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Jueves, 08 de mayo de 2014.

Capturar campañas internas en Google Analytics

Creo que a estas alturas es difícil encontrar empresas o negocios que no sepan etiquetar sus campañas de captación de tráfico (otro tema es que siempre lo hagan bien). Esto era algo muy común hace solo unos pocos años pero a día de hoy hay pocos que no comprendan como usar las campañas de analytics para poder examinar el comportamiento y la conversión de los distintos canales por los que se provoca intencionadamente el tráfico.

Sin duda los modelos van evolucionando y ahora el bloqueo suele existir en el análisis dentro de la web y no tanto en la adquisición o conversión que están ya bastante asumidos en la mayor parte de negocios online. Y dentro de este análisis hoy quisiera hablaros de un tema que siempre veo que se presta a confusión: Las campañas Internas. Estos banners o mensajes que en una web (sobretodo en una web muy activa) podemos ir lanzando al usuario a medida que navega. Nuestro querido usuario se puede ver así impactado no solo por nuestro contenido o por publicidad de terceros (adsense, dfp, etc.) sino que podemos querer dirigirle hacia puntos concretos del site o dejarle claras nuestra ventajas y ofertas. Para ello mucha gente más que contendidos usa sistemas semejantes a la publicidad gráfica o incluso se mezcla la "autopromo" entre los banners de algún adservice.

Las ventajas de realizar este tipo de acciones son obvias: impactamos al usuario en el lugar preciso que escogemos y si todo va bien le dirigimos hacia nuestros intereses. El problema viene luego, cuando queremos saber qué ha pasado. Ya tenemos nuestras campañas internas en nuestro site y viene el siguiente paso: quiero saber qué hacen los usuarios que las usan. ¿Realmente sirven a mi propósito? ¿En qué medida? ¿Qué campañas funcionan mejor con mis usuarios? ¿Donde tienen un mayor impacto? ¿Qué mensajes mejoran más mi conversión?

Veamos si podemos dar respuesta a todo esto...

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Martes, 08 de abril de 2014.

Perfiles de Comportamiento en Google Tag Manager

Hace no demasiado escribí un post sobre como analizar los perfiles de comportamiento de los usuarios con google Analytics. Un sistema que con código propio nos permite clasificar nuestro tráfico dependiendo de las acciones que realiza el usuario durante su visita.

Desde que lo escribí varias han sido las personas que me han preguntado vía comentarios, twitter o email como adaptar este sistema al versatil sistema de Google Tag Manager. Ese es un tema que tenía que ser sencillo pero que requería un código distinto al que presenté en el post inicial, principalmente porque GTM (Google Tag Manager) no permite lanzar ordenes javascript cuando queramos sino que necesita que todo quede bajo su sistema de macros, reglas y etiquetas.

Así pues aquí os presento la solución para el etiquetado de perfiles de comportamiento con Google Tag Manager.

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Lunes, 13 de enero de 2014.

Analisis avanzado de Embudos de conversión

Creo que hay pocos analistas webs y profesionales del marketing online en general que no estén totalmente enamorados de los embudos de conversión. Pocas herramientas son tan claras y efectivas a la hora de mejorar nuestras conversiones en la web. Las visitas llegan a nuestra web, entran en el embudo y, poco a poco, van perdiéndose a medida que avanzan por el mismo hasta que consiguen el objetivo. Sí, los embudos de conversión son geniales para detectar problemas de conversión y mejor aún: solucionarlos.

Pero la realidad es que los embudos de conversión no son herramientas que hagan magia. Muchas personas los usan, sí, pero una vez los tenemos definidos y configurados pocos son los que son capaces de entender los problemas que se les están mostrando y menos aún como solucionarlos. Tendemos a buscar la solución fácil, quedarnos con el dato que nos aparece en pantalla y sacar conclusiones que una gran cantidad de veces tienen mucho más de suposición que de análisis real de los datos. Y esto es porque el embudo en sí es solo el principio, una vez empezamos a ver como se comportan los usuarios en el mismo llega la hora de analizar cada uno de sus pasos.

embudo-distribución-de-medios

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Martes, 07 de enero de 2014.

Las dimensiones de agrupación de Google Analytics: Canales y Agrupaciones de contenido

En los últimos meses hemos visto como Google Analytics está haciendo un esfuerzo extraordinario para permitirnos mejorar nuestros análisis más complejos. Entre los lanzamientos de herramientas más espectaculares como los segmentos basados en el usuario y las carga de dimensiones ampliadas han aparecido dos opciones muy sencillas y que nos aportan un potencial brutal para hacer realmente nuestros los informes disponibles de analytics: Los canales y las agrupaciones de contenido. Ambos recursos suponen una nueva forma por la que trabajar con nuestros datos evitando las dimensiones por defecto en las que Analytics nos suele segmentar el tráfico y creando así una nuevas dimensiones mucho más personales y orientadas a nuestro negocio real y los interéses reales de análisis que tengamos.

A día de hoy existen 2 de estos tipos de dimensiones: Las "Agrupaciones de Canales" y las "Agrupaciones de contenido". Ambas son muy parecidas y se diferencian principalmente en que mientras que las Agrupaciones de Canales nos van a permitir trabajar a nivel de visita con las dimensiones de adquisición (medios, fuentes, campañas, etc.), las agrupaciones de contenido harán lo propio con las propias páginas vistas por las que pasan los usuarios en sus visitas (hit a hit). Así pues son una misma solución aplicada a dos ámbitos distintos de nuestro tráfico. En ambos casos se trata de lo mismo: Seremos nosotros los que vamos a poder poner nombre y definir las reglas por las que se crean estas nuevas y potentes dimensiones de tráfico y así nos acercaremos a los análisis a medida que hasta ahora requerían si o sí de usar la API de Google Analytics.

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Miércoles, 04 de diciembre de 2013.

Análisis de Perfiles de Comportamiento con Google Analytics

Cómo veréis los que soléis leer este blog, últimamente me ha dado por el análisis del comportamiento del usuario. Quizás una de las partes que la analítica que más veces se obvia o se resuelve con uno o dos indicadores vagos. Llevamos ya un par de posts sobre el tema: para ver como analizar a nuestra medida los flujos de páginas del usuario y los recursos de navegación que utilizan. Hoy vamos a ir con algo un poco más global y conceptual: El seguimiento de perfiles de Comportamiento.

Cuando analizamos a los usuarios que navegan por nuestro site una buena opción siempre es clasificarlos según las acciones que realizan en el mismo y así acercarnos a la analítica de personas o perfiles todo lo posible (siempre teniendo en cuenta las limitaciones de una herramienta cuantitativa). Aquí podemos llegar a imaginar distintos tipos de usuarios pero por lo general solo resolvemos a los más sencillos: visitas, rebotes, visitas a página de producto, visitas que convierten, etc. Aun a sabiendas de que nuestros usuarios merecen una clasificación mejor (podemos hilar mucho más fino), no solemos llevarla a cabo por lo complejo que puede resultar medir algunos perfiles. Pero ¿quien no quisiera poder sacar de Google Analytics directamente a todos sus usuarios clasificados según su comportamiento?

Hoy vamos a ver una forma de resolver esta clasificación por perfiles de comportamiento de los usuarios que nos permita disponer de ellos como variables o dimensiones personalizadas en Google Analytics...

prefildecomportamiento

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