analitica web

Usar las Campañas de Google Analytics es en realidad bastante simple: añadimos unas variables a nuestra url en los medios que pagamos y ya está. Pero el cambio llegó un poco tarde y muchas empresas ya usaban sus propios sistemas para identificar el tráfico entrante. Por suerte (o por imitación más bien) la mayoría de estos sistemas también se realizaban mediante una variable extra en la url pero cada empresa recoge los datos como le interesa y con distintas organizaciones.

Imaginemos una situación: usamos ya nuestro propio sistema de campañas y como no, queremos aprovecharnos de Google Analytics para trackear todos los datos de las mismas. Imaginemos que por el motivo que sea nos es imposible cambiar el sistema que usamos para adaptarnos. Bueno, no pasa nada, Google Analytics nos permite indicar el nombre de la variable de la que sacar la campaña. Pero Google Analytics tiene 5 variables de campaña, ¿qué pasa si nosotros solo usamos una variable?

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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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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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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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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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