El análisis web (, a menudo traducido literalmente como «analítica web») es un conjunto de técnicas relacionadas con el análisis de datos relativos al tráfico en un sitio web con el objetivo de entender su tráfico como punto de partida para optimizar diversos aspectos del mismo.
Los análisis web on-board mide la ruta de sus visitantes una vez que se ingresa a un sitio de internet de propiedad de la persona que realiza el análisis. Esto incluye conversiones; por ejemplo qué páginas de llegada alientan a las personas a hacer una compra. Las mediciones de análisis web on-board comparan indicadores de desempeño clave y lo usan para mejorar un sitio web o la respuesta de la audiencia frente a una campaña de mercadeo.
Funciones Entre las funciones principales de la analítica web se cuentan las siguientes:
Implementación de procesos de medición Clickstream Experimentación y testing A/B (CRO). Análisis de resultados. Generación de informe de datos.
Etapas La mayoría de los procesos de análisis web se resumen en determinadas etapas esenciales, que son:
Recopilación de datos: Esta etapa es la recopilación de los datos mediante implementaciones de código Javascript o logs. Normalmente, estos datos son cuentas de cosas. El objetivo de esta etapa es reunir los datos. Tratamiento de datos en la información: Esta etapa usualmente contabiliza y hace ratios. El objetivo de esta etapa es tomar los datos y conformarlos en información, específicamente métricas. Desarrollo de KPI: Esta etapa se centra en el uso de los ratios (y los recuentos) y la infusión de ellos con las estrategias de negocio, conocido como indicadores clave de rendimiento (, KPI). Muchas veces, los KPI se ocupan de aspectos de conversión, pero no siempre. Depende de la organización. Formulación de la estrategia en línea: Esta etapa se refiere a las metas, objetivos y estándares en línea para la organización o negocio. Estas estrategias suelen estar relacionadas con ganar dinero, ahorrar dinero o aumentar la participación en el mercado. Experimentos y pruebas: Otra función esencial desarrollada por los analistas para la optimización de los sitios web son los experimentos Los test A/B son experimentos controlados con dos o más variantes, en la configuración en línea, como el desarrollador web, el objetivo de las pruebas A/B es identificar los cambios en las páginas web que aumentan o maximizan un resultado estadísticamente probado de interés.Cada etapa afecta o puede impactar (es decir, unidades) en la etapa anterior o posterior. Por lo tanto, a veces los datos que están disponibles para la recopilación impactan la estrategia en línea. Otras veces, la estrategia en línea afecta a los datos recogidos.
Fuentes de información Las fuentes de información de análisis web son: Herramientas de monitoreo. Servidores de publicidad en línea. Herramientas de mercadeo por correo electrónico (envío masivo de correos electrónicos). Bases de datos corporativas, de clientes, proveedores, etc.
Herramientas Las herramientas de análisis web son las encargadas de capturar y procesar la información del sitio web, para proveer información sobre el comportamiento de los usuarios en el sitio: el sitio del que proceden, qué hacen en el sitio, por qué páginas navegan, durante cuánto tiempo, cuántas veces revisitan el sitio, de que país son, qué tipo de conexión del internet tienen, en qué punto abandonan el sitio, en qué paso de un proceso de alta desisten, etc.
Las herramientas de análisis web pueden basarse en diferentes plataformas tecnológicas:
Analizadores de ficheros de logs Son programas que analizan los log de los servidores proporcionando información sobre “quién”, “cuándo” y “cómo” los visita. Sus principales ventajas son:
Los servidores siempre producen ficheros de logs, con lo que la información está siempre disponible. Los servidores capturan la totalidad de los accesos al sitio. La información normalmente reside en los propios servidores y tiene un formato estandarizado. Esto facilita la migración de unas herramientas a otras. Los ficheros de logs almacenan información sobre las peticiones fallidas, mientras que con otras técnicas, ésta se pierde.
Etiquetado de páginas Este método, más reciente que el anterior, está basado en la incorporación de un script a cada una de las páginas de un sitio. Cada vez que una página es visitada, este script se comunica con una base de datos a la que comunica la impresión de la página junto con, potencialmente, datos adicionales procedentes de las cookies. Esta técnica cuenta con las siguientes ventajas:
Potencialmente, puede capturarse información no disponible en los ficheros de logs e, incluso, modificarla sin más que cambiar los scripts. El etiquetado de páginas puede realizarse aun en casos en que los dueños del sitio no dispongan acceso (por estar alojado en servidores ajenos, por ejemplo) a los logs del servidor.
Sistemas híbridos Algunas empresas han desarrollado soluciones que combinan ambas soluciones agregándose las ventajas individuales de las mismas.
Packet sniffing El “packet sniffer” se agrega entre la computadora del usuario y el servidor del sitio por ello tiene una capacidad de captura de información óptima, capturando toda información que se genere, siendo esta una page view o no.
Ventajas La principal ventaja de packet sniffing en cuanto a la recolección de datos es el hecho de que toda la información es capturada, se haya generado o no una page view, se haya completado la descarga del contenido o no.
Alto rendimiento. Escalabilidad. Fácil implementación. No hay que configurar nada para analizar el clickstream.
Factores económicos El análisis de los ficheros de logs suele realizarse internamente. La adquisición del software necesario exige un desembolso único inicial, aunque existen también excelentes analizadores gratuitos.
Sin embargo, el análisis de los datos procedentes del etiquetado de las páginas suele (subcontratarse) a empresas que pueden exigir pagos periódicos dependiendo del nivel de servicio.
