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El porqué de la analítica web
En muchas ocasiones pasa que estamos muy preocupados de si utilizar WordPress o Shopify, Instagram o TikTok, Google o Facebook Ads. Pero se nos olvida algo muy importante: sea cual sea el CMS, red social o sistema de anuncios que utilicemos deberemos medir qué pasa con nuestras inversiones, ya sean de tiempo o dinero. La analítica web es la técnica de Marketing Digital de la que dependen todas las demás. No deberíamos tener presencia online sin controlar qué pasa con nuestras visitas, cómo interaccionan los usuarios con nuestras publicaciones y si de verdad estamos llegando a nuestros objetivos.
¿Qué es la analítica web?
La analítica Web consiste en recoger la información que proporcionan los usuarios al interactuar con nuestro sitio Web o perfil social para luego analizar todos los datos, con el objetivo de mejorar la experiencia de navegación y rendimiento de nuestro negocio o proyecto. Si tenemos un perfil de LinkedIn, queremos saber qué alcance e interacción tienen nuestras publicaciones, cuantas visitas recibimos y cuantos profesionales se ponen en contacto con nosotros. Si disponemos de una web, queremos saber cuántos usuarios llegan, desde dónde, cómo navegan, por donde entran, por donde salen y si nos envían un formulario de contacto o no.
¿Qué es la experiencia del usuario?
La experiencia del usuario es también conocida como UX (User Experience) y se ocupa de las funcionalidades y la experiencia que tendrá el usuario dentro de la APP, página web, red social, etc. Se puede aplicar no solo a aplicaciones digitales sino también a productos físicos, procesos administrativos, etc, aunque el término se ha popularizado debido a Internet.
Puedes conocer más a fondo lo que es la experiencia del usuario junto con un ejemplo práctico en el siguiente vídeo:
Herramientas vs personas
Muchos alumnos creen que cuando hablamos de analítica web hablamos de herramientas pero las herramientas no toman decisiones, las toman las personas. El tener los datos no significa que sepas lo que has de hacer con ellos. Es por esto que además de aprender las distintas herramientas de medición web y de user experience deberemos tomar decisiones en base a datos.
Hablar de Analítica Web no es hablar de métricas, es hablar de las acciones a realizar para mejorar esas métricas. Conocer las distintas técnicas de Marketing Digital es vital para aprender a sacarles partido.
Herramientas gratuitas de analítica web
¿Cómo podemos empezar a medir nuestros esfuerzos en Internet? Para hacerlo de la manera más sencilla posible podemos utilizar herramientas gratuitas, sencillas y al alcance de todos, a poder ser aplicando distintas técnicas de Marketing Digital.
Herramientas para medir la experiencia del usuario
- Google Analytics
- Encuestas
- Invision (modelo freemium)
- Marvel (modelo freemium)
Herramientas para medir SEO
- Google Analytics
- Google Search Console
Herramientas para medir redes sociales
- Google Analytics
- Herramientas propias de cada red social
- Metricool (modelo freemium)
- Hootsuite (modelo freemium)
Herramientas para medir tráfico de pago
- Google Analytics
- Google Ads
- Facebook Ads
- Herramientas propias de cada sistema de Ads
Herramientas para medir email Marketing
- Google Analytics
- Herramientas propias de cada sistema de email marketing (por ejemplo Mailchimp, Active Campaign, sending blue…). Todas suelen disponer de un modelo freemium.
Si simplemente disponemos de perfiles sociales, podremos utilizar las herramientas de medición propias de Facebook, Instagram, Tiktok, LinkedIn o YouTube. Si disponemos de una web o app tendremos siempre instalado Google Analytics. Es importante entender no solo lo que pasa con nuestras newsletters y sistemas de anuncios, sino también qué pasa con los usuarios cuando llegan a nuestra web. Por eso Google Analytics es una constante en todas las técnicas de marketing digital.
Curso de Analítica Web
¿Te apetece aprender más sobre analítica web? Pues tenemos disponible un curso muy completo donde aprenderás en profundidad cómo alcanzar tus objetivos de marketing a través de la analítica:
- El concepto y usos de la analítica web.
- Qué pasa con el tráfico y la audiencia.
- Herramientas de analítica web.
FAQs sobre Analítica Web
¿Para qué sirve la analítica web?
La analítica web sirve para recopilar y analizar datos sobre el comportamiento de los usuarios en un sitio web, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas y optimizar sus estrategias digitales.
Gracias a esta herramienta, es posible identificar patrones de navegación, medir la efectividad de las campañas de marketing y evaluar el rendimiento del contenido publicado. Por ejemplo, al analizar métricas como el tiempo de permanencia en una página, el número de clics o la tasa de rebote, las organizaciones pueden ajustar sus acciones para mejorar la experiencia del usuario y alcanzar sus objetivos comerciales.
