2. Analítica web - ?· Analítica Web, una nueva disciplina para un mundo digital 5 ANALÍTICA WEB,…

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    29-Nov-2018

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  • 2. Analtica web

  • NDICE

    Presentacin. Julio CerezoAnaltica Web, una nueva disciplina para un mundo digital. Pere Rovira SamblancatAnaltica Web y Redes Sociales. Miguel ngel Dez FerreiraAnaltica Web y agencias de medios. Jaime AgullPublicidad Online y Anlisis Web. Rafael JimnezHerramientas para la correcta utilizacin de la Analtica Web. Gemma MuozAnaltica Web y SEO. Ismael el-QudsiAnaltica Web para Medios de Comunicacin. Adrin SegoviaEl analista web, un nuevo perfil profesional. Sergio Maldonado

    Evoca Comunicacin e ImagenPedro de Valdivia, 8. 28006 Madrid www.evocaimagen.cominfo@evocaimagen.com

    Director: Julio Cerezo GilarranzColeccin: Cuadernos de comunicacin Evoca2. Analtica WebCoordinador: Adrin SegoviaAsesor Editorial: Pepe Cerezo

    iO, idea originalwww.ideaoriginal.com idea@ideaoriginal.com

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    Edita

    Diseo

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  • Presentacin 3

    PRESENTACINEvoca inici el pasado mes de julio, al cumplir sus primeroscinco aos de actividad, la publicacin de una coleccin dedocumentos de anlisis en torno al mundo de los medios y laComunicacin en la nueva era digital, a partir de las reflexio-nes y aportaciones de expertos y protagonistas del sector. Bajoel ttulo de Cuadernos de la Comunicacin, el objetivo de estacoleccin es contribuir al conocimiento de esta nueva realidadque est transformando el mundo de la Comunicacin talcomo lo conocamos hasta ahora, desde un enfoque divulgati-vo y comprensible. El primer nmero abord La Revolucin dela Prensa Digital.

    Hemos dedicado el segundo nmero a la Analtica Web, una nuevadisciplina con un peso creciente en organizaciones, media yempresas, que se ha consolidado como un factor imprescindiblepara quien quiere alcanzar el xito en Internet, ya sea con su sitioweb, un medio de comunicacin social en la planificacin de unacampaa publicitaria. El anlisis del rastro que dejamos los usua-rios al navegar por la red es el objetivo de esta novedosa actividaddirigida a traducir en acciones concretas todo ese torrente dedatos, cifras y clicks. Y es precisamente en la habilidad de unaempresa o una organizacin por desentraar la esencia de todaesa informacin donde reside una gran parte de sus posibilidadesde alcanzar el xito en la red. O de darse cuenta de por qu esexito se resiste a llegar.

    La analtica web ha pasado a desempear un importante rolcomo herramienta til para reducir la incertidumbre y podertomar decisiones objetivas basadas en informacin relevante(Wikipedia).

    El cuaderno repasa las aplicaciones de la Analtica Web en dife-rentes reas de actividad; desde los medios de comunicacin alas redes sociales, la publicidad y las agencias de planificacin,el posicionamiento en buscadores o las herramientas disponi-bles para ayudar a traducir toda la informacin que propor-ciona Internet. El cuaderno finaliza con un captulo dedicado ala profesin y el perfil de los analistas, los intrpretes de esemundo de datos, cada vez ms sofisticados.

    Y es una satisfaccin poder contar de nuevo para este nmero conla participacin de un grupo de excelentes profesionales, verdade-ros expertos en el campo de la Analtica Web. A todos ellos miagradecimiento por su contribucin y, muy especialmente, aAdrin Segovia, que se ha encargado de coordinar los contenidosde este nmero, que pretende facilitar y hacer comprensible losfundamentos de esta disciplina a quienes estn interesados enconocer un poco mejor las distintas realidades que se van consoli-dando en la nueva era digital de la Comunicacin.

    Julio Cerezo. Director Evoca Comunicacin

    Cuadernos de comunicacin

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  • Analtica Web, una nueva disciplina para un mundo digital 5

    ANALTICA WEB,UNA NUEVA DISCIPLINA PARA UN MUNDO DIGITAL

    Pere Rovira SamblancatPere Rovira Samblancat cuenta con 7 aos de experiencia traba-jando para grandes empresas en Internet, entre las que destacannombres como Prisacom, Planeta, Peugeot, Anuntis,Segundamano o Grupo Intercom. Desde 2007, dirige la empresaGrupo Elisa Interactive, propietaria de las marcas webanalytics.es,e-interactive e i-turismo, especialistas en distintas reas del mar-keting online.

    Es miembro fundador de Conversion Thursday, uno de los eventosde marketing online de referencia en Espaa, que se celebra men-sualmente en Madrid, Barcelona y Bilbao. As mismo, escribe elblog de referencia en Analtica Web en castellano,webanalytics.es/blog, y es ponente habitual en congresos interna-cionales como SMX, OME, eMetrics o la Internet MarketingConference. Imparte clases para ESADE, la UAB y la UPF, y semina-rios para empresas como Google, Softonic u Omniture.

    Pere Rovira es Licenciado en Fsica y en Teora de la Literatura porla Universidad de Barcelona, Posgrado en Poltica Econmica porla University of California at Berkeley y Master en Sistemas deInformacin por la London School of Economics. Hace 5 aos quevive sin televisor en casa, y por las noches escribe un blog perso-nal, literario, filosfico y cinfilo en fruitman.blogspot.com. Notodo en la vida es Analtica Web, ni mucho menos.

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  • En el mundo real, desprendemos calor. En el mundo digital, des-prendemos informacin: all dnde pisamos dejamos una huellarepleta de datos. Comprender el significado del agregado demillones de huellas, con un objetivo concreto en mente, es elcometido de una apasionante disciplina con un nombre nefasto:la Analtica Web. Nefasto, porque la Analtica Web no analizasitios web, sino comportamientos de personas. Y porque los bue-nos analistas son a partes iguales analticos y artistas, como rezael subttulo del ltimo libro1 del maestro de nuestra disciplina,Avinash Kaushik2.

    El analista web es el psiclogo de la empresa en Internet. Es, ade-ms, una persona con suerte, porque no es posible imaginar unaempresa de xito duradero en Internet sin grandes analistascomo parte fundamental del proyecto. Google, eBay, Twitter,Amazon, Wikipedia,... son los lderes de Internet porque sabenaprovechar mejor que nadie las huellas que, de manera cons-ciente o inconsciente, dejamos cuando navegamos.

    Sin embargo, aterricemos en el mundo real. La situacin mscomn es que el analista web y sus dichosas herramientas,infor-mes a medida y cuadros de mando sea una mquina de crearbasura que nadie entiende. La situacin ms comn es que se utili-cen los datos equivocados de la manera equivocada. Por qu?

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    1 Kaushik, Avinash, Web Analytics 2.0. The art of online accountability and the science of customer centricity, Wiley Publishing Inc., 2009.2 Avinash Kaushik es, entre muchas otras cosas, autor del blog Occam_s Razor: www.kaushik.net/blog

    El cambio constante es un imperativo estratgico en Internet,

    la nica manera de mejorar. Esmucho ms rentable equivocarse

    cien veces para acertar una, que vivirde ilusiones sin fundamento y un datener que despedir a media plantilla

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  • Analtica Web, una nueva disciplina para un mundo digital 7

    Un reto cultural

    Inspirados por la teora de toma de decisiones en las empresas,cremos que tomaramos mejores decisiones si disponamos dela informacin adecuada. Y todava lo creemos. Cul es el pro-blema, entonces? Por qu la Analtica Web no ha evitado que losmedios de comunicacin lo estn pasando mal en Internet, porejemplo? Al fin y al cabo, disponemos de todos los datos paratomar las mejores decisiones posibles, verdad? Sabemos cun-tas personas nos leen, qu leen, de dnde vienen, a dnde van.

    El problema es cultural. El problema no es disponer de datos paratomar decisiones, el problema es que no se toman decisiones, yque trabajamos anclados en estructuras del pasado. La empresano es una mquina racional. Tenemos pnico a actuar, a cambiar.Hay intereses polticos y econmicos creados. Y as es muy difcilconseguir un xito duradero en Internet, un medio sin nostalgia,descentralizado y dinmico por definicin.

    Paso 1: objetivos claros

    Tengo la suerte de dar muchos cursos de formacin, a todos losniveles y perfiles profesionales. Suelo comenzar mis cursospidiendo al pblico que me explique qu hizo la ltima vez quemejor algo en su sitio web. Casi nunca obtengo respuestas con-cretas. Este hecho me ha llevado a replantear mis cursos. Qusentido tiene que hable de herramientas para conocer qu suce-de en los sitios web, si la mayora de nosotros no recordamos laltima vez que cambiamos algo para mejorar un sitio web? Lamisma pregunta deberan hacrsela el 99% de empresas queutilizan alguna herramienta de Analtica Web.

    En mi ltimo curso de formacin, formul la siguiente pregunta:Cul es el objetivo del New York Times en Internet? Tras unoslargos segundos de incmodo silencio, una chica levant lamano y respondi ejercer de soporte publicitario. Insist en mipregunta para obtener ms respuestas, y otras personas respon-dieron informar, dar noticias, obtener subscriptores, tenermucha audiencia.

    La realidad es que el New York Times no es ms que otro sopor-te publicitario en Internet. Su objetivo y razn de ser, hoy enda, es vender publicidad. Por lo tanto, compite con todos lossoportes publicitarios de Internet, y debera centrarse en maxi-mizar el ratio ingresos publicitarios por espacio publicitariodisponible.

    Tienes razn, ya lo sabemos, pero no es realista, me comentanmis colegas de medios. El mercado publicitario es demasiadocomplejo, hay otras variables en juego. Entonces hablamosde Analtica Web o cambiamos antes las reglas del juego?Porque sin reglas claras no hay analtica que valga, y todo anli-sis de datos es ftil.

    El primer paso, pues, es tener claro qu somos, cul es nuestroobjetivo. La primera tarea del analista, en un mercado inmaduro

    como el actual, es ayudar a la empresa a tener claro su objetivoen Internet. Y conseguir que la visin sea compartida por todoslos integrantes de la compaa. Todos, desde el jefe hasta el lti-mo mono. Sin objetivos claros y compartidos no podremos medirnuestro progreso.

    Paso 2: contexto y consenso

    El segundo paso es analizar el contexto de la empresa y elmercado en el que opera. La plataforma tecnolgica y huma-na, los clientes y proveedores, los actores del mercado, losbuenos y los malos de la pelcula. El objetivo de elpais.com, deFacebook y de Weblogs SL es el mismo, pero sus recursos y sucontexto de actuacin son muy distintos. La Analtica Webdebe ayudar a trasladar a un contexto particular unos objeti-vos claros y compartidos. Si, por ejemplo, el anunciante sigueapostando por la cantidad en lugar de la calidad, los das delmedio online estn contados. Se impone conseguir un con-senso interno y externo, de empresa y de mercado, y para ellolos medios deben agruparse y articular contextos de usocomunes y aceptados.

    Sentadas las bases, el objetivo del da a da de la Analtica Web esdoble: por un lado, juzgar si las cosas van bien, y por otro lado,proporcionarnos la informacin que nos ayude a realizar unmejor trabajo para cumplir unos objetivos concretos. Llega elmomento pues de escoger las herramientas y procesos que nospermitirn desarrollar este da a da con garantas.

    Paso 3: el ecosistema de herramientas

    Todas las herramientas son igual de buenas, es decir, todas sonigual de malas. Gracias a este hecho, tenemos un mercado conmuchsima competencia y evolucin constante. El presente yfuturo es un ecosistema de herramientas que necesariamentehay que adaptar a nuestra manera de trabajar. La centralizaciny visualizacin de informacin de diversa ndole y procedencia esclave en el futuro de la disciplina.

    El medio online necesita en primer lugar conocer la rentabili-dad del contenido que produce. Su mtrica esencial, como yahe comentado, son los ingresos publicitarios por espacio publi-citario disponible. El cociente entre lo que vendemos y el inven-tario que ponemos en el mercado. A partir de aqu, necesita-mos definir una serie de datos y procesos que nos ayudan aconocer mejor a nuestros clientes, y por lo tanto realizar unmejor trabajo.

    El medio de comunicacin online puede conocer a sus lectorescon ms precisin que en cualquier otro soporte. Qu informa-cin buscan en cada momento, qu titulares les motivan ms,qu formato y diseo de informacin les hacen ms agradablela navegacin, qu contenidos hacen que vuelva da tras da,qu otras fuentes de informacin utilizan, cmo prefieren cola-borar con nosotros y compartir con su crculo ms ntimo laexperiencia de leernos.

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  • 8 Analtica Web, una nueva disciplina para un mundo digital

    Paso 4: el cambio como imperativo estratgico

    Todo esto es mucha informacin. Y si encima tenemos que rela-cionarlo con la rentabilidad, la tarea parece ya imposible. Cierto.El panorama para los medios de comunicacin es casi tan com-plejo como el mundo en el que vivimos. Parecera ms fcil resol-ver el conflicto en Oriente Medio que dar con la frmula de xitoen Internet. Pero si en Oriente Medio nos equivocamos, muerenmuchas personas. Si nos equivocamos en Internet, damos mar-cha atrs y no pasa nada. La equivocacin es la nica fuente deaprendizaje real, y en Internet sale muy bien de precio.

