Entrevista a Pere Rovira
Autora: Mari Carmen Marcos
Citación recomendada: Mari Carmen Marcos. Entrevista a Pere Rovira [on line]. "Hipertext.net", núm. 8, 2010. http://www.hipertext.net. ISSN 1695-5498 Este apartado está formado por entrevistas a expertos en buscadores, posicionamiento y márqueting online realizadas para el Master en Buscadores (Universidad Pompeu Fabra)
Pere Rovira Samblancat
http://www.webanalytics.es
Pere Rovira es Director de WebAnalytics.es, y su especialidad es la mejora de productos web mediante técnicas de analítica web.
Es Licenciado en Física por la Universitat de Barcelona, tiene un posgrado en Economía Digital por la University of California at Berkeley y un Master en Sistemas de Información por la London School of Economics. Entre 2003 y 2007 fue Director de Operaciones en Anuntis ? Segundamano. Es profesor asociado en la Universitat Autònoma de Barcelona, en ESADE y en la University of California at Berkeley. Desde 2007 es director de Elisa Interactive, así como formador y analista web para empresas como Prisacom, Grupo Godó, Hesperia Hoteles o Atrapalo.com.
Entrevista
Hola Pere, y bienvenido al Máster Online en Buscadores. Comenzamos esta entrevista con una pregunta que para ti será muy fácil de responder pero para nuestros lectores no es precisamente trivial ¿qué es la Analítica Web?
La analítica web consiste en conocer todo lo que sucede en una página web, y que sea relevante para el negocio que existe tras esa página web. A lo largo de los años, el concepto ha evolucionado muchísimo. Hace unos años, hacer analítica web consistía en medir las visitas, las páginas vistas y el tiempo que la gente pasaba en nuestra web.
Hoy en día, estas métricas, aunque se siguen utilizando muchísimo (más de lo debido) ya están superadas, y nos centramos en dar datos de negocio y comportamiento del usuario. Por ejemplo, el ratio de conversión, el número de ventas o leads, el precio medio de la venta, los tipos de usuarios que visitan la web, las zonas de una landing page donde hacen más clic los usuarios o el campo de un formulario donde más gente abandona. Como podéis ver, se trata de una evolución hacia reportar datos esenciales para conocer el rendimiento económico de un sitio web, así como lo bien o mal que funciona la interfaz web que hemos diseñado.
Así mismo, personalmente me gusta ligar la analítica web con la optimización web puesto que una no puede existir sin la otra. Por optimización web entiendo técnicas como el testeo multivariante o el behavioral targetting, orientados a explotar los datos que obtiene la analítica web automáticamente, para servir el contenido que más ratio de conversión produce según el tipo de usuario que nos está visitando.
Ahora que ya sabemos qué es la Analítica Web, ¿cómo podemos hacer uso de ella para mejorar el posicionamiento en buscadores de las páginas de un sitio web?
En primer lugar, sin analítica web no sabemos si estamos bien o no posicionados. La analítica web nos informa de las palabras clave que nos aportan tráfico, pero también hay programas que nos pueden informar acerca de las posiciones que ocupamos en los buscadores para diversas frases de búsqueda y compararnos con el posicionamiento de la competencia. Es decir, la analítica web nos dice cómo de bien o mal lo estamos haciendo en nuestra estrategia de posicionamiento para captación de tráfico.
En segundo lugar, la analítica web nos dice si nuestra estrategia de posicionamiento, además de tráfico, capta usuarios cualificados, lo cuál es todavía más importante. Podemos saber si el tráfico orgánico de buscadores nos está aportando conversiones en nuestro sitio web. Conocer qué frases de búsqueda nos aportan más conversiones es esencial para centrar nuestros esfuerzos de posicionamiento en las palabras adecuadas. Así mismo, si para ciertas frases de búsqueda no logramos conversiones, significa que debemos replantearnos el contenido que ofrecemos en la página que estamos posicionando.
