El nuevo navegador de internet Google Chrome ha sido el títular de numerosos portales de internet a lo largo de este mes de septiembre. Con la llegada de Google Chrome se añade un nuevo protagonista a la guerra de navegadores. A continuación recogemos los primeros datos de participación en el mercado de navegadores:

-Según el último boletín de la empresa de tráfico Web Net Aplicattions que lleve el tráfico de varios portales en el mundo, la participación de Google Chrome en el mes de septiembre ha sido de un 0,85%. Según Net Applications, el porcentaje de usuarios de Chrome cayó en esta última semana del 0,85% al 0,77%, una cantidad pequeña pero que indica una tendencia a la baja en su uso. La consultora destaca que durante los primeros días Chrome alcanzó un 1% del mercado, cayendo al 0,85% en su segunda

- Para el portal Online enfocado en temas de internet la participación de Google Chrome ha sido para los primeros días de septiembre de un 3,81%.

- Para el portal Error500 especializado en internet la cuota de mercado de Google Chrome fue del 5% para la primera quincena de septiembre.  

- Según el famoso portal Desarrollo Web enfocado en temas de programación web la participación de Google Chrome alcanzo un 2% durante los primeros días de septiembre.

Interfaz de la herramienta

Inicialmente deberemos insertar los datos de login de nuestra cuenta Google, lo que nos permitirá seleccionar el perfil que queremos cargar. Podremos repetir esta operación para ir creando todos los perfiles que necesitemos. Una vez hemos accedido al perfil deseado podremos consultar la información estadística referente al tráfico del sitio web del mismo modo que se hace a través del servicio en linea de Google Analytics.

¿Pero alguna ventaja tendrá? En efecto, la primera y principal ventaja que podemos destacar frente a la navegación en la web es el uso de pestañas persistentes. Es decir, cuando un usuario accede a su panel web de Google Analytics va navegando de una web a otra para consultar distinta información como por ejemplo la procedencia de las visitas del sitio. Si después se quiere consultar el tiempo que los usuarios permanecen en el sitio web deberemos navegar hasta dicha sección, perdiendo así los datos anteriores. Con Google Analytics Reporting Suite cada vez que consultamos una sección se crea una pestaña nueva, pudiendo alternar entre ellas para volver atrás de forma mucho más rápida y eficiente para consultar un dato o comparar dos datos de diferente temática en un día en concreto.

Otro de los puntos débiles del programa es que no podemos seleccionar texto con la ayuda del ratón los datos que se nos muestran, impidiendo así la realización de algunas tareas o generación de informes en las que la opción Copy & Paste nos puede facilitar algunas labores.

Ha de quedar claro que la herramienta en sí no añade ninguna utilidad a las estadísticas que ya existen en Google Analytics, de hecho no es un programa de estadísticas web sino una interfaz alternativa a nuestras estadísticas web on-line. De hecho en su versión 3.2 no muestra todos los datos estadísticos web de los que disponemos a través de la página de Google Analytics.

La aplicación se distribuye bajo licencia freeware y, por el momento, sólo se encuentra en Inglés, aunque los datos cargados desde Google Analytics son mostrados en el idioma en el que tenemos configurada la cuenta de Analytics.

La herramienta sugeridora de palabras clave de Adwords de Google que hasta hace un par de días nos decía con una barrita verde qué palabras clave eran más utilizadas que otras en los buscadors ha pasado a la historia para decirnos de forma exacta cuántas veces se utiliza en un mes una determinada frase de búsqueda.

Faltará ver si esos datos coinciden con la realidad. Muchos realizaremos pruebas para comprobar la fiabilidad de los datos. De todas maneras esto representa un paso gigante en la etapa de consultoría de keywords en una campaña SEO y SEM.

Al introducir una palabra en ‘Google Insight for Search’ saldrán palabras claves relacionadas además de indicarnos cuál es la popularidad de dicha palabra clave a lo largo de un serie de tiempo y en qué países y regiones se utiliza.

Por ejemplo si escribo la palabra “coche”, la herramienta me indica que las palabras clave relacionadas más populares en los últimos 4 años son “alquiler coche”, “seguro coche”, “comprar coche”.

Con Google Insights podemos filtrar la consulta por país, subregión, períodos de tiempo y categorías. Por ejemplo podemos saber cuáles son las palabras más buscadas en Google por parte de los usuarios que residen en Asturias y que han hecho una búsqueda entre enero y marzo de 2008.