    Por lo tanto, definida la mtrica esencial de la rentabilidad delmedio online, toda la informacin adicional debe servir nica yexclusivamente para cambiar cosas. El cambio constante es unimperativo estratgico en Internet, la nica manera de mejorar.Es mucho ms rentable equivocarse cien veces para acertar una,que vivir de ilusiones sin fundamento y un da tener que despe-dir a media plantilla.

    En Internet, nuestro trabajo diario consiste en una bsquedaconstante de nuevas maneras de hacer las cosas, un aprendizajecontinuo. Si caemos en la depresin, los analistas web, esos psi-clogos de los que hablaba al principio, nos echarn un cable.

    Conocen a nuestro cliente, conocen a nuestros competidores, ytienen la obligacin de marcar los caminos posibles, y forzarnosa caminar por todos ellos.

    Conclusiones y agradecimientos

    En resumen, en este artculo he intentado proyectar mi visinde la Analtica Web en el contexto actual de Internet. He defi-nido cuatro pasos para un aprovechamiento ptimo de laAnaltica Web: objetivos claros, contexto y consenso, ecosiste-ma de herramientas y el cambio como imperativo estratgico.Soy consciente de haber ofrecido una panormica generalistacentrada en los medios de comunicacin, pero no lamento nohaber dado recetas concretas para el xito. Las recetas sonengaos que pronto se descubren, los marcos generales suelenperdurar ms en el tiempo.

    En los artculos que siguen,podrs leer acerca de la utilidad de laAnaltica Web en diferentes aspectos y facetas de Internet, de lamano de excelentes profesionales del medio. Porque la AnalticaWeb, adems de ser una fascinante disciplina, destaca por lagenerosidad de sus profesionales, su predisposicin a compartirconocimiento y ayudar a crecer al mercado. Algo poco comncon los tiempos que corren.

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  • Analtica Web, una nueva disciplina para un mundo digital 9

    Glosario Trminos Analtica Web

    Cookie. Es un fragmento de informacin que se almacena en el disco duro delvisitante de una pgina web a travs de su navegador, a peticin del servidor dela pgina y que recoge informacin como la frecuencia con la que se visita un site. Esta informacin puede ser luego recuperada por el servidor en posteriores visitas.

    Conversin (conversion). Cuando el usuario completa una accin determinada.

    Coste por mil. CPM (Cost Per Thousand impressions) en publicidad online, el costepor cada 1.000 impresiones de un anuncio.

    Coste por accin (CPA). CPA en publicidad online el coste que el anunciante pagapor cada accin especifica realizada (rellenar un formulario, realizar una compra,etc.)

    Hit. Es la solicitud de un archivo del servidor web. El nmero de visitas recibidaspor un sitio Web es utilizado como indicador para determinar su grado depopularidad. Se trata de una mtrica que puede ser equvoca. Una pgina webnormalmente consta de mltiples (a menudo docenas) archivos diferentes, cadauno de los cuales se agrega como hit cuando se descarga la pgina, por lo que elnmero total de hits hace referencia a la complejidad de una pgina web msque a su popularidad. El nmero total de usuarios nicos o el tiempo que pasael usuario ofrece una evaluacin ms realista y precisa de la popularidad del sitio.

    Impresin (Impression). Una impresin es la apertura o carga de un anuncio enla pantalla de un usuario. Cada vez que aparece un banner anuncio es unaimpresin.

    Pgina vista (Page view). El nmero de veces que ha sido visitada una pgina web.Una pgina vista puede generar tantos hits como los recursos necesarios paraver la pgina (imgenes, archivos .js y .css).

    Referer. Es la URL de la pgina que originalmente gener la solicitud de la vistade la pgina actual.

    SEO (Search Engine Optimization). Optimizacin en buscadores por medio dediversas tcnicas que hacen que una pgina web aparezca bien posicionada(primeras posiciones) dentro de la pgina de resultados cuando se realiza unabsqueda en Internet.

    SEM (Search Engine Marketing). Es el conjunto de actividades de marketingdestinadas a mejorar la visibilidad de una pgina web entre los resultados debsqueda, se refiere principalmente a la compra de enlaces patrocinados.

    SMO (Social Media Optimization). Acciones llevadas a cabo para obtener la mayorvisibilidad posible en las redes sociales.

    Visita o Sesin (visit/sesion). Una visita se define como el nmero de solicitudesde pgina realizada por el mismo usuario en un periodo de tiempo no superiora los 30 minutos entre cada peticin de pgina. En otras palabras, una sesintermina cuando el usuario abandona la pgina y se dirige a otra, o cuandotranscurren 30 minutos entre pginas vistas. Si el usuario abandona un sitio yvuelve antes de 30 minutos, se contar como una nica visita pero como dossesiones. En la prctica, la mayora de los sistemas pasan por alto las sesiones ymuchos analistas utilizan ambos trminos con el mismo concepto de visita.

    Usuario nico (Unique User/unique visitor). Es el nmero de usuarios individualesque visitan un site en un tiempo de tiempo determinado independientemente

    del nmero de veces que accedan a ese sitio. Cada individuo se cuenta slo unavez durante el tiempo de medicin con independencia del nmero total de vecesque acceda durante el tiempo que dure la medicin (da, semana o mes). Laidentificacin se realiza a travs del equipo del usuario, no de la persona,generalmente a travs de cookies o IP+User Agent. Por lo tanto la misma personavisitando un sitio web desde dos equipos diferentes se contabilizar como dosusuarios nicos diferentes.

    Singletons. Es el nmero de visitas en las que slo se visita una pgina. Se utilizapara calcular la tasa de rebote y, en algunos casos, para identificar robots.

    Tasa de rebote (Bounce Rate). Es el porcentaje de visitas donde el usuario entray sale de la misma pgina sin necesidad de visitar otras pginas del mismo site.

    % de salida (% Exit). Es el porcentaje de usuarios que salen de una pgina.

    Landing page. Es la pgina que aparece cuando un usuario hace clic en un anuncioo en un vnculo de resultados de una bsqueda. La landing page muestra elcontenido que es una extensin lgica de la publicidad o link, y que est optimizadapara su indexacin por los motores de bsqueda.

    Tiempo de visita (Visibility time). Es el tiempo que se ve una sola pgina (o unblog, banner...).

    Duracin de la sesin. (Session Duration). Es el tiempo promedio que los usuariospermanecen en el sitio cada vez que lo visitan. Esta mtrica puede verse complicadapor el hecho de que los programas de anlisis no pueden medir la duracin de lavista de pgina final.

    Duracin de pgina vista (Page View Duration / Time on page). Es el tiempopromedio que los usuarios pasan en cada pgina del sitio. Como ocurre con laduracin de la sesin, esta mtrica es complicada por el hecho de que los programasde anlisis no pueden medir la duracin de la vista de pgina final, a menos quegraben un evento de pgina cerrada, como onUnload().

    Tiempo de actividad (Active Time / Engagement time). Es tiempo promedio quelos usuarios pasan interactuando realmente con contenido en una pgina web.Esta mtrica se basa en el movimiento o ausencia del mismo del ratn, los clicksque se efecten, etc.. A diferencia de las anteriores esta mtrica puede medir conprecisin la duracin del tiempo de actividad.

    Profundidad de pgina (Page Depth / Page Views per Session). Es el promedio delnmero de pginas vistas que un usuario consume antes de terminar su perodode sesiones. Se calcula dividiendo el nmero total de pginas vistas por el nmerototal de los perodos de sesiones. Tambin se denomina pginas vistas por sesino PV/Session.

    Frequency / Session per Unique. La frecuencia mide el nmero de veces que unusuario visita un sitio Web. Se calcula dividiendo el nmero total de sesiones (ovisitas) por el nmero total de visitantes nicos. A veces se utiliza para medir lalealtad de su audiencia.

    Click path. Es la secuencia o ruta de hipervnculos que sigue un usuario a lo largode la visita que realiza en un site.

    Click Through. Es el nmero de veces que un usuario hace click sobre un link. Seasocia generalmente a acciones publicitarias.

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  • 02. AW Y REDES SOCIALES 8/2/10 17:12 Pgina 2

  • Analtica Web y redes sociales 11

    ANALTICA WEB Y REDES SOCIALES

    Miguel Angel Dez Ferreira

    Miguel A. Dez Ferreira (Baracaldo, 1971) es co-fundador y CEO deRed Karaoke, la red social para cantar online. Tambin es co-fun-dador y Consejero Delegado de MusicAds, la primera red publici-taria online especializada en msica. Anteriormente ha trabaja-do, siempre en puestos directivos relacionados con los conteni-dos y la creacin de comunidades virtuales, en proyectos clave dela Internet espaola como Terra, Ya.com y Yahoo! Espaa entreotros. Fue durante dos aos el mximo responsable de los conte-nidos online del grupo Vocento. En materia acadmica ha sidoprofesor de la Universidad de Navarra, de la Universidad deSalamanca y del CEU San Pablo, y actualmente es el coordinadordel mdulo de Redes Sociales y Web 2.0 en el Master en InternetBusiness (MIB).

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  • La aparicin y fulgurante crecimiento de las redes sociales1, basa-das entre otras en la teora de los seis grados de separacin2 y lalarga cola3, y gracias a la aplicacin intensiva de las nuevas tec-nologas y tcnicas que se han dado en llamar Web 2.04, hasupuesto una revolucin clave en el devenir de los negocios onli-ne. Estos nuevos servicios web, planteados como plataformas decomunicacin y participacin entre usuarios, han obligado areplantearse muchos de los paradigmas en los que se basabatodo el sector.

    Las redes sociales y su xito masivo tanto en audiencia comoen volumen y forma de uso, suponen una revisin completa entodos los aspectos del negocio online: tecnologa, diseo,comunicacin, generacin de contenidos, publicidad, marke-ting, etc Y, como no poda ser de otro modo, tambin van asuponer un gran cambio en la forma en que se mide la audien-cia de los sitios web.

    12 Analtica Web y redes sociales

    1 http://es.wikipedia.org/wiki/Redes_sociales2 http://es.wikipedia.org/wiki/Seis_grados_de_separai%C3%B3n1 http://es.wikipedia.org/wiki/Larga_cola2 http://es.wikipedia.org/wiki/Web_2.0

    Probablemente resulte necesarioun gran pacto del sector para definir

    cmo deben ser las mediciones deaudiencia del futuro en la Red y en

    los mviles

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  • Analtica Web y redes sociales 13

    Hasta hace dos aos, cualquier profesional del sector con unamnima experiencia manejaba con soltura una serie de mtricasestndar, que variaban bastante poco y con las que se defina elxito o el fracaso de un producto web: usuarios nicos, visitas ypginas vistas, y sus mltiples combinaciones, como media depginas vistas por visita de usuario.

    Por ejemplo, se consideraba normal tener una media de 4 o 5pginas por visita en un medio online, y de 1,5 en blogs. Estodaba a final de mes un volumen de varios millones de pginasvistas, y tener 50 millones de pginas al mes significaba que erasun medio grande. Si superabas los 100 millones al mes estabasen las grandes ligas, al menos en Espaa. Adems, el nmero depginas vistas de un sitio web era una excelente indicacin de supotencial publicitario, del nmero de impresiones o bannersque era capaz de servir.

    Un parmetro que apenas se utilizaba era el tiempo medio depermanencia por usuario, quiz porque la media siempre dabaun nmero muy bajo (excepto en los chats), normalmente infe-rior a los 3 minutos. Y quiz tambin porque ese tiempo no influ-a en absoluto en un modelo publicitario basado en impresio-nes y ratios de clic, y no en la publicidad de branding y en eltiempo en que un usuario vera las marcas y productos anuncia-dos. Se trataba, y trata an, de una publicidad enfocada a laaccin, buscando el clic como objetivo ltimo, y no basada comoen otros medios de comunicacin en hacerle llegar un mensajedeterminado al consumidor.

    Pero, de repente, surgen proyectos como Facebook o Tuenti, oincluso Youtube, y rompen todos los esquemas del mercado condatos absolutamente fuera de toda lgica. Cuando desde Tuentiafirmaban en marzo de 2008 tener dos mil millones de pginasvistas al mes5, la incredulidad de los profesionales del sector erapatente: cmo poda un sitio web tener una media de 1600pginas vistas por usuario? Imposible!

    Cmo poda un sitio web alcanzar un tiempo medio de perma-nencia superior a una hora? Una hora y 37 minutos de media?Estos datos, sobre la experiencia previa de los sitios web que seconocan, eran totalmente absurdos. Sin embargo, el tiempo hademostrado que esos datos eran reales, y ahora no nos extraa-mos cuando Tuenti afirm cerrar agosto de 2009 con unos20.000 millones de pginas vistas6.

    Uno de los problemas de la medicin de audiencias es que nosiempre se comparan peras con peras y manzanas con manza-nas, algo clave para obtener resultados comparables. Son com-parables las pginas vistas de las redes sociales con las de unsitio web, digamos, ms tradicional? Posiblemente no. En unared social se generan muchas pginas vistas de transicin o sin

    contenido relevante desde un punto de vista publicitario: chats,galeras de fotos, mensajera instantnea, formularios, aplicacio-nes, contenidos embebidos de sites externos

    Y no solo eso, sino que con la Web 2.0, y todas las tecnologasasociadas a este fenmeno, surgen tambin otros elementosque no se pueden medir como pginas vistas, y que incluso afec-tan de forma directa a la medicin de usuarios nicos, conside-rada hasta ahora como la ms fiable: uso de aplicaciones y con-tenidos en Flash (una sola pgina vista con un Flash integradopuede suponer media hora de visionado de vdeo, por ejemplo, ouna hora de uso de un videojuego, y por supuesto mltiplesimpresiones publicitarias); tecnologas como Ajax7, que permi-ten cargar mltiples capas de contenido dentro de una mismapgina web y sin necesidad de recargar la pgina; el uso de con-tenidos embebidos de un site en otros (como hacen sitios devdeo como Youtube); la popularizacin de los widgets8 y otrasaplicaciones web y de escritorio, no contabilizadas de formacorrecta por los mtodos tradicionales de medicin y AnalticaWeb; el uso de APIs9 con contenidos y servicios de terceros que semuestran en miles de sitios web externos

    Y todo ello sin entrar en el anlisis y medicin de otros disposi-tivos de navegacin como los mviles o las videoconsolas, queson ya un elemento clave en el uso de Internet y de las redessociales y otro tipo de sitios web.

