En este post quiero mencionar algunas de las herramientas de analítica web que no sólo hacen nuestra vida más fácil sino que forman parte del resultado final de nuestro trabajo. En este caso, porque he considerado que la experiencia sólo la puede vivir uno en primera persona, la formación teórica se puede adquirir entre variedad de oferta, y una buena selección de trucos que nuestros colegas comparten en internet, naturalmente, ya los habéis leído en nuestro eBook Guía Práctica de la Optimización de la Conversión

Así que empecemos.

Cuatro herramientas básicas para la medición y análisis:

• Google Analytics: por supuesto! El eje central de la medición on-page, recientemente mejorada con la posibilidad de conectar datos más allá de la web con Universal Analytics, abriéndonos así un mundo de posibilidades.
• ClickTale: Una completa herramienta de análisis cualitativo que nos aporta una gran visibilidad con sus mapas de calor, embudos de conversión y análisis de formularios.
• Google Content Experiments: Cuando el análisis de datos puros ya no nos da respuestas, es el momento del testing. Con esta sencilla herramienta de la familia Google, nos podemos iniciar en la realización de tests de una manera fácil y visual para el cliente.
• Qualaroo: Y cuando ni los datos ni los experimentos ya no nos dan respuestas, es hora de preguntar a nuestros usuarios. Esta herramienta de VOC nos proporciona la manera de hacer preguntas rápidas y fáciles de contestar para nuestros usuarios.

Herramientas complementarias para la localización de cookies:

• Google Analytics Debugger: Plugin para Chrome para tener controlado en todo momento el buen funcionamiento del código de GA.
• SiteCat Debugger: El plugin creado por nuestro compañero de Elisa DBI UK para depurar el código de SiteCatalyst.
• Ghostery: Un fantasma azul que detecta cualquier tipo de cookie en un site, permitiéndonos conocer herramientas nuevas cada día y además ofrece la posibilidad de bloquear scripts de herramientas que no deseemos a nuestra elección.

Y aquí van mis favoritas: herramientas imprescindibles para el análisis y elaboración de conclusiones:

• Tableau: Herramienta para el tratamiento y visualización de datos que nos descubre conclusiones que a simple vista no somos capaces de ver. Es posible que antes de utilizar Tableau debamos refinar los datos con alguna otra herramienta como Excel o Google Refine, pero esta herramienta puede ser una buena sustituta del Excel de toda la vida (nótese que en mi lista Excel no aparece )
• Calculadora: Ya sea de sobremesa, de bolsillo, en el teléfono, en la tableta o en cualquier dispositivo. Siempre hay un dato intermedio, una comprobación, una sospecha o una simple suma para calcular rápidamente.
• Evernote: Herramienta para notas que también podría llamarse amplificador de memoria, contenedor de hipótesis, mapa de ruta, o bloc de notas colectivo.

Y por último, herramientas para el almacenamiento y entrega.

• Keynote (o PPT): Para poner de una manera fácil y visual tanto los datos como sus conclusiones, al alcance de cualquier cliente y con un gran poder de atracción.
• Dropbox: La herramienta ideal para almacenar todo tipo de archivos y poder compartir con colegas y clientes sin tener que enviarlos por e-mail.
• FileZilla: Solución FTP para entregar o recibir ficheros de cualquier tipo sin necesidad de intervención de ningún tipo de e-mail.

13 herramientas de Analítica Web más allá de Google Analytics es un post de Trucos Google Analytics.

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Universal Analytics fue lanzado el pasado mes de octubre como un producto beta pensado principalmente para los usuarios de nivel empresarial de Google Analytics. Dispone de una API que hace posible la integración de datos offline en nuestro Google Analytics y combinar el tracking on y offline. Esto significa que si las empresas quieren agregar sus propias métricas personalizadas de sus campañas de marketing offline, visitas a tiendas físicas o incluso registros de llamadas a sus call center, ahora lo podrán hacer.

Repasa esta y otras de las principales propiedades de Universal Analytics tal y como te lo contábamos en el artículo de Barbara Posila en este blog y algunas de las reflexiones de Pere Rovira en el blog de Webanalytics.es alrededor de las novedades y cambio de paradigma que supone.

Utilizando Universal Analytics más allá de la red: 2 ejemplos prácticos

¿Alguna vez habías pensado trackear algo que no fuera tu site usando Google Analytics? Cómo decíamos una de las principales virtudes es la posibilidad de conectar datos más allá de la web. Veamos a continuación 2 ejemplos prácticos.

1) Haz volar tu imaginación con este primer ejemplo en forma de vídeo de nuestro compañero de la delegación de Londres, Ed Brocklebank. El vídeo, que ha causado sensación en las redes, nos muestra un experimento práctico conectando un interruptor y un sensor a una versión de Universal Analytics de Google. ¿El resultado? Cada vez que se acciona el interruptor de encendido o apagado, o se activa el sensor, los datos se registran en Google Analytics.

