Analytics 2.0

Mucho más que taggear

Analytics 2.0 - Mucho más que taggear

Universal Analytics – un poco hiperbólico pero con sustancia

Ayer, lunes 28 de Octubre de 2012, fue un día completo de anuncios en el Google Analytics Summit 2012 (#GASummit). Google lanzó su nueva estratégia que si bien suena un poco hiperbólica (Universal Analytics?), tiene muy buena sustancia ya que muestra el intento de Google Analytics de salirse del modelo centrado en Cookie para ir a un modelo centrado en Usuarios. Esto significa que no se usan más cookies? No no…esto significa que la Cookie sigue existiendo pero que va a guardar un valor que es el ID, y ese ID será la nueva llave de la base de reporte. Esto venía hablando hace tiempo con mucha gente, porque directamente no utilizan un ID único (podría siquiera ser el ID real del Usuario en base de datos) para poder juntar las cookies del mismo usuario y así olvidarnos del problema del problema de la medición cross gadget o dispositivo.

Sesión del lado del servidor: Con “Universal Analytics” la “sesionalización” ocurre del lado del servidor. El nuevo analytics.js no va a mantender ninguna información de trazabilidad (más allá de un identificador anónimo).

Esto genera ventajas muy importantes pasando del lado del administrador acciones como agregar nuevos motores de búsqueda, configurar el tiempo de vencimiento de la cookie, reclasificar algunas keywords como tráfico directo, y finalmente este ID único nos da la posibilidad de agrupar información incluso de otras fuentes como base de datos de clientes o CRM.

Segmentos y métricas personalizadas: Lo antes mencionado permite que las dimensiones personalizdas y métricas son configuradas en el código y la sección de administración del administrador como vemos en la imagen siguiente.

_gaq.push(['_setCustomDimension',1,'Custom Dimension 1']);

 

 

 

 

 

 

El protocolo de medición (O measurement protocol): Es algo así como EDS o external data source que vimos en otras plataformas antes. Es la capacidad de enviarle información a Google Analytics. Algo que hasta ahora era imposible y que le genera un potencial de nueva escala. Ahora es posible enviar información relacionada a fuentes externas como Call Centers o CRM para, por ejemplo, medir una conversión generada offline en Google Analytics. Esto lo sigue haciendo con el viejo método de requerimiento por medio del __utm.gif (imagen) y se envía la información por método GET o POST. Siempre que cumplas con los protocolos de Google Analytics este aceptará los datos.

Además va a ser posible asignar costos publicitarios y otros costos a un usuario, ergo, ahora vamos a contar con costos totales de adquisición de un usuario. O sea que vamos a poder pasar al modelo que hablamos en Analytics 2.0, o sea de ROI a ROCI (Return on customer investment). Vamos a poder saber en base a esta nueva variable monetaria, cuando invertir y cuando no en diferentes segmentos de usuarios.

Dimension Widening: Esto permite en base a variables como métricas y dimensiones personalizadas generar modelos más complejos para comprender el impacto de decenas de variables frente a una conversión. Hace unos post hablemos de armar segmentos en base al análisis de co-varianza o anova. Esto da inicio a la posibilidad de armar modelos estadísticos más avanzados permitiendo comprender la relación entre todas esas variables y una variable de conversión. Es una feature realmente enfocada a generación de Insights. Para mi de lo mejorcito que se presentó, y muy útil para mi y la gente de Intellignos ya que lo venimos haciendo pero por fuera, esto genera más dinamismo al trabajo :-).

 

 

 

 

 

Esto se está poniendo entretenido. Vine un poco desmotivado a este Summit, pensando vamos a seguir con “Much ado about nothing” pero finalmente veo una luz al final del túnel. Falta mucho, pero estamos dando el primer paso.

Análisis de dispersión utilizando Segmentos Avanzados de Google Analytics

En estadística, dispersión estadística (también llamada variabilidad estadística) es la variabilidad o dispersión de una variable o distribución de probabilidad. Ejemplos comunes de medición de dispersión estadística son la varianza, desviación standard y rango intercuartil.

La medida estadística de la dispersión es un número real no negativo que es igual a cero si todos los datos son los mismos y la fecha de los aumentos cambian (Wikipedia).