    Incluso deberamos empezar a plantearnos cmo se podra medirel uso de un sitio web al mismo tiempo por varias personas. Hastaahora, se asuma que un navegador nico se corresponda con unapersona. Pero, qu ocurre con servicios que se usan en grupo,como un karaoke online o un videojuego participativo, donde hayvarias personas utilizando el servicio al mismo tiempo delante deun ordenador o de un televisor? Cmo medimos cuando ungrupo de amigos se conecta desde la tele a Youtube para ver vde-os y escuchar msica a Red Karaoke para cantar en una fiesta?Este tipo de usos en grupo son cada vez ms habituales gracias alcrecimiento de las pantallas de ordenador y de las posibilidades deconexin de los televisores, y gracias tambin a la aparicin de pla-taformas de entretenimiento online en grupo.

    Todo ello hace que las tradicionales mediciones de pginas vis-tas y de usuarios nicos salten por los aires, y dejen de ser tilestanto para los propios sitios web, como sobre todo para anun-ciantes y agencias.

    Dentro de las mediciones tradicionales, parece que toma unamayor relevancia el tiempo medio de uso, que se acerca a lostiempos de uso de medios como la televisin. Ya no se trata tanslo de impactar en el usuario con una impresin publicitaria,sino de la posibilidad de mostrarle mensajes publicitarios duran-

    6 Tuenti llega a los 240 millones de pginas vistas. http://ojointernet.com/noticias/tuenti-llega-a-los-240-millones-de-paginas-vistas/6 http://blog.tuenti.com/tuenti-una-conversacion-en-tiempo-real7 http://es.wikipedia.org/wiki/AJAX8 http://es.wikipedia.org/wiki/Widgets9 http://es.wikipedia.org/wiki/Interfaz_de_programaci%C3%B3n_de_aplicaciones

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  • 14 Analtica Web y redes sociales

    te un periodo concreto de tiempo. Qu valor tiene que una per-sona est viendo mi producto y mi marca durante una hora?

    Pero el tiempo de uso no soluciona el resto de asuntos pendien-tes. Tiene alguna importancia si ese impacto publicitario se pro-duce no en mi pgina web, sino en otra que utiliza una aplica-cin o un widget de mi propiedad, pero en el que yo puedo ponerpublicidad? O viceversa, cmo se puede medir el impacto publi-citario que una empresa puede hacer en su pgina oficial enFacebook, donde pueden tener cientos de miles de fans a los quelanzarles mensajes y proponerles actividades?

    A da de hoy hay muchas ms preguntas que respuestas, pero sinduda alguna de las soluciones pasarn por aprender a mediraudiencias en base a personas, y no a usuarios nicos, y al tiem-po de uso que hacen esas personas con las herramientas de unamarca o empresa, sea en una web o en una aplicacin, widget,etc Y muy posiblemente, dada la enorme complejidad tcnicapara medir esta nueva realidad, y el hecho de que las tecnolog-as cambian de un da para otro, quiz el camino ms seguro yestable pase por crear sistemas de medicin mixtos, basados porun lado en el control mediante semillas de cdigo o anlisis deactividad en un PC, y por otro por encuestas al ms puro estilo de

    otros medios como la televisin o la radio, para saber la influen-cia o los usuarios habituales de una determinada marca online,sea ese uso en su pgina o en cualquier otro sitio.

    Probablemente resulte necesario un gran pacto del sector paradefinir cmo deben ser las mediciones de audiencia del futuroen la Red y los mviles. Y quiz, al menos temporalmente, hayaque diferenciar entre la medicin de los sitios web tradicionalesy estas nuevas aplicaciones o plataformas, o incluso diferenciarentre sitios de texto y sitios de vdeo, donde quiz la medicinpor GRPs10 tenga algo que decir.

    Est claro que nuevos servicios y tecnologas, y nuevas formas deuso por parte de los usuarios, requieren tambin nuevas formasde medicin y nuevos mtodos y mtricas de Analtica Web paraentender en toda su dimensin los cambios producidos. Estasmtricas deben servir tambin para entender qu suponen estosnuevos servicios para el negocio de la publicidad y otros nego-cios dependientes del volumen de audiencia de un sitio web.Habr que inventar nuevas herramientas de medicin y, mien-tras tanto, utilizar los datos que tenemos de un modo distinto yms inteligente. Un reto del que depender en gran medida lasalud futura del sector.

    10 http://es.wikipedia.org/wiki/GRP

    02. AW Y REDES SOCIALES 8/2/10 17:12 Pgina 6

  • Analtica Web y redes sociales 15

    Evolucin Audiencias en Redes SocialesVisitantes nicos (miles)

    Fuente: Nielsen. Dic 2009

    SITE

    FacebookTuentiTwitter

    DIC 2008

    7.247

    4.757

    297

    ENE 2009

    8.271

    4.931

    408

    FEB 2009

    8.894

    5.165

    516

    MAR 2009

    9.310

    5.068

    638

    ABR 2009

    9.363

    5.590

    648

    MAY 2009

    10.141

    5.889

    848

    JUN 2009

    10.506

    6.004

    866

    JUL 2009

    10.759

    5.819

    961

    AGO 2009

    10.466

    5.637

    1.125

    SEP 2009

    12.080

    6.421

    1.958

    OCT 2009

    12.301

    6.411

    1.230

    NOV 2009

    12.805

    6.930

    1.341

    DIC 2009

    13.180

    6.681

    1.487

    Fuente: Nielsen. Dic 2009

    Facebook Tuenti Twitter

    dic 2009

    14.000

    12.000

    10.000

    8.000

    6.000

    4.000

    2.000

    0

    7.247

    4.757

    297

    13.180

    6.681

    1.487

    ene 2009 feb 2009 mar 2009 abr 2009 may 2009 jun 2009 jul 2009 ago 2009 sep 2009 oct 2009 nov 2009 dic 2009

    02. AW Y REDES SOCIALES 8/2/10 17:12 Pgina 7

  • 03. AW Y AGENCIAS DE MEDIOS 9/2/10 12:05 Pgina 2

  • Analtica Web y agencias de medios 17

    ROMANCE A LA VISTA?Analtica Web y agencias de medios

    Jaime Agull

    Coordinador del Consejo de Mediciones Digitales IAB-AIMC yconsultor en el mercado de medios. Publicitario con ms dediecisis aos de recorrido en las reas estratgicas de distin-tas agencias de medios (Zenith Media, Vizeum, SMG) desde1993. Involucrado en medios digitales desde 1997, desarrollan-do primero el embrin de la actual Zed Digital y posterior-mente formando parte del equipo corporativo de Terra durantela primera burbuja puntocom. Miembro de organismos degestin de la medicin de audiencias desde 1999 e impulsordel actual Consejo de Mediciones Digitales desde sus inicios.Articulista en medios profesionales y bloguero desde 2006 enwww.anuncios.com (Dentro del GRP).

    03. AW Y AGENCIAS DE MEDIOS 9/2/10 12:05 Pgina 3

  • Durante cerca de treinta aos las agencias de medios han naci-do, crecido y evolucionado en un mercado de medios en el que susaber era su poder. Su saber negociar y, tambin, su saber sobreel contacto de los individuos con los medios de comunicacin:quin, qu, cundo, dnde, cmo, con qu efectos.

    La base de este desarrollo ha sido la investigacin de medios.Posiblemente no sea el nico factor y, si acaso, podra considerar-se un factor secundario frente a la abrumadora realidad econ-mica que sustenta a las agencias de medios. Sin embargo tam-bin es posible que esta percepcin sea un error: la capacidad denegociacin con los medios se desarrolla hasta extremos alta-mente sofisticados cuando se implican indicadores de retornodesde la audiencia en adelante provistos por la investigacin.Por otro lado, el conocimiento de los consumidores y de su usode los medios es una fortaleza, basada en la investigacin, indis-cutible de las agencias de medios que, con el paso de esos aos,ha ido siendo cada vez ms fuerte y ms indiscutible.

    18 Analtica Web y agencias de medios

    Las agencias de medios podran serunos grandes usuarios de Analtica

    Web igual que fueron y son grandesusuarios de la investigacin de

    audiencias: al fin y al cabo no serams que una evolucin lgica

    siguiendo la estela de los datos.

    03. AW Y AGENCIAS DE MEDIOS 9/2/10 12:05 Pgina 4

  • Analtica Web y agencias de medios 19

    La investigacin, pese a su rol secundario en los grandes concur-sos de anunciantes y en las grandes apuestas del mercado demedios, est en el origen de la buena o mala fortuna comercialde las agencias de medios y, tambin, de los medios. Y duranteesos treinta aos de historia de las agencias de medios, en supaso de centrales de compra a centrales de medios y, por fin, aagencias de medios, la investigacin se ha basado en un para-digma que hace bien poco pasaba desapercibido para muchosprofesionales: la investigacin perteneca a un tercero, fuese esetercero una compaa especializada o un comit del mercado.

    De quin es este dato?

    Durante todos estos aos de prctica profesional en las agenciasde medios la cadena de decisiones que liga al anunciante -y a supresupuesto- con los medios -y sus ingresos- ha pasado por lasmesas de los planificadores, dotados de datos ajenos al medio yajenos al anunciante, pero en muchos casos financiados porellos y, en general, aceptados por unos y otros.

    Las metodologas de investigacin social se han desarrollado,en el terreno de la investigacin de medios, centrando su obje-to en la audiencia como referente bsico del retorno impac-to de una accin publicitaria. Han sido gestionadas por esascompaas o entidades TNS, AIMC (Asociacin para laInvestigacin de los Medios de Comunicacin) bajo el princi-pio de la neutralidad de la tercera parte y con consensos demercado que han buscado los mnimos comunes denominado-res que el mercado estaba dispuesto a aceptar.

    Y este mecanismo est ahora mismo en crisis. La digitalizacinde los medios de comunicacin ha posibilitado una medicincensal, exhaustiva y profunda, del consumo de los medios decomunicacin -o de cualquier proveedor digital de contenido oservicios- que deposita la propiedad de los datos de partida en elpropio medio o, tambin, en el propio anunciante.

    Las posibilidades son enormes. La explotacin de esos datoscomo fuente de optimizacin, evolucin y decisin, la AnalticaWeb, es un campo de profundidad irresistible para el decisor demarketing. Los sitios web -medios de comunicacin o no- hansido los primeros en aprovechar semejante caudal de datos, apli-cando la tecnologa adecuada y generando una nueva tipologaprofesional, el analista web.

    La nueva situacin trastoca claramente los equilibrios estableci-dos con anterioridad. Qu hacer con una fuente de datos tanrica pero que pertenece a una de las partes del mercado y slo aella y esa parte no es la agencia? La agencia de medios tienealgo muy serio en lo que pensar.

    La visin es multimedia

    Ms all de esta cuestin central, las agencias de medios tra-bajan en un entorno de 360. Esta afirmacin, un clsico eneste sector, hace referencia a la necesidad de comunicar con

    los individuos teniendo en cuenta todas las vas de comunica-cin posibles, tanto convencionales como no convencionales.

    En particular, las agencias de medios han desarrollado susprincipales aptitudes en la planificacin de la comunicacin enmedios convencionales de todo tipo: televisin, medios impre-sos, radio, exterior

    Para las agencias el mundo es multimedia porque sus clientesvenden productos a consumidores multimedia. En mayor omenor medida, con herramientas ms o menos sofisticadas, lasagencias necesitan analizar no slo las interioridades de unnico medio o soporte, sino tambin su posicin relativa respec-to a otros medios o soportes: qu aportan y qu no; qu es dife-rencial y qu no; cunto cuestan y cmo retornan ese coste. Laagencia necesita saber qu hace el individuo en su conjunto detiempo dedicado a medios de todo tipo.

    El individuo. Este punto tambin ha marcado una importantedistancia entre las mediciones digitales de las que se nutre laAnaltica Web y las mediciones clsicas de audiencia manejadasen las agencias de medios: cmo casan los individuos con losusuarios?, cmo encajo al individuo multimedia en el puzzle dela multitud de sitios web con los que trabajo?

    La primera aproximacin que las agencias de medios tuvieron a laAnaltica Web, aunque no sea exactamente lo mismo ni se la llameas, vino de la mano de los adserversy sus interfaces. Pese a la sen-cillez de estos interfaces, el universo de informacin que se vislum-bra en ellos hace muy atractiva la idea de obtenerlos para su anli-sis ad hoc. Esto, que slo en algunas agencias se hace, permitiraanalizar dinmica y continuadamente y en clave de indicadores demedios los comportamientos del usuario, algo que ahora suelenhacer los medios y, poco, las agencias. Comportamientos de consu-mo de contenidos y de consumo de formatos publicitarios:qu con-tactos, cundo y dnde, con qu efectos y con qu retorno.

