Esta publicación es una contribución de nuestro invitado Dan Wilkerson, gerente de marketing en LunaMetrics, socio certificado de Google Analytics y consultoría de marketing digital.
Un problema principal con la medición de medios digitales es que debido a la manera en que el tráfico migra alrededor de Internet, existen muchas situaciones donde perdemos información de referencia y esas visitas terminan etiquetadas como "Directas" dentro de nuestro análisis.
Esto puede suceder por una variedad de motivos, pero la mayoría de las situaciones comunes donde ocurren estas atribuciones erróneas son:
- Cuando un usuario hace clic en un vínculo no etiquetado dentro de un correo electrónico
- Cuando un usuario visita desde una aplicación móvil
- Cuando un usuario hace clic en un vínculo que le fue compartido a través de un mensaje instantáneo
Si un visitante consultó su sitio con anterioridad, Google Analytics simplemente aplicará la misma información de referencia que obtuvo de la visita anterior, misma que recupera de la cookie UTMZ que guardó previamente en el explorador del visitante. Pero, si no hay cookies, Analytics no tiene información y cataloga al visitante como visita "Directa".
Obviamente esto resulta problemático; una visita "Directa" debería representar a los visitantes que marcan o escriben directamente nuestra URL. Estos usuarios acceden a nuestro sitio a través de un vínculo compartido y deben contabilizarse como referencias. Por fortuna tenemos algunas herramientas a nuestra disposición para combatir algunos de estos escenarios, particularmente los parámetros de campaña. Pero los parámetros de campaña únicamente ayudan con los vínculos que tú compartes; ¿qué pasa cuando un visitante llega a tu sitio y comparte el vínculo por sí mismo?
Estas visitas pueden ocasionar serios problemas cuando se trata de analizar tus datos. Por ejemplo, ofrecemos capacitación en Google Analytics y AdWords. La mayoría de nuestros asistentes están patrocinados por sus empleadores. Esto significa que ellos visitan nuestro sitio, observan nuestra capacitación y envían un vínculo por correo electrónico a un funcionario de adquisiciones quien, a través de clics, realiza la compra. Como el funcionario de adquisiciones ingresa mediante el vínculo por correo electrónico y nunca ha visitado nuestro sitio, la conversión se marca como "Directa / Ninguna" y perdemos todos los datos de la visita del empleado interesado en primer lugar. Esto se puede agravar en una especie de bucle de retroalimentación —los únicos datos que vemos serían de los individuos que compran sus propios tickets, lo que significa que podríamos optimizar nuestro marketing para empresas más pequeñas que nos envían menos asistentes. Es decir, estaríamos interpretando datos de los clientes equivocados. Imagina la manera en que este tipo de bucle de retroalimentación podría impactar un B2B tratando de generar clientes potenciales a nivel empresarial; ya que solo verían información de peces pequeños, podrían terminar por generar más clientes equivocados para su equipo de ventas y menos clientes adecuados.
Durante mucho tiempo, esto ha sido un tipo de status quo. Ahora, con las nuevas características disponibles en Universal Analytics, tenemos algunas herramientas que podemos emplear para combatir este problema. En esta publicación quiero compartir contigo una solución que desarrollé para reducir la cantidad de tráfico directo. La estamos denominando DirectMonster, y estamos muy emocionados de hacerla de código abierto y ponerla a disposición de la comunidad de Google Analytics.
¿Qué es DirectMonster?
DirectMonster es un complemento de JavaScript para Google Analytics que anexa la información de referencia de un visitante como parámetros de campaña cifrados como un ancla de la URL actual. El resultado es similar a algo como esto:
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Cuando un visitante copia y comparte la URL desde la barra de herramientas, también copia la información de referencia almacenada junto con ella. Cuando alguien sin información de referencia llega al sitio a través de un vínculo con esos parámetros codificados, el script decodifica esa información como parámetros de campaña para pasarlos a Google Analytics, espera a que Analytics escriba una cookie UTMZ nueva y luego cifra, codifica y vuelve a anexar la información de referencia actual del visitante. También anexa "-slb" al parámetro utm_content. De esa manera, esas visitas se pueden segmentar de referencias "canónicas" para un análisis posterior, si es necesario. El visitante que no hubiera tenido información de referencia ahora está acreditado como referido de la misma fuente que el visitante que compartió el vínculo con él. Esto significa que las visitas que normalmente se hubieran segmentado de manera errónea como "Directa / Ninguna" ahora reflejarán de manera más precisa el canal que merece el crédito de la visita.
