analitica web

Este fin de semana se celebró el ansiado SEonthebeach, el evento de marketing online más gamberro y distendido que existe (diría que en el mundo entero). Sin duda este año Sico y su gente se superaron, nos lo pasamos como nunca y aprendimos de un buen puñado de cracks de distintas disciplinas. Es genial cuando ves que un evento logra arreglar cada año los pequeños fallos del anterior y añadir un par de extras que terminen de redondearlo.

En esta ocasión di una pequeña charla sobre 20 tips de medición con Google analytics:

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La semana pasada fuimos otra vez al Clinic SEO del eShow de Barcelona. En este caso nos llevamos una metodología que sabíamos que iba a gustar a muchos SEOs. Explicamos los pasos necesarios que hay que dar para poder disponer de Dashboards accionables sobre la información de los logs de nuestro servidor: Es decir, cómo fabricar un Analytics del rastreo que hace Google de nuestras webs y asi poder optimizar mejor la indexación de nuestros proyectos.

El proceso aunque no se libra de la carga técnica de empezar a lidiar con nuevas herramietnas (sobretodo si nunca antes habías necesitado usar bigquery) lo tenemos ya lo suficientemente depurado como para poder presentarlo como pasos a seguir sin demasiadas complicaciones en la mayor parte de los casos.

Espero que con esta charla hayamos abierto una nueva puerta a mucha gente que no podía acceder hasta ahora al mundo del análisis de logs que tantas sorpresas (buenas y malas) te da en el mundo del seo.

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No hay ni que decir que cualquier comentario, duda o crítica serán muy bien recibidos.

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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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Hoy vamos a hacer una pequeña introducción a Google Data Studio la herramienta de visualización de datos que se presentó con la suite Google Analytics 360 y de la que de momento tenemos una versión gratuita que puede usar todo el mundo con su cuenta normal de Google.

No vamos a profundizar demasiado, la idea es ofrecer un primer contacto para aquellos que no la hayan probado, las cosas chulas las dejaremos para siguientes post. Lo que haremos en esta introducción es...

• Ver las características principales de la herramienta
• Describir como son sus conexiones
• Y cuales son sus posibilidades y limitaciones de reporting

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Ayer se celebró dentro del eShow de Madrid el User Web Analytics. En esta ocasión todo el evento giraba en torno al análisis del marketing multicanal. Yo di una charla en la que intenté dar las claves para poder controlar nuestro entorno de usuario (muy en la línea de los posts que estoy escribiendo ahora ) y que acabó con formas prácticas por las que medir y validar un customer journey multicanal.

Presentamos varias métricas como:
- La desviación sesión/usaurio
- La mediana de la longitud del proceso de decisión.
- El solapamiento entre canales
- La reincidencia en los pasos del funnel de conversión y cómo interpretarla
- Y el uso practico en marketing global de las conversiones asistidas vs asignadas

Aqui os dejo los slides de la presentación, cualquier comentario será bien recibido!

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Buenas, este será un post bastante breve. Acabamos de volver del evento más divertido y cachondo del año, el SEonthebeach. Organizado por Sico de Andrés, este congreso elimina la parte formal y nos lleva directamente a la playa en la manga del mar menor para disfrutar de 2 días de ponencias en camiseta y bañador. Acabo de volver y solo quería dejaros aquí mi presentación.

En esta ocasión hable de aspectos básicos de la analítica web. 10 conceptos que deberíamos asimilar para centrar nuestros análisis y resolver los problemas que realmente tienen nuestras webs. Abordamos desde la propia definición de objetivos de negocio y de medición, hasta distintas formas por las que segmentar o extraer los datos. Una presentación de 115 slides (alguno eliminado antes de subir a slideshare) que en teoría tenía que darse en 40 minutos pero que en la práctica fue inevitable pasar los 50...

No me enredo más, os dejo seguidamente la presentación para que tanto los que vinistéis como los que no podáis ojearla o descargarla.

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Empezamos con el primer post de la serie dedicada a metodologías de análisis del usuario. Empezamos por el principio y en este caso nuestro objetivo será el de responder a un pregunta simple: ¿Merece la pena que realice en mis negocios este tipo de análisis? ¿realmente no me basta con los informes que ya tengo? La respuesta a esta pregunta como siempre es: "Depende", hay muchos negocios y generalizar en analítica es pecado, tabú, estúpido y además está mal.