Análisis de dispersión es uno de los más básicos y poderosos análisis estadísticos, el cual permite entender que tan homogénea es la población o muestra bajo análisis. Porque sería esto importante? Bueno, si hablamos específicamente de analítica digital uno de los principales problemas es que nos encanta utilizar promedios (y tasas), promedio de tiempo por visita, promedio de páginas por visita, tasa de rebote, etc. El problema con los promedios y tasas es que te llevan a mezclar manzanas con naranjas, llevándote a tomar decisiones bastante inconsistentes o con mucho riesgo. Los puntos dispersos desvirtúan la realidad porque generan pesos incorrectos en los promedios y tasas.

Por ello, en general se eliminan los puntos dispersos del análisis. O sea, si tienes páginas vistas a un contenido de entre 4 y 10 (80% de ellas) un 5% con solo 1 página (Digamos además que este es tráfico no qualificado) podría desvirtuar el análisis. De esta manera, podrás analizar un set de datos más homogéneos, incrementando efectivamente la certidumbre de los escenarios de toma de decisiones.

Entonces hagamos lo siguiente en Google Analytics. Con el objetivo de analizar un set de datos particular utilizaremos segmentos avanzados.

1. Elige el set de datos que quieren analizar. En este caso, basándonos en el caso anterior, promedio de paginas vistas / visit.

2. Crear un nuevo segmento que tome solo el set de datos que quieres analizar. En este caso vamos a tomar aquellas visitas que solo visualizaron una sola página.

Dispersion Analysis

Dispersion Analysis with Google Analytics

3. Analizar la información con el nuevo set de datos. O sea, podemos ir navegando cualquier reporte, incluso reportes customizados, solo tomando el set de datos que te interesa analizar. En este caso, visitas con más de una página vista.

 

Segments in Google Analytics

Si se fijan en los gráficos de arriba parecería que hay una gran diferencia, corecto? Sin importar cuanta sea la diferencia entre los segmentos analizados el punto más importante es el menor margen de error en la información analizada, ergo mejores escenarios de toma de decisiones.

 

 

Merchandising Report de Yahoo! Web Analytics

Si tienes un proyecto de eCommerce y tienes instalado Yahoo! Web Analytics, o no lo tienes pero estás pensando en ello te dejo algunos tips interesantes sobre el Merchandising Report.

El Merchandising report es una herramienta adicional del reporte de eCommerce de Yahoo! Web Analytics que le da una escala de análisis fabulosa a tu proyecto web.

Con este reporte podrás no solo lo típico como cuantas veces un cliente en particular view, agregó al carrito de compras y hasta compró. Sino que además  te permite agregar categorías para tus productos, crear reportes customizados, e incluso actualizar los reportes para reflejar las compras canceladas o cambios en los montos de las ordenes ya realizadas utilizando para ello llamados al sistema de Y!WA por medio del API. Otra cosa que me gusta mucho es que también es posible hacer análisis de up y cross selling. También podrás subir el costo individual de tus productos y hasta calcular en que medida cada producto contribuye a tus ganacias totales.

La implementación de Yahoo! Web Analytics es bastante simple si tu, al menos, leíste el manual de instalación :-). El Merchandising Report tiene la exacta misma lógica, solo necesitas agregar funciones a tu tracking code (o código de medición) como por ejemplo:

Action;
DocumentGroup;
Amount;
OrderId;
Discount;
Tax;
Shipping;
SKU; Corresponde a un producto específico que quieras medir. La información del SKU se expresa normalmente como una función utilizada en tu carrito de compra. De todos modos, también es posible expresarlo en un valor constante (Ej TEN114/S/03)

Es importante mencionar que cada función de Yahoo! Web Analytics es utilizada para popular un valor entre esta y tu carrito de compras. Por ello para hacer esta implementación es importante que estés familiarizado con las funciones utilizadas en este.

Otro feature interesante es “Tracking viewed products” o medir productos vistos. Al agregar la acción ‘PRODUCT_VIEW’ a tu función, como verás en el ejemplo a continuación, podrás medir que tan frecuente un cliente potencial vio uno o varios de tus productos y cual o cuales son los más populares.

YWATracker.setAction(“PRODUCT_VIEW”);
YWATracker.setSKU(“H84963422″);

Si quieres medir más de una vista de producto a la vez tan solo utiliza una función como en el ejemplo a continuación.

