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Taller analítica web / digital | Santa Barbara. Tarragona

27/Mayo/2015

Taller analítica

web / digital

Santa Barbara, Tarragona


Ricardo Tayar

- Licenciado en derecho, postgrado en ecommerce, diplomado en UX y usabilidad

- En el sector internet desde 1998 Elegido entre los tres mejores analistas web

españoles en 2010 - Ganador al mejor ecommerce de 2011 en la VI

Feria de Tiendas Virtuales - Ganador al mejor ecommerce de servicios en 2011

en eShow - Socio en Mind Your Group de Bryan y Jeffrey

Eisenberg, autores de “Always be testing” y “Call to action”, y Avinash Kaushik, Analytics Evangelist de

Google, entre otros - Profesor en eCommMaster, la UCM, la UAB, la

Universidad de Zaragoza, Kschool… - Ponente y conferenciante en UX Spain, PWA,

Conversion Thursday…

CEO & Founder | [email protected]


¿Qué es la analítica digital?

¿Qué es Google Analytics?

¿Para qué se utiliza?

¿Por qué hay demanda de este tipo de

habilidades hoy día?


¿Qué vamos a ver en este taller?

¿Qué utilidad tiene?

¿Cómo puedo utilizarlo para mejorar mi negocio

digital?


Visión general de

la analítica web/digital


la recopilación, medición, evaluación y explicación racional de los datos obtenidos de Internet, con el propósito de entender y optimizar el uso de la página web de la organización”

AEAW – Asociación Española de Analítica Web

“la recopilación, interpretación y análisis de datos obtenidos a través de diferentes herramientas o aplicaciones web referentes a sitios web o al propio mercado de internet”

Mi propia definición

“

¿qué es la analítica web?


el arte de analizar resultados y la ciencia de centrarse en el cliente

Fuente: Analítica web 2.0 – Avinash Kaushik


con la analítica web hablamos de conocer y gestionar un negocio, no solo de ser capaces de ponerlo en marcha


¿Qué me dicen las herramientas de medición, como Google Analytics, de mi sitio web?

Lo que está pasando en mi sitio web: visitas, usuarios, % de conversión, tiempo medio de visita, de donde vienen mis visitas, etc.

¿Qué no me dicen las herramientas de medición?

Lo que no está pasando: términos por los que soy visible pero no me traen tráfico, tendencias y oportunidades que no aprovecho.

Lo que podría pasar: ¿y si cambiara la página de productos, vendería más?, ¿y si mis llamadas a la acción o mis textos fueran otros, tendría visitas de más calidad para mi negocio?


Tengo 500.000 visitas a mi web…

soy un triunfador!!!soy un monstruo 2.0

Mola tener 500.000 visitas,¿has hecho nuevos clientes?¿has vendido más productos?¿has conseguido más registros?

Si has contestado que no o que no lo sabes, ¿para que quieres 500.000 visitas?


esto es lo que veousando solo herramientasde medición


si abro los ojos, mira todo lo que podría ver y aplicar a mi situación,

a mi sitio web, a mi negocio:análisis subjetivo, de usuarios,

de tendencias…


datosweb

decisión

análisis

objetivositio web

herramientasexternas

herramientasinternas

valor de esosdatos en mipropio contexto

escoger la mejoropción para minegocio


Como empezar a usar la analítica web digital

La importancia de la analítica digital


La definición “oficial” de Google de lo que es la analítica digital es esta:

“Digital analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes (both online and offline).”


La definición “oficial” de Google de lo que es la analítica digital en castellano sería:

“La analítica digital es el análisis de datos cualitativos y cuantitativos sobre tu negocio online, lo que permite la comprensión y una continua mejora de la experiencia online de tus clientes y clientes potenciales de cara a orientarles hacia tus objetivos deseados (sean online u offline)”


Tradicionalmente, el análisis se centraba en los diferentes pasos de interés que un usuario debía ejecutar para una empresa:

1. Atención 2. Interés 3. Captación 4. Conversión 5. Retención

Este es el esquema clásico de trabajo


Actualmente, con la analítica digital, se puede orientar el trabajo a la obtención de conocimiento del usuario en sí, y no de los pasos para la consecución de objetivos.

La analítica digital debe centrarse en el usuario


Diferencia entre datos cuantitativos y cualitativos:

Los datos cuantitativos son objetivos, generalmente expresados de forma numérica o porcentual. Son métricas, expresiones de resultado de algo.

