificaremos cuales son las páginas más usadas por nuestros
usuarios para acceder a nuestro sitio.
Sin embargo, debemos completar este análisis. Podemos segmentarlas por
fuentes tráfico para ver cómo funcionan cada de ellas individualmente. Si
además incluimos, por ejemplo, la tasa de rebote o la tasa de conversión
podemos concluir si, para cada una de esas páginas, estamos ofreciendo la
información que el usuario esperaba ver o nos está ayudando a vender
nuestros productos respectivamente.
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Puntos de entrada y salida de nuestras visitas

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31
Tan importante como conocer las vías de entradas a nuestra página es
conocer los puntos de fuga que hay en nuestro site. Si podemos recopilar
información acerca de estas páginas podremos trabajar, por ejemplo, sobre la
retención de visitantes y la tasa de conversión.
Tenemos que tener en cuenta que nuestros usuarios en algún momento
deben salir de nuestro sitio pero deben hacerlo por aquellos puntos que
nosotros consideremos adecuados. Estos son las paginas positivas de salida.
Son aquellas páginas donde el usuario sale, una vez completado el objetivo
marcado. Son por ejemplo, la página de “gracias” tras finalizar un proceso de
compra. El usuario ha cumplido nuestro objetivo: vender nuestros productos.
Existen otros punto por lo que, bajo ningún concepto, los usuarios deben
abandonar nuestro sitio, por ejemplo, en medio de un proceso de conversión.
Estos son las páginas negativas de salida. Son sobre estas, sobre las que
debemos centrar nuestros esfuerzos de análisis. El problema no está en que
se vayan sino que lo hagan sin cumplir los objetivos que nos hemos marcado
para esa página. ¿Qué métrica debemos tener en cuenta? Efectivamente, la
tasa de conversión.
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32
Llegados a este punto, es hora de preguntarnos qué contenido de nuestro
sitio funciona mejor. Si conocemos a nuestros a visitantes en función del
contenido que consumen, podemos deducir sus intenciones y como
consecuencia, adaptarlo a sus necesidades.
El punto de partida de cualquier tipo de análisis debe ser conocer nuestras
visitas, convertirlas en cliente y en ultimo termino, fidelizarlas. Empezaremos
a estudiar cuales son las páginas más vistas en el periodo de tiempo objeto
de análisis. Esta se convertirá en nuestra métrica esencial en este tipo de
análisis. Gracias a esto sabremos qué es lo que buscan nuestros visitantes.
Además, también estudiaremos por donde entran a nuestro sitio web, los
puntos de origen de las visitas y las palabras claves por las que nos han
encontrado. Con toda esta información, nos haremos una idea clara de la
imagen que nuestros usuarios tienen de nuestra web y comprobaremos si esa
imagen coincide con la que queremos dar.
Un dato importante a la hora de analizar los contenidos y optimizar nuestro
sitio web es conocer la popularidad de nuestros contenidos. Para ello,
debemos relacionar datos cuantitativos (número de visitas, de usuarios
únicos, cuantas páginas vistas…) con datos cualitativos (tiempo de estancia,
tasa de rebote…).La unión de ambos datos nos aportara en qué medida son
consumidos nuestros contenidos y la calidad de este consumo. Ambos
aportes son necesarios ya que nos servirá para conocer donde mejorar
nuestros contenidos. Junto a esto, deberemos realizar este estudio en función
del tipo de usuario, segmentándolos entre usuarios nuevos o recurrentes para
tener una imagen más fiel de su comportamiento.
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Análisis del contenido

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Imaginemos el siguiente escenario. Tenemos una tienda online de relojes y en
su blog, un post sobre “Las nuevas tendencias en relojería” triunfa frente al
resto de los artículos del blog: tiene un número alto de visitas, el tiempo de
estancia es alto, su tasa de rebote es baja…todo esto es indicativo de que
nuestro público demanda este tipo de información y por lo tanto, está
interesado en este tipo de productos. Tal vez, sería buena idea, completar
nuestra oferta con relojes que sigan las últimas tendencias.
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análisis de la conversión
En este capítulo nos adentraremos en el análisis de embudo de conversión y
en las diferentes estrategias de análisis que debemos seguir para alcanzar
nuestros objetivos y establecer un ciclo de optimización de nuestro sitio web
imprescindible para triunfar en Internet.
Un embudo de conversión o conversion funnel es la representación gráfica
del proceso que debe completar un usuario para alcanzar aquello que
nosotros queramos que haga, o sea, una conversión.
La primera, y más importante, fase que debemos completar para hacer un
análisis de conversión certero es identificar correctamente cuales son los
objetivos de nuestro sitio web. Una vez realizada esta tarea, debemos
establecer cuáles son los pasos que ha de seguir nuestros usuarios para
alcanzar nuestros objetivos.
Pongamos por caso, que tenemos una tienda online. El objetivo de nuestro
sitio es vender un determinado producto. Los pasos que debería dar un
usuario para alcanzar nuestro objetivo podrían ser, por ejemplo: visitar una
determinada sección, dentro de esta, una determinada ficha de producto,
completar un formulario de compra y por último, mandarlo. Cada uno de estos
pasos, constituye una fase dentro del embudo de conversión.
Gracias a los embudos de conversión podemos conocer lo que está
ocurriendo en cada fase del proceso con el objetivo de encontrar las
oportunidades de mejora del proceso. El objetivo último del proceso, es la
conversión pero no debemos de perder de vista, cada uno de las fases, lo que
podíamos definir como microconversiones. Cada una de las fases superadas
aumenta las posibilidades de que se llegue al final del proceso, la conversión.
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Embudos de conversión. Tipos de embudos de
conversión

