Central de Conversiones
El Blog oficial de las herramientas de medición de Google
Informes de ventas por hora
viernes, 30 de octubre de 2009
Si tienes un negocio en el cual es importante monitorear
cómo se distribuye la demanda de tus clientes a lo largo del día
, seguramente te interese saber
en qué horarios se generan más visitas y ventas en tu sitio
.
En este post, te enseñaré a crear
Segmentos Personalizados
de modo que puedas ver en qué horarios tus productos se venden más. Para emplear lo que te comentaré a continuación, debes estar utilizando e-commerce en tu cuenta de Google Analytics.
Para simplificar, supongamos que tienes un sitio de delivery de comida, y sólo vendes dos productos: A y B. Entonces, sería bueno que sepas en qué horario las personas empiezan a hacer sus pedidos online, y si los horarios del producto A son distintos del producto B. Esto te servirá para que organices de manera eficiente tus procesos y el personal de tu empresa.
1. Para crear un segmento personalizado, puedes ir al menú desplegable "Segmentos avanzados" situado en la parte superior derecha de los informes.
2. A continuación, haz clic en "Crear nuevo segmento avanzado".
3. En Dimensiones, selecciona "Producto". Luego, en Condición, coloca “Coincide exactamente con”, y en Valor, selecciona el producto que vendes.
4. Asigna un nombre al segmento, y créalo.
Voilá!
Para aplicar este segmento a las visitas de tu sitio, accede a Usuarios>Tendencias de Usuario>Visitas. Selecciona un período de tiempo representativo y la opción de Gráfico realizado por hora (es un pequeño reloj).
En este caso, por ejemplo, se puede ver que los usuarios tienden a comprar más el Producto A entre las 8 y las 16hs, especialmente de 11-13 horas.
Para el Producto B, en cambio, tienden a comprarlo más entre las 6 y las 9 hs, y luego entre las 12 y las 15hs.
Para comparar la información de ambos segmentos a la vez, debes elegir los ambos segmentos como se ve en esta imagen. (Ten en cuenta que cuando eliges más de un segmento, la opción "Todas las Visitas" se selecciona automáticamente, lo cual puede hacer que las visitas de los segmentos seleccionados se vea muy baja en comparación.)
¿Cómo usar esta información?
Como dijimos al comienzo, esta información puede ayudarte entre otras cosas a organizar mejor los procesos y recursos de tu empresa, o también por ejemplo, a desarrollar actividades de marketing específicas para tratar de compensar las bajas en ciertos horarios.
Seguramente seas tú quien sepa cual es la mejor implementación que puedes darle a esta información para con tu negocio. ¡Lo bueno es que ahora sabes cómo obtenerla!
Publicado por Carolina Garrido, Google Argentina
Google Analytics IQ: ¡ahora está disponible una prueba de calificación!
jueves, 29 de octubre de 2009
Desde que
lanzamos
el programa Google Analytics Individual Qualification (IQ), muchos de ustedes han preguntado por una forma de probarles a otras personas que aprobaron la prueba de Google Analytics IQ y que, por lo tanto, están calificados por Google Analytics. Nos complace anunciar que ahora puedes crear y publicar un vínculo a tu registro oficial de la prueba. Puedes publicar este vínculo en tu sitio Web o compartirlo con otras personas, en la forma que desees. Cuando alguien hace clic en tu vínculo, será dirigido a una página que se ve de la siguiente manera:
Tu registro de la prueba también puede mostrar tu puntuación de la prueba y una dirección de correo electrónico de contacto si es que deseas compartir esta información. Hasta puedes crear múltiples registros de la prueba, por ejemplo, uno que incluya tu dirección de correo electrónico de contacto y uno que no la incluya, para compartirla con diversas personas.
Esta es la forma para configurarlo. Ve a
Google Testing Center
e inicia sesión con tu cuenta (utilizando el mismo correo electrónico que usaste cuando tomaste la prueba). Una vez que hayas iniciado sesión, haz clic en el vínculo Manage Your Test Records (Administra tus registros de la prueba), éste se encuentra resaltado de color amarillo en la captura de pantalla siguiente.
Luego, verás esta pantalla (a continuación). Haz clic en el vínculo Add (Agregar), éste se encuentra resaltado en amarillo.
En la siguiente pantalla, seleccionas la información que deseas incluir en el registro de la prueba. La Descripción puede ser cualquier nombre que desees; serás la única persona que visualice este nombre.
Guarda el registro. Ahora verás un registro de la prueba. Haz clic en el registro (se muestra en color amarillo a continuación) para obtener el vínculo.
Ahora podrás compartir el registro de tu prueba copiando y pegando tu vínculo.
Te recomendamos que compartas y publiques los vínculos al registro de tu prueba, pero recuerda que no puedes crear logotipos ni gráficos (ni reutilizar ningún logotipo que encuentres en línea) para promover tu calificación de Google Analytics. El vínculo al registro de tu prueba es tu prueba oficial de calificación.
Publicado por Alden DeSoto, Equipo de Google Analytics
Site Clinic para Fundación Huésped de Argentina
miércoles, 28 de octubre de 2009
¿Recuerdan que hace algunas semanas invitamos a todos los sitios de habla hispana a participar en
Site Clinic
? Un programa en el que el equipo de Calidad de Búsqueda de Google ofrecía realizar un análisis y hacer recomendaciones a sitios para que pudieran posicionarse de una mejor forma en los resultados de búsqueda.
Después de algunas semanas el equipo de Calidad de Búsqueda de Google ha publicado el análisis del primer sitio elegido. El sitio de la organización argentina
Fundación Huésped
.
Algunas de las recomendaciones tienen que ver con el uso de marcos, los enlaces de retorno, el uso de URLs canónicas, los títulos de las páginas, el manejo de errores 404, el uso de sitemaps y el archivo robots.txt
Te invitamos a leer todo el
resultado del análisis y las recomendaciones
en el Blog Oficial de Google para Webmasters.
Recuerda que las recomendaciones que se dan están basadas en gran medida en las
directrices para webmasters
en el centro de ayuda.
Publicado por Enrique Quevedo, Google Mexico
Diagramas de Venn y Google Analytics
viernes, 23 de octubre de 2009
¿Te acuerdas de los diagramas de conjunto o diagramas de Venn?
(en honor a
John Venn
, su creador)
Son esos círculos de colores cuya superposición muestra la intersección de los conjuntos a los que representan. Por ejemplo si usamos un diagrama de Venn para representar los conjuntos A, B y su intersección, tendremos la siguiente figura:
No se usan demasiado, probablemente porque son difíciles de dibujar con exactitud y los programas más utilizados de hojas de cálculo no los incluyen entre sus opciones de visualización estándar. Ahora, con la
Google Chart API
es posible
dibujar diagramas de Venn fácilmente
.
Extrayendo datos de Google Analytics a través de la interfaz de reportes o mediante la API podemos generar gráficas como las que se describen a continuación:
En la figura vemos el total de visitas, las visitas que tienen por origen una búsqueda orgánica y las visitas de búsquedas orgánicas con un keyword correspondiente a la marca del sitio (organic-branded). Rápidamente nos podemos hacer una idea de la magnitud relativa de cada segmento de visitas y para aquellos que no tuvieran claro que organic-branded es un subconjunto de organic y estos a su vez del total de visitas la superposición de los círculos hace que esta información sea evidente.
En otros casos tenemos segmentos de tráfico que se intersectan o superponen parcialmente (sin llegar a ser subconjunto uno del otro) y entonces los diagramas de Venn permiten ver esta situación con mucha claridad.
