La Analítica Web se ha convertido, por derecho propio, en una disciplina cuya importancia ha quedado clara para todos aquellos que quieran culminar, con garantías de éxito, sus esperanzas emprendedoras a través de la red.
Con ello nos referimos a todo tipo de agentes que tienen presencia en Internet, desde una red social a una empresa, pasando por las agencias de publicidad y marketing o cualquier sitio web. Las huellas que los usuarios van dejando en sus horas de navegación y los hábitos que se desprenden de toda esa información, se traducen en un torrente de datos de extraordinaria valía para el medio online.
Pero ese rastro sería sólo una amalgama de números y clics (cuyo significado permanecería oculto para cualquiera) si no fuera por aquellos que se dedican a extrapolar, cuantificar, estratificar y analizar dicha información. Traducirla y convertirla en datos asequibles para los interesados es una habilidad que se ha etiquetado en los parámetros y conceptos del análisis web, un mundo que cada vez se vuelve más complejo y especializado.
El analista web ha de estudiar el comportamiento de los usuarios, deducir si en base a ese comportamiento las cosas están funcionando para la empresa en cuestión y, finalmente, elegir las mejores herramientas para llegar a unos objetivos concretos.
Parafraseando a Pere Rovira, miembro fundador de Conversion Thursday, “todas las herramientas son igual de buenas, es decir, todas son igual de malas”, en el sentido de que debemos adaptar esa profusión de herramientas a nuestro trabajo y a nuestros objetivos, tal y como destacamos en nuestro estudio sobre Herramientas de Buzz Monitoring, donde, además, analizamos las más destacadas en este campo.
En cuanto a medición de tráfico y estadísticas, quizá sea Google Analitycs la herramienta gratuita más usada en el mundo. A su lado hemos de colocar no menos conocidas utilidades de pago: es el caso de Omniture, Webtrends, AT Internet, Nedstat… y, por supuesto, los paneles. Ahí los reyes son Nielsen y Comscore.
Sin embargo, no resulta apropiado decir cuál es la que mejor funciona, porque el buen rendimiento no va a depender de la herramienta que usemos; más bien de cómo la utilicemos. En este sentido, tendremos que dejar claro previamente que para lograr unos mínimos de garantías funcionales, el sistema que usemos deberá responder a cuatro claves indispensables: suficiencia para compilar datos, ductilidad en la segmentación de variables, capacidad para la integración de los datos y ser capaz de gestionarlos.
A partir de ahí hemos de tener muy claro cuánto estamos dispuestos a invertir en este proceso, desde la fase de implementación hasta el mismísimo coste del personal que lo maneje, gestione y mantenga. Aquí es donde entra la regla del 10/90, famosa por predicar que se debe invertir el 10% en la herramienta y el 90% en los sueldos de los analistas. Sin embargo, la realidad confirma que se suele actuar al revés.
Esta es la conclusión a la que podemos llegar en el campo de la Analítica Web: sólo teniendo claros nuestros objetivos, cuánto estamos dispuestos a invertir en ello y hasta en qué proporción, podremos sacar mayor o menor rendimiento a los distintos tipos de herramientas. A veces, si tenemos lo suficientemente claro el fin que perseguimos, hasta una herramienta gratuita puede ofrecernos excelentes resultados.
