Cuando pensamos en analítica web, a veces tenemos en mente datos cuantitativos, financieros, demográficos o técnicos, pero una buena configuración de nuestra herramienta de analítica web nos puede ayudar a responder las 4 preguntas básicas de usabilidad:
- ¿Quiénes son?
- ¿Qué quieren hacer?
- ¿Lo consiguen?
- ¿Si no lo consiguen, por qué no lo consiguen?
¿Quiénes son?
¿Son usuarios registrados? ¿esporádicos? ¿vienen de redes sociales? … Las herramientas de analítica web nos permiten clasificar a nuestros visitantes por segmentos según su procedencia (redes sociales, tráfico directo, campañas de publicidad/marketing realizadas…) o acciones que hayan realizado en nuestra web (compras, registros, lecturas de artículos, búsquedas, contactos, …) . Si configuramos segmentos que nos sean familiares y útiles para nuestro modelo de negocio, nos ayudará a ver cómo se comportan cada tipo de usuario y el rendimiento de cada acción, externa o interna, que hayamos realizado.
¿Qué quieren hacer?
Habitualmente se analizan las conversiones a partir del número total de visitantes a nuestra web, pero… ¿realmente querían comprar todos? Con una buena configuración podemos segmentar a nuestros visitantes a través de las palabras clave de entrada o capturando las búsquedas que realiza en nuestra web, incluso presentando un cuestionario que pregunte directamente al usuario qué quiere hacer, lo que llamamos “Voice of Customer“. De este modo podremos responder a preguntas como “¿cuánta gente quería comprar y no lo consigue?” o “¿cuánta gente ha encontrado información sobre el producto que buscaba?”. Esta segmentación nos ayudará a tener unos datos más estables, ya que no es lo mismo decir “entre el 1% y el 4% de la gente que llega a mi web acaba comprando” que afirmar “el 85% de la gente que viene de Google que quieren comprar este producto, acaban comprando”.
¿Lo consiguen?
Una función básica que ofrecen la mayoría de herramientas de analítica web es el “análisis de embudo” (o funnel analysis). Se trata de identificar los pasos por los que debe pasar un visitante para poder realizar un proceso (p. ej. 1.Ficha de producto > 2.Cesta > 3.Datos de envío > 4.Compra) y comprobar cuanta gente pasa por cada paso, aunque visiten otras páginas entre dos pasos. De este modo podremos detectar cuánta gente consigue los objetivos que hemos especificado y ver qué pasos presentan problemas.
¿Si no lo consiguen, por qué no lo consiguen?
Existen dos métricas que nos ayudan a ver por qué no se consiguen los objetivos de nuestros visitantes: el análisis de las páginas de salida y abandono de un paso del proceso.
El análisis de las páginas de salida de un paso, nos puede ayudar a entender si el usuario se siente perdido, si necesita alguna información adicional que no hayamos pensado o si simplemente hay algún elemento que lo haya distraído de su acción principal.
Un paso con una tasa de abandono alta, puede indicar tres cosas:
- que el visitante no está de acuerdo con alguna de las condiciones del proceso (precio final, tener que registrarse, falta de seguridad/garantía, …
- que se ha encontrado con algún problema o barrera para continuar con el proceso
- que se piense que ha terminado el proceso
- Si además queremos recolectar una información más cualitativa, podemos presentar un pequeño cuestionario preguntando “¿por qué no han conseguido su objetivo?”
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- Desde Xperience Consulting te podemos ayudar a configurar tu herramienta de analítica web para que responda a tus preguntas de usabilidad.
Buen artículo. Claro, conciso y clarificador. A veces creemos que nuestra percepción de algo es la que la mayoría debería tener… y normalmente, tal y como las herramientas de analítica web nos demuestran, la percepción del grueso de usuarios es totalmente diferente…
Interesante, aunque yo diría que la última pregunta, “¿por qué no lo consiguen?”, no es habitual que se pueda responder con la analítica web y hay que recurrir a otros medios (por ejemplo, tests de usuario).