Otra de las funcionalidades que tiene Google Insights es que podemos comparar varias palabras clave para identificar su popularidad y tendencia. Por ejemplo podemos consultar cuál ha sido la evolución de la palabra “coche km 0″ versus la palabra “coche usado” a lo largo de los últimos 4 años.

Además de indicarnos las palabras clave más populares relacionadas con una temática nos indica cuáles son las palabras clave que han registrado un descenso o aumento significativo en su uso en los motores de búsqueda. De esta forma podemos monitorear palabras clave que van perdiendo o ganando fuerza a lo largo del tiempo.

Google Insights nos permite medir entre otras cosas las siguientes áreas de interés:

- Estacionalidad de una palabra clave: Al tener una data amplia que da desde el año 2004 podemos identificar patrones estacionales que se repiten en estos 4 años para una determinada palabra clave
- Estudios de marca: Comparando distintas nombres de marcas podemos identificar la popularidad de estás en el vocabulario de los usuarios de los buscadores
- Uso de palabras clave por regiones: Para el posicionamiento local de nuestra página web se hace imprescindible conocer cuáles son las palabras clave más utilizadas por los potenciales clientes más cercanos geográficamente a mi empresa. Asimismo podemos conocer exactamente las palabras clave que se utilizan en otros mercados geográficos de interés.

Entre las herramientas Google Adwords Sugestion Tool y Google Insights tenemos el estudio de mercado casi perfecto para saber cuáles son las frases de búsqueda que utilizan nuestros potenciales clientes en Google.

Así, si buscamos por ejemplo las búsquedas relacionadas con el Polonio 210: http://www.google.es/trends?q=polonio+210&ctab=0&geo=all&date=all&sort=0, vemos cómo se el nivel de búsquedas relacionadas con este término había sido históricamente inexistente, hasta que se produjo el envenenamiento de un espía ruso en Gran Bretaña mediante este elemento, con una enorme repercusión en los medios. Durante un tiempo, miles de personas realizaron búsquedas en Google relacionadas con el Polonio 210. Y, como vemos, los impactos mediáticos son pasajeros: el interés decayó pronto.

Si buscamos ahora algo más relacionado con lo sucedido en los últimos meses en España, vemos cómo “comprar piso” es una expresión cada vez menos utilizada en Google: reflejo del estancamiento de la actividad inmobiliaria en España. http://www.google.es/trends?q=comprar+vivienda&ctab=0

Y, finalmente, si comprobamos cómo los sufridos ciudadanos estamos combatiendo las progresivas subidas de los tipos de interés podemos ver que “financiar” figura cada vez más entre las búsquedas hechas en Google:http://www.google.es/trends?q=financiar&ctab=0

Está claro que las palabras clave son un reflejo de los intereses de la sociedad. Pero donde hay una amenaza siempre se esconde una oportunidad: produciendo contenidos en nuestra web relacionados con los términos que aumentan de interés en los buscadores, podemos aspirar a tener un mayor nivel de tráfico.

1. Procedencia de las visitas y referentes.
2. Uso del buscador interno
3. Análisis de la conversión

Cada uno de estos tres tipos de registro va a producir una serie de datos de los que, adecuadamente analizados, podremos extrapolar interesantes conclusiones.

1. Procedencia de las visitas

Prácticamente todos los paquetes de software que se emplean para el análisis del tráfico web permiten conocer la procedencia de las visitas que llegan a nuestra web. Esta localización se realiza por el número IP de la conexión. No es el objeto de este artículo entrar ahora en una explicación técnica del número IP. Baste decir que cada vez que nos conectamos a Internet, lo hacemos a través de un número único denominado dirección IP. Estos números están repartidos a nivel mundial por zonas, de forma que conociendo el número IP se puede, en muchas ocasiones, conocer de forma aproximada la procedencia de una visita. Quien tenga curiosidad puede comprobarlo visitando la web www.hostip.info. Al visitar esta web, cualquier visitante puede ver el número IP de su propia conexión y dicha web le mostrará, a través de un mapa de Google Maps, la localización aproximada de dicho número con una exactitud a nivel de barrio.

