La analítica web nos permite recopilar datos cuantitativos para analizar e interpretar el impacto y la percepción de los usuarios que visitan nuestra página o sitio web. Implementar la analítica web por medio de diferentes métricas, nos permite mejorar y optimizar los datos y la información allí contenida para que sea más atractiva, tener un mayor engagement, y de esta forma poder impulsar nuestro producto o la información que queremos brindar.
Existen diferentes tipos de métricas para analizar los datos recopilados en nuestra página web. Para saber qué tipo de métricas debemos usar, es importante que conozcamos el tipo de público y a qué tipo de usuarios queremos llegar con nuestra página. A continuación, hablaremos de algunos tipos de métricas que suelen ser usadas para analizar los datos de la web:
Esta métrica nos permite conocer cuánto tiempo en promedio dura la navegación en nuestra página, de esta forma conoceremos qué tan interesante puede ser la información que contiene.
El porcentaje de rebote nos indica qué tan rápido el usuario abandona nuestra página, entre mayor sea este porcentaje menor es el impacto y el interés que genera nuestra web en los usuarios que la visitan.
Este indicador hace referencia a la navegación que tiene el usuario dentro de las diferentes páginas o diferentes pestañas que tiene nuestra web, esto también nos muestra que tan fácil es navegar por la página y si la estrategia de navegación que se tiene propuesta en nuestra web sí está generando un impacto positivo en los usuarios.
Los usuarios corresponden a las personas que visitan la página web, esta métrica se mide partir de las visitas que se hacen por navegador, es decir, si una persona abre la página desde dos navegadores diferentes, no importa que sea desde el mismo equipo, esto contará como dos usuarios diferentes.
Las sesiones corresponden a la cantidad de tiempo que dura un usuario dentro de la web, si uno de los usuarios dura un tiempo determinado dentro de la web y no tiene actividad esta sesión caducará, y si el usuario retoma su actividad luego de un tiempo esto se tomará como una nueva sesión.
Esta métrica hace referencia a la posición en la que aparece nuestra página web en el listado principal de los buscadores. Si la página web se encuentra dentro de las primeras posiciones esto nos asegurará tener más visitas y así mismo un mayor impacto en los usuarios.
Existe diferentes herramientas gratuitas y de pago que nos permiten realizar estas métricas en nuestra página web.
- Una de las herramientas más utilizadas es Google Analytics por ser gratuita y con muchas posibilidades de métricas dentro de sus servicios.
- Existen otras herramientas como Piwik que también es gratuita, pero solicita tener el software alojado de forma local en el servidor.
- Open Web Analytics, es otra herramienta para manejo de métricas, también es gratuita y nos permite analizar los clics que se generan en tiempo real en la página web.
- Adobe Analytics, es una herramienta de pago que permite generar métricas de páginas web. Esta basada en la inteligencia artificial y permite no solo saber lo que está sucediendo actualmente en la página sino también, por medio análisis predictivos prever qué puede ocurrir en el futuro.
Autor: Paula Camila Aristizábal López
Editor: Carlos Pinzón
Código: UCPW-72
Universidad Central
Fuentes:
A. Ovejas, (2021). ANALÍTICA WEB: LAS 7 HERRAMIENTAS Y 9 MÉTRICAS MÁS IMPORTANTES. Lead Motiv
https://leadmotiv.com/blog/analitica-web-y-sus-metricas/
J. Flores, (s. f.). Cómo analizar una página web: las 10 métricas básicas. SEOptimer
https://www.seoptimer.com/es/blog/analizar-una-pagina-web-10-metricas/#respond
Accsky, (2020). Las 6 métricas de las páginas web que más importan. WordPress.
https://wordpress.com/es/go/digital-marketing/las-6-metricas-de-las-paginas-web-quemas-importan/
O. García, (2015). Las 5 principales herramientas gratuitas para la analítica web de
contenidos. The Lift Co.
https://theliftco.eu/las-5-principales-herramientas-gratuitas-para-la-analitica-web-decontenidos/
J. Joyce, (2020). 10 Great Google Analytics Alternatives. [Imagen] Search Engine Journal.
https://www.searchenginejournal.com/google-analytics-alternatives/347638/
T. Abrousse, (2013). PIWIK concurrence GOOGLE ANALYTICS. [Imagen] CoLibre.
https://colibre.org/piwik-concurrence-google-analytics/
M. Gomez, (2017). Qué es la analítica web, para qué sirve + 5 herramientas imprescindibles. [Imagen] NeoAttack.
https://neoattack.com/blog/analitica-web
