Archivos de la categoría: Analítica Web

Open Session: “Integrando Google Analytics 360 & DoubleClick Suite: la combinación perfecta”

En mi opinión, en latinoamerica la inversión en analítica digital generalmente ha estado en un segundo plano o a la sombra de lo que las empresas invierten en publicidad digital; o dicho de otra manera, las compañías han privilegiado poner primero el dinero en acciones que nos traigan usuarios y nuevos clientes. Pues, eso tiene todo sentido cuando se trata de incentivar la masa crítica para una potencial venta; el asunto es que cuando queremos saber si esa inversión está dando resultados, acudimos a nuestra agencia “amiga” que ideó y ejecutó la campaña, para que nos entregue los resultados. Curiosamente estos resultados suelen ser muy buenos, mucho engagement, bajo cpc, altísimo reach… muy bien! pero cuando preguntamos, “y las ventas”? Ahí surgen los silencios incómodos… “ah es que bueno, ahí no lo sabemos porque no se está midiendo el sitio web”.

No entraremos en los detalles de por qué medir el sitio web es importante, ni por qué la analítica es crítica para cualquier estrategia de marketing digital exitosa. Sin embargo, hoy grandes compañías que antes ignoraron la medición online, hoy la están buscando porque la dirección busca resultados, y no hay mejor resultados que buenas ventas. De ahí que grandes corporaciones lejos de estar dejando de invertir en publicidad online, están destinando importante presupuesto a desarrollar estructuras de medición de estas iniciativas para determinar no solo cuánto estamos vendiendo, sino cuánto estamos dejando de vender, ya sea porque nuestro sitio no es amigable, o porque competitivamente nuestra oferta no es la mejor. Sea como sea, la conexión del mundo publicitario requiere su par analítico para tener una visión completa de cómo el money se convierte en ventas.

Pues hace un par de semanas, realicé una OpenSession, una especie de webinar online que como Metriplica y Multiplica hacemos cada semana compartiendo ideas, experiencias del mundo de marketing digital. En esta ocasión, dicté una charla llamada “Integrando Google Analytics 360 & DoubleClick Suite: la combinación perfecta” en el cual comparto conceptos y beneficios de utilizar las plataformas publicitarias y analítica de Google para potenciar la calidad de los usuarios que acuden a nuestro sitio web y por supuesto… conviertan.

 

Metriplica: “Cómo a partir de la medición, mejoramos nuestro negocio online”

Hoy tuve la oportunidad de presentar en una nueva edición de los Open Sessions que como Multiplica y Metriplica frecuentemente hacemos para compartir ideas, proyectos o simplemente lo que hacemos en el día a día en Analítica Digital y User Experience (UX).

En mi sesión, expuse el flujo de actividades que definimos como Metriplica para llevar a cabo una Estrategia de Medición. Fue una sesión de una hora, que se grabó y espero publicar por acá apenas esté disponible.

Charla de Analítica Web en Colombia

El próximo jueves 9 de febrero, tendré la bonita chance de conocer Bogotá, invitado a dar una charla de Analítica Web, titulada “Optimizando la medición de leads”, donde mostraré nuestra experiencia en Metriplica respecto a la medición y uso de datos para la mejora de nuestros leads y conversión online.

Excelente oportunidad para renovar mis reservas de buen café 🙂

Charla de Analítica Web de Metriplica en Colombia

Charla de Analítica Web de Metriplica en Colombia

Web Analytics Wednesday en México

Web Analytics Wednesday Mexico

Hace poco cumplí un año desde mi llegada a México a hacerme cargo de la dirección de Metriplica para Latinoamerica. Y ha sido una experiencia increíblemente satisfactoria. Sin embargo, a pesar de los avances y aprendizaje del mercado mexicano, uno de los elementos que he notado difícil de identificar, es la poca existencia de eventos o iniciativas que reúnan a profesionales de la industria digital… y gratuitos. Claro, siempre encontraremos las grandes conferencias organizadas por asociaciones o instituciones que son las que marcan la pauta mediática.

