Web Analytics: Medir para Triunfar

Web Analytics es la estructura y análisis de datos digitales con el fin de crear dirección predictiva y ayudar a los profesionales a tomar decisiones más precisas, con el objetivo de optimizar estrategias y mejorar resultados.

La importancia de utilizar los datos para la toma de decisiones es cada vez más evidente en las empresas que mejor se desempeñan en su mercado.

El uso inteligente de las inversiones en Marketing es el gran atractivo de los profesionales que utilizan la información procesada en el mundo digital para orientar sus acciones.

Medir el trabajo y el comportamiento de los consumidores con mayor precisión está alejando el uso de conjeturas en la vida diaria de los analistas de datos.

Esto hace que la analítica web o la estrategia de analítica web sean esenciales para una empresa que desea lograr un gran crecimiento.

¡Descubra cómo en este artículo!

¿Qué es Web Analytics o Analítica web?

Todos los días, los consumidores y sus acciones generan una gran cantidad de datos.

Un análisis bien hecho puede ayudarle a comprender el comportamiento de su audiencia y a tomar acciones más concretas y específicas.

¡La analítica web es exactamente eso!

Estructura y recopila datos del mundo digital, ya sea en tu sitio, en tu plataforma o mediante herramientas externas de Big Data, para analizar y tomar decisiones con más seguridad y menos riesgo.

El objetivo es optimizar su negocio en base a resultados pasados.

Mejorar su producto y mejorar su equipo pueden ser consecuencias si se adopta esta estrategia.

La importancia de la analítica web para tu estrategia

La analítica web ayuda a los especialistas en marketing a tomar mejores decisiones de marketing.

Analice datos del pasado y ayude a crear una dirección predictiva para las acciones tomadas por el equipo de marketing.

Todos los que trabajan en el área se preocupan por poner el dinero donde realmente funciona, ¿verdad?

Desafortunadamente, se estima que $ 200 mil millones al año podrían gastarse mejor en marketing.

Dirigir sus inversiones a través del análisis de datos lo ayudará a ejecutar una estrategia aún más inteligente.

Hay mucha información esperando ser analizada.

El tamaño del mundo digital se duplica cada dos años, lo que se traduce en mejores datos sobre el comportamiento del consumidor.

Cuanto más comprenda a sus clientes, mejores serán sus productos y ventas.

El análisis de datos también puede ser responsable de los resultados de sus equipos.

Según un estudio de Harvard Big Data, las empresas que adoptan estrategias de análisis web logran ser un 5% más productivas y un 6% más predecibles al tomar decisiones basadas en datos.

Pero unirse a Web Analytics no significa tener éxito. Tienes que aprender a usarlo de la mejor manera posible.

Comprender las preguntas correctas que debe hacerse para obtener los datos es el gran secreto de su análisis.

¿Ha probado alguna vez sus conocimientos en Google Analytics? Con este cuestionario puede ver todo lo que ya sabe sobre la herramienta.

Análisis descriptivo para análisis web

Debe utilizar dos grupos principales de preguntas.

El primero se centra en el análisis descriptivo y se centra en preguntas basadas en «qué» y «qué» para dar como resultado simples resúmenes de la información obtenida.

El objetivo es visualizar el significado de la información en el presente para orientar esta información hacia el análisis predictivo y prescriptivo y relacionarla con acciones futuras.

¿Por qué no volver a la escuela para comprender un poco más sobre estos análisis?

Cuando recibió su boletín informativo, su calificación fue un ejemplo de datos descriptivos:

¿Que pasó?

Esta pregunta se hace para comprender exactamente cuáles fueron los resultados de sus pruebas y su trabajo.

Por lo general, se da como un porcentaje y nos da lo que llamamos una proporción estándar.

A partir de ahí, puede hacer más preguntas y comprender aún más sobre la información proporcionada.

¿Cuál fue mi nota en cada etapa?

La respuesta a esto es lo que da como resultado un informe ad hoc.

Son preguntas hechas a partir de otros resultados ya analizados. Estos no son informes periódicos y se producen a pedido.

¿Qué asignatura es la más responsable de mi baja calificación?

Al conocer su calificación en cada materia, puede comprender en qué debe concentrarse para mejorar sus resultados

Este es el momento en que comenzamos a detallar aún más nuestro informe. Esta parte se llama Drill Down.

¿Qué pasos debo tomar para mejorar mi calificación?

Con todas las preguntas anteriores respondidas, es hora de comenzar a pensar en acciones.

Este es el momento en el que creamos las primeras alertas y ya estamos comenzando a brindar la información para el análisis predictivo y prescriptivo.

