Digital Analytics: Una Ventana hacia el Usuario

Digital Analytics es una disciplina dentro de Data Analytics que se enfoca en estudiar el comportamiento de los usuarios en entornos digitales, como sitios web, aplicaciones móviles y plataformas de redes sociales, con el fin de obtener información valiosa que guíe las decisiones de un negocio en línea, mediante el proceso de recopilar, medir, analizar y reportar datos digitales.

Digital Analytics se enfoca en estudiar el comportamiento de los usuarios en entornos digitales.

Los datos digitales son la materia prima de Digital Analytics. Podemos considerarlos como valiosos activos digitales ya que representan una amplia variedad de información, como las interacciones dentro de un sitio, el tiempo que pasaron los usuarios en él, los enlaces que visitaron, cuáles fueron sus acciones, interacciones en redes sociales, transacciones en línea, por nombrar algunos dentro de una extensa variedad de información que generan éstos entornos.

Al aprovecharlos eficazmente podemos identificar patrones del comportamiento de los usuarios, lo que puede indicar si un sitio web funciona correctamente o si la experiencia del usuario es satisfactoria. También nos permiten segmentar a la audiencia según diferentes criterios, como ubicación geográfica, intereses o comportamiento de navegación con el objetivo de personalizar las estrategias de marketing y mejorar la relevancia de nuestras comunicaciones. Luego, podemos analizar los datos de rendimiento de éstas campañas, midiendo su efectividad y ajustar nuestro presupuesto de manera más eficiente en base a lo que encontremos. Esto nos permite maximizar el retorno de la inversión (ROI) y alcanzar nuestros objetivos comerciales.

Los Datos son valiosos Activos Digitales ya que representan una amplia variedad de información.

Ahora que comprendemos qué es Digital Analytics y que disponemos de una gran cantidad de datos digitales, podemos comenzar a analizar un sitio web para obtener estos insights tan valiosos que impulsan el crecimiento y la optimización de un entorno digital.

Como punto de partida, debemos entender el tráfico del sitio y de dónde proviene. Para esto contamos con las siguientes métricas y KPI:

• Visitas: El número total de visitas que recibe un sitio.
• Usuarios Únicos: El número de usuarios individuales que realizan esas visitas.
• Páginas Vistas: La cantidad total de páginas vistas en el sitio.
• Tráfico Orgánico: Visitas que llegan a la web a través de resultados de búsqueda orgánicos.
• Tráfico Directo: Visitas que llegan directamente, escribiendo la URL en el navegador.
• Tráfico de Referencia: Visitas que llegan a nuestro sitio a través de enlaces externos desde otros sitios web.
• Tráfico Social: Visitas que llegan desde redes sociales como Facebook, Linkedin, X, etc.

Con estas métricas podemos calcular el promedio de visitas por día, qué día de la semana hay más movimiento, qué red social aporta mayor tráfico, qué páginas son de mayor interés en general, si llegan muchos usuarios por tráfico orgánico podemos deducir que la estrategia SEO (Search Engine Optimization) es eficiente, o lo inverso. Aquí, nos gustaría hacer una breve aclaración sobre esto. El SEO es una estrategia fundamental para obtener tráfico y visibilidad, pero no se debe contemplar como parte de Digital Analytics. Digital Analytics se centra en qué sucede una vez que un usuario llegó al sitio, mientras que el SEO se enfoca en potenciar al máximo la visibilidad de un sitio web. El SEO es crítico para el éxito de un negocio en línea y abarca muchos enfoques para ello. Recomendamos leer un artículo anterior donde repasamos los aspectos más importantes de SEO aquí. Aclarado esto, sigamos con Digital Analytics.

