{"id":26613,"date":"2016-08-04T06:30:02","date_gmt":"2016-08-04T13:30:02","guid":{"rendered":"http:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/?p=26613"},"modified":"2023-01-25T06:01:11","modified_gmt":"2023-01-25T06:01:11","slug":"analisis-de-datos-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-de-datos-2\/","title":{"rendered":"Mejores pr\u00e1cticas previas al analisis de datos"},"content":{"rendered":"

Cada vez que tenemos delante una p\u00e1gina web con la intenci\u00f3n de realizar un <\/span>analisis de datos<\/span><\/a> nos hacemos la siguiente pregunta \u00bfpor d\u00f3nde empezamos? como cada maestrillo tiene su librillo, a m\u00ed me gusta empezar personalizando mi herramienta (<\/span>Google Analytics<\/span><\/a>). Si hacemos un s\u00edmil con un veh\u00edculo, antes de realizar un viaje debemos revisar c\u00f3mo est\u00e1n los neum\u00e1ticos, niveles de aceite, gasolina etc., con Google Analytics ocurre exactamente igual; no sirve con acceder y obtener datos.<\/span><\/p>\n

Google Analytics es una herramienta muy potente si de analisis de datos hablamos, y debemos personalizarla hacia nuestros objetivos: c\u00f3mo medir (recoger datos), analizar (sacar conclusiones) y realizar acciones en base al conocimiento que me han producido los datos. Siempre tenemos que tener presente que la anal\u00edtica digital se basa tanto en un an\u00e1lisis cuantitativo (medimos que pasa en nuestra p\u00e1gina web a trav\u00e9s de los datos) como cualitativo (medimos por qu\u00e9 est\u00e1 pasando, a trav\u00e9s de encuestas online).<\/span><\/p>\n

Ejemplos de Buenas Pr\u00e1cticas para el analisis de datos<\/i><\/b><\/h2>\n

Vistas De Informes<\/b><\/h3>\n

Partiendo de la base que Google Analytics se estructura en: cuentas, propiedades y vistas, me voy a centrar en vistas ya que es donde vamos a trabajar nuestros informes.<\/span><\/p>\n

Se recomienda crear un m\u00ednimo de tres vistas:<\/span><\/p>\n

Vistas Unfiltered<\/b>: es la vista inicial que no tiene filtros; no la vamos a tocar nunca y va a ser un seguro ante la p\u00e9rdida de datos. Nos va mostrar los datos en bruto.<\/span><\/p>\n

Vista de Pruebas<\/b>: en esta vista vamos a probar los diferentes filtros y los cambios que puedan afectar a nuestros datos; por ejemplo: el tr\u00e1fico spam.<\/span><\/p>\n

Vista de informes<\/b>: es lo que vamos a trabajar en nuestro d\u00eda a d\u00eda; se pueden crear vistas por ejemplo para analizar el tr\u00e1fico org\u00e1nico (<\/span>Search Engine Optimization<\/span><\/a>) frente al pagado (<\/span>Search Engine Marketing<\/span><\/a>) o separar el trafico del blog de el generado por la p\u00e1gina web para estudiar por separado el grado de inter\u00e9s de los usuarios en nuestros contenidos, por pa\u00edses\u2026etc.<\/span><\/p>\n

Es importante tener en cuenta que las vistas recogen la informaci\u00f3n desde el momento que se han creado. Por este motivo es conveniente crearlas desde el principio ya que aunque no se vayan a utilizar de momento pueden resultar interesantes utilizarlas m\u00e1s adelante.<\/span><\/p>\n

Tasa de rebote <\/b><\/h3>\n

La tasa de rebote en Google Analytics nos indica el cociente de visitas que han accedido a una \u00fanica p\u00e1gina entre el total de visitas de un sitio web.<\/span><\/p>\n

Es una m\u00e9trica que puede ser tomada en solitario ya que es indicativa de c\u00f3mo est\u00e1 funcionando el el sitio por s\u00ed mismo. Es muy importante tener de referencia que no tiene en cuenta el tiempo de permanencia en el sitio web para calcularla.  El usuario puede irse porque no le gusta lo que ve pero tambi\u00e9n porque ha encontrado lo que buscaba. Por ejemplo, en un blog debemos personalizar esta m\u00e9trica para que considere el tiempo de permanencia y no las p\u00e1ginas visitadas. <\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo personalizamos la tasa de rebote?  a trav\u00e9s de dos maneras.<\/span><\/p>\n

\u2776 Insertar una l\u00ednea en el c\u00f3digo que instalamos Google Analytics el cual indica que todas las visitas con una permanencia inferior a 40 segundos (siendo esto un ejemplo) no las considere como rebote.<\/span><\/p>\n

\u2777 Definir un segmento espec\u00edfico que agrupe a todas las visitas que no llegan al l\u00edmite establecido y  despu\u00e9s calcular el porcentaje sobre el n\u00famero de visitas totales.<\/span><\/p>\n

Es muy importante conocer el sitio web y hacerse preguntas como por ejemplo: \u00bfcu\u00e1l es el objetivo del sitio web que queremos conseguir? \u00bfc\u00f3mo lo vamos a conseguir? \u00bfqu\u00e9  m\u00e9tricas  vamos a utilizar para lograr nuestro objetivo?.<\/span><\/p>\n

No debemos empezar la casa por el tejado y por ello, previo al analisis de datos, debemos conocer bien la web que nos servir\u00e1 de punto de partida para saber a qu\u00e9 nos enfrentamos.<\/span><\/p>\n

En pr\u00f3ximos post seguiremos hablando de buenas pr\u00e1cticas que son interesantes y que marcan el punto de partida para acceder a la informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

<\/a><\/div>\n
\n

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En QuestionPro necesitamos tu talento, si quieres colaborar en nuestro blog da click aqu\u00ed<\/a><\/p>\n<\/div>\n

\n

Autor:<\/span>
\nFran Oviedo.<\/span>
\nDiplomado en Gesti\u00f3n y Administraci\u00f3n P\u00fablica y T\u00e9cnico superior en Administraci\u00f3n y Finanzas, con una experiencia de 10 a\u00f1os desempe\u00f1ando tales funciones en diferentes empresas. En la actualidad cursando el Master de Anal\u00edtica Web y Big Data, analizando los el  tr\u00e1fico web con el objetivo de enfocar acciones a resultados para la toma de decisiones.<\/span><\/p>\n

Datos de contacto: <\/span>
\nCorreo: fran_oviedo@hotmail.com<\/span>
\nTwitter <\/span>@oviferfr<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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