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100% de visitantes
60% visitan la tienda
30% llenan
el carrito
3% realizan
la compra
54 visitantes completaron la compra
10.000 visitantes totales al sitio

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Cuando nos enfrentamos a un proceso de conversión pueden ocurrir dos
cosas: seguir adelante o abandonarlo (bien sea hacia otro contenido de
nuestra misma página o hacerlo por completo). Esta última opción es la que
debemos evitar a toda costa. Para ello, debemos identificar las fases en las
que el usuario abandona el proceso y minimizar las causas de ello. Es
importante comprender que el nivel de compromiso del usuario se incrementa
a medida que avanza en el proceso. Así como el nivel de compromiso
aumenta, la tasa de abandono debe reducirse.
Para poder estudiar un embudo de conversión debemos centrarnos en el
volumen de visitas que abandonan cada una de las fases, con el objetivo de
minimizar ésta perdida. De este modo, podremos centrarnos en lo que
tenemos que mejorar dentro de ese proceso. Sin embargo, debemos ir un
poco más allá para comprender los motivos de ese abandono. El embudo de
conversión nos indica donde está el problema y el análisis de cada tramo del
proceso nos ayudara a conocer el por qué de este abandono. Esto nos
dibujara un escenario diferente, en función de donde perdamos usuarios. Si
estudiamos la forma del embudo de conversión (dependiendo del número de
pasos tendrá una forma u otra) nos permitirá conocer de forma muy gráfica,
los problemas a los que nos enfrentamos.
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Tipo A
Se atraen muchos visitantes interesados pero no logra que lleguen hasta
el final de la conversión. Puede ser debido a una campaña que promete
algo y luego no cumple con las expectativas o un sitio bien posicionado
en SEO pero que no es lo que busca la visita.
Tipo B
Se atraen muchos visitantes y van más allá, hasta informarse acerca del
producto o servicio, sin embargo, no llegan hasta el final del proceso de
conversión. Habría que analizar las páginas donde se producen las
pérdidas para descubrir el problema: falta de claridad de la oferta,
problemas de usabilidad…
Tipo C
Un embudo en toda la regla, con pérdidas de un porcentaje cada vez
menor en cada una de las fases y con una buena tasa de conversión.

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El objetivo de realizar este tipo de análisis es encontrar aquellos puntos
donde mejorar nuestra web. En muchos casos, no se tratará de realizar
grandes cambios, sino de todo lo contrario. Efectuar pequeñas
modificaciones nos ayudará a mejorar la conversión de nuestras páginas y
por extensión, de nuestro site.
El problema reside en encontrar aquellas páginas más interesantes donde
realizar los cambios. No se trata de cambiar por cambiar si no de optimizar
aquellas páginas que realmente lo necesiten. Para descubrir sobre que
paginas actuar debemos observar tres métricas básicas:
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Optimización del sitio web
Páginas más visitadas
Esta métrica nos dará una primera pista sobre las páginas sobre las que
debemos actuar. Si una página tiene pocas visitas en comparación con el
resto del site, quiere decir que tiene un problema sobre el que debemos
actuar.
Tasa de rebote
Si es muy alta, quiere decir que provoca un fuerte rechazo entre nuestros
usuarios y esto es algo que no debemos permitir que suceda. Puede ser
debido a un problema de contenido, de usabilidad o a una combinación de
ambos.
Tasa de conversión
Si la tasa de conversión es muy baja en relación con el resto del sitio, algo no
está funcionando como debiera. Esta métrica es esencial puesto que nos
está indicando el grado de consecución de nuestros objetivos.

