El ‘engagement’, como a mi me gusta entenderlo, es el vínculo que tiene un usuario con nuestra sitio web. Parece ser que este concepto es difícil de medir aunque hay algunos expertos que se empeñan en capturarlo con una fórmula, la mayoría de profesionales del web analytics son bastante escépticos a la hora de pensar en una fórmula universal. Hoy he podido leer como Eric T. Peterson publicaba un capítulo más sobre el ‘engagement’, esta vez acompañado de los señores de comScore muy interesados en utilziar la fórmula para medir el vínculo de las audiencas a través de los sitios web, lo han llamado Audience Engagement.
Esta es la fórmula de Audience Engagement según Peterson para comScore: Σ(Ci + Di + Ri + Li) donde
- Click Depth Index (Ci): Captures the contribution of page and event views
- Duration Index (Di): Captures the contribution of time spent on site
- Recency Index (Ri): Captures the visitor’s “visit velocity”—the rate at which visitors return to the web site over time
- Loyalty Index (Li): Captures the level of long-term interaction the visitor has with the brand, site, or product(s)
Lo siento, sigue sin convencerme, me hace dudar su aplicación y utilidad.
Veamos, medir el vínculo es una forma de entender la relación del usuario con nuestro sitio web. Si lo calculamos utilizando otras métricas, que por si solas ya miden cierto tipo de vínculo, me parece que al agregarlas en una formula superior se pierde el propio valor que nos ofrece cada una de ellas. No digo que crucar métricas para obtener fórmulas universales no tenga sentido, pero en este caso obtenemos una nueva métrica que carece de información añadida, no me aporta valor.
Tomamos un ejemplo utilizado por Peterson:
En este cuadro podemos ver que Audience Engagement (AE) es mayor para CNN que para MSNBC y Yahoo! News. Bien, esto ya me quedaba claro midiendo los valores por separado de Ci, Di, Ri o Li, sin embargo analizando AE únicamente pierdo detalles como:
1. Los usuarios de Yahoo! News son mucho más fieles que el resto.
2. MSNBC y Yahoo! News tienen el mismo AE pero la duración media es 2,5 veces mayor para MSNBC y CNN.
El mismo resultado podría estar formado por un Yahoo! News con una duración (Di) de 29,3% y una fidelidad (Li) de 7,5% llevando esta situación a un análisis muy distinto al que podemos hacer en el cuadro, pero sería el mismo AE.
Para entender el AE siempre tendré que acudir a las métricas que forman parte de la fórmula, qué es lo que realmente me está diciendo ‘tus usuarios son muy fieles pero pasan poco tiempo‘ o ‘tus usuarios vienen cada vez más rápido pero consumen poco contenido‘… este tipo de análisis sí me parece útil y aplicable para actuar sobre el sitio web, de forma global no se puede.
Para mi, la medición del vínculo debe aportar una información que me ayude a entender cual es la relación que tienen mis usuarios con mi sitio web, la fórmula de Peterson no me aporta más valor que el obtenido de los índices de fidelidad, duración, profundidad o ‘recency’ por separado, además estos me ofrecen una información que se pierde si los agregamos en una métrica superior.
Y tu, que piensas, es útil la fórmula de Peterson?
Jaume
