Si no sabes dónde estás yendo, probablemente no llegarás ahí

Cuando lanzamos una campaña externa a nuestro site hay que tener claro desde el principio lo que consideraremos éxito, es decir, los objetivos… siempre claritos.

Lo ideal es determinar con frecuencia, con mucha frecuencia, cómo optimizar o reestructurar la campaña en base a los datos evolutivos y a los objetivos marcados. No podemos limitarnos a recuperar datos, a ponerlos en una tabla Excel y archivarlos hasta el final de la campaña para entonces decir “¡Hay que ver lo bien/mal que ha funcionado esta campaña!” porque entonces no tendrá solución, no tendremos margen de maniobra y no podremos aprender de la experiencia.

Además de comprobar que el etiquetado es correcto y que estamos recibiendo correctamente los datos desde el medio en cuestión... ¿Qué preguntas básicas hay que hacerse desde el primer día de la campaña?

• ¿Qué número de entradas me está proporcionando la campaña?


• ¿Cuál es el coste por visita?


• ¿Hemos notado mejoría en el ROI?

Muy pocas métricas de manera independiente nos van a explicar qué está pasando con la campaña, es básico combinarlas para sacar las conclusiones correspondientes. No es que no nos valga un análisis de estas tres preguntas, son bastante importantes: tráfico + coste + beneficio.

Sin embargo… Hay tantos matices para determinar tanto si una campaña está o no funcionando como para profundizar en busca de soluciones que podemos añadir a nuestras métricas básicas alguna más que nos ayude a tener una visión más de conjunto. Se me ocurren unas cuantas:

• ¿Cuantos clicks estamos generando en cada anuncio?


• ¿Cuántos de estos clicks llegan realmente a nuestro site?


• ¿Qué frecuencia de display o impresiones ha generado cada anuncio? ¿En qué posición? ¿En qué momento?


• ¿Qué porcentaje de clicks/impresiones tenemos en cada anuncio?


• ¿Cómo está funcionando cada anuncio? A nivel de formato, tamaño, copy… ¿Cuál convierte mejor?


• ¿Cuántos usuarios distintos vienen y desde dónde?


• ¿Mi landing page genera interés después del click? ¿Qué porcentaje de clicks no pasa de ahí? ¿Cuántos siguen adelante? ¿Cuántos llegan a convertir?


• ¿Cuánto me cuesta cada click?


• ¿Y cada conversión?


• ¿Cómo ha contribuido esta campaña a la consecución de objetivos globales de mi site?

Hago un inciso para reiterar que nos conviene siempre generar una landing page o microsite para la campaña, para adaptar el contenido a lo que realmente busca el visitante, para crear un entorno donde se sienta cómodo. Y medirlo tal y como medimos la campaña en sí.

Como comentaba al principio, lo interesante es identificar qué consideraremos éxito. No todo el tráfico convertirá en una primera visita, hay que tener en cuenta factores como la frecuencia, latencia y el número medio de visitas que necesita para convertir, por ejemplo.

Así podremos saber la calidad por elemento de campaña, el volumen de tráfico y éxito que genera cada uno y dónde poder focalizar nuestros esfuerzos de optimización.

Empezar por decidir si se sigue invirtiendo dinero tanto en la campaña como en cada anuncio de la misma o nos replanteamos cambiar de estrategia.

Entender la relación entre las iniciativas de nuestras campañas y la generación de datos según las KPIs que marcan nuestros objetivos nos llevará a la mejor evaluación y optimización de las campañas. Siempre segmentar (por visitantes nuevos, por visitantes conocidos, por comportamiento, por tipo de conversión…), así tendremos información más fiable.

Si las campañas no cumplen nuestras expectativas da igual que lleven 2 días, 2 semanas o 2 meses. Hay que revisar las especificaciones y decidir o recomendar las mejoras propuestas.

Lo importante no es qué campaña nos trae más clicks, sino cual nos genera más beneficio. Y por supuesto, tener claro POR QUÉ. Si no sabemos dónde vamos nunca llegaremos :)

No sabía que os asustaran las ovejas... Sólo cuando vienen sin pastor...

Este fin de semana, mientras estaba viendo la jornada futbolística, me descubrí preguntándome “¿cómo se la juega un entrenador para decidir qué jugadores componen el equipo?”.

Normalmente al entrenador es al primero que echan si los resultados no acompañan al equipo. ¿Pasa lo mismo en el caso del analista web? Si no elegimos las mejores KPIs... ¿nos mandarán a la oscuridad del ninguneo?

Entonces... ¿Cómo decidir las KPIs ganadoras? Aquí no tenemos una clasificación mundial, algunas KPIs no combinan con otras y encontrar la combinación perfecta es muy difícil. Pues sí, pero no imposible, así que hay que arremangarse y ponerse manos a la obra. A la busca y captura de las KPIs guerreras y triunfadoras.