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Hay que tener en cuenta la combinación de estas tres métricas. Podría pasar
que una página con una tasa de rebote muy alta, tiene una tasa de conversión
también muy alta. Si esto sucede… ¿la cambiaria? La respuesta no es, ni sí
ni no, sino todo lo contario. Una tasa de rebote muy alta quiere decir que nos
enfrentamos a un problema y por lo tanto algo que hay que mejorar, pero
¿qué es lo que debemos modificar?
Una vez que ya tenemos decidido sobre que paginas vamos a realizar
nuestros cambios debemos decidir sobre qué aspectos de nuestra página
vamos a realizarlos. Lo forma más sencilla de encontrar estos elementos es
preguntarnos que creemos que podría mejorarse en nuestra página: ¿el
texto?, ¿El diseño tiene suficientes imágenes?...De lo que se trata es de
plantearnos hipótesis sobre las que actuar. También podría ser interesante
preguntar a alguien que no esté familiarizado con la página que nos dé una
opinión sobre la misma. En ocasiones, estamos tan orgullosos de nuestra
página que no vemos nuestros propios errores.
Se pueden testear todos aquellos aspectos que consideres interesantes pero
en cualquier caso, el elemento que decidamos chequear deberá tener
relación con aquello que queremos mejorar. Siguiendo con el ejemplo
anterior, nuestro problema reside en que nuestra tasa de rebote es muy alta
pero ¿Cuál es el elemento que no funciona? ¿Tenemos un diseño poco
atractivo? ¿El texto no es lo suficientemente persuasivo?
Una vez que tengamos claro el elemento a testear, debemos establecer que
métricas vamos a utilizar como indicador del éxito o fracaso. Es importante
tener un histórico de la métrica escogida para determinar lo significativo del
cambio. Siguiendo con el mismo ejemplo, queríamos mejorar la tasa de
rebote, por lo que esta sería una buena métrica aunque también podríamos
utilizar el tiempo de estancia en esa página, si consideramos que el problema
reside en el contenido.
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Llega el momento de probar las diferentes alternativas y en función de los
resultados obtenidos, decidirnos por una u otra. Para testear nuestra página
podemos utilizar herramientas como Google Website Optimizer. La aplicación
de un test es procedimiento relativamente sencillo. Un esquema básico
comprendería las siguientes fases:
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Definir el objetivo del test
Debe ser medible, estar relacionado con los objetivos generales de la
empresa y tener un potencial beneficio para la misma. Por ejemplo,
pongamos por caso que vamos a realizar el test sobre una landing page.
El objetivo podría ser aumentar la tasa de conversión.
Definir la hipótesis y la métrica para determinar el
éxito del test
En función del objetivo, escogeremos la métrica que mejor se adapte.
Siguiendo con el ejemplo anterior, la hipótesis podría ser que gracias a
una mejora en el diseño de la landing page, haciéndolo más atractivo, la
tasa de conversión aumentaría.
Creación de una página alternativa a la original
con las mejoras que consideremos oportunas
Una vez que tengamos claros los elementos a cambiar, modificaremos la
página inicial introduciendo los cambios a estudiar. Siguiendo con el
ejemplo, partiendo de la página original, introducimos un botón de venta
más grande y con un color más llamativo, para hacer más persuasiva
nuestra página de aterrizaje.

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Determinar el porcentaje que consideremos como
un éxito
Para tomar decisiones debemos tener un porcentaje mínimo de éxito.
Para que consideremos que el nuevo botón funciona, debe aumentar la
tasa de conversión en un 15%, por ejemplo.
Ya tenemos planteado nuestro test y ahora solo nos toca esperar para
conocer si la alternativa planteada tiene éxito o no.

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Por página de aterrizaje o landing page se entiende la página por la que un
usuario accede a nuestro sitio web a través de un enlace. Estas páginas
pueden ser bien, la página principal del sitio web o bien, una página creada ad
hoc para un producto o servicio. Por ejemplo, es bastante común crear
landing pages para campañas de PPC en Google Adwords. Al hacer click en
el anuncio en cuestión, esta nos llevará a una página creada específicamente
para ese producto con toda la información necesaria para realizar una acción,
una compra por ejemplo.
Siguiendo la clasificación aportada por Gemma Muñoz en “El arte de medir:
Manual de Analítica Web”, dependiendo de la función que desempeñe cada
landing page podemos categorizarlas como:
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Optimización de las páginas de aterrizaje
Navegacionales
Son aquellas que tienes como función interesar al visitante y que este siga
navegando por nuestros contenidos.
Informativas
Ayudan al usuario a comprender nuestros productos o servicios.
Persuasivas
Su función es convencer al visitante para que realice una acción
determinada.

