Caso práctico de Analítica Web: Fidelizar al Lector

• 1 marzo, 2010
• Prestigia
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Marzo llegó y, como casi cada mes, toca coger los informes de Google Analytics y realizar una medición de resultados, cliente por cliente. Con algunos informes personalizados (marca de la casa) y algunos automáticos, podemos obtener algunas respuestas a las tan importantes preguntas que se tienen que plantear antes de realizar cualquier acción de Analítica Web.

Por ejemplo, en una Web de contenidos, el punto de partida es incrementar la fidelidad de los lectores. Son lo que realmente nos contarán si los contenidos valen la pena o, por el contrario, nuestro valor se pierde en este punto. A partir de aquí, se podrán plantear respuestas como si el interés de dichos contenidos es elevado, si se registran, si gracias a estos puntos pasarán a ser prescriptores, etc.

Vamos a un ejemplo práctico (y real), con los datos del pasado mes de Febrero que ayer terminó, comparando datos con el mismo mes del año 2008.

A rasgos generales, vamos a mirar los principales datos y los comparamos con el pasado año:

Visitas – Feb 2009: 11.711; Feb 2008: 7.183 (+63,04%)
Páginas vistas – Feb 2009: 39.987; Feb 2008: 19.697 (+103,01%)
Páginas/visita – Feb 2009: 3,41; Feb 2008: 2,74 (+24,52%)
Porcentaje de rebote – Feb 2009: 10,71%; Feb 2008: 65,96% (-83,77%)
Promedio de tiempo en el sitio – Feb 2009: 00:01:36; Feb 2008: 00:02:19 (-31,11%)
Porcentaje de visitas nuevas – Feb 2009: 79,98%; Feb 2008: 74,56% (+7,27%)

Con los dos datos en negrita, podemos afirmar que estamos generando interés en nuestros lectores. Se puede mejorar aún más, claro. Pero en un inicio, nuestro objetivo era generar fidelidad entre los lectores de dicha Web. Otro punto que puede sernos útil es la reducción del tiempo de en la página. Se ha reducido un 30%, por lo que a priori se podría decir que no es un buen dato. No lo creo, puesto que una de las primeras medidas que se realizó en esta Web (cuando propusimos el rediseño total) fue la concreción de artículos más profesionales y técnicos, disminuyendo su extensión. Esto es: hacerlos más útiles para los lectores y, viendo los resultados, parece que funcionó.

Seguimos mirando datos, ahora relativos directamente al mes en cuestión, teniendo en cuenta todas las herramientas que se utilizan para la promoción de dichos contenidos como sustento al principal objetivo: rendimiento de las mejores páginas de destino (¿tenemos que mejorarlas?), las palabras clave que nos llevan a esas páginas,  las mejores fuentes según hora del día (nos puede dar una idea sobre cómo el correo de feedburner es más/menos efectivo)… ¡La lista de parámetros podría ser interminable! Es por eso que, con una meta definida, se pueden hacer las correctas preguntas que nos darán las correctas respuestas.