Tenía que pasar… La fiebre 2.0 se ha extendido a la Administración y… ¡por fin tenemos el “e-government 2.0”! Adaptarse o morir. Sabemos que está creciendo exponencialmente el uso de Internet por los ciudadanos, pero se trata de un uso “2.0”: Un Internet de dos vías; un diálogo constante. Por si este entorno sociocultural “2.0” no fuera suficiente, el Sector Público se encuentra en primera línea de batalla en el enfrentamiento a otros dos desafíos: Accesibilidad y Movilidad. Una vez más, desafíos y oportunidades vienen de la mano. La ocasión no ha sido nunca tan propicia para acercarse al ciudadano, entablar esa “conversación” y darle exactamente lo que pide, sin importar cómo o desde dónde lo pide.

La pregunta es ahora: ¿Qué pueden hacer las administraciones, organismos e instituciones públicas para alcanzar estas metas? Creo que la respuesta es sencilla: Empezar escuchando para terminar conociendo a su audiencia en Internet. Pero “Empezar escuchando” no significa ahogar al ciudadano (y usuario de servicios y contenidos en Internet) a base de encuestas o formularios de “feedback”, sino en “escucharle” sin interrumpirle, de modo pacífico y no intrusivo. Este proceso contribuirá incluso a la fiabilidad de las conclusiones extraídas (“No te fíes de lo que te dicen, fíate de lo que hacen”).

En este contexto, “escuchar” significa medir los contenidos más populares entre ciertos segmentos de la audiencia (geográficos, grupos de edad, etc.) o evaluar el nivel de uso de ciertos procedimientos telemáticos. “Escuchar” significa también optimizar las aplicaciones de administración electrónica mediante un proceso de medición y ajuste cuya eficiencia ya ha sido contrastada en el entorno corporativo.

Estos conceptos se aúnan bajo el sólido paraguas de la Analítica Web, que permite hacer realidad el “e-government 2.0” mediante medición, evaluación, ajuste y optimización. Y no se trata de la Analítica Web que años atrás proporcionó precisas estadísticas a los equipos de sistemas en la monitorización de sus servidores web. Se trata de una nueva hornada de soluciones que aportan a la Administración electrónica una sólida metodología de gestión mediante paneles de control y resultados comparados, scorecards y KPIs. Estamos hablando de productos y servicios destinados a:

1. Crear y mantener los contenidos y servicios más demandados por la ciudadanía.
2. Garantizar la usabilidad de servicios y aplicaciones telemáticas.
3. Medir de un modo fiable los resultados de los esfuerzos realizados para la movilidad de contenidos y aplicaciones.
4. Conocer la procedencia y perfil de las diferentes audiencias de contenidos y aplicaciones.
5. Predecir el comportamiento futuro de visitantes a partir de sus actuaciones en el pasado.

Estamos hablando de soluciones que se integran fácilmente con los más avanzados gestores de contenido (Vignette, Fatwire, etc.) o entornos de “Business Intelligence” (Business Objects, Cognos, etc.) y evalúan sin dificultad el éxito de los esfuerzos e inversiones en personalización de contenidos, Accesibilidad, Movilidad y Web 2.0.

Se trata, al fin y al cabo, de aplicar una vieja regla que Peter Drucker, padre del “management” contemporáneo resumiera en “Pocos factores son tan importantes para una organización como la medición”.

Últimamente he leído varíos artículos que no dejan de constatar algo que mas o menos todos vamos intuyendo: los jóvenes consumen más tiempo en Internet que ante el televisor o lo que es lo mismo INTERNET YA RIVALIZA CON LA TELEVISIÓN
EN CONSUMO DE MEDIOS.

Resulta dificil marcar la barrera, pero parece cierto que aquellas compañías que quieran buscar a los que aún no han pasado el umbral de los 30, dificilmente los encontrarán viendo la tele en pleno prime-time como antaño.

Internet, constituye sin duda un espacio más atractivo para éstos que, con su propia y progresiva participación han ido introduciendo a la red la inteligencia necesaria para hacerla aún más interesante.

Muchas son las empresas que siguiendo la estela del fenómeno son o pretender ser “Web 2.0″, con sitios web mucho más participativos a los que los usuarios añaden valor visita a visita.

La experiencia de usuario en estos sitios web es, mas que nunca, trascendental y el seguimiento de los mismos requiere la utilización de herramientas a la altura del nuevo entorno.

Los sitios web están ahora llenos de “RIAs” (Rich Internet Applications) basadas en plataformas tales como Flash, Flex o AJAX en las que desaparece la recarga contínua de páginas en el navegador del usuario cada vez que pulsa sobre un enlace y en las que, por tanto, las herramientas para medir ya no pueden seguir los parámetros tradicionales (vinculados al concepto de “página” como elemento central de la visita).