Mysofa
, un portal español con contenidos de cine, música y libros, recibe bastante tráfico orgánico. Muchos de los términos que buscan los usuarios están relacionados con el contenido de cine. Analizando el reporte de keywords de unos meses atrás, detectamos 3 keywords con un alto volumen de ocurrencias en frases: película(s), estreno(s) y cine.
Realizando unas (7) consultas con la API extraemos los segmentos de visitas que han llegado con cada keyword, con cada combinación de 2 de ellas y con las 3 simultáneamente.
En la figura de la derecha se ven 3 círculos correspondientes a las visitas orgánicas que llegan con un keyword (frase) que contiene pelicula(s), estreno(s) y cine (naranja, verde y azul respectivamente).
El diagrama refleja visualmente el uso de las 3 keywords y algunas de las reflexiones que podemos hacer a partir de él son:
Pélicula(s) no depende tanto de los otros keywords y un análisis más detallado muestra que tiene una long-tail de nombres de película con los que se combina.
Estreno(s) ocurre mayoritariamente acompañado de película(s) y/o cine, el resto de corresponde mayoritariamente a "estreno(s)" + nombre de una película.
Cine ocurre con 2 comportamiento distintivos, vinculado a estreno(s) en una manera genérica y alternativamente en una búsqueda de una sala de cine o el nombre de una película.
Me imagino que estas pensando
¿y los datos?
o
¿dónde están los valores?
Totalmente de acuerdo contigo, siempre es aconsejable acompañar los diagramas con una tabla de sirva de apoyo y permita profundizar en aquello que no hubiera llamado la atención en la fase de exploración visual de los diagramas y gráficas.
Por último, los diagramas de Venn son solo una opción más y en muchas ocasiones pueden existir alternativas que resultan más fáciles de leer o representan mejor los datos.
Por ejemplo si queremos representar la relación entre la cantidad de visitas desde Madrid, Barcelona y las otras ciudades de España.
En este caso pareciera que el gráfico de pastel nos ayuda más que el de Venn a entender los datos.
¿Tú qué opinas? ¿Usarías los diagramas de Venn con algunos datos?
Publicado por Andrés Flores,
WATT Project
(
GAAC
), España
Utiliza Google Analytics y Urchin from Google de forma simultánea para complementar tus informes IT
jueves, 22 de octubre de 2009
Google Analytics utiliza el estándar de medición por tags, un pequeño código de Javascript que se introduce en cada una de las páginas del site que queramos medir.
La tecnología basada en Tags tiene una serie de limitaciones a la hora de recoger una serie de datos. Los más significativos son:
Registrar actividad de las arañas y motores de búsqueda
Conocer las páginas de error
Conocer los códigos de error por parte del servidor
Tener que etiquetar las descargas, formularios, eventos...
Aunque algunos de estos aspectos se pueden solventar con las funciones de Javascript “on clic” , “On Submit” o “event tracking”, Urchin puede generar algunos de estos informes de forma simultánea mediante la información del servidor, para poder solventar automáticamente algunos de los aspectos citados.
La finalidad y beneficio
es la de poder disponer de una serie de informes que proviene del propio servidor Web y no del código de Javascript. Estos informes son los llamados IT.
Al margen de estos informes, también permite disponer de la flexibilidad de reprocesar los datos (logs) cuantas veces se necesite o procesar datos históricos para aplicarle nuevos filtros.
Sobre Urchin Software
Urchin Software utiliza una tecnología de medición híbrida, medición basada en tags, pero complementada por el archivo de log generado por el servidor.
Gracias a este sistema se utiliza el Javascript (mucho más fiable que el log del servidor) para identificar usuarios mediante cookies, y los complementa con un bloque de informes, los llamados informes IT que se generan mediante la información del log del propio servidor.
Estos informes son muy valiosos sobre todo para los departamentos de sistemas que necesitan monitorizar:
Carga de trabajo del servidor y consumo de ancho de banda
Reportar los códigos de errores en la ejecución de las páginas
Conocer la actividad de las visitas de los robots/crawlers
Identificar el uso de la web mediante direcciones IP
Realizar algún tipo de integración con el servidor pasando una serie de variables (como nombres de usuarios...etc)
Ejemplo de informe "Robot content" para auditar que robots te visitan.
Peticiones realizadas por el robot Googleboot según el rango de fechas que quieras y con la opción de exportar los datos.
Si quieres saber más detalles sobre cómo funciona Urchin Software puedes consultar
el centro oficial de ayuda de urchin
(mejor en inglés) o nuestra
Web en castellano sobre Urchin: Urchinsoftware.es
Cómo realizar la integración en el código para utilizar Google Analytics y Urchin conjuntamente
La integración es muy sencilla. Sólo tienes que añadir esta línea de código
“pageTracker._setLocalRemoteServerMode();”
justo detrás la línea que tiene el numero de cuenta “ var pageTracker = _gat._getTracker("UA-xxxxxx-x"); .
Es posible utilizar Google Analytics y Urchin con el antiguo urchin.js y con el nuevo ga.js.
Beneficios de utilizar Google Analytics y Google Urchin.
Hay que tener en cuenta que Google Analytics y Urchin Software utilizan un sistema distinto de medición y que en algunos casos pueden ser complementarios, pero que en términos de usabilidad y funcionalidades Google Analytics, al margen del pequeño detalle de ser gratuito, es bastante más avanzado que Urchin.
Al margen de estos aspectos, creemos que hay ciertas situaciones que pueden justificar utilizarlos de forma conjunta:
Si quieres disponer de una copia de tus logs por ejemplo para reprocesar datos históricos o aplicar nuevos filtros a esos datos.
Si quieres trabajar con la flexibilidad de Google Analytics pero necesitas realizar algún tipo de integración. Urchin dispone de tres puntos de integración:
Integración de servidor web
Autenticación externa u omisión de autenticación
Enlace directo a informes desde un contenedor o portal
Si no quieres o puedes etiquetar todos los documentos descargables (doc, pdf, ppt...) Urchin te los muestra por defecto en el informe de IT, pudiendo aplicar todo tipo de filtros y segmentos.
Si necesitas información de carácter personal como direcciones IP o datos de usuario de registro. En el acuerdo de uso de Google Analytics, no está permitido enviar ningún dato de caracter personal a los servidores de Google.
Si quieres conocer la actividad de los robost-crawlers que visitan tu webs para optimizar el SEO, códigos de errores de las páginas.
Si necesitas crear muchos perfiles. Google Analytics solo te permite la creación de 50 perfiles. Con una licencia de urchin puedes crear hasta 1000 perfiles.
Si eres un proveedor de acceso (ISP) a una Universidad con cientos de sitios Webs y quieres automatizar la creación de perfiles mediante autenticación externa.
Si necesitas generar informes de forma inmediata y no puedes esperar 24 horas a que se generen. El mismo caso si no puedes esperar a auditar si un cambio en el código se ha generado correctamente.
Si necesitas importar directamente datos y costes de otras redes que no sean Adwords como Yahoo Search Marketing.
Si quieres medir usuarios de distinta forma. Urchin permite medir mediante tags y logs utilizando la dirección IP y el User agent.
Conclusiones
Ten en cuenta que Urchin cuesta 2.995$ y se vende y soporta técnicamente a través de la
red de resellers autorizados de Urchin
y consultores autorizados.
Mi consejo es; utiliza Urchin y Google Analytics simultáneamente si quieres tener el potencial de datos de los dos sistemas. Medición por tags y logs, de forma integrada a un coste muy razonable.