Puedes ver todos los detalles técnicos en este artículo publicado en el blog de Elisa Dbi.

¿Qué beneficios tiene esto? Pues, hay muchos y muy importantes. Ahora podremos entender de una manera más fácil cuál es la convergencia de negocio offline y online. Por ejemplo, contar todas las personas que entran y salen de una tienda y analizar las que han comprado al final, tanto offline como online. Un análisis muy potente, sin duda.

2) El segundo ejemplo práctico tiene que ver con la meteorología. ¿Alguna vez has querido crear un informe que muestre si el clima está afectando a las ventas de tu e-commerce? ¿La tasa de conversión aumenta cuando hace sol? ¿La gente pasa más tiempo de navegación cuando está lloviendo y no pueden salir a la calle?

Este tutorial de Ed Brocklebank  nos muestra cómo crear un informe de este tipo utilizando Universal Analytics de Google.

En síntesis, estamos hablando de conectar el mundo “real” con el “virtual”. Si has tenido muchas visitas a las tiendas físicas, puedes ver qué repercusión tiene en el negocio online. ¿La gente va a las tiendas sólo a curiosear y luego compra online? o no existe ninguna relación entre off y online? ¿Los días de sol o de lluvia nos afectan? Unos datos que pueden ser muy valiosos para tu negocio y que sin duda no puedes menospreciar!

Trucos Google Analytics te seguirá contando más novedades sobre Universal Analytics. Por ahora, haznos saber tu opinión y experiencias en los comentarios.

Más allá de la Web con Universal Analytics. Caso práctico es un post de Trucos Google Analytics.

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Google Analytics es una herramienta que tiene muchas bondades y algunas limitaciones, como todos sabemos, especialmente desde que leemos este blog. Muchas de estas limitaciones pueden ser solventadas con pequeñas dosis de creatividad, tanto en el etiquetado como en la personalización de informes. Pero las peores limitaciones son aquellas que nos autoimponemos, por el motivo que sea, fruto de nuestras propias decisiones.

Y entre ellas están la vinculación con dos de las herramientas más imprescindibles que nos proporciona el propio Google, y que todo negocio online utiliza, Google Adwords y Google Webmaster Tools.

La unión de estas tres herramientas nos proporciona una visión global no sólo de lo que pasa en nuestro site, que es el objetivo de la Analítica Web. También nos proporciona la información necesaria de lo que pasa antes de que los usuarios lleguen a nuestro sitio, que es parte de la Analítica Digital. La unión de estas dos áreas de la analítica nos aportará una importante riqueza en nuestros análisis enfocados tanto al reporting como a la optimización.

AdWords y GA

Si no tenemos enlazadas las cuentas de AdWords y GA pero estamos realizando un etiquetado manual de las campañas podremos obtener datos tanto cuantitativos como cualitativos acerca de ellas en GA. Esto nos proporcionará una información básica sobre el rendimiento de nuestras campañas y nos ayudará a conocer mejor nuestro sitio y nuestros usuarios.

Podremos saber qué palabras y qué anuncios nos proporcionan un tráfico de más calidad en cuanto a fidelización (frecuencia, recurrencia), interés (profundidad, tiempo), y, sobretodo, conversión en aquellos objetivos que nos hayamos marcado. Sin duda una información muy útil no sólo de cara a la optimización de las campañas sino también de landing pages, arquitectura del sitio y estructura de call-to-actions.

Pero nos estamos perdiendo lo más importante: el ROI. Si no vinculamos estas dos cuentas no tenemos información sobre costes en GA. Y, al final, el objetivo último de una campaña es lograr los máximos ingresos con los mínimos costes. Teniendo acceso a los costes podremos:

• Conocer el rendimiento de palabras clave en términos económicos.
• Segmentar entre Branded y Unbranded para tomar decisiones acerca de nuestra estrategia de distribución de inversiones.
• Conocer nuestra cuota de mercado para racionalizar nuestra inversión respecto a la competencia (y descubrir posibles estrategias agresivas).
• Comparar con los costes del resto de fuentes usando la funcionalidad para agregar costes, de manera que GA se convierte en un repositorio completo en lo que a inversiones se refiere.

WebMaster Tools y GA

Con las Webmaster Tools pasa un poco lo mismo, aunque sin la parte de costes, que no aplica. Con la información disponible acerca de aquellas visitas entrantes por SEO podemos conocer el efecto que tiene el posicionamiento sobre el contenido y sus objetivos, pero nos perdemos una información muy importante acerca de lo que pasa a nuestro alrededor y con nuestra competencia.

