IEDGE – Analítica Web


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Pongamos el caso que hemos lanzado una campaña de publicidad digital y el website ha recibido miles de visitas. La persona responsable de métricas, se dispone a analizar los resultados obtenidos hasta el momento durante los días que lleva en marcha la campaña. El informe inicial de analítica web muestra que la campaña online está consiguiendo buenos resultados respecto al número de visitantes: un elevado número de usuarios han visitado nuestro sitio web.

Respecto a esto, el responsable de analítica web a la hora de realizar su análisis, tiene en cuenta en primer lugar que, si un usuario vuelve a cargar la página después de que ésta se haya cargado completamente, contará como una visita de página adicional. Y en el caso que un usuario navegue en una página diferente y más tarde vuelve a la página original, se registrará también una segunda visita de página.

En segundo lugar, y a pesar de los buenos resultados iniciales, algo continúa llamando la atención del analista web, los usuarios están abandonando en un porcentaje muy alto el sitio web, es decir el porcentaje de rebote es muy alto (porcentaje de visitas a una sola página o visitas en las que un usuario abandona nuestro sitio web desde la página de acceso y destino. Concretamente detecta que lo hacen en una determinada página, específicamente en la última de un proceso de registro para la captación de leads diseñada para la venta de productos financieros.

A simple vista, el analista web no ve nada extraño en la página de registro de leads que haga que los visitantes abandonen su navegación por ésta, no viéndose afectado a simple vista el proceso de conversión objeto de la campaña.

No obstante, y a pesar de no presentar la página nada que haga plantearse un cambio en el diseño de la campaña, el equipo responsable tanto de contenidos como de diseño, y por recomendación del analista web, modifica la página en cuestión buscando mayor claridad.

24 horas después de los cambios acometidos en la página, el analista comprueba que el porcentaje de rebote se ha reducido más de un 160%, y aunque aun existen usuarios que abandonan la página, el porcentaje de rebote después de los cambios realizados es mucho mejor, al haberse reducido considerablemente.

A raíz de los cambios realizados, la página de registro consigue mejorar los resultados de conversión, obteniendo más del doble de usuarios registrados que en días anteriores.

Estos breves comentarios, están basados en hechos reales, siendo un hecho habitual en aquellas empresas que cuentan con un analista web dedicado a analizar el comportamiento de los usuarios de nuestra web mediante la analítica web.

La analítica web es una herramienta que, bien utilizada, nos puede ayudar a la hora de tomar las mejores decisiones con la finalidad de conseguir nuestros objetivos, ¿por qué?, porque estas decisiones se basarán en información que nos ayudará a obtener resultados más óptimos de cualquiera de las acciones de marketing online que llevemos a cabo, ¿por qué?, porque al medir los resultados, podremos mejorar o corregir a tiempo nuestras campañas de marketing mediante el análisis de esto.

Muchas gracias,

Hugo Cuervo

Profesor de Dirección de Marketing

Nota: aprender de una forma práctica y rápida como poner en marcha, desarrollar y controlar planes de marketing interactivo, publicidad digital y comunicación online totalmente eficaces, les invitamos a que consulten la Especialidad Europea en Marketing Interactivo y Publicidad Digital

* Los contenidos publicados en este post son responsabilidad exclusiva del Autor.

¡Pronto grandes sorpresas en Facebook y Twitter!:


Comentarios


  1. Javier Mendizábal
    comento el día 16 de Abril a las 5:06 pm (#)


    Buenos días.

    En el caso de la analítica Web nos permite ver de una forma directa, por ejemplo el porcentaje de rebote de en una pagina especifica, pero en este caso por ejemplo hay alguna estadística que nos permita pensar en las opciones que tenemos para hacer cambios, por decir algo: 80% es necesario un diseño de pagina, un 12% un cambio de ubicación, etc.

    Mi pregunta es: ¿Hay alguna base de datos complementarios para apoyar nuestras decisiones en analítica web y ser más acertivos con las decisiones que tomemos?