¿Por dónde empezar?

Primer paso, los datos. Sacaremos todos los datos que te parezcan importantes, si no hay ninguno que nos resalte… ¡no pasa nada! Se sacan todos, ya habrá tiempo de decidir cuales nos sirven y cuales no.

Cogemos los datos de la herramienta web que tengamos, recopilamos también datos de otras fuentes, de la BBDD de nuestros clientes, rebuscando entre los logs que deja el sistema, de donde sea, nos toca recopilar.

Si has sacado todos es porque no conoces tu web al mínimo detalle, no pasa nada, ahora la vas a conocer en esencia. Objetivo de este primer paso: obtención y recopilación de datos.

Segundo paso, sentarse a pensar. Necesitamos conocer lo que queremos conseguir, o sea, lo que vamos a cambiar y nos va a transformar en el no va más del negocio. ¿Qué objetivo queremos lograr? No siempre va a ser una venta, o darse de alta en un servicio, puede ser algo más intangible, como “¿quién se ha interesado por este producto?” o “¿como está funcionando nuestro servicio de atención al cliente?”.

Tercer paso, tenemos los datos, tenemos los objetivos. ¿A correr? No, ni mucho menos. Ahora hay que decidir qué datos o combinación de datos me llevarán a decidir la KPI perfecta para medir ese objetivo y poder aplicar decisiones de negocio en base a su valor.

Aquí he de hacer un paréntesis. Es complicado dar con la KPI correcta. A priori, puede parecer importante y que refleja perfectamente el objetivo. ¿Será la KPI perfecta? ¿O nos engaña? Aquí aplicamos lo que he bautizado como el método PereRo. Se trata de hacerse 2 preguntas básicas:

- Si sube o baja el dato… ¿es significativo?

Si la respuesta es afirmativa, perfecto. Tenemos una KPI cuya variabilidad es importante, justo lo que estábamos buscando. Seguimos con el cuestionario.

- Si es significativo, ¿tengo recursos para actuar?

Si la respuesta es negativa…, bueno, pues será una KPI impresionante, pero no me va a aportar nada, no podré actuar, no me sirve.

Es decir, no medir más de lo que necesitamos. Está muy bien dar multitud de datos a todas luces interesantes, pero si no nos aportan nada a decidir cómo podemos mejorar, no interesan.

Yo parto de las enseñanzas de Avinash Kaushik. Para definir nuestras KPIs hay que tener en cuenta la diferencia entre las KPIs y las KIAs (lo más de lo más):

Las KPIs (Key Performance Indicator) equivalen a la forma básica de medir indicadores; básicamente se refieren a combinaciones de páginas vistas (individuales, agregadas, media), visitantes (visitas, únicos, total), tiempo (total, media), referrers (contadores, keywords, trends)...

Las KIAs (Key Insight Analysis), en cambio, suponen un cambio de filosofía a la hora de medir indicadores. Las destacadas comprenden: click density analysis, visitor primary purpose, task completion rates, visitas segmentadas, análisis multicanal...

No desesperarse si no se consiguen las KPIs / KIAs logradas en el primer intento. Se puede ir probando con varias KPIs / KIAs hasta encontrar las que, por propia experiencia, aporten más al objetivo. Incluso, a mí me ha pasado, puedes encontrar combinaciones que definan un objetivo muchísimo mejor que el que te han encomendado, lo que te dará una satisfacción sin precedentes.

Utilizar una rueda como ésta, nos servirá para poner sobre el papel qué es lo realmente importante de cada KPI y cómo afecta al negocio. Me parece muy interesante como metodología de trabajo de selección y mantenimiento de KPIs:

¿Qué pregunta nos ha hecho llegar a esta KPI? ¿A quien le resulta importante la información que puede ofrecer? ¿Por qué es importante? ¿Cómo llegamos a los datos? ¿Qué preguntas nos surgen con los valores que puede tomar? ¿Qué acciones debemos llevar a cabo si cambia a mejor? ¿y a peor?

Cuarto paso. Crear el contexto. Nunca dar la KPI / KIA en bruto, como si la soltaras de mala manera en un informe. No. Hay que ponerlo en evolución, o compararlo al total de las ventas, o al total de altas de otro servicio, o lo que falta que aumente para llegar a un objetivo…

Depende de la KPI / KIA, pero siempre debe estar englobada en un contexto. Aquí es donde segmentamos el dato, por fuente, por número de visitas, por cliente / no cliente, por rentabilidad... Si es posible, acompañar el dato cuantitativo de algún dato cualitativo complementario (por medio de una encuesta, por ejemplo).

No podemos dejar que, ni nosotros ni nadie, al recibir nuestro informe, hagamos cualquiera de estas preguntas:

¿Qué pasa si en enero hemos vendido 25 unidades de un producto? ¿Es mucho? ¿Es poco? ¿Cumple las expectativas? ¿Cuánta gente se interesó pero no lo compró? ¿Cuánta gente vino a la web por este producto? ¿Cuánto nos falta para cumplir el objetivo? ¿Cuántos usuarios lo buscaron en el buscador interno? ¿Y en Google? ¿Cuántos usuarios se han convertido en clientes gracias a este producto?

