El analisis tradicional esta basado en el concepto tradcional de los PAGEVIEWS, HITS, TOP EXIT PAGES Y VISTITOR SCREEN RESOLUTION.
Pero como bien menciona Avinash Kaushik en su libro de Web Analytics, las metricas deben evolucionar a:
- Click Density Analysis: Esto lo traduzco sencillamente a ver que es lo que esta generando mas clicks dentro de un espacio y la calidad de los clicks.
- Visitor primary purpose: Entender cual es la principal razon del usuario de estar en la pagina web.
- Task completion rate: Facilitar al usuario acciones concretas que podamos anticipar.
- Segmented visitor trends: Despues del analisis primario entender las tendencias, iendo de las comunes a las complejas y ver para que me sirven.
Ademas sin olvidar la parte cualitativa:
- Customer Satisfaction
- Net promoter indices
- Voice of the customer analysis
- Vistor engagement
- Stickiness
- Blog pulse
Dentro de todo este aspecto hay que tener presentes las herramientas para el DATA COLLECTION o la recoleccion de datos, que practicamente nos podemos remitir a cuatro categorias:
WEBLOGS: Sirven para analizar el comportamiento de los robots de los search engines para medir el exito de los esfuerzos de la estrategia de SEO.
WEB BEACONS: Son imagenes de 1x1 pixeles que son colocadas en las paginas web. Tambien se colocan en campanas de email para medir resultados. Se usan en Ad Networks y son optimas para monitorear el comprtamiento de los usuarios a traves de muchas paginas web.
JAVASCRIPT TAGS: Los web analytics dependen de los java tags. Es un pequenos script que se coloca al pie de la pagina web y esto permite el monitoreo. Este es el recolector de informacion mas usado.
PACKET SNIFFING: Son los mas sofisticados y aun usandolos se necesitas java scripts.
Una vez entendidos los recursos de DATA COLLECTION que existen, los proveedores que considero mas eficientes:
Y otra parte interesante de este tema es como analizar datos de la competencia, no siempre accesibles, pero si obvios:
PANEL BASED MEASUREMENT: Se utiliza un panel y este mide a traves de un sistema el comportamiento de los usuarios. El ejemplo mas claro es Comscore.
ISP BASED MEASUREMENT: Herramienta que permite monitorear la adquisicion de nuevos usuarios y ver el efecto de campanas. Un ejemplo puede ser hitwise.com.
SEARCH ENGINE DATA: Simple y sencillamente es a traves de los datos que el usuario llena al registrarse a un search engine o a los demas servicios de comunicacion de un portal. MSN a traves de sus Windows Live ID o una cuenta de Google.
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