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Jueves, 24 d octubre d 2013.

Metodología de configuración avanzada de Google Analytics: La matriz de implemetación de Google Analytics

Llevo ya unos años haciendo implementaciones orientadas a negocio de Google Analytics. Ya sabéis, Google Analytics por defecto es fácil de instalar: un corta y pega y listos, pero cuando empezamos a orientarlo hacia nuestro verdadero negocio empezamos a necesitar nuevos datos, que sean mucho más cercanos a nuestra realidad empresarial que los datos técnicos y genéricos que se nos muestran en los informes por defecto de Analytics. Necesitamos nutrir la herramienta de datos extra: lanzar eventos, ecommerce, manipular URLs, etc. Y todo persiguiendo un objetivo simple: Que Google Analytics nos sirva como herramienta para medir nuestro negocio y no solo nuestra web.

En un principio todo suena bien, es un servicio fácil de explicar y con grandes ventajas para cualquier empresa o negocio. Pero es cuando te pones manos a la obra y empiezas a impartirlo cuando te das cuenta de que necesitas seguir una metodología clara para llevar a buen puerto este tipo de proyectos. No se trata simplemente de hacer un par de añadidos de código, un par de segmentos y un par de informes personalizados. Eso lo sabe hacer todo el mundo. El problema está en que si quieres realmente sacar partido a un negocio, tienes que ir de la mano de aquellos que conocen dicho negocio mucho mejor que tu y conseguir transformar sus inquietudes en respuestas y la actividad de los usuarios en información comprensible y dentro de sus esquemas de seguimiento de los resultados.

En este post, quería compartir mi experiencia en este sentido y dejar clara la metodología que llevo ya usando un par de años con buenos resultados y yo diría que clientes satisfechos. Se trata solo de un mapa y alguna técnica, donde ubicar todo el trabajo a realizar. Ni que decir que esta no es "LA forma" de hacer las cosas sino "una forma" como cualquier otra: la que yo uso.

fases-analytics-avanzado


La implementación de Google Analytics debe seguir unas fases. Desde fuera parece que este proceso vaya a ser algo trivial y sencillo, pero siempre acaba sorprendiendo. Cuando empezamos a avanzar y ver más y más detalles que deben contemplarse para exprimir todo el jugo posible a la herramienta es cuando la cosa se vuelve compleja y difícil de controlar.

Así pues os presento varias fases en el tiempo que nos pueden ayudar a separar el trabajo y organizarlo de forma mucho más comprensible tanto para nosotros como para el cliente o responsable final del site:

  • 1. Revisión de la actual instalación de Google Analytics: Ver que hay ya hecho, por qué y que problemas e informaciones incorrectas se tienen ahora.
  • 2. Definición de Objetivos y KPI's de Negocio: Antes de proponer nada es esencial sentar las bases de como se mueve el negocio y qué es importante medir
  • 3. Definición de necesidades de implementación: A partir de los objetivos surgen detalles e informaciones que querremos conocer
  • 4. Nuevo código de captura de Google Analytics: Todo dato que Analytics no capture por si solo habrá que introducírselo mediante código por lo que las implementaciones profesionales suelen incoporar códigos mucho más complejos que el corta y pega tradicional
  • 5. Configuración de la interfaz de Google Analytics: Con toda la información ya bien capturada pasamos a configurar perfiles, segmentos, informes, dashboards, etc.

Veamos con más detenimiento estas fases:

Revisión de la actual instalación de Google Analytics

Lo primero que hay que hacer es examinar lo que ya hay y entender porque está ahí. Revisar el histórico de datos capturados, Objetivos, filtros e informes creados, sistema de cuentas y perfiles usados, muestreo que se obtiene para distintas solicitudes, capacidad de creación de objetivos, eventos, sistema de URLs, etc. Todos esos detalles nos darán una idea del histórico de la cuenta, sus puntos fuertes y sus deficiencias.

