En este artículo os mostramos algunos de los errores más comunes que se suelen cometer en analítica web y que hay que intentar evitar:

1. No vincular la cuenta de Google Analytics con la de Adwords. Es importante que estén vinculadas ambas, si no se está perdiendo información muy valiosa.
2. No utilizar el tagging [1] de campañas. Las URLs sin parámetros van directas al tráfico directo. El marcado de URLs es la manera correcta de controlar las campañas y el origen de las visitas. Además, si no se etiquetan las campañas ni se definen los objetivos existe un gran problema en cuanto al estudio de la evolución del sitio.

[1] Tagging se basa en utilizar “palabras clave”, “etiquetas” o “categorías” que ayudan a clasificar la información, recursos, etc. Por ejemplo, imaginar que todos los enlaces de “mis favoritos” y/o “marcadores” estuvieran etiquetados por categorías. Utilizando tags todo se vuelve más fácil, eficiente y productivo a la hora de realizar búsquedas dado que cada enlace o recurso está “etiquetado” bajo una o más palabras clave.

3. Obsesionarse con el dato y no aplicar el sentido común. La analítica web debe mostrar la tendencia, no el dato concreto que por sí sólo no tiene gran utilidad. Obsesionarse con encontrar las visitas que faltan, o no asumir que las herramientas de analítica web tienen cierto margen de error al medir sólo proporcionará pérdida de tiempo.
4. Crear páginas y no colocar el código de seguimiento. Las páginas que no están correctamente etiquetadas afectan a la consistencia de los datos y hacen perder de vista posibles oportunidades.
5. No trabajar con redireccionamientos (embudos). Se debe trabajar con embudos, para poder estudiar la conversión de forma adecuada.

6. Utilizar URLs y títulos no optimizados (o demasiado optimizados). Es un gran error, ya que hay que procurar hacer este trabajo de forma natural, tener los nombres adecuados para que cada sección o apartado de la web se pueda distinguir del resto.
7. No realizar una estructura y nomenclatura de los directorios adecuada. Por ejemplo cuando se trabaja con dominios y subdominios, la estructura de los mismos debe estar plasmada en Google Analytics. Hay que etiquetar los documentos que se pueden descargar (pdf, zip, etc.).
8. No emplear a alguien con la suficiente formación en analítica web y experiencia en el uso de diferentes herramientas de analítica. Para aprovechar los datos de analítica web hay que invertir más en las personas que la utilizan, que en la herramienta en sí (regla del 90/10 de la analítica web).
9. Dejar un perfil “libre” sin aplicar filtros. Los filtros deberían utilizarse para poder obtener información más sencilla.
10. No trabajar con anotaciones ni dar contexto a los datos. Se debe utilizar la funcionalidad de anotaciones para señalizar cuando se han lanzado ciertas campañas o si hay alguna razón particular por la que existen cambios dramáticos en el tráfico de la página web. Hay que contextualizar los datos: las mediciones son inútiles a menos que tengan un mínimo de contexto. Es importante tener un punto de referencia para poder calibrar si la cifra en cuestión representa un buen resultado o uno malo. También es bueno tener un objetivo para que se pueda ver si se está llegando al lugar donde se quiere ir.
11. No segmentar la información. Analizar los datos de forma agregada es como asumir que todos tus usuarios son exactamente iguales: uno de los errores más importantes a tener en cuenta y que hay que evitar a toda costa. Sin segmentación, no se puede identificar los distintos grupos de usuarios que visitan el sitio web ni entender el comportamiento que tienen en él.
12. No hacer testing de contenidos. Hay que testear los contenidos del sitio web y estudiar si se deben cambiar bien mediante el uso de test A/B o Multivariante.
13. Olvidarse de la opinión y necesidades de los visitantes. Para ello se pueden utilizar encuestas que ayuden a conocer realmente las necesidades del cliente.
14. Dejar la analítica para el final. No darle la importancia que realmente tiene, olvidándose de cuáles y cómo son los KPIs a medir. Para ello, dedicar tiempo a pensar y encontrar los objetivos propios y característicos de la estrategia empresarial, así como las métricas que mejor se ajusten a dichos objetivos.
15. Querer obtener todas las respuestas. Con la analítica se obtiene bastante información sobre lo qué ocurre pero no sobre el por qué. Gran parte de la solución se basa en prueba y error y aplicar el sentido común.

Sobre el autor: Andrés E. Martínez Cañadas

Coordinador del Título Propio de Especialista Universitario en Comercio Electrónico. Técnico Superior del Departamento de Comunicaciones en la Universidad Politécnica de Valencia

• Web
|
• Twitter
|
• LinkedIn
|
• Google+
|
• More Posts (5)