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El correcto emplazamiento para tu CTA Es realmente importante que investigues mediante la analítica dónde es mejor poner el CTA o Call To Action. Todas las páginas, incluso las que no son la Home o no son una landing page específica para una campaña, tienen que tener un objetivo a seguir y es importante que el CTA para este objetivo esté claramente definido y sea claramente visible.

Podrá ser criticable, a muchos no les parecerá, pero dados los tiempos actuales, no se puede negar que la IA abarata costos, y muchas áreas donde ciertas personitas se ponían divas, pueden ser fácilmente sustituidas evitando de esa manera caras, gestos, actitudes y comportamientos que no son adecuados (hay mucha gente valiosa, pero los que han lidiado con las nuevas generaciones, sabrán que no tenemos precisamente el mejor material en las aulas), y al menos en el caso particular de este sitio , ha evitado problemas de copyright y de adaptación, por lo que definitivamente aún con sus detalles, la IA va a tener su auge, y he aquí la 13° parte de creaciones de imágenes con la IA de Meta (Llama 3.2) que han permitido ilustrar varios de mis artículos en diferentes blogs .

Una de las primeras cosas en las que tienes que fijarte es que los textos estén bien escritos y sean fáciles de entender. Siempre es mejor que las frases sean cortas.   Analiza que la página web contenga un lenguaje claro y conciso. Normalmente a la gente le suele gustar más cuando se trata de un lenguaje familiar, amigable, cercano.

Siempre se puede mejorar, por eso se aplica el proceso CRO en todo. El proceso CRO significa Conversion Rate Optimization, o lo que es lo mismo, Optimización del Ratio de Conversión, y es un proceso de cinco fases, un proceso circular, que nunca para, siempre tiene que volverse a empezar una y otra vez, y es que siempre se pueden hacer las cosas mejor.

En analítica web tenemos que enfocarnos en mejorar el tráfico, rentabilizar las inversiones publicitarias y mejorar la conversión dentro de nuestra web. Una de las formas principales de mejorar la conversión es mediante los formularios de contacto y mediante la optimización de los carritos de la compra.

Lo primero que tenemos que saber es por qué los usuarios me abandonan, esto nos ayuda a detectar áreas problemáticas y poder investigar qué mejoras podemos realizar para mejorar. Para ello vamos a usar dos tácticas: Por una parte el análisis de abandono en las rutas de Google Analytics combinando con el análisis de usuario de Analytics, y por las grabaciones y los mapas de color de Hotjar.

Con la tecnología hemos topado, tantas herramientas y tantas estadísticas estupendamente elaboradas que no nos hemos dado cuenta de que muchas veces y como nos decía nuestra abuela, preguntando se llega a Roma.

Existen varias plataformas que nos pueden ayudar a detectar fallos en nuestra usabilidad, muchas de ellas gratuitas. Recuerda que la mayor parte de las veces estas plataformas nos van a ayudar a detectar errores, pero no la magnitud de los mismos, entre ellas está Usability Hub.

Avinash Kaushik, auténtico gurú de la analítica web, siempre ha dicho que si en una empresa se van a invertir 100€ en analítica digital, siempre es mejor que se inviertan sólo 10€ en plataformas de medida y 90€ en contratar al mejor personal de analítica posible.

La forma en la que Google Analytics calcula el tiempo que el usuario está navegando en nuestro sitio es calculando el tiempo que pasa desde la primera interacción con el sitio hasta lo último que hace antes de salir.  

Google Analytics interpreta “rebote” como toda visita que abandona el sitio sin realizar ninguna interacción que Analytics sea capaz de medir, esto significa que probablemente haya hecho interacciones pero que Google Analytics no haya sido capaz de medirlo.

Las dimensiones son atributos de los datos, por ejemplo, “Málaga” como ciudad o una url como la dimensión de una “página”. Son atributos cualitativos, que no hacen referencia a números.   Las métricas, por otra parte, son numéricas, cuantitativas. Por ejemplo, el número de sesiones, el número de páginas vistas o el número de usuarios, en Analytics encontramos siempre las dimensiones en filas, y las métricas en columnas, como en este caso.

Uno de los principales motivos de error de todos los analistas es la forma en la que vemos el mundo y cómo tenemos construida nuestra propia cabeza. Ya te has dado cuenta de que la sospecha acerca de lo que te dicen los datos ha de ser siempre una máxima, pero no sólo has de sospechar de eso sino de ti mismo.

El hecho de que dos variables aumentan a la vez no significa que una sea consecuencia de la otra. Parece muy sencillo, pero es muy equivocarnos en este aspecto, por ejemplo podemos equivocarnos y pensar que nuestro aumento de tráfico en la web es consecuencia del aumento de visibilidad en redes sociales, pero no darnos cuenta de que ambos aumentos tienen que ver con que se ha hecho una campaña de publicidad, por ejemplo, o porque de repente hemos empezado a posicionar por una palabra clave realmente importante.

Muchas veces, si nuestro rol como analista web es independiente de nuestro papel como responsable de las acciones de marketing digital tendremos que ejercer de auténticos policías de la información.   No es extraño que un Community Manager, un responsable de SEO o la persona que se encarga de la publicidad se enfoquen en mejorar KPI’s que tienen que ver con demostrar su desempeño pero que no son realmente importantes para el negocio.

Cuando empieces a extraer datos de Analytics y te des cuenta de ciertos comportamientos de tus usuarios, pronto empezarás a detectar patrones y establecer promedios, sobre todo cuando empiezas a trabajar con grandes cantidades de datos. Ten en cuenta, además, que Google Analytics comienza a hacer promedios cuando empieza a tener demasiada información de visitas.

Es la hora de jugar a hacer experimentos, vamos a usar Google Analytics parar exprimirlo el máximo, y para probar los experimentos de los tests AB. ¿Qué es un test AB para empezar? Un test AB ofrece dos versiones de un mismo elemento y mido cual funciona mejor. Se la ofrezco indistintamente a una muestra de usuarios y así puedo medir la efectividad de una estrategia de marketing o de una landed page.

Analytics Intelligence es un motor algorítmico capaz de detectar cualquier cambio significativo en todos los patrones del tráfico, esto significa que si algo cambia en la forma en la que los usuarios relacionan con tu web respecto a cómo lo hacían antes, Analytics te va a avisar.

Una de nuestras principales misiones como exploradores expertos es estudiar por qué el usuario acaba tomando sus decisiones de compra. No siempre tenemos que observar los datos con el objetivo de entender el flujo de usuarios y cómo mejorarlo a nivel de estructura o de información, o para evitar pérdidas de usuarios.

Para manejar mejor toda información que nos proporciona Google Analytics, lo primero que debes hacer es saber diferenciar entre filtros y segmentos, parecen lo mismo pero son diferentes, mediante los filtros lo que hacemos es seleccionar unos datos según los parámetros que definimos y descartamos, mediante los segmentos lo que hago es filtrar información pero solo de forma temporal, teniendo en cuenta los datos que tiene ya Analytics, los filtros pueden consultar información en este caso en concreto, pero luego puedo volver a toda la información completa siempre que quiera.