No es éste un artículo de opinión sino, como de vez en cuando hago, más bien unos apuntes personales que, por si pueden servir a alguien, convierto en artículo del blog.
En este caso de trata de resumir las métricas más básicas, utilizadas en analítica web, todas ellas referidas al análisis del denominado clickstream, tal y como las selecciones y expone Avinash Kaushik en su libro ‘Analítica Web 2.0‘.
Ocho son, según este autor, las métricas cruciales:
- Visitas: refleja el hecho de que alguien ha visitado el sitio web y ha pasado un cierto tiempo en él. Técnicamente se corresponde con el concepto de sesión.
- Visitantes únicos: intenta identificar las personas diferentes que han visitado el sitio. Es, sin embargo, prácticamente imposible asegurar que se miden realmente personas diferentes. Existen cierto crterios y técnicas (dirección IP y navegador, uso de cookies, etc) que, sin poder asegurar la correspondencia exacta, sí parecen constituir buenas aproximaciones.
- Tiempo en la página: tiempo que el visitante pasa en una página durante una sesión.
- Tiempo en el sitio: tiempo que el visitante pasa en el sitio durante una sesión.
- Tasa de rebote (bounce rate): Intenta identificar en qué medida los visitantes se han interesado por el sitio o no (en realidad, la tasa mide cuántos NO se han interesado). Se mide como porcentaje de visitas que han permanecido en la página o el sitio menos de un umbral de tiempo determinado (por ejemplo, cinco segundos) o aquellos que sólo han visto una página en su visita.
- Tasa de salida (exit rate) : mide cuántos visitantes abandonan el sitio desde una página dada.
- Tasa de conversión (conversion rate): de especial interés para sitios dedicados al e-commerce o con unos objetivos de negocio concretos, pretende medir la tasa en que se consiguen esos objetivos, es decir, se realiza la conversión, por ejemplo, una venta. Se mide como un cociente entre un numerador que expresa el número de conversiones y un denominador que es el número de visitas o visitantes únicos.
- Compromiso (engagement): pretende una medida de hasta qué punto el vistante está comprometido con la marca o el sitio. Aunque existe un razonable consenso sobre el interés del concepto, no existe un algoritmo que claramente nos mida ese compromiso, por lo que en todo caso tendremos aproximaciones basadas en diferentes entendimientos de lo que significa ‘compromiso’ y diversos ‘trucos’ para medirlo.
Aunque estas métricas son básicas y gozan de una amplia aceptación y conocimiento, es importante conocer y reconocer que no existen algoritmos exactos y universalmente admitidos, aceptados e implementados para medirlas, por lo que diversas herramientas pueden arrojar resultados diferentes.
Se impone, pues, un enfoque pragmático y posibilista en el uso de estas métricas. Es importante conocer el concepto que quieren medir y es necesario estar al tanto de sus limitaciones, pero también hay que saber que, aunque sin una auténtica exactitud, sí suelen proporcionar precisión es decir, suelen ser consistentes, si mantenemos los mismos criterios y herramientas y, por tanto, permiten observar tendencias, tomar decisiones y seguir los resultados de dichas decisiones (recordar el artículo ‘La dualidad exactitud versus precisión‘).
En ese sentido, no son perfectas, pero sí útiles.
Y, en el fondo, eso es lo que importa.