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De la misma manera que no podemos comparar “huevos con castañas”
porque tienen características diferentes, en el caso de las páginas de
aterrizaje sucede lo mismo. Solo si identificamos a que categoría pertenece
cada página podemos compararlas entre sí puesto que las medidas que
utilicemos para hacerlo, se referirán a lo mismo. De esta manera,
descubriremos que páginas, dentro de cada grupo, son las mejoras opciones
candidatas a optimizar.
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segmentación
Las visitas provienen de diferentes lugares, utilizan diferentes fuentes, ven
diferentes contenidos y se comportan de forma diferente, pero en grupos.
Estos grupos son los segmentos.
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La segmentación es un proceso por el que dividimos un conjunto de cosas en
grupos uniformes más pequeños que tengan algunas características o
necesidades similares, formando así segmentos o grupos. Debido a las
similitudes entre los elementos de un mismo segmento, es probable que estos
respondan de modo similar a determinados estímulos, por ejemplo, actitudes
o hábitos de compra.
La segmentación es, en realidad, un proceso de agregación: agrupar en un
segmento a personas con necesidades similares. El objetivo de la
segmentación es conocer mejor a los diferentes elementos que componen un
segmento. En nuestro caso, la segmentación nos permitirá conocer mejor a
nuestros usuarios y comprobar como un determinado perfil de usuario se
comporta. Esto nos permitirá adoptar estrategias diferenciadas en función de
estos.
En nuestro caso, la segmentación nos permitirá conocer mejor a nuestros
usuarios y comprobar cómo un determinado perfil de usuario se comporta.
¿Qué es la segmentación?

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segmentación
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La segmentación es una herramienta potentísima que nos va a permitir
optimizar nuestro sitio y hacerlo más efectivo. Para ello, debemos
contextualizar la información, profundizando en el análisis de los datos. Para
hacerlo y tomar decisiones sobre los datos debemos tratar la información de
forma segmentada, no de forma agregada.
Cuando no tenemos muy claro que es lo agrupa o diferencia los diferentes
perfiles de nuestro site, hay que elegir segmentos básicos para ir
combinándolos después a medida que vamos profundizando. Un punto de
partida podría ser visitantes que convierten (interesa conocer su
comportamiento) y visitantes que nos convierten (nos interesa conocer cuáles
son los frenos para que no lo hagan). La clave es hacerse preguntas directas.
¿Las visitas que mas convierten vienen a través de redes sociales? En
función de la respuesta podríamos plantearnos ser más activo en estas redes.
Cuantos más segmentos tengamos, más precisos será nuestro análisis pero
sin caer en una segmentación hasta el infinito. Para determinar sobre que
segmentos vamos a realizar nuestro análisis podemos escoger dos
estrategias diferentes: bien, elegir los segmentos por intuición o basándonos
en nuestra experiencia, o bien, podemos analizar los datos que hayamos
recogido y en función de esto, escoger los segmentos más interesantes. En
otras palabras, estudiar las métricas y ver que tienen en común. Nosotros
preferimos la segunda metodología y lo hacemos sobre tres aspectos
básicos:
Captación
Agrupando las visitas en función de su origen podremos saber cómo
funciona cada una de ellas, en qué proporción ayuda cada fuente a la
conversión, conocer sus punto fuertes y débiles…dicho de otro modo,
como logramos interesar a nuestros usuarios.

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segmentación
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Comportamiento
También podemos realizar nuestra primera segmentación en función de
cómo se comportan nuestras visitas en el sitio web. Podemos ver como
se utilizan nuestro sitio web y estudiar los datos de segmentos que
cumplen una serie de requisitos relacionados con la activación o el
compromiso que tienen los usuarios con nuestro sitio web.
Si estudiamos cómo se comportan las visitas, conoceremos mejor a los
visitantes, además de identificar como se manejan las visitas en nuestra
web y detectar patrones de comportamientos.
Resultados
Partimos del estudio del proceso de conversión. Si identificamos todos
los productos y segmentamos por el grado de conversión que
conseguimos de cada uno de ellos, podremos estudiar a los usuarios que
realizaron las conversiones y ver en qué se diferencian con aquellos que
no la hicieron. Esto nos ayudaría a comprender mejor su
comportamiento.
El principal escollo con el que vamos a tropezar a la hora de segmentar es
decidir los criterios de segmentación y no perdernos en un número infinito de
segmentos que nos lleven a analizar visita por visita. Para evitarlo recuerda,
primero, que un segmento es útil cuando incluye un grupo lo suficientemente
grande como para que los resultados sean útiles y segundo que los
segmentos que decidamos hacer deben estar relacionados con nuestro
negocio. Por ejemplo, si nuestra página web está centrada en un mercado
muy localizado, pongamos España, recibiendo de otros países tan solo un
5% de visitas, de las cuales convierte tan solo otro 5%, ¿Te parecería
interesante segmentar por países de procedencia de las visitas? ¿No sería
mejor hacerlo por ciudades de España?

