La Analítica Digital y las grandes empresas

La analítica web forma parte de cualquier gran empresa y es una pieza fundamental en toda estrategia de marketing digital.

El resultado de la estrategia digital de una empresa dependerá en gran parte de la captación de los clientes y de sus reacciones y comportamientos de usuario.

El tener datos de este comportamiento permitirá a las empresas conocer su  rendimiento y tomar decisiones basadas en datos para mejorar la experiencia de usuario en la web corporativa, y asegurándose de que los clientes tienen la mejor experiencia de usuario potenciarán las conversiones que generen el retorno económico que es el fundamento de una buena actividad online.

A partir de este momento uno puede preguntarse si realmente las empresas están usando correctamente la analítica digital. Para ello se debe ir paso por paso:

Toma de requerimientos

Ésta es la razón principal por la que generalmente no sabemos qué datos analizar, ni qué hacer con ellos. Por lo tanto, el establecimiento de las necesidades de negocio, y la toma de requerimientos de datos (determinar qué necesitan saber los responsables del sitio) es una etapa esencial del proceso de la analítica web. Podríamos llamarla “la etapa cero”.

Implementación

Para poder medir, necesitamos recoger datos. La implementación de un software de analítica web implica que el programa de analítica debe poder registrar cada página de tu sitio, en el caso de implementar un sistema de analítica externo a nuestro servidor, normalmente basta con incluir un código dentro de nuestras páginas. De este modo podemos medir la actividad de los usuarios, cada vez que una página se cargue.

En estos dos primeros pasos se encuentran los errores más comunes: definición tardía de objetivos, la implementación de la huella analítica sin tener en cuenta los requisitos iniciales sobre la medición y, como consecuencia, una implementación incompleta.

Reporting

Una vez que tenemos nuestra definición e implementación, ya estaremos preparados para empezar a sacar nuestros datos, que ya tenemos recolectados, y dar un paso más. Un ejemplo de reporting sería la integración de un cuadro de mando formado por KPIs que midan la actividad de los clientes en la web, tales como las visitas, una gráfica que represente dichas visitas desglosadas por país de origen, o incluso configurar la exportación de un informe desde una herramienta para que nos llegue al email todas las semanas.

Análisis

En este punto es tremendamente importante diferenciar el reporting del análisis, es decir, extraer y mostrar los datos y el estudio de esos datos y del por qué de haberlo obtenido. Existen casos de empresas que confunden estos dos conceptos, y es por ello que para realizar un análisis eficiente, es importante consultar determinados datos que ya han sido seleccionados previamente.

Optimización

En este punto es muy importante obtener hipótesis que se basen en el resultado del análisis, es decir, es fundamental leer los datos puesto que hablan por sí solos, y tratar de buscar mecanismos de optimización y mejora. Un buen proceso de optimización contemplará los siguientes aspectos:

Innovación

En esta fase debe analizarse todas las ideas que hayan surgido dentro del proceso, las cuales aportarán valor en el momento de sacar conclusiones.

 

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Este proceso consiste en un ciclo en el que se van añadiendo mejoras y enriqueciendo el análisis para que las decisiones en una empresa se basen en datos en su totalidad.


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