La frecuencia con que los usuarios visitan tu sitio y cuánto tiempo esperan entre dos visitas puede ayudar a medir la fidelización de los usuarios y descubrir las tendencias de comportamiento que distinguen a los usuarios frecuentes de los ocasionales.
Para la mayoría de sitios web y las aplicaciones, los visitantes pasan por un proceso de cortejo largo, no por una aventura de una noche: rara vez convierten después de la primera visita. Por lo general, la primera visita se utiliza para medir la credibilidad. Las visitas posteriores pueden implicar interacciones más complejas y, posiblemente, eventos de conversión, lo que puede ocurrir semanas o meses después de la visita inicial. Por lo tanto, para apoyar mejor a nuestros usuarios, tenemos que entender el proceso de cortejo real con nuestros visitantes del sitio. ¿Las personas visitan nuestro sitio todos los días o incluso varias veces al día? ¿Cuántas visitas preceden a la conversión final? ¿Este comportamiento fluctúa en función de la época del año?
Las herramientas de análisis ayudan a responder a estas preguntas y aconsejar sobre las decisiones relativas a la estrategia de contenido, los horarios para los correos electrónicos de marketing y promoción, o si el diseño está orientado para la mayoría de los visitantes novatos que visitan el sitio por primera vez o bien es para visitantes expertos frecuentes.
Definición: la frecuencia (Frequency) de las visitas al sitio indica el número total de visitas realizadas por cada usuario en tu sitio. Esta métrica permite evaluar el porcentaje de nuevos usuarios en el sitio, así como el nivel de familiaridad de todos los usuarios que regresan.
Definición: la experiencia reciente (Recency) mide el número de días que han pasado desde la última visita de cada usuario. Esta medida permite ver la cantidad media de tiempo transcurrido entre las visitas para tu base de usuarios.
Combinadas, la frecuencia y la medida de actualidad evalúan como es de "pegajoso" un sitio web o aplicación - ¿vuelven regularmente los usuarios o no?. El análisis de los comportamientos de los clientes leales puede conllevar información valiosa, por ejemplo, puedes encontrar páginas o herramientas de uso frecuente por lo usuarios habituales, pero ignorada por los visitantes ocasionales (en particular los "siteseers" que sólo visitan una vez). Al descubrir estas tendencias, puedes ajustar el diseño del sitio para aumentar la visibilidad de esas características que los usuarios que repiten encuentran valiosas.
Frequency: ¿Cuántas visitas?
Al utilizar herramientas de análisis como Google Analytics o Adobe Analytics, la frecuencia es descrita por un histograma del número de visitas. (Un histograma es un tipo de gráfico de barras en el que cada barra muestra el número de puntos de datos que tienen un determinado valor o caen dentro de un rango de valores) En Google Analytics, este histograma se llama el informe del número de sesiones y en Adobe Analytics es el informe de número de visitas.
En lugar de simplemente medir si los usuarios son nuevos o recurrentes, tales informes nos permiten conocer con mayor precisión el nivel de familiaridad de los usuarios: ¿cuántos de los visitantes están muy familiarizados con el sitio (por ejemplo, han realizado su 6 ª visita o más) en comparación con los que son relativamente nuevos?
Los informes de número de sesiones (o número de visitas) se definen generalmente por un período específico de tiempo T (por ejemplo agosto) y nos dicen, para cada posible número de visitas (es decir, el recuento de sesiones) n, el número de usuarios que han tenido su enésima visita dentro del período de tiempo T. Así, por ejemplo, para el recuento de sesiones n = 2 y el mes de agosto, el histograma podría decirte cuantos usuarios hicieron su segunda visita en agosto. (Ten en cuenta que algunos de estos usuarios pueden haber realizado su primera visita antes de agosto y algunos pueden haberla hecho en agosto - todos ellos están incluidos en el recuento de sesiones para n = 2)
El informe de número de sesiones de Google Analytics para todos los visitantes del sitio durante el mes de agosto: La primera fila muestra que 225,966 usuarios tenían su primera visita durante este periodo de tiempo, la segunda fila muestra que 47,859 usuarios tuvieron su segunda visita, y así sucesivamente. Ten en cuenta que los contenedores en este histograma no son equidistantes: los de la parte inferior incluyen rangos cada vez más grandes en lugar de un único número n.