Los datos cualitativos aportan información subjetiva y contexto a los datos cuantitativos, como por ejemplo, puede ser una encuesta a usuarios, el análisis de la interacción o un scrollmap, por ejemplo.


Una de las claves de la analítica digital es la correcta implementación de un plan de medición de objetivos. ¿Qué queremos conseguir con nuestro sitio web?


Tradicionalmente, en el mundo online, hay 5 grandes grupos de objetivos a conseguir:

1. Ventas. Básicamente, el objetivo principal de un ecommerce

2. Información de usuarios > Leads. Objetivo principal de los sitios que recolectan datos para acciones de venta posteriores

3. Frecuencia y fidelización, para sitios de contenido 4. Eficacia en obtención de información 5. Atención, retención y fidelización en el caso de los

objetivos de marca > branding


La analítica digital debe orientarse a un continuo proceso de mejora, la idea es que sirva de eje y herramienta principal de gestión de un negocio online.

El proceso básico se resume en esta secuencia:

Medición > Información > Análisis > Test > Comprobación



Técnicas de análisis fundamentales


Hay múltiples formas de analizar datos, pero si usamos Google Analytics, nos centramos en dos modelos básicos: segmentación y contexto


Como introducción a la segmentación, debemos partir de la base de que los datos agregados nos permiten comprender procesos generales o tendencias desde un punto de vista muy generalista.

Pero si necesitas comprender porque los patrones de compra cambian o las diferencias entre canales, necesitamos utilizar la segmentación.


La segmentación permite aislar y valorar de manera separada un segmento de datos dentro del conjunto de datos totales, ofreciendo una perspectiva de información diferente y más clara y concreta.


Los segmentos de datos más empleados habitualmente y que permiten un análisis más preciso son:

1. Segmentar información por fecha y arco temporal. Ello permite valorar datos y rendimientos entre fechas o periodos de tiempo similares

2. Segmentaciones en función del dispositivo empleado: desktop, smartphone, tablet

3. Segmentación por canal de marketing online empleado: SEO, SEM, etc

4. Segmentación por pais de procedencia, región, ciudad, etc

5. Segmentación por carácterísticas del usuario: recurrentes, etc


El análisis basado en el contexto se centra en la inclusión, para nuestro análisis, de datos procedentes de:

1. Datos externos de nuestro sector, competidores, o datos exógenos que afectan a nuestra actividad

2. Datos internos procedentes de nuestro propio recorrido como negocio, conocimiento del cliente, etc



Conversión y atribución de conversiones


El concepto de base de este apartado es la conversión.

Una conversión es el ratio existente entre el volumen de visitas a un sitio web y la consecución de los objetivos definidos para éste.

Es decir, si tenemos 500 visitas a nuestro sitio web, que es un ecommerce, y hemos realizado, con esas visitas, 2 ventas. El ratio de conversión, en este caso, es del 0,4%


Uno de los conceptos más importantes en la analítica digital es el de las macro y micro conversiones.

Una macroconversión es la realización de un objetivo primario, fundamental, crítico, definido para nuestro sitio web. Por ejemplo, una venta o un contacto comercial.

Una microconversión es una acción importante, generalmente previa a la macroconversión, que también debe medirse, por su importancia de cara a completar la macroconversión. Por ejemplo, una adición al carrito de compra.


El concepto de atribución de la conversión se utiliza para definir en que medida debemos atribuir la consecución de un resultado a una determinada acción o canal.

Existen diferentes modelos de atribución, algunos extremadamente complejos por la cantidad de factores y acciones que inciden en una conversión.


Google Analytics tradicionalmente ha utilizado el sistema de útimo clic para la atribución. Ello implica que la consecución de un resultado se atribuye a la última acción o canal del usuario.

Actualmente, Analytics permite valorar otras acciones o eventos en la generación de una conversión, para no usar exclusivamente el modelo de último clic.

Es como si en la atribución de un gol, en el modelo clásico, de último clic, atribuyeramos el resultado solo al goleador, y no al pasador o al defensor. Este es el sistema por defecto de Google Analytics



Como crear un plan de medición


La analítica digital, si realmente queremos que sea usada como elemento de cambio y mejora del negocio digital y primera herramienta de gestión del mismo, necesita articularse en torno a un plan pensado para satisfacer las necesidades del negocio online en torno a estos ejes:

1. Crear una estructura sólida de analítica digital 2. Diseñar un plan de medición 3. Convertir el plan de medición en plan de

implementación 4. Gestionar la implementación a lo largo del tiempo


La calidad de los datos es la base para tomar decisiones inteligentes.

