Herramientas de Analìtica Web

¿Qué herramienta de
Analitica necesito?
Comparación de herramientas de analítica web

Herramientas de Analítica Web

Índice
1 El Problema
2 Aspectos comparados
3 Exactitud vs Precisión

4 Tabla de comparación
5 Recomendaciones
6 integración, Reporting y Dashboard

2


1 El Problema

5 Recomendaciones

3


El Problema
A medida que la analítica web avanza surgen más y más preguntas que los
analistas debemos responder.
¿Cuántas
visitas
tengo?

¿Qué páginas
visitan?

¿Cuánto estoy
ganando?

2005
2002
1999

4


¿Qué campaña
funciona mejor?

2008

El Problema

2011
¿Ven los vídeos
hasta el final?

¿Cómo llegan
a mis competidores?

¿Dónde hacen
click dentro de
una página?

¿Qué ha pasado
en la última hora?

¿Cómo es mi
audiencia?

¿Tengo segmentos
avanzados?

Una sola herramienta de analítica no responde a todas las preguntas
5


El Problema
• Avinash Kaushik introduce en
Web Analytics 2.0 un concepto
nuevo: la analítica web no se
limita a los datos obtenidos
por Clickstream
• La analítica web actual implica
muchas más capas de estudio:
Analítica cualitativa, medición
de otros
resultados, inteligencia
competitiva, usabilidad….

http://www.kaushik.net/avinash/2010/10/best-web-analytics-tools-quantitative-qualitative.html

6


“Web Analytics 2.0 is the analysis of quantitative and
qualitative data from your website and the competition to
drive a continual improvement of the online experience
that your customer have, which translates into your
desired outcomes (online and offline)”

Avinash Kaushik
Web Analytics 2.0
7


El Problema Herramientas distintas
• Aunque el resultado sea el mismo KPI (visitas, páginas vistas, tiempo en
página), cada herramienta de analítica obtiene los datos y los trata de una
manera distinta.
• Es muy importante entender cómo se recogen estos datos y de qué manera
nuestra solución de analítica computa una métrica
Visitas
Google Analytics
Yahoo! Analytics
Omniture Sitecatalyst
Webtrends

Ninguna herramienta en 100% exacta por sí sola, y raramente nos darán dos KPIs iguales

8


El Problema Hay muchas herramientas
• Muchas soluciones en el mercado, cada una con su ventajas e inconvenientes
• En esta comparativa sólo hemos tomado una parte de las herramientas existentes

http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_web_analytics_software (no completa)
9


1 El Problema

5 Recomendaciones

10


Aspectos comparados
• Para poder decidir qué solución es la adecuada es necesario comprar distintas
variables: orientación, precio, exactitud, tiempo de respuesta…
• Vamos a clasificar y analizar las distintas soluciones en base a 8 variables
Fuente de datos
Cookies
Tag Javascript
Log
Panel de Usuarios
ToolBar Navegador
Log de ISP
Exactitud

Muy Exacto
Poco Exacto
Muy poco Exacto

11

Coste

Centrado en

Gratis
Gratis / Pago
Coste moderado
Coste elevado

Precisión

Muy Preciso
Poco Preciso
Muy poco Preciso

Usuarios
Navegadores
Redes

Datos de Competidores

Si
No


Tiempo de Respuesta
N/A
Real time (o cerca)
Datos en Horas
Datols en Días

Datos Demográficos

Si
No

Fuente de datos
• Es uno de los aspectos claves para saber qué estamos midiendo y cómo
• Una herramienta de analítica web puede obtenerlos de una o varias fuentes
• Las principales son:

Logs del Servidor
Cookies
Tageado Javascript
Logs del ISP
Panel de usuarios
Barra de navegador (Alexa, Google Toolbar)

Más adelante veremos la diferencia entre Exactitud y Precisión
12


Fuente de datos Logs del servidor
• Los logs registran con máxima precisión todos los documentos que sirve un
servidor.
•

•

Los logs fueron las primeras
fuentes de datos de
analítica web con software
que interpretaba los logs
de los servidores
(Webtrends 1993)

Calcula los
visitantes por IP’s

Requiere de los recursos
(tecnológicos y humanos)
necesarios para interpretar
los datos

