Herramientas de analítica que se usan en comercio electrónico

Las herramientas de analítica proporcionan información sobre lo que funciona para un negocio de comercio electrónico y lo que tiene bajo rendimiento. A continuación, conocerás algunas de las herramientas de analítica más utilizadas, sin embargo, existen muchas otras. La lista de herramientas de analítica disponibles irá cambiando y creciendo a medida que el comercio electrónico continúe expandiéndose.

Google Analytics.

Es un servicio de analíticas que rastrea y da información sobre el tráfico de un sitio web, que es utilizado por la mayoría de los sitios de comercio electrónico. Ofrece información detallada acerca de la actividad de un sitio web, por ejemplo: 

● Cuántas visitas recibe. 

● De dónde viene el tráfico. 

● Cómo interactúan las/los visitantes con el contenido. 

● Qué productos generan más ingresos. 

● El número total de conversiones y ventas. 

Analíticas de Shopify.

Muchas plataformas de comercio electrónico, como Shopify, ofrecen sus propias analíticas. Las tiendas en línea que utilizan Shopify como plataforma de comercio electrónico pueden acceder a analíticas y datos que brindan información como: 

● Actividad reciente en la tienda. 

● Datos sobre las/los visitantes. 

● Velocidad del sitio web. 

● Análisis de las transacciones. 

Analíticas de marketing por correo electrónico.

Además de hacer un seguimiento del rendimiento de la tienda de comercio electrónico, también es importante controlar el rendimiento de las campañas de marketing por correo electrónico. 

Google Analytics rastrea cierta información sobre estas campañas, por ejemplo, cuántos/as visitantes llegaron al sitio haciendo clic en un enlace enviado por correo electrónico. Sin embargo, puedes obtener analíticas más completas sobre las campañas de correo electrónico por medio de la herramienta de analítica incluida en la plataforma de marketing por correo electrónico que utilices, como Mailchimp o Constant Contact. También puedes integrar la plataforma de marketing por correo electrónico con una herramienta de gestión de la relación con el cliente (CRM), como HubSpot o Salesforce. Esto permite hacer un seguimiento de las analíticas de múltiples fuentes, en un solo lugar. 

Las analíticas de marketing por correo electrónico pueden ayudarte a mejorar las campañas porque brindan información detallada, como la siguiente: 

● Tasa de apertura: Porcentaje de usuarios/as que abren el correo electrónico. 

● Tasa de clics por apertura: Porcentaje de destinatarios/as de correo electrónico que hacen clic en uno o más enlaces enviados. 

● Tasa de cancelación de suscripciones: Porcentaje de destinatarios/as de correo electrónico que se dan de baja de una lista de envío después de abrir un correo electrónico. 

● Tasa de conversión: Porcentaje de destinatarios/as que hicieron clic en un enlace en el correo electrónico y completaron una acción deseada, como hacer una compra. 

● Tasa de rebote: Porcentaje de correos electrónicos enviados que no se pudieron entregar en la bandeja de entrada del/de la destinatario/a. 

● Tasa de quejas: Porcentaje de quejas que los destinatarios envían a proveedores acerca de un correo electrónico. 

Analíticas de redes sociales.

Junto con el marketing por correo electrónico, también es importante hacer un seguimiento de las acciones de marketing en redes sociales. La analítica de redes sociales permite rastrear, recopilar y analizar datos de plataformas de redes sociales, como Twitter. 

Muchas de estas plataformas cuentan con sus propias herramientas de analítica y, si integras las herramienta de analítica que ofrecen Sprout Social o Hootsuite, puedes analizar el marketing de redes sociales en todos los canales. 

La analítica de redes sociales puede ayudarte a entender mejor tu marca, a tu público y tus competidores/as, mediante información como: 

● Reconocimiento de marca: Mide la atención que recibió la marca en todas las plataformas de redes sociales durante el periodo del informe. 

● Impresiones: Número de veces que un contenido se muestra al público objetivo. 

● Alcance potencial: Mide cuántas personas pueden haber visto una publicación desde que la publicaste. 

● Tasa de aplausos: Cantidad de acciones de aprobación, como me gusta, menciones, retweets o favoritos que una publicación recibe en relación con la cantidad total de seguidores/as. 

● Recomendaciones: Número de veces que alguien llegó a un sitio web desde otro sitio. 

● Conversión: Cuando se completa una actividad que contribuye al éxito de un negocio. 

Analíticas de publicidad pagada.

Si pagaste anuncios en motores de búsqueda o en sitios de redes sociales, las analíticas pueden ayudarte a monitorear el rendimiento de las campañas y a mejorar el retorno de la inversión. 

Puedes ver las analíticas de los anuncios pagados en la propia herramienta de publicidad, como Google Ads o Twitter Ads. También puedes integrar estas herramientas con Google Analytics para ver todos los datos en un solo lugar. 

Las analíticas de publicidad pagada pueden ayudarte a mejorar las campañas porque brinda información detallada, como: 

● Cuántas personas vieron los anuncios en línea. 

● Cuántas personas hicieron clic en los anuncios. 

● La cantidad de conversiones. 

● El valor de conversión por costo. 

Big data.

La mayoría de las herramientas de analítica que revisaste en esta lectura solo pueden manejar una cantidad determinada de datos. Por lo cual, si necesitas acceder a más información, deberás valerte de una base de datos diseñada para almacenar grandes volúmenes de datos (big data). 

Big data es el campo de la analítica que obtiene, de forma sistemática, información de conjuntos muy grandes de datos, con el fin de generar estadísticas. Las posibilidades que brinda al comercio electrónico son muchas porque las/los especialistas en marketing podrán monitorear datos en tiempo real y hacer ajustes inmediatos a una campaña. Además, las/los ayuda a utilizar analítica predictiva para predecir el rendimiento de una página web o un anuncio. 

Estas son algunas soluciones para analizar big data: 

● Lenguaje de consulta estructurada (SQL): Es el lenguaje estándar utilizado para comunicarse con bases de datos desarrolladas por diferentes proveedores y alojadas en múltiples plataformas. Las consultas SQL permiten extraer datos de las bases de datos, para analizarlos. 

● BigQuery: Es la solución de almacenamiento de datos basada en la nube de Google. Ayuda a administrar y analizar los datos con funciones integradas, como el aprendizaje automático y la inteligencia de negocios (Business Intelligence). Puedes usar las consultas SQL para encontrar datos que respondan las preguntas que tiene tu empresa. 

● Python: Es un lenguaje de programación que se usa para analizar y visualizar datos. 

La analítica de datos proporciona información sobre el rendimiento del sitio web, las campañas de marketing y los anuncios pagados. Si utilizas herramientas de analítica, podrás monitorear los datos y determinar cómo mejorar el sitio web o las campañas. 

Fuente:
Coursera – Google Marketing Digital E-Commerce.