Publicado por Guillermo Vilarroig,
Overalia
(
GAAC
), España
Google Analytics ahora más Poderoso, Flexible e Inteligente.
martes, 20 de octubre de 2009
El día de hoy anunciamos una nueva serie de funciones de Google Analytics que refuerzan las funciones avanzadas lanzadas el
año pasado
. Algunas suman más potencia a las ya existentes. Otras ofrecen más flexibilidad a la hora de personalizar y adaptar Google Analytics a las necesidades de cualquier empresa. Por último, presentaremos Analytics Intelligence. Quédate y lee todo al respecto. No queremos que te pierdas nada. :-)
Poderoso
Los usuarios más avanzados nos han pedido que añadamos más funciones de análisis y gestión de datos a Google Analytics. Les hemos escuchado e incorporado funciones más avanzadas para aumentar las capacidades empresariales de Google Analytics.
Objetivos de interacción...y muchos más!
Dos nuevos tipos de objetivos te permitirán medir la interacción de los usuarios y el éxito de tu sitio en términos de branding. Los nuevos objetivos te permiten establecer umbrales de tiempo en el sitio web y páginas por visita. Además, ahora puedes definir hasta 20 objetivos por perfil. Si quieres más información, mira este breve vídeo sobre los objetivos.
Más informes sobre actividades móviles:
Google Analytics ahora realiza un seguimiento de los sitios web y las aplicaciones móviles para que puedas obtener mejores mediciones de tus actividades de marketing para móviles. Si tu objetivo es optimizar el contenido para los usuarios de dispositivos móviles y has creado un sitio web para este fin, Google Analytics puede realizar el seguimiento de tu sitio web para móviles desde cualquier dispositivo con Internet, tanto si se ejecuta con JavaScript o no. Esto se hace posible añadiendo un fragmento de código de servidor al sitio web para móviles, que estará disponible para todas las cuentas en las próximas semanas (
descarga las instrucciones
). En esta versión, se admitirán los sitios con PHP, Perl, JSP y ASPX. Por supuesto, también puedes registrar las visitas en tu sitio web normal procedentes de teléfonos de última generación con Javascript.
Ahora, los desarrolladores de las aplicaciones móviles iPhone y Android pueden realizar un seguimiento de las interacciones de los usuarios en las aplicaciones, de la misma forma que con un sitio web. Es más, en el caso de las aplicaciones en dispositivos Android, se puede identificar el uso en relación con las campañas de los anuncios: desde el anuncio, el medio, a la descarga y a la interacción. Para empezar, consulta la documentación técnica y SDK sobre
seguimiento de aplicaciones para móviles
. Y, próximamente, podrás consultar datos desglosados sobre operadores y dispositivos móviles en los nuevos informes para móviles de la sección "Usuarios".
Funciones de análisis avanzado:
Se ha incorporado la función de filtrado avanzado de tablas al arsenal de potentes herramientas que puedes utilizar para realizar análisis avanzado de los datos. Ya en este año anunciamos las funciones de tablas dinámicas y de dimensiones secundarias. Con los dimensiones secundarias, podrías consultar, por ejemplo, las métricas de ingresos de las combinaciones de ciudad + palabra clave. De esta forma, conocerías los ingresos de tu sitio web obtenidos de los usuarios de Boston que han buscado "puf". A continuación, podrías cambiar a una tabla dinámica por fuente para ver los ingresos por motor de búsqueda para cada combinación de ciudad+palabra clave. Aquí puedes ver un
rápido tutorial en vídeo
.
Ahora presentamos el filtrado avanzado de tablas que permite filtrar las filas de una tabla según diferentes condiciones de métricas. Mira el siguiente vídeo para obtener un ejemplo de cómo se puede filtrar miles de palabras clave para identificar las que tienen un porcentaje de rebote inferior al 30% y a las que se hace referencia en al menos 25 visitas.
Juntas, estas tres potentes herramientas te permitirán realizar análisis en profundidad y con rapidez sin necesidad de exportar los datos a hojas de cálculo.
Métrica de visitante único:
Ahora, al crear un informe personalizado, puedes seleccionar visitantes únicos como métrica con cualquier dimensión de Google Analytics. Esto permite a los técnicos de marketing identificar el número de usuarios reales (cookies únicas) que forman cualquier segmento definido por el usuario.
Flexible
Cada empresa tiene sus propias necesidades de seguimiento y generación de informes de Análisis Web. Hoy, hemos conseguido mejorar dos de las herramientas que utilizan las organizaciones para adaptar y personalizar Google Analytics. Hemos añadido múltiples variables personalizadas al
API de seguimiento
y hemos hecho que sea más fácil compartir informes personalizados y segmentos avanzados.
Múltiples variables personalizadas:
Ofrecen la potencia y flexibilidad necesarias para personalizar Google Analytics y recopilar los datos únicos del sitio que son de gran importancia para el negocio. Si has utilizado la función _setVar(), el concepto de variables personalizadas te resultará familiar, pero hemos ido un paso más adelante para añadir alcances a nivel de usuario, sesión y página. Puedes utilizar variables personalizadas para clasificar cualquier número de interacciones y comportamientos de tu sitio web. Por ejemplo, ahora puedes definir y realizar el seguimiento de usuarios según sus atributos de visitante (miembros frente a no miembros), de sesión (con sesión iniciada o no) y de página (sección de deportes consultada). Esta capacidad de personalización tan increíblemente potente hace que Google Analytics sea más flexible y capaz de satisfacer las necesidades de las empresas más exigentes. Las múltiples variables personalizadas estarán disponibles para todas las cuentas en las próximas semanas pero desde ahora puedes obtener
más información
sobre ellas.
Uso compartido de segmentos y plantillas de informes personalizados:
Puede que hayas notado recientemente en tus cuentas la existencia de funciones que te permiten
administrar y compartir segmentos avanzados e informes personalizados
, ya
anunciadas
este año. ¿Tienes un informe personalizado creado sólo para el equipo de ventas? Sólo tienes que compartir el enlace URL a ese informe con cualquier usuario que tenga una cuenta de Analytics y se importará automáticamente una plantilla del informe de ventas con formato incorporado. Ahora también puedes seleccionar los perfiles con los que compartir u ocultar los segmentos avanzados e informes personalizados.
Inteligente
Y ahora, la nueva función que estabas esperando. ¿No sería estupendo que Google Analytics te dijera a qué tienes que prestar atención? Desde hoy, ya puede.
Analytics Intelligence:
Estamos lanzando la fase inicial de un motor inteligente para Google Analytics. Analytics Intelligence emitirá alertas automáticas con los cambios significativos en los patrones de las métricas y las dimensiones del sitio web en intervalos diarios, semanales y mensuales. Por ejemplo, Intelligence podría avisar de un aumento del 300% en las visitas procedentes de referencias desde YouTube el martes pasado o indicar un descenso del 70% en el porcentaje de rebotes de los usuarios de Chile dos semanas antes. En lugar de tener que revisar los informes y rastrear los datos, Analytics Intelligence avisa de la información más importante a la que se debe prestar atención, con lo que se ahorra tiempo ya que se descubren tendencias de tráfico que pueden afectar al negocio. Ahora, puedes dedicar el tiempo a actuar en lugar de pensar en lo que debes hacer.
Las alertas personalizadas
te permiten indicar a Google Analytics los datos que debe monitorear. Puedes establecer alertas diarias, semanales y mensuales para diferentes parámetros y métricas, así como recibir notificaciones por correo electrónico o en la interfaz de usuario cuando se produzcan los cambios.
Mira este vídeo sobre Analytics Intelligence y busca esta función que aparecerá en tu cuenta en las próximas semanas.
Esto es un resumen. Estaremos encantados de compartir más detalles sobre estas funciones, así que permanece atento. Analizaremos cada función en los próximos días.
Publicado por Dai Pham, Equipo de Google Analytics
P.D. No somos los únicos que tienen noticias frescas hoy. Website Optimizer también ha anunciado funciones importantes sobre gráficos de tiempo y un API. Consulta el
blog de Google Website Optimizer
para obtener más información.