Pues si los eventos que congregan a la comunidad de analistas no existen… que mejor que crearlos no? Así de simple es la idea con la que partí la organización del Web Analytics Wednesday en México, y hoy ya se hace realidad.

Con el apoyo de mi buen amigo Octavio Hernandez, hemos buscado organizaciones que creyeran en la idea y nos pudieran apoyar con una locación idónea para un evento de estas características, y la respuesta fue oportuna. El Centro de Innovación BBVA Bancomer, está creyendo en nosotros y en el formato que proponemos, y por ellos patrocina el evento facilitando su hermoso piso 33, donde están apoyando distintos proyectos de innovación.

Y para comenzar la conversación con temas concretos, he invitado a algunos amigos a que sean parte como ponentes en el evento. Nico Celedon quien trabaja en Google y Angie Cruz de la consultora amiga Codice. Ellos junto conmigo, seremos los primeros que en esta ocasión planteemos temas de lo que nos gustaría conversar, pero esperamos que los distintos asistentes sean capaces de poder aportar sus casos o vivencias en el día a día de la analítica.

Para quienes deseen participar, inscríbanse gratis en nuestro formulario:

@analiticageek Ep7: La metodología HEROIC para orientar la analítica a la acción

Primer podcast del año, y de verdad que lo disfrutamos. En este nuevo episodio de AnalíticaGeek nos “volamos” comentando técnicas para llevar a cabo a análisis en base a datos, pero orientados a la acción. Hablamos de Dr. House, Sherlock Holmes, y hasta de correlaciones locas como las películas de Nicholas Cage y el consumo de queso en Belgica 🙂

5 Reportes en Google Analytics para mejorar tu conversión

KPIs en Google Analytics para la Tasa de ConversiónHace algunas semanas, con el equipo de Metriplica estuvimos trabajando en un documento que le permitiera a nuestros clientes, poder facilitar el análisis de cara a mejorar la conversión de sus sitios web. Entre un amplio debate y conjunto de opiniones, fuimos capaces de desarrollar este paper titulado “Cinco Reportes claves en Google Analytics… para mejorar tus ratios de conversión“.

Es un trabajo lindo, entretenido y además creemos que útil para todos aquellos que día a día intentan encontrar nuevas formas de ver sus datos y encontrar hallazgos interesantes para mejorar el sitio. Acá podrás encontrar consejos, recomendaciones e incluso alguna que otra idea creativa de cómo utilizar o segmentar tus reportes.

El paper es de descarga gratuita (desde este link), y no dudes en compartirlo si encuentras que a alguien más le puede servir.

Cómo interpretar el Porcentaje de Rebote

Porcentaje de Rebote (Getty Images)Hace algunas semanas dimos inicio a una versión del Máster en Analítica Web y Multidispositivo de la OBS, de la cual soy profesor, y junto con el entusiasmo inicial de aquellos que comienzan a conocer más de métricas online y Google Analytics, siempre surgen preguntas espontáneas asociadas a conceptos y métricas básicas del vocabulario de todo analista web.

¿Un visitante o usuario único se asocia a una persona o a dispositivos? , ¿Google Analytics registra las visitas por la IP del usuario?, ¿el porcentaje de rebote se mide por tiempo de permanencia o por cantidad de páginas vistas?

En este post, hablaré precisamente de esta última: El Porcentaje de Rebote.

El porcentaje (o tasa) de rebote es una métrica muy especial porque intenta darnos feedback de la calidad de nuestras landing pages para invitar al usuario a seguir navegando por el sitio, o al menos a interactuar de alguna manera en esta primera página. Es en resumen, medir la capacidad de nuestro sitio para persuadir a nuestros usuarios de que permanezcan y naveguen por los contenidos que ofrecemos, cuando éste aterriza en una página de destino o landing page.