En el párrafo anterior hemos dicho que la localización por número IP funciona en muchas ocasiones. Lamentablemente, no lo hace siempre. En España, por ejemplo, las personas que navegan por Internet empleando la conexión ADSL de Telefónica, lo hacen a través de servidores especiales denominados “proxy-caché” que, aunque en general mejoran la velocidad de navegación por la Red, impiden que se pueda localizar exactamente una visita por IP, ya que todos los navegantes que acceden a Internet a través de este tipo de servidor comparten, a nivel público, una única IP, de forma que todas sus visitas se adjudicarían a la localización del servidor proxy-caché y no a la localización de cada uno de los usuarios.

En cambio, para muchos países europeos y Estados Unidos la IP sí nos puede decir desde qué barrio, ciudad y país se ha producido una cierta visita. Para extraer el máximo aprovechamiento de estos datos, nuestras estadísticas de tráfico web deberían poder mostrar por separado los datos de acceso a cada una de las versiones de nuestra web en cada idioma. De esta forma, tendremos claramente separados los datos de procedencia de las visitas que accedieron a nuestra web en inglés, alemán, holandés o español y será mucho más fácil identificar que áreas geográficas concentran el mayor interés por nuestros productos. Esta información nos podría ayudar a la hora de decidir estrategias de promoción off-line (¿dónde nos interesa más contratar publicidad en prensa, en anuncios por palabras o convocar un show-room en un hotel?) así como para comprobar el retorno sobre la inversión de las distintas versiones de nuestra web en cada idioma (¿en qué idioma es rentable desarrollar nuevos contenidos?), etc.

Conocer la procedencia geográfica de los visitantes a nuestra web, además, nos ayudará a segmentar cada uno de los datos siguientes para establecer perfiles de la demanda por cada país (¿los británicos buscan más villas en la Costa Brava o adosados en la Costa Blanca?), como veremos a continuación.

Una vez localizadas las visitas en el mapa, el segundo dato que nos va a aportar una gran riqueza de información es el referente que originó la visita. Para entendernos, las visitas a una web pueden llegar de forma directa, bien porque tenemos la dirección URL correspondiente almacenada en los favoritos, bien porque la tecleamos directamente en el campo de direcciones URL del navegador. Pero la mayoría de visitas llegan de forma indirecta: el usuario llegó a la web después de hacer clic sobre un enlace en otra página web distinta de la nuestra: es lo que denominamos referente. Los buscadores de Internet como Google, Live o Yahoo! suelen ser los referentes que mayor tráfico generan, seguidos por los directorios y otras webs.

La información de referentes la encontramos en prácticamente todos los paquetes de análisis de tráfico. En algunos de ellos, los referentes estarán separados en visitas procedentes de buscadores, y visitas procedentes de cualquier otra web. En las visitas procedentes de buscadores encontraremos, además, el apartado “palabras clave”, “keywords” o algún término similar. En este apartado se recogen los términos de búsqueda que los usuarios introdujeron en los buscadores para encontrar nuestra web. Del análisis de estos términos de búsqueda podemos aprender mucho:

• ¿Cómo formulan nuestros visitantes sus búsquedas?: viendo el listado de expresiones que emplean los visitantes, comprobaremos enseguida que se repiten fórmulas de búsqueda, como por ejemplo “tipo de vivienda” + “localización”. Esto nos da pistas sobre la forma en que deberíamos redactar los títulos y textos de nuestras fichas de producto para acercarnos más a la forma en que buscan los usuarios, pues ello aumentará nuestras posibilidades de estar en los primeros puestos en los buscadores.
• Extrayendo por separado cada palabra de las frases completas de búsqueda, podremos también extraer tendencias sobre hacia dónde se dirigen las preferencias de los usuarios: ¿se citó más “Madrid”, “Barcelona” o “Bilbao” en el último mes?, ¿apareció más “bungalow”, “adosado”, “ático”, “estudio” o “dúplex”…?, ¿se busca más “venta” o “alquiler”…?
• Y, obviamente, cruzando estos datos con los de la procedencia geográfica de las visitas, podemos empezar a dibujar perfiles de la demanda para cada país: ¿llegaron más visitas de Gran Bretaña que buscaban “villas” o “semidetached”?

