Alguien me ha dicho que la Analítica Web es demasiado cara para lo poco que aporta. Un comentario muy legítimo.

Propongo hacer unos cálculos encima de la mesa. Con una hipótesis.

Conozco tres diferentes herramientas de analítica web cuyo precio de lista para un tráfico estimado de de 500 millones de páginas puede oscilar entre 60 mil y 100 mil euros anuales. Lamentablemente (o no), se trata de las únicas herramientas que me permiten medir todo aquello que necesito, con lo que descender a otro nivel de funcionalidades (y herramientas) no es una opción.

Por no adentrarme en el fanganoso terreno de las “listas de precio” manejadas por los fabricantes, no haré mención a las herramientas o fabricantes en concreto. Por supuesto, algunos de estos fabricantes nos atarán además a contratar un mínimo de 2 o 3 años por adelantado.

Pero asumamos que estamos dispuestos a gastarnos un precio intermedio: Apartamos 80 mil euros.

A continuación viene el siguiente dilema: La riqueza y versatilidad de la herramienta escogida viene acompañada de una implantación compleja y un uso relativamente sofisticado. Si, como pide Víctor Pérez, hacemos caso a Avinash Kaushik (regla del 10/90 para software/servicios, de la que el propio Avinash se consideraba estos días más seguidor que nunca) deberíamos apartar 720 mil euros para obtener el máximo provecho a nuestro entorno de medición. Obviamente, nadie hace caso a Avinash, salvo quienes optan por su propio empleador: Google Analytics, que aplicando una regla de tres determinan invertir cero euros en ambas cosas, software y servicios.

Seamos más realistas, entonces. Los fabricantes saben explotar como nadie el límite de presupuesto del cliente final, con lo que rara vez restan más de 15 o 20 mil euros para dedicar a recogida de requerimientos, implantación, formación y soporte local ab aeternum. Pero supongamos que encuentro una empresa de servicios dispuesta a dármelo todo por ese presupuesto.

Y en mi hipótesis acabo de alcanzar el techo de los 100 mil euros sin siquiera haber aún comenzado a obtener informes o extraer un mínimo rédito.

Estudiemos ahora el coste de oportunidad: ¿Qué puedo comprar con estos 100 mil euros para cubrir necesidades equivalentes?

Veamos:

- Puedo contratar a 3 consultores a tiempo completo. De llegar a encontrarlos (aunque tengamos que reducirlos a uno por la poca oferta presente en el mercado) ¿Podrían estos tres consultores recopilar la información que necesito, para todos mis usuarios, de forma fiable, y presentármela de forma lógica? Lo dudo mucho. Podrían hacer desarrollos a medida, podrían interpretar informes producidos por otra herramienta, podrían desplegar productos gratuitos, pero nunca podrán suplir la limitación tecnológica que se presenta: Sigo sin poder recopilar información avanzada (ej: conversión de campañas vinculada a segmentos de visitante o productos y servicios).

- Puedo contratar estudios periódicos de eye-tracking, o incluso video-entrevistas a consumidores escogidos al azar, que me permitan hacer un seguimiento cualitativo (muy a fondo, pero limitado a un grupo reducido de usuarios) y extrapolar después resultados (o fiarme, más bien, de ellos) para introducir mejoras en la web bajo el mismo presupuesto. Problema: Ya me he dejado por el camino las principales ventajas de la Analítica Web. Ni puedo establecer tendencias, ni puedo definir segmentos por servicios o productos, ni puedo hacer seguimientos de conversión por usuarios únicos para mis campañas.

Claramente, la mejor opción sigue siendo la de la inversión en herramienta y servicios, sobre todo teniendo en cuenta que 100 mil euros representan menos del 5% de muchos presupuestos de Marketing Online (para empresas con el tráfico barajado) y que los beneficios obtenidos como consecuencia de haber reorientado un porcentaje reducido de campañas, apuntando a los segmentos adecuados e incrementando conversión resulta normalmente muy superior a la inversión inicial. Y esto no tiene en cuenta el coste de oportunidad y desarrollo asociados al despliegue de contenidos y servicios no utilizados por los usuarios (en nuestra experiencia, un alto porcentaje de las inversiones en banners, PPC o contenidos y servicios no tienen razón de ser o son enormemente mejorables).

