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Web Analytics: ¿qué es y cómo aplicarlo en marketing?

    Por Pep Canals, publicado en 31 agosto 2020

    El web analytics (analítica web) es una disciplina del marketing que consiste en analizar los datos procedentes de la actividad de los usuarios en propiedades digitales como sitios web o aplicaciones. El objetivo es identificar las estrategias de marketing más exitosas para orientar la toma de decisiones y mejorar los resultados de la empresa.

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    Web Analytics que es y como aplicarlo en marketing

     

    Características clave del web analytics

    El web analytics busca obtener una visión objetiva de lo que está ocurriendo con nuestro marketing digital.

    A día de hoy, disponemos de una enorme cantidad de datos sobre el comportamiento online de los consumidores, el reto está en ser capaz de captarlos, ordenarlos y convertirlos en información valiosa.

    Para ello, el web analytics se apoya en una multitud de plataformas, como Google Analytics (información general sobre sitios web), Google Attribution (centrada en la atribución de conversiones), YouTube Analytics, Facebook Insights y un largo etcétera. También existen soluciones de pago que buscan integrar la información de diferentes plataformas y ofrecer una visión integral de todo el viaje del cliente.

    Sea cual sea la plataforma escogida, podemos distinguir entre dos grandes tipos de análisis:

    • Análisis descriptivo: se centra en ofrecer una descripción de lo que está ocurriendo en un momento determinado.

    • Análisis predictivo y prescriptivo: a partir de los datos descriptivos, intenta prever el futuro y orientar las campañas, productos y servicios a lanzar para obtener mejores resultados.

     

    Métricas clave en web analytics

    Para que el web analytics pueda cumplir su función, es esencial centrarnos en las métricas más relevantes.

    Podemos obtener un sinfín de datos sobre la actividad de los usuarios en internet, pero muchos de ellos no se corresponden con los objetivos finales de nuestro negocio. Son las llamadas "vanity metrics" (un ejemplo clásico puede ser el número de "me gusta" en redes sociales, que no aporta mucho si no lo ponemos en contexto).

    En el lado opuesto de la moneda tenemos los indicadores clave de desempeño o KPIs, esto es, las métricas que realmente tienen la capacidad de decirnos si estamos en el camino adecuado. Los KPI concretos a monitorizar siempre dependerán de las circunstancias de la empresa, pero aquí tienes tres ejemplos muy frecuentes:

    • El retorno de la inversión o ROI. Se expresa en forma de porcentaje y nos indica la rentabilidad que hemos obtenido con una campaña digital concreta. Por ejemplo, si hemos invertido 1000 euros en Google Ads y hemos obtenido unas conversiones por valor de 3000 euros, el ROI de esa acción habrá sido del 200%.

    • El valor de tiempo de vida del cliente (LTV). Esta métrica se corresponde con el valor que un cliente aporta a una empresa durante todo el tiempo que sigue comprando sus productos. Por ejemplo, si María es cliente de la empresa A durante 5 años y realiza 2 compras anuales con un importe medio de 100 euros cada una, su LTV será de 1000 euros.

    • El coste por adquisición (CPA). El CPA nos indica el coste medio de adquirir un nuevo cliente. Por ejemplo, si hemos invertido 5000 euros en marketing digital para obtener 500 clientes nuevos, el CPA será de 10 euros.

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    Pep Canals

    Data Scientists en Cyberclick. Responsable de las campañas de SEM y de los proyectos de Data Science. ____________________________________________________________________ Data Scientists at Cyberclick. Responsible for SEM campaigns and Data Science projects.