Viernes, 20 de Noviembre de 2009.
Acabo de leer un artículo que me ha encantado y que recomiendo a todo aquel que le guste la analítica web. Escrito por Pere Rovira, nos habla de las grandes carencias que tienen los sistemas de analítica web más comunes, cuando se encuentran con usuarios con solo una página vista.
Dejando a un lado los trucos que hacen los sistemas de analítica web sobre el tiempo que pasan los usuarios en la web, que son un verdadero engaño una vez los conoces (y que darían para varios posts), me ha servido para descubrir un truco con el que podemos obligar a Google Analytics a marcar que un usuario no debe contarlo como un rebote.
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Miércoles, 18 de Noviembre de 2009.
Los llamados KPI (Key Performance Indicators) son unidades de medida que usamos para cuantificar aspectos del trabajo o de la evolución en marketing online que directamente no son tan visibles. Al establecerlos y tenerlos en cuenta continuamente entre nuestros datos nos permiten controlar aspectos del negocio que de otra forma seguramente se nos escaparían.
En cada empresa los KPI son un mundo distinto. Podemos partir de medir unidades sencillas como son el número de visitas, el ratio de conversión o de abandonos, etc. o llegar a complejas filosofías sobre que es lo que aporta valor a nuestro trabajo y que no.
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Martes, 17 de Noviembre de 2009.
Hace ya un tiempo hablé en este blog sobre como usar las campañas de Google Analytics. Básicamente se trata de añadir a las urls una serie de parámetros extra (fuente, medio, nombre de la campaña, etc.) para que Google Analytics detecte la entrada como una campaña concreta y no cualquier tipo de link.
Comentaba en ese mismo post que el único problema que tenía este sistema es que obligaba a indicar las campañas en las urls y que si no usabas al menos "fuente", "medio" y "campaña" no se captaban bien los datos. El segundo problema queda resuelto rellenando las partes que no vayamos a usar con cualquier tag ("undefined" por ejemplo) pero el primero sólo puede ser salvado con el uso de javascript y echando mano de la Google Analytics Tracking Api.
Dejé abandonado este tema ahí pero hoy le he dado un par de vueltas y quiero dejar en el blog un detalle de como forzar desde el código de la página (y por tanto desde servidor) la campaña que queremos que Google Analytics entienda.
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Jueves, 17 de Septiembre de 2009.
En el siguiente informe lo que vamos a buscar es saber con certeza cual es la mejor hora para publicar contenidos en nuestras webs. Digamos que tenemos un blog o web de contenidos en el cual tenemos la sospecha de que muchas de las visitas provienen de algún medio en el que los resultados se ordenan cronológicamente y por tanto es importante acertar en la hora de publicación: Google news, Twitter, Facebook, foros, marcadores sociales, etc... Google Analytics, por defecto, no va a darnos esa información así que vamos a requerir de un informe personalizado para sacarla.
Lo que buscamos es un informe que nos divida a los usuarios por la fuente de entrada de forma que no mezclemos a todos los usuarios en un mismo saco. A partir de ahí necesitaremos saber, para cada fuente cuales son las horas en las que más visitas nos aporta ese medio. Hilando fino, también podemos querer saber a horas los usuarios son de mayor calidad y cumplen mejor los objetivos. De esta forma deberíamos llegar a saber cual es el mejor momento para publicar en twitter, para dejar nuestros posts en facebook, para publicar el feed o para intentar hacer un poco de spam en foros de temática parecida a la nuestra.
Para verlo en el caso de un blog o web de contenidos podemos crear un informe como el que sigue.


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Miércoles, 16 de Septiembre de 2009.
Vamos a ver una configuración de los informes personalizados que nos de un poco de información de cara a la potencia SEO de nuestras páginas.
En este informe lo que queremos es poder ver cuales son las páginas en las que entran nuestros usuarios ordenadas por ese mismo valor de forma que prestemos más atención a aquellas que más entradas reciben.
Pero nuestro interés no va a quedar ahí, sino que lo que buscaremos en realidad será, para estas páginas, que keywords han usado los usuarios para llegar a ellas. Con este dato podremos analizar para cada página si realmente estamos posicionándola como es debido. ¿entran los usuarios desde las keywords que nosotros hemos definido? ¿existía una forma mejor de escribir el title para traer tráfico a esa página? ¿hay alguna keyword en especial que por algún motivo provoque abandonos si el usuario aterriza en esa página?
Para tener esa información siempre disponible podemos configurar un informe personalizado con los valores que se indican en la siguiente imagen (que puedes adaptar a tus necesidades, claro).

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