Analítica web para tiendas online

La analítica web es fundamental para el éxito de las tiendas online. Permite entender el comportamiento de los usuarios y optimizar el proceso de compra. Métricas clave incluyen visitas, rebote, tiempo en el sitio, origen de las visitas y porcentaje de conversión. Además, hay que considerar la evolución de la competencia y las tendencias del mercado. Implementar embudos de conversión ayuda a comprender mejor el comportamiento de los usuarios en el proceso de compra. La analítica web es crucial para tomar decisiones informadas y mejorar las estrategias de marketing.

Cuando queremos medir la rentabilidad de nuestro sitio web, en todos los casos contamos con unas métricas que nos ayudan a conocerla de forma directa y con otras que, aún no determinando la rentabilidad del portal como tal, sí nos dan otra información muy relevante que influye en la misma (como puede ser la buena o mala usabilidad y navegabilidad del sitio web, el interés que despierta en los usuarios, etc.) y nos permiten definir mejor nuestras estrategias de marketing de ecommerce.

Las métricas más importantes que debemos tener en cuenta cuando nuestro negocio se desarrolla a través de una tienda online y que pueden extraerse de diferentes herramientas de analítica web para tiendas online (entre ellas la más conocida por todos: Google Analytics), son:

Visitas/sesiones diarias o mensuales

Número de veces que los usuarios entran en nuestro ecommerce e interactúan con su contenido. Esta cifra la podemos analizar dentro de diferentes periodos de tiempo.

Imaginemos que nuestra tienda online acumula los siguientes datos a lo largo del mes de octubre de 2014. En este caso, habríamos conseguido 457 visitas a nuestro ecommerce de 363 personas diferentes (usuarios).

Porcentaje de rebote

Se produce cuando el usuario visita un sitio web y lo abandona sin interactuar con él, por tanto, se mide como el porcentaje de visitas en las que el usuario abandona la página de entrada al sitio web sin interactuar con ella. Por tanto, la teoría nos dice que cuanto menor sea este porcentaje, más interesante será nuestra web para los usuarios.

Siguiendo con el ejemplo anterior, el porcentaje de rebote en este caso sería del 8,32%. Sería importante controlarlo en el tiempo y observar su evolución junto con la del resto de las métricas.

Visitas y sesiones

Las visitas y sesiones representan la cantidad de veces que los usuarios acceden al sitio web de la tienda online. Estas métricas permiten medir la popularidad y el nivel de interés que genera la tienda. Además, el análisis de las visitas y sesiones a lo largo del tiempo puede revelar patrones y tendencias importantes.

Se puede comparar y estudiar por ejemplo, el comportamiento de usuarios nuevos en nuestra web (en el ejemplo anterior un 76,69% de las visitas) frente al comportamiento de usuarios recurrentes (el 23,41% restante).

Tiempo en el sitio

Esta métrica mide los tiempos de permanencia de los usuarios en nuestra web.
De acuerdo a nuestro ejemplo, los usuarios pasan una media de 2 minutos en nuestra web.

Páginas vistas

Cuenta el promedio de páginas o subpáginas de nuestro sitio web que se ven en cada visita de los usuarios. Puede darnos una muestra de cuánto navegan los usuarios por nuestra web, de la facilidad con la que los usuarios encuentran lo que están buscando, etc.

De acuerdo a la imagen de nuestro ejemplo, esta cifra es de 1,37 lo que indica que la mayoría de los usuarios sólo visitan una página de nuestra web.

Origen de las visitas

Es muy importante conocer a través de qué fuentes y medios provienen nuestras visitas.
La fuente hace referencia a los lugares a través de los cuales los usuarios llegan a la web (buscadores como Google, redes sociales como Facebook, otros sitios web, etc.) y los medios se refieren a la manera en que lo hacen (posicionamiento orgánico gratuito, búsquedas de pago, correo electrónico, etc.).

Si analizamos la siguiente imagen, comprobamos que la mayor parte de las visitas provienen de la fuente “google” y a través de búsquedas de pago “cpc”.

Porcentaje de conversión de comercio electrónico

Número de ventas totales que ha generado nuestra tienda online frente a las visitas totales en un periodo de tiempo determinado.

En la siguiente imagen nuestro porcentaje es del 1,18%, lo que indica que de cada 100 visitas se han producido 1,18 ventas.

Ticket medio del pedido

Indica la cantidad monetaria media que obtenemos por cada venta.
En la imagen anterior, el valor medio de nuestro pedido es de 66,83€.

Factores externos a considerar en el análisis de la analítica web

Evolución de la competencia y características del público objetivo

La competencia en el mercado en línea es feroz y está en constante evolución. Es fundamental seguir de cerca los movimientos de los competidores, analizando sus estrategias, ofertas y promociones para poder adaptarse y destacar en el mercado. Además, es necesario comprender a fondo las características y necesidades de nuestro público objetivo. Esto implica tener en cuenta su demografía, preferencias, comportamiento de compra y cualquier cambio en estos factores que pueda afectar la estrategia de marketing y la analítica web de nuestra tienda online.

