En un post muy reciente: Verificando la utilidad de tu web... hablaba de algo que me parece muy interesante ¿Cómo sabes si tu web gusta o es util?. Nosotros habíamos decidido implementar un sistema propio (aunque lo utilicen mucho los de Microsoft no estoy seguro de que "implementar" sea una palabra), que básicamente va acumulando una resumen de lo que cada usuario ha hecho en su visita al web.

Aquí ponemos un fragmento de una de las tablas que contienen este "resumen" en el que estamos trabajando:



Explicamos cada uno de los campos de la tabla (utilizamos nombres en inglés muchas veces porque son más cortos):

• ID es el número de sesión que almacenamos en una cookie del explorador del visitante para poder seguirle durante toda su visita.
• Alta es la fecha y hora en la que el usuario ha entrado.
• First es el código único de la página en la que el usuario ha entrado.
• Last (al final) es el código único de la última página que ha visto el visitante.

Y aquí vienen los contadores:

• Pag es el número de páginas que ha visto el visitante.
• Click es el número de veces que el usuario ha pinchado en un enlace recomendado.
• Seek es el número de búsquedas que ha hecho el usuario.
• Sat es el número de Fotos desde Satélite que ha visto el visitante.

Interpretación del Extracto

Bueno según la clasificación que hicimos en el anterior post en esta tabla que contiene lo que han hecho 14 visitantes, podemos ver distintos comportamientos de los que podemos deducir (con muchos matices) cómo han encontrado nuestro web con sobre Madrid:

Usuarios para los que el web no ha sido util



Estos usuarios han entrado, han visto y se han ido. Esto lo deducimos de:

• Pag sólo marca 1. Es decir sólo han visto una página.
• Fist y Last son iguales evidentemente, porque si sólo has visto una página, esa página es tu primera y tu última.
• No se han ido haciendo click en ninguna recomendación.

Matizamos:

• Hay recomendaciones compuestas en su mayoría de recomendaciones sin enlace: Por ejemplo, casi ninguna de las cafeterías en Madrid recomendadas dispone de web. Con lo cual sobre este aspecto habría que trabajar más...
• Puede que no hayan hecho click en una recomendación pero sí en un anuncio de AdSense. Si bien dado que esto anuncios los gestiona Google no vamos a poder saber qué usuarios pinchan sobre ellos (aunque sería interesante).

Usuarios para los que el web ha sido relativamente util



Estos usuarios consideramos que están relativamente satisfechos porque al menos han hecho click en un enlace. Realmente puede que estén muy satisfechos porque han encontrado de un golpe exactamente lo que querían... con la información de la que disponemos no podemos saberlo, pero... ¿podríamos? Qué necesitariamos saber, para empezar:

• Referer- ¿De qué pagina venía este usuario? ¿Si venía de un buscador (como en la mayoría de los casos) qué es lo que buscaba?.
• Donde ha hecho click- Exáctamente en qué recomendación ha hecho click.
• Relación entre el Referer y el Click- Si hay una relación muy estrecha podemos considerar que el usuario debe estar muy satisfecho. Aunque creo que se entiende me explico con un ejemplo:

Si un usuario busca en Google, "Madrilia" (excelente restaurante italiano en el centro de Madrid) y encuentra nuestra página de restaurantes italianos en Madrid, y hace click sobre el enlace a la web de Madrilia by Café Oliver... entonces yo creo que usuario debe estar muy contento con TopMadrid porque gracias a él ha encontrado lo que quería.

En cualquier caso despejar todas estas incógnitas de manera automáticas va a ser dificil...

Usuarios para los que el web ha sido util



Estos tres ultimos usuarios han debido encontrar el web muy util porque han visitado varios enlaces (click>1). El primero de todos por ejemplo ha visitado siete webs de las recomendadas en la categoría 62 (guarderías en Madrid), con lo que podemos pensar que se trata de un usuario que está buscando una guardería para su hijo y utiliza nuestro web para informarse de lo que hay en el mercado... ¡Perfecto!

Claro que de nuevo hay más interpretaciones, ya que puede que haya hecho muchos clicks porque no encontraba lo que quería (no creo, pero bueno...). El caso es que sería interesante saber ¿cuanto tiempo ha estado el visitante en la página? Ya que si ha estado un tiempo considerable, es que definitivamente el web le ha resultado útil (aunque también esto se podría matizar).

Evidentemente, tal y como dijimos en nuestro anterior post, muchos de estos datos te los ofrecen las estadísticas de tu web, pero este tipo de sistemas nos ofrecen las posibilidad de clasificar a los usuarios en tiempo real y adaptar el comportamiento del web al tipo de usuarios que son.

Otras aplicaciones prácticas interesantes:

• Sabremos que categorías gustan más
• Sabremos que categorías no están gustando y se deben mejorar.

[Este post continúa en Estadisticas de Utilidad de un Web]