Analytics 2.0

Mucho más que taggear

Analytics 2.0 - Mucho más que taggear

“Comprender” – La parte más dificil del trabajo de un Analytics Ninja

Una de las actividades críticas en el trabajo de un Analytics Ninja se basa en la forma en que los humanos nos interactuamos. Los Analytics Ninjas deben entender, por ejemplo, que información necesitan las diferentes personas de la organización para tomar decisiones y cual no. Esta taréa que parece sencilla es, en realidad, muy compleja.

Para empezar cada ser humano tiene un modelo mental único que procesa la información que se le presenta en una forma particular. Además la comunicación difiere dependiendo del género, hombres y mujeres se comunican de una forma muy distinta.

La cultura tambien hace lo suyo complicando más y más la interacción de los seres humanos. Personas de Argentina procesan la misma información de manera completamente distinta a personas de Estados Unidos (otros posts interesantes sobre el tema, aunque en ingles “What’s a Latino?“, “Analytics, Focused on People?” and “Is time Just money?“.

Todo lo mencionado arriba hace que nuestro trabajo sea realmente complejo. Porque? Basicamente porque lo promero que un profesional de Web Analytics debe conocer es el funcionamiento del “Sistema” y para ello es importante poder comprender la información que quienes lo componen (al sistema) nos darán a conocer.

Mi sugerencia es utilizar exactamente la misma técnica que utilizan los niños. Preguntarse Por qué? Por qué? Por qué?. Cuando la gente menos habla más de acuerdo se pone, esto es usualmente desvastador…

Les dejo un video muy interesante del monólogo de Mark Gungor llamado El Cuento de los dos Cerebros, disfrutenlo es buenisimo!!!

Google Analytics lanza su programa de Capacitación Oficial

Google anunció oficialmente hoy el lanzamiento de su nuevo programa de capacitación, Google Analytics Individual Qualification(GAIQ), que permite certificarse oficialmente como experto en Google Analytics. Se trata de un curso online gratuito que cubre aspectos técnicos de la analítica web y la implementación, administración y análisis con Google Analytics.

Los individuos certificados podrán incrementar la eficacia del uso de Google Analytics en sus organizaciones y ayudar a otras personas a hacer lo mismo. El programa GAIQ está desarrollado para agencias que desean desarrollar los conocimientos de sus empleados y para personas que buscan incrementar sus posibilidades laborales, por lo que no se requiere pertenecer a una agencia u organización para tomar la capacitación y realizar el examen.

Este es el link a los contenidos del GAIQ. Por el momento solo están disponibles en Inglés.

Para aquellas empresas que son Consultores Autorizados de Google Analytics será obligatorio que al menos dos personas se certifiquen en el GAIQ para mantener su condición de tales durante el próximo trimestre.

Siendo una de las pocas personas que tuvo la posibilidad de participar en el piloto del programa de capacitación puedo decirles que los contenidos requieren un nivel intermedio de conocimientos previos y experiencia de trabajo con Google Analytics, ya que se abordan aspectos técnicos así como también básicos de la plataforma.

El magico grafico de cuatro lineas

Si te pareció gracioso el titulo estoy de acuerdo pero te voy a mostrar que tiene bastante sentido.
Ya he posteado varias veces sobre la importancia de integrar información, debido a que permite tener una idea mas cierta de la situación actual de nuestra empresa sin tener que inferir gran parte de ella, con todo lo que esto significa.
Veamos un ejemplo, una empresa que produce Laptops (computadoras portátiles) y las comercializa entre otros canales, por medio de un sitio de ecommerce. Que información utilizara esta compañía normalmente para tomar decisiones? Principalmente Trafico y Ventas. O sea los disparadores de posteriores análisis serán estas dos métricas antes mencionadas. Ambas son metricas de comportamiento, o sea que nos dan información sobre “que hacen” nuestros usuarios o clientes, pero no el porque lo hacen.
Que ocurre cuando hay una caída en ventas? Bueno, cuando la información disponible no es suficiente la gente tiende a inferir lo que no conoce.