    Como deca unos prrafos ms arriba, sa es la fortaleza de lasagencias de medios y sa es la materia prima que necesitancmo comunicarse con los individuos, cmo saber si se es efi-caz, materia prima que el mundo digital ha trasvasado, en elcaso del mercado de medios, de un tercero independiente amanos de los medios digitales.

    As pues, las agencias de medios podran ser unos grandes usua-rios de Analtica Web igual que fueron y son grandes usuarios dela investigacin de audiencias: al fin y al cabo no sera ms queuna evolucin lgica siguiendo la estela de los datos. De hecho,son grandes usuarias de los adservers y, aunque les cuestereconocerlo a muchos profesionales, tambin estn aprendien-do mucho sobre Google Ad Planner y Google Analytics.

    Por tanto

    Y es que la realidad se impone: es necesario trabajar en trminosde Analtica Web cuando se habla de digital, por mucho que la

    03. AW Y AGENCIAS DE MEDIOS 9/2/10 12:05 Pgina 5

  • 20 Analtica Web y agencias de medios

    desconexin multimedia y la propiedad de los datos hagan cru-jir los dientes de las agencias de medios. Tendrn que buscar, portanto, caminos para facilitar la incorporacin de la Analtica Webal abanico de recursos de las agencias de medios sin que elloprovoque ni ms dolores de cabeza ni ms crujidos de losimprescindibles.

    La desconexin entre personas y usuarios es un asunto relevante,pero no insalvable. De un lado, mecanismos hay y en ello est elmercado para reconciliar esas dos visiones de la actividad huma-na. Por otra parte, la medicin de la eficacia es uno de los grandescaballos de batalla de las agencias de medios: el retorno de lainversin es incluso carne de slogan en algunos casos. Es una dis-ciplina en la que las agencias saben manejarse bien y en la que laAnaltica Web ha puesto a disposicin del analista armas podero-sas; la aproximacin es casi obligatoria. Al tiempo.

    Por otro lado, la neutralidad y accesibilidad de los datos, elemen-tos cruciales para la credibilidad de las informaciones que seconstruyan y para la propia existencia de las mismas, debegarantizarse si la agencia de medios quiere seguir cumpliendosu rol habitual. El mundo digital nos ha trado una situacin dedatos en desequilibrio que, para las agencias de medios, es unreto: sern capaces de equilibrar esa propiedad o debern olvi-darse de antiguos usos y confiar en el dato de otros? Ms an,puede ser el dato de uno de esos otros el dato? No hay res-puesta, de momento.

    Tal vez proclamar la ausencia de maldad, como hace un grancandidato a ser el dato, sea suficiente para conseguir calmar lasintranquilidades al respecto. Tal vez no. El mercado de medios,tanto las agencias como sus actores de referencia, debern deci-dir. Mientras puedan.

    03. AW Y AGENCIAS DE MEDIOS 9/2/10 12:05 Pgina 6

  • TOP 20 Ranking de Propiedades en Net View

    TOTAL MINUTOS

    (000)

    27,637,340

    3,974,693

    1,814,682

    3,298,179

    317,423

    567,501

    106,014

    335,384

    389,338

    251,483

    181,463

    62,875

    144,051

    274,68

    2,127,755

    174,64

    87,233

    19,28

    54,913

    22,68

    28,233

    VISITAS POR

    PERSONA

    40.79

    29.04

    18.46

    16.93

    6.26

    10.00

    3.56

    8.01

    9.67

    5.94

    4.68

    2.83

    5.58

    4.80

    19.51

    4.71

    5.79

    2.57

    2.74

    2.64

    1.94

    TOTAL

    VISITAS

    973,262

    665,535

    343,079

    223,166

    72,003

    109,081

    36,57

    79,126

    93,922

    57,332

    43,663

    22,678

    44,415

    32,381

    130,341

    28,997

    31,698

    13,013

    13,684

    12,799

    9,189

    PENETRACIN

    %

    95.26

    91.52

    74.21

    52.63

    45.95

    43.58

    40.97

    39.44

    38.80

    38.53

    37.28

    31.97

    31.76

    26.96

    26.68

    24.56

    21.87

    20.19

    19.94

    19.38

    18.91

    VISITANTES

    NICOS (000)

    23.857

    22.919

    18.584

    13.180

    11.508

    10.913

    10.259

    9.877

    9.716

    9.650

    9.336

    8.006

    7.954

    6.751

    6.681

    6.152

    5.478

    5.057

    4.993

    4.854

    4.736

    PROPIEDAD

    TOTAL1. Google2. Microsoft3. Facebook4. Telefonica/Terra5. Yahoo!6. Wikimedia Foundation7. Prisacom8. Unidad Editorial9. Vocento10. France Telecom11. Grupo Intercom12. CORPORACION PUBLICITARIA13. eBay14. Tuenti15. Anuntis Segundamano16. Megaupload.com17. InterActiveCorp18. HispaVista19. WordPress.com20. Yell Group

    Fuente: Nielsen Online. DIc/09

    TIEMPO POR

    PERSONA (hh:mm:ss)

    19:18:26

    02:53:25

    01:37:39

    04:10:15

    00:27:35

    00:52:00

    00:10:20

    00:33:57

    00:40:04

    00:26:04

    00:19:26

    00:07:51

    00:18:07

    00:40:41

    05:18:29

    00:28:23

    00:15:55

    00:03:49

    00:11:00

    00:04:40

    00:05:58

    PGINAS VISTAS

    POR PERSONA

    2606

    400

    224

    455

    52

    129

    14

    62

    57

    42

    41

    18

    27

    87

    903

    63

    27

    9

    24

    8

    14

    TOTAL PGINAS

    VISTAS(000)

    62,165,096

    9,156,907

    4,155,314

    6,002,263

    599,698

    1,402,883

    146,673

    611,689

    552,785

    409,432

    384,241

    144,549

    217,615

    589,419

    6,036,125

    388,208

    149,215

    45,788

    118,902

    39,921

    65,788

    GRUPOS DE COMUNICACIN

    03. AW Y AGENCIAS DE MEDIOS 9/2/10 12:05 Pgina 7

  • 04. PUBLICIDAD ONLINE Y AW 9/2/10 12:09 Pgina 2

  • CLICKS Y MARCAPublicidad Online y Anlisis Web

    Clicks y Marca 23

    Rafael Jimnez

    Rafael Jimnez es Diplomado en Ciencias Empresariales y sededica al marketing online desde el ao 1999, siendo especialis-ta en campaas de generacin y fidelizacin de trfico en sites oproyectos internacionales, como en Logismarket (2005) mercadoeuropeo, Online Marketing Manager en Vueling Airlines (2007)para los mercados de Espaa y Portugal o en Splendia (2008)para EMEA. Actualmente posee su propia agencia de marketingonline especializada en resultados, trabajo que compagina comoprofesor invitado en diferentes msters (CETT-UB) y cursos(Universidad de Castilla - La Mancha), o en charlas de ICEMD,PIMEC o en eventos (Iniciador).

    04. PUBLICIDAD ONLINE Y AW 9/2/10 12:09 Pgina 3

  • Actualmente todos los informes de inversin publicitaria onlineprocedente de organismos oficiales, como podra ser la IAB(Interactive Advertising Bureau), muestran que durante esteperiodo de crisis que estamos viviendo desde 2008, la inversinen publicidad online no ha descendido, siendo un resultadoenormemente positivo debido a que el resto de los sectores hasufrido un gran descenso tanto en produccin como en inver-sin publicitaria.

    En cambio, la publicidad online, pese a no haber crecido tantocomo se estimaba en los momentos pre-crisis, no slo se hamantenido sino que ha aumentado la inversin.

    24 Clicks y Marca

    Aparecer en grandes e importantessoportes es hacer marca,

    lgicamente; pero es una mentalidadobsoleta y excesivamente cara, yaque estos grandes soportes tienenusuarios con cientos de perfiles y

    segmentos de medicin diferentes.

    04. PUBLICIDAD ONLINE Y AW 9/2/10 12:09 Pgina 4

  • Clicks y Marca 25

    Los motivos son claros:

    1. La Publicidad est all donde estn los usuarios.

    Debido a la crisis, los usuarios de Internet han visto que la Red esmucho ms que leer peridicos online, descargar o chatear. Losusuarios han comprobado que en Internet te puedes comunicarcon otros usuarios con gustos similares, puedes encontrar for-macin, puedes encontrar trabajo, Por lo tanto, hoy en da losinternautas de todas las edades y perfiles invierten ms tiempoen Internet.

    2. La altsima capacidad de medicin de todas las campaas quese realizan online.

    Es precisamente esta capacidad de medicin la que hace que losanunciantes que quieren continuar invirtiendo en publicidad sedecanten por la promocin online, porque as saben exactamen-te como est funcionando su campaa, cuntos usuarios hanvisto su publicidad y, adems, pueden targetizar enormementesu publicidad, pagando nicamente por impactar en aquellosusuarios que realmente son su pblico objetivo, Por lo tanto, eldesvo de inversin publicitaria de soportes tradicionales haciael online ha sido patente.

    Centrndonos especialmente en el segundo punto, debido a latemtica del cuaderno, que trata sobre Analtica Web, vamos atocar diferentes aspectos sobre la publicidad online.

    Lgicamente, uno de los cometidos del analista web es conocerlo que sucede en su web, pero no el nico, ya que debido a suconocimiento y experiencia, adems de haber herramientas demedicin no slo de trfico interno, sino de trfico global, esteprofesional pasa a convertirse en un excelente estratega en larealizacin de las campaas de publicidad online.

    Es decir, podemos dividir el trabajo del analista web segn el focode sus anlisis. Uno sera la focalizacin interna, en la cual analizay optimiza la web para obtener los mximos resultados posibles.La externa estudia e informa sobre el estado de posibles soportesdonde poder anunciar la publicidad de sus productos o servicios,as como estudios de Benchmarking o de la competencia.

    Trabajo del Analista Web Externo:

    No deja de ser aquel trabajo para conseguir informacin sobreconocimiento de los portales o webs donde publicitarse, comopor ejemplo, utilizar herramientas gratuitas de conocimiento demercado como Google Adplanner, la cual nos ofrece datos depginas web de trfico, perfiles socioeconmicos de las visitas, sidispone de publicidad o no, y todo ello realizando, por ejemplo,simples bsquedas de temtica o de pginas relacionadas conun site en concreto.

    Otra herramienta gratuita que puede ofrecernos tambininformacin es Alexa, pese a que muchos dudamos de su fiabi-

    lidad; con ella podemos obtener algunos datos orientativos,como por ejemplo un listado de las palabras con las que reci-ben trfico procedente de buscadores, o bien qu pginas webvisitan los usuarios de su site. De esta manera, podemos reali-zar campaas publicitarias en diferentes soportes, pero con elmismo perfil de usuario.

    Estas herramientas las podemos utilizar, adems de para reali-zar trabajos de promocin online, para conocer mejor a nues-tra competencia y poder saber cunto trfico tienen, tipologade sus usuarios, palabras clave de acceso, compararnos connosotros y tomar decisiones de mejora.

    Es por ello que la figura del analista web cobra mayor relevanciaen la elaboracin de la estrategia de negocio online, ocupandoprogresivamente una posicin ms cercana al responsable denegocio, ya que es el analista online tanto con su conocimien-to de anlisis como de las herramientas la figura capaz de hacerinformes y propuestas de acciones para la promocin online,como estudios comparativos con nuestra competencia o anlisisde un sector en concreto.

    La Analtica Web est tomando cada vez mayor importancia enla toma de decisiones estratgicas y, si nos referimos especfica-mente a la publicidad, es el referente para empezar a orientar lacampaa, ya sea ayudando al responsable de compra de publici-dad en la seleccin de compra de espacios publicitarios en algu-nos soportes, en el control del estado de la campaa y, finalmen-te, en saber cmo ha funcionado.

    Hemos comentado la importancia de tener un analista web ennuestro equipo, pero si vamos un poco ms all, debemos verque cualquier profesional que se dedique a la publicidad onli-ne debera tener ciertos conocimientos de Analtica Web.Afortunadamente, esta disciplina est siendo cada vez msutilizada por los profesionales de la publicidad, independiente-mente de si stos son analistas, SEOs, compradores de espa-cios, porque su conocimiento es una herramienta esencial ycomplementaria al conocimiento especfico de cada uno paraconseguir el xito en la publicidad online.

    Actualmente nos encontramos con la situacin de que los anun-ciantes, mediante las agencias de compra, adquieren millones deimpresiones en publicidad para sus banners, con el nico controlde que su publicidad se va a ver en medios online de primernivel. Pero hasta qu punto esto es lo ms rentable para elanunciante?

    La Analtica Web, junto con el conocimiento del mercado de ungestor de compra de espacios, puede hacer que una campaavaya ms all de una impresin y de un click, cuando ste cono-ce qu tipo de impresin est comprando. Es decir, cuandoconocemos que estamos comprando un espacio publicitarioen un soporte, sabiendo, adems del volumen de visitas, latipologa de sus usuarios, las fuentes de acceso, y diseamosnuestra estrategia en ese soporte online con el fin de obtener

    04. PUBLICIDAD ONLINE Y AW 9/2/10 12:09 Pgina 5

  • 26 Clicks y Marca

    el mayor impacto cualitativo que no cuantitativo como se rea-liza en la actualidad, generas, adems del impacto en s yposiblemente un posterior click, algo que estamos olvidandoen el sector online, la marca.

