En el último año hemos realizado varios proyectos en los que hemos utilizado de forma conjunta herramientas de análisis de tráfico (tipo Omniture, CoreMetrics, WebTrends o Analytics ) y de análisis de clics (tipo Crazyegg, Click Heat o WordPress Click Tracking), para valorar la usabilidad de los sites en función de la experiencia de navegación de los usuarios.
Aunque el uso de ambos tipos de herramientas por separado ofrece ya datos interesantes, la combinación de ambas aporta unos resultados mucho más completos y fiables, y nos permite llegar a conclusiones más depuradas.
El análisis de tráfico nos proporciona datos sobre el tamaño de la audiencia y la frecuencia de consumo: usuarios únicos, visitas, frecuencia de las visitas, páginas vistas (en total, por visita o por sección) y procedencia de las visitas. También nos permite conocer los contenidos más visitados, los trayectos de navegación seguidos por los usuarios y las páginas de entrada y de salida más habituales.
Pero en cambio, no nos facilita información sobre los elementos de la interfaz que los usuarios prefieren: aquellos en los que clican más para navegar. Esta información sí nos la ofrecen las herramientas de análisis de clics, y lo hacen además en modo visual mediante mapas de calor o heatmaps.
Sin embargo, por las características de estas herramientas, el análisis de clics se realiza habitualmente sobre una muestra limitada de usuarios (ej. 5.000 ó 10.000 usuarios escogidos al azar, o durante un periodo establecido de tiempo), con lo que no aporta datos globales de navegación.
Tampoco ofrecen normalmente informes sobre los trayectos de navegación seguidos por los usuarios. Aunque algunas como ClickTale sí permiten hacer el seguimiento de los trayectos de navegación (los graban en una secuencia de vídeo), en estos casos, el universo de usuarios sobre el que hacer el análisis es aún mucho más reducido.
En los últimos meses, la opción que hemos seguido en Biko es utilizar Google Analytics junto con CrazyEgg. Hemos podido comprobar que, cruzando los datos de ambas herramientas, es posible llegar a conclusiones muy razonables sobre la experiencia de los usuarios en su navegación por el site.
Por el momento la forma en que estamos cruzando los datos es empleando una hoja de calculo en la que volcamos los datos manualmente y establecemos las relaciones. Desconozco si alguna de las herramientas que ofrecen ya ambos tipos de mediciones -tipo Omniture o Xiti-, permite generar automáticamente algún informe en el que se crucen los dos tipos de datos. (Si alguien tiene constancia de ello, le agradeceré mucho si nos lo indica).
Finalmente, el modo en que presentamos las conclusiones del análisis incluyen tanto recomendaciones de acciones en cuanto a arquitectura de navegación, diseño, maquetación o contenidos, como propuestas de prototipado.