Al tener las dos cuentas enlazadas podremos:

• Conocer en qué situación estamos respecto al mercado y la competencia.
• Analizar los ratios de click through de nuestras palabras clave para adecuar nuestra estrategia de contenidos al objetivo del sitio
• Determinar nuestra cuota de mercado tanto en palabras clave Branded como Unbranded para la toma de decisiones estratégica respecto a la competencia
• Conocer en qué regiones geográficas tenemos un mejor rendimiento por producto para adaptar nuestra estrategia comercial tanto on como off.

Y ahora es cuando me preguntáis… realmente hay aún empresas que no tienen enlazadas estas herramientas? Sí, las hay. Esto puede ser por varios motivos:

• Por desconocimiento, aunque estas cada día son menos.
• Por políticas corporativas: hay empresas que trabajan con grandes agencias que tienen una política corporativa estandarizada en lo que a etiquetado y gestión se refiere, por motivos de consistencia y análisis interno.
• Por políticas comerciales: hay empresas que trabajan con agencias grandes o pequeñas cuya fuente de ingresos depende del rendimiento de este tipo de campañas y por lo tanto no pueden mostrar su gestión por temas de competencias.

En estos casos, el análisis debe hacerse por separado y pierde parte de su riqueza, pero, como sabemos, un buen analista es capaz de lograr resultados con la herramienta que tenga a mano

Las 2 herramientas imprescindibles para vincular con Google Analytics es un post de Trucos Google Analytics.

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Cuando llegué, poca cosa sabía de Google Analytics, sólo que tenía una interfaz naranja y unos gráficos azules xD. Ya en mi primera semana en la empresa comencé a escribir en este blog, y tengo que decir que me ha encantado. Éste blog me ha permitido aprender cómo funciona Google Analytics hasta un detalle que no me habría imaginado nunca y, además, me ha permitido compartir todo lo que he aprendido trabajando con algunas de las marcas más potentes de España con todos vosotros.

Esto es lo bueno de la consultoría: tenemos la oportunidad de trabajar con grandes marcas y, además, tenemos la suerte de poderlo compartir con todos ya que no nos absorbe la vorágine del día a día.

Yo seguiré escribiendo, pero ya no será en este blog, y no sé exactamente si seguiré hablando sobre Google Analytics ni dónde lo haré, pero si que sé que seguirá siendo sobre analítica web (digital), ya que es un mundo que me apasiona, y me encanta compartir el conocimiento adquirido con todos vosotros para así aportar mi granito de arena a la comunidad. Además, no dejaré de escribir ni en mi twitter ni en mi Google+

Pero no podía irme sin despedirme y daros las gracias, porque sin este blog y sin todos vosotros no habría aprendido ni la mitad de lo que se ahora.

Quiero empezar dando las gracias a todos mis compañeros, pero en especial a Pere Rovira y Mike Potts, por confiar en mi durante todo este tiempo y ayudarme a crecer tanto profesional como personalmente. No olvidaré las tardes que nos hemos pasado Pere y yo discutiendo sobre el futuro de la analítica web o debatiendo sobre alguna herramienta que hemos encontrado. Es fantástico encontrar a una persona con la que se pueda hablar de cualquier cosa y siempre tenga algo que decirte. A Ferriol, por ser mi mentor en la empresa durante el primer año y medio y guiarme siempre que tenía algún problema. A Edu, por ser el mayor experto en SiteCatalyst que conozco y porque no ha dudado nunca en ayudarme con todas las dudas que tenía, además de darme algunos consejos personales que me han sido muy útiles todos estos años. A Dani, por enseñarme el valor del testing, por las horas que nos hemos pasado juntos desarollando webs, por todo el conocimiento que hemos compartido y por todas las ideas de cosas imposibles que hemos tenido al largo de estos años. A Cristina, por lo fácil que es trabajar con ella y por la complicidad que hay cuando hablamos. A Barbara porque, aunque no habla mucho, te ayuda siempre que puede y sabe mucho más de lo que cree. A Silvia, por hacer que las cosas sean mucho más fáciles y mimarme tanto como si fuera mi madre.

No quiero alargarme con los agradecimientos, pero no quiero olvidarme de todos los compañeros de Elisa Interactive con los que he trabajado estos años y de los cuales he aprendido un montón: Pablo, Alex, Laura, Gemma, Germán, Sol, Dani, Jaume, Irakli, Ara, Miguel Ángel, Lluís, Rob, Adam, Tomas, Sean, Ed, Rafa, María y Laura.

También me gustaría dar las gracias al equipo del Conversion Thursday, encabezado por Pere Rovira y Gemma Vialcanet ya que me han dado la oportunidad de compartir en vivo y en directo mis experiencias y opiniones y me han ayudado a combatir mi pánico escénico, aunque aun no lo tenga superado del todo.

