La analítica web es el método utilizado para entender los inmensos flujos de datos. ¿Cómo funciona? ¿Qué datos realmente importan? Descúbrelo aquí.

La big data es una de las grandes novedades que trajeron consigo internet y el siglo XXI. Sin embargo, esos flujos interminables de información que se recopilan diariamente no han alcanzado su techo. Por el contrario, hace muy poco lograron ser de público acceso y no solo del beneficio de unos pocos.

En sus comienzos, la información era recopilada por marcas y empresas que disponían de medios económicos e infraestructurales para hacerlo. Con el paso del tiempo, y procurando empoderar a los usuarios, esta práctica se popularizó. Lo mismo que aconteció con internet cuando fue lanzada la World Wide Web en los noventa.

No obstante, contar con millones de terabytes de datos no parece ser muy práctico en lo previo. ¿Qué información importa? ¿Cómo la obtengo? ¿Debo jerarquizarla? Las respuesta a todas estas preguntas se resumen en una única solución: la analítica web.

¿Qué es la analítica web?

Se conoce a la analítica web como un proceso empleado para analizar tendencias y comportamientos recurrentes en el tiempo. Esto incluye el desempeño en SEM, SEO, Social Media, website, entre otros. El fin consiste en conocer con exactitud el accionar de los usuarios para optimizar rendimientos y tomar mejores decisiones estratégicas.

En ese contexto, existen dos grandes tipos de analítica: la cualitativa y la cuantitativa.

Analítica web cualitativa

Proporciona información visual sobre el comportamiento que el usuario tiene al navegar por nuestra web. Se refiere a los insights que podemos obtener para mejorar la experiencia del usuario: navegabilidad, tiempo de carga, etc.

Analítica web cuantitativa

Se refiere a los datos numéricos que obtenemos a partir de ciertos valores de comportamiento. Estos pueden ir desde la cantidad de visitas registradas en mi website, los clics hechos en un anuncio, ratio de conversión y más.


Cuando las plataformas y medios digitales comenzaron a emitir reportes estadísticos, los datos y la información se volvieron más tangibles. Desde entonces, las performances de las estrategias de marketing se volvieron medibles y clasificables. De hecho, si se logra interpretar esos insumos correctamente, la estrategia puede alterarse en tiempo real para optimizar el desempeño.

Comprendido el rol imprescindible que tiene la analítica web, el principal desafío es poder darle un sentido a los datos recopilados. Es decir, jerarquizarlos de algún modo, porque no todos importan por igual.

¿Qué datos realmente importan?

En general, la información relevante dependerá de cada marca, empresa o negocio. Sin embargo, existen ciertos valores fundamentales o prioritarios a tener en cuenta para cualquier estrategia de marketing. Ellos son los clics, conversiones, CPA (coste por adquisición), ROI (return of investment), CTR (click through rate) y más.

Estos indicadores esclarecen cuánto estamos invirtiendo en digital, cuán atrayentes son las estrategias y si los usuarios interactúan con mi marca. Por eso trazar KPI’s (key performance indicators), es decir, objetivos predefinidos, es esencial para saber hacia dónde ir.

Pasos para un análisis de datos eficiente

La analítica web conlleva una serie de cuatro pasos para tener la certeza de que se está efectuando correctamente.

1. Plan de medición

Primero deben definirse los KPI a tener en cuenta para guiar la estrategia. Resuelto esto, será más sencillo recabar la información necesaria y generar insights de valor para optimizar las acciones posteriores. Tal proceso permitirá saber qué ocurre hoy en una empresa y actuar para atacar las necesidades específicas.

2. Organizar los datos

Al recopilar información, es necesario tener una estructura predefinida que facilite saber cuáles realmente importan. Esto permitirá saber qué datos buscar, dónde y en función de qué. Es una etapa que consiste en jerarquizar la información, evitando su exceso.

3. Centrarse en el usuario

La experiencia del cliente es, posiblemente, el pilar más importante en cualquier estrategia de marketing. Así lo aseguran el 90% de los líderes a nivel global según un reciente reporte de Econsultancy. En consecuencia, la optimización de los diferentes canales debe enfocarse en aquellos datos que permitirán satisfacer las necesidades del usuario.

4. Leer y procesar la información

Para que la analítica web tenga sentido, de por medio deben existir personas capaces de interpretarla. Por eso las capacitaciones de equipo enfocadas en estos asuntos son sumamente importantes. A su vez, la interpretación será efectiva si las campañas cuentan con una estrategia de medición de por medio.


Entender los datos ayudará a comprender el ecosistema donde mi marca o empresa se desempeña. Una vez que el entorno sea amigable, las decisiones se tomarán con mayor propiedad. La empresa sabrá a dónde quiere ir y cómo, evitando imprevistos o corrigiendo errores en tiempo real. ¿Tu negocio ya aplica la analítica web?

Acerca del Autor

Bunker DB

Bunker DB es una empresa de tecnología especializada en ayudar a los departamentos de marketing a ser más eficientes y productivos mediante el procesamiento y análisis de datos con inteligencia artificial.

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