A estas alturas, habrá quien pueda objetar que el número de visitas ha de ser muy alto para que la muestra tenga la validez suficiente para avalar este tipo de extrapolaciones. No obstante, cualquier propietario de una inmobiliaria pequeña o mediana que disponga de una web con un sistema adecuado de registro de tráfico comprobará enseguida que el número de visitas que registra su web fácilmente supera al que es capaz de atender a diario en su oficina física. Además, las personas que visitan su web no tienen ninguna presión comercial ni ninguna necesidad de aparentar pues tienen garantizado el anonimato. Así que podemos presumir que los datos que recojamos de nuestra web pueden tener un nivel de validez al menos igual, si no mayor, que el que recogemos a diario de nuestras entrevistas de venta cara a cara o por teléfono.

2. Uso del buscador interno

El segundo momento en donde nuestros visitantes nos aportan una enorme cantidad de información acerca de lo que desean es cuando emplean nuestro buscador interno. Casi todas las webs inmobiliarias disponen de un buscador interno en donde los visitantes pueden filtrar, de los inmuebles que componen la cartera disponible, aquellos que cumplen con una serie de criterios de búsqueda como, por ejemplo:

• Vivienda nueva o usada.
• Alquiler o compra.
• Tipo de inmueble: adosado, ático, piso, apartamento, bungalow…
• Localización: ciudad, barrio, playa o golf, costa o interior…
• Rango de precio.
• Etc.

Dado que el nivel de visitas de una web inmobiliaria, registrar cada una de estas búsquedas y hacer un análisis estadístico de estos datos equivale a disponer de un equipo de ventas tomando continuamente nota de las preferencias de los miles de compradores potenciales que visitan la web. En definitiva, cada una de estas búsquedas nos está diciendo el tipo de vivienda que está buscando el usuario, en qué zona preferiría vivir, si lo prefiere nuevo o usado e incluso el precio que estaría dispuesto a pagar por la propiedad de dicha vivienda. Todo ello recopilado de una forma anónima y sin ninguna presión comercial. Cruzar estos datos, de nuevo, con la procedencia geográfica de nuestros visitantes nos permite dibujar un nuevo perfil de demanda en donde por países, regiones o ciudades podemos establecer los tipos de vivienda preferidos, las áreas que crecen o decrecen en interés para la demanda y los niveles de precio que los potenciales compradores podrían admitir como razonables.

Las principales ventajas de un análisis estadístico de este tipo es que va a funcionar como un sondeo del mercado en tiempo real, que aprovechará las miles de visitas mensuales de nuestra web inmobiliaria, para dibujar un perfil de lo que la demanda desea en cada momento a un coste muy reducido, en tiempo real y con disponibilidad de consulta permanente. Los datos procedentes de este análisis pueden enfocar mejor nuestras labores de captación de inmuebles en venta hacia aquellas zonas y tipos de inmuebles más demandados en cada momento, optimizando el rendimiento de nuestra web al acercar más nuestra oferta a lo que la demanda nos exige.

3. Análisis de la conversión

Por último, debemos detenernos también en la información que el cliente nos da de sí mismo y de la satisfacción que ha obtenido al visitar nuestra web inmobiliaria. Aquí cabría contemplar aspectos tales como visitas repetidas que hizo a la web, número de páginas que vio en cada sesión, etc. Pero para el propósito de este artículo nos vamos a fijar exclusivamente en la medida de la conversión. Decimos que un visitante de una web se convierte en cliente de una web cuando cumple un cierto objetivo que habíamos prefijado para la web. En el caso de una web de comercio electrónico, está claro que la medida más clara de conversión se produce cuando una visita culmina en una venta. Podríamos decir entonces que si una web recibe 100.000 visitas y de éstas consigue 1.000 ventas, tiene un ratio de conversión de visitante en cliente del 1%. Es decir, de cada 100 visitas, 1 termina en venta.

En el caso de las web inmobiliarias, esta medida no está tan clara, ya que la venta no se completa online. El objetivo de la web inmobiliaria es, en la mayoría de los casos, provocar el primer contacto del cliente potencial con la inmobiliaria, bien en forma de una llamada, de un e-mail, etc. Pero hay otros puntos de la web que nos indican que la información sobre un determinado inmueble pudo provocar, al menos, un cierto interés en el usuario. De forma que podremos distinguir dos tipos de conversión:

• Conversión off-line: se producirá cuando, tras una visita a la web, el usuario realiza una llamada telefónica o una visita personal a la inmobiliaria o a la oficina de ventas. Es muy importante establecer métodos de medición de esta conversión off-line para poder medir de forma justa la contribución de la web a la creación de valor para la empresa. La forma adecuada de medir la conversión offline puede ser, entre otras:
  • Recopilación de datos en un cuestionario de ventas en donde quede plasmado el origen de la visita (si fue provocada por una valla publicitaria, una cuña en radio, un buzoneo o bien, una visita a la web)
  • Publicación de un número de información único para la web, distinto de cualquier otro medio de difusión: si incluimos un teléfono único en la web, estaremos en condiciones de medir que todas aquellas llamadas recibidas en dicho número fueron originadas por la presencia de la inmobiliaria en la Red.
  • Inclusión de algún tipo de incentivo para que el usuario no olvide mencionar la procedencia de la web de su visita en su contacto con la inmobiliaria.
• Conversión on-line: la forma más clara de conversión online sería la cumplimentación de un formulario de contacto por parte del visitante interesado en saber más de un inmueble. No obstante, hay otra serie de acciones que indican igualmente un mayor nivel de interés de los usuarios por un inmueble determinado, promoción, modelo de vivienda, etc. Estas acciones pueden ser:
  • Pasar, de la página de ficha del inmueble, a la página de memoria de calidades o planos.
  • Descargar el folleto de la promoción en PDF
  • Emplear la calculadora de cuotas de hipoteca sobre el precio de un determinado inmueble
  • Rellenar un formulario “Llámeme” para que sea la inmobiliaria quien se ponga en contacto con el usuario
  • Rellenar un formulario de descripción del inmueble que se busca

El análisis de las páginas de conversión nos muestran de forma clara qué inmuebles, promociones, modelos de vivienda, zonas, etc. despertaron el mayor interés en los visitantes a nuestra web. Un seguimiento estadísticos de estos datos y su cruce con el origen de las visitas nos permitirá igualmente establecer perfiles de la demanda por país para conocer de forma más detallada las preferencias de los compradores potenciales españoles, ingleses, alemanes…

Mucho más que un escaparate

Como puede comprobar, una web inmobiliaria bien planteada y gestionada es mucho más que un potente escaparate (muy pronto, el principal en este sector). Las múltiples herramientas que podemos emplear en el análisis del tráfico registrado nos facultan para extraer un dibujo muy claro de las tendecias de la demanda y saber hacia dónde se encamina el mercado para actuar antes que nuestra competencia. Todo ello a unos costes tremendamente reducidos y de una forma automatizada, en tiempo real, con plena accesibilidad a los datos y a la información, y con infinitas posibilidades de personalización en el cruce de datos, criterios, segmentación, etc.

Las estadísticas de tráfico de nuestra web son la primera y más importante fuente de información a la hora de medir el rendimiento de nuestra web. No obstante, tienen una serie de inconvenientes: presentan de forma indiscriminada un gran número de medidas –ancho de banda consumido, visitantes únicos, páginas vistas, rutas usuales de navegación, errores- sin diferenciar la relevancia de cada una de ellas; muchas de estas medidas exigen una familiaridad con conceptos técnicos que sólo está al alcance del personal de Sistemas; su uso suele ser complejo, y encontrar la correlación entre distintas medidas requiere un conocimiento técnico profundo de la aplicación; esta complejidad propicia que se consulten con poca frecuencia, lo que impide detectar tendencias o inflexiones. En resumen, las estadísticas de tráfico generan un gran volumen de información pero de escasa utilidad para un directivo.

Para traducir todo este volumen de datos en información relevante que permita conocer qué está funcionando y qué no en nuestra web y, sobre todo, por qué lo está haciendo necesitamos seleccionar sólo un número reducido de medidas y relaciones entre ellas para formar lo que denominamos el Cuadro de Mando Integral de una web. Este Cuadro de Mando Integral se nutre específicamente de aquellos aspectos que son relevantes para las decisiones tácticas y estratégicas del negocio, lo que denominamos Indicadores Clave de Rendimiento. No presentan datos técnicos, sino que ponen de manifiesto la evolución de un cierto aspecto empresarial. No es necesario una base técnica, sino sólo una base de marketing, para comprender el indicador medido y la tendencia del mismo. En contraste con las estadísticas de tráfico, el Cuadro de Mando Integral proporciona una información en profundidad muy específica comprensible para cualquier directivo empresarial.