La persuabilidad o sobre cómo vender más en Internet
jueves, 15 de octubre de 2009
"Un Internet donde el usuario es el centro de nuestras preocupaciones ha llegado a su fin. O debería. Y es que llevamos demasiado tiempo derrochando excesivas energías y esfuerzos en satisfacer a un desagradecido e infiel usuario. El foco no puede seguir siendo el usuario.
El foco debe desviarse desde él hacia su conversión
. Conversión en cliente."
Con estas palabras –publicadas a mediados del año 2005 en un artículo de la revista Infonomía bajo el título «Tú no quieres tener usuarios»–, empezábamos a dar forma a un concepto que –con el nombre de
persuabilidad
– cambiaría la manera en la que definimos y
conceptualizamos la presencia en Internet de todo tipo de negocios e industrias.
Ya hemos – o deberíamos – haber quemado algunas etapas. No podemos conformarnos con exigirnos crear webs con una lógica transaccional completa, con una experiencia de uso fácil e intuitiva pensada desde el mismo usuario y entender cómo mejor posicionarnos en buscadores. Todo ello es muy relevante, pero a puertas del 2010, se nos antoja ya insuficiente.
Ha llegado la hora de entender que
es el momento de convencer, persuadir y vender
. De ser comercialmente mucho más agresivos en nuestros planteamientos e impulsar a nuestro usuario, en su paso por nuestra presencia online, de una página a otra hasta convertirlo en cliente.
Son
múltiples los ingredientes
que ya están haciendo el arte de convertir – llamémosle
persuabilidad
– un trabajo más complejo pero al mismo tiempo más fascinante:
Las
posibilidades de interacción
que nos ofrecen entornos de desarrollo en AJAX, ponen en jaque a todo experto en experiencia de usuario. Le obligan a entender las posibilidades tecnológicas para plantear niveles de interactividad que hasta hace no demasiado, no podíamos ni imaginar que dispondríamos para crear y desarrollar simuladores, configuradores o sistemas de búsqueda de productos.
La
necesidad de crear sensación de urgencia
y poner la máxima presión para que el usuario no sólo se convenza de comprar nuestro producto o servicio, sino se convenza de hacerlo AHORA y evitar lo que los ingleses llaman
procrastination
(del latín pro- «hacia adelante» y crastinus «mañana»), esta costumbre que tenemos de dejar las cosas para mañana.
El
miedo a perder una buena oportunidad
será el detonante para que tomemos la decisión en el mismo instante. La caducidad, limitando en el tiempo las condiciones que ofrecemos en la comercialización de un determinado producto o la escasez (en inglés scarcity), mostrando que el producto en cuestión puede esfumarse en pocos minutos si no tomamos una decisión de compra rápida pueden ser dos ejes para provocar una acción en el usuario antes de lo imaginado.
La aparición de
tecnologías de customización o recomendación
nos permite imaginarnos una web comercialmente inteligente, con reglas de negocio que entienden el comportamiento del usuario, para maximizar las posibilidades de ser relevante en nuestros mensajes online. Entender variables como la palabra clave que el usuario ha puesto cuando visita un buscador para contextualizar nuestra propuesta de valor, nos parece cada vez más necesario.
La cada vez más
fácil integración del vídeo
en nuestras presencias online cambia todo lo escrito o dicho sobre cómo persuadir y convertir en la red usuarios en clientes. Una buena imagen vale más que mil palabras. Probablemente un buen vídeo vale mucho más que cientos de miles de palabras.
La fórmula mágica sobre la que se sustenta la
persuabilidad se centra a nivel metodológico en
3 principios claros:
Más ciencia y menos intuición
. Google Analytics no sólo ha conseguido democratizar el acceso a información clave sobre cómo se comportan nuestros usuarios en nuestras webs, sino nos ha ayudado a entender cómo cada vez debemos dejar de lado nuestra intuición y basarnos en datos y hechos concretos para priorizar mejoras en nuestro website. El analytics "per se" no sirve de nada. El actionable analytics es el camino a seguir.
Visión holística de la persuabilidad
. Credibilidad, experiencia de usuario, copywritting, promociones, pricing, atención al cliente, posicionamiento, messaging, buscabilidad, reason why, funcionalidades que conviertan, recomendación de producto, llamadas a la acción, sistemas de pago…. son algunos de los conceptos que debemos incluir en la coctelera y sólo una visión holística de los mismos nos permitirá entender cuál es el mix que precisamos en cada caso.
Testear, testear y testar
. Testear en tiempo real con usuarios reales gracias a la aparición de herramientas como
Google Website Optimizer
no solo es posible, si no que es gratis. Testear es el único y verdadero camino para aprender y mejorar en continuo.
Estamos entrando de lleno en un salto cuántico en la manera de plantear presencias en la red que conviertan. De todo ello, hemos conseguido escribir un libro Ester Pallarés y un servidor bajo el título ‘
Vender más en Internet
’ y que os permitirá entender de una manera sumamente práctica la grandeza de la persuabilidad como disciplina.
Publicado por David Boronat,
Multiplica
(
GAAC
), España
Valora tu inversión en Análisis Web Empresarial
lunes, 12 de octubre de 2009
A comienzos del año, le solicitamos a Forrester Research que nos ayudara a comprender las tendencias clave en el Análisis Web Empresarial. El estudio realizado por Forrester,
"Valore su inversión en Análisis Web Empresarial"
nos ofrece ricas perspectivas sobre lo que las empresas grandes buscan en una solución empresarial y cómo piensan acerca de sus decisiones de análisis en la Web.
Primero, presentamos algún contexto sobre lo que se considera como "empresa". El estudio abarcó compañías con ingresos anuales de USD$500 millones como mínimo. De las 198 compañías que cumplieron con este criterio, casi la mitad (45%) tienen ingresos anuales superiores a los $5 mil millones. Tres cuartas partes de las compañías tienen más de 5,000 empleados.
Uno de los resultados del estudio que encontramos interesante es sobre el papel de las personas y la tecnología de análisis en la Web. A medida que las compañías reevalúan sus inversiones en análisis Web, el estudio explica que:
"Las empresas deben preguntarse si están pagando demasiado por funciones que
simplemente no necesitan. En algunos casos, conseguir menos funciones rara vez usadas es
un trueque que vale la pena si los fondos se pueden reasignar para contratar más recursos
necesarios para el análisis".
Las compañías reconocen que los analistas generan las perspectivas; no así las propias herramientas de análisis. De acuerdo con el estudio, "el sesenta por ciento de los directivos coinciden en que las inversiones en personas que conduzcan los análisis en la Web son más valiosas que las inversiones en tecnología de análisis Web". Esto concuerda con la
regla del 10/90 para el éxito en el análisis Web
de Avinash Kaushik: invierta el 10% de su presupuesto para análisis en la propia tecnología y el 90% de su presupuesto en las personas que entregan los insights y las decisiones, ya sea analistas internos, agencias o socios proveedores. Lo que importa son las personas.
Otros resultados clave presentados en el Resumen ejecutivo del informe Forrester son:
•
Las herramientas gratuitas toman un lugar dentro de la empresa.
Un asombroso 53% de las empresas encuestadas usan actualmente una solución de tecnología gratuita como su principal herramienta de Análisis Web y el 71% usan herramientas gratuitas en alguna medida. Esto deja a las soluciones pagadas como la minoría, y solamente el 33% de los encuestados pagan por tecnologías de Análisis Web (el 12% usan soluciones internas y el 2% usan alguna otra opción). Además, disipa la creencia de que las soluciones gratuitas solamente son usadas en pequeñas organizaciones o que de algún modo han disminuido su capacidad de agregar valor a la empresa.
• Las ventajas de los productos de análisis gratuitos son convincentes.