13


Fuente de datos Tags de Javascript
• Los webmasters incluyen en sus páginas un código Javascript que registra los
clicks (y en algunos casos eventos) que se hacen dentro de nuestro sitio web.
• Hoy en día incluso los
dispositivos móviles
(smartphones) soportan
Javascript lo cual ha
mejorado su exactitud.
• Hay un 3% de usuarios que
tienen desactivado el
Javascript en sus
navegadores

14

Pros
Muy cómodo de
implementar: SaaS


Todas las páginas del
site deben estar
tageadas

Fuente de datos Cookies
• Las cookies son pequeñas piezas de información que se graban en el navegador
• Las herramientas basadas en tags de Javascript las utilizan para saber si un
navegador (en teoría un usuario) ha estado antes en el sitio web.
• Actualmente los estudios
confirman que al menos
un 30% de los usuarios *
borran (consciente o
inconscientemente) las
cookies de sunavegador.

Un 30% de los usuarios
borra cookies al menos
una vez al mes

• Un usuario genera una
media de 5 cookies al
mes*

Varios usuarios usando
un solo navegador
cuentan como 1 visitante

* Más info: http://www.madridgirlgeekdinners.es/audiencias/ (Via@pametrics)

15


Fuente de datos Logs de ISP’s
• Otras herramientas obtienen los datos de los logs de ISP (internet service
providers)
• Al tener los logs de los
proveedores podemos
seguir el rastro de los
usuarios fuera de nuestro
site.

Pros
Permite ver cómo
buscan los usuarios en
Google, Bing…

• No necesitamos un gran
número de logs. Con el 1-3%
de logs obtenemos la
información necesaria

Son muy precisos pero
al trabajar con
muestras la exactitud
se resiente

*
* Adplanner obtiene datos de
distintas fuentes
16

No tenemos datos
demográficos de la
audiencia


Fuente de datos Paneles
• Los sistemas basados en el
usuario (no en el navegador)
usan Paneles de usuarios a
los que instalan un software
que captura sus sesiones de
navegación.

Pros
Permite tener
información
demográfica

No son Ni precisos Ni
exactos

• Esta muestra se utiliza para
ponderar el número de
visitantes que visitan un sitio
en un determinado periodo.
• Hablamos de muestras tan pequeñas respecto al total que el sesgo es enorme

17


Fuente de datos Barras de navegadores
• Los datos se obtienen de las barras que se instalan en los navegadores de
algunos usuarios (Alexa bar y Google ToolBar).

Pros

• Capturan todo lo que ocurre
en el navegador del usuario a
medida que navega por la red
• Tienen una precisión alta pero
muy baja
exactitud, normalmente
sobre dimensionando el
segmento más “geek” que usa
estas barras
18

Permiten tener
gratuitamente datos
de tendencias de la
competencia


No son exactos ya que
basan sus datos en
muestras

Métodos de extracción
• Según la fuente de datos utilizada (o la combinación de varias) hablamos de
herramientas centradas en: Usuarios, Sitios web y Redes

User Centered

Site Centered

Network Centered

• Comscore
• Nielsen
NetView

• Google Analytics
• Sitecatalyst
• Yahoo Analytics

• Netsuus
• Hitwise
• Compete

19


Otros aspectos a comparar
• Otros aspectos comparados son:
–
–
–
–
–
–

20

Precio
Tiempo de respuesta
Datos competencia y mercado
Datos demográficos
Exactitud
Precisión

LEYENDA


1 El Problema

5 Recomendaciones

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Precisión y Exactitud
• Exactitud se refiere a cuán cercano es un dato a la realidad.
• Precisión en una herramienta de analítica web se refiere a que los resultados
medidos se repiten medición tras medición sin mostrar grandes alteraciones.
Resultados altamente exactos
(cerca del centro - realidad) pero
poco precisos (separados entre sí)

Resultados poco exactos (separados
del centro - realidad) pero muy
precisos (constantes entre sí)

