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Errores fatales en Analítica Web

En Analítica Web desde el momento en que empiezas a recopilar datos y antes de realizar la configuración de la herramienta analitica, tienes que tener claro ‘el concepto' como diría Manuel Manquiña, lo que viene a ser la estrategia a seguir y lo que es lo verdaderamente importante para tu cliente.

Tengas o no el conocimiento y la experiencia necesaria a la hora de instalar y configurar la herramienta necesaria que te permita realizar los análisis, lo importante es tener clara la estrategia y métricas de la web que darán crédito a tu trabajo ante el cliente, y es que estoy de acuerdo como decía Avinash en que por cada 10 euros que gastes en la herramienta, deberías gastar 90 euros en el personal que sepa sacarle partido,

Según el tipo de web costará más o menos reconocer los elementos importantes para definir nuestra estrategia, ya que incluso dentro de un mismo dominio podrás encontrarte con que áreas del mismo tengan objetivos de negocio diferentes, pero lo que sí que tienes que tener claro es que hay errores que no deberías cometer en tu estrategia de análisis digital.

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No definir el objetivo de la web

El primer reto que plantea el análisis es tener claro el objetivo de la web, toda web que analices tiene que tener al menos un objetivo, y nuestro propósito básico debe ser entender y optimizar los esfuerzos de marketing de la web. Cada uno de los programas de análisis, deber responder a preocupaciones y preguntas específicas del negocio. “Cuando conocemos nuestros objetivos el camino se hace mucho más evidente”.

En Analítica web conocer el objetivo, es vital para seguir el camino correcto Clic para tuitear

Ignorar los métricas de interés ( KPI )

Resulta tentador capturar todos los puntos de información posibles, por aquello de que la información es poder, puedes llegar a pensar que cuanta más información tengas de todo, sera mucho mejor y así podrás sacarle más partido a la herramienta de analítica web. Sin embargo un informe enorme de métricas, hace que los datos importantes de métricas queden diluidos, por tanto es importante centrarnos en las métricas de interés para el negocio antes de ampliar los horizontes.

Al fin y al cabo para un cliente con un e-commerce, es mucho más importante la tasa de conversión y no tanto la profundidad de las visitas que tenga su web.

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Elegir la herramienta de Analítica Web por su precio

No dudo que haya mucho profesionales piensen que es mejor decantarse por herramientas más avanzadas y costosas, ya que te pueden ofrecer analisticas mas sofisticadas que las gratuitas o básicas. pero yo particularmente sigo pensando que a día de hoy la parte más inestimable e indispensable de la analítica es la parte humana.

La decisión a la hora de escoger una herramienta con la que trabajar, únicamente debe residir en nuestros objetivos y necesidades empresariales y no en su precio. La mayoría de tus clientes no tendrán por ejemplo una página con millones de visitas como para necesitar la versión premium de Google Analytics y podrás tratarlos con las funciones avanzadas que ya tienes de forma gratuita, en la versión básica de Google Analytics.

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Crear informes vacíos de valor

En más de una ocasión te habrás enfrentado a un informe en el que solo aparecían datos, datos y más datos. El objetivo principal de un informe es ofrecer conclusiones extraídas de la información que hemos recogido. Los datos tienen que ser claros y concisos porque tienen que servir para tomar decisiones sobre el negocio del cliente, tendrán que ser coherentes con el objetivo de la empresa o en su caso con el dpto. de la empresa a la que vayan destinados. No se trata de volcar datos y números en grandes cantidades y sin sentido.

No detectar los errores en el proceso de recogida y análisis de datos, puede tener consecuencias fatales para el análisis. Clic para tuitear

No detectar errores de seguimiento

No detectar los errores en el proceso de recogida y análisis de datos, puede tener consecuencias fatales para el análisis. No olvides la recomendación más importante a la hora de crear las vistas de trabajo en analytics, que es dejar una vista virgen, donde no aplicamos filtros ni nada, para que sirva de backup de los datos, por si por error configuramos un filtro incorrectamente.

Es recomendable en la vista de trabajo, trabajar con segmentaciones previas a la aplicación de un filtro, podrás ver la efectividad en tiempo real y sin destruir datos de la segmentación o exclusión de datos que tenias pensado realizar aislar en dicha vista. Porque una vez apliques el filtro los datos que tuvieras previamente habrán desaparecido y puede que no te des cuenta enseguida, de ahí la importancia de la vista con todos los datos que hace de backup.