13 métricas de analítica del comportamiento para sitios web y productos digitales

Las métricas de analítica del comportamiento son imprescindibles para saber qué necesitan las usuarias y los usuarios de tu producto o sitio. Te sirven para identificar las tendencias de comportamiento más importantes o cómo evolucionan a lo largo del tiempo.

El seguimiento de este tipo de métricas te permite obtener insights a los que no tienes acceso con otros métodos de investigación.

Con esta guía descubrirás qué son exactamente las métricas de analítica del comportamiento, por qué son importantes y cuáles son las 13 más importantes que deberías monitorizar para conseguir el deleite del cliente.

También descubrirás cómo combinar estas métricas con otras herramientas y técnicas de analítica, para obtener una visión completa de las experiencias, las motivaciones y las necesidades de tus usuarias y usuarios.

Qué son las métricas de analítica del comportamiento

Las métricas de analítica del comportamiento son puntos de datos cuantitativos que muestran cómo se comportan las usuarias y los usuarios en tu sitio web o aplicación. Registran cómo se desplazan, dónde hacen clic o tocan y qué acciones completan (o no completan) como grupo.

Esto es útil para responder a preguntas como estas:

• ¿Dónde se pierden o se frustran los usuarios?

• ¿Qué partes del embudo reciben menos interacción?

• ¿Qué porcentaje de tus usuarios pasan a una suscripción de pago?

Si combinas estos insights con datos cualitativos —obtenidos con herramientas como reproducciones de sesiones y encuestas—, descubrirás exactamente qué necesitan las usuarias y los usuarios de tu sitio web o producto digital.

En qué se diferencia la analítica del comportamiento de la analítica tradicional

Originalmente, las herramientas de analítica web (como Google Analytics) se crearon para analizar el tráfico y la inversión publicitaria. Algunas de las métricas que miden estas herramientas ayudan a conocer cómo se comportan las usuarias y los usuarios, pero hasta cierto punto.

Por ejemplo, la analítica tradicional te mostrará cuánto tiempo permanecen en una página, pero no te dice qué hacen en ella.

La analítica del comportamiento complementa a la analítica tradicional con herramientas como estas:

• Mapas de calor, para mostrar dónde hacen clic las usuarias y los usuarios en la página de tu producto.

• Reproducciones de sesiones, para saber qué hacen las usuarias y los usuarios antes de abandonar una página de pago

• Encuestas, para conocer qué opinan las usuarias y los usuarios sobre tu aplicación (y por qué) en las diferentes etapas de su recorrido.

Estas herramientas te permiten obtener insights valiosos sobre qué quieren tus usuarias y usuarios, pero, para descubrir qué necesitan (a veces incluso antes de que ellos mismos lo sepan), necesitas medir su comportamiento. Y eso es precisamente lo que hacen las métricas de analítica del comportamiento.

Las métricas de analítica del comportamiento te ayudan a identificar y monitorizar tendencias

Todos tus usuarios son diferentes, así que rara vez (o nunca) podrás satisfacer absolutamente todas sus necesidades. Pero, haciendo un seguimiento de métricas clave, podrás descubrir qué experiencias y necesidades tienen en común.

Por ejemplo:

• Imagina que tienes una tasa de salida alta en la página de pago de tu comercio electrónico. Gracias a la métrica de clics con rabia, descubres que puede deberse a un bug o problema en la página.

• Imagina que solo el 1 % de los usuarios que prueban tu aplicación se convierten en usuarios de pago. Gracias a las métricas de analítica del comportamiento, descubres que puede ser porque solo el 20 % completa el onboarding.

Luego, haces mejoras basándote en esos insights y monitorizas las métricas para evaluar el impacto de los cambios que has hecho.

13 métricas de analítica del comportamiento que debes monitorizar y analizar

Las herramientas de analítica son muy flexibles, así que son innumerables las métricas que podrían ayudarte a hacer un seguimiento de la actividad de los usuarios. En esta lista encontrarás las más comunes (y útiles) para sitios web, comercios electrónicos y productos digitales.