Tendencias del mercado y su impacto en la analítica web

Las tendencias del mercado no son estáticas y pueden cambiar rápidamente. Es esencial estar al tanto de las últimas tendencias en la industria y cómo estas pueden afectar a nuestra tienda online. Por ejemplo, el auge del comercio electrónico móvil o el cambio en las preferencias de compra hacia productos sostenibles. Estas tendencias pueden influir en la forma en que los usuarios interactúan con nuestra tienda en línea y afectar las métricas de analítica web. Es necesario ajustar nuestras estrategias y tácticas para adaptarnos a estas tendencias y aprovechar las oportunidades que ofrecen.

• Analizar regularmente la evolución de la competencia y adaptarse en consecuencia.
• Realizar investigaciones sobre el público objetivo, recopilando datos demográficos, preferencias y patrones de compra.
• Estar al tanto de las últimas tendencias en el mercado y entender cómo pueden afectar a nuestra tienda online.
• Ajustar nuestras estrategias y tácticas de marketing en función de los cambios en la competencia y las tendencias del mercado.

Implementación de embudos de conversión en tiendas online

División del proceso de compra en fases

La implementación de embudos de conversión en tiendas online consiste en dividir el proceso de compra en diferentes fases, con el objetivo de analizar con mayor detalle cómo interactúan los usuarios con cada etapa. Esto proporciona una comprensión más completa del recorrido del cliente y permite identificar áreas de mejora en el proceso de compra.

La primera fase del embudo de conversión es la atracción de tráfico hacia la tienda online. Aquí se analizan métricas como las visitas o sesiones, el porcentaje de rebote y el origen de las visitas. Estos datos permiten evaluar la efectividad de las estrategias de marketing y publicidad utilizadas para atraer a los usuarios al sitio.

A continuación, se encuentra la fase de interés, donde el usuario muestra un mayor compromiso con la tienda y sus productos. En esta etapa se evalúan métricas como el tiempo en el sitio, las páginas vistas y la frecuencia de visita. Estos datos indican el nivel de interés y engagement que genera la tienda en los usuarios.

La siguiente fase es la de decisión, donde el usuario se encuentra en el proceso de toma de decisiones de compra. Aquí se analizan métricas como el porcentaje de conversión de comercio electrónico y la cesta media o valor medio del pedido. Estos datos revelan la efectividad de la tienda en convertir visitas en ventas y el valor promedio de cada transacción.

Finalmente, está la fase de acción, donde el usuario realiza la compra. Es importante analizar métricas como la tasa de abandono de carritos y la tasa de éxito de compra. Estos datos indican posibles obstáculos o fricciones que pueden estar impidiendo la finalización de la compra.

Análisis detallado del comportamiento de los usuarios

La implementación de embudos de conversión permite realizar un análisis detallado del comportamiento de los usuarios en cada fase del proceso de compra. Esto se logra gracias a la recopilación de datos mediante herramientas de analítica web.

Es importante analizar cómo los usuarios interactúan con cada fase del embudo. ¿En qué etapa abandonan más frecuentemente? ¿Cuánto tiempo dedican en cada fase? ¿Cuáles son las páginas más visitadas en cada etapa?

Este análisis detallado proporciona una visión precisa de los puntos clave de mejora en el proceso de compra. Por ejemplo, si se detecta que muchos usuarios abandonan en la fase de decisión, se pueden implementar estrategias para mejorar la persuasión o simplificar el proceso de compra. Si se observa que hay un alto porcentaje de abandono de carritos en la fase de acción, se pueden identificar posibles fricciones en el proceso de pago y buscar soluciones para reducirlas.

Importancia de la analítica web para la toma de decisiones informadas

Mejora de estrategias de marketing

La analítica web proporciona información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios en una tienda online, lo que permite mejorar las estrategias de marketing. Al analizar las métricas clave como las visitas, el porcentaje de rebote y el tiempo en el sitio, es posible identificar áreas de mejora y ajustar las estrategias de promoción y publicidad.

Además, al conocer el origen de las visitas y el comportamiento de los usuarios en el proceso de compra, se pueden segmentar las campañas de marketing y dirigirlas de manera más efectiva al público objetivo adecuado. Esto permite maximizar la inversión en marketing y obtener un mayor retorno de inversión.

Optimización del proceso de compra para aumentar ventas

La analítica web también es crucial para optimizar el proceso de compra y aumentar las ventas en una tienda online. Al estudiar el camino que siguen los usuarios a lo largo del embudo de conversión, se pueden identificar posibles obstáculos o puntos de fuga en el proceso de compra.

Utilizando la información recopilada a través de la analítica web, se pueden implementar mejoras en la navegación del sitio, simplificar el proceso de checkout y ofrecer recomendaciones de productos relevantes. Esto proporciona una experiencia de compra más fluida y atractiva para los usuarios, lo que se traduce en una mayor tasa de conversión y un incremento en las ventas.