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segmentación
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Este es otro punto básico a la hora de analizar nuestro sitio. Conocer en qué
medida atraemos nuevos visitantes y/o los retenemos, nos va permitir definir
el éxito o fracaso de nuestras campañas o como de interesantes son nuestros
contenidos. Estos grupos de visitantes (nuevos visitantes vs. visitantes
recurrentes) constituyen unos de los segmentos más interesantes a estudiar
ya que nos van a dar la pauta del éxito de nuestras estrategias de captación
y/o fidelización.
Antes de adentrarnos en el análisis, volvamos un instante a lo básico. Cuando
un visitante entra por primera vez a nuestro sitio web, se queda asociada a su
dirección IP una cookie identificativa. Esta cookie tiene un periodo de vigencia
determinado (suele ser de 6 meses aunque se puede modificar). Si durante el
periodo de vigencia de la cookie, el usuario vuelve a entrar, se le reconoce
como un visitante recurrente. El problema reside en que si un usuario borra
sus cookies, los datos no serán del todo fiables ya que el programa de
Analítica Web lo calificará como nuevo visitante, a pesar de que haya podido
entrar anteriormente.
Teniendo en cuenta este matiz, podemos definir como nuevo visitante aquel
en cuyo ordenador no se ha copiado la cookie identificativa de nuestro sitio
web (también la puede haber borrado o haber expirado su periodo de
vigencia) para el periodo de estudio, mientras que el visitante recurrente será
aquel que mantenga la cookie.
% de nuevos visitantes = nuevos visitantes/total visitantes
% de visitantes recurrentes = usuarios recurrentes/ total visitantes
Captación y fidelidad de las visitas

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segmentación
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Dependiendo de la estrategia que estemos potenciando (captación vs.
retención) o de nuestro tipo de negocio daremos más importancia a un perfil
o a otro (nuevos visitantes vs. usuarios recurrentes). Lo importante es
conocer qué estrategia queremos seguir en función de nuestros objetivos.
Así si ponemos en marcha campañas para la captación de usuarios, el
porcentaje de nuevos visitantes debe ser superior al de visitantes recurrentes,
por ejemplo, una estrategia de SEO exitosa debería verse reflejada en
porcentajes superiores de nuevos visitantes frente a visitantes recurrentes. Si
por el contrario, estos porcentajes no cambian es indicativo de que esa acción
no ha tenido los resultados esperados.
Pongamos un ejemplo, para ver más claramente el caso contrario. Nuestra
estrategia se basa en la retención de usuarios. Para incentivar que los
usuarios vuelvan a nuestro sitio web, lanzamos una newletter con los nuevos
contenidos de la web. A grandes rasgos, para el periodo de tiempo en el que
está activada la campaña, el porcentaje de usuarios recurrentes debería ser
superior en comparación con el periodo de tiempo en el que la campaña no
se había llevado a cabo.
Los porcentajes de nuevos visitantes frente a usuarios recurrentes también
variaran en función de la tipología de nuestra web. Si, por ejemplo, tenemos
un sitio de afiliación, el porcentaje de nuevos usuarios debe ser mayor. En
cambio, si nuestra estrategia se basa en la fidelización de los usuarios, como
por ejemplo en un sitio basado en contenidos, el porcentaje de visitantes
recurrentes debe ser superior al de nuevos visitantes.
En cualquier caso, tampoco hay que obsesionarse con porcentajes ya que no
existen unos porcentajes medios de visitas nuevas frente a recurrentes en
función del tipo de web. Lo importante es conocer cuál es nuestro ratio actual,
ver si este refleja nuestra estrategia de negocio, conocer su evolución en el
tiempo y observar si se ha modificado en función de alguna acción puntual
puesta en marcha (para conocer si estas acciones han tenido éxito o no).

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51
segmentación
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También resulta interesante aplicar algunas de las métricas que ya
conocemos sobre estos dos segmentos (nuevos vs. recurrentes) con el fin, de
conocer mejor a nuestros usuarios y poder adaptar nuestra web a sus
necesidades. Si tenemos un sitio basado en la retención de usuarios (un blog,
por ejemplo) y observamos que nuestros usuarios recurrentes solo ven una
página y permanecen en nuestro sitio unos pocos segundos, quiere decir que
no encuentran los contenidos que buscan y que si queremos tener éxito,
debemos adaptarlos a sus expectativas.
Por último, captación y retención no son estrategias contrapuestas, en
realidad, son como las dos caras de una misma moneda. No olvidemos ese
viejo precepto marketiniano que dice que es más fácil que un cliente habitual
compre, que lo haga uno nuevo.

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análisis de campañas
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Este es uno de los puntos más importantes en el análisis web ya que una
campaña supone una inversión y debemos poder rentabilizarla. Tanto si la
campaña va bien como si va mal, debemos guiar a la empresa en la toma de
decisiones.
Una campaña es una forma de guiar a potenciales clientes hacia nuestros
productos o servicios para que los adquiera, por lo que, las campañas
siempre tienen una repercusión en las fuentes de tráfico. Para realizar una
acción de este tipo puede utilizarse un solo canal (PPC, por ejemplo) o una
combinación de varios (PPC, e-mailing y SEO).
Los criterios a seleccionar para medir la eficacia o rentabilidad de una
campaña deben estar alienados con los objetivos generales de la empresa y
con los objetivos particulares de cada campaña en cuestión. Así, por ejemplo,
no tendría demasiado sentido juzgar una campaña de PPC orientada a la
conversión, en función del tráfico adquirido. En este caso en concreto,
deberíamos analizarla en función de las ventas conseguidas gracias a este
canal. Recordad que para que nuestras conclusiones sean útiles y
accionables deber ir alienadas con los objetivos de la empresa y con los
objetivos de la campaña.
A la hora de analizar una campaña se suele caer en dos errores muy
comunes. El primero es analizar solo el medio que más inversión recibe y el
segundo es juzgar la campaña en su conjunto. Sin embargo, nosotros
preferimos analizar cada medio por separado para ver qué canal o fuente de
tráfico está funcionando mejor o peor.
Un paso previo fundamental a la hora de analizar una campaña es el del
correcto etiquetado de las mismas. Si no se realiza esta acción, los datos
obtenidos no serán fiables ya que no se clasificaran convenientemente. Sin
embargo, tampoco es necesario etiquetarlo todo, tan solo aquellos enlaces de
los que esperamos algo como, por ejemplo, la publicidad que dejamos en los
diferentes soportes. Se pueden etiquetar