Por supuesto, si algo sería bueno corregir es el desequilibrio entre licencias/herramientas y servicios paralelos, pero ¡sólo el mercado puede ayudar en ese sentido!

Cabe además una última reflexión: ¿Por qué no retroceder a la primera decisión tomada y renunciar a ciertas capacidades en la herramienta para evitar las herramientas “de alto nivel” barajadas, de modo tal que equilibremos mejor la inversión herramientas/servicios? Este es un fuerte argumento de venta para la multitud de herramientas apiladas en el segmento medio del mercado (con funcionalidades equivalentes o inferiores a las aportadas por Google Analytics o Microsoft adCenter Analytics/Gatineau). Mi respuesta:

Porque desde el momento en que renunciamos a la tecnología que justifica esta inversión el coste de oportunidad es demasiado alto si se enfrenta a la posibilidad discutida de contratar un equipo especializado “onsite” capaz de trabajar con herramientas gratuitas o de software libre.

Distingamos: Una persona capaz de aplicar métricas duraderas a la toma de decisiones es una cosa. Otra muy distinta es aquel que mide por medir, recoge información porque está disponible y la combina en complejos gráficos de alto valor estético por amor a su propio efecto seductor.

Estamos ante la gran amenaza de los últimos meses: El Analista Vicioso. El Analista Vicioso ha perdido el norte de sus objetivos y ha descubierto el morbo de fisgonear. Ha etiquetado hasta las etiquetas y analizado el uso que sus compañeros hacen de sus propios informes. En otras palabras: Ha alcanzado al éxtasis del meta-reporting.

El Analista Vicioso gusta de acompañar cada afirmación con un dato, con independencia de su relevancia, significancia estadística o fecha de caducidad. Y va a conseguir ese dato como sea.

Soy consciente de que pocos estamos aún en el grupo de riesgo de esta particular patología, pero me gustaría preveniros apelando al sentido común:

La Analítica Web no es un hobby ni un concurso. Tampoco es un entretenimiento, por mucho que disfrutemos con la obtención de ciertos resultados. Es una tarea que debería de pasar lo más desapercibida posible al tiempo que nutre de sentido a un considerable número de más elevados propósitos.

Los informes de análisis de densidad de click o “mapas de calor” (basados en click y no eye-tracking), también llamados “informes de sobreimpresión”, nos permiten observar fácilmente y de un solo vistazo en qué partes de una página concreta se concentran los clicks de nuestros usuarios. Sin estadísticas, sin trabajo de inferencia… simplemente una imagen de algo que conocemos muy bien: nuestro website.

Algunos de los casos más populares: Google Clickmap, WebTrends SmartView, Omniture Site Overlay o Unica Overlay Viewer.

¿Cómo nos ayudan los informes de densidad del click?

Los mapas de calor son informes visuales que permite comprender la manera en la que tus usuarios visitan el website, lo que está funcionando y lo que no. La principal ventaja ya se ha comentado: sin tablas, sin listados interminables de números, sin necesidad de investigación. Todos los datos son presentados gráficamente y podrían ser interpretados por niños de 5 años.

Pero no todo el monte es orégano:

Para exprimir al máximo estas representaciones visuales de densidad del click es necesario conocer cómo funcionan técnicamente. Cada herramienta en el mercado -que no son pocas- tiene un comportamiento diferente, sobretodo a la hora de diferenciar los links. Es necesario que conozcamos cómo se comporta nuestra herramienta y qué debemos hacer para optimizar nuestros resultados.

Todas las herramientas tienen una característica común: el click de nuestro usuario no se contabiliza hasta que llegamos a la página de destino.