Entonces cuando hay una caída en ventas se buscara como causa del problema algo que suena lógico para quien tenga que tomar la decisión sobre como proceder o convencer a quien lo hace. El problema entonces será asignado a que se promociono el producto incorrecto, la campaña de medios no fue lo suficientemente exitosa, y a otras tantas cuestiones dependiendo de lo que suene lógico para quien busca una respuesta.

Ahora bien, tomar decisiones en el entorno antes mencionado no es muy saludable. No solo porque no estaremos resolviendo el problema de raíz, sino porque al enfocar los recursos en resolver cuestiones que no son el problema estamos incrementando el costo de adquisición. O sea, no solo que no incrementamos ventas, sino que además cada una nos sale mas cara.
Afortunadamente hoy en día tenemos una importante variedad de fuentes de información la cual no solo nos provee información de comportamiento (behavior) sino otras tantas como actitudinal (o sea, porque la gente hace lo que hace).

El siguiente grafico no solo es muy simple, sino muy eficiente para la toma de decisiones eficiente. Las cuatro líneas representan:

1- Visitas (Comportamiento).
2- Sales (Comportamiento).
3- Buzz (Actitudinal).
4- Server Performance Monitoring (Entorno).

grafico_de_cuatro_lineas

En el eje X tenemos la variable tiempo (en días), en el eje Y1 tenemos cantidades (Q) y en el eje Y2 tenemos porcentajes (tanto de buzz como de performance de servidor).
También recomiendo agregar información sobre eventos relevantes para la actividad de la compañía y sus proyectos.
En el ejemplo siguiente tenemos dos situaciones que requieren tomar decisiones y que se basan en los siguientes disparadores:

1- Alerta – Caida en las ventas (9 de Enero): El generente de marketing recibe una alerta en su cuenta de email proveniente de la herramienta de Web Analtyics avisando sobre una caida en las ventas. El gerente a buscar respuestas al grafico de cuatro lineas de la siguiente manera.
a. Visitas: No hay una importante variacion en visitas con lo cual no vale la pena seguir analizando.
b. Ventas: Tal cual la alerta anuncio cayeron las ventas casi un 43%, por lo tanto es necesario seguir analizando.
c. Buzz de producto o marca: No hay un cambio importante que valga la pena analizar durante el periodo bajo analisis. No hay nada que nos haga pensar que hay una actitud negativo en la persepcion de nuestros clientes y potenciales clientes respecto a nuestra marca.
d. Monitoreo de la performance del servidor: Identifica una importante caida en la performance del servidor justamente en una de las paginas del proceso de ventas. Algunos minutos mas tardes la gente de tecnologia comparte una nota informando sobre el problema.

En solo 10 minutos de analisis conocemos la causa de la desviacion y logramos corregirla. Suena como informacion accionable no es cierto?

2- Alerta – Caida en ventas (18 de Enero): El gerente de marketing recibe otra alerta a su cuenta de mail, tambien de la herramienta de Analytics comunicando una aparente caida de casi el 25%. Sin el grafico de cuatro lineas aquí presentado esta persona seguramente trataria antes que nada intentar asignar este nuevo problema a una caida en la performance de los servidores. Sin embargo con este modelo el proceso sera el siguiente:.
a. Visitas: Las visitas crecieron levemente, nada relevante en principio. Pero como pueden ver en el grafico cuando el problema se manifiesta en este indicador es demasiado tarde para resolverlo sin que esto tenga un costo importante.
b. Ventas: Una caida de casi el 25%.
c. Performance del servidor: Aun cuando este es uno de los indicadores que esta persona revisa al surgir el problema debido al inconveniente previo, no tarda mucho en identificar que el servidor no es, en esta oportunidad, la causa de la caida en las ventas.
d. Buzz de Marca o Producto: Identifica una variacion negativa en la percepcion de los clientes o potenciales clientes respecto de la marca o producto de su empresa. Excelente! Esto nos dice mucho sobre el problema. En primer lugar el incremento en las visitas se debe al buzz generado en internet (aun siendo negativo). Ya que las personas al leer una noticia negativa sobre nuestros productos intentaran ampliar o confirmar dicha informacion en el sitio oficial, sin embargo ese incremento en el trafico dificilmente podra convertirse en ventas.