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Banners y links de publicidad
Campañas de e-mail marketing
Campañas de Adwords. Vienen etiquetados para su seguimiento a través
Google Analytics pero si vienen de otra plataforma este etiquetado no
existe.
Enlaces de redes sociales y aplicaciones. Si no se etiquetan bien
aparecerán incluidos en tráfico directo.
Para hacerlo debemos introducir los siguientes parámetros en cada una de
las URL’s donde pongamos nuestra campaña.
Etiquetado de campañas
Utm_source (obligatorio): Hace referencia al origen de la campaña.
Es la fuente a través de la que hacemos la campaña.
Utm_medium (obligatorio): Medio de la campaña. Es como el
método de entrega. Lo que decidamos poner en esta variable es lo que
veremos en los informes como “medio” de una fuente de tráfico. Puede
ser por ejemplo, “enlace”, “banner”.
Utm_term (opcional): Es el término utilizado en la campaña. Se
utiliza en las campañas de adwords para incorporar la palabra clave que
estamos utilizando.
Utm_content (opcional): Es el tipo de anuncio. Nos sirve para
distinguir las diferentes versiones de un anuncio.
Utm_ campaign (obligatorio).Nombre de la campaña, por ejemplo,
campaña de navidad.

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¿Complicado? No os preocupéis. Existen herramientas para generar
correctamente el etiquetado de una campaña por ejemplo, Google Analytics
URL Builder. Veamos un ejemplo práctico de cómo etiquetar una campaña.
Pongamos por caso que vamos a lanzar una campaña de display en
elpais.com utilizando un banner para promocionar nuestro cava rosado en
navidad.
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El resultado es la siguiente dirección URL que debemos introducir en el
banner de el país.com para poder clasificar correctamente las visitas que
provengan de este canal.
Una vez, correctamente etiquetadas las campañas es hora, de pensar en que
métricas vamos a utilizar para medir la eficacia de las campañas. Os la
daremos desde un triple punto de vista: métricas de costes, de rendimiento y
de conversión y para cada una de las principales fuentes de tráfico pagado.
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Métricas de costes
Display (Banners): CPM (coste por mil) CPC (coste por click)
Buscadores: CPC
Emailing: Coste por mil envíos
Social Media: normalmente tarifa de agencia
Afiliación: Coste de mantenimiento, comisión por lead
El acrónimo CPM (Cost Per Thousand Impressions, coste por mil
impresiones) hace referencia a un modelo de tarificación publicitario en donde
el anunciante pagará cada vez que su anuncio se muestre 1000 veces. En
cambio el CPC (Cost Per Click) es la cantidad de dinero que un anunciante
debe pagar por cada click válido que un visitante haga sobre su anuncio.
Métricas de rendimiento
Display: CTR (Click Through Rate), frecuencia
Buscadores: CTR, QS (Quality Score), posición
Emailing: tasa de rebote, CTR
Social Media: Numero de followers (twitter) o fans (Facebook),
numero de menciones, numero de interacciones
Afiliación: número de afiliados conseguidos, CTR
El CTR (Click Through Rate) es una forma de medir el éxito de una campaña
de publicidad online. Se obtiene dividiendo el número de visitantes que han
hecho click en un anuncio por el número de veces que el anuncio ha sido visto
(impresiones).
Por ejemplo, si un anuncio publicitario fue visto 2000 veces (dos mil
impresiones), y 20 personas hicieron click sobre el mismo, el CTR resultante
es del 1%.

