Introducción | Analítica Web

Cuando empieces a extraer datos de Analytics y te des cuenta de ciertos comportamientos de tus usuarios, pronto empezarás a detectar patrones y establecer promedios, sobre todo cuando empiezas a trabajar con grandes cantidades de datos. Ten en cuenta, además, que Google Analytics comienza a hacer promedios cuando empieza a tener demasiada información de visitas. 

¿A qué nos referimos aquí? Bien. Imagínate que queremos analizar la forma en la que los españoles beben vino, y llegamos a la conclusión de que se vende tanta cantidad de vino como para dar de beber una copa de vino al día a cada español. Esto nos daría el promedio de una copa de vino al día por cada español. Pero, ¿realmente sería cierto? No, porque muchos españoles beben 4 copas de vino al día, otros no beben nada, y otros lo que beben son cañas. ¿Cómo se puede aplicar esto a la analítica digital? Bien, imagínate que detectamos que nuestro ticket medio de compra son 45€. 

 Esto nos puede ofrecer una pista sobre qué ofertas hacer, por ejemplo, podemos poner gratis los gastos de envío a partir de 50€ para intentar que lagente se gaste un poquito más de lo que se suele gastar. Sin embargo, ¿realmente nos está aportando información acerca del comportamiento de nuestros diferentes tipos de usuario? Bien, no. Probablemente sea así, pero muy probablemente tengamos usuarios que se gasten 20€ y otros 90€, e incluso seamos capaces de detectar de dónde vienen y cómo son cada uno de ellos si tenemos la capacidad de intentar buscar un poco más allá de los datos de promedio. 

En analítica web tenemos siempre que preguntarnos un poco más acerca de la veracidad de los datos de promedio o de los patrones de comportamiento, para saber si de verdad están haciendo referencia a la mayoría de los usuarios o bien estamos incluyendo diferentes tipos de usuario dentro del mismo saco.