Sometimes smart people create things that don’t come close to sharing their true intelligence. The KPI report is one of those things


from A Step-by-Step Guide to Website Measurement, @Newfangled

Un artículo muy útil de Christopher Butler, para entender lo que realmente cuenta reflejar en un informe de analítica web, evitando entregar al cliente largos, complejos y aburridos listados de KPIs.

Quien pueda no deje de leer el artículo completo. ¡Es muy divertido! Aquí va mi resumen traducido al castellano:

A la hora de presentar un informe de analítica web, tenemos que enfocar los datos a los conocimientos del cliente.

No se trata de entregar un Excel o complejo listado de KPIs, sino elaborar un informe que ofrezca algún valor, acorde con los objetivos que se han establecido para la web.

MÉTODO de trabajo de análisis:

1. Seguir una rutina diaria*
2. Resumir los resultados
3. Simplificar las conclusiones

*Tras un tiempo inicial de análisis diario, se puede pasar a analizar los datos semanalmente o bi-semanalmente.

QUÉ información reportar

Las métricas deben ayudarnos a extrapolar datos valiosos para nosotros a la hora de analizar el movimiento en nuestra web o página específica, pero a la hora de elaborar información para el cliente, tenemos que limitarnos a ofrecer unos pocos datos salientes.

Todo informe debería responder a las siguientes preguntas:
1. Quién visita mi web?
2. De dónde vienen las visitas?
3. Qué contenidos consumen?
4. Cómo se relacionan con este contenido?
5. Qué puedo hacer para mejorar su experiencia?

Esto siempre teniendo en cuenta que las métricas no tienen un valor en sí, sino que tienen significado en relación entre ellas y que todo puede ser fuente de datos válidos para el análisis.

FUENTES
Para obtener datos se puede recurrir a dos fuentes ambas muy válidas: Google Analytics y los usuarios reales (mediante testeo).

A) DATOS DE GOOGLE ANALYTICS
Hay 4 métricas que debemos analizar con regularidad:
1. Fuentes de Tráfico
2. Contenidos principales (más visitados / landing pages)
3. Porcentaje de rebote
4. Conversiones

1. Fuentes de Tráfico
Gráfico general de Visitas. Si hay picos, analizar las causas y apuntarlas en las anotaciones.

Fuentes de tráfico. Los datos que analizamos tiene que contestar a la pregunta: “De dónde vienen los usuarios que convierten?” A partir de aquí podemos hacer un análisis comparativo con la medición de un gol específico. Y sacar métricas sobre conversión de cada fuente de tráfico por cada gol.

2. Páginas de destino
Nos indican qué páginas de una web son las más vistas, cuánto tiempo los usuarios pasan en ellas y cuáles tienen el mayor porcentaje de rebote.

3. Porcentaje de Rebote
Tiene mucho más sentido analizar este porcentaje por páginas individuales que por los datos genéricos de toda la web que nos da Google Analytics. Para analizar (y empezar a preocuparse por) el real porcentaje de rebote, hay que mirar los datos de las Páginas de Destino que nos indicarán sólo cuántas de las visitas son de usuarios únicos (es decir de la primera página que un usuario ve de una web, tanto si es la home como una landing page).

4. Conversión
Traffic is exciting, but it’s only meaningful once it’s valued by some other metric. Conversions are probably the best way to value traffic.

Resumiendo: Analizar siempre Fuentes de tráfico y Páginas de destino para obtener datos sobre Porcentaje de Rebote y Conversión.

B) DATOS DE USUARIOS REALES

Es muy valioso realizar testeos sobre páginas. Los datos con usuarios reales se pueden obtener mediante 2 tipos de test:

1. Testeo orientado a conversión
Este test nos sirve para probar la usabilidad y facilidad de uso de nuestra página. Consiste en:
 2-3 minutos para que el voluntario estudie la página (sin hacer clic sobre ningún link)
 2-3 minutos para que realice unas tareas / goals en la página (con nuestra orientación)

2. Testeo de 10 segundos
Este test se debe enfocar al estudio de una sola página (no de la web entera) y nos sirve para medir su percepción y entendimiento.

Está basado en la teoría de Jakob Nielsen de que la mayoría de usuarios deciden navegar en o abandonar una página en los primeros 10 segundos de su visita. Consiste en:
 10 segundos para que el voluntario mire la página
 Escondemos la página
 Preguntamos al voluntario cuál es el objetivo de la página.

En fin, creo que demuestra de forma muy sencilla y clara que al fin y al cabo no se trata de números, sino del significado de estos números.
That’s the essence of measurement :-)

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