En resumen, sin analítica web no sabemos si estamos posicionando nuestro sitio web, ni tampoco si logramos captar los usuarios adecuados mediante SEO. Ambas cosas son esenciales para mejorar de manera continuada en nuestro posicionamiento.
Ahora una pregunta más conceptual ¿cuál es la diferencia entre analítica web, análisis de logs y minería de datos?
Los tres conceptos se solapan, no sé si podemos establecer una diferencia clara porque no son excluyentes. La analítica web es la disciplina, y puede usar como técnicas el análisis de logs o la minería de datos. Pero también es posible hacer analítica sin análisis de logs, de hecho, es lo más común hoy en día: las empresa utilizan sistemas de marcado por javascript en lugar de aprovechar los datos de los logs, puesto que es mucho más fácil trabajar con javascript para obtener datos de negocio de manera rápida. Y por supuesto, podemos ser grandes analistas sin conocer mucho de minería de datos. De hecho, si te soy sincero, nadie de mi empresa utiliza esta técnica, y creo que tenemos buenos analistas web en plantilla.
¿Qué destacarías de Google Analytics con respecto a otras herramientas de analítica web? ¿Qué están haciendo Yahoo! y a Microsoft en analítica web? ¿Cuáles son hoy en día las alternativas a Google Analytics?
Google Analytics triunfa porque es la herramienta más sencilla de implementar y de utilizar. Su interfaz está a años luz de todo lo que yo conozco por rendimiento, rapidez y usabilidad, y en aplicaciones web lo esencial es la interfaz. Además, resulta que ahora te ofrece el 90% de funcionalidades en comparación con la herramienta más cara del mercado, por lo que ya no vale referirse a Google Analytics como una herramienta menor. Si entramos en optimización web, la cosa cambia, y herramientas de pago como Omniture siguen muy por delante de Google Analytics. Pero para analítica web, la herramienta de Google no tiene rival.
Respecto a Yahoo!, he jugado con su herramienta, pero su lentitud en abrirla al público me está decepcionando. No puedes comprar una herramienta tan buena como Indextools, anunciar que será gratis para todos, y que pasen 6 meses y todavía no esté disponible para todos. De hecho, en estos 6 meses Google te ha lanzado una nueva versión que casi la iguala a nivel de funcionalidades. Es la historia de siempre: hay empresas que, como Google, saben trabajar en internet, que entienden que hay que ser ágil y rápido, y ofrecer las herramientas gratis aquí y ahora. Hay otras empresas, como Yahoo! y Microsoft, que siempre van por detrás, prometiendo la luna.
A la hora de escoger una herramienta de Analítica Web ¿qué debemos tener en cuenta, más allá de la gratuidad o no de ésta?
Lo primero es pensar qué vamos a querer hacer en los próximos dos años con la herramienta. ¿Queremos medir los principales indicadores de la web? Nos basta con cualquier herramienta, gratis o no. ¿Queremos evolucionar hacia el bid management o el behavioral targetting? Quizás lo óptimo es optar por Omniture, Webtrends o similares, o bien por Google Analytics más un programador experto en integración de datos y analítica web.
Así mismo, es importante tener claro que nada sale gratis en este mundo, y mucho menos la analítica web bien aprovechada. La herramienta puede ser gratis, pero sin un buen analista, aunque sea a tiempo parcial, es imposible sacarle partido para mejorar nuestro sitio web. Y las herramientas pueden ser gratis, pero la gente suele querer cobrar por su trabajo, y más en analítica web, un campo muy nuevo y por lo tanto bien pagado por la escasez de talento que existe.
La privacidad es un asunto que preocupa a los propietarios de sitios web cuando tienen que utilizar una herramienta de Analítica Web ¿cómo han resuelto Google Analytics y otras herramientas la garantía de privacidad?
