Gráficos de burbujas: ¿cómo utilizarlos en analítica web?

Los gráficos de burbujas fueron creados para mostrar la relación entre tres variables, y son usados frecuentemente para facilitar la comprensión de fenómenos socioeconómicos, ya que concentran mucha más "información" que los gráficos tradicionales.

El gráfico de burbujas original permite representar tres dimensiones de forma bastante clara. Los ejes Y y X corresponden a escalas de magnitudes (tiempo: minutos, meses, años, etc.; unidades), y cada burbuja está asociada a una categoría diferente (nombres de países, personas, etc.) La grandeza de la burbuja representa la magnitud de la tercera dimensión que intentamos medir, en unidades.

Gracias al multimedia, se ha añadido una cuarta dimensión: el tiempo. Es posible crear vídeos que demuestren la evolución de fenómenos a través del tiempo. Hans Rosling lo hace para explicar el desarrollo de los países en función de ingreso per capita, esperanza de vida y población. También hay un software, Gapminder World, que permite controlar y experimentar con todo el proceso desde el inicio.

¿Cómo aplicar los gráficos de burbuja a la analítica web? Google Analytics permite la creación de gráficos de burbuja tremendamente customizables, que también incluyen la dimensión temporal. ¿Qué cosas podemos medir? Avinash Kaushik propone un gráfico de burbujas para indicar cuáles fuentes de tráficos aportan más o menos público con más o menos interés a su sitio.

Existe una burbuja por cada fuente de tráfico (tráfico directo, brand searching, redes sociales, búsqueda en Google, etc.), y la grandeza de cada burbuja corresponde a la cantidad de visitas que aporta esa fuente. Supongamos que la variable "interés" es una mezcla de tiempo en el sitio web (eje X) y páginas vistas (eje Y). Con un rápido vistazo al gráfico ya podemos saber que los visitantes proveniente del grupo de Yahoo -seguramente, profesionales del gremio- son los que más interés muestran en el sitio, seguidos por aquellos que realizan brand searching. En todo caso, el tráfico directo es el que más volumen de visitantes aporta, aunque estos se mantengan menos tiempo en el sitio web.

Cuando una categoría o burbuja tiene mucha dispersión interno, lo más conveniente es segmentarla para elaborar mejores conclusiones. Mira cómo lo hace Hans Rosling con las provincias de China. También en el gráfico anterior, Kaushik ha separado las visitas fuera de Estados Unidos, independientemente de su origen. Lo mismo podemos hacer con keywords que utilicemos en nuestras campañas de SEO. Por ejemplo, podemos separar brand searching y búsquedas longtail de palabras claves para posicionarnos intencionalmente, a fines de comparar el rendimiento del posicionamiento orgánico con otras áreas de marketing online en las cuales estamos inviertiendo (SEM, PPC, email marketing, etc.)

Este gráfico es útil para un medio de comunicación o un portal que facture por publicidad, ya que los inversores pueden interesarse en la cantidad de páginas vistas y el tiempo en el sitio. Si se trata de una tienda on-line, lo más razonable es asociar la magnitud de la burbuja al número de ventas, a los ingresos en euros, o ambos. Esto permitiría saber cuál fuente de tráfico aporta más ganancias.

En dicho caso, no sería tan importante la ubicación de la burbuja (mientras más arriba a la derecha, mejor), sino su grandeza. De hecho, podríamos descubrir que, paradójicamente, la fuente de tráfico que mayor "interés" proporciona, también produce menos conversiones en términos absolutos. Aún así, puede ser que el ratio de conversión sea mayor. Simplemente existe menos tráfico, y en vez de subestimar dichas fuentes, hay que darles un empuje.

Para no llevarnos a engaño, en casos como el anterior conviene tener a la mano dos gráficos: visitas y conversiones. Casos similares hay millones, y hay que tener una gran capacidad analítica para elaborar conclusiones justas. Los gráficos de burbuja se pueden malinterpretar con facilidad, pero si son bien usados, se transforman en excelentes herramientas de comunicación e incentivos para la creatividad. En un próximo artículo, explicaré cómo hacer un gráfico de burbujas para analítica web. ¡Hasta la próxima!

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