Por cierto, quizá le llame la atención que a estas alturas del artículo todavía no haya hablado de tráfico web. Como verá a continuación, un gran volumen de visitantes sólo es una medida relevante para un cierto tipo de sites. Por el contrario, nos vamos a concentrar más en el concepto de Tasa de Conversión a Cliente, definido como el porcentaje del total de visitantes de su site que llega a cumplir el objetivo que usted ha planteado para su web.

Veamos ahora cómo podemos, en 5 pasos, diseñar el propio Cuadro de Mando Integral de nuestra web:

1. Definir cuáles son los objetivos de nuestra web en términos empresariales.

Para empezar, una pregunta: ¿está alineada nuestra web con el marketing mix de nuestra empresa? O lo que es lo mismo: ¿tiene algún objetivo que cumplir?

Si mi web es un e-commerce, mi objetivo son las ventas. Si mi web es un portal inmobiliario, mi objetivo es la captación de prospectos. Si mi web es un portal corporativo, mis objetivos pueden tener que ver con conceptos como branding, atención al cliente, soporte post-venta, captación de franquiciados… Si mi web es institucional, entonces tengo unos objetivos informativos, de relaciones públicas y de posicionamiento en general. Si mi web es un medio de comunicación, tendré unos objetivos en función de número de visitantes, páginas vistas, usuarios registrados, etc. que afectan a mis ingresos por publicidad o por suscripciones.

Sean cuales sean, primero habré de definir qué significa el éxito para mi web, cuándo puedo considerar que mi web está cumpliendo unos objetivos que justifiquen la inversión de recursos en la misma.

2. Identificar qué medidas nos servirán para medir la evolución de dichos objetivos.

A partir de los objetivos definidos en el punto 1, seleccionaré en mi aplicación de estadísticas de tráfico web sólo aquellas medidas relacionadas con los objetivos que quiero conocer. Por continuar con los ejemplos anteriores y, de forma muy genérica:

Si mi web es un e-commerce, me fijaré, entre otros en:

• Número total de visitantes únicos
• Número de productos añadidos al carro de la compra
• Número de compras concluidas satisfactoriamente
• Número de compras no concluidas
• Categorías de productos más vistas
• Fichas de producto más vistas
• Categorías de productos más vendidas
• Productos más vendidos
• Procedencia de las visitas

• Número total de visitantes únicos
• Número de visitantes que repiten visita
• Número de suscriptores a mi newsletter
• Número de usuarios registrados en el sitio
• Número de usuarios que responden a una encuesta on-line
• Tiempo medio de permanencia en el site por visita
• Páginas medias vistas por visita
• Número de formularios de solicitud de información enviados
• Número de vistas de página de FAQ o similar
• Procedencia de las visitas
• Páginas/secciones más vistas
• Páginas/secciones menos vistas

Por ofrecer un ejemplo antagónico, si mi web es un portal institucional, me fijaré, entre otros en:

3. Diseñar una plantilla de Cuadro de Mando Integral

El Cuadro de Mando integra esas medidas y las traduce en términos de negocio, es decir, en Indicadores Clave de Rendimiento

Respecto al e-commerce, desearé conocer, entre otros:

• Total de visitantes: el dato procede del número total de visitantes únicos
• Total de pedidos confirmados: el dato procede del número de compras concluidas satisfactoriamente
• Tasa de Conversión a cliente: porcentaje que representa el Total de pedidos confirmados respecto al Total de visitantes a la web. Cuanto más alto, mejor.
• Obstáculos a la compra: el dato procede del número de compras no concluidas. Me permite detectar problemas de programación o de usabilidad.
• Productos más demandados: el dato procede de las categorías y fichas de producto más vistas.
• Productos más comprados: el dato procede de las fichas de producto más comprado.
• Demanda latente: si existen discrepancias entre los productos más consultados y los más vendidos, puede ser porque mi oferta de productos no es atractiva en las categorías más demandadas, o mis precios no son competitivos…
• Procedencia de las visitas: distinguiré entre procedentes de buscadores, de campañas de Pay Per Click, banners o visitas directas. En función de ello puedo planificar la rentabilidad de la inversión en los distintos tipos de promoción del site.