En el caso de Google Analytics, los datos son suyos y tenemos que aprender a vivir con este hecho. Pero si estamos en contra de Google Analytics, entonces tampoco deberíamos usar el buscador de Google, ni la barra de navegación, ni Gmail, ni Adsense, ni Adwords... Todas y cada una de las herramientas de Google recogen datos acerca de nuestro comportamiento, así es como mejoran sus herramientas de búsqueda y de publicidad. A mí no me importa mucho que Google almacene mis datos, pero entiendo dos casos en los que puede ser importante:
¿Cómo han evolucionado las herramientas de analítica web en los últimos años? ¿Qué funcionalidades se han implementado y cuáles todavía no incluyen? ¿Qué nos depara el futuro próximo en Analítica Web?
La analítica web ha evolucionado desde un lenguaje técnico hacia un lenguaje de negocio, pero todavía queda mucho camino por recorrer. Mi ideal es que dejemos de utilizar conceptos tan caducos como sesiones, páginas vistas o hits, y hablemos de lo que realmente sucede en la web, en un lenguaje que no tiene por que ser diferente del que ya utilizamos en ámbitos de marketing o comerciales. Tenemos que hablar de personas que hacen esto o lo otro, y no de usuarios únicos que pasan tanto tiempo con tantas visitas al mes. De dinero que ganamos o perdemos, y no de transacciones que se completan con tal ratio de conversión y de rebote (la tasa de rebote es el porcentaje de visitas en las que el usuario sólo ha visto una página del sitio web). La analítica web tiene que convertirse en el fundamento de la gestión de todo negocio online, pero sólo lo conseguiremos si dejamos de hablar en marciano. Y para los responsables de negocio, todavía hablamos en marciano.
Existe también un reto a nivel de herramientas. El camino a seguir es Google Analytics, pero le falta muchísimo por mejorar. Si el 90% de los informes de las herramientas de analítica web nunca se utilizan, ¿entonces por qué están ahí? Uno de los principios de la usabilidad es reducir la complejidad al máximo: es algo que yo intento aplicar a todo lo que hago, no en vano soy físico y es bien sabido que las leyes naturales siempre son las más sencillas posibles. El analista web quiere ver datos que le ayuden a tomar decisiones o a encontrar espacios de mejora, y esto es algo que las herramientas de analítica web todavía no resuelven del todo bien (para ser justos, no es sólo un problema del software de analítica web: todo el software en general debería ser mucho más simple y práctico).
Por ejemplo, a nivel de los informes útiles para el SEO, todavía no existe ningún software que me separe automáticamente el tráfico orgánico de long tail del tráfico de cabeza. Todavía no existe ningún software que de entrada me de un informe diario de las keywords que han experimentado mayor variación en los buscadores o en las conversiones que me generan. Son informes básicos para cualquier especialista en SEO, sin embargo, todavía tengo que cogerme la herramienta de turno y adaptarla para que me saque estos informes. ¿Pero por qué no están configurados de entrada? ¿No sería más fácil que en lugar de 100 informes, la herramienta me preguntara qué quiero analizar, y si le digo SEO me ofrezca los informes esenciales para mejorar en SEO, e incluso me haga sugerencias sobre dónde tengo que mirar?
Necesitamos que Apple nos fabrique "el iPod de la analítica web", y quién sabe, quizás una empresa española lo programe. Nosotros intentamos trabajar en esta dirección, y me consta que muchas otras consultorías también.
¡Muchas gracias por respondernos!
Muchas gracias a vosotros. Han sido preguntas muy interesantes que me han permitido parar un rato en mi trabajo diario y pensar sobre la disciplina de la analítica web. Y esto siempre es de agradecer. Estoy a vuestra disposición para cualquier duda o pregunta que os haya surgido, y por supuesto, ¡espero que critiquéis ferozmente todo lo que he dicho!