La gestión y la implementación de la infraestructura correcta para poder obtener datos de calidad de un sitio web es un esfuerzo que conlleva tiempo y recursos.

Se necesita entender lo que Google Analytics mide y como, se deben tener habilidades técnicas, de análisis y de negocio.


Los pasos a tomar para una estructura sólida de datos son los siguientes:

1. Definir el plan de medición. Que se necesita medir. Cuales son los objetivos de negocio

2. Documentar tu infraestructura técnica: que CMS usamos, tenemos soporte mobile, la tecnología que usamos hace posible medir todo lo que necesitamos, etc

3. Crear un plan de implementación. Adaptación del código de Analytics a tus necesidades de negocio

4. Implementar el plan 5. Mantenimiento y redefinición


Para el diseño del plan de medición, se suele emplear el modelo definido por Avinash Kaushik, que podeis encontrar en http://www.kaushik.net/avinash/digital-marketing-and-measurement-model/ que define 5 pasos para la definición del plan de medición. Estos pasos son:

1. Documentar los objetivos de negocio 2. Identificar etrategias y tácticas para conseguirlos 3. Escoger las métricas que serán los KPIs 4. Decidir que segmento de datos se necesita 5. Finalmente, escoger los objetivos de cada KPI

Este proceso es invariable e independiente del tamaño de la empresa

http://www.kaushik.net/avinash/digital-marketing-and-measurement-model/


Documentar los objetivos de negocio:

Consiste en definir con claridad y documentar que hace la empresa, para quien está orientado el proyecto, de donde se obtienen los beneficios y como articular esto en un entorno digital.


Identificar estrategias y tácticas:

Para alcanzar un objetivo, debemos utilizar estrategias y tácticas específicas.

A nivel estratégico un objetivo puede ser, por ejemplo, vender online en un ecommerce, y a nivel de táctica, una de las que soporte la estrategia puede ser, por ejemplo, el desarrollo de apps sociales de soporte, etc.


Identificar estrategias y tácticas:

Es importante recordar que cada modelo de negocio genérico online se debe sostener en base a estrategias y tácticas orientadas a:

1. Ecommerce: venta de productos o servicios 2. Generación de leads: recolección de datos de

posibles clientes 3. Publicación de contenidos: aumentar tiempo y

frecuencia de visitas 4. Ayuda o necesidad informacional: ayudar a los

usuarios a satisfacer las necesidades 5. Marca: conseguir atención, atracción y fidelización


Escoger las métricas que serán los KPIs:

Un KPI o indicador clave del desempeño es una métrica que nos ayuda a valorar el grado de consecución de cada uno de los objetivos definidos de forma ágil y rápida, que se consulta con asiduidad continua y que permite valorar el rendimiento que estamos obteniendo.

Un KPI debe cumplir con el criterio SMART para poder considerarlo como tal


Decidir que segmento de datos se necesita:

Una vez escogidos los KPIs que queremos medir, debemos definirlos segmentos de datos que son relevantes para esos KPIs.

Un ejemplo práctico es la segmentación de los KPIs por canal de tráfico online: no obtendremos el mismo rendimiento comercial de la publicidad pagada en buscadores (PPC, AdWords) que del tráfico orgánico (SEO)


Escoger los objetivos de cada KPI:

Para añadir contexto a los datos es necesario que cada KPI tenga un objetivo claramente definido y que responda a un patrón temporal y a una definición lógica.


Una vez que tu plan de medición está completo, hay que documentar todo lo que se quiere medir, pero ¿puedes medir todo lo que quieres, es realmente necesario? En este punto hay una necesidad de conocimiento técnico, ya que hay puntos a resolver de especial complejidad, como son:

• Uso de parámetros • Redirecciones de servidor • Uso de Flash y eventos de AJAX • Uso de múltiples dominios y subdominios • Uso de responsive web design


Algunas de las principales características a tener en cuenta en una implementación de Google Analytics son las siguientes:

1. Implementar correctamente el código estandar de Google Analytics

2. Definir como medir en Google Analytics los KPIs definidos: eventos, código de comercio electrónico, etc

3. Uso de filtros, que permiten la afinación de datos 4. Etiquetado de campañas y enlace con AdWords 5. Utilización de dashboards e informes personalizados


Una vez definido el plan inicial de medición y su implementación, ésta será vigente durante un periodo de tiempo determinado, por múltiples causas: evolución de nuestro propio negocio, cambios en la herramienta de medición, etc.

