Ante esto, ¿para qué se pueden emplear estas anotaciones? ¿qué puedes anotar?

• Acontecimientos dentro de tu sector (eventos, noticias)
• Acciones de marketing en el mundo real (notas de prensa, publicidad en medios tradicionales)
• Acciones relacionadas con el marketing en Internet (email marketing, posicionamiento y/o publicidad en buscadores, pruebas A/B, medios sociales como Facebook o Twitter)
• Otros datos interesantes (caídas de servidor, cambios en estructura, diseño y/o contenido de la web, etc.)

Fuente: Anotaciones de Google Analytics, 5 maneras útiles de usarlas

Antonio Velo ha publicado hoy un recopilatorio de elementos a tener en cuenta cuando instalamos o auditamos una cuenta de Google Analytics (extensible a otras herramientas de analítica web).

Revisamos los grandes bloques:

1. Objetivos del cliente: ¿para qué se ha ideado el sitio web? Aunque parezca una pregunta trivial, será una cuestión muy importante a abordar ya que determinará qué queremos medir y con qué métricas lo haremos.
2. Analizar el sitio web:
   • ¿Dominios y/o subdominios?
   • ¿Descargas en pdf, excel, word, etc.?
   • ¿Tecnologías que dificultan el trabajo de una herramienta de estadística web (como por ejemplo, marcos o Flash)?
3. Configurar la herramienta (página de inicio, geolocalización, variables en las direcciones URL, habilitar la funcionalidad de comercio electrónico, excluir tráfico interno, crear objetivos, etc.)
4. Incluir el código de seguimiento (o tracking) en la web
5. Etiquetar las campañas de promoción en Internet llevadas a cabo (para que desde Analytics sean medibles sus resultados)
6. Comprobar la implementación realizada
7. Programar informes automáticos (incluso, mejor aún, crear un cuadro de mando que permita en un vistazo controlar la marcha del sitio web)

Puedes consultar el listado completo en la web del autor.

Con poco más de medio libro leído, me gustaría comentar cuál es la mejor manera para implantar un sistema de estadísticas web. En el libro se plantean las siguientes etapas:
1. Nombrar a los responsables del seguimiento web

Deberá ser alguien que pueda tomar decisiones sobre la estrategia online de la empresa.

En el caso de empresas de mayor tamaño, asignar los recursos humanos (1 ó 2 personas más) necesarios.

2. Seleccionar la herramienta a implantar

Realizar un breve estudio del mercado de plataformas de estadísticas web y elegir cuál se adapta más a la web de la empresa.

Existen dos tipos mayoritarios de sistemas: basados en logs (web logging) o en etiquetas (page tagging). Quizás, la mejor opción será la combinación de una herramienta de cada clase.

3. Comenzar con informes muy sencillos

Remitir a aquellas personas cuyo trabajo puede repercutir en la web y sus contenidos reportes simples (volumen de tráfico, páginas de referencia, palabras clave por las que los clientes nos han encontrado en los buscadores, páginas con mayor índice de páginas vistas, …)

Tras un tiempo, preguntar a aquellas personas a las que se les han enviado los informes sobre su contenido (obtener feedback).

Crear una segunda versión de los informes.

De nuevo, solicitar la opinión de los receptores de los informes.

4. Analizar las limitaciones de las estadísticas web recopiladas

Identificar qué preguntas sobre nuestra web no es posible responder con la(s) herramienta(s) puesta(s) en marcha.

Priorizar aquellas deficiencias detectadas e intentar encontrar soluciones.

5. Solventar (junto con el departamento de informática) la mayor cantidad de problemas identificados en la(s) herramienta(s).

6. Analizar (tras varios meses) si la empresa necesita otro sistema diferente de analítica web, o bien, el sistema que hemos configurado y el modelo de informes que hemos creado resuelve todas las dudas que nos planteamos sobre nuestro sitio.

Pero lo más importante es …

Tener en cuenta en todo momento que un sistema de estadísticas web no tiene sentido si no le planteamos aquellas preguntas acerca de nuestra estrategia online relevantes (los números, números son; es necesario interpretarlos).

Se trata de una metodología que puede ser útil a la hora de analizar las estadísticas de un sitio web. A continuación, traduzco de su artículo original una serie de preguntas que definen cada una de las Cs y ayudan a centrar cómo deberían estudiarse las estadísticas de un sitio web.

Campañas (fuentes de tráfico)

• ¿Qué campañas están dirigiendo más volumen de visitas a mi sitio?
• ¿Qué campañas están generando tráfico de calidad?
• ¿Qué campañas son rentables (análisis del retorno de la inversión)?
• ¿Qué características del usuario son diferentes en función de la campaña origen de la visita?