Citación recomendada: Mari Carmen Marcos. Entrevista a Pere Rovira [on line]. "Hipertext.net", núm. 8, 2010. http://www.hipertext.net. ISSN 1695-5498 Este apartado está formado por entrevistas a expertos en buscadores, posicionamiento y márqueting online realizadas para el Master en Buscadores (Universidad Pompeu Fabra)
http://www.webanalytics.es
Pere Rovira es Director de WebAnalytics.es, y su especialidad es la mejora de productos web mediante técnicas de analítica web.
Es Licenciado en Física por la Universitat de Barcelona, tiene un posgrado en Economía Digital por la University of California at Berkeley y un Master en Sistemas de Información por la London School of Economics. Entre 2003 y 2007 fue Director de Operaciones en Anuntis ? Segundamano. Es profesor asociado en la Universitat Autònoma de Barcelona, en ESADE y en la University of California at Berkeley. Desde 2007 es director de Elisa Interactive, así como formador y analista web para empresas como Prisacom, Grupo Godó, Hesperia Hoteles o Atrapalo.com.
Entrevista
Hola Pere, y bienvenido al Máster Online en Buscadores. Comenzamos esta entrevista con una pregunta que para ti será muy fácil de responder pero para nuestros lectores no es precisamente trivial ¿qué es la Analítica Web?
La analítica web consiste en conocer todo lo que sucede en una página web, y que sea relevante para el negocio que existe tras esa página web. A lo largo de los años, el concepto ha evolucionado muchísimo. Hace unos años, hacer analítica web consistía en medir las visitas, las páginas vistas y el tiempo que la gente pasaba en nuestra web.
Hoy en día, estas métricas, aunque se siguen utilizando muchísimo (más de lo debido) ya están superadas, y nos centramos en dar datos de negocio y comportamiento del usuario. Por ejemplo, el ratio de conversión, el número de ventas o leads, el precio medio de la venta, los tipos de usuarios que visitan la web, las zonas de una landing page donde hacen más clic los usuarios o el campo de un formulario donde más gente abandona. Como podéis ver, se trata de una evolución hacia reportar datos esenciales para conocer el rendimiento económico de un sitio web, así como lo bien o mal que funciona la interfaz web que hemos diseñado.
Así mismo, personalmente me gusta ligar la analítica web con la optimización web puesto que una no puede existir sin la otra. Por optimización web entiendo técnicas como el testeo multivariante o el behavioral targetting, orientados a explotar los datos que obtiene la analítica web automáticamente, para servir el contenido que más ratio de conversión produce según el tipo de usuario que nos está visitando.
Ahora que ya sabemos qué es la Analítica Web, ¿cómo podemos hacer uso de ella para mejorar el posicionamiento en buscadores de las páginas de un sitio web?
En primer lugar, sin analítica web no sabemos si estamos bien o no posicionados. La analítica web nos informa de las palabras clave que nos aportan tráfico, pero también hay programas que nos pueden informar acerca de las posiciones que ocupamos en los buscadores para diversas frases de búsqueda y compararnos con el posicionamiento de la competencia. Es decir, la analítica web nos dice cómo de bien o mal lo estamos haciendo en nuestra estrategia de posicionamiento para captación de tráfico.
En segundo lugar, la analítica web nos dice si nuestra estrategia de posicionamiento, además de tráfico, capta usuarios cualificados, lo cuál es todavía más importante. Podemos saber si el tráfico orgánico de buscadores nos está aportando conversiones en nuestro sitio web. Conocer qué frases de búsqueda nos aportan más conversiones es esencial para centrar nuestros esfuerzos de posicionamiento en las palabras adecuadas. Así mismo, si para ciertas frases de búsqueda no logramos conversiones, significa que debemos replantearnos el contenido que ofrecemos en la página que estamos posicionando.
En resumen, sin analítica web no sabemos si estamos posicionando nuestro sitio web, ni tampoco si logramos captar los usuarios adecuados mediante SEO. Ambas cosas son esenciales para mejorar de manera continuada en nuestro posicionamiento.
Ahora una pregunta más conceptual ¿cuál es la diferencia entre analítica web, análisis de logs y minería de datos?
