que es el clickstream
Imagen que representa el clickear una ventana.

¿Qué Es El Clickstream? Explicación & Utilidad

El clickstream, que se podría traducir como «datos de flujo de clics» son un recurso de valor para que las empresas, los especialistas en marketing y los webmasters comprendan y optimicen la experiencia del usuario en línea. En este artículo explicaremos detalladamente este concepto, incluyendo su funcionamiento y posibles maneras de protegerse ante ello.

Explicación Del Clickstream

El clickstream, también conocido como datos de ruta de clics o datos de navegación del usuario, se refieren a la secuencia de clics, páginas vistas y otras interacciones del usuario en un sitio web o aplicación. Registra cada acción que realiza un usuario mientras navega por un sitio, lo que permite a los webmasters y especialistas en marketing analizar el comportamiento, las preferencias y los patrones del usuario.

¿Cómo Se Recopilan Estos Datos?

Hay dos métodos principales para recopilar datos de clickstream:

  1. Recopilación del lado del servidor: esto implica capturar las interacciones del usuario directamente desde el servidor web que aloja el sitio web o la aplicación. Cada vez que un usuario visita una página, el servidor registra detalles como la dirección IP, el agente de usuario, la fecha, la hora y la URL solicitada. Este método requiere menos recursos y es más confiable, ya que se ve menos afectado por las limitaciones del navegador o la configuración de privacidad del usuario.
  2. Recopilación del lado del cliente: que se basa en JavaScript u otras tecnologías del lado del cliente para registrar las interacciones del usuario. Los datos se recopilan a través de etiquetas, cookies u otros rastreadores integrados en el sitio web o la aplicación. Este método proporciona información más detallada sobre el comportamiento del usuario, incluidos los movimientos del mouse, la profundidad de desplazamiento y los eventos generados por el usuario, pero puede verse afectado por la compatibilidad del navegador y la configuración de privacidad del usuario.

Aparte del análisis de datos de flujo en diferido, se puede realizar en tiempo real (que permite obtener perspectivas de mejora constantes e inmediatas) y mediante multicanal ( — incluidos First Touch, Last Touch, Linear, Time Decay y Position-Based, — ayudan a asignar crédito para las conversiones a diferentes canales según su función en el recorrido del cliente. Los datos de clickstream mejoran los modelos de atribución al ofrecer una vista detallada de las interacciones de los usuarios en todos los canales y puntos de contacto, lo que permite a las empresas optimizar las estrategias de marketing y mejorar el ROI).

Aspectos Clave

  • Información del usuario: los datos procedentes del clickstream incluyen detalles sobre el dispositivo, el navegador, el sistema operativo y la dirección IP del usuario, lo que permite una mejor comprensión de la demografía y las preferencias del usuario.
  • Información de sesión: cada interacción del usuario en un sitio web constituye una sesión. Haciendo uso del clickstream se registra la información de dicha sesión, como la duración, el número de páginas visitadas, las páginas de entrada y salida y el tiempo dedicado a cada página.
  • Datos de interacción: se captura cada acción del usuario, incluidos clics, desplazamientos, desplazamientos y envíos de formularios. Estos datos ayudan a identificar las preferencias del usuario, el contenido popular y los posibles problemas con la navegación o la usabilidad del sitio.

Utilidad del Clickstream

  • Optimización del sitio web: ayuda a identificar páginas o elementos de bajo rendimiento, lo que permite a los webmasters tomar decisiones informadas sobre las mejoras del sitio. Esto incluye optimizar la navegación del sitio, la ubicación del contenido y los tiempos de carga de la página para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las conversiones.
  • Optimización de la tasa de conversión: al analizar los datos del clickstream, los especialistas en marketing pueden identificar las rutas de conversión más efectivas para los usuarios y optimizar los embudos de marketing para mejorar las tasas de conversión.
  • Personalización: también se pueden usar para ofrecer contenido personalizado y recomendaciones basadas en el comportamiento individual del usuario, lo que impulsa la participación y la lealtad del usuario.
  • Análisis de la competencia: es posible obtener datos de clickstream a través de terceros para analizar el rendimiento del sitio web de la competencia, la participación del usuario y las estrategias de marketing, lo que brinda información para obtener una ventaja competitiva (sin nunca olvidar la LOPD).
  • Segmentación de usuario: puede ayudar a segmentar a los usuarios en función de su comportamiento, preferencias y datos demográficos, lo que permite campañas de marketing dirigidas y experiencias de usuario personalizadas.

Ejemplo De Clickstream Con Python

!pip install pydtmc requests

import requests
import json

url = "https://forodatos.com/multimedia/datos/datos-clickstream.json"
respuesta = requests.get(url)

try:
    if respuesta.status_code == 200:
        datos_clickstream = json.loads(respuesta.text)
    else:
        print(f"Error: No se pueden obtener los datos. Código de estado: {respuesta.status_code}")

except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Error: No se puede decodificar JSON. Detalles del error: {e}")

from collections import defaultdict
import numpy as np

def crear_matriz_transicion(datos):
    # Cree un defaultdict para almacenar los recuentos de transición
    transiciones = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

    # Cuente las transiciones en los datos de clickstream
    for ruta in datos:
        for i in range(len(ruta) - 1):
            transiciones[ruta[i]][ruta[i+1]] += 1

    # Agregamos auto-transiciones para estados faltantes

    todos_los_estados = sorted(set(pagina for ruta in datos for pagina in ruta))
    for estado in todos_los_estados:
        if estado not in transiciones:
            transiciones[estado][estado] = 1

