Mentiras piadosas de la Bounce Rate =P
[Yo le quería decir la verdad por amarga que fuera
contarle que el universo era más ancho que sus caderas.
Le dibujaba un mundo real no una color de rosa,
pero ella prefería escuchar mentiras piadosas]
Joaquin Sabina
Uno de las métricas que todos consideramos básicas para el análisis web es la Tasa de Rebote (Bounce Rate). ¿Quién no ha escuchado el “I came, I puked, I left…” haciendo alusión a la experiencia que cualquier usuario podría tener en un sitio web “apestoso”. Si no has escuchado sobre esto, puedes echarle un ojo a este interesante video…un poco viejito…pero muy bueno.
Ayer, analizando el desempeño de las Top Landing Pages, me encontré con algunas que estaban desempeñándose por debajo del promedio de un site. Como se puede ver en la tabla de abajo, hay varias páginas que están contribuyendo fuertemente a la tasa de rebote alta del sitio:
Comparativo Tasa de Rebote en Landing Pages
Trackear eventos en GA con Segmentos Avanzados
En el video: Web Analytics TV #8 with Avinash and Nick se habla sobre la limitante que tiene Google Analytics para medir un evento como un objetivo. No dudo que esto se solucione en el mediano plazo, pero mientras eso sucede, se propuso una alternativa muy interesante.
En mi caso, uno de los eventos que me gusta medir es cuando mis visitantes hacen click al botón de “Follow Us on Twitter”.
Primero es importante tener activado Event Tracking en Google Analytics. Esto se hace difiniendo el objeto exitTracker en el código de Google Analytics:
Así como tener etiquetado el link de tal manera que sea posible registrar el evento:
Después hay que crear un Segmento Avanzado que separe los visitantes que hicieron click en el botón de Twitter. Como se puede observar en el código de arriba, la etiqueta (label) del evento es ‘TwitterButton’, de ahí que el segmento se vería así:
Al hacer esto, puedo darme cuenta que del número total de visitantes, solo un pequeño grupo ha hecho click en el botón. ¿Cuál es la razón de esto?, puede ser que el botón no sea tan visible en la página. Aquí podría existir un área de oportunidad para A/B testing.
También puede ser interesante comparar el número de clicks en el botón con el número de followers en el mismo período de tiempo, de ahí que se puedan hacer inferencias en cuanto al interés por parte del visitante a convertirse en un seguidor en Twitter.
