Marco de trabajo en Analítica Web

¿Cómo enfocamos las métricas hacia la experiencia de usuario?

Analítica Web 2 min. de lectura

Te enseñamos a usar y sacarle provecho al sistema de análisis de métricas centradas en la experiencia de usuario desarrollado por el equipo de Google.

Metrics HEART

¿Cómo se estudia la experiencia de usuario a través de la analítica web? Las métricas disponibles en la web suelen ser muy genéricas, agobiando a los analistas con un gran cantidad de datos y dificultando así las tareas de análisis de información y búsqueda de insights que respondan a los objetivos planteados. Esto es aún más complejo cuando intentamos traducirlos al ámbito de la experiencia de usuario, respondiendo a cuestiones sobre qué funcionalidades de mi sitio web o aplicación están siendo efectivas, de fácil adaptación o cuáles nos están causando pérdida de conversiones y en su defecto dinero.

Sabemos por experiencia que los datos provenientes de las herramientas online no pueden medirse por sí solos, estos deben estudiarse en combinación con los datos de otras fuentes, como por ejemplo la información extraída de un estudio de usabilidad o una encuesta. Todo esto permite un análisis completo de la situación para tomar las mejores decisiones.

Para facilitar esta tarea, el equipo de Google diseñó una metodología de trabajo llamado HEART (Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task success) que considera tanto los datos de percepción de uso (cualitativos) como los de comportamiento en las distintas interacciones (cuantitativos) de todos los procesos (features) que conforman la experiencia de un usuario. Para su seguimiento, planificación y posterior estudio, estos datos son ordenados en el proceso Goal-Signal-Metrics, el cual define los objetivos, KPIs y métricas específicas de cada categoría a seguir.

Tabla de mediciones y seguimiento
Categorías

Este marco de trabajo define cinco categorías con indicadores de la experiencia de usuario.

Happiness

Aquí entran todas las métricas de percepción, es decir, los aspectos subjetivos de la experiencia como son la satisfacción, apariencia visual, si es recomendable, si se percibe como fácil o difícil de usar.

Engagement

Es el nivel de compromiso con una marca o producto. Mide datos del comportamiento como la frecuencia, intensidad, o profundidad de una interacción en un periodo de tiempo determinado. Las métricas derivadas de esta categoría deben ser reportadas como un promedio por usuario y no como un todo, ya que un crecimiento en el total podría ser un resultado de un incremento en el número de usuarios y no en el uso.

Adopción y retención

Analizan en profundidad el número de usuarios únicos en un periodo de tiempo. Las métricas de adopción siguen cuántos usuarios nuevos empiezan a usar un producto durante en un tiempo específico, mientras que las de retención miden cuántos usuarios de un periodo siguen presentes en un periodo posterior.

Task success

Combina la eficiencia (medida como el tiempo para completar una tarea) con la efectividad (porcentaje de una acción completado) y la tasa de error. Una forma de medirlos es con un estudio de usabilidad o con un benchmark, donde se le puede asignar una tarea específica a los usuarios.

¿Cómo medir estas categorías?

No importa que tan centradas en la experiencia de usuario sean las mediciones que definiste en el paso anterior, estas no serán útiles a menos que estén relacionadas a un objetivo claro y puedan ser usadas para hacer un seguimiento del proceso a esa meta.

  • Objetivos: Identifica las metas específicas de cada categoría.
  • KPIs: ¿Cómo sabrás que has alcanzado la meta? Los registros y las encuestas son las fuentes de datos más usadas para este punto.
  • Métricas: ¿Qué números puntales vas a seguir en cada categoría? Busca datos para comparar a través del tiempo.

Puedes revisar algunos ejemplos de uso en esta presentación:

¿Qué otros métodos conoces para medir la calidad de la experiencia de usuario?

Acerca del Autor

Sostengo que el análisis de métricas es el paso fundamental hacia la rentabilización y optimización de cualquier estrategia digital. Por eso mi pasión se enfoca en la Analítica Web y en estrategias de marketing digital orientando a conversiones, posicionamiento web (SEO) y rentabilización de medios online y comercio electrónico.

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