En Web Analytics 2.0 Avinash Kaushik define las capas de conocimiento por las que un analista web debe penetrar para llegar a encontrar los anhelados insights. Estas capas son: El qué, el cuánto, el porqué, el qué más (dónde) y, al fin, el insight.
Imagen de http://www.kaushik.net/avinash/best-web-analytics-tools-quantitative-qualitative/
El qué, es la capa más extensa y superficial, y se llega a él a través de los datos de nuestra analítica web. El cuanto también lo tenemos, normalmente, en la misma herramienta. Medimos en esta capa las conversiones, micro-conversiones y otros rendimientos que obtenemos de nuestro sitio web.
Hasta aquí es donde se quedan normalmente las empresas y sus analistas. Entender y saber cuántas visitas tenemos, distribuirlas por fuentes de tráfico, analizar cómo se comportan por la página, medir los objetivos que completan, e incluso ser capaces de diseñar y analizar funnels (embudos de conversión) es un buen comienzo. Pero todos estos informes no nos dirán “porqué” pasan las cosas que pasan. ¿Porqué un producto no se compra?, ¿porqué un proceso de compra tiene una tasa de abandono muy elevada?, ¿porqué una página tiene un rebote elevado?.
La respuesta la tiene en gran medida el analista, que aporta su conocimiento para interpretar los datos de la herramienta de analítica web, pero las respuestas más interesantes vienen de los mismos usuarios que usan nuestra página web. Sólo tenemos que preguntarles, directa, o indirectamente.
La analítica web cualitativa es, pues, el análisis de las respuestas cualitativas de los usuarios. De todo lo que no son datos de navegación, si no información aportada por los usuarios.
Podeos dividir la información cualitativa que obtenemos en 2 grupos, según la manera de obtenerla:
El producto de realizar este tipo de investigaciones es una gran cantidad de información que es necesario procesar e interpretar. El reto del analista es parametrizar toda esta información y convertirla de conocimiento a datos para poder extraer las mejores conclusiones.
Vamos a ver brevemente las principales técnicas de obtención de datos cualitativos.
Empezar a realizar analítica cualitativa es realmente sencillo. Tenemos software gratuitos en Internet, y también disponemos de múltiples fuentes de datos en nuestra propia organización: quejas al SAC, el CRM, redes sociales, bases de datos de emails de clientes a los que preguntar, etcétera.
Nuestra labor, como analistas, es diseñar un plan y una metodología para poder poner toda esta información que los usuarios nos dan (la que ya tenemos, y la potencial) al servicio de la optimización, y rellenar los huecos de conocimiento que quedan entre dato y dato, entre informe e informe.
¡Quedo a la espera de sus comentarios!
Profesor de Dirección de Marketing
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@elerick
comento el día 28 de octubre a las 10:41 pm (#)
Estimado,
Para el tema de análisis cualitativo… las encuestas personalizadas deberán de ser siempre preguntas cerradas, para que se demuestran fácilmente en un gráfico? Si tenemos preguntas abiertas, no sera muy complicado analizarlas?… aun una encuesta en análisis cuantitativo… igual sera complicado, por que todos los días tendrás mas y mas información a analizar.
En focus group… el vasto mundo del internet, con la GRAN cantidad de usuarios que pueda tener un site… no es como que muy complicado?
En mi opinión creo que el estudio de usabilidad es el mas factible a manejar?
Si solo para una región física (país) es complicado y extenso el análisis cualitativo y cuantitativo, como sera para el mundo?
Son mis interrogantes.
Gracias
Francisco Chinchot G
comento el día 30 de octubre a las 6:32 am (#)
Hola Erick
Referente a las preguntas abiertas o cerradas, creo que todo dependerá de la encuesta que quieras llevar a cabo. Muchas veces las preguntas abiertas nos permitirán tener información que no estábamos contemplando y nos podrá dar una visión más grande de lo que quiere, necesita o busca un consumidor. Las preguntas cerradas podrían muchas veces llevar a sesgos en la información. Por eso creo que si son importantes y que debemos de considerarlas en una encuesta.
Saludos.
Ana Lorena
comento el día 30 de octubre a las 4:34 pm (#)
Interesante.
Creo que su de suma importancia el papel del analítico ya que de las bases dependerá el éxito de la estrategia y de nuestro objetivo.
Creo que la analitica web es un avance impresionante para acortar tiempos y costos para hacer estudios de mercado.
Saludos
Ana Lorena
Peter Gorne
comento el día 08 de diciembre a las 12:26 pm (#)
Hay una herramienta que falta y que es mucho más fácil de implementar y económica. Yo creo que es la evolución de la analítica web y se trata del «Customer Experience Analytics». Una de las principales herramientas es ClickTale. Con una suite de herramienta como ClickTale se pueden literalmente ver grabaciones de las sesiones y analizar el comportamiento individual de cada usuario. Se pueden grabar miles de sesiones de usuarios reales y segmentarlos al máximo para poder «ver» solo las páginas y tipos de usuarios que nos interesean y analizar qué hicieron o compararlos con otros segmentos de usuarios. Pero además, se pueden analizar comportamientos agregados sobre mapas de calor, embudos de conversion, incluso formularios…enlazando usabilidad y conversión. Hay una versión de muestra gratuita si quereis probarlo.
Saludos
Javier Mendizábal
comento el día 17 de abril a las 9:32 pm (#)
Buenas tardes.
Si bien las herramientas tradicionales enviadas a un plano online pueden ser bastante efectivas.
Hay que pensar que las redes sociales en este caso pueden apoyarnos bastante para hacer preguntas con el incentivo adecuado o muchas veces en forma de concurso sin tener un «premio» aparente, muchas veces necesitamos conocer la preferencia de las personas, pero las personas pueden estar poco dispuestas a pasar por un «test» serio y por eso creo que se puede hacer dinámicas a través de redes sociales o preguntar para conocer así el gusto de los clientes.
Claro esta, hay que trabajar para obtener los resultados en base al rigor estadístico y así tener un mejor respaldo de la muestra que obtengamos.
Laura García Martínez
comento el día 17 de octubre a las 4:48 pm (#)
Súper interesante el contenido de este post, no conocía algunas de las técnicas que aquí se describen. Totalmente de acuerdo con lo apuntado: muchas empresas se quedan en el ‘qué’ y en el ‘cuánto’ sin ser conscientes (o a veces siéndolo) de que el objetivo final de analizar no es medir sino mejorar. Convirtámonos en buenos analistas capaces de llegar a ese ‘por qué’, démosle al usuario la posibilidad de hablarnos y escuchémosle y utilicemos esa valiosa información.