Sigo con más agradecimientos, porque realmente hay muchísimas personas a quien agradecer. El trabajo de consultor se basa en la interacción con otras empresas, que están formadas por personas geniales a las que no olvidaré: Albert, Rebeca y Xavi por ser uno de los primeros clientes con los que traté y que me han recibido siempre como uno más. A Daniel y Pedro, por lo bien que me lo he pasado con todos vuestros proyectos, a Victor, Gloria y Diana, a Santi, a Lidia, a José e Imma, a Adrián, Rubén y Jose, a Ana, a Marta y Neus, a Borja, a Pablo, a Jordi i Roger, a Mar, a Andrés, a María, a Adam y a absolutamente todas las personas que han asistido alguna vez a alguno de mis cursos pero que, por espacio y por miedo al aburrimiento del lector, no me atrevo a listar aquí.

Con este trabajo he tenido la suerte de conocer a grandes profesionales, referentes en el el Marketing Online y la analítica web a nivel internacional como Justin Cutroni, Bryan Eisenberg, Tim Ash y, además, he tenido el inmenso placer de cenar con Avinash. A nivel más local, pero no por eso menos importante, también he tenido la oportunidad de conocer a increíbles profesionales como lo son Adrián Segovia (del que espero seguir aprendiendo mucho más), Gemma Muñoz, Ricardo Tayar, José B. Moreno y Aleyda Solís por mencionar unos cuantos. Sin ellos y sin sus blogs no habría sido lo mismo.

Por mi parte, sólo me queda animaros a que sigáis aprendiendo analítica web de la mano y que compartáis todo o que vayáis aprendiendo con los demás. No hay nada más gratificante que ver que con tus esfuerzos has ayudado a otra persona a mejorar.

Muchas gracias a todos!

Oriol

Mi último post en Trucos Google Analytics es un post de Trucos Google Analytics.

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• son muy flexibles: tienes 3 campos a usar, y los puedes usar como quieras.
• se pueden utilizar para crear segmentos avanzados
• pueden influir (o no) en el tiempo en página y en el porcentaje de rebote.
• se pueden definir como objetivo.
• se puede informar un valor.

Me gustaría compartir con vosotros algunas de las cosas que hemos hecho con los eventos los últimos meses para distintos clientes, porque algunas de ellas son realmente útiles.

Campañas internas

Este truco ya lo expliqué hace un tiempo, pero no está de más recordarlo. Si lanzamos un evento cada vez que se haga click en un banner de nuestra web (para promocionar algún producto interno), podremos segmentar las visitas que hayan hecho click en alguna de nuestras campañas internas.

Además, si lo cruzamos con los datos de e-commerce, podremos ver cuales han sido nuestras campañas internas que mejor están funcionando a nivel de conversión.

Influir en el ratio de rebote y en el tiempo en la página

Justin Cutroni lo publicó hace un tiempo en su página web, y creo que es uno de los mejores hacks que se han hecho nunca con Google Analytics. El objetivo está en determinar el porcentaje de rebote “real” y un tiempo de página más aproximado en páginas en las que hay mucho contenido y no tienen conversión, como puede ser un blog.

Para hacerlo, éste script lanza un evento al inicio del contenido y otro que se lanza cuando se llega al final de éste. Si hacemos que solo el segundo evento altere el porcentaje de rebote, podremos obtener varias mejoras en nuestro Google Analytics:

1. Obtendremos un porcentaje de rebote más real y un tiempo en página mucho más preciso.
2. Podremos hacer un pseudo-embudo para analizar cuantas personas ven el principio del post y llegan al final de éste (que no es exactamente lo mismo que el rebote)

Definición de objetivos

En muchas ocasiones, podemos definir algún objetivo en nuestra web que no implique necesariamente la generación de una página vista nueva. Algunos ejemplos claros pueden ser el hecho de puntuar un producto, compartir una página por email (con algún servicio que ofrezca la web), hacer un comentario en un blog o rellenar un formulario de contacto. Si generamos un evento para analizar estas acciones, después podremos utilizar este evento para configurar un objetivo en nuestra página web.

Además, si hemos informado algún valor al generar el evento, lo podremos usar para que sea el valor del objetivo, de forma que podremos tener un objetivo con valor variable.

Usar el valor de los eventos

Esta es mi parte favorita de los eventos: podemos informar un valor en cada una de las acciones. Además, Google Analytics nos ofrece el cálculo automático del valor medio y de la suma total de los valores que se han informado. No siempre es útil informar este valor, pero hay ocasiones en las que nos puede marcar la diferencia entre una implementación buena y una implementación genial

En el ejemplo que os muestro a continuación, para una web de turismo, hemos lanzado un evento cada vez que se hace una búsqueda, calculando el booking window buscado (días previos a la llegada al hotel). Además, hemos hecho una agrupación por clusters para poderlo tener todo más juntito y sea más fácil de interpretar. Así  podemos analizar con qué booking window se buscar más, e incluso cual es el que más se reserva.