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Métricas de conversión
Display: CPL (coste por lead), CPA (coste por acción), conversiones
post-click, conversiones post-impresión.
Buscadores: CPL,CPA
Emailing: CPL, CPA
Social Media: número de followers o fans, numero de menciones,
interacciones, mejora del sentimiento de los comentarios, mejora de la
opinión sobre la marca. No nombramos de conversiones de venta porque
esto no debe ser el objetivo último de las redes sociales.
Afiliación: CPL, CPA, calidad de los leads
Las siglas CPL (Cost per Lead, coste por lead) hacen referencia a un modelo
de contratación publicitaria por la que el anunciante paga, únicamente, por
cada nueva entrada en la base de datos de la empresa. La captación se suele
hacer a través de formularios de suscripción en los que el usuario facilita
información personal y a cambio, recibe información de un producto o servicio
a través de newsletters o catálogos con ofertas.
El CPA (Cost Per Action, coste por acción o también coste por adquisición) es
una fórmula de pago, en la que el anunciante paga si el visitante a un sitio web
realiza una determinada acción, normalmente una compra o registro. Cada
acción tiene un precio que podría ser, por ejemplo, un porcentaje de la venta
que el anunciante logró gracias a la publicación del anuncio. De esta forma, el
anunciante paga solo en el caso de que el visitante realice efectivamente esa
acción con lo que se asegura la rentabilidad del dinero invertido.
Estas son solo algunos ejemplos de las que puedes utilizar. Recuerda que
debes usar aquellas que mejor se adapten a los objetivos específicos de tu
campaña.

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análisis de redes sociales
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Las redes sociales son la última revolución dentro de la Red. Una red social
es básicamente una estructura social formada por individuos que utilizan
Internet como espacio común de dialogo y participación. Son sitios virales en
el sentido, de que un número inicial de participantes consiguen aumentar
exponencialmente los miembros de la red gracias al envío de mensajes.
Estos nuevos participantes repiten el proceso con lo que se consigue
multiplicar el número total de miembros.
Las redes sociales han aumentado de forma considerable su popularidad en
la red, convirtiéndose en lugar de encuentro para muchas personas. Ya en
2012 ocho de cada diez usuarios de Internet aseguraban utilizar al menos una
red social. La cifra aumenta un cuatro por ciento con respecto al mismo
periodo del año anterior, y la frecuencia de uso de las redes también: el 78%
de los encuestados reconocía usar las redes sociales a diario.
La experiencia nos demuestra que los usuarios acuden, de forma
generalizada, a las redes sociales en busca de información sobre empresas,
marcas y productos de su interés. Las empresas son cada vez más
conscientes de estas nuevas necesidades de los usuarios y tratan de
proporcionales información e interactuar con ellos, intentado conseguir el
máximo nivel posible de comunicación y feedback entre cliente y empresa.

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Apoyan las campañas publicitarias
Orientan a nuestros potenciales clientes al proceso de compra
Ayudan a convertir a nuestros clientes en recomendadores de nuestra
marca
Las redes sociales se han convertido en una herramienta fundamental dentro
de la estrategia de marketing online. Esto se debe, fundamentalmente, a la
facilidad de personalización y al fácil acceso a multitud de personas con
intereses comunes lo que permite una mayor segmentación de nuestras
comunicaciones. Las redes sociales ofrecen a las organizaciones múltiples
ventajas:
Como hemos venido recalcando a lo largo de este ebook un paso previo a la
hora de analizar los datos que obtenemos de nuestra herramienta de AW
(Analítica Web) es la fijación de objetivos. La medición en redes sociales no
es una excepción. Ante todo debemos tener claros que objetivos queremos
alcanzar con nuestra estrategia de social media. Si no realizamos esta tarea
previa estaremos perdidos, no sabremos ni donde estamos ni a donde
queremos llegar y por lo tanto, no sabremos que estrategias serán las más
adecuadas para alcanzar nuestro objetivo.
Cuando analizamos nuestra estrategia en redes sociales debemos fijarnos en
cuatro puntos básicos:
1
2
3
4

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Actividad
Aquí nos referimos a la medición del tráfico que generan nuestras acciones
en redes sociales. Esta será la clave para evaluar nuestra estrategia en redes
sociales. Más allá del número de visitas obtenidas a nuestra página a través
de las redes sociales también deberemos evaluar la calidad de estas visitas.
Segmentando a nuestros visitantes por fuentes de tráfico podremos el foco
en aquellos que provienen de redes sociales y estudiaremos su
comportamiento. Para ellos, tendremos en cuenta, métricas como la tasa de
rebote o el tiempo de permanencia.
Tamaño
Nos referimos a la repercusión que nuestras acciones. Para ello es
interesante conocer el tamaño de la comunidad que estamos creando
alrededor de nuestra marca. Es interesante conocer el número de usuarios,
fans, suscriptores RSS o seguidores, así como su evolución.
El tamaño se puede medir con las herramientas propias de cada red social
por ejemplo twittercounter.com para Twitter.
Cuando analizamos nuestra estrategia en redes sociales debemos fijarnos en
cuatro puntos básicos:

