google analytics

Aquí estamos de nuevo, intentando sacar partido a las últimas herramientas de la Suite de Google Analytics. El otro día hicimos una pequeña introducción a Google Data Studio y vimos como trabajar con la herramienta y las posibilidades que nos ofrece sin entrar demasiado en casos prácitocs.

Hoy haremos todo lo contrario, daremos por conocida la herramienta (por lo que si no leíste el post que decía en el párrafo anterior sólo tienes que hacer click en el link superior) e iremos a realizar uno de los trabajos que seguramente van a ser más comunes para la mayoría de usuarios: Crear un dashboard basado en datos de Google Analytics.

• Veremos cómo es la conexión con Google Analytics. Su complejidad, posibilidades y limitaciones
• Cómo crear fácilmente nuestros primeros dashboards básicos
• Qué posibilidades si tenemos de filtrado y dinamismo en nuestros dashboards
• Los problemas a los que nos vamos a enfrentar para sacar los datos que queremos
• Y cómo solucionar el mayor de estos problemas: Los segmentos

Todo en un solo post e intentando no resultar ni demasiado técnico ni demasiado pesado. Espero que os guste.

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Llega el verano y a la gente le aumentan las ganas de leer... O eso se dice, quizás se refiera a novelas y demás literatura para evadirse, pero por si acaso he pensado en prepara una serie post de los chulos para explicaros algunas cosas en las que estamos trabajando actualmente.

En esta serie de posts hablaremos del análisis a nivel de usuario. Es decir, acercándonos lo máximo posible a las personas reales y no quedándonos solo en páginas o sesiones sueltas. Un paso difícil de dar, no vamos a negarlo, pero que hace más reales todas las conclusiones que obtenemos de la analítica.

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Este post lleva ya mucho tiempo entre los borradores y nunca me daba por publicarlo hasta que el otro día @jrosell me animó por twitter a darle un poco de caña.

Lo que os traigo es una recopilación de 15 filtros avanzados de Google Analytics. No se trata de los típicos filtros de excluir por IP o por carpeta sino cosas un poco más complejas. Los filtros de GA son asombrosos pues nos permiten actuar en el momento en el que se captura un dato para recogerlo, desecharlo o cambiar parte de su configuración por otra. Esto bien aplicado y conociendo un poco las tripas de GA nos permite hacer bastantes cambios sin tener porque acceder al código javascript.

Sin duda estos filtros se han vuelto menos ponentes desde la aparición de GTM pues ahora resulta a veces más práctico cambiar ahí las cosas, pero siguen siendo muy útiles por dos motivos principales: por un lado son muy rápidos de implementar, se rellenan un par de campos y ya están funcionando. Por otro podemos aplicarlos solo a algunas vistas, es decir podemos provocar cambios solo en una visualización de datos dejando otras sin los cambios, esto nos permite enfocar mejora cada vista a su utilidad principal.

Bueno, aquí van, veréis que sobretodo los primeros son más conocidos pero luego empiezan a especializarse. Sin duda no hay que aplicarlos todos a una cuenta, pero algunos te brindarán datos en formatos mucho más útiles que como los estabas disfrutando hasta ahora.

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El Spam en Analytics está de moda, cada vez se apuntan más piratillas al carro y muchas webs (sobretodo aquellas con poco tráfico) estan sufriendo verdaderas incomodidades para luchar contra estos datos.

Google por su parte sigue sin hacer nada con este tema. La liaron abriendo y simplificando el Measurement Protocol de Universal Analytics y ahora que tienen un problema gordo, como en realidad no afecta a las grandes empresas no dicen nada. Al menos esa es la sensación que se respira desde fuera... este es un tema simple, nadie duda que lo solucionarán, pero ¿por qué estan tardando tanto?

De momento, lo que nos queda es limpiar este tráfico a nosotros mismos y perder algunas horas por proyecto hasta que vengan a salvarnos, así que vamos a trabajar...

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Vivimos actualmente uno de esos divertidos momentos de paranoia colectiva en el marketing online: Google va a penalizar toda tu web y ya no aparecerás nunca más en su buscador por no haber creado a tiempo una versión responsive a tiempo... ¡Pero que bruta es la gente!

La verdad es que vamos leyendo posts con tonos que van de lo amarillento a lo directamente apocalíptico y los que algo sabemos de esto al principio nos reíamos con las exageraciones pero en el momento en el que ese tipo de posts llegan a nuestros clientes la cosa ya cansa.

Señores, lo que Google va a hacer el día 21 no es una penalización, no desaparecerás de las búsquedas totalmente y la gente que te visitaba desde pantallas grandes no va a haber ninguna diferencia. Incluso esa afectación (que haberla va a haberla) no tiene porque significar que vayamos a perder un duro.