La Analítica en tiempos de Web 2.0 debe escapar al concepto de “página” y ser capaz de recopilar información a nivel de cada uno de los módulos aplicativos o de contenido con los que el usuario interactúa en el marco de cada página visualizada, con independencia de que dichos módulos (incluyendo los “widgets” o “RSS Feeds“) formen parte de su web de origen o un “mashup” particular de usuario que combine contenidos y aplicaciones de muy dispar procedencia.

Gracias a las últimas técnicas de recopilación (etiquetado vinculado a eventos y módulos) y procesamiento (configuración ad hoc de medidas calculadas) de información, hoy en día esto es más que posible.

La Feria de Muestras de Gijón acogió el Tecnimap 2007 entre los días 28 y 30 de noviembre. Tecnimap es un encuentro que reúne a representantes de tecnologías de la información y las telecomunicaciones de las distintas Administraciones Públicas, las principales empresas del sector y otros expertos relacionados con estos ámbitos.

La Analítica Web orientada al Sector Público ocupó un papel protagonista durante el Tecnimap 2007 a través del stand y las ponencias de MV Consultoría, socio corporativo de la AEAW.

Continúo con lo que venía diciendo el otro día (falta de acuerdo sobre qué criterios –Impresiones, Visitas, Visitante, Clic de paso, Tiempo de paso etc.- y armonización de cada criterio). Para empezar, paso a dar una explicación más científica de las imprecisiones señaladas el miércoles 21 y viernes 16 de noviembre, para los más ociosos:

El entorno web -(X)HTML sobre protocolo HTTP- presenta muy serias limitaciones. Estamos hablando de un medio de comunicación originalmente concebido para el intercambio de documentos estáticos que ha terminado por alojar una plataforma de despliegue de complejas aplicaciones interactivas. En otras palabras: Estamos usando un calcetín como pasamontañas. Más claro aún: la “autopista de la información” se ha convertido en la “autopista de los servicios” (y esto me recuerda a la enorme lucha semántica a la que tuvo que enfrentarse la Comisión Europea cuando le tocó definir “servicios de la sociedad de la información” durante la gestación de la famosa directiva).

En efecto, las comunicaciones web son extremadamente primitivas: A una llamada HTTP (“http request”) asociada a una dirección IP se corresponderá una respuesta HTTP (“http response”). Como explica el conocido principio de “statelessness of the web”, cada intercambio constituirá una comunicación aislada e independiente.

La World Wide Web no estuvo nunca concebida para facilitar “sesiones de usuario”. Para que una “aplicación” (hasta este punto, una “colección de documentos aislados”) pueda asistir separada e independientemente a múltiples usuarios deberá ser capaz de reconocer a cada uno de estos usuarios en todas y cada una de las “páginas” (documentos) que visitan. Es por esta razón que en su día vieron la luz las “cookies”, como valor individualizador vinculado a cada llamada HTTP. Pero ¿quién garantiza la aceptación por navegadores y usuarios de estas “cookies” o el no abuso por parte de sus autores? Nadie lo hace. Y al no formar parte de la propia naturaleza del medio, las “cookies” siguen y seguirán arrastrando el estigma de haber nacido como un mero parche. A pesar de ello, son aún nuestra mejor opción para acercarnos al concepto de “Visitante único”. A pesar del margen de error que habrá que aceptar durante su uso.

¿Qué han hecho medios y anunciantes online (por empezar con aquellos cuyo negocio se ha sustentado tradicionalmente sobre baremos de audiencia) para ponerse de acuerdo? Para empezar, ponerse en manos de la Oficina de Justificación de la Difusión (OJD), que ya ayudaba a medir la “tirada” de publicaciones “offline”. Así nació OJDInteractiva, ciñéndose a las normas internacionales publicadas por la International Federation of Audit Bureaux of Circulations (IFABC), fundada en 1963 en los Estados Unidos. Por otro lado, Nielsen (empresa conocida por su labor en la medición de audiencias en el entorno audiovisual) dio su propio salto al entorno web con Nielsen NetRatings. A esto se sumó una considerable evolución en metodología de medición (de la mano de grandes nombres como WebTrends, Omniture o Websidestory) y la popularización de herramientas de uso privado. Se suponía que, siempre que nos atengamos a unos estándares, todas las herramientas, privadas o compartidas, arrojarían los mismos datos.