En el valor medio se calcula el número de días previos, y en los eventos totales podemos ver el volumen de búsquedas con éste número de días. Ahora ya sabemos que la mayoría de gente busca con más de una semana de antelación, pero menos de 3 meses

Como guinda final, como podemos segmentar utilizando eventos, podremos ir analizando cada uno para ver como rinde cada uno

Eventos de Google Analytics: cómo aprovecharlos al máximo es un post de Trucos Google Analytics.

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Primero, un resumen muy rápido de los datos del blog para este 2012: Este año se han publicado 22 entradas. El mes con más visitas en la web ha sido el mes de Octubre, y el con menos ha sido el mes de Agosto (como era de esperar).

Comparado con el año anterior, hemos incrementado el número de visitas un 18% y el número de páginas vistas un 25%, por lo que podemos considerar que las visitas que leen nuestro blog consumen más contenido que antes ^^

Ya que estamos en un blog sobre Google Analytics, explicaré la metodología usa para obtener estos datos, que así mola más

Gracias a una variable personalizada en la que guardo el año de publicación de cada artículo, aunque este no se informa en la URL, he sido capaz de crearme un informe personalizado en el que puedo analizar las páginas más vistas de los artículos publicados en 2012 (que no es lo mismo que las páginas más vistas de 2012).

Con este informe, he dudado sobre qué métrica usar, ya que dudaba entre el número de visitas y el de visitantes únicos: en este caso no me interesaba saber las páginas más vistas en si, sino las que las había visto más “gente” distinta ya que para mi el éxito de un post se define por obtener la máxima difusión posible. Al final, he decidido analizarlo por usuarios únicos, aunque ya os aviso que el orden era el mismo que con las visitas

Los 5 posts más leídos

1. 8 errores de implementación típicos de Google Analytics – En éste post nos hacíamos eco de los principales problemas que podemos encontrar en las implementaciones de Google Analytics. Twittear
   
2. Mis herramientas favoritas como analista web – A principios de año hice una pequeña lista de las distintas herramientas que uso en mi día a día como consultor de analítica web. Haciendo un repaso, casi un año después, veo que prácticamente no cambiaría nada de la lista por lo que os recomiendo repasarla por si encontráis alguna que no conocíais Twittear
   
3. 7 filtros a utilizar en Google Analytics – Este verano listamos algunos filtros fáciles de implementar y muy útiles para poner en alguno de vuestros perfiles de Google Analytics. Twittear
   
4. ¿Como funciona Google Tag Manager? – Uno de los posts con más repercusión de éste año ha sido el anunció del tag manager de Google que, aunque se publicó el 1 de Octubre, está en cuarta posición, muy cerca de la tercera. Twittear
   
5. Social Analytics, la unión de la web y las redes sociales en Google Analytics – Por último, otro post que también tuvo bastante éxito es el anuncio de otra funcionalidad de Google: el Social Media Analytics. Twittear
   

Como curiosidad, me gustaría destacar que el post que escribí hace justo 2 semanas sobre la situación actual y el futuro de Google Analytics ya está en la poción 9

Además, con otra variable en la que guardo la categoría del post (los posts están publicados siempre en una sola categoría), puedo ver los temas que más interesan agrupados y, de lo que se ha escrito en 2012, lo que más ha interesado son las configuraciones avanzadas y las herramientas complementarias a Google Analytics.

Éste ha sido el TOP5 de Trucos Google Analytics que habéis elaborado entre todos por leernos durante todo el año. Aun así, como lo que importa no es solo lo cuantitativo, sino también lo cualitativo, me gustaría que en los comentarios, o en twitter, me digáis cual ha sido para vosotros post que más os ha gustado del blog.

Espero que paséis unas felices fiestas y que tengáis un 2013 mejor que este año que termina!

Los 5 posts más leídos del 2012 en Trucos Google Analytics es un post de Trucos Google Analytics.

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Ahora le ha llegado el turno a la parte interna, la que nadie ve: el sistema de recolección de datos. Urchin, la herramienta que compró Google hace unos años, estaba pensada para trabajar con webs pequeñas y medianas a nivel de volumen y Google Analytics no ha sido capaz de adaptarlo a los grandes volúmenes que tienen webs como Softonic, Airbnb o twitter (por poner 3 ejemplos internacionales) que tienen millones de visitas al mes (o incluso al día!). Estas limitaciones empiezan en el formato del código JavaScript, que dificultan la implementación y limitan mucho su potencia, pero el punto débil es la forma en la almacenan los datos, ya que es allí dónde aparece el problema real de Google Analytics: el sampling.

Auguro un gran futuro para Google Analytics. Será una herramienta mucho mejor de lo que es ahora mismo, con menos sampling (o quien sabe, a lo mejor acaba desapareciendo!) y mucho más rápida y flexible, poniéndose a la altura o incluso superando en algunos aspectos a otras herramientas de pago como Adobe Analytics (de la que creo sinceramente que se han inspirado para hacer el nuevo analytics).

