Como ya sabéis Premium es la versión de pago de Google Analytics, lanzada hace más de un año, sus funcionalidades más destacables son:

• Mayor nivel de segmentación: hasta 50 Variables personalizadas ( o 200 Dimensiones/Métricas personalizadas para Universal Analytics)
• Más potencia en el procesamiento de datos, en menos de 4 horas.
• Términos garantizados bajo SLA

Puedes encontrar más información sobre Google Analytics Premium , incluidos otros casos de éxito en www.googleanalyticspremium.es, además también podrás contactar con nosotros a través del formulario que hay en ella.

Os dejo con el caso de éxito de Privalia donde  destacan como principal ventaja, la migración limpia y rápida, una vez tienes implementado Google Analytics Standard no hace falta ningún tag o código nuevo para pasar a Premium, por lo que la migración no produce ningún dolor de cabeza

Además, la curva de aprendizaje de Google Analytics para los equipos de cualquier empresa es mucho más rápida que con otras herramientas, donde se requiere un esfuerzo mucho mayor.

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No obstante, hay veces que nos podemos encontrar con dificultades a la hora de analizar los datos por el desconocimiento de la definición exacta.

Definiciones de métricas y dimensiones en inglés.

Personalmente, me ha pasado con  visitas previas a la transacción.

Siempre desconfiaba, la estaba interpretando mal!

NO representa el número de visitas totales hasta que un usuario ha realizado una transacción, sino el número de visitas transcurridas entre la última campaña y la generación de la transacción.

• Escenario 1

Tráfico de búsqueda orgánico>Tráfico de búsqueda orgánico (+30 minutos)> Transacción

Visitas previas a la transacción:2

• Escenario 2

Adwords (anuncio A)>Campaña (en FB con utm)>Adwords (anuncio B)>Transacción

Visitas previas a la transacción:1

En el escenario 1, he visitado 2 veces la web, Google Analytics ha contabilizado mis dos visitas , porque han pasado más de 30 minutos entre una y otra, pero es la misma campaña (organic), por lo que transcurren 2 visitas previas a la transacción.

En el escenario 2, Analytics contabiliza 3 visitas, ya que he accedido por campañas diferentes. He realizado la transacción  y ésta se ha asignado a la última campaña: anuncio B y previamente había visitado la web a través de un enlace en FB con parámetros utm (una campaña) y a través de un anuncio de Adwords A.

Ha transcurrido una visita entre la campaña de FB y la transacción.

Recordad que por defecto la cookie de campaña expira a los 6 meses ( si quieres modificar la expiración a un mes, totalmente recomendable, puedes ver cómo hacerlo aquí) para interpretar aún mejor la información y que el tráfico direct y referral limpio (sin parámetros utm) no sobrescriben la campaña anterior.

¿y  días previos a la transacción?

Pues exactamente el mismo comportamiento.

El número de días que transcurren entre la transacción y la campaña que generó la conversión.

Por eso los informes de embudos multicanal nos proporcionan info tan valiosa, porque ahí si vamos a poder tener the whole picture del ciclo de compra.

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A día de hoy, la mayoría de los límites continúan siendo los mismos, pero se han añadido nuevas funcionalidades con Universal Analytics, como dimensiones y métricas personalizadas que también tienen límites, así que hemos decidido poner la antigua tabla en un formato más bonito y mucho más práctico para el trabajo diario, en una  cheat sheet de Cheatography.

Junto con las 3 que ya hay creadas de Expresiones Regulares, Cookies y Parámetros UTM de Google Analytics, se convierten en un material imprescindible para tener siempre a mano.

• Google Analytics Cookies
• Google Analytics Regex
• Google Analytics UTM Parameters
• Google Analytics Limits

Si conocéis algún límite más o tenéis algún comentario al respecto, podéis dejarnos un comentario o enviar un email a info@wattproject.com y mejoraremos la tabla entre todos

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Universal Analytics

¿qué os parece poder hablar de usuarios de verdad? Imaginad el nuevo mundo que se abre ante nosotros

A través de un nuevo protocolo de medición, definiremos cómo envíamos a Google Analytics la información desde cualquier sistema o dispositivo, de esta forma podremos trackear conversiones offline, enviando información por ejemplo desde sistemas de call center y lo que es más importante dejaremos de trackear solamente websites, para centrarnos en el usuario.

¿Cómo funciona Universal Analytics?

La manera de identificar a los usuarios es sencilla, no podemos enviar ningún id que identifique a ese usuario como un nombre, email etc,pero si podremos utilizar por ejemplo el id de usuario que le asigne nuestro CRM.

Este id nos permitirá trackear su actividad a través de diferentes positivos, como por ejemplo: móvil, portátil, tablet, consola de videojuegos,etc. Las cookies desaparecen tal y como las conocemos hoy, se simplifican reduciéndose considerablemente su tamaño. Formato actual:

• _utma 1.1824589967.1346109480.1346113089.134914810.3
• _utmb 1.7.9.1349914922131
• _utmc 1.1346109480.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none)

Nuevo formato de cookie

• _ga=1.1.1824589967.134610

Configuraciones como, session y campaign timeout, customizar las organic search, etc serán ahora configurables desde la propia interfaz.

Dimensiones y métricas personalizadas

Podremos crear nuestras propias dimensiones, digamos que son las nuevas variables personalizadas

Lo haremos a través de código, por lo que seguimos usando el index y el scope, pero se amplía el límite hasta 20 en Standard y 200 en Premium.

Guía de developers sobre dimensiones y métricas personalizadas

Ampliación de dimensiones

Además, de las custom dimensions, podemos enviar a Google Analaytics vía CSV, datos relativos al user-ID que nos permitirá aún más capacidad de segmentación.