Las mejores métricas de analítica del comportamiento para sitios web

Las siguientes métricas de analítica del comportamiento son cruciales para cualquier sitio web, independientemente de su tamaño o sector. Monitoriza estas métricas para asegurarte de que ofreces sistemáticamente la experiencia online que tus usuarias y usuarios se merecen

1. Duración media de la sesión

La duración media de la sesión indica cuánto tiempo pasan las usuarias y los usuarios en tu sitio web o aplicación. Mide la sesión de cada usuaria y usuario, desde el momento en que accede a tu sitio hasta su abandono o inactividad.

Ejemplo de una sesión de 30 minutos.

La duración media de la sesión de todos los usuarios (o de un segmento de usuarios) se calcula dividiendo la duración agregada de todas las sesiones entre el número total de recorridos.

Qué indica la duración media de la sesión

La duración media de la sesión indica el interés que tienen las usuarias y los usuarios por tu contenido. Por norma general, cuanto más dure una sesión, mejor, ya que suele apuntar a que tu contenido o servicio les está aportando valor.

En los sitios web, la duración media de la sesión no es una métrica exacta. Esto se debe a que herramientas como Google Analytics solo pueden medir hasta la última interacción, es decir, la última vez que alguien navegó hasta una página nueva. Esto significa que no registran el tiempo que pasó en la página anterior.

A pesar de ello, es una métrica útil para medir a lo largo del tiempo y evaluar si las usuarias y los usuarios interactúan más o menos con tu contenido.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la duración media de la sesión

Utiliza Google Analytics y plataformas de analítica de producto (PA), como Contentsquare y Mixpanel, para hacer un seguimiento de esta métrica.

2. Tiempo medio en la página

Mientras que la duración media de la sesión tiene en cuenta el recorrido completo de los usuarios en tu sitio, el tiempo medio en la página mide cuánto tiempo pasan, de media, en una página determinada. Esta métrica es especialmente útil para comparar el rendimiento de varias páginas.

Qué indica el tiempo medio en la página

Esta métrica tiene dos finalidades principales:

1. Evaluar los intereses de los usuarios. Si esta métrica es más alta en una pieza de contenido del blog que en otra, puede indicar que les resulta especialmente interesante.

2. Identificar partes problemáticas en el embudo. Si esta métrica es baja en páginas en las que se esperaría lo contrario, como en artículos largos de ayuda, puede apuntar a que ese contenido no está satisfaciendo sus necesidades.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento del tiempo medio en la página

Utiliza Google Analytics y otras herramientas de analítica web para monitorizar esta métrica.

💡Consejo avanzado: No siempre es fácil interpretar el tiempo medio en la página. ¿Es bajo porque los usuarios se frustran y se van? ¿O porque no encuentran las respuestas que necesitan?

Si utilizas Contentsquare, complementa el análisis con mapas de calor para averiguar por dónde se movieron y se desplazaron las usuarias y los usuarios. También puedes configurar un widget de feedback para preguntar directamente a los visitantes qué opinan de tu contenido.

El widget de feedback de Contentsquare te permite recopilar datos cuantitativos sobre qué opinan diferentes segmentos de audiencia acerca de páginas concretas.

3. Tasa de salida

La tasa de salida mide la frecuencia con la que los visitantes abandonan tu sitio web desde una página específica. Cada página tiene su propia tasa de salida, que se muestra como un porcentaje.

Si la página de tu producto recibe 100 visitantes y 50 de ellos la abandonan, su tasa de salida sería del 50 %.

Qué indica la tasa de salida

Si estás haciendo un análisis del embudo, las tasas de salida te ayudan a identificar páginas que están mal diseñadas, tienen bugs o simplemente no son útiles para las usuarias y los usuarios.