Los tres conceptos se solapan, no sé si podemos establecer una diferencia clara porque no son excluyentes. La analítica web es la disciplina, y puede usar como técnicas el análisis de logs o la minería de datos. Pero también es posible hacer analítica sin análisis de logs, de hecho, es lo más común hoy en día: las empresa utilizan sistemas de marcado por javascript en lugar de aprovechar los datos de los logs, puesto que es mucho más fácil trabajar con javascript para obtener datos de negocio de manera rápida. Y por supuesto, podemos ser grandes analistas sin conocer mucho de minería de datos. De hecho, si te soy sincero, nadie de mi empresa utiliza esta técnica, y creo que tenemos buenos analistas web en plantilla.
¿Qué destacarías de Google Analytics con respecto a otras herramientas de analítica web? ¿Qué están haciendo Yahoo! y a Microsoft en analítica web? ¿Cuáles son hoy en día las alternativas a Google Analytics?
Google Analytics triunfa porque es la herramienta más sencilla de implementar y de utilizar. Su interfaz está a años luz de todo lo que yo conozco por rendimiento, rapidez y usabilidad, y en aplicaciones web lo esencial es la interfaz. Además, resulta que ahora te ofrece el 90% de funcionalidades en comparación con la herramienta más cara del mercado, por lo que ya no vale referirse a Google Analytics como una herramienta menor. Si entramos en optimización web, la cosa cambia, y herramientas de pago como Omniture siguen muy por delante de Google Analytics. Pero para analítica web, la herramienta de Google no tiene rival.
Respecto a Yahoo!, he jugado con su herramienta, pero su lentitud en abrirla al público me está decepcionando. No puedes comprar una herramienta tan buena como Indextools, anunciar que será gratis para todos, y que pasen 6 meses y todavía no esté disponible para todos. De hecho, en estos 6 meses Google te ha lanzado una nueva versión que casi la iguala a nivel de funcionalidades. Es la historia de siempre: hay empresas que, como Google, saben trabajar en internet, que entienden que hay que ser ágil y rápido, y ofrecer las herramientas gratis aquí y ahora. Hay otras empresas, como Yahoo! y Microsoft, que siempre van por detrás, prometiendo la luna.
A la hora de escoger una herramienta de Analítica Web ¿qué debemos tener en cuenta, más allá de la gratuidad o no de ésta?
Lo primero es pensar qué vamos a querer hacer en los próximos dos años con la herramienta. ¿Queremos medir los principales indicadores de la web? Nos basta con cualquier herramienta, gratis o no. ¿Queremos evolucionar hacia el bid management o el behavioral targetting? Quizás lo óptimo es optar por Omniture, Webtrends o similares, o bien por Google Analytics más un programador experto en integración de datos y analítica web.
Así mismo, es importante tener claro que nada sale gratis en este mundo, y mucho menos la analítica web bien aprovechada. La herramienta puede ser gratis, pero sin un buen analista, aunque sea a tiempo parcial, es imposible sacarle partido para mejorar nuestro sitio web. Y las herramientas pueden ser gratis, pero la gente suele querer cobrar por su trabajo, y más en analítica web, un campo muy nuevo y por lo tanto bien pagado por la escasez de talento que existe.
La privacidad es un asunto que preocupa a los propietarios de sitios web cuando tienen que utilizar una herramienta de Analítica Web ¿cómo han resuelto Google Analytics y otras herramientas la garantía de privacidad?
En el caso de Google Analytics, los datos son suyos y tenemos que aprender a vivir con este hecho. Pero si estamos en contra de Google Analytics, entonces tampoco deberíamos usar el buscador de Google, ni la barra de navegación, ni Gmail, ni Adsense, ni Adwords... Todas y cada una de las herramientas de Google recogen datos acerca de nuestro comportamiento, así es como mejoran sus herramientas de búsqueda y de publicidad. A mí no me importa mucho que Google almacene mis datos, pero entiendo dos casos en los que puede ser importante:
- De cara a mis clientes, puede darme mala imagen, sobre todo si se trata de un sitio web del sector financiero o de salud, donde se trabaja con datos personales, por poner dos ejemplos.