Además, la analítica web permite segmentar a los usuarios según características como su ubicación, dispositivo o intereses, lo que facilita una personalización más precisa de las estrategias de comunicación.
También ayuda a establecer y medir conversiones, como compras realizadas o formularios completados, que reflejan el impacto directo de las iniciativas online. En definitiva, es una herramienta clave para maximizar la eficiencia y el retorno de inversión (ROI) en cualquier proyecto digital.
¿Por qué es tan importante la analítica web y qué abarca?
La analítica web es crucial porque proporciona datos objetivos que permiten a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas en hechos, no en suposiciones.
En un entorno digital cada vez más competitivo, entender cómo interactúan los usuarios con un sitio web es clave para optimizar estrategias, aumentar la conversión y mejorar la experiencia del usuario. Por ejemplo, gracias a la analítica web, las empresas pueden identificar páginas con alto abandono, optimizar campañas publicitarias y descubrir qué contenido genera más interés en su audiencia.
Además, la analítica web abarca un amplio espectro de métricas y herramientas que van desde el análisis de las fuentes de tráfico (motores de búsqueda, redes sociales, referencias) hasta la evaluación del comportamiento del usuario dentro del sitio web.
También incluye el seguimiento de conversiones, como registros o compras, y el análisis de datos en tiempo real, lo que permite realizar ajustes rápidos y eficaces. Todo esto hace que la analítica web sea una pieza esencial para cualquier estrategia digital, ayudando a las organizaciones a alcanzar sus objetivos de negocio de manera más eficiente y sostenible.
¿Qué es una conversión en analítica web?
En analítica web, una conversión se refiere a la acción específica que un usuario realiza en un sitio web y que es considerada valiosa para los objetivos del negocio. Estas acciones pueden variar según la naturaleza del sitio o la estrategia digital en curso.
La conversión representa el momento en que un visitante cumple con una meta predefinida, transformándose de un usuario pasivo a uno activo y comprometido con la propuesta de valor de la empresa.
Tipos de conversiones y ejemplos:
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Conversiones principales (macroconversiones): Estas suelen estar vinculadas a los objetivos principales de un negocio, como la generación de ingresos o el cumplimiento de una acción clave.
- Ejemplo en un e-commerce: un cliente completa el proceso de compra añadiendo productos al carrito y pagando.
- Ejemplo en un curso online: un usuario se inscribe en un programa de formación.
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Conversiones secundarias (microconversiones): Estas son pasos intermedios que pueden conducir a una conversión principal, ayudando a medir el nivel de interés del usuario.
- Ejemplo: un visitante se suscribe a una newsletter, lo que indica un interés inicial en los servicios ofrecidos.
- Ejemplo: un usuario descarga un catálogo de productos desde el sitio web.
¿Cómo se mide una conversión?
Para medir conversiones, se utilizan herramientas como Google Analytics, que permiten configurar objetivos y realizar un seguimiento detallado. Por ejemplo, una empresa puede definir como conversión el número de formularios completados en una página de contacto. Cada vez que un usuario realiza esta acción, se registra como una conversión.
Importancia de las conversiones en analítica web:
El seguimiento de conversiones es crucial para entender cómo es de efectiva una estrategia digital. Si una campaña publicitaria genera mucho tráfico pero pocas conversiones, podría ser señal de que la audiencia no está correctamente segmentada o que el sitio web tiene barreras en la experiencia del usuario.
Por tanto, medir y optimizar las conversiones es fundamental para maximizar el retorno de inversión (ROI) y mejorar continuamente los resultados digitales.
¿Qué son las fuentes de tráfico en analítica web?
Las fuentes de tráfico en analítica web se refieren al origen desde el cual los visitantes llegan a un sitio web.
Estas fuentes permiten entender cómo los usuarios descubren un sitio y qué canales generan más impacto en términos de visitas y conversiones. Identificar las fuentes de tráfico es fundamental para optimizar estrategias digitales y priorizar esfuerzos en los canales que mejor funcionan.
Principales tipos de fuentes de tráfico:
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Tráfico orgánico:
Este tráfico proviene de motores de búsqueda como Google, Bing o Yahoo. Los usuarios llegan al sitio al hacer clic en resultados no pagados (orgánicos) generados por las palabras clave de su búsqueda.- Ejemplo: Una persona busca "cursos de formación online" en Google y hace clic en un enlace que dirige al sitio web de Femxa.
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Tráfico directo:
Ocurre cuando los usuarios escriben directamente la URL del sitio en su navegador o acceden desde un marcador guardado. Este tráfico indica familiaridad con la marca.- Ejemplo: Un cliente habitual que conoce Femxa escribe www.cursosfemxa.es para acceder directamente a los cursos.