Un usuario puede estar incluido en varios contenedores de recuento de sesiones: por ejemplo, los usuarios que hicieron sus dos primeras visitas en agosto se incluirán tanto en el recuento de sesiones para n = 1 y como para n = 2. Si hubo muchos más visitantes nuevos que los que regresan, uno esperaría que la primera barra (para n = 1) fuera mucho más grande que las otras.
Con el fin de obtener datos más detallados acerca de una determinada categoría de usuarios, tenemos que crear un segmento especial (un subconjunto de los datos obtenidos mediante la aplicación de un filtro seleccionado). Por ejemplo, para ver el gráfico de frecuencias para aquellos usuarios que visitaron el sitio sólo una vez en un mes determinado, especificaríamos la regla de "Sesiones = 1" como un filtro para crear un segmento.
Este informe de Google Analytics muestra el recuento de sesiones para el segmento de usuarios que tenían exactamente 1 sesión en un período de un mes. Había 191.800 usuarios que tuvieron su primera y única visita durante este período; hubo 9,106 visitantes de segunda vez que tenían una sola visita durante este período, y así sucesivamente. Se puede ver que, a pesar de que todos estos usuarios visitaron el sitio exactamente una vez dentro del espacio de tiempo marcado, aparecen en diferentes contenedores de recuento-de-sesiones dependiendo de cuántas sesiones hayan realizado en el pasado.
De forma aislada, un informe de frecuencia no revela mucho porque las filas en general van disminuyendo en función del crecimiento de los números de recuento (algo no particularmente sorprendente - a medida que aumenta el nivel de fidelidad, se puede esperar que los usuarios cada vez sean menos a ese nivel). El valor real surge al mirar el segmento de las visitas que se produjeron durante acontecimientos importantes (tales como las conversiones para un determinado objetivo) y determinan cuantas visitas se produjeron precedidas del evento de interés.
Este informe frecuencia de Google Analytics muestra sólo el segmento de sesiones en las que se produjo una conversión para un determinado objetivo (por ejemplo, la venta de un producto) durante un mes especificado. Por lo tanto, vemos que 307 usuarios estaban en su 1ª visita al sitio cuando convirtieron, 231 usuarios en su segunda visita, y así sucesivamente.
Al descubrir el número de visitas que un usuario ha realizado antes de la conversión, podemos mejorar el diseño para los experiencia real de nuestros usuarios. Por ejemplo, si la mayoría de las conversiones se producen en usuarios de 5ª o 6ª visita, podemos implementar herramientas para recordarle a la gente lo que estaban haciendo en el pasado para ayudarles a volver donde lo habían dejado, a los usuarios de correo electrónico con sólo 3 o 4 visitas para persuadirlos de visitar el sitio, y así sucesivamente. También podemos planear un estudio de usabilidad o estudio diario para encontrar lo que pueden ser las barreras a la conversión: quizá se necesitan tantas visitas para convertir porque los usuarios tienen dificultades para comparar nuestras ofertas con las de los competidores, o porque creen que van a perder mucho tiempo para inscribirse y comenzar.
Recency: ¿Cuándo hicieron la última visita?
Para medir las actividades recientes (Recency), las herramientas de análisis informan del número de días que han pasado desde la visita anterior de cada usuario.