En este ejemplo el problema era una falla en las baterias de las computadoras portatiles. Un Blogger importante publico sobre este problema y tan solo dos dias despues habia comentarios en todo internet.

La empresa identifico el problema en tan solo 10 minutos y pudo generar acciones de correccion que le permitieron volver a la situacion previa.

Hacia el camino de la integración cuando lo que sobra son ganas y faltan recursos

Si perdes mas de 30 minutos por dia analizando informacion de tu sitio para tomar decisiones…es probable que no estes haciendo las cosas lo bien que podes. Escucho a diario gente que me comenta que el proceso de analisis es algo asi:1- Entro a mi herramienta de analytics. Veo el trafico, si esta mas o menos como ayer o el mismo dia de la semana anterior, entonces esta ok. Si el trafico es mayor o menor busco los porque. 2- Para buscar los porque empiezo a entrar a los diferentes reportes y (si la herramienta lo permite) hago cruces de datos.Tambien bajo info a excel y sigo trabajandola ahí. 3- la info se vuelve tanta que termino por enredarme. 4- Dejo todo como esta. 5- Hablo con personas de otros departamentos para ver si saben que pudo pasar. 6- En base al nivel de respuesta que obtuve, termino por inferir o adivinar el resto, lo que produce cierta sensacion de calma en mi espiritu curioso.Tiempo total utilizado? Entre 4 y 8 horas…(El resto abandona en el paso 3).Si bien la opcion de maxima es “Integracion de fuentes en un solo repositorio” que me de todas las respuestas en un solo lugar y me permita analizar, lo cierto es que esta opcion es a veces imposible para algunas empresas. O bien por temas tecnicos, o bien por falta de recursos. Como me dijo mi amigo Mauro de Psicofxp, solo hay dos tipos de problemas, tiempo y dinero…las demas cosas no son problemas. Cual seria una solucion super simple? Tener una agenda de tooooodas las actividades que se realizan en la empresa. Las empresas sos sistemas. O sea, un conjunto de cosas interrelacionadas donde una accion en una de estas cosas afecta al resto de las cosas (sistema).Que ganamos con esta agenda? Si bien no obtenemos el “porque” un evento en particular genero un efecto determinado en el trafico, nos indica de manera inmediata donde buscar la respuesta. Asi, si el mismo dia implementamos una campana de adwords y en paralelo se cae el site una hora, tal vez veamos en el grafico del trafico diario que no hay variacion en ese dia. Sin una agenda de eventos (o hitos) los analisis serian: 1- Tecnologia: Safamos, no se noto, no digamos nada. 2- Marketing: La campana no sirvio para nada. 3- Gerente: El trafico esta igual que ayer, estamos bien!!!…no sigo indagando.Si en ese mismo momento pudieramos tener, ademas de la info de trafico, de la info de eventos o Hitos, la respuesta es automatica.Como incorporar una agenda de eventos o hitos?La mayoria de las herramientas de analytics permiten agregar facilmente estos eventos y luego los muestra en cada reporte consultado. Este es el caso mas sencillo.Otras herramientas como Google Analytics todavia no incorporan esta funcionalidad, y siendo la herramienta mas usada en latam, vale la pena evaluar posibilidades. Una opcion sencilla es un excel en google docs compartido en la empresa, una hoja por departamento o area funcional y listo. Ademas para hacer algunos cruces de datos pueden implenetar esta funcionalidad, que automaticamente les exporta los datos de Google Analytics a google docs. De esta forma tienen un repositorio unico de informacion, que les va a facilitar MUCHO el analisis y les va a dejar menos margen de inferencia ;-).

Key tips – Web Analytics para blogs – Segunda parte

Lo prometido es deuda, aca va la segunda parte de Analytics para Blogs “Interacción”.