Ésto, que para algunos será algo obvio, tiene sus implicaciones. La más importante la explicaré con un ejemplo:

Si tenemos un botón bien grande en la zona más cotizada de nuestro website con la palabra “Regístrate” y a lo largo de la misma página tenemos un enlace más escondido que lleva a la misma pantalla de registro, en herramientas como Site Overlay de Google Analytics veremos horrorizados que el número de clicks para nuestro botón estrella es el mismo que para nuestro enlace mucho menos protagonista.

¿Porqué ocurre esto? Como hemos dicho, el click se contabiliza en la página de destino (que es la misma para ambos links) y se fija en el referente para anotarle un punto al enlace de la página origen que lleva a la página de registro.

Al encontrarse con dos enlaces y ante la imposibilidad de conocer cual es el origen real, Site Overlay le anota el tanto a los dos. Existen técnicas para evitar estos problemas, aunque la mayoría también cuenta con nuevas implicaciones.

En otras herramientas, como ClickMap de Omniture se fija en el posicionamiento del enlace respecto a otros elementos del site para diferenciarlos, sin embargo son necesarios otros tipos de configuraciones.

Una vez más, sale a relucir la impotancia de la regla del 10/90, muchas veces comentada en este blog.

Dado lo variopintos que pueden llegar a ser los objetivos de cada empresa, resulta siempre dificilísimo extraer patrones de medición comunes a toda una industria. Más aún si llegáramos a incluir, bajo el mismo techo, a la Banca y los Seguros.

Pero también esto es cierto: Por mucho que personalicemos nuestros Scorecards un banco será siempre un banco y, por su propia naturaleza, deberíamos ser capaces de encontrar un mínimo común denominador que terminará haciendo las veces de “benchmark” cuando fuera pertinente.

Para empezar, podemos distinguir varios entornos diferenciados, cada uno con su propia colección de objetivos particulares:

- Web corporativa del banco o aseguradora, que hace de escaparate de sus productos y mantiene informados a clientes, accionistas o (pensemos en las cajas) beneficiarios.

- Entorno de banca online, reservado únicamente a usuarios registrados y destinado a completar transacciones o facilitar el self-service (evitando que el trabajo recaiga sobre oficinas o un call-center y haciendo la vida más fácil al cliente).

- Aplicativos secuenciales para el procesamiento de solicitudes (seguro, hipoteca, préstamo, etc.), incorporando simuladores y permitiendo en algunos casos la contratación directa.

Con esto en la mano, y aunque habrá que prestar especial atención a la linea divisoria entre bancos o aseguradoras puramente online y diversos grados de híbridos, ya podemos atrevernos a hacer nuestras apuestas. Y aquí va lo que me ha parecido más práctico hasta la fecha, en selección reducida a la mínima expresión:

KPIs:
- Promedio de páginas vistas por visita en web corporativa
- Promedio de visitas que utilizan la atención al cliente en banca online
- Ratio de completitud para procesos iniciados (secuenciales)

TABLAS:
- Informe de densidad de click para contenidos y navegación en web corporativa
- Visitas a con entrada en atención al cliente por segmento de visitante
- Conversión de solicitudes por campaña de origen

¿Alguien da más?

XiTi y Experian Cheetahmail han desarrollado de forma conjunta una solución que permite por una parte el marcado automático de piezas de Emailing, desde la interfaz de su aplicación Emailing Solution, así como de la disponibilidad de criterios de navegación (criterios de interés como visitas a determinadas páginas, procesos de inscripción, datos de eCommerce como compra, abandonos de carritos, categorías de producto, etc) a la hora de realizar envíos segmentados de emailing.

El evento congregó a varios representantes de medios trade y de negocio y sirvió para explicar el porqué de este partnership y los beneficios para sus clientes. Se expusieron así mismo los resultados de un caso de estudio llevado a cabo con Allóciné, una empresa francesa de reservas de tickets de cine on-line, así como de un contenido dedicado a descripción y críticas de películas.