Quinto y último paso. Ya tenemos todas las KPIs / KIAs, las variaciones, los contextos, todo perfectamente hilado. ¿Y qué? Pues ya solamente falta la guinda del pastel, lo que te dará valor como analista. Y no, no es decidir la forma de presentar los datos, que eso da para varios posts. Falta la valoración del analista.

Faltan las decisiones que van ligadas a los datos. Es lo que nos debe indicar la rueda de KPI, en la parte de acciones a tomar con los cambios. Hay que realizar la interpretación de cómo utilizar estos datos de forma inteligente. Cómo mejorar el panorama, aunque sea un porcentaje pequeño. Aunque vaya todo como la seda, hay que proponer acciones, pasitos, lo que sea. Aquí es donde podemos aplicar la tabla de Karnaugh. ¿Qué dato es el importante? ¿Dónde me puedo centrar? ¿Qué segmento voy a mejorar?. Este será nuestro punto de partida para decidir si la KPI es válida o no merece la pena.

Partimos como los entrenadores, sin credibilidad (salvo Guardiola). Pues nada, nosotros a jugar, a darlo todo, a desoír los malos comentarios, paso a paso, partido a partido, gol a gol. Y si de paso nos llevamos la Liga, la Copa o la Champions… pues genial.

Yo digo que nunca estés completo. Yo digo que dejes de ser perfecto. Yo digo que hay que evolucionar. Pase lo que pase.

Lamentablemente medir una campaña de marca o branding no es tarea fácil. Las métricas no se limitan a unidades vendidas, a palabras por las que se llega al site o al número de visitas que generamos. Es bastante más abstracto de medir y, aunque no significa que sea imposible, al menos debemos tener algo por donde empezar.

Hay que cambiar el chip de la campaña de marketing tradicional y no buscar KPIs o métricas que se refieran al impacto que puede causar una determinada acción de marca en el momento, sino ver lo que se genera con el tiempo. Creo que una combinación de métricas es lo que nos puede funcionar mejor para conocer la percepción que genera nuestra marca. Pasemos a enumerar una combinación de las mismas.

Lo primero es medir el tráfico que viene directamente a nuestro site, bien porque se guarde la dirección en favoritos o porque se teclee en el navegador del site. Esta métrica nos identifica a los fieles a nuestra marca. ¿Cómo crece con el paso del tiempo?

Lo segundo es tomar el tráfico que vino de buscadores y cuya keyword o keywords contenga la de nuestra marca. Aquí, también resulta interesante conocer la tendencia, en general y por cada keyword, porque nos puede decir lo sólida o no que resulta nuestra marca.

Como tercer punto de medición tomaría aquellas palabras que formen parte de la estrategia SEM, que bien incluyan o hagan referencia a la marca. Aunque hayan sido de pago nos dan una idea de cómo se nos busca.

No podemos olvidar el tráfico de referencia que se haya podido generar en blogs, twitter, facebook y otras redes sociales. ¿Se nos visita desde alguna de estas redes o blogs? ¿Quién habla de nosotros? ¿El artículo, tweet o comentario es bueno, malo o neutro? ¿Hay algún tema sobre nuestra marca que nos haya traído un pico importante de tráfico?

El primer paso está dado: hemos estudiado el tráfico que nos genera nuestra marca, si lo comparamos al resto de campañas o de acciones comerciales podemos sacar conclusiones que nos hagan poner nuestros esfuerzos hacia un tipo de acciones o hacia otro. ¿Debemos fortalecer la marca? ¿O fortalecemos la fidelización de los que llegan por la marca? ¿Ambas cosas?

Pero podemos ir más allá, dando un segundo paso. Pongamos que mi site mide el tráfico con Google Analytics, ¿qué más podríamos hacer? Pues bien, si generamos un segmento avanzado de forma que cada métrica de las que he hablado arriba constituyan un criterio, podemos analizar cómo se comporta este grupo de visitas que han llegado al site atraídos por nuestra marca en sí.

¿Qué tasa de rebote tienen? ¿Qué adquieren? ¿Cuántos se hacen clientes? ¿Cuántos son ya clientes? ¿Qué están buscando? ¿Por dónde salen? ¿Cuánto tiempo estuvieron en el site? ¿Repiten visita? ¿Qué cantidad de contenidos ven? ¿Cuál es el coste por visita? ¿Qué beneficio les sacamos?

Es decir, ¿cuál es el valor de nuestra marca? ¿Cuánto ayuda a vender? ¿Cuánto se confía en nosotros?