- Me puede interesar tener un histórico de la actividad en mi sitio web alojado en mis servidores; en este caso hay soluciones, pues incluso utilizando Google Analytics puede haber trucos para guardar los datos tanto en Google como en mis servidores. Y con la próxima aparición de la API de Google Analytics, todavía puede ser más sencillo.
¿Cómo han evolucionado las herramientas de analítica web en los últimos años? ¿Qué funcionalidades se han implementado y cuáles todavía no incluyen? ¿Qué nos depara el futuro próximo en Analítica Web?
La analítica web ha evolucionado desde un lenguaje técnico hacia un lenguaje de negocio, pero todavía queda mucho camino por recorrer. Mi ideal es que dejemos de utilizar conceptos tan caducos como sesiones, páginas vistas o hits, y hablemos de lo que realmente sucede en la web, en un lenguaje que no tiene por que ser diferente del que ya utilizamos en ámbitos de marketing o comerciales. Tenemos que hablar de personas que hacen esto o lo otro, y no de usuarios únicos que pasan tanto tiempo con tantas visitas al mes. De dinero que ganamos o perdemos, y no de transacciones que se completan con tal ratio de conversión y de rebote (la tasa de rebote es el porcentaje de visitas en las que el usuario sólo ha visto una página del sitio web). La analítica web tiene que convertirse en el fundamento de la gestión de todo negocio online, pero sólo lo conseguiremos si dejamos de hablar en marciano. Y para los responsables de negocio, todavía hablamos en marciano.
Existe también un reto a nivel de herramientas. El camino a seguir es Google Analytics, pero le falta muchísimo por mejorar. Si el 90% de los informes de las herramientas de analítica web nunca se utilizan, ¿entonces por qué están ahí? Uno de los principios de la usabilidad es reducir la complejidad al máximo: es algo que yo intento aplicar a todo lo que hago, no en vano soy físico y es bien sabido que las leyes naturales siempre son las más sencillas posibles. El analista web quiere ver datos que le ayuden a tomar decisiones o a encontrar espacios de mejora, y esto es algo que las herramientas de analítica web todavía no resuelven del todo bien (para ser justos, no es sólo un problema del software de analítica web: todo el software en general debería ser mucho más simple y práctico).
Por ejemplo, a nivel de los informes útiles para el SEO, todavía no existe ningún software que me separe automáticamente el tráfico orgánico de long tail del tráfico de cabeza. Todavía no existe ningún software que de entrada me de un informe diario de las keywords que han experimentado mayor variación en los buscadores o en las conversiones que me generan. Son informes básicos para cualquier especialista en SEO, sin embargo, todavía tengo que cogerme la herramienta de turno y adaptarla para que me saque estos informes. ¿Pero por qué no están configurados de entrada? ¿No sería más fácil que en lugar de 100 informes, la herramienta me preguntara qué quiero analizar, y si le digo SEO me ofrezca los informes esenciales para mejorar en SEO, e incluso me haga sugerencias sobre dónde tengo que mirar?
Necesitamos que Apple nos fabrique "el iPod de la analítica web", y quién sabe, quizás una empresa española lo programe. Nosotros intentamos trabajar en esta dirección, y me consta que muchas otras consultorías también.
¡Muchas gracias por respondernos!
Muchas gracias a vosotros. Han sido preguntas muy interesantes que me han permitido parar un rato en mi trabajo diario y pensar sobre la disciplina de la analítica web. Y esto siempre es de agradecer. Estoy a vuestra disposición para cualquier duda o pregunta que os haya surgido, y por supuesto, ¡espero que critiquéis ferozmente todo lo que he dicho!
Last updated 04-09-2012
© Universitat Pompeu Fabra, Barcelona
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