Los usuarios de Google Analytics se habrán percatado de una nueva opción disponible a través de la página de acceso: Google ofrece la posibilidad de “compartir datos”.

Esta opción está a su vez dividida en dos partes (el usuario puede escoger únicamente una de ellas si lo desea):

• Compartir datos “Solo con productos de Google“, de modo tal que ningún tercero tenga acceso a estos datos (sólo Google)
• Compartir datos “De manera anónima con los productos de Google y el servicio de comparativas“. Aquí la descripción literal en castellano: “Google eliminará cualquier información que pueda identificar su sitio web, combinará los datos con cientos de otros datos anónimos en sectores comparables y hará un informe de tendencias agrupadas en el servicio de comparativas. Google también usará estos datos de forma anónima para mejorar sus productos y servicios.“

La decisión de Google confirma una de las suposiciones más comúnmente aireadas en los corralillos especulativos de nuestra pequeña industria. Caía de cajón y resulta un paso muy lógico en el proceso evolutivo del servicio gratuito de analítica web.

Aunque las implicaciones de permitir a Google “mejorar sus productos y servicios” sean potencialmente mucho mayores, me gustaría centrarme en el aspecto “Benchmarking” o el prometido “servicio de comparativas”.

Para empezar, el concepto de “Benchmarking” ha ido haciendo calado con fuerza en años recientes entre prestadores de servicios de Analítica Web. Empresas como Weborama ofrecen ya datos comparativos con los recopilados a partir de los datos de cuenta del común de sus clientes. Nosotros mismos, desde la AEAW, hemos propuesto la creación de un grupo de trabajo centrado en exclusiva en dotar de la fiabilidad necesaria a los patrones o “Benchmarks” que alimentan los tableros de control del analista profesional.

El problema hasta la fecha es que ningún proveedor cuenta aún con suficiente presencia en una industria a nivel nacional (o a nivel de mercado, propiamente dicho) como para aportar datos mínimamente relevantes o representativos. Es por esto que servicios como HitWise o, la incipiente Netsuus (a nivel español) tienen su razón de ser: Mediante acuerdos con PSIs (o “ISPs”, proveedores de infraestructura, en suma), estas empresas recopilan cantidades ingentes de información asociadas a una industria en particular, con independencia de las tareas de recopilación y medición de datos que cada empresa lleve a cabo en su fuero interno.

La cuestión es ahora: ¿Qué ganamos nosotros con esta última decisión de Google?

Como Google explica en las condiciones generales asociadas al servicio, si no damos permiso a Google para agregar datos de actividad de nuestra web no se nos permitirá acceder, entre otras cosas, al propio servicio de comparativa. Algo igualmente lógico. También se explica que únicamente se incluirán datos recopilados desde el mes anterior a la fecha de aceptación (no aplicándose al histórico).

Por tanto, llega la hora de ponderar si, dada nuestra posición en el mercado, nos aporta más ventajas que inconvenientes el compartir nuestros propios datos a cambio de tener acceso al agregado global, o si, por el contrario, la omnipresencia de Google empieza a resultar intimidatoria y preferimos contratar y pagar (con dinero, y no datos) por un servicio profesional de Benchmarking.

Desde la llegada del E-Commerce a nuestras vidas, hace ya algunos años, una gran cantidad de empresas han puesto sus productos y servicios en venta a través de Internet. Esta actividad de venta se ha materializado comúnmente a través de las lamadas “Tiendas Online“.

Un elemento clave en la Tienda Online (además del famosísimo “carrito”) es el escenario de compra, normalmente formado por varios pasos. Me gustaría hablar en detalle de dicho escenario.

Si le preguntáramos al directivo de la empresa qué es lo que desearía conocer acerca de dicho proceso, probablemente nos respondería “el porcentaje de usuarios que empiezan la compra y la finalizan“.

La buena noticia es que la pregunta tiene respuesta. Es más, las herramientas actuales de analítica avanzada ofrecen un análisis mucho más exhaustivo.

Una vez etiquetado correctamente el formulario de compra o reserva, el usuario dispone de informes donde se puede observar el punto exacto del formulario donde el usuario ha abandonado la compra, así como los errores que hayan podido surgir en el servidor (campos inválidos -números de tarjeta-, fechas, etc…).

Esta información es muy valiosa en dos frentes. Por un lado, el responsable de canal web podrá estudiar si se está enfocando de forma adecuada la venta, o si se deben disponer los pasos de los formularios de distinta forma. Por otro lado, el equipo encargado de gestionar la arquitectura o usabilidad podrá conocer los puntos en que se están perdiendo usuarios.

Al igual que los grandes centros comerciales estudian el comportamiento de sus clientes para colocar los productos en las estanterías, el equipo a cargo de la tienda online debería ser capaz de organizar pasos, formularios, información y elementos accesorios de modo que pueda sacar el máximo provecho de cada visita.

Se hablaba el otro día en este blog de las particularidades de la Analítica Web en Online Banking.