Suele tratarse de información bastante técnica pero que es necesario explicar al responsable porque suele matizar mucho lo que el creía que era hasta ahora su negocio. Siempre se detectan cosas raras: Páginas mal capturadas, muestreos demasiado altos, eventos que no se lanzan, perfiles que no filtran todo lo que se espera, datos que no deberían haberse capturado, segmentaciones o informes que no muestran lo que se supone que muestran, objetivos o embudos poco realistas, etc. Siempre pasa algo y debemos conocerlo antes de avanzar...

Definición de Objetivos y KPI's de negocio

De esto veréis muchas cosas escritas por la red y no me pienso extender demasiado. Para mi en este punto primero hay que atacar lo obvio: entender el negocio y qué métricas son las adecuadas para seguir su evolución. Aquí el criterio SMART es el más sencillo y seguro de aplicar y al que yo aplico además la norma de:

"Te sobran KPI's si es posible explicar tu negocio obviando algunos de tu lista, y te faltan si la dirección de tu negocio pudiese cambiar sin alterar esos KPI's que contemplas".

Esto es básico, no podemos trabajar sin KPI's ni objetivos aunque también es importante no quedarse en una simple definición de objetivos y creer que lo hemos resuelto todo...

Igual de importante en este momento es también estipular nuestra forma de organizar estos objetivos para que quede claro que buscamos en cada uno de ellos. Para esto yo aplico tres criterios que unidos nos darán una idea del ámbito global de nuestra implementación:

  • El foco de analítica:
    Un negocio no siempre trabaja en una única línea de objetivos (muchas veces si, pero no siempre) por lo que dependiendo de como enfoquemos el negocio (hacia la venta, hacia la marca, hacia el uso herramientas en la web, etc.) pueden surgir conjuntos de objetivos muy distintos. Muchas veces nos empeñamos en unirlo todo y acabamos en incongruencias que miden objetivos que no pueden avanzar simultaneamente (por ejemplo: branding y resultados suelen anularse parcialmente uno a otro). Revisa tus KPI's y objetivos y define realmetne para que foco del análisis es cada uno de ellos.
  • La clasificación de tipologías de objetivos
    Aquí la mayoría de webs acaban usando la metodología Nokia que separa los tipos de objetivos en fases: adquisición, engage, conversión y retención. Es sencilla, útil y comprensible lo que la hace ideal para empezar a trabajar. Pero no es la única y dependiendo de la web y de la información que podamos abarcar con nuestras fuentes de datos pueden surgir nuevas fases o usar modelos totalmente distintos. Pero no liemos la cosa y dejémoslo solo en que hay que crear tipologías de objetivos para terminar de entender que pasa con nuestros usuarios.
  • Las secciones de la web
    Y no me refiero a las del menú, sino a diferenciaciones entre el formato de páginas y el tipo de conversión que puede haber en la web. En un primer vistazo podemos ver por ejemplo que estamos tratando con un ecommerce y estipular los típicos valores de ecommerce (ingresos, gasto, ROI, etc.) como KPI's de la web. Sin embargo cuando aterrizamos estos KPI's es cuando veremos que en una misma web puede hacer formas distintas de trabajar y convertir. Un ejemplo sencillo sería ver que nuestro ecommerce para productos superiores a 300€ solo ofrece dejar el contacto y no comprar online o que dependiendo del país del usuario se ofrezcan procesos distintos de compra. Otros tipos de webs pueden capturar leads de forma distinta en distintas secciones o simplemete ofrecer distintos tipos de acciones al usuario. Al final no todo tiene porque estar resuelto en una única vía: Cada web se ha resuelto de forma distinta y para cada sección de la mimsa en su momento se tomaron decisiones distintas que tu no estás para discutir en este momento.

Bajo estos tres prismas y al unirlos entre si es cuando la cosa empieza a cobrar sentido. Sin embargo también es el momento en el cual llegamos a una complejidad en la cual la comunicación de lo que estás haciendo y buscando resolver se vuelve realmente difícil. Hasta ahora podíamos explicar a nuestros clientes cada objetivo y criterio seguido. De echo podemos seguir haciéndolo, pero el detalle suele ser tan grande que la visión de conjunto se pierde con mucha facilidad... Es un momento difícil donde tus capacidades de comunicación y sintetización son muy importantes.