En Google Analytics, para los usuarios que son nuevos el valor de antigüedad (días desde la última sesión) se registra como 0 días - al igual que para los usuarios que han visitado dos veces (o más) durante el mismo día. Por lo tanto, cuando se mira en los informes de experiencia reciente de Google Analytics, es útil filtrar los nuevos usuarios mediante la aplicación de un segmento incluidos los usuarios de multisesión. En Adobe Analytics, el informe de retorno de frecuencias ya excluye a los visitantes de primera vez (otras herramientas pueden informar de este tipo de datos utilizando otros métodos, por lo que asegúrate de comprobar el funcionamiento de tu herramienta de análisis).
Este informe de Google Analytics muestra el número de días desde la última visita de todos los usuarios que visitaron el sitio durante un mes específico. El informe muestra datos de 2 segmentos de usuarios: todos los usuarios (barras azules) y los usuarios de Multi-sesión (barras de color naranja). Esta última incluye sólo aquellos usuarios que tenían más de 1 visita durante el periodo de tiempo dado. Los nuevos usuarios (que no tenía ninguna visita anterior) se colocan en el 0, junto con los usuarios que han realizado dos visitas en el mismo día: Esta es la razón por la que la barra de Todos los usuarios es mucho más grande que la barra de los usuarios de Multi-sesión para una antigüedad valor de 0 - los nuevos usuarios tienden a ser la mayoría.
El Recency ayuda a descubrir con qué frecuencia las personas tienden a realizar visitas, en comparación con la frecuencia con que se actualizan el contenido o las promociones. Si tu estrategia de contenido fuera a cambiar, ¿cambiaría también la tasa entre las visitas? ¿Vale la pena diseñar una nueva imagen del banner todos los días, si la mayoría de los usuarios sólo visitan la página una vez cada pocas semanas? (Pista: No) Por otro lado, si ves un aumento en la tasa de visitas cada vez que tu sitio publica nuevo contenido, puede tener sentido aumentar la frecuencia de las actualizaciones.
Por ejemplo, en la imagen anterior podemos ver que la mayoría de los usuarios de sesiones múltiples vuelven al sitio en el mismo día de la visita anterior (la barra más larga es la de las filas días desde la última sesión = 0) o sólo 1 día después. Nótese también una pequeña variación en los días desde la última sesión = 6. En este caso, la variación corresponde a un boletín electrónico semanal.
Los segmentos pueden ayudar a descubrir los patrones de uso deseables - en particular, las de los visitantes frecuentes frente a los de los visitantes ocasionales. Si las personas que regresen diariamente o cada dos días tienden a convertir más, mientras que los visitantes menos frecuentes, nunca terminan convirtiendo, debes investigar qué otros comportamientos son diferentes entre los dos grupos. ¿Hay alguna característica o herramienta que usan los visitantes más comprometidos y que podrían hacerse más visibles para todo el mundo? ¿Están las visitas frecuentes provocadas por ciertas promociones por correo electrónico? ¿Disponen los visitantes frecuentes de una experiencia diferente debido a que se mantienen logueados? Las diferentes épocas del año también se pueden comparar para descubrir las tendencias de uso en base a la estacionalidad o los esfuerzos de marketing específicos.
El Recency también ayuda a dar sentido a los datos de frecuencia, para entender mejor cuando regresan los usuarios al sitio. Por ejemplo, si el informe de número de sesiones muestra un gran número de usuarios que visitan el sitio 3-4 veces, puedes crear un segmento para ese grupo y ver si esas visitas se producen dentro del periodo de 0-1 días o en el transcurso de unas pocas semanas.
Conclusión
Los datos de frecuencia y la experiencia reciente son útiles para entender mejor el recorrido de tus usuarios, así como sus necesidades y comportamientos. Pueden ayudar a crear o mantener tus personas, y también descubrir cómo apoyar mejor no sólo a tus visitantes, sino también tus objetivos de negocio. ¿Cuántas veces visitan el sitio antes de que finalmente conviertan o tomen alguna otra acción deseable? ¿Ocurren esas visitas dentro de un período corto de tiempo o hay grandes diferencias entre las sesiones? Este conocimiento se puede utilizar para convertir a los visitantes en usuarios valiosos y comprometidos.
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