Podemos comparar la actividad de este segmento con otros que se nos ocurran. Por ejemplo, los que vienen por tráfico orgánico sin usar nuestra marca, con los que vienen por campañas SEM que no incluyan nuestra marca, los que vienen de campañas de determinados productos, los que acceden a través de emails…

Al igual que aquí recopilamos el tráfico que tiene que ver con nuestra marca, para medir el tráfico de captación que no se relaciona con la marca en sí sino con una determinada oferta, deberíamos excluir lo que estamos analizando en este artículo.

Y como no se dan dos pasos sin tener un tercero en perspectiva, podemos ir aún más y más allá. Rastrear el volumen de búsquedas de nuestra marca en Internet, aunque no se traduzca en visitas a nuestro site. De esta forma, podremos saber por qué somos noticia, cuándo despertamos más interés y si hay alguna acción que haga aumentar las conversaciones sobre nosotros. ¿Cómo comprobaremos esto? Con Google Insights for Search, una herramienta de estadísticas de búsquedas.

Si por ejemplo, fuéramos los responsables de la marca Freixenet (elegida porque tiene una estacionalidad evidente y porque hay noticias al respecto últimamente), podremos observar que la única acción que subió el interés por la marca fue el anuncio que rodó Scorsese en 2007.



Además de saber en qué países y regiones despertamos más interés, podemos saber qué búsquedas se relacionan directamente con nuestra marca. Es decir, qué términos de búsqueda asocian los usuarios con nosotros. ¿Y con la competencia? ¿Qué asocian con la competencia?



Para profundizar más en la competencia podemos utilizar Google Trends. ¿Hay alguna forma en que podamos optimizar el rendimiento de nuestra marca? ¿Con qué nos gustaría que se nos asociara y no se hace?

Hay que vender mejor nuestra marca. Hoy hemos dado el primer paso: aquello que no se mide no se mejora. Y el planteamiento siempre parte de una premisa sencilla: sabiendo donde estamos podemos saber hacia adónde vamos. Y lo que es más importante, sabremos adónde queremos llegar. Pase lo que pase, hay que seguir evolucionando.

Los días negros se está triste y nada más. Pero los días rojos son terribles, de repente se tiene miedo y no se sabe por qué...

"—¿Conoce usted esos días en los que se ve todo de color rojo?
—¿Color rojo? Querrá decir negro.
—No, se puede tener un dia negro porque una se engorda o porque ha llovido demasiado, estás triste y nada más. Pero los días rojos son terribles, de repente se tiene miedo y no se sabe por qué." Audrey Hepburn en Desayuno con Diamantes

Una de las tareas más importante, y a la que no prestamos a veces la atención debida, porque estamos embelesados con el análisis realizado, es la presentación de la información. Es decir, cómo generamos un dashboard.

Lo importante es saber comunicar qué está pasando, por qué puede estar pasando y cómo podemos arreglarlo. Se trata de hacerlo de una forma agradable, dando información relevante que muestre cómo está funcionando el negocio, y que además ayude al receptor a tomar decisiones de una manera eficiente, basándose siempre en los datos recopilados. Sobre todo hay que incidir, y resaltar la atención, en lo que haya cambiado en el periodo analizado, tanto para bien como para mal. Así se identifican mejor las acciones a realizar y los segmentos afectados.

En un dashboard no se deben poner muchas KPIs. Se habla de que el número ideal es entre 5 y 20 por tablero, a mí me parece que no debería haber más de 10 (pero ésta es mi opinión). Sobre todo, y esto es lo que de verdad debemos tener en cuenta, que depende de lo que represente cada una de ellas.

Es vital proveer de contexto con un histórico detallado, y no limitarnos a dar los datos (éstos sin un análisis sirven para pocas cosas). También conviene siempre mostrar gráficos evolutivos, para saber de un sólo vistazo la línea que estamos siguiendo. No sirve de mucho copiar los dashboards de la competencia, dado que no tienen por qué usar las mismas métricas para los mismos objetivos. Por tanto, es mejor utilizar nuestro propio histórico como benchmarking.

El dashboard típico es el que trata la conducta o el ciclo de vida del cliente:

• KPIs referidas a la adquisición (conversión, importe, coste por visita, coste por compra...)


• KPIs referidas a la retención (nº visitas hasta la compra, nº visitas al mes...)


• KPIs referidas a la fidelización (cada cuanto tiempo compran, cada cuanto tiempo vuelven...)


• KPIs referidas a la actitud (satisfacción del cliente, recomendación del site, uso de otros canales...).

El primer paso para crear un dashboard es monetizar y analizar los procesos del site. El último paso es no olvidar hacer pronósticos basados en el análisis. Además, no tenemos que olvidar adjuntar anexos con la descripción exacta de cada KPI, con la fuente de datos utilizada, puntualizando las acciones que consideremos más importantes.