La alternativa más adecuada depende del conocimiento técnico interno del propietario del sitio, de la profundidad del análisis que requiera, del proveedor, el volumen de tráfico, etc.
Definiciones clave No hay definiciones aprobadas globalmente acerca de la analítica web aun cuando los organismos de la industria han estado tratando de concordar definiciones que sean útiles y definitivas durante algún tiempo. Las principales organizaciones que han brindado aportes en esta área han sido: JICWEBS (Joint Industry Committee for Web Standards) ABCe (Auditing Bureau of Circulations electronic, UK and Europe) DAA (Digital Analytics Association, US) conocido como WAA (Web Analytics Association, US) IAB (Interactive Advertising Bureau). La Asociación de Analítica es un organismo de normalización de analítica Web. Este grupo de profesionales tratan de poner todo el conocimiento encima de la mesa para alcanzar un conjunto estándar de directrices para análisis web y los indicadores asociados con la analítica. En 2006, WAA se formó un comité para desarrollar algunas definiciones estánda de anaítica que ayudarían a los usuarios a entender cómo se obtienen los indicadores. A continuación se muestra una guía útil con información de los principales indicadores y términos usados en análisis web.
Hit (Hit) Una página web está formada por muchos elementos, por ejemplo imágenes, sonidos, hoja de estilos, logos, archivos javascript, banners…estos elementos son denominados hits. Es decir, cada petición que se hace a un Servidor solicitando un archivo es un hit.
Este concepto es importante porque el número de hits de una página suele ser muy elevado y por lo tanto con esta medida no vamos a poder tener impresiones reales sobre el éxito de estas páginas. El número total de visitantes o páginas vistas proporciona una apreciación más realista y precisa de popularidad.
Página vista (Page view) Las páginas vistas son las diferentes páginas a las que se accede dentro de una misma web. Las páginas están compuestas de hits, así que la vista de una sola página puede generar múltiples hits así como todos los recursos requeridos para ver la página (imágenes, archivos .js y .css).
Páginas vistas únicas (Unique Page view) Es el número de veces que una página es vista por usuarios distintos, es decir el número de sesiones (en:) en las cuales esta página es vista al menos una vez. Este indicador permite ver las páginas que más se ven y las que afectan solo a un número reducido de usuarios.
Visitas (Visits) Una visita es una interacción que realiza un usuario en un sitio web, con una o más peticiones de una unidad de contenido definida por el dueño o analista de la web en cuestión. (Cualquier elemento del sitio web que se pueda seguir). La visita se acaba cuando pasan 30 minutos sin actividad en el sitio web o cuando cierras el navegador y no vuelves a la página hasta pasados 30 minutos. Las visitas también se denominan sesiones.
Primera visita / Primera sesión (First Visit / First Session) Es una visita de un usuario que no ha ingresado a un sitio web con anterioridad.
Visitante / Visitante único / (Visitor / Unique Visitor)
Un visitante es la persona física que accede a un sitio web a través de un ordenador o dispositivo móvil. La primera vez que un usuario accede a un sitio web se genera una cookie única la cual se utiliza para identificar a dicho visitante.
Llamamos visitantes únicos al número de visitantes diferentes en un periodo de tiempo. Este indicador está relacionado con un factor temporal, podemos diferenciar entre visitantes únicos diarios, semanales, mensuales, anuales, etc. Hay que tener en cuenta que no se trata realmente de visitante único sino de cookie único. Un mismo visitante puede volver con otro dispositivo o después borrar los cookies de su máquina. También, visitantes distintos pueden utilizar la misma máquina para acceder al sitio (ordenadores compartidos) y contar como uno porque comparten el mismo cookie.
Nuevo visitante (New Visitor) Es un usuario que visita un sitio web por primera vez. Para saber si es nuevo, el sitio web utiliza un cookie que asigna a los usuarios cuando visitan el sitio. Si un visitante llega al sitio y no tiene este cookie, es considerado como nuevo visitante. El número de nuevos visitantes (y el número de visitantes que vuelven al sitio web) permite medir la fidelidad de los usuarios y la atracción de nuevos usuarios. Hay que tener en cuenta que si el mismo usuario vuelve al sitio web con otro dispositivo, si ha borrado los cookies del dispositivo o si no acepta los cookies será considerado como nuevo usuario aunque no lo sea y por lo tanto el número de nuevos visitantes podría estar sobrestimado.
Visitante repetido (Repeat Visitor) Se llama visitante repetido a un visitante que no es nuevo, es decir un visitante que ya ha visitado el sitio web con anterioridad y ya cuenta con un cookie. Este indicador puede ser de utilidad para medir la fidelidad de los usuarios.
Página de salida (Exit Page) Es la última página accedida de un sitio web durante una visita. Significa el fin de la visita o sesión.
Página de destino (Landing page) Es aquella página a la que un usuario llega después de hacer clic en un enlace, un banner, un anuncio de texto, incluso en los propios resultados de búsqueda de cualquier buscador web.
Impresión (Impression) Es la cantidad de veces que un mismo anuncio, un banner, una página o cualquier otro contenido analizado carga en la pantalla de un usuario. Cada vez que el aviso es visto cuenta como una impresión. La mayoría de las campañas de publicidad en la web se pagan con un coste por impresión (CPI). El número de impresiones de un anuncio de publicidad permite medir su desempeño.
Tasa de rebote (Bounce rate) thumb|290x290px|Analítica web