Su Guía para comprender los términos Clave de Análisis

El siguiente es un breve extracto de nuestro libro, Investigando la experiencia de usuario: Análisis, escrito por Luke Hay. Es la guía definitiva para usar el análisis para mejorar la experiencia del usuario. Los miembros Premium de SitePoint obtienen acceso con su membresía, o puedes comprar una copia en tiendas de todo el mundo.

Para aquellos que no están acostumbrados a mirar análisis de sitios web, parte de la terminología puede parecer un idioma extranjero. Esto puede ser aún más confuso cuando los términos cambian, o cuando diferentes herramientas usan términos diferentes para describir lo mismo.

Algunos términos de análisis que se usan regularmente a menudo se malinterpretan. En algunos casos, una comprensión parcial de un término puede ser más peligrosa que no tener comprensión alguna. Un ejemplo comúnmente mal entendido es la palabra «golpe».

A menudo se piensa que una visita es sinónimo de una vista de página o una visita. Este no es el caso, ya que cada solicitud de archivo a un servidor web es una visita individual.

Esto significa que, si una página web contiene cinco imágenes, un usuario que vea esta página contará como una vista de página pero seis visitas (las cinco imágenes más la página HTML en sí). ¡Puede ver cómo este malentendido puede conducir a una comprensión extremadamente inexacta de los datos! Esta sección cubre los términos de análisis más importantes. (También hay definiciones cortas de los términos principales en el glosario al final de este libro.)

Dimensiones y métricas

Todos los datos de sus informes de análisis se pueden dividir en dimensiones y métricas. Es importante saber qué significa cada término para que pueda analizar mejor sus datos. Una buena comprensión de las dimensiones y las métricas también es importante para configurar informes y paneles personalizados.

Las dimensiones son una forma de agrupar datos, una forma de categorización o identificación. Una dimensión no se refiere al tamaño de algo (un malentendido común). Las dimensiones se muestran normalmente en la primera columna de los informes. Ejemplos de dimensiones incluyen País, Título de Página y Tipo de Dispositivo.Las métricas

, por otro lado, son los números asociados con esas dimensiones. Aparecen en las otras columnas de sus informes, mostrando los números relacionados con las dimensiones en la primera columna. Ejemplos de métricas incluyen Vistas de página, Tasa de Rebote y Promedio. Tiempo en Página. Las métricas te ayudan a comprender el comportamiento de tus usuarios. Cuentan la frecuencia con la que suceden las cosas, como el número de visitas a tu sitio web o aplicación. Las métricas pueden ser totales, promedios o porcentajes de un total.

La siguiente imagen muestra las dimensiones y las métricas, así como las diferentes formas en que se cuentan las métricas:

Una manera fácil de diferenciar los dos es recordar que las dimensiones a menudo son palabras, mientras que las métricas son más probables que sean números.

Sesiones, Visitas, Vistas de Página y Vistas de Página únicas

Como se mencionó en el capítulo anterior, a menudo hay confusión entre sesiones, visitas y vistas de página. En primer lugar, vale la pena señalar que las sesiones y las visitas son esencialmente la misma cosa. Google Analytics utilizó anteriormente el término «visita», pero cambió la terminología a» sesiones » en 2014. Otras herramientas, como Adobe Analytics, siguen utilizando el término «visitas».

Generalmente encontrará que los dos términos se usan indistintamente, pero mientras sepa que se refieren a la misma cosa, no debería ser un problema.

Una sesión, o visita, es un grupo de interacciones (o una sola interacción) que un usuario realiza dentro de un marco de tiempo determinado en su sitio web. Las sesiones de Google Analytics se extinguen después de 30 minutos de inactividad de forma predeterminada, aunque puede cambiar esto usted mismo en la configuración de analytics.

Esto significa que, si su usuario va a prepararse un café, deja su sitio web abierto en su navegador y regresa dentro de media hora, esto se contará como la misma sesión. Lo mismo puede decirse de los usuarios que saltan entre varias pestañas. Sin embargo, la mayoría de las veces, las sesiones representan una navegación continua por su sitio web.

