Presentación del capítulo 11 del libro "Big Data, Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones
Analítica Web
Por Adriana Mildreth Díaz Hurtado 171335
2
¿Qué es la Analítica Web?
Analítica Web es una rama o disciplina de la analítica de datos o analítica empresarial que se
centra en el análisis de los datos que fluyen a través de sitios y páginas Web
La definición de analítica Web según Kaushik (2011: 24): “Es el análisis de datos
cuantitativos y cualitativos de su sitio Web y de la competencia, para impulsar una mejora
continua de la experiencia online que tienen tanto los clientes habituales como los
potenciales y que se traduce en unos resultados esperados (online y offline)”
Se han clasificado las diferentes analíticas en una
selección de herramientas en tres grandes grupos: Grupo 1: Omniture, Coremetrics, Webtrends. Grupo 2: Affinium NetInsights de Unica, XiTi, Nedstat, ClickTracks. Grupo 3: Google Analytics, Yahoo! Web Analytics.
5
Breve historia de la Analítica Web
En 2004 se publicó
uno de los primeros libros dedicados a la analítica Web.En 2005 presenta Google Analytics, anteriormente conocido como Urchin, un servicio que se
utiliza para medir el impacto de los sitios Web y de las campañas de marketing.La siguiente fecha de impacto en analítica Web fue el 2007, donde se tuvo la publicación del primer libro de Avinash Kaushik, Web Analytics, an Hour a Day, que supuso el
punto de partida para el nacimiento profesional de la analítica Web como disciplina y del
analista Web como profesión.En 2010, Avinash Kaushik publicó su siguiente obra de impacto mundial, Web
Analytics 2.0, aunque fue en 2011 y 2012 cuando se inició su penetración a nivel mundial
6
Enfoques de Analítica Web
- Analítica Web. Tecnologías y herramientas de análisis Web,
utilizadas en servidores, PC, laptops.
- Analítica social. A medida que los medios sociales comienzan a implantarse en organizaciones y empresas como servicios al igual
que cualquier otro software o servicio.
- Analítica móvil. El despliegue imparable, primero de teléfonos
inteligentes y posteriormente de las tabletas. Analítica de Big Data.
Es una valoración cuantitativa de estadísticas que describen tanto los eventos
como las tendencias de un determinado sitio Web (Kaushik, 2011).
Es el número de veces que una persona entra en un sitio Web durante un cierto
tiempo, navegando por él antes de abandonarlo. Indican el número de veces que
los usuarios han estado en un sitio Web en un período de tiempo determinado.
Si un visitante (visitor) entra cinco veces en un sitio Web, se contabilizará como un único
visitante.
Es el número de personas diferentes que han visitado
(accedido) a un sitio Web. Si un mismo visitante o
persona entró en un sitio Web cincuenta veces en un mes, se considera que es el mismo
visitante.
Es el porcentaje de visitas a un sitio Web o página Web
cuando se ha visto una única página y se la ha abandonado rápidamente sin hacer un solo
clic. Google Analytics considera un abandono o tasa de rebote cuando un usuario accede a una
página o sitio Web, por cualquier procedimiento, y abandona la página en uno o dos minutos,
sin hacer más clics o visitar más páginas
12
Tasa de salida y conversión
La tasa de salida indica el porcentaje de gente que ha entrado por cualquier punto del sitio Web,
pero ha salido de él a través de una página concreta. La tasa de conversión. Es una métrica de alto interés en
la gestión empresarial, ya que suele mostrar el interés por el sitio Web, las compras
realizadas por visita, el rellenado de un formulario, la reserva de un viaje o una consulta,
etcétera
Busca conseguir los motivos emocionales o de sentimientos por los cuales un
usuario decide navegar por un determinado sitio Web y no otro.
Son los datos que proporciona la herramienta
de analítica y que permitirá a los Web Master, Community Manager y directivos y empleados
de la empresa, el análisis significativo de dichos datos con el objetivo de poder tomar
decisiones del modo más eficiente.
La segmentación consiste en la aplicación de filtros para conseguir analizar una parte específica de los datos. Así aparecen en términos generales diversos tipos de
segmentación: del mercado, de clientes, demográfica, geográfica, etcétera.
En esta lectura la pude localizar más a mi carrera, ya que muchos de los términos ya habían sido conocidos debido a materias como publicidad y tecnologías de la información. Con esto puedo concluir que esta información tiene mucho que ver con la carrera, sobre todo para las personas que quieran enfocarse al marketing digital o también a la administración de redes sociales o publicidad. Cada uno de los términos deben de ser conocidos y sobre todo dominados, las métricas o el retorno de la inversión que nos ayuda a saber que es lo que estamos haciendo bien o mal, además de que esta información nos sirve para llenarnos de material, por ejemplo el libro de analítica web 2.0 que leerlo puede ser de gran utilidad para las personas que estudien mercadotecnia. En mi vida y carrera personal puedo decir que estos términos comenzare a utilizarlos en la aplicación y desarrollo de mi residencia profesional ya que se tratara de promoción y posicionamiento de una empresa mediante los medios digitales.
|
Duplicar
Crear reto
Imprimir PDF
Crear
presentación
Crear reto