El problema que veo ahora mismo es el tiempo que tendremos que esperar hasta que llegue este nuevo Súper Google Analytics, ya que estaremos un poco perdidos.

Si tenemos en cuenta que ya se puede empezar a probar Analytics.js en beta (podéis ver el código en éste mismo blog), actualmente tenemos 3 formas de implementar Google Analytics (en una web):

• Google Analytics estándar: Es el código “de toda la vida”, el que tenemos puesto en prácticamente todas nuestras webs y que, desde hace un tiempo tiene incorporado Content Experiments. Cuando creamos una nueva cuenta en Google Analytics, es el código que nos ofrecen.
• Listas de Remarketing: una gran funcionalidad que han añadido es la posibilidad de utilizar los segmentos de Google Analytics para definir los targets de las campañas de display. Es una funcionalidad brutal pero si la queremos utilizar deberemos cambiar la implementación de Google Analytics, ya que no se puede utilizar con el JavaScript estándar. Por lo tanto, deberemos cambiar el fichero ga.js por el fichero dc.js (Justin Cutroni nos explica al detalle como hacerlo). Además, el problema no sólo está en el cambio de js, sino que al activar ésta funcionalidad dejaremos de tener disponible el Content Experiments.
• Analytics.js La tercera opción, la más potente, nos permitirá integrar varios dispositivos, tendremos una gestión integral desde el servidor, sin necesidad de hacer cambios en el código, podremos importar datos externos directamente en la herramienta y aumentaremos el límite de las variables personalizadas de 5 a 20, que pasan a llamarse custom dimensions (son muy parecidas a las eVars de Adobe Analytics). A cambio, no tendremos integración de datos de AdSense, de DoubleClick ni de Experimentos de contenido. Como han cambiado absolutamente la forma de medirlo, si usamos esta forma tendremos que crear un nuevo perfil, por lo que perderemos todo el histórico de datos. Además, para usar Analytics.js se tendrá que hacer una revisión completa de la implementación actual para adaptarla a todas las funcionalidades ofrecidas.

Así pues, ya veis que no es tan fácil el proceso de transición y la espera se puede hacer más difícil de lo esperado, obligándonos a escoger entre Content Experiments, Remarketing o integración de datos. Seguramente, una vez Universal Analytics sea el código común para todas las webs, ya no serán necesarios tantos cambios. Son tiempos revueltos para Google Analytics, pero se acercan tiempos muy interesantes y el resultado final será fantástico.

Si queréis probar Universal Analytics, podéis hacer la solicitud en el siguiente formulario.

Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics es un post de Trucos Google Analytics.

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Como anécdota personal, antes de escribir mi primer post Ferriol me dijo:

– Ferriol: ¿Sabes como funcionan las cookies de GA?

– Oriol: ni idea.

– Ferriol: Perfecto, escribe un post sobre su funcionamiento.

Lo que salió fue un post sobre funcionamiento de las cookies de Google Analytics y ahora mismo tiene 21 comentarios

Creo que ésta anécdota resume muy bien la filosofía que se ha seguido desde los inicios en este blog: Si no sabes algo, lo investigas, aprendes como funciona y luego lo explicas de forma que la gente lo pueda entender. Y creo que es una fórmula que ha funcionado, como prueba el gráfico siguiente:

En estos 5 años hemos publicado 257 entradas y se han escrito más de 1800 comentarios. Además, hay casi 1300 fans en facebook y más de 500 personas le han dado al +1. Unas cifras espectaculares.

Evidentemente, si éste blog sigue adelante es gracias a todos vosotros, los lectores que nos leeis, lo compartís en las redes sociales y no paráis de darnos feedback sobre que podemos mejorar y sobre que escribir.

Pero a parte de Ferriol y yo mismo, en éste blog también han escrito Germán Munuera, Daniel Rodríguez y Barbara Posila.

Para celebrar estos 5 años, hace unas semanas Pere Rovira y un servidor fuimos ponentes en el #ctmad y mañana jueves lo celebraremos en el #ctbcn hablando sobre algunos trucos y Novedades de Google Analytics con Ferriol Egea, Eduard Barredo (que empezó hace más de 4 años nuestro blog hermano: Trucos Optimización) y yo mismo en la Antiga Fàbrica Moritz a las 19h.

Si no podéis asistir no os preocupéis, podréis seguir el evento en directo por streaming y podréis ver el vídeo una vez finalizado el evento.

Más información sobre  evento.

5 años escribiendo trucos sobre Google Analytics es un post de Trucos Google Analytics.

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Esto, sobre el papel, es fantástico, pero me encuentro que a veces hay algunas pequeñas confusiones que me gustaría aclarar.