Una vez que comprendemos el volumen de visitas y de dónde provienen, es clave entender cómo interactúan en el sitio. Para ello, contamos con las siguientes métricas y KPI:

• Tasa de Rebote: La tasa de rebote es el porcentaje de visitantes que ingresan a una página web y luego la abandonan sin interactuar con ella. Una tasa de rebote alta puede indicar que los visitantes no encuentran lo que están buscando o que la página no es relevante para ellos.
• Tiempo Promedio en la Página: El tiempo promedio en la página es la cantidad promedio de tiempo que los visitantes pasan en una página web específica. Esta métrica puede ayudar a comprender cuánto tiempo dedican los usuarios a consumir el contenido de una página y si encuentran el contenido interesante o relevante.
• Flujo de Comportamiento: El flujo de comportamiento es una representación visual del camino que siguen los usuarios a través de un sitio web, desde la página de entrada hasta la página de salida o conversión. Esta métrica muestra cómo interactúan los usuarios con el sitio y puede ayudar a identificar patrones de comportamiento y áreas de oportunidad para mejorar la experiencia del usuario.
• Tasa de Conversión: La tasa de conversión es el porcentaje de visitantes que completan una acción deseada en un sitio web, como realizar una compra, completar un formulario o suscribirse a un boletín informativo. Esta métrica es fundamental para medir el éxito de las estrategias de marketing y ventas en línea.
• Clics en Enlaces: Los clics en enlaces representan la cantidad de veces que los usuarios hacen clic en enlaces dentro de un sitio web. Esta métrica puede ayudar a comprender qué contenido es más relevante para los usuarios y qué enlaces generan más interacción.
• Interacciones con Formularios: Las interacciones con formularios representan la cantidad de veces que los usuarios interactúan con formularios en un sitio web, como enviar un formulario de contacto o completar un formulario de registro. Esta métrica puede ayudar a evaluar la efectividad de los formularios y la experiencia del usuario al completarlos.

Estos KPI nos brindan valiosa información sobre la funcionalidad del sitio.

Otro aspecto fundamental a evaluar es el contenido del sitio. Esta información es invaluable para entender la relevancia, el atractivo y la utilidad del contenido ofrecido. En ultima instancia, si es de valor o no. Para evaluar esto contamos con las siguientes métricas:

• Páginas Más Vistas: Esta métrica indica qué páginas del sitio son las más populares entre los usuarios, lo que nos ayuda a identificar qué tipo de contenido resuena mejor con nuestra audiencia.
• Tasa de Salida: La tasa de salida muestra el porcentaje de visitantes que abandonan el sitio después de visitar una página en particular. Esto puede indicar posibles puntos de salida en el proceso de navegación que podrían necesitar optimización.
• Páginas por Sesión:
Esta métrica muestra el promedio de páginas que un usuario ve durante una sola sesión en el sitio. Cuanto mayor sea este número, más comprometidos están los usuarios con el contenido y la experiencia del sitio.

Además de evaluar el contenido, también es importante analizar el rendimiento en áreas específicas como el comercio electrónico y las campañas de marketing. Para ello, podemos examinar métricas como:

• Ingresos: Esta métrica es fundamental para los sitios de comercio electrónico, ya que nos indica el total de ingresos generados a través de transacciones en línea.
• Tasa de Abandono del Carrito: Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que agregan productos al carrito de compra pero abandonan el proceso de compra antes de completarla. Una tasa alta puede indicar posibles obstáculos en el proceso de compra que podrían necesitar atención.
• Valor Medio del Pedido: Esta métrica nos proporciona el valor promedio de cada pedido realizado en el sitio, lo que nos ayuda a entender el comportamiento de compra de nuestros usuarios y a identificar oportunidades para aumentar el valor de cada transacción.

Asimismo importante es evaluar el rendimiento de las campañas de marketing en línea. Algunas métricas clave incluyen:

• CTR (Click-Through Rate): Esta métrica muestra el porcentaje de personas que hacen clic en un enlace específico dentro de una campaña de marketing, lo que nos indica la efectividad del mensaje y la llamada a la acción.
• CPC (Costo por Clic): Esta métrica muestra el costo promedio que pagamos por cada clic en nuestros anuncios en línea, lo que nos ayuda a evaluar el rendimiento y la eficacia de nuestras campañas publicitarias.
• ROAS (Return on Advertising Spend):
Esta métrica muestra el retorno de la inversión en publicidad, es decir, cuánto obtenemos en ingresos por cada dólar gastado en publicidad en línea. Es fundamental para evaluar la rentabilidad de nuestras campañas de marketing.

Un tablero simple con los principales KPI nos aporta informacion muy valiosa sobre nuestro sitio.

Finalmente, también podemos analizar las descargas de archivos, como documentos PDF, presentaciones o archivos multimedia, desde nuestro sitio web, junto con métricas adicionales como la cantidad de reproducciones, compartidos o reenviados. Estas métricas nos permiten evaluar de manera más completa el interés de los usuarios en el contenido descargable y su relevancia para nuestra audiencia.