    Aparecer en grandes e importantes soportes es hacer marca,lgicamente; pero es una mentalidad obsoleta y excesivamentecara, ya que estos grandes soportes tienen usuarios con cientosde perfiles y segmentos de medicin diferentes. En cambio,cuando orientas una campaa con unos objetivos muy claros,conociendo el sector, tipologa del cliente, e incluso si el clienteha llegado desde segn qu fuentes de trfico, hacemos quenuestra campaa publicitaria, aunque ms cara en tiempo dediseo de la misma, sea mucho ms rentable para el anuncian-

    te, objetivo que parece se tiene menos en cuenta.

    La Analtica Web debe completar los conocimientos que tenga-mos, ya sea SEO, PPC, compra de espacios, Social Media, paraentender mucho mejor nuestro trabajo. Entender el medio, yasea micro, como nuestra web, o macro como nuestro sector oInternet, para poder trabajar con conocimiento de dnde esta-mos realizando nuestras acciones, entender y analizar por quhan funcionado o no, tomar decisiones de mejora, para ser mseficientes.

    La Publicidad en Internet se vende con el gran y perfecto slogande: Todo se puede medir, pues vamos a dar el siguiente paso:Vamos todos a medir.

    Evolucin facturacin semestral de formatos en Internet 2007 - 1S2009

    Fuente: IAB, 2009

    20018016014012010080604020

    0

    S107 S207 S108 S208 S109

    103,68

    134,09

    159,74172,35

    7,90%

    4,65%

    164,70

    EVALUACIN DE FACTURACIN SEMESTRAL DE BUSCADORES Y ENLACES PATROCINADOS

    160

    140

    120

    100

    80

    60

    40

    20

    0

    S107

    116,62

    S207

    128,03

    S108

    147,51

    S208 S109

    141,52

    -4,06%

    2,48%

    139,09

    EVALUACIN DE FACTURACIN SEMESTRAL DE FORMATOS GRFICOS

    Ranking de los 50 principales anunciantes en publicidad grfica en internet por sectores

    TRANSPORTES,VIAJES Y TURISMO

    1. VUELING2. EDREAMS3. CLICKAIR4. VIAJES EL CORTE INGLS5. SPANAIR6. MUCHOVIAJE7. BOOKINGS8. VIAJAR.COM VIAJES S.L.9. ALITALIA10. RIUHOTELES

    Fuente: IAB, 2009

    FINANZAS

    1. ING DIRECT2. BANESTO3. BBVA4. BANCO SANTANDER5. CITIBANK6. OPEN BANK7. LA CAIXA8. CAJA DE MADRID9. CAIXA CATALUA10. UNICAJA

    MEDIOS DE COMUNICACINENSEANZA Y CULTURA

    1. CEAC2. PARAMOUNT3. FOX4. HOME ENGLISH5. DISNEY6. CRCULO DE LECTORES7. DIGITAL PLUS8. CCC9. UNIVERSAL PICTURES10. TODOCONSOLAS

    TELECOMUNICACIONES

    1. VODAFONE2. TELEFNICA DE ESPAA3. FRANCE TELECOM4. BLINKO, BUONGIORNO MYALERT, S.A.5. SIMYO6. TELEFNICA MVILES ESPAA7. MOVILISTO8. NOKIA9. YOIGO10. JAZZTEL

    AUTOMOCIN

    1. PEUGEOT2. GENERAL MOTORS3. TOYOTA4. MERCEDES5. RENAULT6. BMW7. FORD8. NISSAN9. AUDI10. VOLKSWAGEN

    04. PUBLICIDAD ONLINE Y AW 9/2/10 12:09 Pgina 6

  • Clicks y Marca 27

    Top 50 Informacin General. Ranking de medios digitales en Espaa.

    Fuente: NetView (Nielsen Online). Dic/09

    SITIOS WEB

    "Current Events & Global News"Elmundo.esElpais.comTerra NoticiasABC - Vocento Noticias20 MinutosGoogle NewsYahoo! NewsLA VANGUARDIA.esLainformacion.comElPeriodico.comEuropa Press - epQue.es - Vocento NoticiasMSN News & WeatherCADENA SERPublico.esLibertad DigitalMename"Diario Vasco - Vocento Noticias"Ideal - Vocento NoticiasLa Verdad - Vocento NoticiasEl Correo - Vocento Noticiaselconfidencial.com"lavozdegalicia.es - Vocento Noticias"ADN"Norte de Castilla - Vocento Noticias""El Comercio - Vocento Noticias"Soitu.esLa Razon Digit@l"Las Provincias - Vocento Noticias"COPE"Levante-EMV.com-El Mercantil Valenciano"VilaWebOrange NewsVida y EstiloFarodeVigo.esLaNuevaEspana.es-LNEINTERVIU.esBBCClarn Global News"Diario Sur - Vocento Noticias""Diario Montaes - Vocento Noticias"Periodista DigitalGentedigital.esElPeriodicoDeAragon.com"La Voz digital - Vocento Noticias"CNN Digital NetworkHoy - Vocento Noticias"Heraldo.es - Vocento Noticias"France 24"Informacion.es-De la Provincia de Alicante"

    VISITANTES NICOS(000)

    15,909

    6,551

    6,265

    4,597

    3,316

    3,306

    3,132

    1,882

    1,807

    1,677

    1,511

    1,446

    1,284

    1,157

    1,155

    1,119

    971

    946

    946

    946

    900

    833

    808

    795

    773

    702

    667

    652

    626

    620

    577

    547

    545

    505

    503

    478

    476

    476

    474

    472

    459

    452

    433

    422

    414

    389

    375

    368

    340

    334

    329

    PENETRACIN%

    63.53

    26.16

    25.02

    18.36

    13.24

    13.20

    12.51

    7.52

    7.22

    6.70

    6.04

    5.78

    5.13

    4.62

    4.61

    4.47

    3.88

    3.78

    3.78

    3.78

    3.59

    3.33

    3.23

    3.18

    3.09

    2.80

    2.66

    2.60

    2.50

    2.48

    2.30

    2.18

    2.18

    2.02

    2.01

    1.91

    1.90

    1.90

    1.89

    1.88

    1.83

    1.81

    1.73

    1.69

    1.65

    1.55

    1.50

    1.47

    1.36

    1.33

    1.32

    RANKING

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    46

    47

    48

    49

    50

    SESIONES(000)

    177,497

    41,283

    33,114

    16,734

    11,827

    13,517

    7,154

    8,447

    6,557

    3,699

    7,856

    2,731

    3,187

    2,204

    5,195

    4,328

    9,223

    3,081

    3,103

    3,322

    3,017

    4,119

    6,405

    3,889

    1,235

    2,316

    2,162

    1,531

    1,524

    2,667

    1,187

    2,427

    3,208

    1,251

    709

    1,727

    2,463

    1,09

    1,535

    1,238

    1,908

    2,317

    1,878

    1,118

    906

    1,709

    1,051

    2,164

    1,538

    420

    1,671

    TIEMPO MEDIO PORPERSONA (HH:MM:SS)

    01:00:13

    00:26:43

    00:19:47

    00:08:44

    00:15:06

    00:12:56

    00:02:56

    00:06:53

    00:11:58

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    00:15:59

    00:03:28

    00:07:21

    00:04:03

    00:07:47

    00:13:41

    00:40:51

    00:11:34

    00:13:49

    00:12:18

    00:08:01

    00:21:52

    00:24:49

    00:17:59

    00:02:00

    00:08:51

    00:12:21

    00:02:19

    00:06:22

    00:13:42

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    00:10:11

    00:06:14

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    00:04:53

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    00:22:54

    00:05:01

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    00:13:50

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    00:10:00

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    00:14:28

    00:00:57

    00:18:53

    TOTAL PGINASVISTAS (000)

    1,490,247

    232,664

    176,065

    70,755

    52,036

    61,864

    19,821

    19,381

    35,298

    11,522

    35,967

    8,556

    17,942

    9,544

    15,629

    15,043

    44,024

    15,512

    18,421

    17,724

    13,163

    28,243

    23,445

    21,952

    2,391

    10,668

    10,215

    3,245

    4,751

    11,883

    3,054

    9,286

    6,737

    7,884

    5,689

    7,947

    14,121

    6,472

    8,189

    4,036

    8,935

    19,14

    5,663

    8,132

    3,571

    10,456

    4,381

    15,001

    6,835

    640

    9,89

    04. PUBLICIDAD ONLINE Y AW 9/2/10 12:09 Pgina 7

  • 05. HERRAMIENTAS 8/2/10 17:34 Pgina 2

  • Herramientas para la correcta utilizacin de la AW 29

    HERRAMIENTAS PARA LA CORRECTA UTILIZACIN DE LA AW

    Gemma Muoz Vera

    Gemma Muoz es diplomada en informtica y tiene un masteren Web Analytics por la Universidad British Columbia.Actualmente dirige el departamento de Analtica Web y RedesSociales en el rea de Internet en Bankinter.

    Tiene un blog sobre Analtica Web,Dnde est Avinash cuandose le necesita? y escribe habitualmente en el blog especializadoen las ltimas tendencias de Marketing Territorio creativo.

    Tambin participa como docente en diversos masters sobreMarketing Intelligence en la escuela de negocios ESIC, es colabo-radora activa en el Conversion Thursday que se celebra mensual-mente en Madrid y ha participado como ponente en diversoseventos del sector.

    05. HERRAMIENTAS 8/2/10 17:34 Pgina 3

  • Si tu nica herramienta es un martillo, tiendes a tratar cadaproblema como si fuera un clavo. Abraham Maslow

    La historia de las herramientas de Analtica Web empieza en losaos 90, con el anlisis de las huellas que dejan las peticiones alservidor (logs). Sin embargo, basar la medicin en analizar losficheros de logs tena varios problemas puesto que puede contarms visitas de las reales (por los robots) o menos (no cuenta losaccesos a la cach) y la identificacin es en base a la IP con laimprecisin que esto implica.

    Entonces salieron a la luz las herramientas que medan pormedio de tags o etiquetas integradas en todas las pginas delsite. Esta medicin mejora los resultados de las herramientasbasadas en logs puesto que proporciona informacin que el logno es capaz de revelar y es ms fiable. Requiere de javascript y alutilizar cookies (marca en forma de fichero de texto que el nave-gador asocia al site visitado) se puede identificar si el usuario esconocido o es su primera vez. El problema que esto genera esque si se elimina la cookie, la informacin no es del todo fiable.

    30 Herramientas para la correcta utilizacin de la AW

    La combinacin de las herramientas adecuadas y el

    anlisis de los datos llevarn al xitode la estrategia online

    05. HERRAMIENTAS 8/2/10 17:34 Pgina 4

  • Herramientas para la correcta utilizacin de la AW 31

    Realmente la medicin web basada en tags ha vivido su mximoapogeo desde que Google lanz su Analytics1. Esta herramientagratuita es la ms extendida en el mundo, adems de Yahoo WebAnalytics2 junto con las herramientas de pago: las ms famosasson Omniture3, Webtrends4, Unica5, Nedstat6, CoreMetrics7 y ATInternet8.

    No podemos olvidar otro sistema de medicin, muy utilizado enempresas de comunicacin: los paneles o medicin orientada alusuario. Consiste en instalar en los sistemas de algunos usuariosun software de recogida de datos obteniendo una serie de esta-dsticas para determinar la audiencia del site. Este sistema se haheredado de la TV y lo ms interesante es que permite hacercomparativa de los distintos sites para determinar los puntosdbiles y fuertes de cada uno. Los ms utilizados son los panelesde Nielsen9 (NetView) y Comscore10 (Media Metrix).

    La eleccin de la herramienta que mejor puede responder a lasnecesidades de una organizacin debe apoyarse en 4 pilaresbsicos: la capacidad de recopilacin de datos (variables fijas oconfigurables), la flexibilidad del modelo de datos (segmenta-cin de las variables), la integracin de los datos (de fuentesexternas o extraccin de la herramienta) y la gestin de los mis-

    mos (en servidores propios o ajenos11). De los pesos que se den acada pilar depender la eleccin de una u otra herramienta.

    Sin embargo, no todo depende de la eleccin de la solucin msadecuada, sino tambin de la necesidad de que una persona sehaga cargo de esta herramienta para configurarla de maneraefectiva y para sacarle el mximo partido. A la hora de presu-puestar la Analtica Web hay que contar con el dinero que cues-ta la implantacin y el mantenimiento de la herramienta ascomo el sueldo de la/s persona/s que van a trabajar con ella. Sehabla mucho de la regla 10/9012 referida a que se debe invertir el10% del presupuesto en la propia herramienta y el 90% en losanalistas, aunque suele presupuestarse justamente al revs.

    Las empresas que ms invierten en Internet en Espaa utilizanal menos una herramienta de Analtica Web; sta es la distribu-cin de las herramientas segn un estudio de Overalia:

    Qu podemos obtener de la herramienta de Analtica Web?Informacin sobre el nmero de visitas, pginas vistas, desdednde vinieron, buscadores utilizados y keywords, contenidovisitado, duracin de la visita, nmero de veces que se alcanzanlos objetivos, cmo est funcionando una campaa, geolocaliza-cin de los visitantes, si es su primera visita, etc

    Las herramientas de Analtica Web son fciles de utilizar, pasande la visin genrica que podamos tener a la profundidad deldetalle de forma clara. Tambin nos permiten conocer el com-portamiento de nuestros usuarios, desde antes de llegar a nues-tro site hasta que se van de la web. Por tanto, tendremos datos

    1 http://www.google.com/analytics/2 http://web.analytics.yahoo.com/3 http://www.omniture.com/es/4 http://www.webtrends.com/5 http://www.unica.com/6 http://www.nedstat.com/7 http://www.coremetrics.com/8 http://es.atinternet.com/home.aspx9 http://es.nielsen.com/products/cps.shtml10 http://www.comscore.com/Products_Services/Product_Index/Media_Metrix_Suite/Media_Metrix_Core_Reports11 Sergio Maldonado en su libro Medir para Triunfar12 Avinash Kaushik en su blog http://www.kaushik.net/avinash/2006/05/the-10-90-rulefor-magnificient-web-analytics-success.html

    RiskyBets Contenders

    StrongPerformers Leaders

    Strong

    Currentoffering

    WeakWeak Strategy Strong

    Source: Forrester Reasearch, Inc.