Lo que vamos a hacer es decribir una metodología sencilla con la que realizar un primer acercamiento a los datos de una web para decidir si tiene sentido o no sentido que nos preocupemos de la parte de los datos que perdemos por analizar a la vieja usanza (a nivel de sesiones). Para ello miraremos varios detalles sobre nuestros datos y conversiones y estimaremos una desviación de la credibildiad de los datos de sesión. Con ella será con la que decidamos que hacer.

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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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De casualidad, mirando los cohortes de analytics me encuentro con una nueva versión de la API de GA que lleva ya unas cuantas semanas con nosotros y que supone una pequeña revolución en cuanto al acceso a datos del que vamos a disponer a partir de ahora. Y me diréis: "¿Nueva versión? ¿Pero eso supone cambiar todos códigos de acceso que usamos ahora?", - Si, ¡claro que si! "¿Que pereza, no?". Pues no se decirte, pero seguro que te dará mucha menos pereza cuando veas el potencial de lo nuevo que nos llega: Nuevos accesos a la información, formas de trabajar las dimensiones y métricas, nuevas vías de filtrado de los datos y sobretodo mucho precálculo de los datos que ahora realiza Google antes de darnos los datos.

Una vez más nos encontramos con que Google Analytics ha conseguido resolver de forma simple procesos por los que hasta ahora teníamos que crear sistemas de proceso alternativos. A nosotros mismos en IKAUE nos desmonta un poco la base del sistema de dashboarding interno que tenemos dado que una de las ventajas que nos daba era precisamente la posibildidad de precalcular datos en una sola consulta. Ahora parece que esta GA API V4 va a hacer eso por nosotros. ¡Bienvenido sea! Pero hay que reconocer que fastidia un poco tirar parte de ese trabajo que te diferenciaba un poco de la competencia "solo" porque ahora Google se lo ofrece a todo el mundo integrado...

Bueno, lloraremos otro día, ¿vale? Hoy vamos a desgranar esta API...

Una API que supone poder montar dashboards y cuadros de mando serios haciendo solo una consulta por cada gráfico o tabla a incorporar

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Este post surge de unas conversaciones que estoy manteniendo en las ultimas semanas (¿meses quizas?) con Celia de Frutos, donde estamos persiguiendo justo el objetivo de poner orden en los datos de la empresa y disponer de un sistema versátil y potente a la hora de consultar datos. En una de tantos emails me comentó más a modo de broma que otra cosa "¿Y con esto no escribes un post?". Y la verdad es que tenía razón, ¿por qué no hacer un "pequeño" post sobre el tema?.

En este post voy a intentar dar mi visión particular (fuera de libros y teorías varias, que quede claro) sobre como planificar un proyecto de consolidación y centralización de datos. Un paso que a medida que una empresa se adentra en la analítica digital -dejando la web solo como una parte de la misma- resulta lógico y necesario. El proceso, con muchas particularidades de cada caso, suele tener un fondo común. Estamos en una empresa en la que no existe una cultura del dato, muchos departamentos trabajan de forma separada con sus propias herramientas y dejando muchas veces las decisiones más en el buen saber hacer -llamémoslo también intuición- de los seniors. Cierto día, con una chispa que alguien aporta interna o externamente se produce el despertar. Los datos molan. Dan respuestas claras e inequivocas y ayudan a seguir un rumbo positivo en cada aspecto que tocan.

Es hasta divertido ver como a veces son los detalles más insignificantes los que consiguen crear esta consciencia de que los datos hacen falta: un informe bien trabajado, un test a/b, un presupuesto basado en analitica predictiva, una respuesta que nadie había sabido dar hasta ahora o simplemente una formación interna que no se esperaba que cuajase tanto. Eso no es lo importante, lo importante es ese momento en el que la dirección se da cuenta a todos los niveles de que hacen falta datos para tomar decisiones. Y no estoy diciendo que antes no se usasen datos... todo el mundo observa sus ventas y sus gastos, me refiero a todos los datos que explican el camino por el que los macroobjetivos se han conseguido: todo ese conjunto de detalles que permiten crear lo que en analítica llamamos KPI's y así extraer Insights que expliquen nuestra realidad de negocio.

La necesidad está ahí... ¡Queremos datos! El problema gordo ya está solucionado. Pero ahora tenemos que acercarnos a la realidad y ahí nos daremos cuenta de la gran cantidad de trabajo que tenemos que hacer para disponer de toda la información que queremos. Nos acabamos de meter de lleno en un proyecto de centralización de datos. Será brutal cuando lo acabemos pero el camino no pinta que vaya a ser ni corto ni sencillo... De primeras hay más incognitas que respuestas...

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