Al entender cómo interactúan los usuarios con el sitio y qué contenido les resulta más atractivo y útil (o lo inverso), podemos tomar decisiones informadas para optimizar su experiencia y mejorar nuestro contenido para alcanzar nuestros objetivo.

Medir nuestra performance con la de nuestra competencia también nos brinda información clave para tomar desiciones.

Para obtener estos datos, existen diversas herramientas de análisis web y plataformas de seguimiento. Algunas de las más comunes son Google Analytics, Adobe Analytics y Piwik (Matomo). Estas herramientas se implementan muy fácilmente agregando un pequeño fragmento de código proporcionado por la propia plataforma a las páginas web o aplicaciones móviles que se desean rastrear.

Una vez vinculado el código que la herramienta provee con el sitio, comienzan a recopilar automáticamente todos los datos digitales que se necesitan para analizar las métricas y KPIs que vimos anteriormente.

Google Analytics ofrece una versión gratuita que cubre las necesidades básicas de la mayoría de los sitios web. Adobe Analytics y Piwik (Matomo) tienen opciones tanto gratuitas como de pago, con características adicionales en las versiones de pago. La elección entre estas herramientas dependerá de las necesidades específicas de análisis y el presupuesto disponible. También, tanto Google Analytics como Adobe Analytics y Piwik (Matomo) proporcionan visualizaciones y paneles de control (dashboards) para presentar los datos de manera clara y comprensible. Estos paneles suelen ser personalizables y permiten a los usuarios crear informes específicos según sus necesidades y objetivos comerciales.

Una vez vinculado el código que la herramienta provee con el sitio, comienzan a recopilar automáticamente todos los datos.

La elección entre utilizar un dashboard propio en Power BI o Tableau versus ver los datos directamente en Google Analytics depende de varios factores, incluyendo las necesidades específicas, la complejidad de los datos y las habilidades técnicas de la persona a cargo. Utilizar un dashboard propio en herramientas como Power BI o Tableau puede ofrecer ciertas ventajas, como la capacidad de personalizar completamente el diseño y la interactividad del dashboard según los requisitos específicos. Estas plataformas también pueden integrarse con una variedad de fuentes de datos, lo que permite combinar datos de Google Analytics con otros conjuntos de datos internos o externos para obtener una visión más completa. Por otro lado, ver los datos directamente en Google Analytics puede ser más conveniente si se busca una solución rápida y fácil de implementar, especialmente si se está familiarizado con la interfaz de Google Analytics y no se necesitan personalizaciones avanzadas en los informes. Además, Google Analytics proporciona una amplia gama de informes predefinidos y funciones de visualización que pueden satisfacer muchas necesidades de análisis sin la necesidad de herramientas adicionales. En resumen, si se busca flexibilidad y personalización avanzada, la posibilidad de crear un dashboard propio en Power BI o Tableau es la solución. Sin embargo, si necesitamos simplicidad, ver los datos directamente en Google Analytics puede ser la mejor opción.

En complemento con las métricas y practicas de análisis estandar que repasamos mas arriba, existen también otros enfoques adicionales que aportan gran valor al análisis. Algunos de ellos son:

• Segmentación de audiencia: La segmentación de audiencia implica dividir a los usuarios en grupos más pequeños con características similares, lo que permite una personalización más efectiva de las estrategias de marketing y el contenido del sitio web. Por ejemplo, un sitio de comercio electrónico puede segmentar a los usuarios según su historial de compras, permitiendo enviar ofertas personalizadas basadas en sus preferencias previas. Esto se logra utilizando datos digitales para identificar patrones de comportamiento y características demográficas que permitan definir estos segmentos de audiencia. Para ésto existe una técnica llamada RFM (Recency, Frequency and Monetary) que se basa en tres variables: la recencia de la última compra, la frecuencia de compra y el valor monetario de las compras. Esta técnica permite clasificar a los clientes en diferentes segmentos en función de su comportamiento de compra y su valor para el negocio, lo que facilita la personalización de las estrategias de marketing y la optimización de la experiencia del cliente. Recomendamos leer un artículo anterior donde repasamos ésta técnica de RFM.
• Pruebas A/B y pruebas multivariables: Las pruebas A/B y multivariables son técnicas utilizadas para comparar diferentes versiones de una página web, anuncio u otro elemento digital para determinar cuál funciona mejor en términos de alcanzar un objetivo específico, como aumentar las tasas de conversión. En una prueba A/B, se comparan dos versiones de un elemento cambiando un solo factor, mientras que en una prueba multivariable se prueban múltiples variables simultáneamente. Estas pruebas se basan en datos digitales recopilados para medir el rendimiento de cada variante y tomar decisiones informadas sobre qué versión implementar.
• Análisis de cohortes: El análisis de cohortes implica agrupar a los usuarios en cohortes basadas en características compartidas, como la fecha de registro o la fuente de tráfico, y luego analizar el comportamiento de cada cohorte a lo largo del tiempo. Esto ayuda a identificar tendencias y patrones de comportamiento, como la retención de usuarios, la lealtad a la marca o la eficacia de las campañas de marketing en la adquisición de clientes a lo largo del tiempo. Los datos digitales son fundamentales para realizar este tipo de análisis y obtener información sobre cómo diferentes grupos de usuarios interactúan con un sitio web o una aplicación.
• Análisis predictivo: El análisis predictivo utiliza algoritmos y modelos estadísticos para predecir eventos futuros basados en datos históricos y actuales. En Digital Analytics, el análisis predictivo puede aplicarse para prever el comportamiento futuro de los usuarios, como sus patrones de compra, la probabilidad de conversión o la duración de la sesión en el sitio web. Estas predicciones permiten a las empresas anticiparse a las necesidades de los usuarios y tomar decisiones estratégicas para optimizar la experiencia del cliente y maximizar los resultados.
• Integración de datos: La integración de datos implica combinar información de diversas fuentes, como datos de ventas, datos de redes sociales, datos de CRM y datos de marketing, para obtener una visión más completa y holística del rendimiento digital. Esto permite a las empresas comprender mejor el viaje del cliente en su totalidad, desde el descubrimiento hasta la conversión, y tomar decisiones más informadas sobre cómo asignar recursos y optimizar las estrategias de marketing y ventas.
• Cumplimiento normativo y privacidad de datos: En un entorno digital en constante evolución, el cumplimiento normativo y la protección de la privacidad de los datos son aspectos fundamentales a tener en cuenta en Digital Analytics. El RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) en la Unión Europea y otras regulaciones similares establecen normas estrictas sobre cómo se recopilan, almacenan, procesan y comparten los datos personales de los usuarios. Esto requiere que las empresas implementen prácticas de recopilación de datos transparentes, obtengan el consentimiento del usuario cuando sea necesario y protejan adecuadamente la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios.

Digital Analytics nos ofrece una ventana única hacia el comportamiento de los usuarios en el enorme mundo digital. Desde entender el flujo de tráfico en un sitio web hasta medir la efectividad de campañas de marketing en línea, el análisis de datos digitales es fundamental para la toma de decisiones informadas en cualquier negocio en línea. A través de métricas como visitas, tiempo promedio en la página, tasas de conversión y mucho más, podemos comprender a fondo cómo interactúan los usuarios con el contenido y qué acciones impulsan el éxito de un negocio. También demebemos tener en cuenta el papel crucial que desempeñan el Marketing Digital y laInteligencia Artificial en este proceso.

La combinación de estrategias de Marketing Digital, impulsadas por datos analíticos y potenciadas por algoritmos de Inteligencia Artificial, nos permite no solo comprender el comportamiento del usuario, sino también prever sus necesidades y tomar decisiones más acertadas. En última instancia, Digital Analytics no solo nos brinda información valiosa, sino que nos empodera para optimizar nuestras estrategias, mejorar la experiencia del usuario y alcanzar nuestros objetivos comerciales en el entorno digital en constante evolución, con consumidores cada vez mas exigentes y sofisticados, y sobre todo con mucha competencia.

Aquí concluye nuestro artículo sobre Digital Analytics y sus implementaciones más comunes. Esperamos que haya proporcionado una comprensión más profunda y útil de este fascinante campo. Te esperamos el próximo Domingo para que leas una nueva entrega, donde continuaremos explorando temas de Data Analytics, Desarrollo Web, Inteligencia Artificial y Filosofía!