Entre los encuestados que actualmente pagan por sus herramientas principales para Análisis Web, el 66% consideraría cambiarlas por una alternativa gratuita. Aunque lo que más impulsa esta consideración es el costo, el 60% de las empresas están actualmente más dispuestas a considerar una herramienta gratuita debido a las recientes mejoras en las soluciones gratuitas. Además, al 52% les atraen las herramientas gratuitas porque esto permite a las empresas invertir más en las personas que necesitan para generar las perspectivas más que en la tecnología que se usa para recopilar y analizar los datos.
• Lograr el equilibrio entre costo y beneficio requiere introspección.
Encontramos que el 52% de los practicantes que emplean soluciones tanto gratuitas como pagadas no usan efectivamente más de la mitad de las funciones que ofrecen sus herramientas. El darse cuenta de ello hace necesario realizar una evaluación para determinar si las tecnologías de Análisis Web pagadas están justificadas o simplemente son excesivas. Para muchos, el gasto en las tecnologías de Análisis Web podría estar mejor destinado hacia el desarrollo de programas y la adquisición de experiencia.
•
La fiabilidad y la facilidad de uso son las características que anhelan las empresas.
Para el 71% de las empresas encuestadas, los datos del Análisis Web juegan un papel importante en la toma de decisiones. Es por ello que no es de sorprender que los usuarios exijan tanto la seguridad en los datos y el 45% de ellos citan la recopilación de datos fiables como el criterio más importante para la selección de proveedor. Seguido del 40% que indicaron que una interfaz fácil de usar y el precio del producto son la segunda consideración igualmente importante para la selección de proveedor.
• Las organizaciones se están acercando a un punto de inflexión
. Cerca de las dos terceras partes de las empresas abandonarían su proveedor actual de Análisis Web si se dan las circunstancias correctas. Aunque el 74% de las grandes empresas estuvieron de acuerdo en que el Análisis Web es una tecnología de la cual no pueden prescindir, muchos indicaron que podrían ser suficientes las herramientas alternativas. Estos indicadores nos muestran que las organizaciones están receptivas al cambio y justificadamente buscan soluciones mejor adaptadas para cubrir sus necesidades.
Si te gustaría conocer más,
descarga el informe completo
. Nos encantaría escuchar tus opiniones. ¡Publica un comentario y dinos lo que piensas!
Publicado por Dai Pham, Equipo de Google Analytics
Regresar a lo básico: ¿Que hay en la configuración de perfiles?
viernes, 9 de octubre de 2009
En este artículo, te mostraremos todas las opciones que estan disponibles en la configuración de tus perfiles dentro de Google Analytics.
Una vez que hayas hecho clic en “Edit” (resaltado arriba en color rojo), verás una pantalla con campos que se pueden editar como la imagen que se muestra a continuación. La lista enumerada corresponde al número junto a cada campo para que puedas aprender cómo configurar un perfil y activar las características correctas para tus propósitos de rastreo.
Ingresa un nombre de perfil que se identifique fácilmente.
Llena el URL de la propiedad Web que estás rastreando para este perfil.
Ingresa la página predeterminada a la que lleva tu servidor cuando no se especifica ninguna página en el URL. Esta información permite a Google Analytics combinar las solicitudes a www.tudominio.com y www.tudominio.com/index.html, que de hecho son la misma página. Si no especificas el campo Página predeterminada, éstas se reportarán como dos páginas independientes.
Si tu cuenta está vinculada a una cuenta de AdWords, la zona horaria será predeterminada a la que fue especificada en tu cuenta de AdWords. Si tus cuentas no están vinculadas, verás menús desplegables que muestran opciones de elección.
Si tu sitio utiliza identificadores de sesión únicos u otros parámetros en tus URL que no te interesa visualizar en tus informes, puedes excluir fácilmente estos parámetros ingresándolos en este campo.
Ingresa la divisa que quieres ver en tus informes.
Si vinculaste una cuenta de AdWords, importa tus datos de costos para que puedas obtener información de AdWords en tu cuenta de Google Analytics. Una vez que hayas importado tus datos de costos, la información aparecerá en la pestaña
Clicks
de tu informe de AdWords.
Aprende cómo
importar tus datos de costos.
Si rastreas el comercio electrónico en tu sitio Web, debes activarlo para que se refleje en tus informes en esta sección. Si quieres configurar el comercio electrónico para tu sitio, lee este
artículo del Centro de Ayuda.
Si tienes un buscador en tu sitio, quizá quieras activar esta característica. Site Search contiene informes sobre los visitantes que usan la funcionalidad de “búsqueda” en tu sitio Web. Los informes de Google Analytics Site Search proporcionan muchas piezas de información útil; por ejemplo, pueden ayudarte a analizar cómo la gente usa la funcionalidad de búsqueda en tu sitio y reportar sus métricas de conversión.
Aprende cómo
activar Site Search.
Publicado por Christina Park, Equipo de Google Analytics
Avanzado: estructura tu cuenta con informes rollup y más
miércoles, 7 de octubre de 2009
Para los Ninja del análisis que están allá afuera, seguramente sabes que la precisión de los datos probablemente es uno de los aspectos más desafiantes del Análisis Web en todas las soluciones y plataformas, y has aprendido a aplicar las mejores prácticas y establecer procesos para recopilar e informar sobre los datos.
Pero para el resto de nosotros, ¿cómo ayudamos a los comerciantes, empresarios y webmasters a que tengan confianza en sus datos? Analytics tiene todo que ver con la claridad. Debe ayudarte a ver estadísticas útiles en forma clara y rápida. Sin embargo, cuando tienes una estructura de sitio Web con múltiples dominios y subdominios, que por lo general es el caso, algunas cosas se pueden complicar.
Por ejemplo, eres un CMO o Director de Marketing en la empresa y eres responsable del desempeño y del rendimiento de las inversiones de una gran cantidad de propiedades Web. Analizas tus informes de Analytics y no puedes encontrar tus datos de comercio electrónico del sitio A, el sitio B refiere tráfico a sí mismo (¡definitivamente esto no es algo bueno!) y los datos de conversión de tu micrositio de la campaña de marketing no estás por ningún lado.
Esta imagen resume lo que sientes.
No hay necesidad de entrar en pánico. Este artículo busca proporcionar un enfoque para ayudarte a planificar tus cuentas de Google Analytics configuradas de modo estructurado para ayudarte a tener claridad. Espero que al seguir el enfoque y los pasos técnicos, puedas recopilar y administrar todos tus datos, darles más sentido y, lo que es más importante, asegurarte de que estás informando, identificando tendencias, valorando y analizando en base a datos precisos.
Hay son dos secciones distintas de este artículo:
La estrategia (no técnico)
El cómo (técnico)
La Estrategia
Existen muchas formas de estructurar tus perfiles de Google Analytics cuando tienes múltiples dominios y subdominios. Pero en este artículo me limitaré a una que me gusta más y creo que es menos confusa.
