Analítica web

La analítica web es la disciplina que recoge y ordena los datos sobre lo que hace la gente en un sitio para poder decidir con ellos: cuántas personas entran, de dónde vienen, qué páginas ven, dónde abandonan y qué acaban comprando o solicitando.

Qué se mide y con qué

La herramienta habitual es Google Analytics, gratuita en su versión estándar, acompañada de Search Console para la parte de buscadores. A eso se suman, según el caso, mapas de calor, grabaciones de sesión y los informes del propio gestor de la tienda.

Lo importante no es la herramienta sino qué se define como éxito antes de instalarla. Sin conversiones configuradas, la analítica solo cuenta visitas, y las visitas no pagan nóminas. En una web de servicios, las conversiones son el formulario enviado, la llamada desde el móvil y la descarga del catálogo. En una tienda, la compra y su importe.

Las cifras que suelen ordenar las decisiones son cinco: cuántas sesiones llegan y por qué canal, qué porcentaje convierte, cuánto cuesta cada conversión según el origen, en qué paso del proceso se cae la gente y qué páginas concretas generan el negocio.

Conviene tratar los datos como indicios, no como verdad absoluta. Desde que el aviso de cookies permite rechazar el seguimiento, una parte del tráfico no se registra y las plataformas rellenan ese hueco con estimaciones. Comparar tendencias entre periodos funciona; obsesionarse con el decimal, no.

Errores que hacen inútil el esfuerzo

El más común es medir sin preguntas previas. Un panel con treinta gráficos que nadie mira cuesta lo mismo que uno con cuatro cifras que se revisan cada lunes y rinde mucho menos.

El segundo es no filtrar el tráfico interno. Si el equipo entra treinta veces al día en la web desde la oficina, esas sesiones distorsionan todo, sobre todo en negocios con pocas visitas.

El tercero es mirar promedios. Una tasa de conversión media del 2 por ciento puede esconder un 4 por ciento en escritorio y un 0,5 en móvil, que es donde está el problema y también la mitad del tráfico.

Y el cuarto es no cerrar el círculo con el negocio. Los datos de la web valen mucho más cuando se cruzan con lo que pasa después: cuántos de esos contactos el comercial califica como buenos y cuántos terminan facturando.

Ejemplo: una escuela de formación profesional en Vigo

Un centro privado invierte en campañas y en contenidos, y cierra el curso con 300 matrículas sin saber de dónde ha salido ninguna. La web tenía Analytics instalado desde 2019, sin conversiones ni filtros.

La puesta a punto lleva dos semanas. Se define como conversión la solicitud de información y la reserva de plaza, se marcan los enlaces de las campañas para distinguir cada anuncio, se excluye el tráfico de la propia escuela y se añade un campo oculto en el formulario que guarda el canal de origen y lo vuelca al programa de gestión de alumnos.

El primer informe con datos limpios desmonta dos creencias. La campaña de redes, que consumía el 60 por ciento del presupuesto, generaba muchas solicitudes pero casi ninguna matrícula, porque atraía a menores sin capacidad de decisión. Y las páginas de cada ciclo formativo, que nadie mantenía, traían el 44 por ciento de las matrículas efectivas desde búsquedas.

Con ese dato, el centro traslada la mitad del presupuesto de redes a mejorar y ampliar esas páginas, y añade un vídeo del taller en cada una. El curso siguiente cierra con 380 matrículas y un coste de captación un 38 por ciento inferior.