Hay algunas páginas que se espera que tengan una tasa de salida alta, como la página de contacto o la de agradecimiento por la compra. Sin embargo, una tasa de salida alta en páginas diseñadas específicamente para que los usuarios avancen por el embudo de conversión, podría sugerir un problema.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la tasa de salida

Utiliza Google Analytics para monitorizar esta métrica. Pero, si quieres ir más allá, utiliza herramientas de analítica avanzada, como Contentsquare, que te ayudan a saber también dónde y por qué las usuarias y los usuarios abandonan tu sitio.

Analiza las conversiones y la retención a lo largo de varias sesiones para descubrir dónde abandonan. Luego, revisa reproducciones de sesiones para averiguar qué hicieron justo antes de abandonar. A continuación, céntrate en la causa del abandono y en cómo mejorarla.

Descubre dónde (y por qué) abandonan tus usuarios con Contentsquare.

4. Clics con rabia

Los clics con rabia se registran cuando una usuaria o un usuario hace clic o toca repetidamente en una zona determinada o en un elemento específico. Este comportamiento suele indicar que algo les está frustrando. Por ejemplo:

• Un enlace, botón o elemento de la página que no funciona correctamente.

• Un elemento de la página que no es clicable.

• El sitio web o la aplicación no responden con la suficiente rapidez.

Qué indican los clics con rabia

Como los clics con rabia indican frustración, pueden ayudarte a identificar problemas de rendimiento y de diseño UX. Corregir estos problemas te permite mejorar la retención de clientes reduciendo la fricción en tu sitio web.

Es más, como las usuarias y los usuarios a veces hacen clic con rabia en elementos no clicables, eso también te puede indicar qué les interesa.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de los clics con rabia

Utiliza herramientas de analítica del comportamiento, como las de Contentsquare, para hacer un seguimiento de los clics con rabia.

Filtra las reproducciones de sesiones con clics con rabia y analiza qué los provocó.

Las reproducciones de sesiones te permiten obtener inmediatamente insights sobre las dificultades que tienen los usuarios, para que puedas solucionarlas rápidamente y a gran escala.

5. Retrocesos rápidos

Los retrocesos rápidos se producen cuando una usuaria o un usuario hace clic para ir a una página de tu sitio web y vuelve inmediatamente a la anterior. Este comportamiento indica que tiene problemas para encontrar lo que necesita en tu sitio web, quizás porque el menú no es claro o porque el enlace está roto.

Qué indican los retrocesos rápidos

Hacer un seguimiento de los clics con rabia te permite optimizar tu sitio web o aplicación de tres maneras:

• Revisa reproducciones de sesiones en las que se hayan registrado retrocesos rápidos, para averiguar a qué se deben.

• Identifica páginas con muchos retrocesos rápidos, para detectar bugs y problemas.

• Monitoriza el número total de retrocesos rápidos que se registran en tu sitio web, como indicador general de la facilidad con la que los usuarios pueden navegar por él.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de los retrocesos rápidos

Utiliza plataformas de analítica para hacer un seguimiento de los retrocesos rápidos. Contentsquare, por ejemplo, te permite filtrar por reproducciones con retrocesos rápidos.

Luego, utiliza Journey Analysis de Contentsquare, para que te muestre un gráfico del recorrido que siguieron las usuarias y los usuarios antes de llegar a determinadas páginas y eventos de las que retrocedieron rápidamente.

Journey Analysis de Contentsquare te muestra los flujos más importantes y te permite identificar tendencias en el comportamiento de los usuarios.

Las mejores métricas de analítica del comportamiento para comercios electrónicos

Las siguientes métricas no son exclusivas del comercio electrónico, pero resultan especialmente útiles para mejorar la experiencia de cliente en este tipo de sitios.

6. Profundidad de desplazamiento

La profundidad de desplazamiento mide hasta qué punto de una página determinada se desplazan verticalmente los usuarios. Este dato es especialmente útil para saber si llegan hasta elementos importantes de la página, como un botón de llamada a la acción (CTA).

En general, no se analizan profundidades de desplazamiento de forma individual, sino que se representan de forma agregada en mapas de calor (específicamente, mapas de desplazamiento vertical). Los mapas de desplazamiento vertical o scroll maps revelan cómo todos los visitantes, o un segmento de tu audiencia, se desplazan hacia abajo en la página.

