Las rutas de navegación y las páginas de influencia

Publicado en Análisis el 20 de mayo de 2010 por .

Hoy me gustaría hablar sobre la obsesión de muchas empresas por las rutas de navegación, querer saber y controlar al detalle como los usuarios navegan por nuestra web.

Primeramente deberíamos describir que son los analisis de las rutas de navegación: Avinash los define en su libro como “análisis de la secuencia de páginas visitadas por un usuario durante una sesión, utilizado normalmente para comprender que caminos siguen para llegar a cumplir un objetivo”: una venta, un lead, una subscripción, etc…

Google analytics no tiene un report que nos muestra las rutas de navegación más utilizadas y esto tiene una razón de ser. Lo que si tiene es un report donde nos explica desde que páginas los usuarios hacen clic para llegar a una página determinada, lo cual solo nos da una perspectiva página a página, pero nunca en un conjunto de pasos para llegar a la conversión (aunque el funnel como decimos más abajo se le acerca).

Los informes de rutas de navegación són poco accionables
Muchas empresas y algunos directores de marketing siempre ponen como requisito encima de la mesa el seguimiento de las rutas de navegación. Tal como Avinash dice, hay que aprender a decir NO y a saber explicar el porque de éste NO.

La primera respuesta es una contra-pregunta que todos nos deberíamos hacer es: ¿que gano yo sabiendo como navegan mis usuarios en la web? Parece tonta la pregunta, ¿verdad?. Pues en realidad no lo es.

Dice Pere Rovira en su artículo “el mito de la hormiga” referente a las rutas de navegación”las páginas web suelen ofrecer tantas posibilidades al usuario, que conocer la ruta exacta por la que navegan es poco importante”.

Lo podríamos decir de otra manera: Los caminos distintos que pueden recorrer los usuarios durante una sesión son tan diversos, que si empezamos a calcular el porcentaje que representa la ruta principal, quizás no llegue ni al 5% de todas las rutas.

Hemos dicho que en analítica web analizamos datos para tomar decisiones. ¿Qué haríamos con un report que me explica que la ruta principal utilizada por la mayoría de los usuarios sólo representa el 5% de las visitas?

No podríamos hacer nada. Tomar acciones sólo para éste 5% e ignorar el “long-tail” del 90 prácticamente nos deja sin capacidad de operación.

Páginas de influencia en el camino hacia la conversión
Avinash
introduce otro concepto que es el que tenemos que vender e incorporar: las páginas de influencia en un proceso de conversión.

Imaginemos que somos los analistas web de una página web de una universidad, como por ejemplo, ESADE. Imaginemos que queremos analizar el comportamiento de los usuarios que quieren apuntarse a un MBA Full-time.

Es una web de una universidad que podria tener un funnel (embudo hacia la conversión) con una estructura similar a esta:

home >tipos de programa mba > full – time mba > registro online con formulario paso 1 – etc…

Si nos fijamos en la  página de producto (ésto podria servir para cualquier web de ecommerce, lead generation, etc) y en ellas observamos en su contenido principal 3 partes:

a) menu de la izquierda – donde puedes leer una seria de información para documentarte acerca del full time mba: precio, temario, requisitos, etc…con algun call to action inclusive mezclado en este menú

b) la parte central del texto – donde contiene la explicación de esta página en si.

c) el menú de la derecha donde vemos un video explicatorio y algunos call to action.

Estamos ubicados en la página de producto, pero casi todos los enlaces del menú de la izquierda, nos llevan a subpáginas.

Desde la página de producto o cualquiera de éstas subpáginas podemos llegar al siguiente paso en el proceso de conversión, o sea, haciendo clic en el “botón” “apply online” nos llevaría al formulario.

Hemos llegado al formulario. Pero realmente, desde la página de producto y todas sus subpáginas: ¿cual es la página determinante y que más influencia al usuario para convencerle de seguir adelante y progresar hasta solicitar información para inscribirse a un full-time mba course de Esade?

¿Era la página de producto? ¿Era la página del precio de producto? ¿Era la metodología del curso?

Muchos piensan que las rutas de navegación nos ayudarían a entender exactamente como los usuarios llegan hasta aquí. Pero no, no podremos entender eso realmente, lo que tenemos que esforzarnos a entender es como valoran los usuarios nuestro contenido y como de influyente es para llegar a completar su tarea: para ellos buscar quizás un mba y para nosotros (si fuéramos esade) convencerle de que el nuestro es el mejor.