Mito #1: GTM hace que sea innecesario el departamento de IT

Esto es completamente falso. Para empezar, será necesario al equipo de IT para implementar GTM, por lo que seguirá siendo necesario. Además, hay varias cosas que no podremos hacer mediante un tag manager, por lo que seguiremos dependiendo de éste departamento, por muchas herramientas que le pongamos a la web. Por poner un ejemplo, si lo que necesitamos es hacer un cambio en el diseño, Google Tag Manager no nos lo podrá solucionar.

Mito #2: Instalar Google Analytics mediante GTM es mucho más fácil

Ni de broma! Una implementación de Google Analytics puede llegar a ser muy compleja. Si lo instalamos mediante un tag manager, es posible que la complejidad incluso aumente, porque no sólo tendremos que informar correctamente el DataLayer (variable que informa los datos al tag manager), sinó que además deberemos configurar concienzudamente el tag manager para que envíe los datos recolectados a Google Analytics de forma correcta.

Mito #3: Instalar Google Analytics mediante GTM es mucho más económico

De entrada no. Tal y como decíamos en el mito #2, implementar Google Analytics no es fácil, por lo que necesitaremos recursos que costarán tiempo y dinero. Eso si, una vez lo tengamos todo implementado, hacer cambios en la implementación puede ser mucho más fácil, por lo que instalar GA mediante GTM puede suponer una inversión inicial más alta, pero con una recuperación de la inversión a medio largo plazo.

Mito #4: Puedo instalar cualquier herramienta mediante GTM

Falso. Aunque la mayoría de herramientas se pueden implementar mediante Google Tag Manager, no es posible instalar, por ejemplo, Content Experiments, por lo que para hacer un test A/B mediante una herramienta de Google seguiremos dependiendo de los métodos “clásicos”.

Mito #5: utilizar GTM no implica ningún peligro para la web

Falso. Aunque los peligros son, de entrada, pequeños, no nos olvidemos que tenemos un acceso directo al contenido de la web. Esto nos permite hacer modificaciones muy fácilmente, pero es necesario que estas modificaciones las haga un experto, sino corremos el riesgo que se cometan errores que afecten negativamente a la web.

Mito #6: utilizar GTM requiere de un largo aprendizaje

Falso a medias De entrada aprender el uso básico de GTM es bastante sencillo, igual que con Google Anlytics. Evidentemente, llegar a ser expertos en la herramienta requerirá de muchas horas de esfuerzo y práctica. Eso si, si lo que queremos es “simplemente” añadir un nuevo código de conversión, o de remarketing, o tengamos que implementar alguna herramienta nueva como ClickTale, 4Q o CrazyEgg, hacerlo será coser y cantar no tendremos que molestar a nadie.

Mito #7: Es necesario hacer una implementación avanzada para usar GTM

Falso. Igual que Google Analytics, podemos tener una implementación básica, en la que simplemente ponemos un pedazo de código y ya empezamos a recibir datos. Aun así, ésta no es mi recomendación, ya que nos estamos quedando en una fase muy embrionaria de todo lo que podríamos hacer con GTM si lo tenemos implementado debidamente, utilizando la variable DataLayer para informar de todos los datos necesarios.

Mito #8: GTM es una herramienta de tag management avanzada

Falso. Aunque tiene funcionalidades muy avanzadas, hay herramientas de tag management mucho más avanzadas y que te ofrecen muchas más funcionalidades como es la desduplicación de CPA, el control de las cookies o la elección del orden en el que se ejecutan los scripts. Para muchas empresas todo esto no será necesario y con GTM tendrán suficiente, pero si tu empresa necesita alguna de éstas funcionalidades, es mejor mirarse otras herramientas como OpenTag o Tagman.

Mito #9: Con GTM tus datos están mas seguros

Falso. Al igual que con GA, si se cae GTM adiós a tus datos. Al no tener un SLA firmado (el SLA sólo está disponible en Google Analytics Premium), muchas compañías pueden echarse atrás a la hora de su implementación. Además GTM también recolecta tus datos para usarlos para compartirlos con otras herramientas de Google. Este mito ha sido sugerido por Natzir.

Mito #10: Puedo usar GTM para implementar tags en cualquier lugar

Falso. Actualmente GTM está diseñado sólo para añadir tags en páginas web. Si se quiere incluir tags en aplicaciones móviles es mejor utilizar otros tagmanagers como Tealium o Ensighten. Este mito ha sido sugerido por Natzir.

¿Más mitos?

No quiero que este post se quede así. Esto es una pequeña recopilación de dudas que han surgido a personas/empresas de mi entorno, pero seguro que hay muchas más, por lo que si tenéis alguna duda sobre Google Tag Manager, aprovechad los comentarios y ampliaremos el post con más mitos

10 mitos sobre Google Tag Manager es un post de Trucos Google Analytics.