Antes de detallar la solución, y para simplificar las cosas, supongamos que estamos tratando con un proyecto que tiene los siguientes requisitos:
Una empresa con 3 dominios (www.a.com, www.b.com y www.c.com)
1 dominio (a.com) se vincula a un carrito de compras externo (www.mitienda.com)
2 dominios (a.com y b.com) tienen múltiples subdominios
Esta es una representación gráfica de la estructura:
Requisitos de medición
Rastrea cada dominio y subdominio por separado (por ejemplo,
www.a.com, noticias.a.com
y
blog.b.com
)
Rastrea el rollup/tráfico general de todos los dominios y subdominios
Rastrea las transacciones completas de comercio electrónico
Solución
Crea una cuenta de Google Analytics para cada dominio (
www.a.com, www.b.com
y
www.c.com
)
Personaliza el código de rastreo para vincular los múltiples subdominios con sus dominios principales
Vincula el carrito de compras externo con el dominio principal e instala el código de rastreo de Google Analytics en todas las páginas de compras
Crea una cuenta rollup de Google Analytics y agrega su código a todos los dominios y subdominios
Ejemplo gráfico de una estructura bien planificada de la cuenta de Analytics:
Ahora pasemos a lo técnico. Si no te gusta javascript y las expresiones regulares, podrías detenerte aquí y pedirle a tu webmaster o analista técnico que lean más :-)
El Cómo
Trataré de ilustrar la implementación técnica en 10 pasos simples:
1 - Crea una
cuenta
única de Google Analytics para cada dominio
www.a.com, www.b.com
y
www.c.com
y luego usa la cuenta número
UA-AAAAAAAA-1
en el código en el paso 3 y usa las cuentas
UA-BBBBBBBB
-1
para
www.b.com
y
UA-CCCCCCCC-1
para
www.c.com
en el código en el paso 8.
2 -
Crea una cuenta de Google Analytics para la cuenta rollup que supervisará todos los dominios y subdominios (usa la cuenta de GA número
UA-XXXXXXXX
-1 en el código utilizado en los pasos 3 y 8).
3 - Agrega el siguiente código de rastreo de Google Analytics al sitio principal (
www.a.com
) y sus subdominios (
blog.a.com, noticias.a.com, imagenes.a.com
y
medios.a.com
).
Sobre el siguiente código: Tenemos un objeto llamado pageTracker para rastrear la actividad en cada subdominio en particular y otro llamado rollupTracker para rastrear la actividad en todos los subdominios y el sitio de pago externo. (
Haz clic aquí
para aprender más sobre las personalizaciones que hicimos al código de rastreo estándar de Google Analytics).
4 -
Activa los informes de comercio electrónico
Analytics Settings > Profile Settings > Edit Profile Information
5 - Agrega el siguiente código* a todas las páginas de carrito de compras en el sitio de la tienda (
www.mitienda.com
).
*Asegúrate de agregar este código a la parte superior de las páginas.
6 – Agrega el código de rastreo de comercio electrónico a la página de confirmación después del GATC.
Lee más sobre
“¿Cómo rastrear las transacciones de comercio electrónico?”
7 – Cambia los vínculos al sitio de la tienda (
www.mitienda.com
) en el sitio principal (
www.a.com
) para utilizar _link de la siguiente manera:
Si el vínculo actual se ve así:
Cámbialo a:
8 – Repite el paso número 3 para los dominios
www.b.com
y
www.c.com
después de actualizar el número de cuenta
UA-AAAAAAAA-1
de Google Analytics y el valor setDomainName.
Para visualizar todo el código para
www.b.com
y sus subdominios (
haz clic aquí
).
Para visualizar todo el código para
www.c.com
(
haz clic aquí
).
9 – Crea un perfil para cada subdominio (sólo si es necesario).
Para rastrear un subdominio (por ejemplo,
blog.b.com
) en su propio perfil, sigue los tres pasos siguientes:
a-
Crea un filtro que incluya solamente el tráfico de Hostname=
blog.b.com
b-
Crea un perfil y nómbralo “Blog”
c-
Aplica el filtro de subdominio al nuevo perfil
10 – Como pudiste haber notado de los códigos que agregamos hasta ahora a todas las páginas, agregamos una cuenta adicional de Google Analytics para rastrear todas las visualizaciones de páginas en los dominios y subdominios a una sola cuenta de Google Analytics. A esta cuenta la denominamos “cuenta rollup”.
Ya que en la cuenta rollup rastrearemos las páginas de diversos sitios y muchas de éstas podrían compartir la misma nomenclatura, sugiero que crees un filtro avanzado que agregue el nombre del host al nombre de la página para marcar la diferencia entre las páginas con el mismo URI.
Una vez que apliques el filtro, los siguientes datos aparecerán así:
Nota que en el ejemplo anterior si no aplicamos el filtro “Agregar Nombre de Host”, todas las páginas
home.aspx
aparecerán como una página con 2685 visualizaciones de páginas.
Si sigues con nosotros, ahora estás listo para realizar tu análisis en base a datos claros y mucho más precisos :)
Para revisar cada dominio solo y para el análisis profundo, usamos los perfiles de dominio
Para obtener una descripción general y ver cómo va el negocio en todos los sitios, usa “Rollup Account”
Publicado por Allaedin Ezzeidin,
E-Nor
(
GAAC
), USA
Solo la información necesaria para tomar decisiones
martes, 6 de octubre de 2009
Todos los seres humanos somos distintos, tenemos modelos
mentales distintos
y como si fuera poco pertenecemos a
distintas culturas
. En nuestro espacio laboral ocupamos roles bien disímiles unos de otros (incluso una persona que ocupa el mismo “puesto” de otra que se retiro de la empresa termina ejerciendo un roll bien distinto) y esta divergencia de roles se basa principalmente en que el alcance y tipos de decisiones tomadas son particulares.
Si todos estamos de acuerdo en lo antes mencionado entonces también lo estaremos en que la
diferencia en la toma de decisiones
requiere entonces de diferente información. Esto mismo es de lo que vamos a hablar en este post.
Según
Henry Minztberg
(Autor que recomiendo ampliamente si les interesa temas de estructuras organizacionales) en una empresa existen diferentes niveles jerárquicos (Cumbre estratégica, Línea media y núcleo operativo) y hay dos áreas de soporte que son Tecnoestructura (Dan soporte a funciones relacionadas directamente con la producción, ejemplo consultores de calidad) y Staff de Apoyo (dan soporte a cosas no relacionadas directamente con la actividad principal de la empresa, como puede ser el Comedor de la empresa). Dentro de esta estructura tenemos además las divisiones o áreas funcionales, que son aquellas que aún perteneciendo a distintos Departamento trabajan, de hecho, en conjunto.
Preguntarán porque tanta introducción a algo que no está relacionado directamente con Análisis Web? Bueno en realidad porque sí lo está,
Análisis Web
es
mucho más que poner un tag
. Según la
Web Analytics Association
, Análisis Web son los procesos de Captura, Procesamiento, Análisis y Reporte de información para tomar decisiones relacionadas a la
optimización de usabilidad
y
resultados web
. Si prestamos atención a la definición, todo el proceso (Captura, Procesamiento, Análisis y Reporte) debe ser óptimo ya que está en servicio de la toma de decisiones. Se dan cuenta la importancia que tiene la toma de decisiones? Tomar decisiones en tiempo y forma es todo, de hecho se dice que no hay peor decisión que la no tomada.
Imagino que ahora la cosa va tomando sentido. Si la toma de decisiones es tan importante, todos somos distintos y necesitamos diferente información para tomar nuestras decisiones, que sentido tiene que todos contemos con la misma información? Ninguno. Sin embargo en la mayoría de las empresas se usa mucho tener un reporte único mensual sobre el sitio (o los sitios) donde se reporta todo, o sea, todas las personas, de todas las áreas funcionales, de todos los departamentos acceden a los mismos 40 slides de presentación. Ahora sumemos que en Internet
los ciclos son muy rápidos
, quien va a ponerse a analizar en detalle los mismos 40 slides todos los meses? Yo creo que nadie. Primero porque si una persona debe perderse 4 horas para tratar de comprender la información es poco eficiente, Segundo porque al tercer mes de leer los mismos 40 slides la información se vuelve transparente para el lector y cada vez logra ver menos cosas en ella.
