4-Analítica Web: Usabilidad en Analítica Web

Analytica Web1 . Analítica web y usabilidad.

La usabilidad es la medida en la cual un sitio web puede ser usado por usuarios específicos para conseguir objetivos específicos con efectividad, eficiencia y satisfacción en un contexto de uso concreto, mediante test de usuarios o directamente con la analítica web.

¿Qué métricas son decisivas en la analítica aplicada a la usabilidad?

  • El tiempo en página o el porcentaje de rebote. Relacionado con el gusto o no de los usuarios hacia nuestro sitio web.
  • Funnels o Embudos de conversión. Son aquellos que hacen seguimiento de los procesos de nuestro sitio. El ejemplo habitual es: seguir y analizar un proceso de compra, para ver en qué punto del proceso abandona el usuario o el ratio de conversión.
  • Test A/B o test multivariante para testar distintas versiones de una misma página y comprobar cuál funciona mejor.
  • Cuántos visitantes son nuevos y cuántos recurrentes, la frecuencia de la visita o la duración de la misma. Estos datos nos permiten conocer si nuestro sitio agrada a los usuarios o no. Tener usuarios recurrentes o no, que nos visitan frecuentemente y durante mucho tiempo es el mejor síntoma de que nuestro sitio no presenta problemas graves.
  • Páginas de destino (aquellas de nuestro sitio a las que llegan los usuarios) así como las páginas de salida (la última página visitada antes de que el usuario abandone nuestro sitio). Observar con detenimiento las páginas de salida porque son las principales candidatas a albergar un problema de usabilidad que esté condicionando al usuario a abandonar el sitio.
  • Páginas de Salida que tengan un alto porcentaje de salidas serán las primeras que debemos comprobar.

2 . Observando el comportamiento del usuario

Hoy en día la velocidad de descarga del sitio es uno de los factores fundamentales que Google toma para el posicionamiento SERP (Páginas de resultados de Google) de los sitios web.

La descarga lenta de un sitio es uno de los principales factores de abandono por los usuarios. Hoy en día esto ya no solo sucede en el caso de una web sino también del móvil, las tabletas y todo tipo de plataformas donde nuestros contenidos estén disponibles para los usuarios.

¿Con qué herramientas podemos medir todo ello? Las Herramientas para webmasters de Google (Google Webmaster Tools) proporciona información de la velocidad de descarga del sitio web que unido a Google Analytics, si lo hemos vinculado con la cuenta de Google Webmaster Tools, nos da información de la velocidad del sitio así como sugerencias para mejora la velocidad de descarga.

También podemos ver estos datos accediendo a los informes de velocidad del sitio en la sección “Comportamiento” de nuestro Google Analytics.

¿Qué puede influir en la velocidad de descarga? Los banners de publicidad y la ubicación de los usuarios. Ambos son factores de corrección que deben tenerse en cuenta para evaluar los informes de velocidad. La tecnología con la que estén hechos los banners y la forma de mostrarlos puede hacer que se ralentice notablemente la descarga de la página y, por tanto, la experiencia del usuario. Por otro lado, si el sitio web tiene muchas visitas de usuarios residentes en países lejanos a la ubicación de los servidores donde esté alojado dicho sitio web pueden experimentar lentitud en la descarga.

Otros informes aunque menos precisos pueden obtenerse a través de complementos de navegador como MOZ o un vistazo general a YSlow nos completarán la foto técnica.

Estamos hablando de sitios web que están disponibles para los usuarios. Es importante recalcar que un sitio web que no esté disponible o demuestre fallos técnicos por un período de tiempo será relegado a posiciones menos relevantes en el denominado SEO (optimización en motores de búsqueda).

3 . Event Tracking o cómo saber dónde pulsa el usuario.

Event Tracking o Seguimiento de eventos permite registrar dónde pulsa el usuario, proporcionando una información muy valiosa a la hora de identificar y corregir problemas de usabilidad de nuestras páginas web. A nivel de etiquetado se trata de aprovechar el evento “onClick” para registrar con Google Analytics los elementos que ha pulsado el usuario.