YWATracker.setAction(“PRODUCT_VIEW”);
YWATracker.setSKU(“H84963422;H09273923″);

Otra herramienta genial es ADD TO CART TRACKING, o sea medir cuando un potencial cliente agrega uno o varios productos al carrito de compras. Al activar este feature (solo agrega la acción ADD_TO_CART a tu función, como en el ejemplo a continuación) podrás identificar que productos tus clientes y/o potenciales clientes agregaron al carrito de compras, hayan o no hayan comprado.

YWATracker.setAction(“ADD_TO_CART”);
YWATracker.setSKU(“H84963422″);

Entonces ya medimos productos vistos, productos agregados al carrito de compras y que falta? Exacto, lo más importante, productos comprados. Para hacer esto tan solo activa la acción Sale (venta ó 01) como se puede ver en el siguiente ejemplo:

YWATracker.setAction(“01″);
YWATracker.setSKU(“H84963422″);
YWATracker.setUnits(“3″);
YWATracker.setAmounts(“300.00″);
YWATracker.setAmount(“EUR300.00″);
YWATracker.setOrderId(“123xxx”);

Si la moneda con que se miden las ventas es importante para tu proyecto entonces visita el listado de monedas disponibles en Y!WA visitando ingresando aquí

Para ingresar el precio de los productos comprados deberás configurar la función setAmounts. A diferencia de la función setAmount, setAmounts no necesita el código de moneda ingresado, debido a que la moneda es un valor interno de la función setAmount.
Al igual que vimos anteriormente es posible medir varios productos comprados a la vez:

YWATracker.setAction(“01″);
YWATracker.setSKU(“H84963422;H09273923″);
YWATracker.setUnits(“3;1″);
YWATracker.setAmounts(“300.00;50.00″);
YWATracker.setAmount(“EUR350.00″);
YWATracker.setOrderId(“123xxx”);

Algo fabuloso es que el código de medición de Yahoo! Web Analytics tiene una lógica muy simple que podemos ver replicada en todos los features. Esto permite que una vez que comprendes la lógica te sea muy facil y amigable cualquier tipo de implementación.

Google Analytics Summit 2011

Fue una semana bastante intensa en el Computer History Museum. Jesse Nichols, el incansable Program Partner Manager de Google Analytics y Google Optimizer, hizo un gran trabajo con su equipo, organizando un evento para más de 500 personas de todas partes del mundo de manera exquisita, sin exagerar.

No estoy seguro que esta dentro del NDA y que no así que no me voy a meter en detalles para no hacer lío. Pero les doy algo de info de como fue el evento:

1. El primer día se realizaron las presentaciones generales de las mejoras de la plataforma. Todos ellos fueron WOOWWW… y sin embargo no todos son super útiles, algunos de ellos lo son. De hecho fueron LAS noticias que estaba esperando.

2. El segundo día, Jueves, fueron charlas más en profundidad sobre temas de Partners y Técnicos sobre los nuevos lanzamientos (en puerta).

Tuve el honor de ser invitado como speaker en el Panel junto con Justin Cutroni (Cardinal Path), Timo Aden (Trakken) y Russel Sutton (ConversionWorks), el cual fue moderado por Sophie Chesters (Google).

Panel at GA Summit 2011

Al final del día en el mismo lugar tuvimos un Web Analytics Thursday, networking, bebidas y comida…algo más? Ah, si…gente increible de todas partes del mundo, dispuestas a charlar sobre sus experiencias sin limitaciones. Los veo el próximo año, ahora a Rockear!!!

Medición de Campañas – Google Analytics vs Yahoo! Web Analytics

Cual es la mejor herramienta de Web Analytics? Esa es una de las preguntas más frecuentes de esta industria. Lamentablemente en el mundo las cosas no son tan sencillas porque si hubiera una mejor, todo el mundo la eligiría obviamente, y sus competidores copiarían tal desarrollo.

Podríamos decir que la mayoría de las actuales soluciones de Web Analytics son la mejor…para ciertas necesidades específicas. Entonces lo primero a definir es que necesidades de información tienes.

