Descubre los tipos de Analítica Web y sus beneficios

¿Cómo puede una consultoría de analítica web impulsar el éxito de tu negocio en línea? En un mundo cada vez más digitalizado, entender y aprovechar los datos generados por las interacciones en la web se vuelve crucial.

Este servicio ofrece un análisis profundo de los datos generados por las interacciones de los usuarios en plataformas digitales, brindando recomendaciones estratégicas para mejorar el rendimiento y alcanzar los objetivos comerciales.

Dentro de ello, existen diversos tipos de analítica web que se adaptan a las necesidades y metas específicas de cada organización. A continuación, veamos cada una de ellas, su importancia y cómo pueden proporcionar una ventaja competitiva en el mercado digital actual.

1. Analítica web cuantitativa 

Los datos cuantitativos se presentan en forma de números, cantidades, porcentajes, proporciones o métricas. Se emplean principalmente en las etapas iniciales para definir los indicadores clave de rendimiento y las métricas que deben ser evaluadas. En este contexto, se refieren al volumen de datos generados a lo largo del tiempo.

Gracias a este tipo de datos, se pueden formular hipótesis para realizar pruebas y experimentos. Las pruebas A/B y multivariantes son herramientas útiles para extraer información e informes de diversa índole.

¿Por qué son importantes?

Permiten medir el rendimiento de las campañas, incluyendo aspectos como la tasa de conversión, las sesiones y la finalización de tareas. Además, proporcionan información sobre la cantidad de usuarios que alcanzan cada etapa del recorrido del cliente, lo que facilita la mejora de los procesos y la maximización de conversiones o ventas.

Estos datos son rápidos y económicos de recopilar, fáciles de analizar y se pueden visualizar de manera efectiva en gráficos, diagramas y tablas. Esto facilita a las partes interesadas comprender los números asociados al negocio y realizar estimaciones con mayor precisión. 

Contar con estas referencias es crucial durante las fases de crecimiento u optimización de la tasa de conversión, ya que destacan posibles cambios y mejoras necesarias. La entrada constante de datos, posible gracias a diversos sistemas de análisis, permite detectar oportunidades y establecer prioridades de manera efectiva para justificar acciones.

Recopilación de datos cuantitativos

Por lo general, los datos cuantitativos se recopilan mediante la implementación de sistemas de seguimiento en sitios web y aplicaciones. La información se envía gracias a las cookies que se almacenan a través del navegador o mediante scripts incluidos en las páginas que se conectan con servidores en segundo plano.

Entre la gran cantidad de información importante que tendremos a nuestra disposición se encuentran:

• Datos analíticos del comportamiento, como visitas, tiempo invertido o tasa de rebote.
• Información asociada con las diferentes etapas del embudo de conversión.
• Referencias estimadas basadas en métricas específicas o paneles de control más completos.

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2. Analítica web cualitativa

Los datos cualitativos se enfocan en interpretar y contextualizar la información para darle significado. Estos incluyen, por ejemplo, las opiniones de los usuarios sobre su experiencia en un sitio web o los comportamientos influenciados por sesgos cognitivos. 

Otro ejemplo son las valoraciones, tanto positivas como negativas, que el público o los clientes dejan en las páginas de productos de un comercio electrónico. Estos datos reflejan los niveles de satisfacción y las emociones de los usuarios. Incluso los números y las métricas pueden revelar y evidenciar sentimientos.

¿Por qué son importantes?

Los análisis de datos cualitativos de calidad son cruciales porque permiten comprender el comportamiento de los usuarios. Ayudan a crear una imagen detallada del buyer persona y a empatizar con él, evaluando sus razonamientos, emociones y necesidades.

Esta información es útil para conocer las preferencias y gustos de diversos grupos de personas y definir segmentos enfocados en perfiles más específicos. Las acciones de marketing digital bien segmentadas, gracias a estos datos, suelen lograr un mayor porcentaje de éxito.

Además, ayudan a entender las motivaciones de los usuarios y a identificar debilidades y oportunidades de mejora. No hay mejor manera de satisfacer la demanda que conociendo las inquietudes, problemas y necesidades del consumidor.

El número de clics en determinadas páginas o el nivel de profundidad al desplazarse puede indicar el interés por el contenido. La categorización de esta información también facilita el diagnóstico de problemas relacionados con los productos o servicios.

De esta manera, podrás saber cómo percibe tu público objetivo, la propuesta de valor y, lo más importante, descubrir nuevos puntos críticos o elementos de diferenciación respecto a la competencia.

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Recopilación de datos cualitativos 

Para recoger datos cualitativos, lo mejor es preparar una página web, un marco o un entorno adecuados. Puede ser una interfaz de usuario con formularios que incluyan campos de texto, casillas de verificación y botones de radio, diseñados específicamente para la ocasión.

También puede ser una encuesta en línea, un boletín que incluya un enlace externo o un módulo en la web que pida valoraciones. Aquí tienes más ejemplos:

• Interfaces o listas de preguntas para recoger información de encuestas.
• Entrevistas a usuarios a través de canales online u offline.
• Pruebas de usabilidad para validar diseños web o productos digitales.
• Interfaces dirigidas a grupos focales más específicos para abrir mercado.

En Capybara SEO realizamos proyectos de diseño web utilizando tecnologías con los estándares más recomendados y probados, si necesitas una nueva web para tu negocio o renovar la que ya tienes, ponte en contacto con nosotros. Te asesoraremos sobre las diferentes alternativas para desarrollarla.

Como ves, una buena base de datos cualitativa y cuantitativa en analítica web es más útil cuando se utiliza conjuntamente. Los datos cualitativos, como las encuestas en línea, ayudan a descubrir problemas y oportunidades, mientras que los cuantitativos pueden validar puntos de vista y confirmar las suposiciones.

Hasta aquí, hemos visto la importancia de la analítica web para medir resultados de marketing. La clave está en medir aspectos relevantes y específicos basados en hipótesis sólidas, lo que garantiza un uso eficiente del tiempo y los recursos disponibles. 

Texto traducido y adaptado de: Qualitative and quantitative data in web analytic

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