Las sesiones no diferencian entre individuos únicos. Solo cuentan el número de sesiones, independientemente de quién las esté haciendo. Si visito su sitio web por la mañana y vuelvo por la noche, eso todavía contaría como dos sesiones. El uso de otras métricas, como usuarios o visitantes, te dará información sobre las personas que visitan tu sitio web. La siguiente sección de este capítulo cubre a los usuarios y visitantes en detalle.

Las vistas de página son simplemente vistas a una página HTML o, menos comúnmente, vistas de página virtuales. Una vista de página virtual es una forma de decirle a Google Analytics que registre una vista de página si no se ha cargado una nueva página HTML. Las vistas de página virtuales requieren etiquetas adicionales en forma de código JavaScript. Puede usarlos en cualquier lugar donde se cargue el contenido sin recargar la página, o cuando dos o más piezas de contenido puedan residir en la misma URL, por ejemplo, un envío de formulario o las compras de una página.

Puede tener varias vistas de página durante una sesión si un usuario está navegando por su sitio web. Las vistas de página normalmente se clasifican como vistas de página y vistas de página únicas. Si un usuario ve la misma página más de una vez durante una sesión, solo contará como una única vista de página única. Esto es útil si desea tener una idea de cuántas sesiones incluyeron una vista a una página en particular, pero no desea que los usuarios que regresaron a esa página en la misma sesión inflen ese número.

Usuarios y Visitantes

Como Uxers, tenemos una buena idea de lo que es un «usuario». En nuestra industria, los usuarios generalmente se definen como personas individuales que interactúan con nuestro producto, a menudo un sitio web, una aplicación o un software. Sin embargo, los paquetes de análisis rara vez tienen una forma de identificar con precisión a las personas, por lo que en análisis el término «usuario» tiene un significado ligeramente diferente del normal.

La mayoría de las principales herramientas de análisis identificarán a los usuarios en función de las cookies. Si visito su sitio web desde mi computadora portátil, su herramienta de análisis normalmente colocará una cookie en mi navegador para que, cuando regrese, me reconozca como la misma persona que visitó anteriormente.

Esto es en general correcto, pero no tiene en cuenta que podría compartir mi computadora portátil con otra persona. Esto significa que dos personas diferentes se pueden contar como el mismo usuario. Por el contrario, las herramientas de análisis a menudo no pueden identificar las visitas entre dispositivos (o entre navegadores). Si visito su sitio web desde mi tableta, es poco probable que su herramienta de análisis me identifique como el mismo usuario que visitó desde mi computadora portátil.

Si tiene un sitio web que requiere que los usuarios inicien sesión o utiliza algún otro tipo de identificador único, como una dirección de correo electrónico o un número de teléfono móvil, esto puede permitirle rastrear a los usuarios en todos los dispositivos. Sin embargo, esto requiere una configuración adicional y depende de que los usuarios inicien sesión o se identifiquen en cada uno de sus dispositivos.

Al igual que con las sesiones y visitas, «usuarios» y «visitantes» son generalmente términos diferentes para la misma cosa. Diferentes herramientas usarán terminología diferente, pero siempre y cuando recuerde que los visitantes y los usuarios normalmente describen a un individuo teórico, basado en una cookie, entonces eso será suficiente.

Los usuarios, o visitantes, a menudo se dividen en» nuevos «y»que regresan». Los visitantes nuevos son personas que han visitado su sitio web por primera vez durante el período de informe, mientras que los visitantes que regresan lo han visitado más de una vez. Al desglosar esto, su herramienta de análisis le permite comparar fácilmente el comportamiento de estos dos grupos de usuarios.

Sin embargo, debes tener cuidado aquí, ya que las métricas «nuevo» y «devuelto» pueden no ser tan precisas como esperarías. Como se mencionó anteriormente, los paquetes de análisis rara vez rastrean las visitas entre dispositivos. Esto significa que, si comienzo algo en mi teléfono y lo termino en mi computadora portátil, es probable que me graben como un usuario «nuevo» cuando lo visite a través de mi computadora portátil. Además, los usuarios se registrarán como» nuevos » si borran sus cookies, o tienen instalado un bloqueador de anuncios o JavaScript.