Lo mismo serviría para cualquier página de una web transaccional (hoteles, tiendas de comercio electrónico, etc..) donde encontramos una página de producto y las páginas que explican ese producto…

¿Porqué queremos saber esta información?

  • Entender qué páginas son determinantes hacia la conversión y cuales no en el proceso de conversión
  • Mejorar la visibilidad de las páginas determinantes dentro de la página de producto
  • Eliminar aquellas páginas intrascendentes

¿Y el report del embudo de Google Analytics no me soluciona este problema?

El funnel nos deja indica porque pasos el usuario camina hacia la conversión:

  • Cuanta gente ha pasado por el paso 1
  • Cuanta gente ha pasado por el paso 2
  • Cuanta gente pasa por el paso 3…
  • Cuanta gente llega a la página de producto…
  • Cuanta gente compra…

En la página de producto (imaginemos que es el paso 2) podríamos llegar a agrupar la página de producto en sí y todas sus subpáginas, pero no llegaríamos a saber cual es la subpágina determinante que ha ayudado al usuario a proceder hacia la conversión.

NO significa que este informe no sea útil, para nada, es esencial, pero no para descifrar la influencia de una página dentro de agrupaciones de páginas, como podrian ser todas las agrupaciones de una página de producto.

Al fin y al cabo, el embudo tampoco se puede confundir con el report de rutas de usuarios de otros softwares, informe que Google Analytics carece.

Analytics utiliza la métrica “index dollar” en los informes de contenido para justificar la importancia de cada una de las páginas dentro del proceso de conversión. Lo que pasa es que disponer de esa información de forma ágil y accionable con Analytics es más difícil.

Me gusta más pero el informe de clictracks, que permite una visión mucho más rápida de agrupaciones de contenido y

En esta imagen vemos un funnel de clicktracks. En la parte izquierda vemos dos de los pasos de este funnel, podria ser paso1 y paso 2…no vemos paso 3, paso 4..etc..

Enla parte central vemos agrupaciones de páginas que configuran una parte de ese funnel.

Imaginaremos el segundo paso, que consta de 4 cajitas azules, cada cajita representa una página. Podríamos estar hablando de la página de producto de full time mba, y cada cajita podria representar: la página del precio, la página de la metodologia, etc…

Clictracks nos mostraria con un color más oscuro aquellas páginas que realmente están “convenciendo” al usuario para llegar hasta el paso 3, o sea, determina su importancia.

De esta manera si aprendería realmente cuales son las páginas más importantes para un usuario y las podría hacer más visibles. Con un análisis de las rutas de navegación, aparte de volverme loco con tantas miles de posibilidades, jamás podría llegar a este análisis tan rápido, preciso y accionable.

¿Cómo lo veis? ¿Conocíais clictracks? ¿Utilizáis alguna otra herramienta para medir la influencia?

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Sobre Ferriol Egea

Ferriol Egea es un experto analista en la optimización de negocios online. Ahora es director de marketing online de la Lavanguardia.com

Puedes encontrar a Ferriol en:



21 Comentarios en Las rutas de navegación y las páginas de influencia

  1. Rafa Romero

    me ha gustado mucho el post Ferriol. Un saludo!

  2. Ferriol Egea

    Muchas gracias maestro!

  3. Victor Pascual

    Este artículo me parece muy interesante, felicidades! Me encanta este debate sobre las rutas.
    Hay un tema que me da la sensación que a veces se olvida, al respecto de las rutas de usuarios: descubrirlas, y por lo tanto, entenderlas, puede llegar a dar información muy relevante acerca de la usabilidad del site. Quizá, en terminos de marketing, nos es indiferente si el usuario ha llegado a nuestra conversión por un lado, o por el otro. Sin embargo, mantener una estructura compacta, y sobretodo, fácil de navegar, puede ayudar a mejorar nuestras conversiones.
    El tema creo que no está en ver las rutas más frecuentes, sino en tener una visión global de lo que hacen los usuarios en el site. En mi tesis doctoral, he desarrollado una aplicación enfocada al análisis de usabilidad de sites web, con la capacidad de mostrar métricas relevantes mapeadas en visualizaciones de grafos que representan la navegación de los usuarios: http://www.youtube.com/watch?v=I13QSw0d7I0

    Y ahí va mi pregunta en tono algo provocador: no será que se dice que el análisis de rutas no es “interesante”, porque no hay sistemas/reports que faciliten la comprensión de como se mueven los usuarios por nuestro site?