El problema, por supuesto, subsiste, y por mucho que nos atengamos a normas internacionales, seguirá habiendo disparidades entre los datos arrojados por unas y otras herramientas o sistemas de medición. La principal diferencia de resultados entre las principales soluciones de analítica estriba en dos aspectos:

a) La forma en que recogen la información y la procesan.
b) La forma en que se delimita cada uno de los criterios a observar, más allá del estándar mínimo establecido.

¿Por qué no podemos ir más lejos en la creación de estándares? Porque seguimos usando un calcetín como pasamontañas.

Google ha advertido recientemente que se ha detectado un error en el Optimizador de Sitios Web. Este fallo provoca que las páginas de las pruebas sean vulnerables a posibles alteraciones.

Para solucionarlo, es importante que se modifique parte de las secuencias de comandos de las páginas de pruebas.

Podrás encontrar toda la información en https://adwords.google.co.uk/support/bin/answer.py?answer=80544

Hablaba yo el viernes de la falta de armonización en la selección de criterios o la delimitación de cada uno de ellos.

Quizás la más repetida pregunta formulada al Analista Web por parte de equipos de Marketing o Gestión es la de ¿Por qué no me cuadran las cifas al 100%?. Esto es: La agencia de selección de medios de la empresa facilita regularmente datos de audiencia al director/a de marketing online y estos datos no coinciden con los obtenidos a partir de fuentes propias o de terceras partes.

Para ir al grano y ahorrar tiempo a todo el mundo, primero daré las respuestas. En mi próxima entrada las explicaré en detalle de modo ligeramente más científico y pasaré a resumir lo que las diferentes iniciativas nacionales e internacionales han optado por hacer.

Para empezar:

1. No me puedo fiar del concepto de “Impresión de Página” (PAGE VIEW) porque el propio significado de “página” no está homogeneizado (menos aún en un entorno “web 2.0” en el que diferentes módulos o secciones se actualizan independientemente sin alterar el resto de los contenidos, en la línea de lo que pueda suceder con algunos “marcos”).
2. No me puedo fiar del concepto de “Visita” (VISIT) porque descansa sobre dos pilares: “Visitante” (VISITOR) y tiempo. No me puedo fiar del primero por lo que paso a decir en el punto 3. El factor “tiempo” se refiere a la ausencia de interrupción entre una Impresión de Página y la siguiente, pero en un entorno basado en llamadas http independientes (y no presencia contínua, cuya única posible medición es la fundamentada en las peticiones que la inician o clausuran), la ausencia de interrupción tiene que atarse a un período acordado. La mayor parte de analistas y herramientas usan 30 minutos, pero permitimos su alteración. Además, podríamos preguntarnos: ¿Y por qué 30 minutos y no 20?
3. No me puedo fiar del concepto de “Visitante” (VISITOR) porque el entorno http no distingue a usuarios, sino que vincula llamadas y respuestas aisladas a la dirección IP de la que origina la llamada. El “Visitante” se asoció originalmente (años 90) a la dirección IP y más tarde, con la llegada de las cookies, al valor de la propia cookie encontrado en la propia llamada http. El problema es que las cookies aparecieron como un mero parche (llamémoslos los “agujeros en el calcetín que nos permiten usarlo de pasamontañas”  y no podemos garantizar su aceptación por navegadores y usuarios o su no abuso por el operador. La existencia de diversos tipos (perecederas/duraderas, originadas en el propio dominio que sirve la página que las arrastra/de tercera parte) contribuye aún menos a esclarecer las cosas.
4. No puedo pretender cotejar un “clic de paso” en origen con el propio “clic de paso” en destino porque origen y destino tienen a su alcance muy diferentes formas de medición, cada cual sujeta a sus particulares limitaciones.

Podría seguir y seguir, pero creo que la idea queda bastante clara.

¿Para qué sirve entonces la Analítica Web? Pues para muchísimo. Que no tengamos una vista de águila no significa que tengamos que arrancarnos los ojos. El problema es que estamos acostumbrados a números que cuadran, entornos estructurados que encajan, activos y pasivos. Pero hay vida más allá de la correlación exacta. Como la hay cuando sabemos que un vino es bueno por sus tonos, gusto y olor. ¿Cuántas decisiones tomamos sobre informaciones que arrastran un margen de error superior al 10%? (por cierto, por si alguien está ya pensando en la siguiente pregunta: ¿Qué margen de error podemos entonces aceptar? Solemos hablar de un 10-15%, pero lo cierto es que dependerá mucho de la susceptibilidad del entorno a cotejar).

Y luego más

La analítica web puede realizarse a través de logs, que genera el propio servidor web o insertando una ‘huella’ (codigo javascript) en las páginas del sitio web.