Duración de la visita/Sesión y Tiempo en la página

Las métricas basadas en el tiempo son notoriamente inexactas. Esto se debe en parte a la forma en que se calculan y en parte a la incapacidad de rastrear la atención de un usuario.

Google Analytics calcula la duración de la sesión como el tiempo transcurrido entre la primera y la última interacción durante una visita a tu sitio web. No calcula, como es de esperar, la duración en función de cuándo llega el usuario a su sitio web y cuándo se va. Google Analytics no tiene forma de saber cuándo un usuario sale de tu sitio web; solo puede rastrear sus interacciones mientras están en él. Esto significa que, si un usuario pasa cinco minutos mirando tu página de inicio, 20 minutos leyendo una publicación de blog y luego sale del sitio web, la duración de su visita fue de solo cinco minutos. Por el contrario, si un usuario ha dejado su sitio web abierto en otra pestaña durante diez minutos mientras navega por otro sitio, siempre y cuando regrese a su sitio y se mueva a otra página web, ¡esos diez minutos contarán para su duración en su sitio!

Las métricas de tiempo en página funcionan de manera similar a la duración de la sesión. El temporizador se inicia cuando un usuario carga por primera vez una página en particular y se detiene cuando pasa a otra página del sitio web. No se registra la hora de esa página si un usuario sale de su sitio web desde allí. Esto significa que un usuario puede leer una publicación de blog larga en su sitio web, pero si sale de ese punto antes de ver cualquier otra página, su «tiempo en la página» grabado será de cero segundos. Si un usuario solo visita una página durante su sesión, tanto su tiempo en esa página como la duración de su sesión se registrarán como cero segundos.

Todo esto significa que las métricas basadas en el tiempo no son muy precisas en absoluto.

Esto subraya la importancia de analizar en función de las tendencias a lo largo del tiempo, en lugar de mirar cifras exactas. Si la duración media de la sesión es de cinco minutos, es posible que eso no te diga mucho. Es mejor centrarse en la duración de la sesión el mes pasado o el año pasado, y analizar si esto ha aumentado o disminuido, y, lo que es más importante, descubrir por qué.

Sin embargo, debes tener cuidado aquí. Si, por ejemplo, una publicación de blog en tu sitio web recibe mucha atención en las redes sociales un mes y atrae a muchos usuarios que acaban de leer la publicación, y luego se van, esto por sí solo podría afectar enormemente la duración promedio de tu sesión. Esto subraya la necesidad de estar al tanto de lo que está sucediendo en todo tu sitio web y evitar enfocarte en las cifras de los titulares.

Tasas de rebote y salida

Dos métricas que a menudo se confunden son las tasas de rebote y salida. Estos se informan de maneras ligeramente diferentes en diferentes herramientas de análisis. Las siguientes definiciones se basan en cómo se reportan en Google Analytics.

Un rebote describe una visita de una sola página a un sitio web. Esto significa que el usuario llega a una página y luego se va sin ver ninguna otra página. La tasa de rebote es el porcentaje de visitas a un sitio web, o página web, que fueron rebotadas. Una tasa de rebote del 10% significa que uno de cada diez visitantes de tu sitio web solo visitó una página durante su sesión. Es lo mismo para páginas individuales. Si tu página «acerca de» tiene una tasa de rebote del 50%, esto significa que el 50% de las sesiones que incluyeron una visita a esta página fueron visitas de una sola página.

La tasa de salida de una página muestra el porcentaje de visitas a la página que terminaron con los usuarios saliendo del sitio desde allí. El siguiente diagrama muestra cómo se diferencian los rebotes y las salidas.

Estas dos métricas son similares, pero es importante entender la diferencia entre ellas. La tasa de rebote de una página se ve afectada en gran medida por el número de personas que ingresan al sitio web en esa página. A menudo, la tasa de salida es una métrica más útil para usar por esta razón.

