La Analítica Web y la medición de los resultados es la única fuente de información que te permite conocer cómo está tu sitio web. Pero, ¿qué se debe medir? ¿Por dónde hay que empezar? ¿Cómo se va a afrontar? Lo más importante es determinar qué herramientas de analítica web es interesante elegir y aprender a trabajar sobre ellas.
El análisis te permite determinar tu estrategia y una buena elección de métricas te permite cuantificar el éxito o fracaso de tu sitio web, además de conocer las debilidades o descubrir de qué forma puedes cambiar el diseño para optimizar su usabilidad y accesibilidad.
A continuación te explicamos en qué consiste la analítica web y cuáles son las mejores herramientas para desarrollarlo.
¿Qué es y para qué sirve la Analítica Web?
La analítica web consiste en entender e interpretar los datos para optimizar y mejorar resultados. No se trata sólo de analizar sino de tener visión crítica y saber interpretar la información que nos proporcionan las distintas herramientas y formas de analítica ya sea una web para una e-Commerce, un sitio corporativo, un portal publicitario o una red social.
A través del análisis web también se estudia la repercusión de las campañas de marketing online, cómo se comportan los usuarios y cuáles son las keywords que mejor funcionan o las tendencias.
¿Cómo elegir la mejor herramienta de Analítica Web?
El uso de herramientas especializadas en analítica suponen un avance enorme en su desarrollo. Gracias a ellas se puede recopilar la información relacionada con las páginas web como la navegación de los usuarios, conocer las métricas más importantes para comparar si las estrategias funcionan y cuáles dan mejores resultados en distintos periodos de tiempo y realizar informes completos para conocer el estado de las mismas.
Con esta información, se puede comprender mejor a los clientes y aplicar, en base a los análisis, las mejores acciones y estrategias para mejorar el sitio, la experiencia de usuario y aumentar las conversiones. Las estadísticas sobre cómo funciona el sitio web y cómo se comportan los clientes ayudan a determinar qué partes funcionan y cuáles necesitan mejoras. Estas herramientas se deben usar para rastrear las palabras clave que dirigen el tráfico hacia su sitio, sus canales sociales, el rendimiento de la página y las tendencias a lo largo del tiempo.
Para ello es muy importante tener claros los objetivos de la estrategia y elegir bien las métricas que se van a analizar, cuánto tiempo dedicas a analizar los resultados y cuáles son las mejores herramientas en función de los objetivos y del tiempo disponible. Además, es importante testear herramientas para conocer cómo funcionan y cuál se ajusta mejor a nuestras necesidades.
Herramientas
Ahora que ya conoces las oportunidades que ofrece el uso de herramientas de analítica web, te enseñamos cuáles son las mejores y para qué sirven.
1. Google Analytics
Entre las herramientas de analítica web es la más utilizada y además, gratuita. El acceso a los datos y el manejo de la información requiere algo de entrenamiento, pero los informes son fáciles de generar y de interpretar.
Es una herramienta muy completa y ofrece datos detallados sobre:
- Visitas
- Visitantes únicos
- Páginas vistas
- Promedio de páginas por visita
- Promedio de tiempo en la página
- Datos geográficos e idioma
- Palabras clave por las que acceden a la web
- Las fuentes de tráfico por las que acceden las visitas
- Optimización en buscadores con Google Webmaster Tools
- Conocer cómo se comportan
- Tener informes personalizados y compartirlos
2. Kissmetrics
Esta herramienta es una plataforma en la nube de analítica web que muestra información a tiempo real con inteligencia asociada a cada cliente o usuario. Además, tiene varios add ons y dashboards personalizables. Analiza datos como la interacción con la web o los datos de adquisición de clientes para, así, poder desarrollar correctas tácticas de remarketing.
Además, se pueden estudiar los comportamientos de los visitantes de la web agrupándolos por características y por el tipo de acciones que realizan o el dispositivo que utilizan para entrar al sitio. Esto permite la segmentación de usuarios para estudiar mejor sus comportamientos y conocer qué perfil convierte más. La herramienta permite también realizar tests A/B y análisis de cohortes.
3. Clicky
Junto a Google Analytics, Clicky es una de las herramientas de analítica web más completas. Tiene una interfaz gratuita que muestra los datos en tiempo real, el recorrido individual de cada usuario y las acciones que realiza. Te ayudará a saber qué es lo que un usuario encuentra interesante en tu web.
4. Open Web Analytics
Open Web Analytics (OWA) es una de las herramientas de analítica open source. Algunos consideran que está al mismo nivel que Google Analytics.