Probablemente, habremos manejado más de 10 KPIs durante el análisis. Por esa razón, debemos crear diferentes dashboards dependiendo del receptor (director financiero, marketing, técnicos...).

Pere Rovira, uno de mis ídolos, aconseja programar 3 dashboards diferentes para uso personal: uno diario con las KPIs; otro semanal con el resumen de las KPIs; y finalmente, uno mensual con los indicadores totales para tener una visión más real (yo sigo su consejo a rajatabla).

Para ir concluyendo, conviene tener en consideración, por su interés, usar un modelo jerárquico para distribuir las KPIs a la organización. Hay que estudiar a los receptores, entrevistarles, conocer bien sus inquietudes, para así personalizar al máximo los dashboards. La frecuencia de distribución se basará en las necesidades de los receptores, y el periodo de análisis deberá seguir la misma frecuencia.

Siempre que se pueda, entre los consejos que os proponemos, procupar siempre obtener feedback de los receptores y cambiar, de vez en cuando, el dashboard. Recordad: si los objetivos cambian, las KPIs también.

Algunos ejemplos que pueden resultarnos de interés:

• Dashboard para ejecutivos: KPIs de rendimiento del site: conversiones, beneficio, valor medio de la venta, altas, coste medio de la visita, satisfacción del cliente, segmentar por tipo de cliente...


• Dashboard de contenido: KPIs de compromiso con el cliente: tasa de rebote, uso del buscador interno, contenidos a los que se accede, ratio de visitantes nuevos vs. visitantes conocidos, tiempo pasado por visita, segmentar por tipo de cliente...


• Dashboard de campañas: KPIs de rendimiento por campaña: beneficio, tasa de conversión, conversión por keyword, ratio de abandono de compra, CTR, coste por adquisición, segmentar por fuente de entrada...


• Dashboard de usabilidad del sitio y mantenimiento: KPIs técnicas: velocidades, consistencia, carga de páginas, uso de navegadores...

Para tomar ideas sobre cómo presentar la información, nada como aprender de los expertos. Hace tiempo descubrí la infografía y desde entonces devoro todo lo que llega a mis manos sobre el tema. Mis preferidos son Chiqui Esteban y Xocas en español, y David McCandles y el equipo de infografistas del NYTimes en inglés.

Bienvenidos al mundo de color. Rojo malo. Verde bueno.

Yo no hago que las cosas pasen, ni obligo a nadie a actuar. Yo sólo pongo el escenario...

Al igual que conocer el ciclo de vida del cliente es importante, entender bien el ciclo de vida del contenido de nuestra web es vital para optimizar el site.

¿Por dónde empezamos? ¿Qué podemos utilizar como base? ¿Cómo sabremos cuando decae la popularidad de cada contenido? ¿Hay contenidos que funcionan mejor que otros? ¿Cuándo es el mejor momento para renovarlo? ¿Hay acciones externas que determinen el éxito o no de un contenido? ¿Cómo podemos optimizar el contenido de nuestra web?

El primer paso será dividir el site en secciones, establecer objetivos para cada una y hacerse preguntas, muchas preguntas. ¿Cómo se comportan los visitantes de cada una? ¿Por dónde vienen? ¿Desde qué fuente? ¿Hasta dónde llegan? ¿Qué interrelación hay entre las diferentes secciones? La más importante de las preguntas será: ¿Qué es lo que realmente necesito saber de cada proceso? O dicho de otro, ¿qué es lo que aporta esta sección a los objetivos globales del site? ¿Funcionan las landing pages de cada sección?

Y dentro de cada sección, por cada página, deberemos recopilar información para un periodo determinado. Así, conoceremos la popularidad de cada contenido. Aquí tendremos las métricas relacionadas con el tráfico, con los datos cuantitativos: cuántos (visitas / usuarios únicos), cuántas (páginas vistas) por día, por semana, por mes, por trimestre... ¿Los jueves a las 9:00 es cuando tenemos más tráfico? ¿Los martes a las 13:00 es cuando más se compra? ¿Y a partir del día 20 es cuando sube el número de usuarios que visitan más de una sección?

Un ejemplo para mostrar la información de tráfico por secciones es este gráfico que uso para saber de un sólo vistazo cuál es el preferido por nuestros usuarios a nivel de visitas / páginas vistas / tiempo pasado y porcentaje de conversiones. Ya os hablé de él hace un tiempo, le he incorporado una sugerencia que me hizo Jose adaptándola a lo que echaba en falta, las conversiones.

El tamaño de cada casa viene determinado por el número de páginas vistas de la sección. Dentro de cada casa se ofrecen datos segmentados por clientes y no clientes. En la parte de abajo aparece una línea que indica el porcentaje de los usuarios que convierten (que llegan al objetivo):



Nos falta entonces añadir al cocktail los datos cualitativos, aquellos que determinan si una visita es o no de calidad. Es el momento de utilizar la tasa de rebote, el tiempo de estancia.

