Analítica web
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¿Cuánto tiempo debes visitarme?

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En internet existen diversos modelos de páginas web que podrían ser categorizadas en base a múltiples factores que provocan que los usuarios manifiesten diferentes comportamientos en cuanto a su navegación. Un usuario determinado no procederá de la misma forma en la web de un site de venta directa que en la página web de la versión online de un periódico, por ejemplo. Su conducta vendrá marcada por los objetivos que tenga y los obstáculos que se vaya encontrando por el camino.

Es lógico y natural situar el contenido que ofrece el espacio web como el principal factor de todos aquellos que provocan la persuasión necesaria para que el usuario lo visite, aunque no se trata del único. Existen muchas otras variables en el entorno que pueden alterar el comportamiento del usuario, como por ejemplo el gusto personal del usuario, o el encuentro con un obstáculo inesperado que no es capaz a superar y le hace abandonar.

Un ejemplo claro de esta posible diferencia en el comportamiento podemos ejemplificarla con dos usuarios que acceden a una web con un objetivo común que es el de adquirir información sobre un evento y posteriormente como resultado adquieren un nuevo objetivo de realizar la compra de dos entradas para el evento. Dicha aplicación ofrece la posibilidad de realizar el pago mediante el canal online, pero si el usuario lo prefiere le ofrece la opción de hacerlo vía telefónica.

  • El primer usuario accede a la web a buscar la información y, como le ha convencido lo que puede ver, decide realizar la compra (segundo objetivo) de las entradas por el canal online
  • El segundo usuario también está dispuesto a encontrar información del evento cuando decide acceder a la página web. Como también se ve persuadido a comprar las entradas, duda qué método de pago utilizar (la finalidad es la compra) y finalmente opta por pagar a través de la línea telefónica.

Ambos compran sus entradas para el evento, es decir, tienen el mismo objetivo. Sin embargo, deciden realizar el pago de la compra por canales distintos, y por tanto denotan comportamientos diferente

Una de las métricas o KPIs más difíciles de exprimir y analizar con determinación tiempo medio por visita.

El tiempo medio por visita (Average Time Per User) es la media del tiempo que todos los usuarios han empleado en un entorno web, desde que ven la primera página hasta que lo abandonan. Las herramientas de analítica web contienen diferentes mecanismos, con mayor o menor sofisticación, para recoger el valor del tiempo que un usuario ha estado navegando por el mismo site web antes de tomar la decisión de abandonarlo. En el siguiente gráfico podemos observar cómo muestran el promedio del tiempo por visita las herramientas Adobe SiteCatalyst, Google Analytics y Yahoo Analytics.

Ejemplos del tiempo medio por visita en Adobe SiteCatalyst, Yahoo Analytics y Google Analytics

El valor de dicho intervalo de tiempo debe ser analizado a través de una correcta interpretación del mismo. Algunas de las cuestiones en las que es posible basarse para realizar dicho análisis podrían ser las siguientes:

  • Tener claro bajo que categoría se englobaría la página web en función de su contenido y sus características. No se puede categorizar en un mismo conjunto una página web con 10 páginas distintas a la par con otra que pueda tener 1000, incluso ni aunque gozaran de contenidos similares.
  • Deberán ser calculadas unas directrices que definirán un intervalo de tiempo teórico en el que debe estar el indicador. Para ello es posible basarse en modelos de páginas similares. Si se desea una mayor precisión es posible aunarlo con una investigación del comportamiento de los usuarios y el tipo de interacción que mantienen con el entorno, en términos de usabilidad, para observar y extraer de forma más o menos “real” cuál es el patrón que marcan como tendencia dentro del sitio web.

Por tanto, para determinar el grado de valía del valor del tiempo medio por usuario que la herramienta de analítica web proporciona, es necesario analizarlo tras haber realizado las acciones llevadas a cabo con anterioridad.

Supongamos que estamos utilizando Google Analytics y la estadística refleja que el promedio de tiempo del usuario en nuestro sitio web es de 5:25. ¿Es un tiempo medio de respuesta óptimo? Algunos de los pre-análisis posibles son los siguientes:

  • Si somos los propietarios de un foro en el que la mayor parte de los usuarios lo mantienen abierto para seguir los comentarios de un hilo, la lógica nos dice que no. Los usuarios generarían una media muy superior a la extraída por la herramienta.
  • Si nuestra web consiste en una página básica donde se proporciona información sobre la meteorología por comunidades autónomas, tampoco. El usuario “medio” normalmente consulta el tiempo en su ciudad, y se va. No puede llevarle más de 1 o 2 minutos.
  • En el caso de que sea una tienda que se dedica a la venta online de un producto o productos específicos, depende. Obedece al estudio de la estructura de navegación que presenta, al tipo de productos que la tienda comercializa, al público objetivo al que se dirige…
  • Etc

Hemos visto que la estadística del promedio de tiempo en el site web extraída por la herramienta no nos aporta ningún valor por sí sola. Es necesario combinarla con una exhaustiva investigación del entorno en base a los criterios mencionados anteriormente. De esta forma podremos establecer un rango “ideal” de partida que es posible utilizar como referencia y en función del valor que la herramienta de analítica muestre, definir aquellas acciones que son necesarias para mejorarlo, en aras de optimizar el objetivo final, la conversión.

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