Analítica predictiva y prescriptiva en Web Analytics

Después de aprender más sobre los datos que recibió, llegó el momento de averiguar más sobre cómo funciona, sus estadísticas básicas y sus estándares.

Gracias a estos análisis, podrá “predecir” el futuro y conocer las consecuencias de cada acción.

Volviendo a su boleta de calificaciones de la escuela, es interesante que reconozca los estándares de su clase.

«¿Por qué está pasando esto?»

Si ha visto que su calificación en matemáticas es lo que necesita mejorar, debe comprender más.

En las primeras preguntas, analizó su boletín de noticias en su conjunto y logró desglosar la información.

Llegó la hora de analizar cada detalle.

Al juntar otros datos que tienes, es posible ver que en matemáticas siempre has tenido una nota más baja que otros. Por tanto, este resultado es una norma en tu vida escolar.

Para aumentar su puntuación general, debe centrarse más en este tema y así mejorar los siguientes resultados.
Son preguntas hechas a partir de otros resultados ya analizados. Estos no son informes periódicos y se producen a pedido.

¿Qué asignatura es la más responsable de mi baja calificación?

Conocer su calificación en cada materia puede ayudarlo a comprender en qué debe concentrarse para mejorar sus resultados.

Este es el momento en que comenzamos a desarrollar nuestro informe aún más. Esta parte se llama Drill Down.

¿Qué acciones debo tomar para mejorar mi nota?

Con todas las preguntas anteriores respondidas, es hora de comenzar a pensar en acciones.

Este es el momento en que creamos las primeras alertas y ya estamos comenzando a brindar la información para el análisis predictivo y prescriptivo.

Analítica predictiva y prescriptiva en Web Analytics

Después de aprender más sobre los datos que recibió, llegó el momento de averiguar más sobre cómo funciona, sus estadísticas básicas y sus estándares.

Gracias a estos análisis, podrá “predecir” el futuro y conocer las consecuencias de cada acción.

Volviendo al boletín de su escuela, es interesante que reconozca los estándares de su clase.

¿Por qué está pasando esto?

Si ha visto que su calificación en matemáticas es lo que necesita mejorar, debe comprender más.

En las primeras preguntas, ha analizado su newsletter en su conjunto y ha logrado desglosar la información.

Ahora es el momento de analizar cada uno de estos detalles.

Al juntar otros datos que tienes, es posible ver que en matemáticas siempre has tenido una nota más baja que otros. Por tanto, este resultado es una norma en tu vida escolar.

Para aumentar su puntuación general, debe centrarse más en este tema y así mejorar los siguientes resultados.

¿Qué tal si estudio más los fines de semana?

Este es el momento en el que empiezas a entender más sobre los posibles resultados para tus acciones e intentos.

Sabiendo que necesita mejorar sus calificaciones en matemáticas, crea intentos, en este caso para estudiar más los fines de semana, para descubrir la mejor manera de lograr lo que desea.

¿Qué pasa después?

Ya sabes que cuando estudias, haces las pruebas con más facilidad.

¡Esta es información que ya tienes! Entonces, la oportunidad de obtener mejores resultados estudiando más los fines de semana es excelente.

Esto es lo que llamamos modelo predictivo.

Con la información que ya tiene y los patrones que ya conoce, puede predecir ciertos resultados o reducir los riesgos de sus acciones.

¿Qué es lo mejor que puede pasar?

Al analizar las preguntas mencionadas anteriormente y la información que obtuviste de las pruebas, darás un gran paso para optimizar tu estudio y aumentar tu calificación cada vez más.

Con estos 8 estilos de preguntas, es posible realizar un análisis completo de sus datos, generar buenos informes y extraer mucha información relevante.

Comprenderás tu presente y establecerás métricas prioritarias para mejorar tu negocio y tomar acciones cada vez más asertivas en el futuro.

Principales métricas de análisis web

Hay ciertas métricas que deben seguirse según su negocio y producto.

Pero hay números que siempre debe analizar, independientemente de su patrón de seguimiento o trabajo.

Son esenciales para la salud de su negocio.

Comprender cuánta inversión está gastando para convertir a un cliente, y también cuánto ha aportado ese cliente a su negocio, hará que sea más claro equilibrar sus inversiones de marketing.

Costo de adquisición por cliente (CAC)

El costo de adquisición por cliente es el resultado de un simple recuento matemático que muestra claramente el valor gastado en adquirir un nuevo cliente.

A partir de ahí es posible crear promociones de adquisición como las Acciones de Indicación que se utilizan ampliamente en la actualidad.