Contenido (oferta de productos/servicios)

• ¿Qué contenidos son los más populares?
• ¿Qué contenidos/productos generan mayores ingresos?
• ¿Qué contenidos actúan como puntos de entrada a mi sitio?
• ¿Qué contenidos presentan tasas de rebote (visitas en las que el usuario consulta una única página del sitio, no navega a través de él) altas?
• ¿Qué contenidos consiguen atraer tráfico orgánico (posionamiento natural) y mediante qué palabras o frases clave?
• ¿Qué contenidos muestran tasas de abandono altas (alguno es parte de un proceso de conversión visita-cliente)?
• ¿Qué características del sitio están funcionando mejor (búsqueda interna, nubes de etiquetas, bloques dinámicos)?

Clientes (visitantes)

• ¿Cuál es la cantidad de visitantes recurrentes?
• ¿Qué porcentaje de las visitas observan más de n páginas?
• ¿Qué relación de los usuarios permanecen más de t segundos?
• ¿Cómo varía el historial de visitas a lo largo del tiempo (es posible inferir algún patrón recurrente)?
• ¿Cuál es el origen geográfico de los usuarios?
• ¿Es posible segmentar a los usuarios en función de sus datos de login o de su comportamiento en el sitio (encuestas, formularios, palabras clave, …)?

Conversión

• ¿Qué orígenes de tráfico presentan mayores tasa de conversión?
• ¿Qué contenidos muestran mayor impacto en la conversión?
• ¿Cómo se comportan los procesos de conversión (análisis del embudo de visitas)?
• ¿Existe algún producto/servicio con mejor porcentaje de conversión? ¿Es esto general o depende de fuentes de tráfico, segmentos de usuarios o rutas de navegación?
• ¿Es posible identificar y segmentar las visitas con mejores tasas de conversión?

Competencia

• ¿Qué está realizando la competencia (posicionamiento en buscadores, campañas de enlaces patrocinados, publicidad, acciones offline)?
• ¿Qué ofrece la competencia a sus clientes?
• ¿Qué tráfico relacionado está atrayendo la competencia (tendencias en la web)?
• ¿Está de moda la competencia (monitorizar el impacto de sus acciones)?

Fuente: Web Analytics 5Cs

No obstante, en la línea de trabajo de indexar Flash, Google ha publicado, en colaboración con Adobe (propietario de las tecnologías Flash y Flex), una librería para permitir que los diseñadores y programadores en Flash puedan registrar ciertos eventos y situaciones desde Google Analytics.

En el siguiente vídeo se explican ciertos detalles (a nivel de programación y en inglés) que demuestran el uso de esta librería.

Fuente: Google Analytics para Flash

Logotipo de Analytics Reporting Suite

Esta aplicación de escritorio, basada en Adobe AIR (tecnología que permite la creación de aplicaciones de escritorio o de propósito general a partir de tecnologías de desarrollo de páginas web), permite conectar con una cuenta de Google Analytics y consultar sus estadísticas.

La principal ventaja es que incorpora una paginación basada en pestañas, con lo que consultar diferentes perspectivas de las estadísticas de la web y cambiar de una a otra es más sencillo y rápido. Además, cuenta con la posibilidad de exportar cualquier tabla o gráfico a documentos en PDF, hojas de cálculo o archivos XML.

Cuadro de mando en Analytics Reporting Suite

Es por ello, que es necesario contar con un cuadro de mando o dashboard que permita, de un vistazo, conocer la situación de nuestra web.

¿Qué pautas debo seguir a la hora de crear un cuadro de mando?

1. Una única hoja: Toda la información debe consultarse en una única hoja, a modo de resumen ejecutivo.
2. Métricas clave y relevantes: Incluir únicamente los datos importantes y necesarios para entender la marcha de la web.
3. Complementarse con ideas y comentarios: Incorporar contenido textual a los gráficos, de forma que el lector pueda llegar a ciertas conclusiones de una forma guiada y razonada.
4. Ser visual: Contar con un componente altamente visual basado en gráficos.
5. Aportar el contexto: Incluir las medidas posibles acerca de la competencia y del mercado en el que se mueve la empresa con el objetivo de no considerar las estadísticas propias como números absolutos y aislados.

Un posible ejemplo, que sigue las pautas mostradas, del Director de Data Insights at Yahoo! Denis Mortensen:

Ejemplo de cuadro de mando

Fuente: Ideas para hacer un Dashboard en web analytics

a) Herramientas

• La mayoría de las empresas emplean más de 4 herramientas de analítica web
• Más del 75% de las empresas encuestadas utilizan Google Analytics
• Lo más valorado de este tipo de herramientas es la cantidad de funcionalidades

b) Presupuesto para analítica web

• El 50% de las empresas españolas consultadas no gasta nada en herramientas de analítica web
• Un 75% de las empresas de la muestra no tiene a una persona dedicada exclusivamente a la analítica web
• Sólo las empresas que emplean herramientas de analítica web de pago invierten más presupuesto en analistas (personas) que en herramientas (tecnología)

Resultados oficiales de la encuesta: II Encuesta Estado de la Analítica Web en España