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Como os anunciaba a principios de semana, hoy se ha celebrado la segunda edición del User Web Analytics >> "User Web Analytics: Welcome to the Funnel". Un evento de Analítica web/digital enfocado a profesionales y en esta edición centrado en la creación medición y mejora de resultados sobre los Funnels.

Yo he realizado una charla llamada "Un Mundo de Funnels" en la que he intentado sentar las bases sobre lo que son los Funnels, qué es lo que buscamos al trabajar con ellos y una gran variedad de tipos de Funnels que podemos construir adoptando distintos sistemas y perspectivas. Os dejo la ponencia subida a SlideShare donde además quien quiera podrá descargarsela.

Ver Presentación en SlideShare

Sobre el evento sin duda ha sido todo un éxito. Una gran asistencia en una sala a rebosar y unas ponencias (la mia aparte que no puedo juzgarla) que han ido subiendo de nivel coordinandose entre ellas hasta dejar una visión muy clara del trabajo a realizar. Hemos visto muchos Funnels y mucho CRO hoy...

Jordi Rosell en su charla "Persona-lización de Funnels" nos ha explicado de la A a la Z una metodología de trabajo por la que mejorar en base a la analítica cualitativa nuestros Funnels. Entrevistas, Personas, Escenarios, etc. Un proceso muy completo.

Miguel Pascual nos ha presentado en "Desde Yandex con Amor" una desconocida y muy práctica herramienta, capaz de darnos mapas de clicks, de scrolls, seguimiento de funnels de varios tipos y grabaciones de sesiones. Todo ello con capacidad de segmentación de los informes y totalmente gratis gracias a Yandex Metrica.

>> Vídeo de Yandex Metrica en Inspira.es

Natzir Turrado nos ha expuesto "Persuadiendo a usuarios durante su proceso de decisión". Una charla en formato de tips y con gran cantidad de referencias a probados estudios psicológicos, que nos da no pocas ideas y sistemas por los que mejorar la experiencia a nivel de Usuario y en consecuencia los ratios de compra.

Por último Ricardo Tayar ha hablado llegando a "Más allá del embudo de conversión". Donde nos ha sintetizado qué son y cómo crear los modelos mentales y cómo aplicaros a nuestros proyectos digitales para conseguir mejoras increíbles en nuestros resultados.

Sin duda un gran día que los que no hayáis podido ver os habéis perdido. Pero bueno, tenéis los slides (intentare ir actualizando el post a medida que otros ponentes los cuelguen) y podéis pasear por los comentarios y fotos colgados en twitter con el hashtag #uwabcn.

Hasta el próximo User Web Analytics, en Madrid el 1 de octubre! Ya podéis reservar la fecha!

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Uno de los estudios más importantes que podemos hacer de nuestros usuarios es entender como toman sus decisiones de compra y definitivamente como convierten a nuestros objetivos de negocio. Para ello a nivel de análisis de visitas sueltas tenemos los famosos embudos de conversión, cuyo análisis trabajamos hace algún tiempo en este mismo blog. Los embudos son herramientas fantásticas para trabajar la conversión directa pero el marketing online sabemos que ha ido evolucionando y que esta visión muchas veces está sesgada: el usuario no toma su decisión de compra realmente dentro de un embudo y tampoco toma su decisión en una sola visita...

Por ese motivo prácticamente todas las herramientas de análisis de datos han ido poco a poco dando el paso hacia el análisis a nivel de usuario. De esta visión-usuario mismo tuvimos un evento dedicado en el eShow de madrid hace medio año (User Web Analytics) y dentro de muy poco tendremos la segunda edición de este mismo evento en Barcelona, con una visión mucho más centrada en los propios Funnels (UserWebAnalytics: Welcome to the Funnel!). Sin embargo, aunque las herramientas de seguimiento a nivel de usuario están ahí, es cierto que a muchas personas, al observarlos, se les hace extremadamente difícil sacar conclusiones y mucho menos insights de sus informes. Son datos con los que no estamos tan acostumbrados a trabajar y cuyo significado no siempre es tan directo de entender como en los datos de ámbito visita.

En este post lo que intentaré es explicar la metodología con la que trabajamos con nuestros clientes las conversiones a nivel de usuario. Una metodología que debo agradecer a lasrgas discusiones con mi compañero Jose Roig, con quien batallo día a día sacando datos e interpretándolos. Este trabajo nos llevará desde la superficie hasta el detalle del análisis del proceso de conversión a nivel de usuario único, es decir, cómo analizar cómo convierten las personas, o lo que en analítica llamamos persona (a sabiendas que de que no lo son realmente). Así que permitirme que parta de la base y ya llegaremos poco a poco a la parte práctica...