Una de las definiciones más comunes del rebote es que corresponde a visitas que solo se componen de una página vista. Entonces el porcentaje de rebote para un período de tiempo es:

Tasa de Rebote según páginas vistas

Porcentaje de Rebote según páginas vistas

Sin embargo, cada vez que comento esta “primera” definición, la pregunta que le sigue es: esto significa que un usuario que comienza su visita en mi página A, permanece 15 minutos leyendo todo el contenido y luego abandona, será considerado como un rebote??? Pues bajo la definición anterior, así es.

No obstante, quienes cuestionan esta definición, sobretodo en casos como el del ejemplo, se preguntan cómo puede ser válido un rebote cuando el usuario claramente tuvo una intención de leer mis contenidos, tuvo una permanencia de tiempo importante… qué pasa con mi sitio en Tumblr donde es posible ver todo el contenido solo haciendo scroll?? Son reflexiones bastante justas sobretodo para quienes consideran que la lectura y el tiempo son factores de engagement de los visitantes.

La verdad es que no están tan lejos del verdadero espíritu del rebote y quizás haya una forma de medirlo, bajo una metodología que se acerque al concepto de “engagement” o “no engagement”.

¿Y cómo sería este “verdadero espíritu” del rebote? Pues nada más y nada menos, que medir la capacidad del sitio para persuadir a nuestros usuarios a interactuar con elementos de éste, cuando aterrizan en la primera página o página de destino. Esta interacción puede ser la carga de una “segunda” página vista o incluso puede ser la interacción con elementos dentro de esta primera página, tales como clics, reproducción de videos, y hasta mediciones el movimiento del scroll.

Veamos qué ocurre con Google Analytics. Pues esta herramienta mide por defecto solo hasta la página vista, de manera que el porcentaje de rebote se basa sólo en cantidad de páginas vistas, en este caso solo una por visita. Sin embargo, Google Analytics (así como también lo hacen otras herramientas de analítica web) permite configurar “eventos” cada vez que un usuario realiza alguna acción en particular sobre una página. Para Google Analytics, estas acciones configuradas como eventos, las considera como acciones de interacción, acciones donde el usuario lejos de abandonar sin prestar interés a esta landing page, realizó al menos una acción independiente de si continuó su navegación por más páginas.

Esto significa que la definición de Porcentaje de Rebote se adapta a estas interacciones de la siguiente manera:

Tasa de Rebote según la interacción con eventos

Porcentaje de Rebote según la interacción con eventos

La definición mantiene el fragmento de “solo una página vista” porque el análisis se realiza justamente sobre la primera página de aterrizaje al sitio. Sin embargo, esta vez para ser considerado como rebote, no tienen que haber existido eventos o acciones de interacción sobre ésta, que hayan sido configurados en Google Analytics.

De esta manera, si un usuario llega a nuestro sitio aterrizando en la Página A, lee todo el contenido, hace clic en la descarga de un PDF y luego de esto abandona el sitio, el rebote solo se considerará si ese clic de descarga no está configurado como evento en Google Analytics. Visto de otra forma, si ese clic sí estuviese considerado como evento, el rebote en este caso no existiría.

Cómo funciona el porcentaje de rebote en Google Analytics

Cómo funciona el porcentaje de rebote en Google Analytics

Como se ve, la configuración de eventos en un sitio que posee múltiples elementos de interacción, se hace relevante no solo para tener una medición de qué realiza el usuario dentro de nuestra página, sino también para mejorar los indicadores de medición de la calidad del tráfico no solo del sitio web, sino también de las páginas que actúan como puerta de entrada.

La configuración de eventos en Google Analytics está ampliamente documentada en la sección de Soporte (_trackEvent más info en https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/eventTrackerGuide). Aún así hay aspectos que se deben de considerar cuando se configuran eventos en el sitio.

