Cualquier informe de estadísticas web que sea difícil de leer, no sirve. Pero una cosa es la relevancia de los datos, y otra es la suficiencia de información. Lo primero se logra con la abstracción y la correcta elección de indicadores clave, lo segundo con la integración de fuentes de datos.

Pongamos como ejemplo un diario digital que produce contenidos y gana dinero con la venta de publicidad, pero a su vez, realiza acciones promocionales para ganar audiencia, desembolsando dinero para tal propósito.

Comprender el flujo completo que genera audiencia, y entender cómo esta audiencia luego produce el inventario publicitario que se venderá a los anunciantes, ayuda a empezar a ver cómo debe pensarse su sistema informativo de analítica web.

Supongamos que el diario paga anuncios en facebook para conseguir seguidores, algunos se redirigen al sitio web convirtiéndose en lectores. Estos lectores están expuestos a la publicidad que vende el medio por CPM (costo por mil impresiones), cada página vista genera un ingreso al diario digital...

Para monitorizar y comprender el rendimiento (o la rentabilidad) de este flujo hay que integrar todos los datos en un solo informe, las múltiples fuentes de datos: Los datos de Facebook, los datos de Adservers donde se compra publicidad, Web analytics del sitio web (por ejemplo, para ver qué pasa en el sitio), Adservers donde se vende y administra publicidad, etc.

Toda aplicación involucrada en el tráfico web debe considerarse, en el sistema estadístico. Si el sitio web genera más tráfico vía newsletter o RSS feed, hay que integrar los reportes de la plataforma de newsletter o de RSS, a las estadísticas propias de la web.

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