En este enlace podeis descargar la nota de prensa del evento organizado por XITI. (PDF 164 KB)

La utilización de cookies por las herramientas de analítica para analizar el comportamiento de los usuarios siempre ha sido un tema polémico, ya que hay quién cree que suponen una violación de la privacidad del usuario.

Nada más lejos de la realidad: Por todos es sabido que las herramientas de analíticas no analizan el comportamiento del individuo, sino las tendencias de los colectivos. Sin embargo, aún hay quién borra las cookies periódicamente o configura su navegador para no aceptar cookies de tercera parte, lo que supone un problema para las herramientas ASP.

Aunque ya se ha hablado de cookies de primera y tercera anteriormente, en esta ocasión vamos a discutir la importancia de que sean de primera.

Es obvio que la práctica recomendada es el uso de cookies de primera, ya que de este modo se minimiza el margen de error de las herramientas. La pregunta es ¿Hasta que punto merece la pena realizar el esfuerzo necesario para emitir cookies de primera?

La respuesta la encontramos fijándonos en las opciones que ofrecen los navegadores actuales en el tratamiento de las cookies.

Aunque la mayoría permite el bloqueo de cookies de tercera, Mozilla Firefox, con una importante cuota de mercado, no diferencia cookies de primera/tercera.

Es en este punto cobra especial sentido el informe de navegadores de nuestra herramienta de analítica. Lógicamente, para un website que recibe el 90% del tráfico a través de Mozilla Firefox, no tendría mucho sentido realizar el esfuerzo de emitir cookies de primera…

Al margen de esto, quizá en el futuro los usuarios acepten el hecho de que las herramientas de analítica no son el enemigo, si no un medio para mejorar su experiencia en la web, y no tengamos que volver a hablar de cual es la mejor forma de emitir las cookies, porque todo el mundo las aceptará.

El Análisis Web se ha convertido en una labor de equipo y ha dejado de existir de forma aislada. La necesidad de integrar múltiples fuentes de información y perspectivas hace cada vez más difícil la delimitación de competencias del “Analista Web”.

Soy partidario de “condecorar” (o “maldecir”  con el título de “Analista Web” a la persona capaz de sentarse en el punto medio entre dos grupos de personas:

1. Los “facilitadores”
2. Los “devoradores”

Entre los “facilitadores” contamos a:

- Equipos de sistemas a cargo de la infraestructura de recopilación local (en su caso), almacenamiento e integración de datos
- Equipos de inteligencia de negocio, a cargo de integrar entornos existentes para el análisis de datos estructurados (ej.: bases de datos de clientes y transacciones)
- Desarrolladores a cargo de extraer el máximo provecho de la interacción del usuario con la web de la empresa
- Matemáticos a cargo de localizar los algoritmos más adecuados para el análisis predictivo, la evaluación de rendimiento (KPIs) o la experimentación multivariable
- Equipos jurídicos especializados en el tratamiento de datos personales en entornos electrónico-telemáticos (hay quien ubicaría a este grupo en un tercer segmento de “entorpecedores” , por las trabas que vienen a poner a cualquier proyecto en que se involucren, pero su participación sigue siendo imprescindible

Por otro lado, podríamos calificar de “devoradores” a todos aquellos destinatarios de la información útil:

- Directores de Marketing Online
- Directores de Marketing
- Directores de Comercio Electrónico
- Directores de Canales
- Gerentes de desarrollo de negocio
- Directores de Usabilidad
- Gestores SEO
- Gestores PPC
- Agencias interactivas
- Agencias de Relaciones Públicas
- Arquitectos de información

Cabría preguntarse cuáles son las aptitudes más valiosas ante esta situación de “middleman” en la que se encuenta el “Analista Web”. Y dada la disparidad de perfiles y las amplias distancias entre unos y otros, puedo atreverme a afirmar que por encima de todo está las capacidades de Asimilación y Comunicación.

Asimilar significa, en este medio, poder digerir una cantidad ingente de datos y encasillarlos en un orden lógico de comprensión.