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Ayer, dentro del eShow Madrid 2014, se celebró el "User Web Analytics", un evento que como anunciaba abordó desde muy diversas perspectivas un tema común de la analítica web: El Usuario. Ese fue el eje central y el hilo conductor que consiguió llevarnos desde simples cookies a las posibilidades de un CRM pasando por las claves, la definición de usuarios y el trabajo día a día.

En mi opinión (y aunque al participar en su organización yo no tenga mucho derecho a decirlo) el evento fue rodado. Las distintas ponencias se complementaron perfectamente, lo que facilitó que unos y otros nos referenciasemos constantemente pero sin repetir conceptos en ningún momento, cada uno aportando desde su lado de experiencia y saber hacer. También es cierto que fue un evento en parte más avanzado que otros y todos (ponentes incluidos) nos llevamos a casa muchas cosas que asimilar y probar.

Yo me encargue de introducir el tema. Un trabajo sucio, para que negarlo, pues siempre es más atractivo explicar las ultimas cosas nuevas con las que estas trabajando que tratar la base, pero creo que fue bien como introducción y presentación del tema global.

Aquí os dejo los slides de la charla desde slideShare:

Ver Presentación en SlideShare

A partir de aquí el resto de ponentes hicieron su trabajo:

• Ricardo Tayar: Nos dió una lección magistral y muy práctica de como ayudaba buscar y orientarse al usuario primario de una web. Entender las necesidades de tu target y ser mucho menos genérico.
• Xavier Colomes: Nos explicó sus tres claves para analizar usuarios en la web: el UserId, el analisis multidispositivo y la optimización del login de usuarios
• Gemma Muñoz: Nos desvelo un plan de trabajo realmente profesional orientado al analisis de usaurios ya no solo web, sino a todos los niveles. Buscando siempre acercanos al negocio y ser accionables.
• y Ana Soplón: Nos terminó metiendo de lleno en el mundo del CRM actual y las utilidades prácticas que existen en la web tras tener un modelo de datos efectivo y que nos permita conocer realmente como interactúan los usuarios con nuestros productos o servicios. Personalizaciones y mejoras de la intención de compra por todas partes

Si te perdiste todo esto ya no puedes hacer nada, esperemos que el año que viene nos dejen repetir otro evento de este tipo, tan centrado en una misma temática. Sinceramente creo que entre todos logramos crear y participar en una experiencia enriquecedora para todos.

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En Google Analytics el uso de dimensiones personalizadas es casi una necesidad. Utilices la metodología que utilices, te permiten acercar el mundo de tu negocio a los datos capturados sobre tu web. Ahí tiene cabida cualquier aspecto interesante: usuarios, productos, experiencias, características de las páginas, acciones, etc. Cualquier cosa susceptible de ser medida que le pase al usuario puede adquirir forma como una dimensión personalizada.

Sin embargo, en la práctica, las dimensiones personalizadas acaban siendo en su mayoría informaciones añadidas a las páginas vistas. Cuando un usuario llega a ver una página concreta aprovechamos para añadir información sobre lo que contiene o como se clasifica esta página a Analytics. Tipo de página, Categorías, Nombres, Productos, Ciudades, Si contiene o no Elementos multimedia, Tamaño de los textos, etc. Esto provoca que aprender a trabajar con las dimensiones de página resulte esencial para sacar partido a todos estos datos...

Y La realidad es que no todo el mundo sabe hacer bien este trabajo, y esto muchas veces provoca errores en informes y por lo tanto en las decisiones que tomamos.

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Este tenía que haber sido un post de los pequeños. Juro que esa era mi intención. Solo quería explicar ciertos detalles sobre la gestión de campañas de Universal Analytics que sobretodo al ser un poco distintos a como se venían gestionando en Classic Analytics traen de cráneo a más de uno. Sin embargo la realidad y mi manía de llegar al detalle de cada caso se han impuesto y ha terminado saliendo más una guía compleja sobre gestión de campañas avanzadas en analytics que un post con pocos detalles.

La historia comienza con el cambio de Google Analytics Classic a Universal Analytics. Un cambio realmente importante al que aún nos estamos terminando de acostumbrar. Había tantas cosas parecidas (entre ellas la propia interfaz web de Google Analytics) que siempre tendemos a pensar que todo prácticamente igual entre los dos sistemas. Pero la realidad no es así. Muchas cosas han cambiado en el nuevo código de analytics.js y entre ellas de lo más notable es la gestión y asignación de campañas que ahora no es que sea mejor ni peor, sino que tiene otras peculiaridades distintas a como eran antes.

Antes de nada aviso de que partiré de lo básico, con explicaciones que casi todo el mundo conoce, pero entre ellas es posible que encontréis algunos detalles que o bien no son muy conocidos o no están muy bien explicados en la documentación de Analytics ni en otros blogs de analítica web (al menos los que yo he visto). Lo comento por los que solo leen titulares y no el contenido, que quizás se pierdan alguna cosilla 😉

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