¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte III
En el anterior post acometimos la última etapa de un plan de medición, la llamada fase de “Acción” o “Acciones” (en el mejor de los casos), siendo el análisis el medio para llegar a ellas.
Diferenciamos entre dos tipos de análisis: el “contextual”, focalizado en saber qué sucede en la web a nivel usuario, y el de “datos”, cuya misión es contrastar las incidencias o hallazgos encontrados. Precisamente hoy hablaremos de este último.
Acciones de mejora basadas en datos, siempre
En la fase de análisis de datos, los pasos a seguir al estudiar nuestros números son los siguientes:
1. Validar nuestros sistemas
¿Funciona nuestra web?
¿Funciona nuestro sistema de medición?
2. Validar nuestro análisis contextual
Confirmar con números los problemas encontrados
Identificar oportunidades
3. Listado de acciones de mejora
Acciones en continuo
Acciones inmediatas
¿Funciona mi web?
Uno de los análisis más importantes y que habitualmente damos por sentado, es el análisis técnico.
La mayoría de nosotros, ante lo suculentos que aparecen los datos en las herramientas, nos abalanzamos a devorarlos, ya no sólo sin reflexionar lo que realmente andamos buscando (como subrayamos en este post) sino sin validar si el sistema es suficientemente preciso para basarme en sus datos.
El riesgo que asumimos es que “simplemente” nuestras conclusiones puedan ser erróneas…
Por todo ello es fundamental darle el peso que se merece a este punto y detenernos a mirar si la web funciona (primer e indispensable sistema), y comprobar si estoy midiendo correctamente (segundo sistema que tenemos entre manos).
Ejemplo de herramienta para determinar la disponibilidad de un site
Imaginemos por un segundo que nos saltamos este análisis (oye, tengo prisa).
Empezamos a analizar y nos damos cuenta que hay una caída brutal en el tráfico. Las campañas son las mismas, su origen también, no sabemos el porqué de este comportamiento. ¿Qué ha hecho que la gente no entre? ¿por qué nos les gusta ya mi site?
Si hubiéramos comprobado la disponibilidad del site tendríamos desde el minuto cero la respuesta. El site estaba caído por esas fechas.
Precisamente eso es lo primero que tenemos que determinar para saber si una web funciona: cuanto tiempo está operativa respecto la duración total durante la que se hubiese deseado que funcionase. Típicamente se expresa en porcentaje y no lo debemos confundir con la rapidez de respuesta.
Herramientas basadas en tags no nos dirán nunca esta información ya que, si el site no está disponible evidentemente tampoco podrá cargar ningún tag que este en su código. Debemos utilizar tools que simulen accesos de usuarios, desde diferentes lugares y con diferentes dispositivos y navegadores, para saber si todo va bien y en qué medida. Un ejemplo de herramienta para ello es el que te encuentras en el siguiente enlace: http://www.monitor.us/en/website-monitoring
¿Mi site es suficientemente rápido?
Que podamos cargar una web no es sinónimo de éxito, tan sólo significa que su puerta de entrada está abierta. Ok, pero si logro hacer lo que tenía pensado en ella ¿ya he triunfado no?
Esta afirmación tampoco en correcta, ya que debemos conseguir lo que se pretende en un tiempo razonable. Ahí es donde entra en acción la medición de la eficiencia.
Una forma de medir ese rendimiento sería calculando los tiempos de carga de las páginas. Aquí sí que herramientas como Google analytics nos pueden ayudar en esa misión, ya que incorporan un apartado exclusivamente dedicado a la eficiencia de nuestra web (Carpeta -> “Comportamiento à Velocidad del sitio”)
Medición de la eficiencia de una web dentro de Google Analytics, informes Velocidad del sitio
Google Analytics nos ofrece tanto los tiempos de carga de nuestras páginas (latencia), como la velocidad de ejecución de un determinado evento, visita o interacción de usuario del que desee realizar el seguimiento. Para el primer tiempo no necesitamos hacer nada, se hace automático, aunque solo para una muestra de las visitas (si queremos hacer más grande esa muestra podemos modificar el código). Para la velocidad de ejecución sí que es necesario añadir unas líneas de código.
Precisamente Google en los último años, ha abogado mucho por la mejora de los sites en este sentido, con estudios que demuestran que 1 segundo de retraso en la web equivale a 7% de pérdida en la conversión.
Recomendaciones ofrecidas por Google en PageSpeed Insights
Dado que estamos hablando de acciones de mejora, Google a través de la web https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/ ofrece la posibilidad de evaluar un site a nivel técnico, y proporciona toda una serie de recomendaciones para mejorar tanto a nivel velocidad como a nivel usabilidad. Además evalua tanto la versión mobile de tu site como la desktop. ¿Alguna razón para no aplicar mejoras inmediatamente?
¿Es preciso mi sistema de medición?
Finalmente nos queda por validar si la herramienta escogida para realizar las mediciones está “calibrada” adecuadamente.
¿Qué significaría esto en el caso de por ejemplo Google Analytics?
1. Comprobar que tenemos el tag instalado en todas las páginas
Recorrer la web analizando página por página y verificando que el tag está presente, usando herramientas “chivato” como el WASP y que se instalan como una extensión en nuestro navegador.
2. Comprobar que los datos que se envían a GA son correctos
En general habrá 3 tipos de datos que querremos comprobar: Nombres de páginas, Eventos y tracks de ecommerce. Esto no quiere decir que no existan otros valores que debamos comprobar, como por ejemplo si se obtiene correctamente el referrer utilizado para llegar al site etc.
Uso de WASP para identificar que valores se envían a las herramientas de medición.
Firebug es un complemento gratuito para Firefox que permite analizar la información que se envía hacia y desde nuestro navegador, pero el mismo WASP comentado antes lo realiza también (ver imagen adjunta)
Si bien muchos de los parámetros no tendrán sentido para nosotros, simplemente viendo los valores que tienen podemos intuir su significado (idioma del navegador, resolución de pantalla). El que más usaremos a la hora de validar es el parámetro utmp (dependerá de la versión del js de google). Este parámetro nos dice el nombre de la página que recoge Analytics y que se usará en los informes.
De esta manera, podremos asegurar que nuestros contenidos quedan reflejados correctamente en Google Analytics.
3. Comprobar que los datos dentro de GA son correctos
Los temas a cotejar aquí serían: no existe sampling en los informes o no es elevado (si no por debajo de 10.000 visitas la mes, no hay problema), identificar que el origen de nuestras visitas no somos nosotros mismos en gran medida (nos vendría a decir que hay página sin tag), observar que no existe un contenido “other” en el informe de páginas o como minimo es residual, los usuarios no siempre son nuevos, entre otras muchas cosas.
Utilidad de diagnóstico dentro de Google Analytics
Para este último trabajo Google Analytics ha lanzado su sistema de diagnóstico, el cual nos avisa de los posibles problemas al respecto y que encontrareis en el extremo superior derecho del software.
¿Preparados para más acción?
Aunque en el post de hoy parezca que hemos retrasado nuestra puesta en escena a la hora de proponer acciones, no es así, dado que hemos identificado varias formas de proporcionar acciones de mejora, eso sí, ligadas a la parte técnica.
En los próximos posts trataremos de hacerlo dirigiéndonos más hacia los informes. Os espero.
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte V
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte IV
¿Cueces o enriqueces con Google Analytics? Parte III