A la hora de medir con logs, hay que tener en cuenta ciertos factores: Uno de los problemas más importantes a la hora de medir logs son los robots (agentes automatizados que rastrean la web para indexar su información), los informes estarán mostrando más visitas de las que realmente son, por tanto deben excluirse para evitar datos irrelevantes.

Otro problema que tenemos con analítica de logs es que podemos encontrarnos con pérdida de visitantes debido al cacheo (copia local para su muestra rápida) de información por parte de diferentes agentes, como pueden ser proxies (servidores intermiediarios), servidores web o el navegador del propio usuario. Esto es algo que no ocurre al usar la huella, porque la propia huella “fuerza” el registro del tráfico asociado a cada página.

Como último punto importante, tenemos la identificación del visitante, en este caso, en analítica con logs identificamos normalmente a los usuarios a través de la IP + agente de usuario, esta combinación resulta algo inprecisa, por una parte, si varios usuarios se conectan a través de una red privada, tendrán la misma IP y se considerarán el mismo visitante y en otros casos tendremos que un mismo usuario se conecta a través de distintas ip’s (ip dinamica). La huella hace normalmente uso de “cookies”, que identifican de manera única a cada usuario a través de su navegador (si bien esto es algo que puede llegar a conseguirse a través de logs mediante un mayor esfuerzo).

Por último, la analítica basada en huella, pproporciona información valiosa acerca del visitante que no proporciona el log, por ejemplo si el usuario tiene activado javascript, la versión que tiene, si tiene activado flash, etc.., y gracias a ciertas funciones podemos almacenar qué datos han sido introducidos en un formulario, si un usuario ha ‘clicado’ en un link externo o realizar seguimiento de eventos flash.

Por supuesto, la huella tiene también sus limitaciones: Requiere JavaScript y cookies para un máximo rendimiento.

Últimamente estamos bastante acostumbrados a leer en diferentes medios relacionados con la analítica web la importancia de disponer de unos informes o estudios que sean significativos desde la perspectiva de la estadística. Pero,… ¿ a qué hace referencia esta expresión?

En términos muy generales, un resultado es estadísticamente significativo, cuando se puede decir que existe evidencia estadística de que hay “una diferencia” de cierta importancia (no necesariamente grande, sino que dicha diferencia desempeña un rol notorio en el modelo especificado). Por lo tanto, evaluar la significatividad estadística de un modelo, por ejemplo la conversión de nuestras campañas en motores de búsqueda, puede ayudarnos a determinar si realmente aquella campaña con mayor conversión es la mejor, o simplemente es consecuencia de la casualidad.

Una de las funciones más tradicionales de la Analítica Web es la de la medición de audiencias en el entorno electrónico-telemático a efectos de cotejo o comparativa. Esta función resulta particularmente importante en el caso de los medios de comunicación, dado que, al igual que pudiera ocurrir con la televisión o los periódicos “offline” gratuitos, se sustentan mayoritariamente gracias a un modelo publicitario.

Cabe sin embargo destacar un importante matiz: Con independencia del modelo publicitario escogido, el medio dependerá mucho menos de la “tirada” global de su presencia online, dado que sus precios estarán condicionados a un número de “visualizaciones” (caso del modelo CPM) o, en su caso, “visitas” o “visitantes únicos” que hayan alcanzado un determinado “hito” vinculado directamente al objetivo determinado por el anunciante (de modo análogo a lo que ya es ordinario en el ámbito PPC o de búsqueda esponsorizada).

Esto significa que la “tirada” global tendrá un peso importante con relación al nivel de alcance de un medio determinado, pero que el valor de la “masa crítica” es ya inferior al asociado a un mayor nivel de conversión (más interés por el anuncio resultante en mayores objetivos de anunciante satisfechos) a partir de una mejor segmentación de la audiencia.

Por supuesto, la cuestión es ahora: ¿Cómo podemos (medios y anunciantes) fiarnos de las cifras barajadas por unos y otros cuando ni la selección de criterios de medida ni la delimitación de cada criterio están realmente homogeneizados? Trataré esto en profundidad, exponiendo todas las iniciativas existentes, en mi entrada de la semana que viene

Por fin ha llegado. La Newsletter mensual de la Asociación Española de Analítica Web ha visto la luz con un formato revolucionario destinado a facilitar el “escaneo” rápido de contenidos y la lectura de aquellos artículos especialmente relevantes para ti.

Con contenidos prácticos orientados a tres diferentes perfiles (Analista/Manager, Técnico o Newbie), la Newsletter de la AEAW está aquí para quedarse, asistiendo periódicamente a profesionales de la Analítica Web, el Marketing Digital, el CRM y el Web Mining.

¡Suscríbete ahora si aún no lo has hecho!