Convertir visitas en clientes, empecemos por medir. |
Quién debe analizar los datos en nuestra organización? Es conveniente crear un grupo de trabajo que lidere la obtención de datos y el análisis posterior. Este grupo de trabajo debe estar formado por un especialista en métricas, un especialista en marketing y un especialista en programación. En el caso que no dispongamos de un especialista en métricas las empresas proveedoras de sistemas de análisis generalmente ofrecen este servicio añadido, aunque por su coste es recomendable que formemos o fichemos alguien para que lo haga con continuidad desde nuestro equipo. Realmente la mayoría de negocios (empresas que tienen su página web corporativa) no mide su actividad se mueven a ciegas, quizás con éxito pero seguro que se pierden muchas oportunidades de mejora que podrían aprovechar. Luego hay un grupo menor (donde encontraríamos algunas grandes corporaciones y muchas empresas nacidas en Internet) que, obtienen los datos que generalmente les envían sus ISPs diariamente sobre impactos, visitas, descargas, origen de las visitas,…le dan una ojeada profunda una vez al mes por si hay algo que destacar. Más pequeño, un grupo utiliza el sistema corcho, suele tener un sistema propio para obtener datos y crea gráficos relacionados para ver tendencias, lo cuelgan en un corcho y alguien dice: - ostras! fíjate este mes hemos crecido un 15% en los usuarios con origen buscadores. Un grupo mucho menor hace uso de las cookies para trazar las sesiones de los usuarios y hace análisis de rutas, identifica al usuario cuando vuelve, determina qué promociones traen mayor numero de visitantes,…y de nuevo una vez al mes se hace una lectura en profundidad para ver lo relevante. A partir de aquí son pocos los que cruzan este umbral, análisis de ROI por campaña, trazar la sesión de usuario desde la palabra clave en el buscador hasta la compra, crear embudos de oportunidad, identificar en qué punto concreto los usuarios abandonan el registro de un formulario, vincular los datos de la web con el stock, vincular y trazar datos de distintas webs, obtener resultados a tiempo real,… esto ya es para un unos pocos, que en algunos sitios existen, y que toman el análisis de métricas como base de su estrategia de mejora. Sobre qué sistema es mejor -logs o tags- hace días leí un artículo en el que se sugiere que la obtención de datos por tags es mejor que la de logs. En realidad es mejor en cuanto a las posibilidades que puede ofrecer pero las webs tienen distintas necesidades y distintos presupuestos. En el caso de los tags podemos encontrar herramientas muy potentes como HBX que nos permiten analizar hasta la sesión de usuario individualizada, pero su coste es muy elevado, no es una solución para webs corporativas, intranets o webs que en general no tengan un fin comercial. Para este tipo de plataformas es mucho más aconsejable un sistema de obtención de datos más simple y menos costoso como es webtrends o 123loganalyzer. Un ejemplo práctico: Una escuela de negocios lanzó su página web en 1999 con el objetivo de promocionar sus cursos de formación. A principios de 2004 el ratio visita/solicitud (visitas que hacían una solicitud de información via web) era del 3% y las solicitudes generadas en Internet representaba ya el 70% del total. La escuela de negocios decide mejorar el ratio de conversión visita/solicitud y empiezan por implementar un sistema de obtención de datos para analizar el comportamiento de los usuarios en la web. Una de las variables que deciden estudiar es el origen de los usuarios
que han realizado una solicitud. El resultado desvelo que el 15%
de las solicitudes tienen su origen en las campañas de adwords
en Google concretamente por las palabras “curso profesional”,
“formación experta” y “mba para ejecutivos”.
Su inversión mensual en este tipo de campañas le suponía
10.000 visitas de las cuales 3.000 correspondían a las tres
palabras clave... Sistemas de obtención de datos evaluados según
PC Magazine: Para comparativas en profundidad de estos sistemas pueden pedirmelas
a jcs@alt64.com Otros sistemas de obtención de datos: |
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