    AT Internet

    Yahoo! WebAnalytics

    Nedstat Coremetrics

    GoogleAnalytics

    OmnitureUnica

    Webtrends

    Forrester Wawe TM: Web Analytics, Q3 09

    Weboscope, 1% Nedstat, 4%Nielsen, 7%

    Xiti, 1%

    Omniture, 29%

    Webtrends, 7%

    GoogleAnalytics, 29%

    Weborama, 9%

    Dart Spotlight, 13%

    Fuente: Overalia, 2009

    05. HERRAMIENTAS 8/2/10 17:34 Pgina 5

  • 13 http://www.4qsurvey.com/14 http://www.tusencuestas.com/15 http://www.alexa.com/16 http://www.compete.com/17 http://www.google.com/trends18 http://www.google.com/insights/search/#19 www.google.com/websiteoptimizer20 http://www.optimost.com/21 http://www.omniture.com/en/products/conversion/testandtarget22 http://www.socialmention.com/23 http://twitter.com/24 http://twittercounter.com/

    32 Herramientas para la correcta utilizacin de la AW

    objetivos que nos servirn para optimizar el diseo y el conteni-do de nuestro site, de forma que su rendimiento sea mximo.

    Lo ideal es combinar la informacin que nos proporciona cual-quiera de las herramientas expuestas arriba con una segundaherramienta. Por ejemplo, podemos utilizar Google Analyticsde forma gratuita y combinarla con Site Catalyst de Omniture.Si adems introducimos una herramienta propia del site queregistre los logs, podemos tener la certeza de manejar losdatos de manera correcta.

    Los propios usuarios nos pueden guiar en por qu se puedeestar produciendo una determinada situacin. Podemos crearun laboratorio de test con clientes, generar nuestros propioscuestionarios de calidad o utilizar encuestas online. Las haygratuitas, como 4Q13 o tusencuestas14. As podremos completarla informacin que tenemos con nuestra herramienta de medi-cin.

    No podemos quedarnos aqu. Hay que mirar tambin dnde estnuestra competencia, para tener un complemento ideal al anli-sis de nuestro site que nos permite agregar contexto a nuestrosnmeros.

    Podemos utilizar herramientas que permiten comparar nuestrosite con el resto de sites en Internet son datos estimados deaudiencia, pero podemos hacernos una idea del nmero quemanejamos en comparacin al que manejan otros. De maneragratuita tenemos Alexa15 y de pago Compete16.

    O nos puede interesar saber la frecuencia con la que se realizauna bsqueda en Google, el buscador ms utilizado en Espaa,como el volumen de bsquedas entre varias keywords. Lo conse-guimos con Google Trends17, que nos ayuda a conocer un pocoms las preferencias de nuestros usuarios (cmo y por qu lle-gan a nuestro site) y las que les llevan a preferir a nuestros com-petidores. Nuestra labor ser determinar si hay alguna relacinentre ellas y tomar decisiones al respecto.

    En el mercado tambin existen herramientas que nos puedenayudar a optimizar el SEO. Google Insights for Search18 es unbuen ejemplo. Compara patrones de palabras clave por catego-ra, periodos de tiempo y determinadas regiones.

    Y muy importante, hay herramientas que permiten testar dis-tintas versiones de una misma pgina (a nivel de copy, de im-genes, de botones o links, etc.). Se puede organizar el testdesde Google Website Optimizer19 (herramienta gratuita), odesde una herramienta ms sofisticada como Optimost20 oTest&Target21.

    La combinacin de las herramientas adecuadas y el anlisis delos datos llevarn al xito en la estrategia online:

    En los ltimos tiempos ha tomado mucha importancia el anli-sis de todo lo que tenga que ver con la web 2.0 y cmo podemosdeterminar cundo tenemos xito en redes sociales, qu secomenta sobre nosotros y nuestra web. El poder medir la distri-bucin de nuestro contenido o cmo influye en el beneficio quepersigue nuestra web es vital para poder decidir la estrategiams adecuada en la red. No hay una herramienta capaz de medirel impacto en la totalidad del mundo de las redes sociales por loque la solucin puede ser el definir claramente los objetivos queperseguimos en cada una de las redes sociales y tomar las deci-siones sobre dicha base.

    Podemos medir cmo est funcionando un blog incorporn-dole el cdigo de Google Analytics e investigar que se dice denosotros en otros blogs, con socialmention22. O cmo est fun-cionando nuestro perfil en Twitter23 con alguna de las herra-mientas disponibles en el mercado como twittercounter24 o

    Multiplicity: The Key To Your Web Analytics 2.0 Sucess!

    Clickstream

    MultipleOutcomes

    Experimentation&TestingVoice of

    Customer

    CompetitiveIntelligence

    Insights!!

    Omniture, Google Analytics, Unica WebTrends, IndexTools, Click Tracks Core Metrics, Gatineau, Others Web Analytics Vendors (above) Plus iPerceptions, ForeSee

    Offermatica Google Website Optimizer Optimost, Others iPerceptions, ForeSee Ethnio Self Service (Market Research, Usability) HitWise Compete Technorati

    Foundational Tool #1: Coradiant

    Foundational Tool #2: Maxamine

    Fuente: www.kaushik.net

    05. HERRAMIENTAS 8/2/10 17:34 Pgina 6

  • Herramientas para la correcta utilizacin de la AW 33

    twitterfriends25 o klout26. Si tenemos una cuenta o grupo enFacebook27 podemos utilizar las aplicaciones de Allfacebook28

    (para medir pginas con ms seguidores, tener estadsticas deuso de aplicaciones o consultar las estadsticas de demografade Facebook) o Socialistics29 para construir un perfil sociode-mogrfico con tus amigos o fans. Finalmente, si usamosYoutube30 para almacenar nuestros videos, la propia aplica-cin nos proporcionar los datos que necesitamos para com-probar si estamos llegando o no a nuestros objetivos.

    Y el futuro? Lo ideal es invertir en una herramienta deAnaltica Web que nos permita adecuar la recogida y el anli-

    sis de los datos que optimicen nuestra estrategia de negocio,incluir los datos de nuestro sistema de CRM y poder determi-nar acciones personalizadas sobre el cliente de manera perfi-lada. Pero no nos podemos olvidar que el futuro pasa por lasredes sociales y que tenemos que integrar esta nueva fuentede aprendizaje para realmente tener una foto completa de loque est pasando para determinar dnde estamos y haciadnde queremos ir.

    Pero por ahora nos debemos conformar con que en la organiza-cin se respete la Analtica Web y se tomen decisiones basadasen los anlisis de datos.

    25 http://twitter-friends.com/26 http://klout.com/27 http://www.facebook.com/28 http://www.allfacebook.com/29 http://apps.facebook.com/socialistics/30 http://www.youtube.com/

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  • 06. Analtica Web y SEO. 8/2/10 17:38 Pgina 2

  • Analtica Web y SEO 35

    ANALTICA WEB Y SEO

    Ismael el-Qudsi

    Ismael El-Qudsi ocupa el puesto de 'Head of New Media' deHavas Digital desde 2008. Fue durante 3 aos el responsableen Espaa de Live.com (ahora conocido como Bing), el busca-dor web de Microsoft.El-Qudsi, Ingeniero Informtico de Gestin, ha estado siemprevinculado profesionalmente a proyectos de Internet. Antes deincorporarse a Microsoft trabaj en TPI (Pginas Amarillas)durante cinco aos, donde desarroll el cargo de Jefe deProyecto de numerosos portales web incluido el buscadorespaol Noxtrum.

    Desde hace tres aos mantiene su blog personal (www.elqud-si.com ) donde escribe principalmente sobre asuntos relacio-nados con la Tecnologa, Buscadores y los Blogs.

    06. Analtica Web y SEO. 8/2/10 17:38 Pgina 3

  • Segn la Asociacin Espaola de Analtica Web1 , sta se puededefinir como la recopilacin, medicin, evaluacin y explicacinracional de los datos obtenidos de Internet, con el propsito deentender y optimizar el uso de la pgina web.

    Por otra parte podemos definir el SEO (Search EngineOptimization) como el procedimiento que consiste en aplicardiversas tcnicas tendentes a lograr que los buscadores deInternet siten determinada pgina web en una posicin alta(primeras posiciones) dentro de su pgina de resultados paradeterminados trminos y frases clave de bsqueda2.

    Resumiendo ambos conceptos, podemos establecer la relacinentre SEO y Analtica Web, ya que el objetivo del SEO es lograr elmayor nmero de visitas provenientes de los buscadores hacianuestra pgina web y la Analtica tiene como misin medir noslo la cantidad sino la calidad de ese trfico originado en bus-cadores y que acaba en nuestra web.

    A la hora de medir la cantidad y calidad de ese trfico nos surgela pregunta:

    Cmo medimos los resultados de las acciones realizadas en SEO?

    Existe la tendencia generalizada de medir nicamente las posi-ciones que conseguimos en Google por x palabras claves.

    Pongamos como ejemplo que tenemos un hotel en Sevilla. Laprctica extendida consiste en medir el posicionamiento SEOcomprobando en Google qu posiciones ha alcanzado la web denuestro hotel cuando buscamos palabras como hotel Sevilla,hotel en Sevilla, hoteles en Sevilla, etc..

    Eso es una aproximacin muy vaga, ya que la mayora del trficoque llegar a nuestra web, lo har por una gran cantidad de pala-bras clave (lo que se conoce como larga cola o long tail), serncientos o incluso miles de palabras las que nos llevarn trficoas que enfocarnos en medir slo en tres, cuatro o incluso trein-ta palabras aisladas no tiene sentido.

    En Internet pocas veces se cumple el principio de Pareto, segnel cual un 20% de palabras clave nos traeran el 80% de las visi-tas a nuestra web

    Pero adems de ser un enfoque invlido y muy reduccionista,existe una gran complejidad para medirlo. Es difcil medirlo por-que hasta hace unos aos Google cambiaba los resultados de subuscador una vez cada x meses, era un proceso que se conocacomo Google Dance.

    Sin embargo, actualmente Google no recalcula los resultadoscada x meses, sino que esta actualizacin es continua, en unproceso conocido como Everflux.

    De hecho todos podemos comprobar cmo Google devuelve dis-tintos resultados cuando buscamos Hoteles en Sevilla durantedos das distintos, incluso en un mismo da podemos encontrarvariaciones en los resultados de Google.

    Cmo medir entonces las posiciones que hemos conseguidopor las palabras hotel Sevilla, hoteles en Sevilla, etc si estamaana Google me dice que estoy en la posicin 2 y por la nochedice que estamos en la posicin 9?

    Otro enfoque a la hora de medir los resultados producidos por lasacciones SEO que considero ms vlido, es medir el incremento devisitas a una web conseguido a travs de mejorar nuestros resulta-dos orgnicos (sin contar campaas publicitarias en buscadores).

    Quiero decir, si antes de realizar la optimizacin SEO de nuestrapgina recibamos 1.000 visitas al mes desde Google y una vezrealizada la optimizacin empezamos a recibir 15.000 visitasmensuales, se ha producido un incremento de 14.000 visitas.Esta es una mtrica vlida para medir aumento de visitas (canti-dad), pero no es vlida para medir la calidad de dichas visitas.

    El objetivo del SEO es conseguir visitas desde los buscadores,pero a mayor visitas de calidad mayores sern los beneficios queobtengamos, no tiene sentido conseguir visitas si stas tienenuna tasa de rebote del 90% cuando llegan a nuestra pgina web.

    36 Analtica Web y SEO

    No hay una nica mtrica vlidapara medir las acciones SEO, lo

    mejor es usar la que mejor se apliquea nuestro negocio.

    1 http://www.analiticaweb.es2 http://es.wikipedia.org/wiki/Posicionamiento_en_buscadores

    06. Analtica Web y SEO. 8/2/10 17:38 Pgina 4

  • Analtica Web y SEO 37

    La Analtica Web no debe centrarse slo en contabilizar cuantosusuarios llegan a nuestra pgina web sino en analizar el com-portamiento de los usuarios dentro de una pgina.

    Esto me recuerda una frase de Ricardo Baeza Yates, Vicepre-sidente de investigacin de Yahoo Research, que dijo: el objetivode poner un buscador dentro de nuestra pgina web no es paraque la gente busque sino para entender qu busca esa gente den-tro de nuestra web.

    La cita textual ampliada es:Sea humilde: nadie sabe que quieren sus clientes (adems las pre-ferencias cambian en el tiempo). El diseo de la funcionalidad deun sitio debe ser dirigido por los usuarios (User-driven design). Estoimplica analizar los logs de navegacin y realizar un anlisis de lasconsultas del buscador del sitio (otra buena razn para tener unbuscador interno).3

    A la hora de medir la calidad de las visitas recibidas va SEO, nossurgen otro tipo de preguntas:

    Es til atraer trfico web si el usuario abandona la pgina nadams llegar? No es desperdiciar tiempo y recursos?

    En qu pginas de mi sitio web suelen abandonar la navega-cin los usuarios que acceden desde Google?