• Por muy precisa que sea la herramienta, si el dato no se corresponde con la
realidad, es poco exacto.
• El Sesgo es un error sistémico que altera la exactitud de los resultados (no así su
precisión

http://es.wikipedia.org/wiki/Precisi%C3%B3n_y_exactitud

22


1 El Problema

5 Recomendaciones

23


Tabla de comparación
• Vamos a ver la tabla de comparación

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Método
Medición

Precio

Basado en

ClickTale
Google Analytics
SiteCatalyst
Webtrends
Woopra
kissmetrics
Yahoo! Web Analytics
Urchin
Open Web Analytics
Market intelligence
Netview Nielsen Panel

Comscore
Netsuus
Compete
Hitwise
Alexa
Adplanner

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Tiempo
Exactitud
Respuesta

Precisión

Datos
Comp.

Datos
Demo.

1 El Problema

5 Recomendaciones

26


Recomendación para Blogs personal
• Normalmente no obtenemos ingresos por un blog, por lo que nos centramos en
analizar lo que pasa dentro de nuestro blog con herramientas fiables y gratuitas

• A pesar de que Alexa y Compete no son herramientas exactas ni precisas, para
un blog son estupendas para enteder donde estamos respecto al mercado y
otros blogs

http://www.top-rankin.com/analitica-para-blogs/
27


Recomendación para Web de empresa
• En el caso de una web de empresa o corporativa, se requiere algo más de
precisión y exactitud
• Muchas veces la información más importante está en cómo los usuarios llegan a
nuestro site, qué buscan y a qué competidores acceden
• Si tenemos materiales para descargar (PDF’s, brochures, etc…) o por
requerimientos del negocio (o legales) necesitamos garantizar la privacidad de
los datos, podemos completar Google Analytics con una solución basada en
logs (Urchin o Webtrends)
• Una buena opción es combinar una herramienta centrada en el sitio y otra
centrada en la red
(mercado USA)

o

o
(mercado España)

28


Recomendación para Ecommerce
• En el caso de un E-commerce es vital centrarse en la analítica OnPage (mapas
de calor) y en la optimización de Landing Pages
• Una opción es tener una potente herramienta en aspectos de usabilidad,
funnels, conversiones, optimización de Landing Pages, etcétera
• Dependiendo del tamaño del negocio y de las necesidades (mercado y
competencia) puede ser interesante plantearse una herramienta basada en red
para monitorizar la competencia

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Recomendación para Medio de Comunicación
• Un medio de comunicación necesita mucha agilidad y rapidez a la hora de
saber qué está ocurriendo en su site
• Necesita respuestas inmediatas en Tiempo Real y herramientas potentes para
procesar un gran volumen de datos (Sitecatalyst es casi obligado).
• Además de una herramienta centrada en el sitio como Omniture necesita
compararse con los competidores en los paneles para atraer al mercado
publicitario

30


1 El Problema

5 Recomendaciones
6 Integración, Reporting y Dashboard

31


Integración, Reporting y Dashboard
• En esta presentación hemos hablado –sólo- de analítica web OnPage (visitas a
una página) pero hoy en día es necesario monitorizar, además:
– Menciones y KPI’s sociales (brand sentiment, share of voice, etcétera
• Por no hablar de herramientas y KPI’s de analítica cualitativa que nos
expliquen el “porqué” de lo que ocurre en nuestro site
• El desafío del analista web actual es combinar todas estas fuentes de datos en
informes que sean útiles para el negocio y obtener los Insights cruzando estas
fuentes de datos.
• En España contamos con grandes herramientas y expertos en integración de
datos (envíame un email para recomendaciones)
http://www.top-rankin.com/analitica-web-cualitativa-para-todos-los-publicos-y-bolsillos/

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Recuerda
• La analítica web va mucho más allá del Clickstream
• Cada vez hay más preguntas que responder
• Debemos entender qué mide una herramienta antes de decidirnos
• Si tienes dudas, cuenta con la ayuda de una empresa o consultor en analítica
web. En España tenemos algunos de los mejores talentos en Web Analytics.

http://www.web-analytics.es

33

http://www.sorprendida.es/


www.mvconsultoria.com

¡Muchas Gracias!
Xavier Colomés

@xavier_colomes
www.linkedin.com/in/xaviercolomes
Bio

34

Bit.ly/xavicol


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