¿Es al principio de mes cuando los usuarios se quedan más tiempo? ¿En qué momento se registra la menor tasa de rebote? ¿Cada cuanto tiempo vuelven los usuarios? Si es posible, captar el feedback del usuario, bien por una encuesta en el propio site o por un test (A/B o Multivariante). Sólo si conoces a tu audiencia, y es la regla de oro que no debemos olvidar, puedes mejorar.

A partir de este punto es cuando buscamos el contexto, recopilando los eventos relevantes que han tenido lugar en ese periodo, para saber qué puede haber influenciado en los datos anteriores (campañas internas, campañas externas, lanzamiento de nuevos productos, noticias, comentarios en redes sociales...). Debemos tener siempre en cuenta el contexto a la hora de sacar conclusiones.

Llega el momento de analizar y tomar las decisiones. Comparar los datos de un mes a otro, de una estación a otra, de un año a otro, de una semana a otra, según veamos que es interesante. Podemos cruzar los datos de todas las secciones, las cifras de las campañas y sacar las conclusiones pertinentes. ¿Cuándo es el mejor momento para cambiar el contenido de cada sección? ¿Cada cuánto tiempo hay que cambiarlo? ¿Qué funciona mejor para cada sección? ¿Por dónde hay que atacar primero?

Tan importante es tener buenos productos y generar beneficio por el canal online, que preparar el mejor escenario para hacer que las cosas pasen.

Las relaciones humanas son irracionales y locas y absurdas pero continuamos manteniéndolas porque la mayoría necesitamos los huevos...

"Y, y recordé aquel viejo chiste. Aquel del tipo que va al psiquiatra y le dice 'doctor, mi hermano esta loco, cree que es una gallina' y el doctor responde 'pues porque no lo mete en un manicomio?' Y el tipo le dice 'lo haría, pero necesito los huevos'..., pues eso es más o menos lo que pienso sobre las relaciones humanas, ¿sabe? Son totalmente irracionales, y locas, y absurdas; pero supongo que continuamos manteniéndolas porque la mayoria necesitamos los huevos..." Woody Allen, Annie Hall (1977)

Una herramienta que está disponible desde la primavera de este año pero solamente para Google en inglés es la Google Wonder Wheel. Es una funcionalidad asociada a las búsquedas, perfecta para el análisis de las keywords potenciales y cuya pinta podemos ver sobre estas líneas.

Es decir, muestra de una manera muy visual qué términos Google considera asociados a la búsqueda realizada. En este ejemplo, al buscar analítica web, uno de los términos asociados es “free web analytics” así que si pinchamos en el enlace, se abre una segunda rueda con los términos asociados a esta nueva búsqueda.



Se puede seguir construyendo nuevas ruedas hasta el infinito al saltar de keyword a keyword. Por supuesto, los resultados de la búsqueda van cambiando cada vez que incorporamos un nuevo criterio pulsando en las patas de la rueda. Así, podemos consultar en cualquier momento qué páginas son las más relevantes para cada palabra asociada.

Es muy fácil implementarlo, lo explica muy bien Javier Casares en su blog ojobuscador:

Desde Google hay que pulsar en la parte de abajo el link a Google in English. Y finalmente en la barra del navegador hay que copiar y pegar el siguiente código:

javascript:void(document.cookie=”PREF=ID=4a609673baf685b5:TB=2:LD=en:CR=2:TM=1227543998:LM=1233568652:DV=AA:GM=1:IG=3:S=yFGqYec2D7L0wgxW;path=/; domain=.google.com”);

Al dar a "Intro" no pasará nada, pero cuando realices la búsqueda, habrá una nueva opción en la barra inferior azul: Show options. Al pulsarla, a la izquierda aparecen una serie de opciones, seleccionamos Wonder Wheel y… ¡a jugar!

¿Para qué nos sirve la Google Wonder Wheel?

Básicamente como inspiración absoluta. De forma automática, nos ofrece los resultados de búsqueda más recientes y relacionados con lo que estamos buscando. Es decir, podemos explorar más allá de lo que en un principio pensábamos encontrar.

¿Queremos organizar mejor nuestras campañas de Adwords, usando cada pata como agrupación? ¿Necesitamos encontrar nuevas keywords? ¿Saber qué relaciona Google con nuestra marca? Porque aquí encontramos un nuevo camino por descubrir: ¿con quién se nos relaciona a nosotros, a nuestro producto? A lo mejor, no nos gusta lo que vemos y podemos hacer algo al respecto. La aventura crece cuando jugamos con combinaciones de más de 2 keywords.

Siempre había echado de menos una herramienta tan visualmente potente para descubrir keywords relacionadas que nos pueden ayudar en nuestras campañas SEM, en nuestro SEO, en nuestra reputación… Porque la vida de un analista web se basa en eso, en ir recogiendo huevos.

