El contexto en la analítica, el barrio de tu sitio web

El otro día, durante mis vacaciones en el pueblo, me sorprendía ver mi casa desde la distancia mientras paseaba. Verla en el conjunto que formaba con otras casas, a lo que llamamos barrio o, aun más grande, en el conjunto de todo el pueblo, cambiaba totalmente la imagen que yo mismo me hacía de ella en mi día a día.

A veces con nuestros proyectos web nos pasa un poco lo mismo.

Generalmente estamos tan metidos en el proceso de desarrollo, de diseño y especialmente en la mejora del rendimiento (que es de lo que va este post) que solo vemos lo que queda limitado por las paredes invisibles de nuestro sitio.

Tendemos a evaluar cada cuestión en ese marco reducido y limitado. Por ejemplo:

  • ¿Que keywords estoy usando en cada página para mi SEO? ¿Las estoy repitiendo en diferentes páginas?
  • ¿Cuál es la tasa de rebote de mis 10 mejores páginas de entrada?
  • ¿Debo sacrificar la calidad/tamaño/diseño de las imágenes de mi home para mejorar la velocidad de carga?
  • ¿Son mis títulos y descripciones suficientemente atractivos para los snippets de Google?

Son preguntas muy relevantes, no hay duda, es nuestra obligación hacerlas y resolverlas. Sin embargo no significan gran cosa si no les damos contexto, si no las ponemos en el marco del paisaje sobre el que se sitúa nuestro proyecto.

Imaginemos que tenemos un escaparate en una calle frecuentada de cualquier ciudad. Nuestro objetivo será, probablemente, tratar de que los paseantes se detengan delante de el, que les llame la atención para que entren en la tienda y, en última instancia, que compren un producto.

  • ¿De qué colores debería ser el escaparate?
  • ¿Qué productos debería mostrar?
  • ¿Qué precios deberían tener?
  • ¿Debería ser minimalista?
  • ¿Debería tener un toldo? ¿y de qué tipo?

Para responder a todas estas preguntas es imprescindible darse una vuelta por el barrio y ver qué están haciendo otras tiendas. No queremos ser un escaparate más, queremos ser únicos o por lo menos mejorar las propuestas de otros negocios. Tratamos de ser más originales, más baratos, o puede que incluso más caros pero de mayor calidad.

Como vemos todo esto viene determinado por el contexto (barrio). El contexto determina hacia donde debemos avanzar, qué limites podemos ponernos en nuestro objetivos de mejora y nos da puntos de partida.

En los casos que mencionaba más arriba cuando hablaba de un proyecto web pasa lo mismo. Debemos dar un paso atrás, ganar perspectiva y contexto para responder a esas preguntas:

  • ¿Que keywords usa mi competencia y con cuáles estoy en condiciones de competir desde mi sitio web?
  • ¿Cuál es la tasa de rebote de mis 10 mejores referidos?
  • ¿Son más rápidas las homes de mis competidores? o ¿Puedo sacrificar un poco de velocidad para ganar en diseño y aun y todo seguir siendo competitivo?
  • ¿Son mis títulos y descripciones suficientemente atractivos para competir con los snippets de mis competidores en el SERP de Google para mis keywords?

Podemos ver como son preguntas muy parecidas pero ahora están en un contexto que da mucho más sentido a las respuestas y nos da algunas referencias con las que compararnos. Nos sirven como punto de partida e incluso a veces como destino.

En la analítica web sucede exactamente igual. Ningún dato de una métrica es bueno o malo por si mismo hasta que no le damos un contexto. Eso nos permite evaluarlo y sobre todo interpretarlo.

No olvidemos que la analítica no es recoger datos, o por lo menos no solo, sino que hay que interpretarlos y convertirlos en decisiones accionables. Una buena interpretación nos marca el camino a seguir.

Valga como ejemplo un caso con el que trabajaba recientemente:

Un sitio web con un blog muy potente en cuanto a inversión de recursos estaba registrando una tasa de rebote notablemente alta (por encima del 90%) en casi todos sus posts.

El autor me decía que no estaba muy preocupado con ese tema. Había leído que aunque la tasa de rebote era un valor de engagement relevante, también había leído que en un blog era habitual que se registraran tasas de rebote muy superiores a la media.

Esto es cierto. Se supone que los lectores visitan el sitio con mayor frecuencia y lo conocen lo suficientemente bien como para no tener que navegar con finalidad exploratoria, más allá de la noticia que les ha traído.

Ahora es el momento en el que damos contexto a esa tasa de rebote:

Olvidemos por un momento a las usuarios recurrentes. Demos por hecho que ellos ya conocen el sitio ya que no es la primera vez que pasan por aquí. Centrémonos en los usuarios nuevos, aquellos que llegan por primera vez al sitio y por tanto no lo conocen.

Resultaba que el dato para la tasa de rebote de los usuarios nuevos era muy similar al de los usuarios recurrentes (incluso un poco superior).

Es decir, los usuarios no hacían clic en ningún sitio de la página porque no encontraban la suficiente motivación para hacerlo. Simplemente. El mantra de que el blog tenía una alta tasa de rebote solamente por serlo se desmontaba.

Úncamente dando contexto (segmentando la muestra de la tasa de rebote con la dimensión Tipo de usuario) podíamos evaluar correctamente la situación y tomar una decisión para la mejora del rendimiento del sitio. En este caso mejorar las CTA (las llamadas a la acción).

Sé que es un ejemplo muy simple pero creo que nos ayuda mucho a entender lo necesario que es dar contexto a los datos para ser capaz de interpretarlos adecuadamente. Los datos sin contexto no valen para nada, son solo ruido y lotería.
Si quieres hacer un buen trabajo con las estrategias de marketing online en tu sitio web no te queda más remedio que conocer el contexto en el que se desarrolla y tomar la suficiente distancia para poder analizarlo con perspectiva.

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