Definición de necesidades de implementación

En este punto es en el que por fin vamos a llevar todas nuestras necesidades a la web. Analizaremos qué datos de los que necesitamos nos va a aportar Google analytics por defecto y cuales debemos conseguir mediante implementaciones de código o configuraciones a medida de la herramienta.

Si antes decíamos que la situación era compleja de explicar en este punto se vuelve aun más compleja: Al final definiremos los segmentos esenciales que necesitaremos para trabajar todas estas informaciones que requerimos recuperar. No solo querré saber cuantas ventas he conseguido (que pueden ser la base de un KPI muy típico) sino que seguramanete querré poder segmentarlas por tipología de producto, por la campaña desde la que entraron los usuarios a la web, por acciones que hizo el usuario antes de comprar, por número de visitas que necesitó, etc. Todo eso hay que tenerlo previsto y definirlo para que luego no haya sorpresas y nos encontremos con que no podemos hacer una segmentación que necesitamos por no haberla previsto en la implementación.

Aquí lo lo general cada analista usa su sistema y se termina por realizar esta fase en solitario (sin participación del cliente o responsable) lo cual creo que es un grave error. En esta fase vamos a tener que negociar: la analítica no es perfecta y todo lo que definimos sobre el papel no siempre cuadra al llevarlo a la implementación. Es el responsable de la web quien debe ayudarnos a saber si el tipo de métricas que finalmente alcancemos cumplirán con los objetivos que nos habíamos propuesto. Por ese motivo tenemos la necesidad de poder explicar todas las definiciones que hemos realizado y lo que significa llevarlas a cabo plasmándolas en un documento.

Recordemos que tiene que ser un documento que contemple:

  • KPI's
  • Microobjetivos
  • Segmentaciones
  • Por distintos Focos de análisis
  • Clasificados en su tipología adecuada
  • Y adecuados, en cada caso a cada sección de la web que encontremos

Para ello yo llevo algo más de año y medio usando una matriz que una todos estos criterios y acabe contemplando todos los detalles que vamos a querer medir en la web (ya no KPI's sino detalles concretos).

La matriz de objetivos, segmentos y detalles

Básicamente tenemos que conseguir realizar una tabla que contemple todas estas clasificaciones. Para ello nos ayudamos de nuestro amigo Excel, que no es una herramienta para hacer tablas bonitas pero que al estar en un entorno de celdas simplifica mucho el trabajo.

En él vamos a crear una hoja por cada foco de análisis en el que estemos trabajando. Sí, ni excel ni nuestra cabeza saben trabajar con tablas de 3 dimensiones por lo que deberemos separar en hojas esta clasificación.

Luego para cada foco definiremos de forma ordenada en uno de los ejes (yo uso el Y) los siguientes criterios:

  • Nombre del Objetivo/segmento/microobjetivo a medir: Este nos servirá para unificar un mismo dato entre Focos y Secciones
  • Tipología de la que forma parte. Si usamos Nokia: Adquisición, Engage, Conversión y Retención
  • Y tipo de elemento que es: Métrica, Segmento, Detalles puntuales)

Con este Eje definido, ya solo nos queda observar las distintas secciones en el eje X de nuestra tabla. Si solo tenemos una sección para ese foco pues solo ocuparemos una columna de datos.

En los cruces de ambos ejes lo que haremos será indicar cual es el dato de analytics o acción del usuario (medible con datos de analytics) que tiene que cumplirse para obtener ese dato.

matriz_implementacion_google_analytics

Este es el diseño de matriz que yo uso, pero en realidad el diseño no es importante, lo interesante realmente es poder comprimir en un único documento todos estos datos que necesitamos de forma clara y bien clasificada. Dicho esto, si quieres partir de la misma matriz que yo aquí te dejo un archivo Excel con el diseño para que lo uses como base, pero no esperes gran cosa, es solo diseño y colorines en Excel: Descargar diseño de matriz en Excel

Este tipo de matrices terminará facilitando 2 cosas. Por un lado dispondremos de una herramienta de comunicación con el cliente bastante comprensible: ahora ya sabe que proponemos medir y segmentar, además todos esos detallitos que siempre nos piden aunque estén fuera de objetivos quedarán contemplados. Por otro ahora quedan claros todos los datos que necesitamos y por tanto, solo repasando la lista podremos detallar que acciones tendremos que realizar en Google Analytics o en su código de captura para hacerlos realidad.