Todos queremos que nos encuentren.. lo difícil es dejarlo cuando lo encontramos

Es interesante ver cómo las empresas poco a poco van entrando en redes sociales, siguiendo una estrategia más o menos a largo plazo. Es entonces cuando, viniendo de una cultura de datos, intentamos saber qué tal lo estamos haciendo, recopilando toda la información que tenemos a nuestro alcance.

Y pasa lo mismo que con cualquier herramienta de recogida de datos de la web: Nos encontramos con un número indecente de datos, que no sabemos muy bien cómo transformar en información, y nos ayude a evaluar si lo estamos haciendo correctamente. La idea es crear un buen plan de inmersión en redes sociales y tener objetivos a corto, medio y a largo plazo, con los que tener claro qué medir en cada uno de los momentos.

Lógicamente, lo primero que debemos hacer es sentar los objetivos que estamos buscando en cada red social. Para medir si estamos teniendo éxito o no en cada objetivo, utilizaremos métricas cuantitativas y métricas cualitativas.

¿Cómo determinamos nuestros objetivos?
Normalmente, casi todos los retos de las empresas en redes sociales pasan por alguna de estas preguntas:

• ¿Qué se dice de nosotros? ¿Es bueno o malo? ¿Estamos participando?


• ¿Qué conocen de nuestra marca? ¿Saben que estamos aquí? ¿Están participando?


• ¿Están satisfechos?¿La recomiendan?


• ¿Nos prestan atención? ¿Mi mensaje va más allá de mis followers?


• ¿Aumenta el tráfico en mi página web desde aquí? ¿Vendo más?

Existen muchas herramientas actualmente que miden este tipo de preguntas, según las estadísticas que produce un determinado usuario. Me gustaría compartir hoy las que, a mi juicio, me ayudan a elaborar un informe de medición de objetivos en una determinada red social: Twitter.

¿Qué métricas podemos utilizar para saber si estamos en el buen camino? Podemos tomar las que nos proporciona el propio Twitter.

Es un comienzo. Sigo a 429 twitteros, me siguen 1.366 y he escrito 8.069 tweets. No me dice mucho, la verdad. ¿Sigo a muchos? ¿Me siguen pocos? ¿Soy pesada escribiendo tweets?

Como he probado casi todo lo que hay en el mercado sobre estadísticas y medición, me quedo con las herramientas que enumeraré a continuación, y que proporcionan métricas nuevas , contexto, además de diversas perspectivas del funcionamiento de una cuenta en Twitter.

TwitterCounter

Nos sirve para saber cuál es la tendencia en mi número de followers, en el número de personas a las que sigo o el número de tweets que hago diario. En la parte de la derecha muestra las estadísticas y predicciones para mi cuenta, e incluso da la opción de compararse con otros usuarios.

Twitalyzer

Esta herramienta mide la influencia en Twitter. Se calcula en base al número de followers (influencia), al número de veces que te Retwittean los mensajes (señal), el número de RTs que hace uno de otros (generosidad), de los replys que se hacen (clout) y el número de twitts que se hacen al cabo de una semana (velocidad). Me gusta porque también calcula la tendencia con respecto a la consulta anterior.



Twitteranalyzer

Ofrece estadísticas de todo tipo para determinar la influencia en los followers y qué tipo de acciones tienen mejor acogida:

• Mis twitts (total, sólo los que forman parte de una conversación, los que me incluyen en la conversación, las palabras, los hashtags que más repito, los links que he incluido, desde donde he twitteado…)


• Mis amigos (cuantos estuvieron online, dónde viven, quienes me hacen RT más, con quienes entablo más conversación, a quienes no respondo…)


• Menciones (a quien menciono más, quien me menciona más a mí…)


• Grupos (profesiones de los followers, género, número de followers que tienen ellos…)

Tweetstats

Mide el número de twits por meses, con la media diaria, profundizando en las horas de cada día, sacando un top de los 10 usuarios a los que más se contesta y a los que más se retuitea. También da información sobre lo que se habla en twitter, en forma de nube de tags, donde se puede consultar las horas que lleva hablándose del topic, el diario y el total.

Twitter-friends

Impresionante herramienta de estadísticas de usuario en comparación con la media. Es un medidor del tipo de usuario que eres en twitter. Me gustan, sobre todo, los cocientes que muestran el grado de conversación que tienes por día (links, replys, RTs…).



TweetBeep

Herramienta para dar de alta una alerta en Twitter. Se nos envía un mail con el tweet del usuario que ha escrito sobre nosotros y el texto.

Finalmente, para usuarios que utilizan Google Analytics, Ferriol Egea explicó en su blog cómo crear un filtro especial para recoger todas las visitas desde redes sociales y poder estudiarlas por separado.

La conclusión que se puede sacar de este resumen es que, dependiendo de los objetivos que tengamos en cada red social, podemos combinar las diferentes métricas que nos proporcionan estas herramientas para confeccionar las KPIs que medirán nuestro éxito o fracaso en las acciones que llevemos a cabo.

