¿Qué es la analítica web?
No se trata sólo de un proceso de análisis, sino también de ponerse en el lugar del usuario, midiendo frecuentemente KPIs, recopilando datos y generando informes basados en la navegación y las interacciones del usuario, ya sea en un sitio web, app o cualquier otra plataforma a la que el usuario tenga acceso. tu negocio.
¿Cómo lo usamos?
Es importante entender profundamente al usuario para una buena estrategia de marketing digital. Se trata de analizar comportamientos, recorridos, dispositivos, canales y hábitos, así como aspectos demográficos. La recopilación de datos es fundamental para mejorar la estrategia de marketing, evaluar la eficacia de las campañas, optimizar el embudo de ventas y medir el retorno de la inversión.
Además, el análisis de analítica web ayuda a identificar problemas de navegación, mejorar el contenido y proporcionar una experiencia más fluida y relevante para el usuario. El uso de análisis descriptivos y predictivos basados en datos de navegación permite tanto la comprensión del pasado como la predicción de comportamientos futuros, lo que contribuye a la personalización, optimización de los viajes de los usuarios y expectativa de resultados.
¡Si haces un análisis, encajarás en una de estas dos clases!
Los dos tipos principales de análisis son: análisis descriptivo y análisis predictivo.
El análisis descriptivo implica comprender lo que sucedió en el pasado, como las caídas en el acceso, las conversiones y el comportamiento de los usuarios. ¡Sé un explorador! Esto le ayuda a comprender el historial y los resultados de campañas anteriores.
Los análisis más comunes que se exploran a diario en la analítica web son las caídas en el acceso y las conversiones, que pueden deberse a varias causas posibles, como problemas en los canales de entrada, cambios en las campañas, disponibilidad de productos/servicios, aspectos técnicos, usabilidad e impacto de la competencia.
Análisis del comportamiento del usuario: la importancia de monitorear el comportamiento del usuario es extremadamente importante, incluidos elementos como el desplazamiento de la pantalla, el tiempo dedicado a las páginas y el uso de clics/chat. También destaca la construcción de hábitos de los usuarios a lo largo del tiempo.
Técnicas: Mapas de calor, mapas de movimiento de clic y ratón y movimiento ocular, para comprender la interacción y el interés de los usuarios con el sitio web.
En general, cada escenario tiene su propia complejidad de analizar y es necesario monitorear una variedad de factores para comprender y optimizar la experiencia del usuario.
El análisis predictivo utiliza datos históricos y de comportamiento para ayudar a proyectar el futuro, utilizando modelos estadísticos e inteligencia artificial. Estos análisis son fundamentales para tomar acciones informadas basadas en los datos de navegación, mejorando la efectividad de las estrategias no solo en lo digital, sino en diversas áreas de la empresa.
No siempre es fácil traducir acciones efectivas solo a través del recorrido del cliente, las empresas suelen tener una mezcla integral de productos, varios canales y en muchos casos sistemas aislados que no se comunican entre sí. Un ejemplo presentado para ayudar con acciones más estratégicas es el análisis y construcción de un modelo de Valor de Vida (LTV), que representa el valor monetario de la relación del cliente con la empresa.
Al construir este modelo se consideran varias variables con datos de navegación, datos de comportamiento y transaccionales, etc. Es muy importante mapear las variables relevantes para el negocio de una manera que se refleje adecuadamente en el modelo. Como resultado, al utilizar LTV estratégicamente, es posible comprender y satisfacer las necesidades de los clientes a lo largo del tiempo y contribuir a acciones en diferentes áreas de la empresa.
Si quieres descargar el material que hemos visto en el webinar, ingresa aquí LINK
Si quieres saber más sobre este tema, contáctanos LINK
