La respuesta es, definitiva y rotundamente, NO. Por una cuestión, en mi modesta opinión, de total desconocimiento y falta de experiencia, hay gente que aún considera que el análisis de tráfico (comunmente llamado ‘web analytics’) y la usabilidad están ‘enfrentadas’. Creen que que una se solapa con el otra y, por ello, es mejor invertir tu dinero en una sola y concentrarse en los datos que ésta obtiene para tomar decisiones. Nada más lejos de la realidad, como queda demostrado en los mercados más avanzados y evolucionados, donde se invierte mucho en ambas y se comprenden bien las diferencias, asà como las complementariedades.
Esta semana he asistido, tanto como espectador como ponente en un debate, al evento Practitioners Web Analytics, organizado por Alt64 en Barcelona. Realmente interesante. Me ha gustado mucho la clara intención de los organizadores de hacer un ‘updateÂ’ de la situación actual, en cuanto a web analytics se refiere y, por tanto, abrir las puertas a todo lo que tiene relación con la analÃtica web. Es decir, no sólo estudiar tráfico y los datos relacionados que provienen de sistemas como Google Analytics, Omniture, Nedstat, etc, sino también el papel que juegan los estudios de usabilidad, el ‘behavioral targetingÂ’, etc. El propósito, en definitiva, es conocer al detalle al usuario visitante y a los clientes para poder asà dar un mejor servicio online.
En relación con esto último de conocer bien al usuario final, es evidente que hoy por hoy se necesitan una variedad de fuentes para obtener los datos de tráfico, comportamiento, calidad de experiencia interactiva, perfil sociodemográfico, etc. Por eso la analÃtica web y la usabilidad no sólo NO están enfrentadas, sino que todo lo contrario, se complementan y deben aprender a trabajar conjuntamente. La clave está en:
- Saber definir qué datos son los buscados y los más importantes para cada empresa (los llamados KPIs)
- Identificar qué técnicas de investigación y análisis nos dan qué tipo de datos
- Saber interpretar dicha maraña de datos para que se conviertan en información e inteligencia que podamos utilizar para crear soluciones (un mejor diseño, una funcionalidad útil, una mejor presentación, etc.)
El evento contó con un gran speaker: Avinash Kaushik, tal y como él mismo se presenta, un Evangelizador de Web Analytics en Google, escritor del libro ‘Web Analytics: One Hour a Day’, y cuyo blog sobre analÃtica web es considerado referencia para muchos. Avinash presentó su idea del ‘Web Analytics 2.0Â’. Habló durante una hora sin parar, explicando sus ideas basadas en experiencia. El centro de la cuestión y el mensaje con el que me quedé es que actualmente es necesario combinar técnicas de análisis, investigación y medición para capturar una foto completa, útil y objetiva del usuario. Según este brillante ponente con el que coicido plenamente, la analÃtica web se concentra en dar respuestas al ‘WHAT?Â’, mientras otras herramientas dedicadas a capturar datos más cualitativos (entre ellas los estudios de usabilidad) se concentran en el ‘WHY?Â’. El WHAT incluye qué está pasando en nuestra web, qué páginas son las más vistas, qué tiempo dedican los usuarios a cada página, qué grado de repetición tenemos, en qué página abandonan el proceso de compra, etc. El WHY incluye una pieza CLAVE de información, que es el POR QUÉ los usuarios hacen lo que hacen. Ahora bien, también dejó claro que, aunque muchas de las herramientas son gratuÃtas, es necesario entender cómo utilizarlas y dedicar tiempo para sacarles partido.
En lo que respecta al debate en el que participé junto con Enric Quintero de Metriplica sobre Web Analytics y Usabilidad, creo que se comentaron cosas muy interesantes. Creo que quedó claro que cuanto más práctica y experiencia se tiene, más se comprende que hay mercado para que expertos en ambas áreas trabajen de la mano y hagan cada uno su trabajo y aporten su conocimiento. Es lógico que, siendo el evento una concentración dedicada a los actuales ‘practitionersÂ’ de analÃtica web, hubiera una cierta inclinación por parte de algunos hacia la mayor importancia de ésta frente a la usabilidad. Si en la sala de al lado hubiera estado Jakob Nielsen, habrÃa expuesto un punto de vista considerablemente distinto. Pero como comentó David Boronat, Director de Multiplica (dueña de Metriplica) desde su asiento entre el público asistente, es ‘totalmente absurdo hablar de una contra otraÂ’, ya que cada una se concentra en una tipologÃa de datos distinta.
Para finalizar, con ánimo de dar algo de luz al tema, quiero poner un ejemplo ilustrativo relacionados con lo del WHAT y WHY comentado previamente:
Supongamos que una tienda online tiene un ratio de conversión del X%. Los responsables de la tienda desean incrementar dicho ratio y por ello deciden analizar QUÉ está pasando con los usuarios visitantes. Consultan su Google Analytics y comprueban que hay un alto % de usuarios que abandonan en 3 situaciones crÃticas:
- la página de producto,
- la página de resultados después de una búsqueda utilizando el buscador interno y
- el proceso de check-out.
Bien, saber los %s por cada una de estás secciones está genial, pero luego llega la segunda parte del objetivo: ofrecer soluciones al respecto. Y para ofrecer soluciones es necesario profundizar en el análisis y conocer POR QUÉ los usuarios abandonaron en cada situación. En el caso de la página de producto, es fundamental saber si la causa del abandono es:
· que el usuario está interesado en un detalle concreto que no se ofrece en la web
· que el usuario ha leÃdo todo claramente pero la web no le transmite confianza
· que comprarÃa ese producto si hubiera más información/opinión de otros usuarios
· que el usuario no encuentra cómo proceder
· etc.
Además, para poder asegurar que esas son las causas, es necesario conocer otro tema fundamental: LA INTENCIÓN ORIGINAL DEL USUARIO. Es decir, para poder confirmar que un 50% de los usuarios cuya intención era comprar un producto abandonaron en la página de producto, es necesario confirmar que ESA ERA REALMENTE SU INTENCIÓN. El usuario podrÃa simplemente estar consultando información y su intención no era comprar, sino sólo informarse. Por tanto, también es necesario saber si el abandono está basado en que algo no funciona o no.
Todo este tipo de datos NO te los ofrece ni Google Analytics ni ningún ‘robotÂ’ o sistema pasivo de recopilación de tráfico, por muy sofisticado que sea el tracking y los datos recopilados. Los web analytics arrojan una barbaridad de datos y sabiendo utilizarlos correctamente, podemos sacarle un gran partido. Pero su lÃmite está claramente identificado y hay que ser conscientes de ello. Para dar respuesta al POR QUÉ el usuario abandona y si hay realmente un problema con la página, el contenido, la usabilidad, etc, lo mejor es utilizar otras técnicas de investigación como los tests de usabilidad, en los que se dan las circunstancias adecuadas para que el usuario nos explique los motivos de su abandono.
Google haya puesto el mercado patas arriba con su Google Analytics gratuito, ayudando a muchas empresas a hacer un análisis del tráfico que antes era relativamente costoso y tidioso. Pero medir y gestionar la experiencia de usuario online no es fácil ni barato y no se puede basar sólo en el análisis de tráfico. Hay muchas cosas adicionales por hacer si queremos conocer en detalle a nuestros usuaros y ser competitivos.