Respecto al portal institucional, podría querer saber:

• Total de visitantes: el dato procede del número total de visitantes únicos
• Tasa de conversión a cliente: podría calificar una visita como exitosa en función del número de visitantes que se registran o suscriben a mi newsletter. En este caso, podría sumar ambas cifras y hallar qué porcentaje representan respecto al total de visitas que llegaron al web.
• En función de los objetivos de la web, otra medida de la calidad de una visita podría estar en un tiempo de estancia mínimo en el site o en un mínimo de páginas vistas en una sesión, o también en un cierto número de visitas repetidas al site… En cada caso, emplearía la cifra correspondiente para hallar la tasa de conversión a cliente respecto al total de visitas que recibe el site.
• Secciones más vistas: me indican secciones que atraen un mayor nivel de tráfico. Quizá podría aumentar la permanencia en el site o el número de páginas vistas situando en estas páginas enlaces a otros contenidos relacionados.
• Secciones menos vistas: me indican secciones que generan un menor interés. Puedo decidir que en el futuro vale la pena invertir menos recursos en desarrollar nuevos contenidos para estas secciones o analizar si presentan problemas de usabilidad, diseño o enfoque.

4. Programar la consulta periódica del Cuadro de Mando Integral para detectar qué funciona y qué se puede mejorar

El Cuadro de Mando Integral sirve para filtrar, del total de información que ofrece el sistema de estadísticas de tráfico, sólo aquellos datos más representativos en función de su relación con los objetivos marcados. Un seguimiento periódico de estos pocos datos me permite detectar su evolución a lo largo del tiempo.

El Cuadro de Mando Integral se puede también especializar de modo que cada departamento encuentre en el mismo exclusivamente aquellos datos relacionados con su propia actividad.

5. Tomar decisiones sobre acciones conducentes a la mejora del rendimiento del site.

A partir de la consulta periódica de los datos, se está en disposición de iniciar acciones que mejoren de forma continuada el rendimiento de nuestro site. Ejemplos:

• Un departamento de atención al cliente estaría, por ejemplo, interesado en saber qué número de visitas llegaron a la página de Preguntas Frecuentes (FAQ) y qué porcentaje de ellas rellenaron un formulario solicitando información adicional. Obviamente, un porcentaje más bajo será un indicativo de un mayor índice de satisfacción de la sección de FAQ.
• Un departamento de captación de inmuebles de segunda mano para la venta, estaría interesado en conocer la evolución de las consultas respecto a cada zona. Esta evolución indicará un mayor interés por la demanda hacia unas zonas mientras que otras mostrarán un interés decreciente por lo que podrán concentrarse en aumentar la captación de inmuebles en las zonas donde crece la demanda.
• Un departamento de marketing podría decidir dejar de invertir en anuncios de Pay-per-click si comprueba que la tasa de conversión a cliente de las visitas procedentes de los mismos es muy baja y aumentar su inversión en posicionamiento orgánico en buscadores si ésta presenta una tasa de conversión a cliente mayor.
• En resumen, estaríamos en disposición de probar cualquier cambio (variar la navegación, introducir un buscador interno, añadir una sección de productos relacionados en cada página de contenido, cambiar el diseño o la disposición del carro de compra) y ver de qué manera afecta al comportamiento de esas pocas medidas que hemos definido como críticas para el rendimiento de nuestro site.

Recapitulando: hemos definido ciertos objetivos que el site debería cumplir, hemos establecido de qué forma vamos a medir dichos objetivos; hemos seleccionado aquellos datos, de entre las múltiples medidas del sistema de análisis estadístico de tráfico, que nos sirven para medir la evolución de dichos objetivos. Hemos traducido esos datos y las relaciones relevantes entre ellos en términos de negocio, perfectamente comprensibles para el personal directivo, y los hemos reunido en un Cuadro de Mando Integral. Y hemos programado una consulta periódica de los datos por parte de los responsables de cada departamento que nos permita advertir su evolución, detectar oportunidades de mejora y la adopción de decisiones tendentes a mejorar el grado de consecución de los objetivos marcados. De esa manera podemos centrar las inversiones sólo en aquellos apartados que las necesitan o las merecen. Todo ello nos permite enfocarnos en aquello que realmente determina el ROI de nuestra web: la tasa de conversión a cliente. Significa pasar de un concepto cuantitativo (“tengo una web con mucho tráfico”) ya obsoleto a un concepto cualitativo (“tengo una web con un alto rendimiento”) que va a determinar el éxito de las webs del futuro.