Además de las métricas habituales, te permite analizar el scroll de las páginas, los movimientos de ratón e, incluso, las teclas que los usuarios pulsan. Esta herramienta es recomendada si quieres entender cómo navegan los usuarios a través de tu web y cómo se mueven en el proceso de conversión.
5. Adobe Analytics
Permite combinar, relacionar y analizar datos desde cualquier lugar del recorrido del cliente. Además, te ofrece una elaboración de informes versátil, inteligencia predictiva y mucho más.
Recopila y mide
- Recopilación de datos multicanal.
- Variables personalizadas.
- Integración de datos offline.
- Gestión de etiquetas.
- Almacenamiento de datos y flujo de datos.
Explora y comprende
- Análisis Ad Hoc.
- Análisis de flujo.
- Segmentación avanzada.
- Análisis de cohorte.
- Métricas calculadas avanzadas.
Predice y modela
- Atribución de marketing.
- Detección de anomalías.
- Análisis de contribución.
- Alertas inteligentes.
- Datos en tiempo real.
Comparte y actúa
- Audiencias compartidas.
- Análisis de audiencias.
- Advertising Analytics.
- Desencadenantes de remarketing.
- Marketing para móviles.
- Integración de terceros.
6. Mint
Es un programa de análisis web extensible, con una interfaz muy simple en la que se puede estudiar las visitas, referentes, páginas más populares y las búsquedas realizadas de un simple vistazo a través de su dashboard. Debido a su simpleza y facilidad de uso, es ideal para principiantes y pequeñas empresas que quieren comenzar a medir resultados. También dispone de algunos add-ons gratuitos que pueden emplearse para las funciones avanzadas.
7. Webtrends
Está herramienta esta preparada para realizar análisis en los multiples dispositivos desde los cuales se puede acceder a una web. Es decir, además del tráfico de la web, también analiza el tráfico que llega desde cualquier dispositivo, incluido un smartwatch.
8. WIX
Visitor Analytics es una aplicación de análisis web todo en uno que une las estadísticas esenciales del sitio web con el análisis del comportamiento del usuario, de una manera innovadora y fácil de usar. Ofrece:
Estadísticas de tráfico del sitio web, con una interfaz fácil de usar: visitantes, conversiones, duración de la sesión, tráfico de la página, última actividad de los visitantes, remisiones, dispositivos, tasas de rebote, horas de las visitas y mucho más.
Análisis del comportamiento de los visitantes: grabaciones reales de las sesiones de los visitantes, mapas de calor, embudos de conversión e información sobre cómo los visitantes interactúan con tu sitio.
Solución innovadora que no necesita cookies para el rastreo de datos. Seguimiento que cumple 100% con la normativa de la RGPD y la CCPA. No se transmiten datos a terceros. Soporta 20 idiomas.
9. Semrush
Es una herramienta de monitorización de palabras clave que además de proporcionarte información sobre las búsquedas orgánicas te informa sobre las búsquedas de pago, por lo que es de gran utilidad para estrategias SEM.
Proporciona una gran cantidad de información en un panel muy intuitivo:
- El tráfico de búsquedas orgánicas (SEO) y de pago (SEM).
- Los backlinks entrantes de tu página.
- La publicidad display publicada.
- Las mejores palabras clave orgánicas y su distribución por posiciones.
- Los principales competidores orgánicos.
10. Crazy Egg
Herramienta perfecta para visualizar dónde hacen click los visitantes del sitio, centrada en la optimización web. Ofrece un mapa de calor, un mapa de scroll construido en base a los desplazamientos dentro de la página y que permite ver qué partes de la página son más interesantes para el usuario, un mapa de clics e información sobre el porcentaje de clics.
Otras
También existen otras herramientas de analítica como Matomo de Open Source, Lucky Orange, W3Counter, Yandex, Clicktale, Woopra, Piwik, Simply Maeasured, entre otras.
Conclusión
Como ves, existen infinidad de herramientas de analítica web con las que puedes optimizar al máximo el éxito de tu campaña. Deberás utilizar aquellas que más se adecuen a tu estrategia. No todas valen para todo ni es necesario utilizar todas ellas.
De hecho, no es acertado intentar utilizar demasiadas herramientas ya que terminarás sin obtener nada en claro. Céntrate en lo que estés buscando y seguro que tienes una herramienta que se adecue a tus necesidades.
What do you think?
buena pagina pero quiero saber como o donde comprarlo y ocuparlo en el movil
Desde Baoss ofrecemos productos y soluciones a medida para empresas y organizaciones. Para particulares puedes buscar en internet por herramientas de análisis de datos y podrás acceder una serie muy variada de oferta dependiendo tus necesidades y presupuesto.