    Podemos hacer algo para mejorar esta pgina? Quizs disearvarias versiones de la pgina, una para cada tipo de pblico?

    El comportamiento de los usuarios que llegan va SEO es dife-rente del comportamiento de los usuarios que llegan por otrasvas como SEM, afiliacin, etc?

    Para intentar responder a estas preguntas, tenemos que usar losKPIs adecuados pero Qu son los KPI?

    KPI, del ingls Key Performance Indicators, o Indicadores Clave deDesempeo, miden el nivel del desempeo de un proceso, enfo-cndose en el "cmo" e indicando qu tan buenos son los proce-sos, de forma que se pueda alcanzar el objetivo fijado.

    Los indicadores clave de desempeo son mtricas financieras ono financieras, utilizadas para cuantificar objetivos que reflejanel rendimiento de una organizacin4

    Y cules son los KPI adecuados para medir el trfico provenien-te de SEO?

    El KPI, segn la definicin previa, debe estar relacionado con unOBJETIVO.

    Si medimos SEO debemos establecer como objetivo el aumentode trfico proveniente de los buscadores.

    Algunas personas pretenden que el KPI adecuado para medir lasacciones SEO sea la conversin, pero aunque es un objetivo dese-able no es del todo correcto ya que la conversin depende de ml-tiples factores, algunos incluso exgenos a la empresa, por lo queestablecer esta mtrica como la vlida para medir el trabajo SEOes cuanto menos injusto, si bien es evidente que hay que tener enmente siempre la conversin de nuestra web.

    Algunos KPIs que tienen en cuenta no slo el volumen de visitassino su calidad y cuyos objetivos son distintos, pueden ser lossiguientes:

    Media de Ganancia por visitante a nuestra web: lo quehemos ganado de media por cada nueva visita que ha llegadoa nuestra web. (vlido para sitios que obtengan una gananciapor las visitas y cuyo objetivo sea sacar un rendimiento econ-mico del trfico).

    Media del Coste de Adquisicin por Visita: o dicho con otraspalabras, cunto nos cuesta de media conseguir que un usuariollegue a nuestra web usando mtodos publicitarios (campaasgrficas, SEM, afiliacin). Si concluimos que atraer a un usuarioa nuestra web con mtodos publicitarios nos cuesta de media 1euro, podemos deducir cuanto ahorramos usando SEO. Es unamtrica para establecer el coste de adquisicin de usuarios.

    Tasa de Rebote de usuarios SEO: sirve para medir si nuestraweb le gusta a los usuarios que llegan a ella va SEO, es decir, esuna mtrica que valora el contenido. Si la tasa de rebote es muyalta podemos deducir que el contenido de nuestras landingpages no concuerda con las palabras que estamos posicionando.No nos interesa salir los primeros por juegos online si tenemosuna web de un hotel en Sevilla

    % de Visitas Nuevas vs Visitas Recurrentes: para saber si logra-mos un cierto reconocimiento de marca en las bsquedas querealiza la gente. Esto podra ser una medida de reputacin denuestra web, si la gente entra a nuestra web y lo que encuentrano le gusta; aunque aparezcamos los primeros para la bsquedaHotel en Sevilla quizs no vuelvan a entrar porque desconfan delcontenido que le vamos a ofrecer.

    La conclusin es que no hay una nica mtrica vlida para medirlas acciones SEO, de hecho hay decenas de posibles mtricasdependiendo de los objetivos, lo importante es usar la mtricaque mejor se aplique a nuestro negocio y no obsesionarse sim-plemente con la posicin que se obtiene en Google por unaspalabras clave concretas

    3 http://www.dcc.uchile.cl/~rbaeza/inf/usabilidad.html4 http://es.wikipedia.org/wiki/KPI

    06. Analtica Web y SEO. 8/2/10 17:38 Pgina 5

  • 07. AW EN MEDIOS DE COMUNICACIN 9/2/10 12:12 Pgina 2

  • Integracin de la Redaccin con la Analtica Web 39

    Adrin Segovia

    Adrin Segovia es periodista y Analista Web. Ha desarrollado sucarrera profesional en Vocento (responsable de Investigacin yMarketing Promocional) y el Grupo Prisa, dnde ha sidoResponsable de Intelligence Marketing de Prisacom y actual-mente es el jefe de Analtica Web de El PAS.com. Adems, esrepresentante de los medios de comunicacin online espaolesen el Consejo de Mediciones Digitales, asociacin que cuentacon la AIMC y la IAB como valedores. Adrin es ponente habitualde prestigiosos eventos de Internet y de Analtica Web, talescomo eMetrics, Internet Marketing Conference, ConversionThursday, etc. Por otro lado, es profesor del Mster de El Pas, ascomo de varias Universidades como la Pontifcia de Salamanca ola Universidad de Navarra. Escribe un blog sobre AudienciasOnline y Analtica Web: www.Filmica.com/audiencias, temticaen la que lleva trabajando varios aos.

    INTEGRACIN DE LA REDACCINCON LA ANALTICA WEB

    Analtica Web para Medios de Comunicacin

    07. AW EN MEDIOS DE COMUNICACIN 9/2/10 12:12 Pgina 3

  • Deca Len Tolstoi, al comienzo de Ana Karenina que todas lasfamilias felices se asemejan, mientras que las infelices lo soncada una a su manera. A los Grupos de Comunicacin les ocurrealgo similar: en poca de bonanza econmica todos se parecen;pero con la penuria de la crisis cada uno vive la precariedad a sumanera. Y si esa miseria se antoja larga, las diferencias cada vezse van a ir haciendo ms cruentas, sensibles y ahora ms quenunca medibles.

    Midiendo nada, o muy poco

    Cuntas personas en Espaa leen el diario cada da? Cuntos locompran (obviamente no es lo mismo)? Cuntos escuchan unaemisora? Cuntos vieron anoche un programa de una cadena deTV determinada? De estos, a cuntos les gust lo que leyeron?Qu cambiaran del diario? Leyeron otro? Cunto tiempoemplean en leer el diario? Tienen intencin de leer otro? Hacenzapping durante la publicidad? Recuerdan las marcas anuncia-das? Vern el programa al da siguiente?... Y s, hasta la fecha sehan dado algunas respuestas a travs de diferentes estudios basa-dos en encuestas o panelizaciones sobre muestras que represen-tan al resto de consumidores. Todos ellos estudios muy loables,costosos y comercialmente rentables. Pero la verdad es que sus

    respuestas sobre cmo se consumen los medios son meras conje-turas, realidades a medias, sesgadas, parciales, limitadas... Gozande fe colectiva, pacto de mercado y el beneplcito de la estadstica,pero no son capaces de resolver con precisin ni el 1% de las pre-guntas que anteriormente he formulado.

    Los nmeros no mienten, pero tampoco dicen la verdad. Aunqueantes de declararse incapaces de medir a todos por igual y obtenerrespuestas claras, el sistema ha de funcionar: la planificacinpublicitaria sobre soportes. Y quiz por esto la medicin deInternet ha revolucionado las tcnicas de Investigacin deMercados convencionales. Ya que Internet s puede llegar a resol-ver muchos de los interrogantes que un gestor de medios tiene enla cabeza, o que un anunciante necesita para localizar a su pblicoen el soporte ms efectivo.

    Puede que las carencias de medicin de audiencias offline hayasido la parte esotrica de la actual maltrecha situacin de losmedios, pues la mala medicin lleva necesariamente a realizarnefastas predicciones, prever idlicos entornos y promover excesode optimismo basado en mediciones de inercia y conjetura. Coninformacin de este tipo, cualquiera incluye en sus previsionesnociones de cautela.

    40 Integracin de la Redaccin con la Analtica Web

    Los nmeros no mienten perotampoco dicen la verdad.

    La medicin de Internet ha revolucionado las tcnicas de investigacin de mercado.

    07. AW EN MEDIOS DE COMUNICACIN 9/2/10 12:12 Pgina 4

  • Integracin de la Redaccin con la Analtica Web 41

    Del desprestigio inicial, al Web Analytics

    Cuando Elmundo.es pas de tener 11 millones de usuarios nicosmensuales en enero 09 a 19 millones en febrero 09 el mercadoreaccion con una lgica actitud de incredulidad, que dejaba a losmedios online, de nuevo (nota al pie), en evidencia ante sus resul-tados de audiencia. Otra vez los de Internet complicbamos elescenario de la Investigacin de Mercados, cuya herencia offlineen cuanto a medicin de audiencias resulta en ocasiones tan dai-na como apreciable.

    Mientras que la blogosfera debata sobre la imposibilidad de queun cibermedio albergara cifras cercanas a los 20 millones de usua-rios nicos mensuales, los analistas web analizbamos un entra-mado de cdigos de medicin y posibles atribuciones de trficoindebido procedentes de contenidos multidistribuidos, doblesmarcadores o excedentes basados en xitos de contenido o mar-keting. Pero todo era mucho ms sencillo que eso: un cambio de laherramienta de medicin. Esa fue la nica causa. Y sobre todo lamanera esotrica de ejecutar el cambio de aplicacin.

    Con el acuerdo de OJD y Nielsen Online, la herramienta de medi-cin HeatMap, perteneciente a la primera entidad, desapareceraen favor de la herramienta Site Census, de Nielsen Online. Ambasherramientas contabilizaban de manera distinta el dato de usua-rio nico (tanto diario como mensual), que fue la nica mtricadistorsionada de un mes a otro.

    Sin embargo, aunque todo el universo online espaol qued des-lumbrado por el volumen del dato (de 11 a 19 millones de uu en unmes), el resto de mtricas cualitativas dejaron en evidencia la cali-dad y la fidelidad de la audiencia que Elmundo.es presuma tenerhasta el cambio de herramienta de medicin:

    Cada del Tiempo Medio por Visita en 2009: sensible descenso delinters por los contenidos

    Cada de las Visitas realizadas por un usuario a lo largo de un mesen 2009: descenso drstico de la repeticin de visita

    Cada de las Pginas Vistas que realiza un usuario de media al mesen 2009: los lectores navegan menos que antes por los contenidos

    Antes, en el contexto offline, el volumen era lo nico a lo que seaproximaba en resaltar como preciso. Ahora, con una dato censalde lo que pasa en tu site (Web Analytics) el volumen no es ms quevanidad sin instruccin.

    Precisin y exactitud

    La medicin de audiencias de los cibermedios ha estado cuestio-nada en innumerables ocasiones. Tanto es as, que la recienteAsociacin de Editores Online, MediosOn, desde su nacimiento(marzo de 2009) prcticamente se ha enfrentado a los mayoresproblemas en este mbito desde el da 1 de su puesta en marcha.

    ene feb mar abr may jun jul ago sep

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    2007 Tiempo medio Visita2008 Tiempo medio Visita2009 Tiempo medio Visita

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    6,0

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    2007 Visita por usuario2008 Visita por usuario2009 Visita por usuario

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  • 42 Integracin de la Redaccin con la Analtica Web

    Los pasos adecuados que el mercado est recorriendo para nor-malizar la situacin no hacen ms que buscar una solucin a 10aos de errores, ocultismo y falta de claridad y transparenciasobre unos datos que por primera vez, se acercan a la precisin(que no exactitud) ms que en cualquier otro medio. Estamosms cerca que nunca de encontrar un estndar en el que todoslos cibermedios compitan en una misma herramienta, auditaday que sirva como moneda de intercambio publicitario. Hace faltaconsenso, pero en juego est la madurez del sector como sopor-te publicitario para evitar cierres, carencias de fiabilidad y, sobretodo, incentivar el sector con datos realistas que hagan que losplanes de negocio se sustenten en datos efectivos que orientenal inversor y al emprendedor.

    Esta precisin exigida en su da se confundi con exactitud. Ypuede que por eso se perdieran 10 aos intentando cuadrar nme-ros que nunca lo iban a hacer, pues en la medicin de Internet,como en cualquier sistema de medicin, existe un amplio abanicode exposicin a errores y metodologas similares con diferentestecnologas. Y es que uno ms uno puede no ser igual a dos.

    Mtricas, combinacin de nmeros y toma de decisiones

    La Analtica Web se asoci en su origen como una actividad mar-ketiniana ms, alejada del da a da o del core del negocio, que enlos medios de comunicacin no es otra cosa que el contenido:

    Este clsico error de las redacciones actuales hace que la AnalticaWeb en un contexto de Media pierda razn de ser, pues es muydifcil influir en la mejora de contenidos si ests alejado del lugarde creacin de los mismos. Por eso, la mejor integracin de laAnaltica Web reside en la redaccin, y a partir de ah, los canalesnaturales de informacin sern ms efectivos y cercanos con elproducto estrella: los contenidos.

    Evidentemente, los cauces de informacin y mtricas derivadasvaran con respecto a los diferentes estadios demandantes deinformacin. Pero toda la que se genere partir de lo realmenteimportante para el negocio, es decir; los contenidos.

    Es difcil determinar un KPI capaz de dilucidar las variables delcomportamiento de un medio. Pero hay una capaz de valorar laadecuacin de tu contenido con el volumen. Y esa mtrica es elusuario nico (ya sea en cookies, personas o estimacin de lo pri-mero sobre lo segundo -sistemas hbridos-), vital en este sectordependiente de la publicidad. Puede que sea un indicador simpley limitado para todo lo que ofrece la Analtica Web, pero es el quemejor se ajusta para valorar el da a da. Por lo dems, hay otrosKPIs que no se basan en nmeros como son el olfato, la velocidad,la naturaleza online y la sensibilidad por el contenido. Y eso tam-bin es Analtica Web, de ah que la actividad est ms cerca delperiodismo de lo que la gente a priori cree.