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Ahora toca pensar en cómo nos van a afectar esos cambios. ¿Cómo van a alternar nuestro trabajo de analistas?

¿Qué podemos esperar de bueno y de malo? ¿Listos? ¡Empezamos!

Universal Analytics

Universal Analytics es la noticia más importante de todo el Summit de este año. ¿Qué es exactamente? Pues en dos palabras significa cambiar el paradigma de la herramienta – enfocarla en usuario, hacer su seguimiento a través de diferentes canales / dispositivos e incorporar datos externos sobre él, como por ejemplo, una compra offline.

¿Qué beneficios tiene esto? Pues, hay muchos y muy importantes. Vamos a poder:

• Entender cuál es la convergencia de negocio offline y online
• Analizar cómo y por qué los usuarios se convierten en usuarios fieles
• Saber qué hacen los usuarios en cada canal, cómo los canales afectan la conversión final, y de ahí diseñar una estrategia de marketing más eficaz
• Segmentar los usuarios según los datos de nuestro CRM y cruzarlo con su actividad online para conocerlos aún mejor. En la versión gratuita de Google Analytics vamos a disponer de 20 Custom Dimensions (equivalente de Variables Personalizadas)

Para la mayoría de nosotros Universal Analytics no va a suponer un gran cambio a nivel de implementación si no vamos a integrar datos externos con Google Analytics. Sin embargo, en cuánto a las métricas, análisis de informes y toma de decisiones – es un giro de 180 grados. Ya que el análisis no se centra en una visita, sino en un usuario. Si queréis saber más detalles sobre el funcionamiento de Universal Analytics os recomiendo el post Universal Analytics: The Next Generation of Google Analytics de Justin Cutroni.

Modelos de atribución

La siguiente gran novedad son los modelos de atribución de campañas. Hasta ahora sólo disponibles para las cuentas de Google Analytics Premium. ¿Qué hacen? Nos permiten comparar las campañas según diferentes tipos de atribución. Ahora mismo Google Analytics atribuye cada conversión a la última fuente de entrada (excepto el tráfico directo). ¿Pero si asignamos la conversión a cada fuente que interactuó, qué vamos a obtener? ¿Y si aplicamos un modelo que asigna un valor más alto a las fuentes que intervinieron más cerca de la conversión? Hay posibilidades infinitas y todo esto podemos verlo para los últimos 90 días.

¿Cómo nos van a ayudar los modelos de atribución?

• Distribuir mejor los recursos en diferentes canales / campañas
• Mejorar el rendimiento y eficacia de las acciones del departamento de marketing
• Analizar diferentes productos / campañas / tipos de usuarios para saber qué enfoque es el más adecuado para cada caso

¿Os estáis muriendo de ganas de probarlo? Apúntados a la lista para estar entre los primeros que tienen acceso a estos modelos.

Importar Costes

Gracias al uso de cost data import API, podremos tener (por fin) datos más completos sobre el rendimiento de las campañas. Importando los costes de campañas se podrá calcular su ROI en la herramienta. Y creo que no hace falta explicar nada más. Los departamentos de marketing estarán encantados (hasta que vean los resultados)

Si queréis profundizar en el tema, os recomiendo el blog oficial de Google Analytics os explican cómo importar estos datos.

Customer Lifetime Value (CLV)

• Valorar segmentos o todos los usuarios
• Decidir cuánto gastar en captación de un segmento determinado
• Decidir cuánto gastar en fidelización de usuarios
• Clasificar los clientes
• Medir el éxito de acciones de marketing

Sección de Captación

La sección de Fuentes de tráfico cambiará de nombre y se llamará la sección de captación. ¿Por qué? Porque habrá más enfoque en los resultados, en cómo las diferentes fuentes consiguen captar el usuario y hacerlo interactuar con el site y comprar.

La nueva representación de estos informes encaja con lo que lleva evangelizando Avinash Kaushik desde hace tiempo: Captación – Engagement – Conversiones.

Además nos ofrecerá la posibilidad de agrupar las fuentes, tal y como lo permiten ahora Multi-channel Groupings. Es decir, podremos agrupar por ejemplo todos los afiliados bajo un grupo de “Afiliados”, o cualquier referral desde yahoo.mail como “emailing”, etc. Esto significa un análisis mucho más ágil y rápido.

Seguimiento de apps de móvil

Google Analytics Premium en España en 2013

Y por fin, la gran noticia – ¡tendremos Google Analytics Premium en España en 2013! Si todavía no sabéis muy bien qué beneficios os puede aportar el cambio para la versión de pago, os dejo este post: Ya es oficial: Google Analytics Premium!

Hemos cubierto los cambios más importantes, pero habrán más y os iremos contando a lo largo de tiempo sobre cada novedad del señor Google. ¡Seguid con nosotros!

Novedades sobre Google Analytics directamente desde Mountain View es un post de Trucos Google Analytics.

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