Entendiendo las Métricas Clave de Web Analytics para el Rendimiento Digital

Medición: Métricas Fundamentales en Analítica Web

La correcta interpretación de las métricas es crucial para entender el rendimiento de un sitio web. A continuación, se detallan algunas de las métricas más importantes y su funcionamiento:

Visitante Único

Esta métrica, a menudo referida como , no cuenta directamente a las personas, sino que se basa en las cookies instaladas en el navegador del usuario. Esto puede generar algunas particularidades:

• Si un usuario accede al sitio desde el trabajo por la mañana y luego desde casa por la tarde, se registrarán dos visitas.
• Si un usuario utiliza dos navegadores distintos (por ejemplo, Chrome y Firefox) y accede a la web desde ambos, se contarán como dos visitas.
• Si un usuario borra sus cookies, será contado como un nuevo visitante en su próxima visita, lo que puede inflar las cifras de nuevos usuarios.

Usuarios Recurrentes vs. Nuevos Visitantes

Para comprender la fidelidad y el alcance de un sitio web, es importante distinguir entre:

• Nuevo visitante: Un internauta que navega por el sitio por primera vez. Al acceder, se le asigna una cookie en su navegador.
• Visitante Recurrente: Un usuario que ya ha visitado el sitio anteriormente y regresa desde el mismo dispositivo. Google Analytics lo identifica como recurrente si la cookie aún está presente.

Sesión Web

Una sesión representa un conjunto de interacciones que un usuario realiza en el sitio web durante un período determinado. Una única sesión puede incluir:

• Múltiples páginas vistas.
• Eventos (clics, descargas, etc.).
• Registros de usuarios.
• Interacciones sociales.
• Compras o transacciones.

Finalización de una Sesión

Una sesión puede finalizar de las siguientes maneras:

• Por inactividad: Después de 30 minutos sin interacción por parte del usuario.
• A medianoche: Las sesiones que abarcan la medianoche se cierran y se inicia una nueva sesión al día siguiente.
• Cambio de campaña: Si un usuario llega a través de una campaña, abandona el sitio y regresa a través de un enlace o campaña diferente, se considera una nueva sesión.

Páginas Vistas

Una página vista se registra cada vez que un usuario accede a una página del sitio y esta se carga completamente, activando el código de analytics. Si un usuario navega de la página A a la B y luego regresa a la A, se contabilizarán tres páginas vistas.

Duración de la Visita

La duración de la visita es el tiempo total que un usuario permanece activo en el sitio web.

Porcentaje de Rebote (% de Rebote)

El porcentaje de rebote mide las visitas en las que el usuario interactúa con una sola página y luego abandona el sitio sin realizar ninguna otra acción (como hacer clic en otro enlace o visitar otra página). Esta métrica es especialmente útil para evaluar la efectividad de las páginas de destino en campañas de marketing.

¿Qué dimensiones aplicar para estos datos?

Para obtener una comprensión profunda del comportamiento del usuario, es necesario cruzar diferentes tipos de datos:

• Dimensiones de usuario: Como el área geográfica, datos demográficos, etc.
• Dimensiones de sesión: Como la fuente de adquisición del tráfico (directo, orgánico, referido, etc.).
• Dimensiones de interacción: Como los títulos de las páginas visitadas, eventos realizados, etc.
• Métricas de audiencia: Número de visitantes o usuarios.
• Métricas de comportamiento: Páginas vistas por sesión, tiempo en el sitio, etc.
• Métricas de conversión: Tasa de conversión, valor de la conversión, etc.

Para medir, necesitaremos cruzar:

Es fundamental combinar:

• Dimensiones: Atributos y características de los usuarios, sus sesiones y acciones.
• Métricas: Mediciones cuantitativas (datos numéricos) de usuarios, sesiones y acciones.

Dimensión: Segmentación de Público

La segmentación permite aislar y analizar subconjuntos de datos para comprender mejor las causas de los cambios en las métricas generales. Algunos ejemplos de segmentación incluyen:

• Por canal de marketing: Para comparar el rendimiento de diferentes actividades promocionales y ver qué canales generan más conversiones.
• Por fecha y hora: Para analizar cómo el comportamiento de los usuarios varía según el día de la semana o la hora del día.
• Por dispositivo: Para comparar el rendimiento en ordenadores de escritorio, tablets y dispositivos móviles.
• Por área geográfica: Para identificar qué países, regiones o ciudades generan mejores resultados.
• Por características del cliente: Comparar clientes recurrentes con clientes nuevos para entender cómo se fomenta la lealtad.