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Vitalidad
Con vitalidad queremos decir, la interacción de los usuarios con nuestras
acciones. Son reflejo del interés que muestran nuestros seguidores hacia
nuestras acciones. Es indispensable medir la vitalidad ya que en el ADN de
las redes sociales está la interacción. Si no hay bidireccionalidad en las
comunicaciones, algo estamos haciendo mal. Deberemos medir los
comentarios en nuestros blogs o foros, los “me gusta”, “+1”, @mentions…
Esto, por ejemplo, podemos medirlo con twitteranalyzer.com aunque cada
red social tiene sus propios medidores.
Influencia
La influencia mide como nuestra comunidad de seguidores se identifica con
las acciones de la empresa y cuáles de estos se convierten en
recomendadores de nuestra marca. Nos servirá para beneficiarnos de futuras
referencias. Se mide en función de las menciones en nuestro blog corporativo
o en las distintas redes sociales, los retweets o en el número de clicks que
obtenemos de los enlaces que compartimos.
Hay diferentes herramientas en el mercado que nos permite medir este
parámetro como socialmention.com, blogsearch.com o bit.ly que nos permite
conocer el número de visitas provocadas por links.
Para evaluar nuestra estrategia de social media debemos analizar cada uno
de estos factores por separado y en su conjunto.

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Si has llegado hasta aquí, querrá decir que sigues interesado en la Analítica
Web y en seguir aprendiendo más sobre esta fascinante disciplina….y no
tendrás más remedio que seguir haciéndolo. Siempre hay nuevos escenarios
que analizar, cambios a los que adaptarse, retos que afrontar, preguntas que
responder…
Existen multitud de foros donde resolver dudas y manuales que consultar
pero, llegado el momento, tendrás que arremangarte y poner en práctica
todos esos conocimientos. Somos conscientes de que para ello, se necesita
tiempo y experiencia. Por eso, www.websa100.com ha incorporado a su
amplia gama de servicios de marketing online (Posicionamiento web, diseño
y desarrollo web, marketing de contenido, redes sociales…), servicios de
Analítica web. Gracias a estos, la medición se convertirá en el eje de tu
triunfo.
Desde www.websa100.com esperamos que esta pequeña guía te haya
servido de faro con el que guiarte en el fascinante mundo de la medición.
Estaremos orgullosos si lo hemos conseguido.
Epílogo

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créditos
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Autor: Iván Alemán
Diseño, ilustración y maquetación: Jéssica Rosado.
Primera edición: Junio 2013.
Propiedad de websa100
Esta obra “Analítica Web para pymes: mide para triunfar” propiedad de websa100
está sujeta a la licencia Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0
Unported de Creative Commons. Para ver una copia de esta licencia, visite
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
o envíe una carta a Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain
View, California, 94041, USA.
La difusión de este ebook debe hacerse necesariamente mediante la
siguiente URL de descarga:
www.websa100.com/descargas/ebook-analitica-web
Nunca mediante el envío del propio PDF.
Reconocimiento (Attribution): En cualquier explotación de la obra
autorizada por la licencia hará falta reconocer la autoría.
No Comercial (Non commercial): La explotación de la obra queda
limitada a usos no comerciales.
Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la
obra no incluye la transformación para crear una obra derivada.
USO DE LA OBRA

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sobre los autores
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IVÁN ALEMÁN
Licenciado en Publicidad y RR.PP. por la
U. Complutense y en Investigación y Técnicas de
Mercados por ESIC. Llegó al mundo del marketing
digital tras su paso por Sogecable. Master en
Analítica Web por K-SCHOOL y master en SEO
por la misma escuela, ha convertido su pasión por
los datos y la medición en su trabajo.
Responsable SEO en Websa100.
JÉSSICA ROSADO
Diseñadora gráfica y web titulada por la Escuela
Superior de Comunicación, Imagen y Sonido de
Madrid, con 7 años de experiencia laboral
desarrollando proyectos de diseño gráfico y
diseño, maquetación, controles de usabilidad y
accesibilidad web e ilustración.
Diseñadora, maquetadora y programadora en
Websa100.
WEBSA100
Somos una agencia de marketing online enfocada a conseguir resultados.
Venimos del marketing tradicional, sabemos qué estrategia es la que más se
adecua a cada negocio y perseguimos el éxito digital de cada empresa con la que
trabajamos.

DISEÑO Y
DESARROLLO WEB
<HTML>
MARKETING DE
CONTENIDOS
POSICIONAMIENTO
WEB
SEO
FORMACIÓN
DIGITAL
SEO
SOCIAL
MEDIA
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lo que te podemos ofrecer
Somos una agencia de marketing online con amplia experiencia en pymes.
Hacemos webs y mucho más... ofrecemos un servicio online integral:
posicionamiento web (SEO, SEM), Social Media, marketing de contenidos y
formación digital. Queremos acompañar a un negocio en toda su vida digital y
ayudarle a lograr resultados.
DISEÑO
GRÁFICO
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Proyectos websa100 S.L.
C/ Adolfo Pérez Esquivel, 3
Edificio “Las Américas III” Oficina
número 23,
28232. Las Rozas, Madrid
91 790 11 97
91 626 39 24
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contacto@websa100.com
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