Entonces lo primero que tenemos que hacer es comprender que siempre va a ser necesario entender (con todo lo que esto significa) la necesidad del cliente (quien va a utilizar la información) antes que ponerse a buscar métricas. Tenemos que saber cual debe ser el conjunto de métricas resultantes antes de ponernos a analizar que cosas puede darnos o no la herramienta. Luego nos preocuparemos por conseguir la información. La mayoría de las veces los “no” los termina poniendo la gente y no la herramienta que, en definitiva, de una forma u otra nos permite obtener la información necesitada.
Luego hay que comprender que cada nivel jerárquico necesitará diferentes tipos de méticas (según el nivel de procesamiento).
En el siguiente gráfico podemos ver una pirámide donde tenemos 5 niveles de información. Hacia la cumbre de la pirámide las métricas ganan relevancia por si mismas, o sea, debido a su mayor nivel de procesamiento logran “explicarse por si solas” o sea, una persona que no está en contacto con el día a día del proyecto puede comprender como este está yendo.
Información de Internet
La base de la pirámide es información de Internet. O sea, información resultante de la interacción entre usuarios y sitios. No toda esta información es Capturada (el primer proceso dentro de la definición de Web Analytics según la WAA) por lo tanto el primer paso es determinar que cosas valen la pena medir. Más datos no solo que no mejoran la toma de decisiones, sino que la empeoran así como también inciden negativamente en los costos de captura y procesamiento.
Counts
Un escalón superior está la
Información o Counts
, es la información capturada que no tiene cruces con otras métricas. Los principales Counts en sitios web son Pageviews, Visits, Unique Visitors. En email Marketing los principales counts son sent (enviados), opens (Abiertos), bounces (Rebotados), clicks y forwards. En campañas de medios los principales counts son impresiones, clicks, conversions (ventas/registraciones). Y dentro de lo más nuevo, en las herramientas de SocialMedia Monitoring el count principal es la Opinión.
Los counts al ser métricas sin cruzamiento cuentan con menor relevancia. La
menor relevancia
no constituye debilidad de este tipo de métricas las cuales son óptimas para la toma de decisiones dentro del núcleo operativo, el cual ya cuenta de la relevancia necesaria para “darle sentido” a la métrica en si. Por ejemplo, para el CEO de una compañía tal vez 30 millones de pageviews en una sección particular del sitio no digan nada, pero para quien está a cargo del contenido o de la ejecución de las campañas para promocionar dicha sección es una métrica óptima.
Indicadores
Subiendo un escalón más nos encontramos con los
indicadores
. Los indicadores son básicamente métricas conformadas principalmente por el cruzamiento de dos counts, por ejemplo pv/visit (paginas vistas por visita). Esta métrica nos dice el promedio de paginas vistas por cada una de las visitas realizadas al sitio. Este tipo de métrica cuentan con más relevancia haciéndola útil para la toma de decisiones, tanto de una persona del núcleo operativo así como también para sus jefes directos (Línea Media). De este modo, dentro del área de contenidos de un sitio tanto el Jefe de Área o Gerente funcional de contenidos podría comprender si los contenidos de la semana anterior resultaron tan atractivos como los de la previa a esta.
KPI
Subiendo un nivel más en la pirámide encontramos los KPI’s o
Key Performance Indicators
(Indicadores clave de performance). Estos son las métricas con mayor relevancia dentro del nivel táctico, o sea personas directamente involucradas con el proyecto. Un gerente de área o gerente de proyecto/sitio podría usar este tipo de métricas como única fuente de información para tomar decisiones y en caso de detectar algún desvío alertar sobre el tema a los diferentes encargados de área o departamentos.
Algunos KPIs, como para dar algunos ejemplos representativos, son Stikiness y Freshness Factor. Stikiness determina que tan “pegajoso” es un sitio, o sea mide la capacidad de retención de un usuario que llegó al sitio, procesando para ello las métricas PV/Visit y Time Spent on visit (o sea, cuantas paginas visito y durante cuanto tiempo lo hizo). Por otro lado freshness factor se obtiene de dividir Visitas realizadas por los usuarios en un periodo dado sobre la actualización de contenidos en ese mismo periodo. De esta forma podemos saber si estamos produciendo la cantidad correcta de contenidos, o si por el contrario estamos produciendo más o menos.
KSI
Finalmente encontramos los KSI o
Key Strategy Indicators
. Estas son las métricas más relevantes dentro de un sistema de información. De hecho son optimas para personas de la cumbre estratégica quienes tienen generalmente poco tiempo para cada decisión y es probable que no puedan interiorizarse con cada uno de los proyectos para tomar una decisión. Los KSI son métricas que determinan el nivel de alcance del objetivo principal de la empresa y se basan en que el/los proyecto/s web están basados o vinculados en la misma estrategia global de la corporación (o sea, no lo toman como un canal de comunicación/comercialización aislado).
Algunos casos típicos de KSI son Churn Rate (que porcentaje de nuestros clients nos abandonan por mes), Periodo de Repago (en cuanto tiempo pagamos el costo de adquisición de un cliente Nuevo) y LTV o
Life Time Value
(cuando valor nos genera un cliente durante su vida como tal). Como podemos ver, todas esas métricas nos permiten saber la situación de la empresa sin conocer siquiera de que se trata el proyecto y tomar decisiones eficientes en cada uno de los casos.
En resumen, para alcanzar el éxito en cualquier proyecto de Análisis Web es necesario pensar en proveer la información necesaria a todos los distintos niveles de la organización.
Publicado por Juan Manuel Damia,
Intellignos
(
GAAC
), Argentina
Resolver las discrepancias entre las visitas de Google Analytics y los clics de AdWords
viernes, 2 de octubre de 2009
No es inusual ver una discrepancia en los números reportados de clics de AdWords y las visitas de Google Analytics de tus campañas de AdWords. Existen
algunos motivos del por qué esto sucede
aunque sea correcta tu implementación Google Analytics. Sin embargo, hay pasos que debes seguir para garantizar que las discrepancias se mantengan al mínimo. A continuación vemos algunos errores comunes de implementación, además de cualquier otro paso que podemos dar para identificar las campañas, grupos de anuncios y palabras clave que nos estén dando problemas. Finalmente, nunca hace daño cubrir otras mejores prácticas que podemos implementar para asegurarnos de medir e informar lo mejor que podamos.
Paso 1: ¡Comprueba que hayas cubierto lo básico!
1.
Asegúrate de que tu cuenta de
AdWords esté vinculada con tu cuenta de Google Analytics
. Además, asegúrate de que estén vinculadas las cuentas correctas. No es inusual ver que se use accidentalmente una cuenta antigua de AdWords o de Google Analytics de una campaña anterior. Si este es el caso, primero necesitas
desvincular las cuentas
antes de reintentar vincular las cuentas correctas.
2.
Comprueba que hayas aplicado los
datos de costos a los perfiles
para los que estás resolviendo problemas.
3.
Comprueba que esté
activada la opción de etiquetado automático
en tu cuenta de AdWords.
3a.
Si por cualquier motivo no puedes usar la opción de etiquetado automático, cuando menos asegúrate de
etiquetar manualmente
tus vínculos. Asegúrate de usar "utm_source=google" y "utm_medium=cpc" para ver los datos en tu informe de Campañas de AdWords. De otra forma, verás estas visitas reportadas en el informe de Campañas.
Paso 2: Identifica las campañas problemáticas, los grupos de anuncios y las palabras clave
Navega a Fuentes de tráfico > AdWords > Informe de Campañas de AdWords y luego haz clic en la pestaña Clics. Ve la diferencia entre las visitas y los clics para cada campaña. Si puedes ver, hay algo claramente mal:
cero visitas y varios clics para algunas campañas.
cero visitas en todas tus campañas. Esto generalmente indica que el parámetro gclid del etiquetado automático fue descartado (más abajo encontrarás más información sobre esto).
no existe ninguna campaña o todas las campañas reportan cero clics. Puede haber un problema con cómo están vinculadas tus cuentas de AdWords y de Google Analytics. Ahora es el momento de consultar nuevamente el Paso 1 y de asegurarte de haber cubierto lo básico.
