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¡No cometas estos 3 errores al analizar las estadísticas de tu página web!

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El análisis web es fundamental. Si tienes una tienda en línea y no utilizas las herramientas disponibles para el análisis del tráfico, en mayor o menor medida estás perdiendo tu tiempo y dinero.

El análisis web es fundamental. Si tienes una tienda en línea (o por lo menos un sitio web de tu empresa) y no utilizas las herramientas disponibles para el análisis del tráfico, en mayor o menor medida estás perdiendo tu tiempo y dinero.

¿Por qué? La información obtenida de las herramientas analíticas puede usarse para optimizar tus estrategias, ya que puedes averiguar de dónde tu tienda obtiene la mayor porción del tráfico, qué canales son los más efectivos en términos de conversiones o en qué etapa del proceso de compra los clientes abandonan “el carrito”.

Además, las herramientas que te pueden ayudar a obtener dicha información son gratuitas: entre ellas Google Analytics y Yandex Metrica son las más populares. Esas herramientas constituyen la base para tomar mejores decisiones con respecto a tu negocio en línea. Sin embargo, los datos deben analizarse cuidadosamente para no extraer conclusiones precipitadas de ellos. Pero ¿Qué errores tenemos que evitar al analizar las estadísticas de tu página web? Aquí los tres más importantes:

1.     No tener en cuenta los factores externos

No debemos analizar los datos sin tener en cuenta otros factores que pueden afectar nuestro negocio. Puede suceder que el tráfico en nuestro sitio y las ventas hayan aumentado temporalmente. ¿Esto es una prueba de la mayor efectividad de nuestras actividades cotidianas de mercadotecnia digital? No necesariamente. Quizá la empresa estaba desempeñando una campaña offline durante ese tiempo o tal vez introducimos una promoción especial bajando los precios significativamente en relación con la competencia. Muchos pueden ser los escenarios y es por eso que al analizar los datos, puede suceder que no tomemos en consideración todas las posibilidades así que  ¡Con cuidado! También vale la pena no solo mirar los datos en promedio, sino sobre todo analizar el rendimiento de las subpáginas o productos específicos, así como utilizar la segmentación (lo que menciono más tarde).

2.     Ignorar la estacionalidad

Al analizar tus datos, también vale la pena tener en cuenta la popularidad cambiante de nuestros servicios o productos durante todo el año. Comparar los indicadores con los resultados del mes anterior puede ser confuso, ya que no necesariamente tiene que estar asociado con una menor eficiencia de nuestras actividades de marketing. Checar cómo se veían nuestras estadísticas en un mes específico del año pasado definitivamente es una mejor solución y nos ayuda a obtener una mejor perspectiva. Para evaluar la estacionalidad general de un producto o servicio, podemos usar por ejemplo el Google Keyword Planner. Para ejemplificar mejor este punto, agrego el siguiente diagrama de cómo la gente busca en Google la palabra clave “chamarras” durante todo el año:

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3.     Falta de segmentación

La falta de segmentación de datos es un error grave que nos impide analizar los datos correctamente y puede hacernos llegar a conclusiones demasiado generales y superficiales. Si después del análisis inicial observamos que los usuarios de nuestra tienda abandonan el carrito en una de las etapas, ya conocemos nuestro problema, pero desafortunadamente todavía no conocemos la razón específica. Al usar la segmentación; por ejemplo, en términos demográficos, puede resultar que la disminución sólo se observe en el grupo de usuarios de +50 años, y en los grupos restantes no se cambie. Esto puede significar que la fuente usada en nuestra página no sea visible en una de los etapas, o que alguno de los elementos de la página no sea intuitivo para los usuarios menos competentes en las nuevas tecnologías. Cualquiera que sea la razón real, la segmentación nos ayuda a identificar los problemas a micro escala.

Por supuesto, existen muchos más errores que puedes cometer al analizar tus datos. Lo importante es seguir investigando desde la escala macro a la micro e intentar entender bien tus datos. ¡Suerte! 🙂

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