Por ello, es importante adecuar tanto la herramienta de analítica a nuestras nuevas necesidades, y dejar constancia de ello, como actualizar nuestros conocimiento y la propia herramienta con periodicidad.


Conceptos básicos sobre los datos de Google

Analytics y su uso

Como funciona Google Analytics


Para entender adecuadamente los datos de Google Analytics: de donde proceden, como son recogidos y convertidos en información gráfica, etc, es necesario comprender como funciona técnicamente la plataforma y su sistema de medición.

Hay cuatro componentes principales en el sistema de Google Analytics:

1. Recolección de datos 2. Configuración 3. Procesado de datos 4. Reporting


Se puede utilizar Google Analytics para recoger cualquier dato procedente de un sistema que pueda integrarse digitalmente.

Centrémonos en lo básico. Para recoger datos, Google Analytics funciona insertando un fragmento de javascript para recoger información.

El javascript debe estar presente en TODAS las páginas del sitio web (o aquellas de las que se quiera disponer de información).


Este código javascript captura la siguiente información de nuestro sitio web:

• Información acerca del propio sitio web, como las URLs que los usuarios visitan.

• Información acerca del navegador del usuario, como la configuración de idioma, sistema operativo, sistema de navegación, etc

• Información acerca de la fuente de tráfico que ha traido al usuario hasta nuestro sitio web

Toda esta información se envía a los servidores de Google para ser procesada


La configuración por defecto de Google Analytics permite la recogida de volúmenes amplísimos de información, pero esa recogida de datos puede personalizarse en función de las necesidades de cada negocio, dentro de los límites técnicos de la propia herramienta


Recolectar datos de aplicaciones móviles con Google Analytics es similar a la recolección de datos web, pero con algunas similitudes que conviene tener en cuenta:

En lugar del código javascript habitual, hay que emplear el método adecuado en función de la tipología de aplicación movil (Android, iOs, Symbian, etc) En lugar de funcionar con el concepto de “páginas” o URLs, las aplicaciones registran “actividades” y hay que añadir código extra por cada actividad a registrar Los dispositivos móviles no siempre están conectados a interner, por lo que los datos son enviados cuando los dispositivos se conectan


Google Analytics recoge datos “en crudo”, de manera agregada, que son almacenados en bases de datos y sobre los que luego pueden aplicarse segmentaciones.

Sin embargo, si deseamos filtrar datos o incluir algunos segmentos de tipo avanzado, debemos tener en cuenta que los datos, una vez almacenados, no van a variar.


El procesado de los datos es aquel en el que los datos generales recolectados por Analytics son transformados a través de la categorización de cada uno de esos datos o hits procesados: se convierten en navegadores, paises, etc.


El útimo componente de Google Analytics es el reporting, el sistema de presentación de datos.

Por defecto, Google Analytics dispone de una interfaz pensada para dar acceso al usuario a toda la información recolectada, categorizada a través de diferentes formas.

Si el sistema predefinido nos parece insuficiente o no es la interfaz que deseábamos, podemos recuperar los datos a través de la API de Analytics > https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/?utm_source=analytics%20academy&utm_medium=text%20lesson&utm_campaign=lesson%203.1

https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/?utm_source=analytics%20academy&utm_medium=text%20lesson&utm_campaign=lesson%203.1


Conceptos básicos sobre los datos de Google

Analytics y su uso

Definición de las métricas y de las dimensiones clave


En una herramienta de analítica digital se localizan dos tipos de datos:

El primero describe las carácterísticas de tus usuarios, sus sesiones y sus acciones. Es a lo que llamamos “dimensiones” en Google Analytics.

El segundo tipo de datos son las “métricas”. Simplemente son mediciones numéricas de usuarios, sesiones y acciones. Las métricas son números.


Algunas de las dimensiones más cómunes que podemos encontrar en Google Analytics son:

• Su ubicación geográfica • La fuente de tráfico que ha traido a un usuario a tu

sitio web • El nombre o título de una página de tu sitio web que

un usuario ha visitado.