Al principio, esto parecería equivocado: ¿qué no solo deberíamos dejar que Analytics haga su trabajo y no interferir? Pero el hecho es que esas visitas en realidad no son Directas, cuando menos no en su interpretación más verdadera, y tener información de canal de "referencia asistida" te proporciona información procesable. Además, al eliminar esos escenarios que no son directos, tus números de visitas Directas / Ninguna comenzarán a representar de manera más precisa a los visitantes que llegan a tu sitio de manera directa, y esto puede ser muy importante para otras mediciones y la atribución. En realidad es mejor en su totalidad. Después de todo, si un recurso compartido en Facebook fue lo que llevó a ese visitante a tu sitio, ¿qué no es más valioso tener esa información que no tener nada? De esta manera, tendrás la atribución del último clic para las conversiones que de otra manera se hubieran agrupado como Directas. Por supuesto, no tendrás el historial de visitas de la referencia asistente, pero... abundaremos en eso pronto.
Hemos estado ajustando esto en nuestro sitio durante los últimos meses y hemos podido mejorar de gran manera nuestra precisión en la atribución de conversiones. En nuestro caso de estudio en video mencioné que mejoramos la atribución en un 47.5%, desde entonces, hemos visto que la precisión de nuestros datos sigue en aumento; mientras que antes las visitas "Directas / Ninguna" contabilizaban el 45.5% de nuestras conversiones, ahora contabilizan únicamente el 20.6%, una disminución del 54.7%. Mejor aún, ve lo que ha hecho a todo nuestro tráfico:
Pasamos de que aproximadamente el 20 a 25% de todo nuestro tráfico viniera de visitas "Directas / Ninguna" a solo menos del 15%, y anticipo que ese número seguirá disminuyendo.
DirectMonster y Universal Analytics
Una de las características más atractivas que Universal Analytics nos ha dado son las dimensiones personalizadas. Si no estás familiarizada con ellas, toma un minuto y lee la
página de Recursos para desarrolladores de Google sobre lo que son y cómo funcionan. Aunque inicialmente fue diseñado para el código asíncrono, Universal Analytics nos ha permitido darle a DirectMonster esteroides.
En nuestra implementación Universal, almacenamos el CID de visitantes como una dimensión personalizada a nivel de visita y agregamos su CID a los parámetros de verificación que ya almacenamos en el anclaje de su URL.
Cuando un visitante ingresa por un vínculo con un CID que difiere del suyo, capturamos el CID almacenado como la referencia asistida. Luego podemos abrir nuestros informes personalizados y ver cuáles visitantes fueron referidos a nuestro sitio y por quién, y qué hicieron cuando estuvieron ahí.
¿Qué significa esto? Si una celebridad comparte en Twitter un vínculo a tu producto, puedes descubrir exactamente cuántos visitantes fueron referidos y cuántos ingresos generaron dichos visitantes.
Mediante las referencias cruzadas del CID asistido para las compras "Directas / Ninguna" de una sola visita, puedes descubrir la verdadera historia de la visita de una conversión.
Ya que aprovecha la funcionalidad avanzada de Universal Analytics, DirectMonster 2.0 también requiere cierta implementación avanzada. A diferencia de su primo, necesitarás ajustar tu código de seguimiento de Analyticis para incluir unas cuantas funciones, y necesitarás configurar las Dimensiones personalizadas donde almacenarás el CID de los visitantes y el CID de las referencias asistidas. Para obtener una referencia completa sobre cómo obtener cualquier versión de DirectMonster y configurarla para tu sitio,
consulta la publicación en nuestro blog que cubre el tema tratado aquí en detalle o visita
nuestra página de GitHub y obtén DirectMonster.
Espero que estés tan emocionado como yo sobre este desarrollo y todas las cosas que Universal Analytics nos permite hacer. ¿Pensaste en un caso de uso que no mencioné? ¡Compártelo conmigo en los comentarios!
Publicado por Dan Wilkerson, gerente de marketing en LunaMetrics
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1 comentario :
Pero para etiquetar las urls no es necesario DirectMonster, siempre se pudo hacer con el Creador de URLs de Google, que es gratuito y se emplea hace años.
https://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=es
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