Interacción: Cuando creaste tu blog, lo hiciste por un motivo, un objetivo, entonces es importante saber si el objetivo esta siendo alcanzado o no. Cualquier que el objetivo sea debe estar relacionado con algún tipo de interacción entre tu audiencia y tu blog (a no ser que tu objetivo sea no ser visitado…o sea, algo así como un blogger autista ;-)). Para medir el alcance del objetivo es necesario medir…veamos algunas formas de hacerlo:

a. Comentarios por post: Esta metrica es tan simple como útil ya que nos dice si las notas posteadas estan generando interes entre los lectores o no. Si tu objetivo es interactuar con los lectores por medio de comentarios, entonces esta es la métrica mas importante para vos. De todos modos, el no recibir muchos commentarios por nota (o ninguno), no significa que el post no fue exitoso. Algunos blogs dan en sus notas, espacio a los lectores para que comenten mientras que otros no (la mayor veces esto es inconciente). Entonces la cantidad de comentarios depende en gran parte del estilo y tono de escritura y no solamente del interes que pueda o no generar.

Si recibes unos pocos comentarios (o ninguno) por post entonces te recomiendo que le preguntes a tus lectores el porque (usa una encuesta de una pregunta, rapido y efectivo).

Comments per post

b. Comentarios por visita: Esta métrica permite identificar el nivel de interacción de los lectores de tu blog. Mientras que “Comentarios por post” te da información de cuan “interesante” es un post en particular, “Comentarios por visita” te permite saber cuan interesados en promedio estan tus lectores en el contenido consumido.

Comments per visit

c. Búsquedas internas por visita: Otra forma de interpretar cuan interesados están tus lectores en tu blog es analizando el comportamiento de “búsquedas internas“. Los usuarios interesados en el tipo de contenido ofrecido en tu blog, se quedaran buscando otro contenido relacionado incrementando la cantidad de búsquedas internas. De todos modos recomiendo que como primer paso analicen y definan como es la experiencia de usuario en su blog. Ya que algunos blogs tienen sistemas “intelligentes” de “recomendación de contenidos” que hace a la gente ir saltando de contenido a contenido sin siquiera usar el casillero de “búsqueda”.
Las búsquedas internas te dan además otra información clave, o sea, que contenido es interesante o relevante para tus lectores. Las keywords usuadas en buscadores y por las cuales tus lectores llegaron a tu blog solamente te dicen que contenido estuvo disponible para cierta/s keywords (tiene que ver con el posicionamiento de tu blog en los buscadores y no con la intención de tus lectores) mientras que “búsquedas internas” da información sobre que temas son interesantes para tus lectores, sin importar si el contenido esta bien posicionado en buscadores o no.

Internal Search per visit

d. Tiempo promedio por visita: Sin importar la estructura de tu blog (si mostras toda la nota en la home o solo una parte, por ejemplo) el tiempo promedio por visita te ayuda a antender si estas capturando usuarios cualificados o no y si tus usuarios leads estan interesados en el contenido o no. Si tus visitantes no son cualificados la mayoría de ellos estará en el segmento de menos de 30 segundos mientras que el resto de los segmentos va a mantenerse casí imperceptible. Por otro lado si tus visitantes qualificados encuentran intereante al contenido entonces si bien el segmento de meno de 30 segundos por visita va a ser el mayor, los demás (principalmente los de dos y tres minutos) van a contener una gran cantidad de usuarios.

Average time per visit

e. Tiempo promedio por página: Esta métrica me resulta interesante mencionarla para que tengan precaución al usarla y al interpretar la información. El tiempo promedio de una página en particular depende meramente del largo y la dificultad del contenido mostrado y no únicamente si esta es o no interesante.
Lo que es posible hacer con esta métrica es analizar el top 20 páginas y determinar si todas ellas tienen alguna variable en común, y de ser así (y en caso que nos interese incrementar el tiempo promedio de lectura) búscar replicarlo en las siguientes notas.

Average time per page

Continuará…lunes? Lo intento :-)

Key tips – Web Analytics para blogs

Frecuentemente me preguntan sobre “que métricas puedo usar para medir la performance de mi blog” a lo cual generalmente respondo “No es posible medir todos los blogs con la misma estructura de información, al ser distintos deben ser medidos según la necesidad particular de cada uno”. Esa respuesta generalmente tiene el objetivo de invitarlos a tomar partido en la generación de sus propio projectos. Sin embargo, para aquellos que no tienen mucho tiempo o necesitan un empujoncito :-) les dejo algunos tips.