Veamos un ejemplo bien simple con una comparación entre  Google Analytics vs Yahoo! Web Analytics (or Y!WA) :

1. Medición de Campañas con Google Analytics: Google Analytics tiene sus propios parámetros de medición para campañas. Lo que significa que deberás utilizar utm_source, utm_medium, utm_term, utm_content and/or utm_name para medir tus campañas. Lo bueno es que no es necesario configurar nada del lado de la plataforma. O sea, con solo pasar esos valores (incluso en un link populado en Facebook, Google Plus o Twitter) en cualquier link Google Analytics identificará que son de una campaña con tales parâmetros y guardará esa información en toda la navegación.

De hecho hasta es más simple que eso, podrías utilizar Google Analytics URL Builder el cual al cargarle ciertos datos que pide, nos devuelve la URL a utilizar en la o las campañas de manera MUY simple..

URL builder tool

Entonces si tienes una estructura standard de campañas Google Analytics será una gran solución, simple, rápido y efectiva.

2. Medición de campañas con Yahoo! Web Analytics: Y!WA: cuanta con una plataforma de medición de campañas más flexible que permite la identificación y clasificación de campañas basadas en condicionales y variables permitíendote medir casi cualquier tipo de campaña. Más trabajo, pero más flexibilidad y más análisis en profundidad.

Primero se selecciona el tipo de campaña para que se puedan aplicar costos, costos de adquisición, etc. Las posibilidades son, gratuita, costo único, CPC (Costo por Click) o CPA (Costo por Adquisición).

 

 

Luego se pueden elegir los parámetros standard de campaña (hasta acá no difiere de GA) o seleccionar otros parámetros pudiendo utilizar los que ya estamos utilizando en otras herramientas, ejemplo el Adserver.

Finalmente, tal vez lo más flexible de todo el proceso, es posible utilizar condicionales para la atribución de usuarios a la campaña.como por ejemplo “Url parameters equal”, “Url parameter contains”, etc…

 

 

Entonces, como podemos ver, ambas plataformas son ideales…ideales para una necesidad específica. Para algunos clientes Google Analytics será la mejor solución. Para otros lo será Yahoo! Web Analytics, y para algunos lo ideal será más aún, utilizar ambas! ;-)

Google +1, Likes y Tweets en Google Analytics y Webmasters tools

Bueno, es genial encontrar que al menos algunos players de la industria se están tomando en serio el tema de integración de información, la importancia de tener toda las piezas del rompe cabezas juntas para crear un mejor escenario de toma de decisiones. La mejor forma de revertir el problema de “Las métricas que más importan“.

La semana pasada Google lanzó el botón +1, como un “Like” pero para el proyecto Google+. Lo mejor de este lanzamiento es que Google pensó desde el principio en integración permitiendo que desde Google Webmasters tools y Google Analytics se pueda medir como el botón +1 afecta al tráfico y comportamiento del tráfico.

En cuanto a Webmasters Tools:

  • El reporte de impacto de búsquedas da una idea de como  +1‘s afecta a tu tráfico orgánico.
  • El  reporte de actividad muestra cuantas veces tu página tuvo +1, de botones no solo de tu página sino de otras (como Google Search).
  • Finalmente, el reporte de audiencia muestra información geográfica y demográfica agregada sobre los usuarios que hicieron +1 en tus páginas. Para proteger la privacidad, solo se muestra información (estadística) cuando el volumen de usuarios es importante.

En cuanto a Google Analytics, la buena nueva es que si configuras la el código de Javascript para Analytics este reportará no solo el +1 de Google sino tambien otros botones como Like de Facebook, permitiendo a tu empresa medir las diferentes acciones de “Compartir” con el Social Plugin Tracking en Google Analytics.
  • El reporte de Social Engagement te permite identificar como el botón +1 (y otras acciones sociales) modifica, o no, el comportamiento de tus usuarios. Esto te permite determinar, por ejemplo, si las personas que hacen +1 tienen a navegar más páginas y más tiempo en tu sitio web que las personas que no.
  • El reporte de Social Actions te permite medir en un solo lugar la cantidad de acciones sociales (+1 clicks, Tweets, etc) generadas en tu sitio.
  • El reporte de Social Pages te permite comparar que contenidos de tu sitio está generando mas cantidad de acciones sociales.
Les de jo el link para configurar el  tracking de acciones sociales en algunos pocos pasos.