    El futuro

    Son muchos los Grupos de Comunicacin que estn apuntalan-do cambios en sus modelos de negocio, los cuales afectarndirectamente al contenido. Y si esto ocurre, el primero que nota-r esos cambios ser el usuario. La Analtica Web para medioscambiar necesariamente para muchos profesionales expuestosal anlisis de sites de pago. Creo sinceramente que primar msla rentabilidad del lector que la satisfaccin del mismo. Y todopor no haber sabido vender el medio como soporte publicitarioms all de la venta directa; el haberse centrado siempre en lacantidad y no en la calidad; y el haber considerado Internet comoun actor secundario en los orgenes dentro las organizaciones.

    No obstante, lo que s est claro es que van a cambiar cosas. Peroen cualquier escenario al que se enfrenten los medios siemprevan a necesitar datos. Por esta razn, la Analtica Web vive y pro-bablemente vivir momentos de gran protagonismo en los pr-ximos 2 aos.

    En cualquier caso, de lo que no me cabe duda es que la evolucinnatural de la Analtica Web provocar que la redaccin acabe asi-milando de manera automtica determinadas mtricas quehagan del bello oficio del periodismo una mejora sistemtica delos contenidos proyectados en el canal online. Estos hbitosadquiridos nacen de un periodo de evangelizacin (en el que nos

    Tecnologa

    Estrategia

    D.G.Negocio Comercial

    AnalticaWEB

    CONTENIDO

    ?

    Marketing

    Tecnologa

    EstrategiaMarketing

    D.G.Negocio Comercial

    AnalticaWEB

    CONTENIDO

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  • Integracin de la Redaccin con la Analtica Web 43

    encontramos), con el objetivo de culminar en la adaptacin a lasreglas de la red. Pero no por querer ganar ms lectores, sino porquerer mejorar el contenido. Lo bueno de esto ltimo es que

    necesariamente te lleva a lo anterior. Y la Analtica Web es lamejor arma para mejorar tus contenidos y, por lo tanto, la satis-faccin del usuario.

    Ranking Diarios Online. Audiencias mundiales

    Fuente: Google Ad planner

    SITIO WEB

    1 nytimes.com2 yomiuri.co.jp3 dailymail.co.uk4 guardian.co.uk5 mainichi.jp6 telegraph.co.uk7 wsj.com8 washingtonpost.com9 sanspo.com10 indiatimes.com11 jiji.com12 asahi.com13 latimes.com14 nikkei.co.jp15 timesonline.co.uk16 xinmin.cn17 novoteka.ru18 elmundo.es19 sapo.pt20 thesun.co.uk21 beta.novoteka.ru22 corriere.it23 elpais.com24 gazeta.pl25 nypost.com26 milliyet.com.tr27 boston.com28 hurriyet.com.tr29 clarin.com30 lemonde.fr31 smh.com.au32 sfgate.com33 ilsole24ore.com34 welt.de35 20minutos.es36 independent.co.uk37 lefigaro.fr38 mirror.co.uk39 sueddeutsche.de40 lanacion.com.ar41 telegraaf.nl42 abc.es43 blogs.sapo.pt

    PENETRACIN MUNDIAL

    1.6%

    0.9%

    0.9%

    0.8%

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    0.7%

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    0.2%

    USUARIOS NICOS(EN MILLONES)

    26

    15

    13

    12

    12

    12

    11

    10

    10

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    8,9

    8,2

    8,2

    8,2

    8,2

    6,9

    6,9

    6,9

    6,7

    6,2

    6,2

    6,2

    5,6

    5,6

    5,6

    5,6

    4,6

    4,3

    4,3

    4,2

    3,8

    3,5

    3,5

    3,5

    3,2

    2,9

    2,6

    2,6

    2,4

    2,4

    2,4

    PGINAS VISTAS(EN MILLONES)

    960

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    190

    120

    210

    250

    310

    230

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    110

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    280

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    07. AW EN MEDIOS DE COMUNICACIN 9/2/10 12:12 Pgina 7

  • 08. EL ANALISTA WEB, UN NUEVO PERFIL PROFESIONAL 8/2/10 17:53 Pgina 2

  • El analista web, un nuevo perfil profesional 45

    EL ANALISTA WEB, UN NUEVOPERFIL PROFESIONAL

    Sergio Maldonado

    Sergio Maldonado es autor de Analtica Web, Medir para Triunfar(2009) y un miembro activo de la industria de la Analtica Webdesde el ao 1998. Habiendo repartido ocho aos de su vida pro-fesional entre San Francisco, Bruselas y Londres, Sergio regres aEspaa en el ao 2006, fundando la empresa MV Consultora,dedicada a la prestacin de servicios y el desarrollo de productosde Analtica Web y Online Intelligence. El autor es ponente habi-tual en eventos relacionados con la medicin web y el MarketingOnline, incluyendo eMetrics San Francisco, eMetrics WashingtonDC, OME Madrid, Del Off al On o Internet Marketing ConferenceBarcelona. Sergio es adems socio fundador de la AsociacinEspaola de Analtica Web (AEAW) y en la actualidad coordina laWeb Analytics Association (WAA) en Espaa.

    08. EL ANALISTA WEB, UN NUEVO PERFIL PROFESIONAL 8/2/10 17:54 Pgina 3

  • El analista web se sita en un puntomedio entre los equipos gestores

    (receptores de informes finales y concapacidad de reaccin ante sus

    resultados) y los datos generadosperidicamente por las herramientas

    de Analtica Web

    Los captulos precedentes han dejado patente el enormepotencial de la Analtica Web. Sin embargo, los ms avanzadossistemas de medicin y la ms firme de las apuestas por partede los equipos gestores resultarn inofensivos en el aprove-chamiento de los datos ahora disponibles sin una personacapaz de responsabilizarse de su explotacin.

    El nuevo rol de analista web surge as de una necesidad de pri-mer orden, la de gestionar y capitalizar una vasta coleccin derecursos hasta ahora inexistentes. Se trata de recursos suscep-tibles de fundamentar y provocar la racionalizacin de inver-siones (de tiempo y dinero), el aumento de retornos, la incur-sin en nuevos mercados, la mayor satisfaccin del cliente y,ante todo, la consecucin de los objetivos que han fundamen-tado las actividades online de la empresa en primer lugar.

    En su misin global de asociacin y anlisis de datos, el analis-ta web combina tareas peridicas, misiones bajo demanda yactividades de exploracin surgidas de su propia iniciativa.En el primer grupo (tareas peridicas) encontraremos las labo-res ms mecnicas de puesta al da de informes destinados aequipos gestores. Acompaando a cuadros de mando o pane-les de control, el analista web presentar de un modo sucintosus propias conclusiones a quienes estn capacitados paratomar decisiones ejecutivas.

    En el segundo grupo encontramos tareas de investigacin bajosolicitud de los destinatarios de informes (equipo gestor). Labsqueda de respuestas a ciertas tendencias (tal vez contradi-ciendo la evolucin anticipada de algunas cifras) o la obten-cin de mayores detalles al respecto de algunas conclusionespueden motivar estas solicitudes.

    Por ltimo, el analista web contar en cualquier caso con tiem-po suficiente para la exploracin propia, guiado por su propioinstinto y excavando la mina en busca de oro (revelacionesvaliosas para el negocio) o carbn (puntos negros en los pro-pios procesos transaccionales o contenidos que exigen ser ata-jados lo antes posible).

    Qu esperar de un analista web

    Las tareas arriba descritas condicionan sin lugar a dudas elperfil del analista web, pero resulta necesario ahondar en sudesempeo diario para avistar las cualidades ms definitoriasde este perfil.

    El tremendo potencial de las labores de investigacin y explo-racin explica que constituyan las tareas donde el analistaweb aporta mayor valor aadido. Es por ello que todas aquellascualidades y experiencias que faciliten el razonamiento lgicoa partir de grandes volmenes de informacin sern especial-mente bienvenidas en su rol. Aqu se enmarcan la minera dedatos, la inteligencia de negocio y la inteligencia de clientes.Pero tambin el sentido comn (cun importante!), la capaci-dad de sntesis (tanto grfica como numrica) y el olfatoempresarial.

    A estas cualidades y experiencias deben de sumarse necesaria-mente dos cosas: Un conocimiento de ciertas disciplinas esen-ciales en la gestin de un negocio online y un entendimientoprofundo de la propia industria.

    Como disciplinas esenciales del negocio online cabe destacarSEO, SEM, medios sociales, usabilidad, copyrighting y el funciona-

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    miento bsico de la World Wide Web (protocolos, cookies, formu-larios, sesiones y estructura de contenidos).

    El entendimiento de la propia industria aporta necesarias dotesde contexto que se vern acentuadas con el conocimiento de lapropia empresa. Este elemento de contexto ser de gran valordurante la interpretacin de resultados y la elaboracin de infor-mes de conclusiones, pues ambos cometidos exigen una visinclara de las oportunidades y amenazas del mercado.

    Conviene finalmente aclarar algo ms: el analista web no es unprogramador informtico. No se trata de alguien necesariamentecapaz de implementar el cdigo de seguimiento de una herra-mienta o desarrollar funciones JavaScript para la recopilacin dedatos adicionales (que s deberan delegarse en profesionalesinformticos especializados en entornos web). De hecho, estetipo de aptitudes pueden resultar incompatibles con el desempe-o de sus tareas primordiales. Considero algo perfectamenteaceptable que un gran analista resulte psimo en la aplicacin demetodologas de desarrollo web a la implementacin del cdigode seguimiento (tambin conocido como huella o tag).

    El analista web como director de orquestra de flujos informacionales

    Las labores de investigacin y exploracin que justifican las dife-rentes aptitudes arriba enumeradas canalizan sus resultados atravs de la tarea paralela de elaboracin de informes peridicos.Conviene detenerse unos minutos para definir el alcance de esteparticular cometido.

    El analista web se sita en un punto medio entre los equiposgestores (receptores de informes finales y con capacidad dereaccin ante sus resultados) y los datos generados peridica-mente por las herramientas de Analtica Web. Como brokernecesario, compete al analista web configurar dichas herramien-tas para la remisin automtica de paneles de control y cuadrosde mando a sus destinatarios. Pero tambin se le exige llegardonde stas no llegan: a la definicin y alimentacin peridicade indicadores ms relevantes para dichos gestores.

    Estamos hablando de lo que habitualmente se conoce comoentorno de Reporting, y constituye el principal punto de con-fluencia entre la Analtica Web y la inteligencia de negocio. Esteentorno de Reporting exige la puesta en marcha de una metodo-loga slida para la definicin de cuadros de mando capaces defacilitar una sucinta vista de pjaro a quien no contar con msde unos segundos cada da, semana o mes, para tomar una deci-sin sustentada sobre dichos datos.

    La herramienta mgica que no era tal

    Con frecuencia se confunden las aptitudes analticas con lahabilidad en el manejo de la herramienta de Analtica Web. Sinembargo, resulta relativamente sencillo operar este tipo deproductos y su dominio no es garanta alguna de las capacida-des del analista.

    El analista web estar sin duda familiarizado con diversas herra-mientas destinadas a la segmentacin multidimensional dedatos web (bien en tiempo real, bien sobre datos histricos), perosus labores de investigacin y exploracin requerirn a menudorecurrir a productos complementarios que oscilarn entre la cl-sica hoja de clculo y el entorno de minera de datos o analticapredictiva.

    En cualquier caso, son las aptitudes del individuo arriba enume-radas las que hacen al analista web, y no la herramienta que uti-lice o conozca. Por ello, ni recomiendo seleccionar a un analistaweb por la experiencia previa que tenga con unas u otras herra-mientas, ni recomiendo al aspirante a analista web prestar msatencin a este aspecto que al de su propia formacin y expe-riencia en la extraccin de conclusiones.

    Analista interno vs. Analista externo

    He aqu otro dilema encontrado frecuentemente en aquellosentornos corporativos que ya han invertido seriamente en elaprovechamiento de sus datos web: Escoger entre la incorpora-cin a la plantilla (o promocin interna) del analista web y laexternalizacin de estas tareas.

    Propongo encontrar la respuesta a esta disyuntiva en las aptitu-des esperadas del analista web, tal y como han sido descritasms arriba.

    El analista externo proviene con frecuencia de una consultoraespecializada en este tipo de servicios. Esto significa que esta-r muy familiarizado con la toma de decisiones basada endatos web y preparado para identificar indicadores y conexperiencia en minera de datos, inteligencia de negocio einteligencia de clientes. Tambin se garantizar su dominio detecnologas esenciales en la gestin del negocio online y, si laconsultora cuenta ya con clientes en el mismo mercado, laempresa podr incluso aprovechar este conocimiento deindustria.

    Por otro lado, el analista interno gozar siempre de una mejorinformacin de contexto: Dominar habitualmente su industriay aquello que afecta a su propia empresa con un nivel de profun-didad al que pocas consultoras tienen acceso. Como contraparti-da, cabe la posibilidad de no cubrir satisfactoriamente los requi-sitos restantes.

    Es por ello que posiblemente convenga comenzar con laayuda de un analista externalizado (bien a tiempo completo,bien mediante la contratacin de bolsas de horas o planes desoporte) para pasar ms adelante a la gestin propia de estastareas, una vez que el futuro equipo interno de Anlisis Webse haya familiarizado con el trabajo hasta ese momentoexternalizado. El relevo no tiene por qu resultar drstico,pues la consultora estar siempre preparada para acompaaral analista mediante un nivel de soporte de menor intensidady coste.

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