Digital analytics consiste en la capacidad de analizar datos, con el fin de generar conclusiones sobre plataformas digitales, ya sean páginas web, aplicaciones móviles u otros, y tomar acción sobre los hallazgos. En el caso del user experience, su relevancia radica en que permite entender el comportamiento de los usuarios, así como analizar cada segmento en base a su journey. 

Esta información nos muestra lo que busca el usuario, cómo lo hace y en qué momento. Así podemos optimizar su experiencia y entregarle lo que busca en el momento y forma adecuados. Las decisiones tomadas sin data que las sustente no nos aseguran lograr el análisis adecuado. Es necesario contar con personas especializadas con la capacidad no solo de analizar la información, sino también de entender el contexto del negocio.

Aplicaciones importantes

Existen tres aplicaciones que permiten optimizar la experiencia del usuario. La primera es la detección de problemas y consiste en la colaboración entre el equipo de UX y los especialistas de optimización para diseñar un plan de medición. El equipo de UX monitorea el desempeño, según los objetivos del negocio. Las métricas se emplean para diagnosticar problemas específicos o como insumos para futuras investigaciones.

La optimización del nivel de usabilidad debe contemplar data cuantitativa y cualitativa, sobre todo en proyectos de optimización de experiencia, cuyos datos sin el contexto adecuado pueden llevar a conclusiones erradas.

La segunda aplicación es la investigación y detección de causas. Aquí se desarrollan hipótesis para los problemas de conversión, se realizan análisis para probarlas o refutarlas. También se analizan diversos aspectos para la investigación como el tráfico, los problemas técnicos, el contenido, la navegación o el diseño. 

La tercera y última aplicación es la complementación de la investigación cualitativa. El equipo de UX emplea digital analytics para validar los hallazgos derivados de la investigación cualitativa (por ejemplo, las pruebas de usabilidad) y recopilar pistas adicionales para ayudar a definir una solución. 

Herramientas necesarias

Existe gran variedad de herramientas para trabajar digital analytics, con enfoque en user experience. Pueden agruparse en cuatro tipos: 

Análisis de uso de página web o aplicación móvil. Estas herramientas permiten recopilar el journey del cliente, ya sea mediante una página web o a través de una aplicación móvil. Asimismo, pueden integrarse con otras plataformas para enriquecerlas, como Google Analytics con Google Adwords.

1. Google Analytics
2. Adobe Analytics
3. Firebase Analytics 

Análisis de mapas de calor. Revelan qué áreas de una página web son vistas con mayor frecuencia por los usuarios. También permiten visualizar las zonas de clic con mayor y menor actividad. Proporcionan una visión general de la actividad y ayudan a ver cada movimiento del ratón y cada clic.

1. CrazyEgg
2. Hotjar
3. Clicktale 

Análisis en tiempo real. Son herramientas de analítica web para mostrar resultados de forma inmediata y en tiempo real. Suelen usarse para obtener visualizaciones rápidas, con el fin de acortar las iteraciones de optimización.

1. Clicky
2. Flink 

Grabación de sesiones. Estas herramientas graban de manera anónima la navegación de los clientes. Así, no solo se cuenta con data cuantitativa, sino que también puede experimentarse con el journey de los clientes y los posibles issues que enfrenten.

1. Inspectlet
2. Lookback 

La optimización del nivel de usabilidad no solo debe contemplar data cuantitativa, sino también cualitativa, sobre todo en proyectos de optimización de experiencia, cuyos datos sin contexto adecuado pueden llevar a conclusiones erradas. Si observamos que el tiempo promedio de visita en una página determinada es alto, podría significar que la experiencia es atractiva, pero también puede que sea confusa y tome demasiado tiempo entenderla. ¿Has aplicado alguna de estas herramientas? Cuéntanos tu experiencia.