Como en varias oportunidades comente Google Analytics es una herramienta muy util en muchos sentidos, pero ciertamente no es muy flexible. Esta poca flexibilidad no solo se ve en cuanto a los reportes en si, sino tambien en cuanto a la capacidad de medir correctamente sitios con estructuras algo complicadas.
Algunos de los casos mas comunes de estructuras mas complicadas son sitios con un Shopping Cart que corre sobre otro dominio, o sitios compuestos por dominios y subdominios.
Para medir correctamente estos sitios lo que debemos hacer es algunos cambios tanto en el codigo como en el agregado de algunos filtros.
Google anunció el nuevo conjunto de mejoras realizadas a su herramienta Google Analytics. Entre ellas encontramos una nueva herramienta para gráficos, nuevo tracking code (GA.js) y seis nuevos idiomas.
Nueva herramienta para gráficos: Con esta nueva herramienta es posible visualizar dos sets de datos distintos y comparalos entre ellos. Algo que creo realmente útil ya que nos permite realizar análisis mas avanzados considerando no solo sets separados de datos sino tambien ver como cada acción que generamos afecta al sitio como un todo, tanto en cuanto a tráfico como conversion. Para saber como acceder a esta herramienta ingresar aquí.
Trackear acciones de la forma correcta: Google lanzó el ga.js page tag que permite aprovechar al máximo las nuevas funcionalidades de trackeo como action tracking (que ahora se cuentan como acciones en lugar de pageviews), ecommerce transactions ahora se muestran de una forma mas amigable.y un recurso especial sobre el ga.js javascript para usuarios avanzados que quieran tener un mayor control del trackeo de Google Analytics. De todos modos no es necesario instalar el codigo nuevo, si ya tienen un sitios con el codigo anteior (urchin.js) pueden seguir con ese, si en cambio quieren utilizar el nuevo tracking code para aprovechar las nuevas funcionalidades pueden hacerlo tambien (mas información aquí).
Seis idiomas adicionales: La tercer mejora es el lanzamiento de seis nuevos idiomas, Tai, Filipino, Indones, Checo, Hungaro, y Portugues (Portugal). Esto yo creo que es algo realmente importante y aliniado con la política de Google Analytics.
En un post anterior hablamos sobre la importancia de las fuentes de información y mencionamos que tanto Alexa como comScore generan información basada en paneles de usuarios de internet.
La principal ventaja que ofrece comScore es que los datos surgen de paneles de usuarios que acceden a instalar el software en sus computadoras y brindan sus datos demográficos (sexo, edad, ingresos, etc.). A partir de ellos se realizan proyecciones de los datos al universo de usuarios de Internet efectuando procedimientos estadísticos para corregir los desvíos de la información.
Al tratarse de un panel de usuarios, existen ciertas limitaciones respecto a la precisión de la información, la más conocida es que los sitios con poco trafico no son correctamente medidos a través de un panel porque pocos usuarios en el mismo los visitan.
Analizando la precisión de los datos
Al utilizar un panel como comScore lo deseable es que exista una relación relativamente constante entre los datos reales y la estimación que nos provee. Para comprobarlo utilizamos los datos de fuentes de trafico en un importante sitio de Brasil.
Como podrán ver en los gráficos las estimaciones realizadas por comScore difieren considerablemente de la evolución mensual seguida por las visitas; o sea que para un mes dado el tráfico del sitio puede haber crecido y la estimación de comScore estar señalando una disminución o a la inversa.
Observando las líneas de tendencia para Terra vemos que el trafico real de la campaña y la estimación de comScore siguen una trayectoria diferente, lo que indica falta de precisión en la estimación del panel.
Por otra parte los datos de un panel de usarios suelen tener una menor variabilidad – por tratarse de los mismos usuarios – que la totalidad de la población. En nuestro ejemplo los coeficientes de variación (que expresan el ratio entre el desvio estandar y el promedio) del panel de comScore resultan considerablemente menores que los reales.
Esto nos demuestra una vez más que el problema no se agota con la captura de los datos (Analytics 2.0 – mucho más que taggear) sino que también debemos ocuparnos de la calidad de la información y los métodos que empleamos para producirla.