Las métricas ayudan a entender el comportamiento de los usuarios. Contabilizan lo a menudo que las cosas suceden. Algunas de las métricas más cómunes son:

Visitantes (Usuarios): El número de usuarios únicos que visitan tu sitio web durante un determinado lapso de tiempo. Pueden segmentarse en usuarios nuevos y recurrentes

Visitas (Sesiones): Las visitas o sesiones son un periodo de actividad consecutiva del mismo usuario. Una visita dura hasta que se producen 30 minutos de inactividad seguidos.


Páginas vistas y eventos: Google Analytics mide, literalmente, cada interacción que sucede en tu web. Cada vez que una página web de tu sitio web es vista, ello es medido como “página vista”. Del mismo modo pueden medirse otro tipo de interacciones, como clics o reproducciones de vídeo, que se denominan “eventos”

Porcentaje de rebote: Es el porcentaje de usuarios con una única interacción. Por ejemplo, es la cantidad de usuarios que solo ha visto una página web de tu sitio web, no ha hecho nada más, y ha abandonado la navegación.


Como recopilar datos utilizables con Google

Analytics

Como crear una cuenta


Cuando accedes por primera vez a tu cuenta de Google Analytics (con cualquier válido puede hacerse), se te pregunta sobre que quieres hacer seguimiento: sitio web, aplicación mobile, etc. Dependiendo del dispositivo, Google Analytics os dara unas instrucciones u otras para su correcto funcionamiento.

Si vamos a analizar un sitio web, deberemos incluir en TODAS las páginas del sitio web un código javascript que nos será proporcionado, y ubicarlo en el código antes de </head>.


Si utilizamos un CMS estandar (WordPress, Magento, Prestashop, Spree, Diem…) o un sistema de plantillas, el código se insertará a través de plugins o en la plantilla.

Si el seguimiento es de una aplicación mobile, se descarga un kit de software de seguimiento, o SDK, y el equipo técnico responsable de la app deberá encargarse de su implementación. Hay SDKs disponibles para Android y iOs.

Una vez insertados los códigos correspondientes, puede saberse si funcionan empleando la analítica en tiempo real o usando el sitio y viendo si hay datos en las próximas horas.


Además de estos sistema de adición del código de Google Analytics, hay otros sistemas, siendo el principal el uso de herramientas de gestión de tags o “Tag Managers”.

Un Tag Manager permite la inclusión de varios JavaScripts de diferentes herramientas web (AdWords, sistemas de gestión publicitaria, etc) sin necesidad de saturar de código la web. El Tag Manager de Google está aquí http://www.google.com/tagmanager/

http://www.google.com/tagmanager/



Analytics

Conceptos básicos sobre la estructura de la cuenta


Una cuenta de Google Analytics es una manera estructurada y organizada de agrupar la información de diferentes propiedades digitales (sitios web, apps, etc), colocándolas todas juntas.

En las cuentas de Google Analytics se puede gestionar, entre otras muchas cosas, el número de usuarios a los que se da acceso y con que permisos. Esto puede consultarse en detalle aquí https://support.google.com/analytics/answer/2884495

https://support.google.com/analytics/answer/2884495


Propiedades: En una cuenta de Google Analytics puede haber una o más propiedades, que recopilan datos de manera independiente entre sí. Cada propiedad tiene un único ID de Google Analytics que identifica a dicha propiedad.

Los datos correspondientes a cada propiedad se almacenan separadamente en sitios diferentes y no pueden agregarse entre sí.


Propiedades: En una cuenta de Google Analytics puede haber una o más propiedades, que recopilan datos de manera independiente entre sí. Cada propiedad tiene un único ID de Google Analytics que identifica a dicha propiedad.

Los datos correspondientes a cada propiedad se almacenan separadamente en sitios diferentes y no pueden agregarse entre sí.

Más información acerca de las propiedades: https://support.google.com/analytics/answer/2649554



Vistas (antes llamadas perfiles): Para cada propiedad tienes la opción de crear diferentes vistas de tus datos. Una vista define una perspectiva de datos correspondientes a una propiedad principal. La configuración de cada cuente permite definir las vistas.

Mejores prácticas para crear vistas: Normalmente se crean diferentes vistas de una propiedad para poder gestionar mejor los datos y realizar un análisis más efectivo.