Comunicar resulta igualmente vital y es necesario poder hacerlo en ambos sentidos:

- De abajo hacia arriba: Exponiendo a usuarios de negocio, en sus propios términos, las conclusiones del análisis de todos los datos disponibles y las limitaciones o potencial efecto beneficioso de su aplicación a la toma de decisiones

- De arriba hacia abajo: Traduciendo problemas de negocio e inquietudes departamentales a cuestiones concretas de orden técnico, estadístico o jurídico

No me cabe duda: El Analista Web es el nuevo bróker!

De la colaboración de Avinash Kaushik y la empresa de optimización de negocio online iPerceptions, nace la herramienta 4Q. La utilidad 4Q permite escuchar a los propios usuarios y conocer su opinión directamente, a través de un simple formulario que se presenta de manera aleatoria a nuestros visitantes. 4Q pide permiso al usuario para ejecutar dicha encuesta al entrar al sitio web, y en caso de que el visitante responda de manera afirmativa, da acceso a nuestro sitio y carga en una ventana aparte un sencillo formulario de cinco pasos que recogerá la opinión del usuario respecto a nuestra web en los diferentes pasos de la encuesta.

Este formulario puede ser ajustado a nuestras necesidades en ciertos campos, aunque hechamos en falta un poco más de personalización, así como soporte a más idiomas. A su favor hay que indicar que aún se encuentra en fase beta y se prevee que en un futuro aumente sus funcionalidades, además de dar soporte a más idiomas.

Hace unos días nos enterábamos de que la última versión del polémico -y aclamado- videojuego Grand Theft Auto IV superaba en su nivel de ventas cualquier lanzamiento fílmico o musical hasta la fecha en su primera semana en las tiendas, con unos ingresos generados de más de 500 millones de dólares. Con estas aplastantes cifras se presenta el mercado de las videoconsolas, un terreno codiciado y disputado por grandes multinacionales como Microsoft, Sony o Nintendo. No es de extrañar que todos ellos intenten ir en la cabeza de la integración en su plataforma del medio de entretenimiento interacivo por excelencia: Internet.

Hablaremos hoy de las condiciones en las que un usuario puede navegar por Internet a través de la revolucionaria consola Nintendo Wii, que sin duda ocupará un lugar importante en un futuro próximo en nuestro “Operating Systems Report” y es que… ¿a quien no le gusta la idea de utilizar su televisor para navegar cómodamente por Internet en el sofá de su casa?

El navegador que incorpora Nintendo Wii es llamado Internet Channel, una versión específica del navegador Opera 9 Web Browser. Sus características técnicas a día de hoy se detallan a continuación. Tendremos que tener todas ellas en cuenta si queremos obtener el máximo nivel de reporting asociado a estas máquinas:

• Soporta conexiones HTTP y HTTPS.
• Es compatible con Flash, aunque solamente hasta su versión 7.
• Muchos tipos de reproducción de video, como QuickTime o Windows Media Video no son compatibles.
• Es compatible con ‘cookies’, aunque no existe una opción desde el software para eliminarlas, lo cual es fenomenal para nuestros oscuros intereses de seguimiento de usuarios.
• Soporta y ejecuta JavaScript estándard, lo que incluye la totalidad de ‘huellas’ que se manejan hoy en día.
• No es compatible con documentos PDF o applets Java.

Para aquellos interesados en el nivel de soporte detallado que ofrece este navegador a los estándares web, puede consultar el siguiente enlace: Web Standards Support in Opera for the Nintendo Wii.

En definitiva, si bien nuestros usuarios no utilizarán Internet Channel para largas jornadas de investigación o trabajo a través Internet (la resolución de los televisores actualmente hace imposible estas tareas) sí que es un plato suculento para el Internet dirigido a la diversión y el consumo, donde es posible ver videos bajo demanda, participar en promociones, reservar tus vacaciones o irse de compras desde el salón de tu casa.

la fórmula para su cálculo es: Impresiones de Página / Visitas.