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Tráfico de referencia:
Se genera cuando los usuarios llegan desde un enlace en otro sitio web que no es un motor de búsqueda. Esto incluye colaboraciones, enlaces en blogs, directorios, etc.- Ejemplo: Un artículo en un blog sobre formación menciona a Femxa y enlaza su página de cursos.
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Tráfico de redes sociales:
Proviene de plataformas como Facebook, Instagram, LinkedIn o Twitter, ya sea mediante publicaciones orgánicas o anuncios pagados.- Ejemplo: Un usuario ve un anuncio sobre un curso gratuito en LinkedIn, hace clic y es redirigido al sitio web.
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Tráfico pagado (PPC):
Se refiere a visitas generadas a través de campañas publicitarias en motores de búsqueda o redes sociales.- Ejemplo: Femxa lanza una campaña de Google Ads para promocionar un curso, y los usuarios hacen clic en el anuncio para llegar al sitio web.
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Tráfico por correo electrónico:
Este tráfico proviene de campañas de email marketing en las que se incluyen enlaces al sitio web.- Ejemplo: Un usuario recibe un boletín informativo con un enlace a un curso nuevo y hace clic para saber más.
¿Por qué son importantes las fuentes de tráfico?
Analizar las fuentes de tráfico ayuda a las organizaciones a comprender qué canales están generando más visitas y conversiones. Por ejemplo:
- Si el tráfico orgánico es alto, significa que el SEO está funcionando bien.
- Si el tráfico de referencia es bajo, podría ser útil buscar colaboraciones estratégicas o mejorar la visibilidad en otros sitios.
- Si las conversiones son bajas en tráfico pagado, puede ser necesario ajustar las campañas para segmentar mejor a la audiencia.
Ejemplo práctico de análisis:
Una empresa detecta que el 60% de su tráfico proviene de redes sociales, pero el tráfico orgánico es solo del 10%. Esto podría indicar que necesita mejorar su posicionamiento SEO para diversificar el origen de sus visitas y depender menos de un único canal.
Entender las fuentes de tráfico es clave para optimizar la estrategia digital, mejorar el ROI y garantizar un flujo constante de usuarios al sitio web.
Ejemplos de analítica web
Análisis del comportamiento de los usuarios en una tienda en línea
- Seguimiento del embudo de conversión: Una tienda en línea analiza el porcentaje de usuarios que añaden productos al carrito, inician el proceso de compra y finalmente completan la transacción. Si observa que muchos usuarios abandonan en la página de pago, podría optimizar ese paso ofreciendo opciones de pago más flexibles o simplificando el formulario de datos.
- Análisis de productos más vistos: Al identificar qué productos son más visitados pero menos comprados, la tienda puede ajustar precios, mejorar descripciones o crear promociones específicas para esos artículos.
- Medición de la tasa de repetición de clientes: Saber cuántos clientes regresan después de su primera compra permite a la tienda crear programas de fidelización para incentivar más compras.
Optimización de campañas de marketing
- Evaluación de campañas publicitarias: Una empresa lanza una campaña en Google Ads para promocionar un nuevo curso. Mediante la analítica web, puede medir el número de clics, las conversiones y el coste por adquisición (CPA). Si descubre que una palabra clave específica genera muchas visitas pero pocas conversiones, puede ajustar su presupuesto para priorizar las palabras clave más efectivas.
- Segmentación de audiencias en redes sociales: Analizando los datos de tráfico provenientes de plataformas como Facebook o Instagram, la empresa puede identificar qué grupos demográficos (edad, ubicación, intereses) responden mejor a sus anuncios y enfocar sus estrategias hacia esos segmentos.
- Optimización de newsletters: Al revisar métricas como la tasa de apertura y el porcentaje de clics en un email promocional, una empresa puede mejorar el diseño o el contenido de sus correos para aumentar la efectividad.
Seguimiento de clics en un blog
- Identificación de contenido popular: Analizando los artículos más visitados, un blog sobre formación puede determinar qué temas interesan más a su audiencia y crear contenido relacionado. Por ejemplo, si los posts sobre "cómo mejorar habilidades digitales" son los más populares, podría ofrecer una serie de artículos o cursos específicos sobre ese tema.
- Análisis de enlaces internos: Si un artículo incluye enlaces a otros posts o secciones del sitio, la analítica web puede revelar cuántos usuarios hacen clic en ellos. Esto ayuda a optimizar la interconexión de contenido y a mantener a los lectores más tiempo en el sitio.
- Mapas de calor: Mediante herramientas de análisis como Hotjar, un blog puede observar qué partes de sus páginas reciben más clics o interacciones. Por ejemplo, si descubre que los lectores no llegan hasta el formulario de suscripción al final de un artículo, puede moverlo a una posición más visible.
Estos ejemplos muestran cómo la analítica web permite tomar decisiones basadas en datos, mejorando el rendimiento y la experiencia del usuario en distintos contextos digitales.
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