Como bien sabemos, la analítica web se ha visto arrastrada por la potencia y la economía de las grandes soluciones convencionales. Desde Google Analytics gratuito a otras opciones premium, lo cierto es que con un coste cero o proporcionalmente bajo podemos obtener montañas de datos que pueden dar lugar a observaciones realmente útiles. En líneas generales podríamos decir que la analítica, para la mayoría del público, es el estudio del tráfico de la web (tanto de entrada como interno) para encontrar los puntos donde ese tráfico tiene comportamientos no deseados. Esto, sin embargo, no son más que hechos, interesantes, pero de los que sólo podemos intuir o bien inducir una explicación, pero que no pueden alcanzar a explicar por sí mismos todo lo que ocurre en la web (muchas veces, ni siquiera lo importante. Para ello podemos recurrir al análisis cualitativo.
El estudio convencional de la analítica se centra en el clickstream o flujo de clicks, es decir, ver qué hace una masa importante de usuarios en su navegación. A raíz de sus datos podemos saber de dónde vienen, qué y por cuanto tiempo miran, qué es lo que hacen, y cuando se van. Lo que es más difícil es saber a partir de estos datos es su visión general del sitio, su propia percepción de la navegación y, en definitiva, toda la experiencia de la navegación que realiza. Podemos detectar, si se hace un trabajo sistemático, qué es lo que gusta y qué es lo que no gusta, dónde tenemos un problema, qué gusta más, que tipo de usuarios se detienen en un formulario o a quién le interesa una presentación concreta de un contenido… Pero, es insuficiente para saber, realmente, cómo llegamos al visitante, así que, en ese caso, lo mejor es preguntar.
A parte de las de las encuestas en la web y de satisfacción, (que ya trataremos en otro momento, pero que, curiosamente en las web públicas están desaparecidas en combate), que nos permiten preguntar y completar datos, tenemos los métodos cuantitativos: más lentos, más caros, menos jugosos, menos fáciles de querer, pero realmente potentes. Con una encuesta preguntamos, sabemos muchas cosas de lo que nos dicen los que deciden contestar y suelen ser muy operacionalizables, lo que se articula muy bien con el clickstream. El método cualitativo lleva tiempo, lleva dinero (porque cada caso examinado lleva, al menos el tiempo de su realización), y requiere tener un conocimiento muy profundo de lo que se quiere saber.
Para poder hacer un análisis cualitativo de la web necesitamos:
- Una hipotesis más o menos general: No vale (o vale de poco), hacer un análisis mirando así, en general. Mirar todo suele ser no mirar nada. Es decir, antes de lanzarse a una tarea de esta complicación piense en qué es lo que quiere saber y qué es lo que piensa que pasa. Es decir, la gente, por ejemplo, no busca puestos de trabajo en la web del servicio de empleo porque…. son muchos, difíciles de encontrar, no son claras, visuales, etc.
- Una idea de qué tipo de públicos tenemos: Dado que no se trata de un muestreo que podamos hacer de manera aleatoria, porque a fin de cuentas, tendremos, en el mejor de los casos, un puñado de sujetos a estudiar, lo que debe de hacer es pensar qué tipos de público tiene su web. Es decir, pensar qué características generan comportamientos comunes entre grupos de individuos que usan la web, pero que se diferencian de otros colectivos. Podemos partir de las características on-line (como por ejemplo, los que siguen la web del servicio de empleo en facebook y entran desde allí), o aspectos of-line (por ejemplo, personas de mediana edad que tienen una situación de desempleo de larga duración pero acceden habitualmente a internet)
- Saber dónde poner la atención: Si tiene una hipótesis sabrá, más o menos, dónde tiene que mirar. Es decir, si queremos saber por qué la gente no busca empleo en la web del servicio de empleo, debemos esperar a que lleguen a ese punto y mirar qué hace, dónde duda, dónde desiste de navegar, hacia dónde va… y preguntarse por qué lo hace
- Dinero, paciencia: A diferencia del clickstream el análisis cualitative requiere sentarse y mirar lo que hace el sujeto a observar. A veces será algo que le pidamos, y a veces será esperar a que llegue el sólo por su libre albedrío. Tener a una persona mirando internet y a un grupo de personas mirándole hacerlo, así como la infraestructura cuesta dinero y tiempo, así que mejor tener claro lo que se va a sacar y lo que queremos saber.
- Valor de escuchar lo que no nos gusta: En el análisis de clicks es fácil pasar por encima lo que no miramos, e incluso retorcer un poco los datos para que entren en una hipótesis más o menos complaciente. En el análisis cualitativo tienes ahí delante a la persona que te puede estar diciendo no sólo que tu proyecto esta mal, sino que además, no tenías ni idea de por dónde estaba, y ahí es más dificil de ignorar estas respuestas.
Es un enfoque minimalista que facilita profundizar la mecanica del sitio y sacar información muy valiosa sobre él. Pero ¿cómo podemos hacerlo? Tenemos tres principales métodos (según Avinash):
- El laboratorio de usabilidad: en este método lo que se hace es meter a un usuario (o grupo de ellos) en un sitio en el que se observa al propio usuario y a su navegación por un equipo de analistas. Podemos hacer un análisis más bien general, ponerles en la web y esperar a ver qué hacen, o podemos dirigirlo pidiendo que cumplan un objetivo (y ya está), según si queremos ver un proceso concreto o ver si la página web conduce «naturalmente» a dónde queremos. La idea es que a partir de ver cómo navega y cómo reacciona (gestos, actitudes) discernir si la ha hecho de manera sencilla, fácil, o si nos odia, encontrar los puntos donde choca, etc. Si queremos tener una visión general, tendremos que hacer varios grupos para poder sacar algo en claro, y cada uno de los observados lleva un tiempo largo de proceso para sacar datos útiles.
- Observación a distancia: Cualquiera que conozca el principio de incertidumbre de Heisenberg sabe que estar al lado de lo que observas puede cambiar su actitud. Así que en este caso, lo que se hace es grabar a la persona o personas que hacen su navegación desde casa (con su consentimiento, claro) para ver cómo navegan en su entorno natural. Podemos decir que es como un national geographic de usuario. En este caso, la capacidad de dirigir la navegación es menor, pero puede ser muy útil para ver servicios a lo largo del tiempo (por ejemplo, suscriptores o personas que consultan una página de información de manera cotidiana).
- Análisis heurístico: Es el más rápido porque nos saltamos la observación del usuario. En este caso se hace una navegación en una pantalla grande y una serie de expertos (en diseño, usabilidad, arqitectura, etc) va viendo, paso a paso, qué problema tiene cada pantalla y el proceso en general. Es más rápido pero quizá menos natural, porque los expertos saben mucho, pero no siempre pueden suplantar la visión del usuario real. Eso sí, permite un avance muy rápido en la mejora del diseño.
La selección de estos métodos dependerá del tipo de servicio que queramos conocer y de los recursos que tenemos para hacerlo (dinero, tiempo, apoyo en la organización, etc.) Del mismo modo que se habla de la ley del 90/10 (10% de recursos de la organización en herramientas, 90% en personal) en el análisis cualitativo la proporción no debe ser muy distinta. En torno a un 80% del análisis deben ser datos y un 20% (no muy grande, pero si muy decisivo en la toma de decisiones) debe ser cualitativo, dado que sus resultados permiten hacer cambios más profundos con efecto más distantes en el tiempo de nuestro sitio. En resumen, quizá menos veces, pero, desde luego, muy muy muy importante.