  4. Ferriol Egea

    Hola Victor! Un placer tenerte por aquí!

    Quizás puede que éste sea un problema, pero me agarro a una frase de Avinash: “aún sabiendo realmente todas las rutas de los usuarios en un sitio web, ¿que podemos hacer que sea accionable y nos ayude a mejorar?”

    ¿Qué porcentaje representará la ruta más utilizada? Y si no representa más que el 5-10% del tráfico? Y aun si es el 30%, que pasa con el 70%?

    Como dice Pere en su post de la hormiga, los usuarios cogen tales variedades de caminos, que el saber que la mayoría se comporta con un patrón, significa que hay que obligar al resto a obligar igual? Los usuarios no son hormiguitas..

    Te doy la razón en que las herramientas no son capaces de representar las rutas exactas de los usuarios: home-producto-back-forward, etc…pero vale, lo tenemos, y que hacemos con ello? Volvemos otra vez al punto anterior, es suficientemente representativo?

    Avinash en su libro indica que la mayoría de rutas más navegadas de forma común llegan extrañamente al 5%, de lógica no superan pero el 2%. Y pregunta: “un analista web puede tomar decisiones basadas en este 2%?

    Avinash concluye diciendo que aunque una ruta fuera utilizada por el 90% de los usuarios, aún no sabríamos qué páginas en esta ruta de navegación eran las que influían en el usuario para convertir y si no sabemos esto, entonces no podemos tomar decisiones. Sabremos la ruta más utilizada, bien perfecto, pero nada más..

    ¿Como argumentarías tu cambios en la web en base a percentajes tan pequeños de datos?

  5. Edu Barredo

    Genial artículo Ferriol!

    El tema de las rutas siempre genera discusión y debate. En general, a mi las rutas me aportan bien poco cuando el análisis es a nivel de página. Si agregamos contenidos y vemos flujos entre grandes categorías, la cosa cambia y si que podemos inferir preferencias cruzadas.

    @Victor Pascual, Omniture tiene un potente tracking de rutas de páginas. Permite saber muchos detalles, crear rutas ad-hoc, ver rutas por agrupaciones de contenido e incluso por cualquier variable de tráfico que quieras… Yo coincido con Pere Rovira y su visión del “mito de la hormiga”.

    Aprovecho el tema para poner un artículo relacionado que publiqué: http://www.trucosoptimizacion.com/index.php/2008/12/el-funnel-report-vs-el-path-analysis-puntualizando-conceptos/

  6. Ferriol Egea

    Perfecto Edu, lo añado como lectura obligatoria en el post!
    Muchas gracias por tu aportación….si me sonaba que omniture y yahoowebanalytics ambas pueden reproducir rutas…..

  7. Carlo Rodríguez

    Muy buen post, es muy cierto el tema de el obsesionarse con como se comporta el usuario para una conversión y se hace muchas veces como si todos se comportaran igual. Cada uno llega con distintas necesidades, en distintos procesos de compra y con distintas motivaciones.

    Un saludo!

  8. titojose

    Así como el análisis de todas las rutas de navegación me parecen demasiadas rutas, creo que a partir de un punto o de determinada página pueden ser interesantes.

    Con Victor hace un año estuvimos viendo patrones de navegación de un blog con cientos de posts, sin segmentar el tráfico se veia un patrón clarísimo a partir de cierta página que no era landing page y que estaba muy cerca de la conversión, de hecho aparecía en más de un 70% (creo recordar) de las conversiones, y si centraramos el estudio por segmentos de tráfico creo que puede llegar a ser muy interesante.

    El estudio de las rutas puede ser interesante en webs sencillas con una buena segmentación del tráfico y creo que algún dato se puede sacar, sobre todo si analizamos las rutas hacia atrás en vez de hacerlo desde la landing page como hacen la mayoria de herramientas. En un e-commerce puede ser una locura, pero no se puede generalizar.

  9. Ferriol Egea

    Como siempre, Tito, buen apunte! Gracias por participar!

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