Por ejemplo, podremos estudiar comportamientos respecto a la reserva de vacaciones de familias  con hijos frente a las que no los tienen, o los tienen con rangos de edades diferentes.

No olvidemos que de nuevo, el ID que envíamos tiene que cumplir las políticas de privacidad.

¿Qué es para Google info personal identificable?

• Nombre
• Username y Password
• Email
• Detalles tjta credigo
• ID Gubernamental
• Nombre de usuario público

¿qué información sí podemos enviar?

• ID CRM
• Nombre usuario privado
• Clasificación agregada
• Dimensión compartida

Modelos de multiatribución

Hasta ahora esta característica estaba abierta solo a los usuarios de Premium, pero ahora vamos a disfrutarla todos aquí no acaban las novedades, con multiatribución vamos a poder importar los costes de nuestras campañas y poder retroceder hasta 90 días previos a la conversión.

Guía de developers sobre importación de costes de campañas

Segmentos secuenciales

Hasta ahora cuando creamos un segmento,nos devuelve valores que coinciden o no con las condiciones que configuramos sin importar el orden en el que han sucedido. Con la nueva funcionalidad,podremos crear segmentos con condiciones secuenciales,por ejemplo,muestrame las visitas que primero han visto la categoría de bolsos e inmediatamente después la de bolsos,me encanta

Hay más novedades pero confidenciales,que esperamos poder contaros pronto, este próximo año los analistas tenemos nuevos retos implementando y analizando universal analytics, la analítica basada en el usuario de carne y hueso.

¿quieres implementar alguno de estos cambios o más información?Escribenos un email a Info@wattproject.com.

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Hoy vamos a ver paso a paso cómo hacer lo mismo con variables personalizadas.

Imaginemos que tengo este tag dentro de mi WordPress y quiero migrarlo a Google Tag Manager:

En este tag, recojo en dos variables a nivel de página, información de la fecha de publicación y la categoría de la página.

No olvidemos, que dependerá de vuestro CMS/BBDD, cómo traer la información técnicamente.

Lo primero que vamos a hacer es guardar en nuestro código los valores de las variables personalizadas. Lo guardamos en un dataLayer antes del cierre de la etiqueta </head>.


<script>
dataLayer = [{
'pageCategory' : '<?php $category = get_the_category(); echo $category[0]->cat_name;
?>',
'date': '<?php echo get_the_date(); ?>'}];
</script>


Ahora ya podemos empezar con Google Tag Manager. Una vez tenemos nuestra cuenta, el tag de GTM en nuestro <body> y el container creado, vamos a empezar por crear las macros que harán referencia a los valores del dataLayer.

De este modo configuramos dos nuevas  macros de tipo “dataLayer”.
Nombre: el nombre que queramos, intentad que sea identificativo.
Valor:el nombre que hemos dado a la variable dentro del dataLayer

en nuestro ejemplo:

• Macro Name:cat_value ( porque vamos a referenciar el valor de categoría)
• Data Layer Variable Name:pageCategory ( el nombre que le hemos dado a la variable)

Ya tenemos las macro creadas, vayamos a configurar el tag y las rules.

Nuestro tag, será de tipo “Custom HTML”:

Es el tag standard de Google Analytics, más las líneas de variables personalizadas (_setCustomVar), donde hemos referenciado a las macros para que nos devuelvan los valores que están guardados en el dataLayer.

Referenciamos a las macros poniendo el nombre entre curly brackers {{}}

Ejemplo:{{date_value}}

Dentro de la misma configuración del tag HTML, podéis añadir la regla para disparar el tag, recordad que sin reglas no se disparará, en este caso queremos que se dispare en todas las páginas.

Por último, debemos ir a versiones para previsualizar /probar  la versión y posteriormente publicar! Si no publicamos la versión, no habremos hecho nada!

A mí personalmente, siempre me gusta debuggear la petición a Analytics, para lo que suelo utilizar o Fiddler o Httpwatch.

Aquí están los valores enviados:

¿Tienes alguna duda de la configuración de Google Tag Manager? Escríbenos a info@wattproject.com y te ayudaremos!

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Uno de los tags predeterminados que podemos utilizar de forma sencilla con GTM es el estándar de Google Analytics, en este post vamos a explicar cómo podemos añadir el tag de ecommerce  de Google Analytics.

¿Cómo implementamos el tag de Ecommerce con Google Tag Manager?

Primero, debemos entender el concepto de “Data Layer“.

El Data Layer es un objeto que contiene toda la información que queremos pasar a Google Tag Manager.

Es decir, debemos poner la información de ecommerce en algún lugar donde sea accesible para GTM , esto lo conseguimos poniendo la info en un Data Layer.

A continuación tenemos que “extraer” esta información del Data Layer y ponerla en el tag de comercio electrónico utilizando la opción de GTM “HTML personalizado” o “Custom HTML” que referenciará a las partes de ecommerce del data layer.

Estas son los nombres de variables sugeridas para utilizar en el Data Layer.

Es decir, podemos introducir en el data Layer información sobre las transacciones de comercio electrónico, para que el tag customizado de HTML recoja la información y se pueda disparar mediante una regla sólo en las páginas de confirmación.

También tenemos la opción de añadir el tag de eCommerce vía un tag HTML personalizado, pero habrá que ver particularmente cada caso, para saber que es más conveniente.

Os dejo información adicional:

Guía de developers de Google Tag Manager:https://developers.google.com/tag-manager/devguide

Uso del Data Layer:https://developers.google.com/tag-manager/devguide#datalayer

Si quieres que te ayudemos a configurar en tu web Google Tag Manager, no dudes en contactarnos en info@wattproject.com

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