Si ves una discrepancia entre las visitas y los clics en algunas campañas y no otras, es momento de ver los componentes de la campaña para identificar a los culpables ofensivos.
Paso 3: ¡Identifica a los culpables!
Si vemos una discrepancia y el número de visitas es mayor que cero, generalmente indica que algunos componentes de la campaña están siendo rastreados correctamente mientras que a otros no. Podemos intentar encontrar a estos culpables seleccionando “ Grupo de anuncios” desde el menú desplegable “ Dimensión” y analizando la discrepancia entre las visitas y los clics a nivel del grupo de anuncios.
A continuación, puedes ver que identificamos pocos grupos de anuncios con una discrepancia significativa. Veamos al grupo de anuncios "Icon Stix and Stonz Magnet Game", ¡aquel con más clics pero cero visitas! Si no tienes los URL a nivel de palabras clave, este es un buen lugar para comenzar. Ve a tu cuenta de AdWords y busca los URL de destino de este grupo de anuncios.
Si tienes los URL de destino a nivel de palabras clave o los URL de destino a nivel de ubicación en tu grupo de anuncios, puedes ir más a fondo para descubrir qué palabras clave o ubicaciones contribuyen a la mayor parte de la discrepancia.
A continuación se encuentra un informe de otra campaña que también tiene como objetivo a la red de búsqueda. El grupo de anuncios que contribuyen a la discrepancia se resaltan a continuación. Para saber qué palabras clave contribuyen a la mayor parte de la discrepancia, haga clic en el grupo de anuncios para profundizar en el informe a nivel de palabras clave.
Una vez que hayas identificado las palabras clave que no se están rastreando correctamente, ve a tu cuenta de AdWords y extrae los URL asociados con esas palabras clave.
Ahora debes tener una lista de los URL de destino para los grupos de anuncios o palabras clave que están ocasionándote aflicción.
Paso 4: Aborda al (los) culpable(s)
Ahora que tienes una lista de los URL problemáticos, estas son algunas comprobaciones básicas que puedes hacer en cada URL:
¿Se implementó correctamente el código de rastreo de Google Analytics en la página de aterrizaje?
Asegúrate de que el código de rastreo esté instalado en la página de aterrizaje. Sí, parece tan obvio, ¡pero te sorprenderías de cuántas veces éste es el culpable! Puedes dar un paso más y usar una herramienta como Firebug o Fiddler para
confirmar que el código de rastreo de Google Analytics está funcionando correctamente en tu página
.
Como buena práctica, debes asegurarte de que el código de rastreo esté instalado en todas tus páginas. Debes hacer esto como parte de tu auditoría habitual del sitio (¿sí cuentas con un proceso de auditoría habitual del sitio, no?). Existen varios servicios de terceros como
SiteScan
que te pueden ayudar a escanear tu sitio para detectar discrepancias de implementación de Google Analytics.
¿Dónde está colocado el código de rastreo de Google Analytics en la página de aterrizaje?
Se recomienda como mejor práctica colocar el código de rastreo de Google Analytics hacia la parte inferior del código fuente en HTML de la página. Al hacer esto te aseguras de agilizar el tiempo de carga de la página para tus visitantes y les proporcionas una experiencia de usuario favorable. Aunque existen algunas excepciones. Para las páginas con
comercio electrónico
o
seguimiento de eventos
, podría ser necesario colocar el código de rastreo en la parte superior.
Si tu sitio es lento en cargar, entonces el visitante podría salir de la página antes de que el código de Google Analytics tenga la oportunidad de cargarse y ejecutarse. En ese caso, a Google Analytics se le dificulta entender que la visita se originó de un clic de AdWords. Puedes hacer la prueba moviendo el código de rastreo de Google Analytics a la parte superior del código fuente en HTML y ver si eso te da mejores resultados en el informe. No obstante, recuerda que esto puede tener un impacto en los tiempos de carga de tu página, entonces toma en consideración la experiencia del usuario antes de hacer este cambio. Sin embargo, la mejor opción es mejorar el rendimiento de tu sitio para disminuir los tiempos de carga de la página. Consulta
Google Speed
para conocer las sugerencias y trucos para mejorar el tiempo de espera.
¿Están los parámetros de etiquetado automático o manual en el URL donde llega el visitante?
En algunos casos, tu URL de destino redirige a otro URL. Si éste es tu caso, asegúrate que conserve el parámetro "
gclid=aBcD123
" que se anexa al URL como resultado del etiquetado automático de AdWords. Si falta el
parámetro gclid
en la página a la que se llevó eventualmente al visitante, entonces a Google Analytics no podrá entender que la visita se debió a un clic de AdWords. De manera similar, si etiquetaste tus vínculos manualmente, asegúrate de que se hayan conservado los parámetros "
utm_source
", "
utm_medium
", "
utm_campaign
", "
utm_term
" (opcional) y "
utm_content
" (opcional).
Una forma rápida para probar si los parámetros de rastreo se están depurando de tu URL de destino es pegando el URL en la barra de tu navegador y anexar "
?gclid=tEsT
" o "
&gclid=tEsT
" a éste y presionar la tecla Enter. Analiza el URL al que llegas, ¿tiene aún "
gclid=tEsT
" en él? Toma en cuenta que el valor del parámetro gclid es sensible a las mayúsculas y minúsculas; por lo tanto, debes ver "
tEsT
" exactamente.
Si no ves el parámetro gclid o su valor está distorsionado, entonces tenemos que rectificar la situación. La opción más simple es cambiar el URL de destino para omitir la redirección y dirigir al último URL en el que aterriza el usuario. Entonces si tu URL de destino existente es X y el usuario llega a Z debido a una redirección X -> Y -> Z, tiene sentido cambiar el URL de destino a Z simplemente. Si por alguna razón esto no es posible, entonces la siguiente opción es hablar con tu webmaster para asegurarte de que el parámetro gclid o los parámetros de etiquetado manual se pasen en las redirecciones.
¿Estás usando el etiquetado automático y manual al mismo tiempo?
Si se activa el etiquetado automático en tu cuenta de AdWords y si algunos de tus URL de destino incluyen parámetros de etiquetas manuales de Google Analytics (por ejemplo, "utm_source", "utm_medium", etc.) entonces puede haber discrepancias en los informes. La mejor práctica es usar el etiquetado automático o el etiquetado manual de Google Analytics pero no ambos en una cuenta.
¿Estás filtrando accidentalmente las visitas pagadas?
Tus perfiles se pudieron haber configurado con filtros que están borrando las campañas o visualizaciones de páginas pagadas a tus páginas de aterrizaje de campaña. Inspecciona los filtros en tu perfil accediendo a la Configuración de Analytics y haciendo clic en el vínculo “ Editar” que se encuentra junto al perfil. Desplázate hacia abajo y visualiza la lista "Filtros aplicados al perfil". Si en la lista ves algún filtro “exclude” o “advanced”, estos podrían ser los culpables.
Estas son sólo algunas sugerencias que te ayudarán a identificar qué campañas de AdWords no se están rastreando correctamente por Google Analytics y cómo arreglar el problema. Tómate un momento para asegurarte de seguir las mejores prácticas anteriores mientras creas y activas nuevas campañas de AdWords. Hacerlo te ahorrará muchas problemas de informes en el futuro. Si tienes algunas sugerencias o mejores prácticas adicionales para resolver problemas de discrepancias entre clics y visitas, compártelas con nosotros en los comentarios a continuación.
Publicado por Prissilia Kho y Vinoaj Vijeyakumaar, Google Singapur
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