Más información sobre las vistas: https://support.google.com/analytics/answer/2649553



Se recomiendan como mínimo tres vistas para cada propiedad:

• Por defecto, disponemos de una vista sin ningún tipo de filtro, que recoge todos los datos en crudo de la propiedad

• En segundo lugar, deberías tener una “Master view” en la que se aplican los filtros y segmentos que le dan valor real a esos datos para tu negocio.

• Y finalmente deberías tener una “Test View” para poder probar cualquier cambio que se quiera introducir en la “Master View” antes de hacerlo

Este tipo de estructura de datos ayuda a proteger tus datos


IMPORTANTE: Una vez decidamos borrar una vista, todos los datos contenidos en ella serán borrados para siempre y no podrán ser recuperados por ningún medio.

OTRA COSA IMPORTANTE: Cuando damos de alta una nueva vista, ésta no contiene el histórico de información de las vistas previas que funcionaban, como la vista por defecto. Una nueva vista comienza a recoger datos cuando es dada de alta.

Jerarquía de cuentas, propiedades y vistas: https://support.google.com/analytics/answer/1009618




Analytics

Como configurar filtros básicos


Los filtros se aplican a las vistas y tienen la utilidad de mejorar la calidad de los datos a través de la introducción de unos criterios que permiten precisamente “filtrar” esos datos.

Se pueden utilizar para: • Incluir datos • Excluir datos • Cambiar como aparecen los datos en tus informes


Como funcionan los filtros:

Durante el procesado, Google Analytics aplica filtros a los datos “en crudo” recolectados. Estos datos “filtrados” son los que se ven en los informes de cada vista.

Por ejemplo, si estamos en una organización muy amplia, con un gran número de personas, podemos excluir el tráfico de nuestros propios empleados excluyendo las IPs de navegación. Mas información aquí https://support.google.com/analytics/answer/1034840?hl=en&ref_topic=1034830

https://support.google.com/analytics/answer/1034840?hl=en&ref_topic=1034830


Configurando filtros:

Los filtros son instrucciones a Google Analytics para transformar los datos de una vista. Las reglas que definen un filtro se llaman condiciones.

Como crear y gestionar filtros: https://support.google.com/analytics/answer/1034823?hl=en&ref_topic=1032939

https://support.google.com/analytics/answer/1034823?hl=en&ref_topic=1032939


Para configurar filtros necesitas:

• Identificar el tipo de dato que quieres cambiar o modificar, como por ejemplo tipo de dispositivo o localización geográfica, que son filtros básicos.

• Especificar la condición o el conjunto de reglas del filtro. Durante el procesado de datos, Google Analytics aplicará las reglas del filtro a los datos desde que éste se configuró.

• Elegir la acción que Google Analytics ejecuta si la acción es cierta: incluir, excluir, sustituir por…


Filtros predefinidos y filtros personalizados:

Los filtros predefinidos son plantillas que agrupan los filtros más comunes. Los filtros personalizados te permiten construir reglas de filtrado complejas y adaptadas a cada situación única.


Uso de múltiples filtros:

Es muy común aplicar varios filtros a una vista de datos. Lo más IMPORTANTE es saber que los filtros se aplican en el orden en el que se configuran, por lo que el orden importa. El segundo filtro definido se ejecutará sobre el filtrado ejercido por el primero y así sucesivamente.



Analytics

Como configurar objetivos y el comercio electrónico


La configuración de objetivos en Google Analytics es la forma adecuada de hacer seguimiento de las macro y microconversiones que se definieron en los planes de medición.

Una vez que se habilitan y configuran los objetivos en Google Analytics es cuando comenzamos a tener datos como número de conversiones obtenidas y porcentaje de conversión, por ejemplo.


Tipos de objetivos en Google Analytics:

Los objetivos se configuran a nivel de vista, por lo que pueden configurarse varios objetivos por vista.