Qué indica la profundidad de desplazamiento

Los scroll maps son útiles cuando ya has identificado una tendencia en el comportamiento de los usuarios y quieres saber a qué se debe.

Por ejemplo, imagina que una de tus páginas de producto no está generando muchas conversiones. Gracias a los scroll maps, te das cuenta de que la mayoría de los visitantes no se desplazan lo suficiente hacia abajo como para llegar a los planes de pago. Por lo tanto, si los colocaras más arriba en la página, podría ayudar a que generasen más conversiones y, en consecuencia, aumentarás los ingresos.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la profundidad de desplazamiento

Utiliza plataformas de analítica del comportamiento para consultar mapas de desplazamiento vertical. Si deseas obtener información sobre segmentos de audiencia específicos, elige una plataforma que te permita filtrar los mapas de calor por determinadas acciones de los usuarios.

7. Tasa de rebote

La tasa de rebote es el porcentaje de usuarios que visitan una página y la abandonan sin completar ninguna acción.

Por ejemplo, si 100 usuarios llegan a tu home page y 5 de ellos la abandonan sin interactuar ni navegar más por tu sitio, la tasa de rebote de esa página sería del 5 %.

Aunque los usuarios pueden generar rebotes por muchos motivos, esta métrica suele reflejar su interés por tu contenido.

Qué indica la tasa de salida

En algunos contenidos, como los blogs, una tasa de rebote alta puede indicar que los usuarios se fueron porque encontraron las respuestas que buscaban. Sin embargo, también podría ser señal de que no encontraron lo que necesitaban y se van a otro lugar a buscarlo.

Por este motivo, es útil monitorizar la tasa de rebote cuando estés haciendo campañas publicitarias de pago. Si muchos usuarios abandonan tu página de destino, puede indicar que estás recibiendo tráfico de baja calidad, que el sitio carga lento o que el contenido no interesa.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la tasa de rebote

Utiliza Google Analytics o plataformas de analítica de producto, como Contentsquare, para monitorizar la tasa de rebote.

Contentsquare integra métricas web clave, como la tasa de conversión, directamente en el dashboard de analítica de producto.

💡Consejo avanzado: ¿No tienes claro por qué se van los usuarios? Los mapas de desplazamiento vertical pueden mostrarte hasta qué punto de la página están llegando. Si quieres profundizar más, haz una encuesta para preguntar a los visitantes qué esperan de tu contenido.

8. Tasa de añadir al carrito

Hacer un seguimiento de la frecuencia con la que los visitantes añaden artículos al carrito puede ser muy revelador para las empresas de comercio electrónico. Aunque los compradores no siempre finalizan sus compras, pueden hacerse una idea de cuántos visitantes están interesados en adquirir sus productos.

Qué indica la tasa de añadir al carrito

Esta métrica te ayuda a evaluar la efectividad de tu proceso de compra. Deberás comparar el número de clics en "Añadir al carrito" con el número de compras completadas.

Si logras eliminar las fricciones del proceso de compra, la diferencia entre ambas cifras debería disminuir con el tiempo.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la tasa de añadir al carrito

Utiliza plataformas de ecommerce, como Shopify y BigCommerce, para hacer un seguimiento de esta métrica. Si también vendes en móvil, utiliza plataformas de analítica móvil para monitorizarla.

9. Tasa de abandono del carrito

El abandono del carrito se produce cuando un visitante añade un artículo a su carrito, pero se va sin completar la compra. Un visitante puede abandonar su carrito por diversos motivos, pero suele indicar que se ha encontrado algún inconveniente, como un error en el sitio web o un coste de envío inesperado.

