Porque me interesa la analítica web 2.0

Si bien es intrínseco que un profesional del marketing tenga una visión de análisis, es decir, un enfoque a medir los resultados de las campañas y de las acciones que lleva a cabo, también lo es que ahora lo tenemos más a mano que nunca, pudiendo tener en cuenta todos los aspectos necesarios y cerrar el círculo. Lo que lo permite es la analítica web 2.0. Quisiera entrar en este concepto.

¿Qué es la analítica web 2.0?

La analítica web 2.0 es un concepto acuñado por el gran Avinash Kaushik, probablemente también el padre de la analítica web. Él mismo define la analítica web 2.0 en su libro titulado precisamente Analítica Web 2.0  como el análisis de datos cuantitativos y cualitativos desde un sitio web y de la competencia para impulsar una mejora continua de la experiencia online que tienen tanto los clientes habituales como los potenciales y que se traduce en unos resultados esperados (online y offline).

¿Por qué analítica web 2.0?

El hecho de hablar de analítica web 2.0 y no de simplemente analítica web responde a una voluntad de evolución, tanto en términos de enfoque y abordaje de esta disciplina como de ejecución de la misma. Me explico: la analítica web tradicional se relaciona con la utilización de herramientas como Google Analytics para ver de dónde proceden los clics que se producen una web, cuánto tiempo pasan los usuarios en nuestra web, cuántas páginas consultan antes de irse, etc. Todo ello siendo aspectos que se basan lo puramente cuantitativo (o, por lo menos, poco cualitativo), sin tener en cuenta aspectos como la competencia o a lo que nos quiere decir el cliente.

Lo que aporta la analítica web 2.0 es que se centra, además de los datos que podemos observar mediante herramienta como Analytics, en trasladar todos estos datos que nos aporta en análisis de visitas, permanencia en el sitio, etc. en conceptos de negocio (fidelización, mejora de ingresos, reducción de costes, etc.), además de tener en cuenta lo que nos pide el cliente, la competencia y también la realización de múltiples tests para la mejora continua.

Así pues, Avinash Kaushik divide la analítica web en cinco aspectos que nos conducen, de haberlos implementado y combinado correctamente, al tan deseadoinsight o lo que yo llamo “pistas concluyentes” o “aprendizaje real empírico”:

  • Clickstream: visitas, permanencia en el sitio, rebote, etc.
  • Análisis de múltiples resultados: aplicación de estos conceptos del clickstream para el negocio (fidelización, reducción de costes, aumento de ingresos, etc.)
  • Experimentación y testing: enfoque a mejora continua mediante la aplicación de experimentos de de testeo frecuentes, en contraposición a la ‘intuición’ o opinión de la persona mejor pagada de la empresa (él utiliza la expresión ‘Hippo’ o ‘Highest paid person’s opinion’).
  • Voz del cliente: elaboración de encuestas a clientes desde la propia web, mediante herramientas web para dicho fin.
  • Inteligencia competitiva: análisis de la competencia mediante herramientas web para dicho objetivo.

Si te interesa este tema, hace unos meses le hice una entrevista a Pere Rovira sobre analítica web, en la que aplicaba conceptos de negocio cuando le pregunté qué tipos de análisis debemos hacer en el caso de un blog, una web de noticias, una e-commerce, etc.

 La analítica web 2.0 busca el análisis integral

El título de este post no es en vano. Y es que a menudo a la analítica tradicional le he echado en falta ahondar un poco más en cuestiones como por ejemplo: “Tengo muchas visitas. ¿Y qué? ¿Quiere decir algo de verdad o es un indicador vanidoso”, “¿De verdad mis lectores encuentran lo que buscan en Marketing en Redes?”, “¿Solo buscan información o también les interesan los servicios de marketing online?” u otras por el estilo. La analítica intenta resolver todo esto, es decir, obtener la información necesaria para analizar de verdad una web desde todos los puntos de vista. Por este motivo me interesa y voy ahondar más. ¿Me acompañas?

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