¿Puede ayudar la Analítica Web a nuestra Experiencia de Usuario?

¿Puede ayudar la Analítica Web a nuestra Experiencia de Usuario?

La experiencia de usuario es, como su propio nombre indica, todo aquello que un usuario experimenta frente a un servicio o producto. Obviamente, si nuestro activo tiene un objetivo a cumplir por un usuario que busca un “servicio”, ya sea la venta de un producto, proporcionarle información sobre nuestra empresa, o simplemente contarle una historia desde nuestro blog personal; cuanto mejor sea su experiencia, más probabilidades habrá de que se cumpla el objetivo de ambos.

 

Existen herramientas específicas para la investigación de la UX, pero distintas soluciones propias de la analítica digital, gracias a los datos que proporcionan, también pueden ayudarnos a sacar conclusiones para tomar medidas que traten de mejorar la experiencia del usuario de nuestro activo. Estos datos pueden usarse, como es natural, para llevar a cabo estrategias de marketing que no tienen por qué estar relacionadas con la UX del activo per se, pero a través de ellos, podemos encontrar áreas problemáticas, priorizar en dónde nos interesa más invertir nuestros esfuerzos de cara a la mejora, realizar pruebas de usabilidad realistas, etc. Por muy bien que esté realizado el diseño de la UX de nuestro activo, es imposible predecir todos los casos de interacción que tendrán nuestros usuarios, pero conociendo su comportamiento, podremos realizar ajustes en nuestro diseño, implementación o lo que proceda. En la obtención de información sobre ese comportamiento es donde radica la fuerza de las herramientas de analítica digital.

 

A continuación, veremos algunos recursos de que disponen estas herramientas y que nos pueden resultar muy útiles en el menester que nos ocupa. La solución que propone cada herramienta, difiere en la forma en que se muestran los datos según la compañía que la haya desarrollado, como es lógico, pero de una forma u otra podemos extrapolar cada caso a la herramienta de la que dispongamos para obtener la información que nos interesa. Suponiendo, por sencillez de explicación y de comprensión, un sitio web como hipotético activo digital; te proponemos tres ejemplos que pueden resultar elocuentes.

 

Información general de las páginas

Entre otras cosas, las herramientas de analítica nos ofrecen la capacidad de ver qué secciones de nuestro activo son más vistas, lo que puede ser un buen indicativo de lo que más le interesa al usuario. Del mismo modo, también podemos ver si es un usuario nuevo o recurrente, lo que nos informa acerca del nivel de compromiso que alcanzamos con nuestros usuarios.

Otra información que puede resultar interesante manejar es “desde dónde” se ha llegado a nuestro site. Conocer qué sitios hacen referencia a nuestro activo y desde dónde se llega con mayor frecuencia puede darnos pistas sobre el tipo de usuario que nos visita y darnos una visión de si debemos realizar cambios de cara a la experiencia que va a tener.

Veamos, como ejemplo, el informe genérico “Todas las páginas” (All pages) que nos proporciona Google Analytics:

Por defecto, este informe nos muestra las páginas de un sitio web ordenadas según sean más o menos vistas. De esta forma, podremos ver ese “interés” del que hablábamos hace un instante.

Además, nos proporciona una serie de métricas que aportan información sobre la interacción de los visitantes. Por ejemplo, los valores del porcentaje de rebote (bounce rate) o del promedio de tiempo en página (average time on page), pueden indicarnos que la experiencia de usuario a lo mejor no resulta satisfactoria en algún punto, quizás por el contenido o, quién sabe, incluso podríamos encontrarnos errores de visualización inesperados.

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Fuente: Google Analytics

 

 

Flujos de navegación

Este tipo de flujos nos proporcionan, de una forma muy visual, el comportamiento que tienen los usuarios en términos de navegación por nuestro site. De la información de este informe podemos sacar diferentes conclusiones.

Por ejemplo, si se aprecian muchas vueltas a la página anterior puede que nuestro sitio esté favoreciendo una navegación confusa y que al usuario le resulte difícil llegar a donde quiere. Quizás hayamos creado, sin saberlo, todo un Laberinto del Minotauro.

Por otra parte, muchas salidas en un punto pueden indicar que el usuario llegó a buen puerto o, por el contrario, que alcanzó la frustración en su navegación y se tiró del barco. Para ayudarnos a saber qué pudo pasar en este caso, podemos apoyarnos en la duración del tiempo en página que comentamos en el punto anterior.

Veamos de nuevo la solución que nos proporciona Google Analytics a este punto con su informe “Flujo de comportamiento” (behavior flow).

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Fuente: Google Analytics

 

 

Flujos de eventos

De forma análoga, también podemos ver el comportamiento que tienen nuestros usuarios de cara a la consecución de eventos; esos “objetivos” de los que hablábamos al principio y que muchas veces requieren de varios pasos hasta alcanzarse. Podemos encontrarnos que en algún punto del proceso se pierdan demasiados usuarios y eso puede indicarnos un problema grave en la experiencia del usuario y que puede afectar incluso al principal cometido del sitio web.

Veamos en esta ocasión un ejemplo con la herramienta de analítica que nos proporciona Adobe dentro de su suite Marketing Cloud. Para ello nos apoyaremos en el informe “Custom Events Funnel”. En este caso podemos ver un funnel (embudo) formado por dos procesos que están relacionados y que es una combinación típica: un proceso de búsqueda que lleva a un proceso de un hipotético servicio, como una venta o una contratación.

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Fuente: Adobe Analytics

 

Estos son sólo unos ejemplos, pero sobra decir que la potencia que tienen las herramientas de analítica que existen en la actualidad va muchísimo más allá de lo comentado en este post. Te invito a descubrir por ti mismo, con el uso de las herramientas de analítica, todo lo que éstas pueden ofrecer para hacer un maridaje perfecto con el apasionante mundo de la experiencia de usuario.

 

Un post de analiticaweb.es (DIVISADERO)

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