Finalmente, la medición del rebote de nuestro sitio influye en la medición de la calidad del tráfico. Decidir qué considerar como rebote, es un paso importante para evaluar correctamente el nivel de interacción de nuestros usuarios, donde una mala configuración, puede indicarnos comportamientos que no responden a la realidad de nuestras visitas.

Antes que se me olvide, tiempo atrás hice un video explicando la Tasa de Rebote ponderada en Google Analytics, que puede complementar lo que hemos visto del rebote.

Analítica web: más allá de los clics

Google Analytics, ha sido desde su lanzamiento, una de las herramientas más populares para hacer analítica web. Su edición estándar, completamente gratuita (a la que se sumó Google Analytics Premium), y su completa gama de funcionalidades, no tienen nada que envidiarle a sus primos del barrio alto (Omniture, WebTrends).

Entrega reportes de visitas, fuentes de tráfico, segmentación de usuarios, contenidos más populares, búsquedas internas, palabras clave de acceso, tasas de rebote, objetivos de conversión, variables personalizadas, hasta reportes de comercio electrónico.

Pero, no es suficiente. Google Analytics no es suficiente, y no lo puede ser porque como todo dato cuantitativo que entrega, explica lo que pasó, cuándo pasó, cómo pasó, pero no por qué pasó. Veamos la siguiente situación: Vemos un aumento de un 25% en el tráfico, con una disminución en la tasa de rebote en un 31% y con un aumento en las conversiones de contactos enviados puede significar una palmada en el hombro de felicitaciones. Entonces, los KPIs creados, muestran resultados positivos, por lo que a sacar la champaña que el bono llega a fin de mes. Pero lo que Google Analytics no dice, es que una seria falla en uno de los productos más importantes del negocio, produjo que muchos clientes recurrieran al sitio a buscar información de soporte, página por página, sección por sección, pero no la encontraron. Es decir, un aumento de vistas, una menor tasa de abandono y un aumento en las conversiones, se trató de algo… negativo?

Pero cómo saberlo, los datos fríos, las métricas creadas para medir el desempeño en Google Analytics, no fueron capaces de avisar que las cifras no representaban la satisfacción de los usuarios, porque sencillamente Google Analytics o cualquier herramienta que se encargue de medir solo clics (lo que en inglés le llaman “Clickstream”) no conversan con nuestros clientes, es solo una herramienta de monitoreo de clics de lo que éstos hacen en nuestro sitio.

Y claro, no fue hasta analizar el contenido de los numerosos mensajes enviados desde el formulario de contacto, que el negocio comprendió que había una falla en algunos productos, y que el sitio web no estaba siendo capaz… o mejor dicho, siendo bien utilizado para la comunicación con sus clientes. Ni hablar del valioso tiempo que tomó detectar la situación.

Pero ¿cómo podemos saber si el desempeño del sitio satisface las necesidades de los usuarios? ¿Cómo saber la real razón que tuvieron para ingresar a la web, y más aún, saber si el propósito de su visita fue logrado? Es sencillo: Pregúnteles. La analítica web está lejos de depender solo de datos cuantitativos, como los que entrega Google Analytics, Omniture, Webtrends, y otros de la pandilla. Existe un lado “más humano” que nos entrega toda esa información cualitativa tanto del uso que se le da a nuestro sitio como del feedback que los usuarios nos envían. En la industria a esto se le denomina “Voz del Consumidor” (Voice of Customer) y “Testing y Experimentación”.

Ambas categorías, responden al por qué, ese por qué que ignoramos con herramientas cuantitativas, que se basan en cifras y no en feedback cualitativo. Avinash Kaushik, presenta estas áreas dentro del modelo que denomina “Web Analytics 2.0”, en el cual los distintos niveles y tipos de datos que obtenemos nos permiten responder a distintos tipos de preguntas de negocio.

Web Analytics 2.0

Multiplicity (Autor: Avinash Kaushik de su libro “Web Analytics 2.0: The Art Of Online Accountability & Science Of Customer Centricity”) Adaptación al español: Richard Johnson Hurtado

En este modelo, Avinash separa en distintas capas las áreas de análisis de datos con los que trabajamos en la analítica web.