Cuando recibe una cantidad para indicar una solicitud de amistad, ese valor de devolución se calcula sobre el costo de adquisición de ese cliente.

De esta forma, la acción consigue atraer nuevos clientes de forma saludable.

El CAC se calcula de la siguiente manera:

CAC = Inversión en captación de clientes / Número de nuevos clientes.

Este cálculo también es importante para medir la efectividad de sus inversiones.

Atraer clientes con costos cada vez más bajos es siempre un objetivo de un especialista en marketing.

¡Descubra el CAC de su empresa con nuestra calculadora interactiva!

Lifetime Value (LTV)

El valor de por vida es la representación del valor que su cliente aporta a su negocio durante el período de relación que tiene.

Se calcula sobre el ticket medio y el tiempo medio de tus planes.

Por ejemplo, el precio promedio de su producto es de $ 500 y su cliente permanece en su negocio durante aproximadamente 8 meses.

Entonces, tiene un valor de contrato de 8 x $ 500, o $ 4,000.

Esto significa que cada cliente que se convierta valdrá $ 4,000 para su negocio.

Con CAC, le mostrará si está gastando más para atraer a sus clientes de lo que están generando ingresos.

Estos dos datos son muy importantes para que entiendas la salud de tu negocio y también para optimizar tus inversiones, reducir el costo de adquisición y aumentar el LTV gracias a las acciones de tu equipo.

También tenemos una calculadora interactiva de valor de por vida, compruébalo:

Principales herramientas de Analítica web

Hay varias herramientas que puede utilizar para realizar un seguimiento de sus datos.

Los mejores siempre serán los que brinden las métricas que desea rastrear y la forma en que mejoran su trabajo.

Pero algunos de ellos son los principales del mercado e imprescindibles para que tu estrategia destaque.

Excel

Efectivamente, conocer esta herramienta es imprescindible para trabajar con análisis de datos.

El programa de hoja de cálculo de Microsoft lo ayudará a estructurar la información y realizar cálculos rápidos y organizados.

Además, ofrece gráficos que facilitarán la visión de los datos a analizar y también para presentarlos al resto del equipo.

Google Sheets

Google Sheets es muy similar a Excel, pero es una herramienta que ofrece Google y funciona en la nube.

Esta característica puede ser más interesante para quienes comparten hojas con otros miembros del equipo.

Con esto es posible compartir el documento con otras personas. También es posible que varias personas estén trabajando en la misma hoja de trabajo simultáneamente.

Como sus documentos se almacenan en la nube, es posible abrirlos en cualquier lugar si ha iniciado sesión en una cuenta de Google.

Tableau

Una solución para sus datos internos.

Tableau es el servicio más completo para los negocios que generan mucha información, sumando también que permite integrar otros programas como Hadoop y Salesforce.

Su diseño es un atractivo más, crea gráficos y tablas con una apariencia impresionante.

Google analytics

Google Analytics es la herramienta más utilizada por los profesionales que monitorean los resultados de sus sitios web y campañas digitales.

El uso de la plataforma es muy simple y proporciona datos muy completos sobre su actividad en línea.

Información como visitas, nuevos usuarios y tiempo de permanencia en la página son solo algunas de la amplia información que ofrece el programa.

Adobe Analytics

La solución es muy similar a Google Analytics, pero también ofrece soluciones para minoristas y comerciantes que necesitan integrar su negocio con su información digital.

Adobe promete un conocimiento completo del cliente, ayudando al profesional a tener información cada vez más objetiva, lo que puede influir positivamente en sus resultados.

Google Attribution

La última herramienta del mercado y tiene la promesa de revolucionar el análisis de datos de marketing.

Su gran gesto es unir toda la información obtenida por otras plataformas de datos de Google y brindar siempre información más clara que facilitará la visualización de los profesionales de la región.

También permite la segmentación de esta información por el embudo de ventas de la empresa, lo que permite un mayor detalle de sus datos.

Utiliza y sobre-utiliza los datos en tu estrategia de Web Analytics

La cantidad de información que tenemos sobre nuestros clientes, consumidores y el mercado ya no es nueva.

Con una estrategia de análisis web bien estructurada, puede optimizar su negocio a diario.

Comprender a sus clientes, que implica comprender el proceso de compra y su relación con su negocio, es esencial para ser competitivo.

Al analizar la información, también es posible tener una mejor comprensión del mercado y sus competidores.

Para que pueda anticipar acciones y aún estar por delante de los demás.

La estrategia de análisis de datos ya no es un diferencial, sino fundamental para el crecimiento empresarial.

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