Evitar riesgos con Twin Analytics

Si estas midiendo tu sitio con una herramienta de Web Analytics con tecnología de page tagging es importante que sepas que (en la mayoría de los casos) la información queda guardada en una base de datos de tu proveedor, ergo si algo ocurre con tu proveedor o si tan solo quieres cambiarlo porque no estas completamente satisfecho, perderas todo tu historico de información.
Esto no es algo menor ya que tu historico es todo lo que tienes para planificar tus acciones futuras, por lo que perderlo sería como quedarte ciego.
Una forma de evitar el riesgo de perderlo todo es implementar una segunda herramienta de Web Analytics en paralelo. Y con esto no quiero decir que tienes que capacitarte y capacitar a tu equipo para analizar la información en esta segunda herramienta o perder el doble de tiempo analizando lo mismo dos veces, sino tan solo tener la información al alcance de la mano en caso de necesitarla…la tecnología falla, y no queremos desafiar las leyes de Murphy, cierto?
En caso que sigas mi consejo es importante que tengas en cuenta que es posible que para que dos herramientas distintas midan iguales es probable que debas implementarlas de manera completamente distinta.

IBM adquiere Coremetrics

Ayer me sorprendí un poco al enterarme que IBM había adquirido Coremetrics. Primero, porque no tenía a  IBM en el radar como una empresa interesada en algo como Web Analytics. Segundo porque Coremetrics es una plataforma bastante sólida con importantes clientes y que estuvieron durante el último tiempo trabajando duro en marketing para ganar porcentaje de mercado en el segmento Corporate, donde todavía quedan players que pagan por una solución de Web Analytics.

De todos modos, el negocio está hecho y solo queda esperar para ver que estrategia toma IBM con esta nueva adquisición de la cual no se informaron los pormenores financieros, aunque definitivamente debe haber sido un BIG DEAL debido a la buena situación de Coremetrics. Solo me queda felicitar al equipo, definitivamente hicieron un gran trabajo con muchos años de empeño y pasión…me saco el sombrero.

Google Analytics lanza Application Gallery

Google lanzó recientemente Google Analytics Application Gallery, una galería de applicaciones para Google Analytics desarrolladas por terceras partes.

La idea me parece simplemente fabulosa. Como venimos diciendo en este blog por muchos años cada persona, de cada empresa, de cada industria tiene necesidad de información muy particular para tomar desiciones eficientes. Google pudo tomar dos caminos, el primero sería tratar de desarrollar ellos mismo sus apps, esto requeriría desde Google un nivel de trabajo muy grande para poder cubrir la demanda especifica de toooodos sus cleintes. La segunda, y la elegida, fue dejar que otros lo hagan permitiendo mucho más “ancho de banda” en la respuesta y una mayor penetración en cantidad de necesidades cubiertas.

Me pareció muy bien que Google haya optado por esta segunda opción porque genera una situación win-win (ganar ganar) para todos. Los usuarios tienen más apps muy interesantes a costos más que razonables, los desarrolladores pueden enfrentar demandas muy grandes, haciendo rentables sus desarrollos, y Google puede mejorar la calidad del producto consumido sin tener que invertir.

Si bien Google Analytics Application Gallery tiene por ahora solo 53 Apps, el modelo permite escalar esto muy facilmente (lo cual tambien va a significar una invasión de Apps completamente inútiles y/o duplicadas).

Yo por ahora voy a probar el app para el Ipad y luego les cuento ;-)

4Q Survey y Google Analytics se integran y mejoran la relevancia!

Estas son muy buenas noticias, 4Q Survey la solución gratuita de Encuestas Online que permite identificar porque los usuarios están visitando tu sitio, y por que están (o no) realizando las acciones que quieres que ellos hagan (y en caso que no, porque no lo están haciendo), ha lanzado un nuevo feature que permite integrar la información de tus encuestas online dentro de tu cuenta de Google Analytics! Esto te permitirá saber  no solo que están haciendo tus usuarios en el sitio sino PORQUE! lo están haciendo. Este es un avance realmente importante ya que además de ser muy útil es gratuito permitiendo que lo utilice tanto una Corporación, una PyMe o incluso un Blogger. De hecho me parece una solución vital para un Startup, o sea, una empresa pensada en grande pero con los bolsillos vacios ;-).

Les dejo el video que explica como hacer la integración de 4Q Survey con Google Analytics (está en Ingles, alguien que se cope y le ponga los subtitulos? ;-) )

y tambien les dejo un video muy entretenido de mi amigo Avinash explicando como implementar una encuesta…