El avance tecnológico es indudablemente de gran ayuda en los diferentes sectores o áreas de la vida real. Me gustaría saber el uso del big Data en las exploraciones mineras,dando un ejemplo real.
Estimado Alberto, gracias por tu comentario. Para analizar un caso real en el sector que comentas puedes ponerte en contacto con nosotros a través del formulario que encontrarás en la página de Contacto y con mucho gusto estudiaremos tu caso.
Creo que también ha sido muy útil en las predicciones de las ocurrencias de eventos de la naturaleza, como los huracanes, los terremotos, maremotos, las trombas marinas, incluso creo que con los suficientes datos podrán predecir los incendios forestales
Hola muy buen día, soy estudiante de Ciencias de la Tierra y el Big Data es uno de los temas que más se están manejando en la actualidad, pues sus aplicaciones son realmente ilimitadas- Me gustaría que me compartieran un poco de sus conocimientos a manera breve y general sobre las aplicaciones en casos de la vida real que se estén llevando a cabo en sectores como la industria minera, la industria petrolera y algunas otras aplicaciones en la solución de problemas ambientales.
.Espero me puedan compartir un poco de su información, sin duda sería interesante aplicarlo en la solución de problemas de mi área de estudio y de la misma forma compartirlo con mis colegas de profesión, pues es necesario divulgar estos conocimientos para que lleguen a más personas y comiencen a tomarse en cuenta en otras áreas de estudio. Saludos y gracias por su tiempo
Gracias Emiliano por tu comentario y por seguirnos. Iremos publicando nuevos artículos. Suerte en tu carrera!
I am really enjoying the theme/design of your site.
Do you ever run into any browser compatibility issues?
A few of my blog readers have complained about my site not
operating correctly in Explorer but looks great in Firefox.
Do you have any tips to help fix this problem?
Not at all. Thanks!
Hay algún municipio que utilice el big data y que haya mejorado el servicio a la ciudadanía, me podrías compartir esa información
Prácticamente todos los municipios grandes lo llevan utilizando hace años para medir y prever niveles de contaminación, tráfico, turismo, y muchos casos mas.
A través de la Big Data, existe el más pavoroso riesgo, todo lo anterior obvia el mayor peligro implícito en este tipo de tecnologías que hoy por hoy están fuera de control. La posibilidad de controlar, manipular, inducir, orientar a poblaciones enteras en pos de obtener objetivos perversos dirigidos por poderes fácticos ubicados en cualquier parte del mundo. Estamos iniciando un proceso que más temprano que tarde terminará con las democracias occidentales.
[…] http://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
[…] conclusiones obtenidas del estudio masivo de datos ya están revolucionando muchos campos que nada tienen que ver con la empresa o el retail. Por ejemplo: Google y el CDC, el centro de control de enfermedades de Estados Unidos, se aliaron […]
[…] Fuente de información: https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
[…] Referencias: wikipedia.org, pauhortal.net, baoss.es, powerdata.es, mintic.gov.co […]
[…] Y, como decíamos, esta tendencia no solo puede ayudarnos a mejorar las ventas en nuestros negocios, si no que, aplicada a otros sectores, puede mejorar nuestra calidad de vida. La administración pública, el turismo, la sanidad, hacienda… todos ellos disponen de grandes almacenes de datos que con un buen análisis y el uso de las herramientas adecuadas pueden aportar importantes soluciones. Hay ya muchos ejemplos reales de uso de Big Data en este sentido: se integran datos de historiales clínicos con otros de redes sociales para detectar brotes de gripe en tiempo real; se usan datos de tráfico rodado para mejorar la movilidad en las ciudades; o el uso de datos personales (a veces trascendiendo el derecho a la privacidad) para evitar ataques terroristas. Ver más ejemplos aquí. […]
[…] https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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[…] EJEMPLOS: Marketing y ventas son quizá las áreas de mayor aplicación de big data en la actualidad, los datos que se encuentran sirven para entender mejor al cliente. en la salud pública La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya descodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y permitirá encontrar nuevos tratamientos y comprender mejor las enfermedades, sus desencadenantes y los patrones de propagación mejoramiento de la seguridad: El sistema de IA creado en el MIT predice el 85% de los ciberataques. Otros ejemplos: Las fuerzas policiales están empezando a utilizar herramientas de big data para dar con criminales e incluso prevenir actividades criminales.Otro ejemplo que lleva años empleándose es en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. https://www.sas.com/es_pe/insights/big-data/what-is-big-data.html https://xombit.com/2015/11/big-data-procesar-informacion http://www.iic.uam.es/innovacion/big-data-caracteristicas-mas-importantes-7-v/ https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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