Qué indica la tasa de abandono del carrito

Cada carrito abandonado representa una pérdida de ingresos, así que a cualquier ecommerce le interesa reducirlos. Toma medidas para eliminar fricciones y mejorar la asistencia a los compradores y, luego, revisa la métrica de abandono del carrito para comprobar si han dado resultado.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la tasa de abandono del carrito

Utiliza Google Analytics o una plataforma de analítica de ecommerce para hacer un seguimiento de esta métrica.

Las mejores métricas de analítica del comportamiento para productos digitales

La mayoría de las métricas para sitios web anteriores también son útiles para analizar el comportamiento de los usuarios en las aplicaciones. Sin embargo, con las siguientes puedes obtener insights adicionales específicos sobre tus productos digitales.

10. Registros de prueba

Si atraes clientes ofreciéndoles una prueba gratuita, una de las métricas fundamentales que debes monitorizar son los registros de prueba. Las personas que se registran para solicitar una prueba gratuita están muy cerca de las etapas finales de tu embudo de ventas, y cada una es un potencial cliente de pago.

Qué indican los registros de prueba

Los registros de prueba indican cuántas personas que encuentran tu aplicación están interesadas en probarla. Si haces un seguimiento de esta métrica, podrás saber cuántas se acaban convirtiendo en clientes de pago y, a partir de ahí, trabajar para mejorar tu tasa de conversión con el tiempo.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de los registros de prueba

Muchas empresas utilizan Google Analytics y Google Tag Manager para hacer un seguimiento de eventos específicos. Si integras esos datos en herramientas de analítica de producto tendrás más opciones para analizar y visualizar estas métricas.

11. Microconversiones

Antes de que tus visitantes se conviertan en clientes de pago, a menudo completarán pequeños hitos a lo largo del proceso. Por ejemplo:

• Ver una demo

• Completar una secuencia de onboarding

• Crear su primer informe

El objetivo principal (por ejemplo, conseguir una conversión a una cuenta de pago) sería la "macroconversión" y los hitos más pequeños, las "microconversiones".

Medir las microconversiones ayuda a conocer mejor el recorrido del cliente y a monitorizar cómo avanzan los usuarios por el embudo.

Qué indican las microconversiones

Hacer un seguimiento de las microconversiones te ayuda a lograr dos objetivos principales:

1. Saber qué partes de tu sitio web o aplicación interesan a los usuarios.

2. Identificar las partes más débiles de tu embudo de ventas, o las partes donde los usuarios necesitan más ayuda.

Imagina que los usuarios necesitan completar una secuencia de 5 acciones antes de registrarse para obtener una cuenta de pago. Como estás monitorizando estas acciones como microconversiones, descubres que la mayoría de los usuarios solo completan las 2 primeras, así que algo falla en la tercera.

Una vez identificado dónde está el punto débil, puedes investigar más a fondo para averiguar por qué se atascan.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de las microconversiones

Monitoriza las microconversiones con Google Analytics o, si utilizas Contentsquare, hazlo desde el dashboard de analítica de producto.

Contentsquare te permite hacer un seguimiento de las microconversiones —por ejemplo, un clic en un botón—, configurándolas como eventos y cuantificando dónde abandona la mayoría de los usuarios.

Luego, revisa las reproducciones de sesiones y los mapas de calor correspondientes para profundizar en las acciones de los usuarios.

Contentsquare te permite monitorizar acciones específicas, como la interacción de los usuarios con un banner.

12. Tasa de conversión

En el sector del software como servicio (SaaS), la tasa de conversión principal es el porcentaje de usuarios que se registran para obtener una cuenta de pago. Dependiendo de tu modelo de negocio, pueden provenir de una cuenta de prueba o llegar directamente a una suscripción de pago.

Para calcular la tasa de conversión, divide el número total de registros de pago entre el número total de oportunidades (como los registros de prueba). Multiplica el resultado por 100 para obtener un porcentaje.

Qué indica la tasa de conversión

Una tasa de conversión alta indica que estás convenciendo a los visitantes de que vale la pena pagar por tu aplicación.

La tasa de conversión es una de las métricas más importantes, y la que se utiliza para predecir los ingresos a lo largo del tiempo. Además, también ayuda a evaluar las partes del embudo que influyen en las conversiones, como la página de precios y el onboarding de la aplicación.