Vale la pena mencionar que una alta tasa de rebote o salida no siempre es algo malo. Los usuarios pueden aterrizar en una página, obtener la información que estaban buscando y luego irse felices. Un ejemplo de esto podría ser un usuario que llega a la página de contacto de su sitio web, encuentra su número de teléfono y lo llama. En este caso, el usuario ha logrado su objetivo de forma rápida y eficiente.

Cubriremos la mejor manera de usar las tasas de rebote y salida en su análisis más adelante. Por ahora, sin embargo, solo asegúrate de saber la diferencia entre los dos.

Conversiones y objetivos

Como se describe en el capítulo anterior, un objetivo es una acción notable realizada por un usuario en su sitio web, o una acción que se realiza fuera del sitio, pero que se incorpora a su herramienta de análisis. Un ejemplo de esto podría ser una llamada telefónica, si tiene un software de seguimiento de llamadas ejecutándose en su sitio web.

Un objetivo puede ser tan simple como ver una página en particular o completar un formulario en particular. Las metas a menudo se conocen como» conversiones», pero en realidad son solo un tipo de conversión. En Google Analytics, las conversiones también se refieren a compras en sitios web de comercio electrónico.

La gente suele hablar de la tasa de conversión de un sitio web. En Google Analytics, este es el porcentaje de visitas que incluyen una conversión: un usuario activa un objetivo o completa una transacción de comercio electrónico. En otras herramientas, también puede referirse al porcentaje de usuarios únicos que han completado una conversión.

Si el sitio web en cuestión es un sitio de comercio electrónico, el término conversión normalmente solo se referirá a las compras. Si el sitio web no es un sitio de comercio electrónico, la tasa de conversión puede ser una tasa combinada para todos los objetivos o la tasa de conversión del objetivo más importante o principal.

Como no hay una definición coherente de a qué actividad se refiere la tasa de conversión, siempre es bueno verificar lo que alguien quiere decir cuando usa el término.

Una conversión es simplemente mover a alguien de un estado a otro. Por ejemplo, mover a alguien que no ha hecho una compra a alguien que tiene. O incluso trasladar a alguien a quien no le gusta tu marca a alguien que sí le gusta. Cada conversión deseada debe ser mensurable de una forma u otra, y se puede usar un objetivo o una serie de objetivos para hacer esto en analytics.

Segmentos y filtros

Las herramientas de análisis generalmente proporcionarán opciones para segmentar o filtrar sus datos. La segmentación describe la agrupación de usuarios con características similares y la visualización de los datos de esos grupos, a menudo en comparación con otros grupos. Un ejemplo sería segmentar a los usuarios por el dispositivo que usaron para visitar su sitio web, es decir, por móvil, tableta o computadora de escritorio. El filtrado tiene un propósito similar, pero elimina los datos de un grupo o grupos determinados, dejándole solo los datos del grupo o grupos que desea recopilar.

En Google Analytics, los filtros y los segmentos son opciones separadas, pero a menudo se confunden entre sí.Los filtros

se aplican en el nivel de vista de una cuenta y filtran la información para que nunca se registre en sus informes. Por ejemplo, si filtra las visitas de su dirección IP para una vista, esos datos simplemente no se recopilarán para esa vista. Los filtros son útiles para excluir datos que, de lo contrario, podrían sesgar sus informes de maneras que no desea.Los segmentos

se aplican a nivel de informe y filtran temporalmente la información de todos los informes. Por ejemplo, es posible que desee crear un segmento para usuarios móviles de Francia. Una vez que se aplique este segmento, todos los informes solo incluirán datos para usuarios móviles franceses. El segmento dejará de aplicarse cuando lo elimines manualmente o cuando cierres Google Analytics y regreses. Los segmentos pueden ser muy útiles para analizar el comportamiento de diferentes grupos de usuarios. Trataremos la segmentación de datos con más detalle más adelante en este capítulo.