Lo primero que recomiendo es pensar en tu Blog como si fuera una tubería por la cual fluyen cosas, entonces:

1- Cuanto mas grande sea la boca de la tubería más cosas podran ingresar a la tubería.

2-Cuanto mas larga la tubería más cantidad de cosas van a entrar y fluir por ella durante un periodo más largo.

3- Y por último, pero no menos importante, si la boca de salida de la tubería es mas grande entonces más cosas van a poder salir mas rápido dejando que entren mas cosas nuevas al comienzo de la misma.

Throughput Analysis

Entonces dividamos el proceso de medición en tres etapas.

1- Trafico entrante

Inbound traffic

2- Interacción.

Interaction

3- trafico saliente

Outbound traffic

La idea es entender como el trafico fluye por tu sistema (blog), identificar cual es el eslabón mas débil o cuello de botella (recurso de capacidad restringida) y como generando una acción en el eslabón más débil podemos modificar la performance del resto del blog.
Veamos algunas métricas que puedes usar en cada etapa del proceso de medición:

1- Trafico entrante: En esta etapa deberíamos definir que fuentes de tráfico estan enviando mas lectures a tu blog con el menor “bounce rate”:

a. Bounce rate por referring source: Esta métrica es simple, solo toma el bounce rate de cada referring source. Nos da información sobre la calidad de tráfico enviado por cada canal (Referring source). Es importante tener en cuenta que si tu blog muestra toda la nota completa en la home page entonces la mayoría del tráfico va a ser bounce, pero esto no va a querer decir que tu blog está performando mal. Si este es tu caso, yo te recomiendo usar la siguiente métrica (es preferible esta, pero la siguiente es un buen backup):

b. Tiempo promedio en la homepage por referring source: Para que la métrica “time per page” sea útil yo sugiero utilizar un benchmark. Este puede ser de tu propio blog (pasado) o de otros blogs similares al tuyo. En caso de usar un benchmark de tu propio blog, podrías tomar un average de los últimos 6 meses. Esta es una métrica meramente comparativa, o sea, es útil si la usas comparando el tiempo contra tu benckmark. Tomando esas precauciones podrías reemplazar la métrica anterior sin inconvenientes.

Average time per referring source

c. Visitas promedio por referring site: Esta métrica te permite saber si tu blog está siendo linkeado correctamente desde otros sitios, o sea, tiene un balance correcto entre cantidad de sitios web linkeando y visitas de cada uno de esos sitios. Tener una gran cantidad de tráfico de un solo sitio (para dar un ejemplo extremo) representa un gran riesgo para tu blog. Primero, porque si algo le pasa a este sitio todo ese tráfico se eliminaria de tu blog, y segundo, porque tu blog no tendría una cantidad importante de links como para mejorar el posicionamiento organico en los buscadores.

d. Tendiencia trimestral de referring sources: Calcular la tendencia de los tres ultimos meses de cada referring source es vital para saber si estas alcanzando los resultados buscados, o sea, que fuente de tráfico va a estar enviando mas lectores para tu blog. Por otro lado esta métrica te ayuda a entender que podes esperar que pase en el futuro (mediano y largo plazo). Si tu herramienta de web analytics no te da la variación porcentual (que es lo que necesitas para esta metrica) a continuación está la formula:

Variación Porcentual= ((Visitas n) – (Visitas n-1)) / Visitas (n-1)

Si tenes dudas sobre esta formula, preguntame.

e. Tasa de Visita Online: Esta métrica (Visitas diarias/subscripciones diarias por rss) te permite saber si tu sitio esta siendo más visitado online o por rss (o ambos). En caso de ser por RSS olvidate de tener pageviews ;-), lo cual es bueno o malo? Eso depende de tu objetivo con el blog. La información solo te ayuda a medir, pero el significado de la información depende de tu proyecto y que cosas son importantes para vos.

Continuará…el viernes, prometo!!! ;-)