Al igual que muchas empresas de SaaS, Monday utiliza una página de precios o de propuesta de planes superiores para impulsar las conversiones.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de la tasa de conversión

La herramienta de procesamiento de pagos que utilices registrará los nuevos registros. Puedes importar estos datos a una plataforma de analítica de producto o dejar que Contentsquare haga un seguimiento de la tasa de conversión en todas las sesiones y dispositivos.

Por ejemplo, si utilizas Contentsquare para hacer un seguimiento de la analítica de producto, puedes analizar las conversiones de varias sesiones para averiguar exactamente cuántas necesitan los usuarios para convertirse en clientes.

También puedes utilizar Funnel Analysis de Contentsquare para lo siguiente:

• Medir la conversión a lo largo de varias sesiones.

• Analizar los eventos principales entre pasos.

• Descubrir puntos de fricción entre pasos.

• Comparar cómo influyen los diferentes eventos de los usuarios en la conversión.

Si observas una caída en las conversiones, comprueba qué segmentos de audiencia son los más afectados y, a continuación, haz una encuesta para preguntarles sobre sus experiencias.

Contentsquare Surveys te ayuda a investigar por qué están cayendo las conversiones en puntos clave de tu embudo.

13. Usuarios activos al día (UAD)

Los usuarios activos al día (UAD) son el número de usuarios que interactúan activamente con tu aplicación cada día. Es una buena forma de evaluar el nivel de adherencia de los usuarios con tu aplicación, es decir, en qué medida siguen interactuando con ella después de registrarse.

Sin embargo, esta métrica es subjetiva, ya que no existe una definición oficial de usuario activo. Para algunas empresas, se trata de cualquier persona que abre su aplicación. Para otras, es cualquiera que completa acciones clave, como hacer clic en una función principal de la aplicación.

Qué indican los usuarios activos al día

Los usuarios activos son la clave del éxito de tu aplicación: cuantos más tengas, mejor te irán los ingresos y otras métricas de crecimiento. En cambio, una disminución en el número de usuarios activos podría ser una catástrofe para la aplicación.

Teniendo esto en cuenta, el DAU te ayuda a determinar el estado general de tu aplicación, en términos del valor que los usuarios obtienen de ella. El seguimiento del DAU también te permite evaluar si los cambios han mejorado o empeorado la experiencia en la aplicación.

Nota: Plantéate monitorizar también los usuarios activos a la semana (UAS) y los usuarios activos al mes (UAM), para tener una visión más amplia de cómo evoluciona el nivel de adherencia con la aplicación a lo largo del tiempo.

Qué herramientas utilizar para hacer un seguimiento de los usuarios activos al día

Las herramientas más adecuadas en este caso dependerán de lo que tú consideres como DAU:

• Si para ti un DAU es simplemente alguien que visita tu aplicación, usa Google Analytics para obtener un informe de visitantes únicos.

• Si consideras DAU a alguien que completa acciones específicas, te puede resultar más fácil utilizar herramientas específicas de analítica de aplicaciones móviles, como Contentsquare.

Combina los datos adecuados para obtener insights más profundos

La analítica del comportamiento es imprescindible para conocer bien las necesidades de las usuarias y los usuarios de tu sitio web o producto digital. Además, como las expectativas de tus clientes (y competidores) pueden cambiar rápidamente, hacer un seguimiento de las métricas adecuadas te permitirá saber cuándo y dónde adaptar tu estrategia.

Sin embargo, si quieres ofrecer un buen servicio a tus usuarias y usuarios, no basta con analizar superficialmente las métricas que monitorices. También necesitas herramientas que recopilen datos tanto cualitativos como cuantitativos para descubrir por qué surgen determinadas tendencias. Es la forma más inteligente de conocer bien a tus usuarias y usuarios y crear experiencias que les animen a regresar.

Preguntas frecuentes sobre métricas de analítica del comportamiento