Código de captura de datos

Con el detalle ya comprendido y entendidas la necesidades que tenemos lo que nos queda es crear un documento técnico que explique paso a paso como debe ser el código de Google Analytics. Por lo general este documento contendrá:

  • Código básico a implementar en todas las páginas con los hacks oportunos
  • Código especial para ciertas páginas: 404, productos, proceso de compra, etc.
  • Generación de variables o dimensiones personalizadas
  • Generación de eventos automáticos: basados en html
  • Generación de eventos detallados: a añadir manualmente a procesos JS que ya existen
  • Alteración de URL's a capturar (si es que son necesarias)

No voy a entrar en más detalle pues formas de crear este documento hay miles. Solo voy a destacar que no se trata solo de una entrega sino que tras esta hace falta una validación de que los datos se capturan como esperabamos.

Configuración de la Interfaz de Google Analytics

La parte más importante será la que termine de redondearlo todo y darle sentido. Una vez tenemos todos los datos que queríamos deberemos hacer realidad los KPI's que habiamos definido, los microobjetivos y sacar provecho a cada segmentación propuesta. Para ello no tendremos más remedio que definir:

  • Pefiles con sus filtros (donde las secciones y focos de análisis nos serán muy utiles
  • Objetivos a medir en cada perfil, bien clasificados
  • Segmentos avanzazados
  • Posiblemente Alertas para destacar eventos importantes
  • Dashboards para sacar primeras impresiones (que poco útiles en GA pero hay que hacerlo)
  • Y lo más importante: Informes personalizados, bien organizados que permitan el acceso a toda la información contemplada

En este punto y dado que no puedo ponerme a explicar en un post como se realizan todos estos procesos simplemente destacar que no debemos volvernos locos. Los perfiles y Objetivos deben estar perfectamente definidos desde un principio pero el resto de la configuración, al acceder a los datos que ya se estarán capturando, podrá ir mejorándose con el tiempo y adaptándose cada vez más hacia el negocio.

Debemos cumplir los basicos que hemos prometido y hacer realidad que esa cuenta de Google Analytics ahora pueda medir el negocio de la web, pero no debemos sacar partido a cada dato individual que hemos introducido en analytics solo porque se pueda hacer. Al final un exceso de información te lleva a la desinformación por lo que no hay que crear 200 informes personalizados que sabemos que nadie va a mirar.

Conclusión

Llevar una metodología clara nos puede facilitar mucho las cosas. Nos obliga a pasar siempre por distintos estadios y a cerrar fases.

Para mi, pasar a una metodología clara supuso mejorar mucho la comunicación con los clientes y hacerles más participes de lo que realmente queríamos medir. Luego cada cliente es un mundo y los hay que quieren que avances por tu cuenta y los que quieren entender cada detalle, pero creo que para todos es de enorme ayuda entender siempre en que parte del proceso se encuentran y qué estas haciendo y vas a hacer realmente.

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4 Comentarios para “Metodología de configuración avanzada de Google Analytics: La matriz de implemetación de Google Analytics”

  1. Carlos dice:

    Interesante y muy completo, la verdad que se agradece ver artículos así... que no vayan sólo orientados a la creación de contenido, sino que sean realmente válidos y aporten un valor. Un saludo

  2. José Manuel dice:

    Muy instructivo tu post!!! (como siempre)
    Gracias Iñaki!

  3. German dice:

    Muy buen post!
    Muy informativo y útil, es verdad como dice Carlos, aporta un valor más allá y sobre todo que de Analytics en español hay poca información de utilidad.
    Saludos

  4. Dania dice:

    Genial!!!!

    Gracias mil, Iñaki.

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