    1. Clickstream: el más común y en la cual se basa la mayoría de los que se dedican a generar reportes. Es justamente eso, analizar el flujo de clics que a mi me gusta llamarlo la “sicología del clic” tratar de entender el comportamiento de los usuarios según el flujo de navegación que realicen. Responde al “qué”: qué páginas se visitaron, qué fuentes de tráfico atrajeron más o menos visitas, qué tipo de visitante rinde mejor, qué páginas tienen mayor incidencia en los objetivos, qué palabras claves atraen tráfico en distintos meses del año, etc.
    2. Análisis de Conversiones Múltiples: Pues en artículos anteriores, he comentado de la importancia de definir y medir objetivos que permitan evaluar el rendimiento de nuestro sitio. Pues hoy más que nunca, los objetivos o acciones que queremos que nuestros usuarios realicen, no solo se encuentran dentro de nuestro sitio. Si tenemos un blog, pues es importante determinar el número de suscriptores. Si tenemos cuentas en redes sociales, será importante determinar cómo evoluciona mi audiencia o mi comunidad y cómo eso ayuda a cumplir objetivos dentro o fuera de mi sitio. Este punto entonces, se encarga de reflejar el amplio mundo de la analítica web, y que nuestro sitio, puede ser nuestro canal más importante online, pero no el único, y que debemos de considerar para un análisis integral.
    3. Experimentación y pruebas: Es uno de mis niveles favoritos. Resulta que la información que me entrega el Clickstream responde a los “qué” pero no a los “por qué”. Esta etapa nos permite realizar pruebas online y en tiempo real, para determinar qué alternativas o versiones generan mejores conversiones, dependiendo de lo que el usuario realizó en alguna de éstas. Nos da argumentos, acerca de qué elementos de una página, formulario, o cualquier llamado a la acción, son más persuasivos para inducir una conversión. Y dónde entra el “por qué”, pues solo con datos de clickstream es complejo poder decidir entre distintas opciones de, por ejemplo, una landing page. Los experimentos o testing A/B o multivariables, permiten decidir en base a resultados. Por qué dejar la opción B, porque en comparación con la A, generó más conversiones.
    4. Voz del Consumidor: Aporta el factor emocional que los clics no tienen. ¿Las páginas más visitadas de mi sitio, son las que realmente los usuarios quisieron visitar? Recuerdan el ejemplo del aumento de tráfico y conversiones?, cómo poder saber si nuestro sitio está respondiendo a las expectativas de nuestros usuarios. La voz del consumidor es el nombre que se le otorga a todas aquellas interacciones directas con el usuario, vía encuestas, testing de usabilidad, cardsorting, etc. Es el usuario quien directamente nos indica qué anda bien y qué anda mal.
    5. Inteligencia Competitiva: Es la guinda de la torta, pues hasta el momento solo hemos evaluado el desempeño de nuestro sitio con nosotros mismos. Pero cómo estamos respecto a la competencia, o frente a otras industrias. Por ejemplo, la estacionalidad de tráfico que tiene mi sitio, es semejante a la que experimentan sitios de mi competencia. Herramientas como Alexa, Google Trends o (Google Insights for Search), Compete, Google AdPlanner, nos permiten tener cifras aproximadas del tráfico de otros sitios web. Están lejos de exhibir información exacta, pero entrega una buena referencia de las tendencias en el largo plazo.

Los clics no tienen sentimientos, porque por sí mismos no pueden explicar las intenciones de un usuario, porque no son capaces de explicar por qué una página A es mejor que una página B, sin preguntarle directamente al usuario o testeando qué funciona mejor. El análisis de la competencia, nos permite ponernos en contexto respecto a la industria. Cuán buenas son nuestras cifras respecto a nuestro histórico, respecto a nuestras metas y por supuesto respecto a nuestra competencia.