    # Convertimos los recuentos en probabilidades

    for origen, destinos in transiciones.items():
        total_transiciones = sum(destinos.values())
        for destino, recuento in destinos.items():
            transiciones[origen][destino] = recuento / total_transiciones

    # Creamos una matriz a partir de las probabilidades de transición

    paginas_unicas = sorted(todos_los_estados)
    matriz = np.zeros((len(paginas_unicas), len(paginas_unicas)))
    for origen, destinos in transiciones.items():
        for destino, probabilidad in destinos.items():
            i, j = paginas_unicas.index(origen), paginas_unicas.index(destino)
            matriz[i, j] = probabilidad

    return matriz, paginas_unicas

matriz_transicion, paginas = crear_matriz_transicion(datos_clickstream)

print("Matriz de transición:")
print(matriz_transicion)

print("\nSumas de filas:")
print(matriz_transicion.sum(axis=1))
-----------------------------------------------------------------------
Matriz de transición:
[[0.         0.17647059 0.         0.35294118 0.11764706 0.05882353
  0.05882353 0.05882353 0.17647059]
 [0.1875     0.         0.         0.0625     0.125      0.0625
  0.0625     0.375      0.125     ]
 [0.         0.         1.         0.         0.         0.
  0.         0.         0.        ]
 [0.         0.27777778 0.05555556 0.         0.16666667 0.11111111
  0.16666667 0.05555556 0.16666667]
 [0.125      0.1875     0.         0.1875     0.         0.0625
  0.125      0.1875     0.125     ]
 [0.15384615 0.15384615 0.         0.07692308 0.         0.
  0.23076923 0.07692308 0.30769231]
 [0.18181818 0.18181818 0.         0.27272727 0.         0.09090909
  0.         0.09090909 0.18181818]
 [0.07142857 0.10714286 0.         0.17857143 0.25       0.21428571
  0.10714286 0.         0.07142857]
 [0.         0.11764706 0.11764706 0.29411765 0.05882353 0.17647059
  0.05882353 0.17647059 0.        ]]

Suma de las filas:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

A continuación

import pydtmc as dtmc

# Creamos un modelo de cadena de Markov

mc = dtmc.MarkovChain(matriz_transicion, paginas)

def predecir_siguiente_pagina(mc, pagina_actual):

    # Obtenemos el índice de la página actual

    indice = mc.states.index(pagina_actual)

    # Obtenemos las probabilidades de transición de la página actual a otras páginas

    probabilidades = mc.p[indice]

    # Elegimos la siguiente página basándose en las probabilidades de transición

    siguiente_pagina = np.random.choice(mc.states, p=probabilidades)

    return siguiente_pagina

pagina_actual = 'inicio'
siguiente_pagina = predecir_siguiente_pagina(mc, pagina_actual)
print(f"Siguiente página después de '{pagina_actual}': {siguiente_pagina}")
-----------------------------------------------------------------------
Siguiente página después de 'inicio': foro

Problemas Asociados

  • Privacidad: la recopilación de datos de clickstream puede llegar a generar inquietudes sobre la privacidad de los usuarios, especialmente si la información recopilada contiene atributos identificadores. Cumplir con las normas de protección de datos pertinentes es fundamental para garantizar la privacidad y la confianza del usuario.
  • Calidad de los datos: los datos incompletos o inexactos pueden generar información de poco valor (o falsa) y esfuerzos de optimización ineficaces. Por lo que es esencial garantizar la calidad de los datos mediante métodos de recopilación y validación de datos adecuados.
  • Volumen de datos: pueden ser de gran tamaño y con mayor complejidad de lo esperado, lo que plantea desafíos en el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. El uso de tecnologías de big data y herramientas de análisis avanzadas ayuda a solucionar esto.
  • Seguimiento entre dispositivos: dado que los usuarios acceden cada vez más a sitios web y aplicaciones a través de múltiples dispositivos, el seguimiento del comportamiento del usuario y la unión de sesiones resulta de gran interés pero a la vez complicado. La implementación de soluciones de seguimiento entre dispositivos sirve para proporcionar una vista más generalizada de las interacciones entre los usuarios.

Recomendadaciones Al Emplear Clickstream

  • Claridad en el procedimiento: antes de pensar en analizar los datos procedentes del clickstream, es importante definir metas y objetivos claros. Esto garantiza que los esfuerzos de análisis se centren en generar información procesable que sea concorde con las necesidades comerciales.
  • Combinar con otras fuentes de datos: la integración de datos de clickstream con otras fuentes de datos, como datos de CRM (Customer Relationship Management) o análisis de redes sociales, puede proporcionar una visión más holística del comportamiento y las preferencias del usuario.
  • Utilizar técnicas de análisis avanzadas: el empleo de técnicas de análisis avanzadas, como el machine learning y la inteligencia artificial, puede ayudar a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del flujo de clics que podrían no ser del todo evidentes a través de los métodos de análisis tradicionales.
  • Monitorizar-iterar continuamente: a medida que evolucionan el comportamiento y las preferencias del usuario, es esencial monitorizar continuamente los datos y ajustar los esfuerzos de optimización en consecuencia. El análisis periódico permite la mejora continua y la adaptación a los cambios en el comportamiento de los usuarios y las tendencias del mercado.

Conclusión

El clickstream es de gran utilidad para empresas, especialistas en marketing y webmasters que buscan optimizar su presencia en línea y mejorar la experiencia del usuario. Es importante comprender los aspectos clave del clickstream, incluidos los métodos de recopilación, las aplicaciones, los beneficios y los desafíos potenciales; para poder aprovechar el poder de esta fuente de datos para impulsar la toma de decisiones informadas, mejorar el rendimiento del sitio web en las SERPs y, en definitiva, aumentar las conversiones e ingresos.