Se trata de aprovechar el evento onClick para registrar con Google Analytics los elementos que ha pulsado el usuario. En cada clic podremos registrar tres elementos:

  1. category (categoría)
  2. action (acción)
  3. label (etiqueta)

Por ejemplo, si tenemos una páginas con vídeos y los etiquetamos con Event Tracking tendremos información sobre si el usuario pulsa en la categoría vídeo, o la acción que ha pulsado (play, pause, stop…), incluso el vídeo que ha pulsado (el nombre del vídeo sería la etiqueta).

Por otro lado están los embudos de conversión que nos sirven para saber cuántas personas se caen del proceso de conversión que nos hemos propuesto como Global y en qué paso del proceso. Son muy utilizados para el caso de formularios y procesos de compra.

4 . Embudos de conversión y flujo

Una de las partes más interesantes que nos ofrece Google Analytics para conocer mejor los pasos que realizan los usuarios que nos visitan es la creación de “objetivos en el site” (Goal en inglés) y cómo realizar “Embudos de conversión”.

Los embudos de conversión nos sirven para saber cuántas personas se caen del proceso de conversión que nos hemos propuesto como meta y en qué paso del proceso.

Para crear un embudo de conversión debemos identificar los pasos de un proceso con las URLs de cada una de las páginas que intervienen en el proceso.

5 . Análisis de la velocidad del sitio

La descarga lenta de un sitio es uno de los principales factores de abandono por los usuarios.

Además, en entornos como el móvil, el usuario tiende a tener menos paciencia por lo que la velocidad de descarga en estos casos es clave.

Las Herramientas para Webmasters de Google (Google Webmaster Tools) proporciona información de la velocidad de descarga del sitio web.

También Google Analytics, si lo hemos vinculado con la cuenta de Google Webmaster Tools, nos da información de la velocidad del sitio así como sugerencias para mejora la velocidad de descarga.

La ubicación de los usuarios puede influir en la velocidad de descarga.

Podemos cruzar los datos de velocidad de descarga del sitio web con el origen de los usuarios pulsando en País/Territorio en el informe “Descripción General” dentro de “Velocidad del sitio”.

La CDN sirve copias de los contenidos desde servidores cercanos al usuario por lo que los tiempos de descarga del sitio web mejoran sustancialmente y con ellos la percepción positiva del usuario.

6 . Test A/B

Las pruebas A / B son la comparación de dos versiones de una página web para ver cuál funciona mejor, llamémosles A y B para los visitantes similares de forma simultánea.

Por ejemplo, se suelen hacer test A/B con versiones de una misma landing page, modificando ligeramente los textos o las imágenes para comprobar cuál es más eficaz de cara al usuario.

Para montar un test A/B con Google Analytics debemos seguir los siguientes pasos:

  • Primero. Entrar en Google Analytics e Ir a la sección “Experimentos”, que está dentro de “Contenido”, en el menú lateral izquierdo de Analytics.
  • Segundo. Introducir la URL de la página original que se va a testar y hacer clic en “Empezar a experimentar”.
  • Tercero. A continuación, debemos introducir la ruta de la página web variación del original. Se puede introducir más de una variación. En este paso se le pone nombre a las variaciones y al propio test.
  • Cuarto. Seleccionamos el objetivo que deben cumplir las páginas de entre los objetivos que tengamos configurados en Google Analytics. En caso de que el test vaya a servir para validar una acción que no está objetivada en Google Analytics, primero tendremos que configurar esa acción como objetivo.
  • Quinto. A continuación  Analytics nos proporciona un código que debemos insertar tanto en la página original como en la de objetivo. Del mismo modo, en todas las páginas del test debe estar incluido el código de Google Analytics, además del propio del test. Para esto necesitaremos la ayuda de un programador.
  • Sexto. Una vez colocados los códigos se valida y se ejecuta el experimento.

A partir de aquí podemos examinar la evolución del test A/B para comprobar si los valores de conversión o rendimiento ofrecen datos concluyentes que nos permitan decidirnos por una u otra versión.

 


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