google analytics

Una de los añadidos que más gustaron a todo el mundo cuando salió a la luz Universal Analytics (la todavía última edición de la captura de datos en Google Analytics) fue el cambio de las antiguas 5 variables personalizadas que usaba la versión clásica a las nuevas 20 dimensiones y 20 métricas personalizadas. Estas al permitirnos capturar en analytics distintas informaciones a nuestra manera supusieron acercar G.A. a nuestro negocio mucho más que antes. Toda una pequeña revolución en la captura de datos.

Desde entonces las nuevas dimensiones personalizadas han cobrado todo el protagonismo relegando a las métricas personalizadas. A día de hoy nuestros proyectos recogen un sin fín de informaciones de negocio: datos del usuario cuando lo tenemos identificado, detalle de las páginas y productos, secciones y categorías, etc. Nuestro tráfico ha pasado a estar categorizado por hasta 20 criterios distintos en las cuentas gratuitas de G.A. y 200 en las premium. Sin embargo, desde entonces poco se ha visto sobre las 20 métricas personalizadas que también nos aporta Analytics. ¿Y esto por qué sucede? ¿No son útiles? ¿Por qué casi nadie las usa?

La respuesta es sencilla: pocos saben como sacarles partido a pesar de que pueden conseguir mejorar y facilitar muchísimo nuestros informes. Casi tanto como las propias dimensiones personalizadas o incluso los objetivos. Pero en la práctica la verdad es que navegas por internet y no ves realmente como aprovecharlas... Bueno ¿Qué te parece? ¿Vemos un poco sobre ellas?

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Google Analytics ha soltado su bombazo en el pasado Google Analytics Summit, el evento destinado a contarnos las grandes novedades en Google Analytics. Este año la gran novedad es el nuevo sistema de Ecommerce Mejorado. Un módulo nuevo, que cambia radicalmente la captura y gestión de datos que podemos hacer relativa a la interacción de los usuarios ya no solo con las ventas de la web sino ahora directamente con los productos que ofrecemos en el site.

Lo que nos ofrece Google Analytics con este nuevo módulo (que está en beta pero que ya puede usarse) es un analisis centrado en el producto donde las páginas en sí pasan a ser secundarias. Se posibilita de esta forma seguimiento de gran cantidad de detalles demandados por todos y que anteriormente requerían de añadir código propio y usar mil trucos. De echo con este añadido algunos de los posts de este blog (e incluso alguno que aun no había publicado) han quedado de golpe desfasados. ç

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Los que seguís este blog recordaréis el sistema para seguimiento de perfiles de comportamiento que he ido publicando. Un sistema por el cual clasificar a los usuarios según las acciones que van realizando en nuestro site acecándonos un poco al marketing de personas en nuestros análisis.

Tras varios comentarios que me han ido haciendo sobre esta primera implementación he decidido actualizar el código inicial que presenté en estos posts.

El nuevo código tiene las siguientes mejoras:

• Código estandarizado: Ahora el código es el mismo, sin importar si lo usamos directamente en la web o en herramientas como Google Tag Manager. La función pasa a llamarse "upro" en todos los casos.
• Valido para cualquier herramienta de analítica: Inicialmente se creó para implementaciones en analytics pero ahora permite ser usado en cualquier herramienta que nos permita añadir datos personalizados. Simplemente debemos hacer la llamada a upro() en la llamada asincrona de la herramienta que usemos.
• Hacer un seguimiento de perfiles entre subdominios: Ahora podemos definir el ámbito de las cookies que guardan el perfil. Usando upro.setdomain('.midominio.com') Conseguiremos que el código funcione entre subdominios de un mismo site.
• Uso de cualquier nombre de cookie: El codigo ya sanea los nombres de cookies que se definan por lo que ya no falla al incluirle espacios o caracteres extraños a tu nombre de cookie.

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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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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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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.

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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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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...

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Cuando estamos realizando un análisis de la navegación que siguen los usaurios en nuestra web podemos querer mirar muchas cosas... ¡demasiadas! No existe realmente un informe bueno que nos indique todo aquello que queremos saber sobre como utilizan los distintos menús, desplegables, breadcrubs, links internos, etc.

Sin duda los flujos de navegación y los mapas de clicks son grandes recursos por los cuales podemos llegar a ver en una página web concreta exactamente que hacen nuestros usaurios pero esa información tiene varios problemas: el primero es que resulta muy complejo extraer datos generales de toda la web con ella y el segundo es que no trabajan con indicadores específicos y por lo tanto no podemos sacar KPI's de ellos.

¿Cómo puedo hacer un seguimiento de que recursos de navegación usan nuestros usuarios que sea al mismo tiempo claro, específico, medible y acotable en el tiempo? Pues de eso mismo va este post...

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Cuando en cualquier proyecto estamos examinando el comportamiento de los usuarios es inevitable caer en la necesidad de examinar el flujo de páginas que siguen los usuarios durante sus visitas. Para esto hay muchas herramientas especializadas en el mercado: mapas de clicks, seguimientos de visitas, mapas de flujos, pero la realidad es que la mayor parte de las veces nos encontramos con que disponemos de Google Analytics y ahí tenemos un precioso informe de flujo de páginas que es muy bonito, pero con tanta información que cuesta seguirlo y sobretodo llevarlo luego a un cuadro de mando o informe de cualquier tipo.

En este post voy a comentar como trabajar con flujos de páginas vistas en el complejo mundo de las dimensiones y las métricas de Google Analytics, no solo ya por si puedo ayudar a alguien a poner orden en sus informes sino para tenerlo como apuntes ya que es un tema que si no lo conoces al dedillo te hace perder mucho tiempo con pruebas y consultas erróneas. Vamos a trabajar consultas de analytics sobre flujos de paginas vistas de nuestras visitas.

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