Buscad lo suficiente, buscad lo que basta. Y no queráis más. Lo que pasa de ahí, es agobio, no alivio; apesadumbra en vez de levantar

El gran problema del analista web (y en estos tiempos de cualquiera) es cómo gestionar su tiempo. Hay tanto que hacer, tantas métricas y segmentos en los que profundizar, que parece que nunca se ha analizado lo suficiente . Y lo que es peor, resulta difícil saber dónde parar.

He leído varias opiniones sobre cómo invertir el tiempo eficazmente, y tras analizarme, creo que he optado por hacer un mix de todas ellas. Así, un 10% de mi tiempo lo dedico a ver las tendencias del site, las métricas que se relacionan con el tráfico (por si pasa algo grave) y los objetivos generales. Es decir, las métricas brutas:

• Número de Visitas


• Páginas vistas


• Tiempo pasado en site


• Tasa de Rebote


• Conversiones: incluir fuentes de tráfico, keywords involucradas...


• ROI (show me the money!)

Según lo que veamos que cambia, para bien o para mal, hay que profundizar más en los datos, segmentando por los perfiles que consideremos nos pueden ayudar en nuestro análisis.

Esta es la parte interesante, cuando la labor real del analista comienza, donde debemos utilizar el 50% de nuestro tiempo, con un límite marcado para no pasarnos de vueltas. Para ello utilizaremos todo lo que estamos aprendiendo en esta serie de Mide, Analiza y Corre.

Empezamos a pulir las métricas brutas. ¿Cómo? Buscando el contexto. Recordemos que, sin éste, la KPI no es nada.

• Efectividad de la Landing Page o la Home o la campaña de email: Determinar si funciona el mensaje, el copy, el SEO, el SEM. Aquí mediremos la tasa de rebote particular de cada entrada al site, utilizaremos el site overlay para ver dónde hacen click, propondremos test A/B o multivariante.


• Adquisición o retención de visitantes: ¿Atraemos? ¿Fidelizamos? ¿Qué hacen los potenciales en nuestro site? ¿Y los clientes? ¿Cuánto nos cuesta cada visita? ¿Cuánto nos cuesta un cliente? ¿Tenemos nuevos objetivos que necesiten de más potenciales para llevarse a cabo? ¿O queremos retener a nuestros clientes?


• Análisis del path: Para entender la conducta del usuario, profundizaremos en el ratio de abandono de cada proceso y cada una de sus partes. Es decir, mediremos la persuabilidad de cada fase del camino al objetivo (embudo de conversión) para ver dónde estamos fallando y qué habría que mejorar


• Saber qué interesa a nuestras visitas. ¿Para qué usan el buscador interno? ¿Qué buscan en internet, cuál es el motor que le empuja a venir a nuestro site? ¿Cuál es el contenido que más gusta? ¿Y el que menos?


• Estudiando los datos cualitativos disponibles para encontrar fallos de cara al usuario, de usabilidad, de diseño, de funcionalidades. Escuchar la voz de nuestros clientes y aprender de los que más nos conocen, para saber si están satisfechos con nuestro trabajo


• Convertimos... ¿Ha sido efectiva la campaña? ¿Cuánto nos ha costado cada conversión? ¿Qué beneficio real hemos tenido? ¿Es nuestra tasa de conversión óptima? ¿Qué hacen los que no convierten? ¿Van a otra campaña?


• Y lo más importante... Segmentar, segmentar y luego volver a segmentar. Da igual el análisis que hagamos, los datos agregados no sirven de nada por sí solos. Es básico saber qué funciona y qué no para cada segmento.

¿Quien? ¿Qué? ¿Cómo? ¿Por qué? ¿Cuándo? ¿Dónde? Estas preguntas nos servirán, como a un periodista, para profundizar en el análisis. Hay que tratar de responder al mayor número de preguntas posibles.

Cuando tengamos el análisis detallado de lo que ha pasado y nos aproximemos a una hipótesis de por qué ha podido pasar, entonces, es el momento de invertir el 40% del tiempo diseñando una estrategia de acciones para mejorar. Normalmente pasamos el 90% en las primeras dos fases y terminamos diseñando acciones en tan sólo un 10% del tiempo... y así nos va a veces. Tan importante es el análisis como el identificar los cambios que nos pueden ayudar a mejorar el diseñar una manera eficiente de mostrar la información.

La estrategia empieza por preguntarnos por los siguientes pasos a tomar, cómo afecta cada canal a los demás, estudiar el balance que vamos a considerar correcto entre nuestros objetivos y lo que hemos alcanzado para determinar por dónde podemos actuar... ¿Estamos progresando? ¿Qué factores pequeños hacen que el objetivo no tenga éxito? ¿Dónde se puede actuar? En las manos correctas, los datos permiten tomar decisiones valiosas.