Creo que estamos en un buen momento para hablar de otra importante industria, particularmente avanzada en lo que a Analítica Web respecta: La Industria del Turismo.

La ocasión es particularmente apropiada, dado que Pixl8 y Omniture han organizado esta semana el ET8, evento de Analítica Web dedicado exclusivamente a los Viajes y el Alojamiento.

La industria del Turismo (aunque no son sinónimos, se oye igualmente hablar de Travel Industry) presenta algunas particularidades:

- El canal web es mucho más que un mero escaparate o instrumento de marketing: Es un completo sistema de reservas a cargo de un importante volumen de ventas. Por esto, cualquier mejora en su funcionamiento tiene un impacto directo sobre los resultados de la empresa

- El entorno web cumple una función de estudio de mercado, delatando los productos y servicios preferidos por diversos tipos de potenciales clientes

- Los modelos de precios de un sistema de reservas pueden llegar a hacer uso de complejos algoritmos que combinan variables como la antelación en la consulta o el interés acumulado por producto (trayecto, nivel de estancia, etc.)

- Los acuerdos de partenariado (facilitando la sindicación de información y aplicativos, el embebido de sistemas de reserva ajenos o la mera remisión de visitantes) cobran especial importancia

- El posicionamiento en herramientas de búsqueda es determinante en un entorno en que el propio operador compite con agregadores, intermediarios, oportunistas o entornos de publicación de críticas de sus propios clientes

Obviamente, la estrategia de medición y optimización aplicable tiene que hacerse eco de estas particularidades y como mínimo debe poder:

- Demostrar caídas fehacientes en la tasa de abandono de los procesos de contratación

- Arrojar información coherente sobre el ratio de productos solicitados/encontrados

- Integrar tendencias de consulta en el sistema dinámico de cálculo de precios

- Distinguir socios mediocres de socios que aportan un nivel mínimo de tráfico cualificado

- Afinar inversiones y estrategias en PPC y SEO

Al final, todo esto se lleva a la práctica mediante una metodología bien definida para la medición, el testeo y la optimización. Nada demasiado complicado si los equipos responsables son capaces de tomar decisiones con una relativa celeridad.

La Generalitat de Catalunya organizó el pasado 18 de febrero un sesión de introducción a la Analítica Web en el marco de la medición de audiencias y optimización de contenidos y servicios orientados al ciudadano.

En nombre de MV Consultoría, Sergio Maldonado ayudó a presentar el nuevo proyecto de medición avanzada desplegado en las casi doscientas webs oficiales de la Generalitat de Catalunya.

La gran acogida de esta sesión augura un prometedor futuro a nuestra disciplina en el seno de esta institución.

Omniture y Pixl8 Interactive han unido fuerzas para organizar ET8, un evento único en España destinado específicamente a atender las necesidades de la Industria del Turismo.

ET8 reunirá, a lo largo de una mañana, a Responsables de Marketing Online y Canal Web de las empresas líder a nivel nacional en el sector de los Viajes y el Alojamiento. Tres prácticas ponencias ilustrarán mejores prácticas cuyo éxito ha sido puesto a prueba para la racionalización de inversiones en marketing online y la optimización del canal web.

Donde: Hotel Gran Meliá, Palma de Mallorca

Cuándo: Jueves 6 de Marzo de 2008

Volvamos por un momento a hablar de la Conversión, esta gran musa de Analistas y gestores de Marketing de Resultados. Por ella viven y mueren una larga lista de indicadores de rendimiento (KPIs), y su estado permite determinar la sensatez de campañas o acuerdos de partenariado.

No suele ser difícil dilucidar el punto de Conversión para una empresa o industria determinada:

- En el campo de los viajes y el alojamiento solemos buscar la confirmación de una reserva
- En servicios financieros podemos agarrarnos a solicitudes confirmadas
- El campo de las telecomunicaciones suele estar interesado en la consecución de un proceso de autogestión
- La venta al consumidor (“retail”) busca un carrito de la compra llevado a buen término
- Etc.

Resulta sin embargo igualmente importante determinar el Punto de Origen de dicha Conversión. Y me explico:

No es lo mismo un ratio de Conversión calculado contra el total de Visitas que uno que se obtiene tomando únicamente como base aquellas Visitas que alcanzan un determinado hito (por ejemplo, la visualización de un detalle de producto o servicio).

Por supuesto, la determinación de un Punto de Origen resulta perfectamente compatible con el uso de la Conversión para la discriminación de fuentes de tráfico externas (puesto que la selección de unas u otras tiene lugar mediante un filtro contra el total de visitas o visitantes a ambos lados de la fórmula de Conversión).

Dado que ciertos hitos demarcan el umbral de “cualificación” de una Visita o Visitante (por ejemplo, la consulta de disponibilidad de fechas para una web hotelera), su elección como Punto de Origen de Conversión nos permite centrar nuestros esfuerzos de optimización en el tráfico más depurado, dejando para otros indicadores la discriminación de aquellas fuentes que han ocasionado este tráfico poco cualificado.