Hay 4 tipos de objetivos: 1. Objetivo de destino. El objetivo se logra cuando el

usuario llega a una página de destino, como un “Fin de compra”

2. Objetivo de evento. Utilizado para registrar las acciones como clics

3. Páginas/pantallas por visita 4. Duración de la visita


Configuración de objetivos de destino:

1. Identificar la URL que supone el objetivo 2. Asignarle un nombre 3. Definir las condiciones de cumplimiento del objetivo 4. Verificación del objetivo 5. Valor del objetivo 6. Embudos de conversión 7. Informes de embudos multicanal


Informes de comercio electrónico y configuración del código de comercio electrónico:

Los informes de comercio electrónico son un tipo de informes específicos para sitios web de venta online, que registran transacciones, precios, productos vendidos, etc…


Configurar el código de comercio electrónico:

Para que los informes de comercio electrónico funcionen, debemos configurar correctamente el código, y para ello necesitamos: 1. Habilitar los informes de ecommerce en la vista 2. Añadir el código de ecommerce generado por

Analytics a la página de transacción completa, generada tras la confirmación del pago

3. Añadir código adicional a dicha página para capturar información de transacciones concretas



Analytics

Recopilación de datos de campaña


Un grupo de segmentos de datos que la práctica totalidad de sitios web necesita saber es la eficiencia de las campañas de marketing online en las diferentes fuentes de tráfico. Identificar claramente las campañas de marketing que proporcionan buenos resultados o retornos es clave.


De cada usuario que accede a un sitio web Google Analytics captura un número determinado de atributos acerca de las campañas. Los dos atributos principales que se capturan son “fuente” y “medio”.

La fuente es el nombre del sitio web que ha referido al usuario a tu sitio web. Si un usuario procede de la búsqueda SEO de Google, la fuente es…

El medio es el “como” el usuario llega a tu sitio web. Identifica la tipología de tráfico.


Por defecto, Google Analytics detecta tres medios de tráfico:

1. Orgánico. Identifica la tipología de tráfico procedente de clics en resultados de buscadores sin pago asociado = SEO

2. Referral o referido. Identifica la tipología de tráfico correspondiente con cualquier sitio web que enlaza con nuestro sitio web y nos trae un usuario.

3. (none) o Directo. Identifica la tipología de tráfico procedente de personas que introducen la Url directamente en el navegador o hacen clic en un favorito. Aunque es algo más…


Personalización de seguimiento de campañas:

Google Analytics nos da la posibilidad de etiquetar a nuestro criterio 5 elementos para poder identificar cualquier campaña que se nos ocurra: 1. Fuente 2. Medio 3. Campaña 4. Término 5. Contenido

Los 3 primeros elementos son de completado obligatorio. Más información: https://support.google.com/analytics/answer/1033863



La personalización se materializa en el etiquetado específico de URLs, y hay una herramienta para ello, el creador de URLs, que podeis encontrar aquí https://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=es

https://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=es


Los canales en Google Analytics permiten visualizar grupos de datos de tráfico organizados por reglas relativas al tipo de tráfico.

Google Analytics reconoce por defecto varios canales de tráfico predefinidos: • Direct • Email • Social • Organic • Display

Podemos crear nuestras propias agrupaciones de canales en base a nuestras necesidades específicas.


Secciones de los informes de Google Analytics

Visión general de los informes


Selección y comparación de periodos: https://support.google.com/analytics/answer/1010052

Como modificar el gráfico de tiempo: https://support.google.com/analytics/answer/1010054

Como agregar dimensiones a los informes: https://support.google.com/analytics/answer/1289845

Organización de filas en los informes: https://support.google.com/analytics/answer/1247989

Accesos directos: https://support.google.com/analytics/answer/2676996








Informes de audiencia


Sobre los informes de audiencia: https://support.google.com/analytics/answer/1012034




Informes de adquisición


Sobre los informes de adquisición: https://support.google.com/analytics/answer/3196960

Canales: https://support.google.com/analytics/answer/3196908

Campañas personalizadas: https://support.google.com/analytics/answer/1033863






Informes de adwords


Informes de AdWords: https://support.google.com/analytics/answer/2404395

Datos de AdWords y de Analytics: https://support.google.com/analytics/answer/1034383





Informes de comportamiento


Informes de comportamiento: https://support.google.com/analytics/answer/2404517

Informes de búsqueda en el sitio: https://support.google.com/analytics/answer/1012263

Informe de flujo del comportamiento: https://support.google.com/analytics/answer/2785577






Informes y paneles de control personalizados


Como crear un informe personalizado: https://support.google.com/analytics/answer/1151300

Como crear paneles de control personalizados: https://support.google.com/analytics/answer/1068218

Galería de soluciones de Google Analytics: https://www.google.com/analytics/gallery

Informes inteligentes: https://support.google.com/analytics/answer/1320491

Velocidad del sitio: https://support.google.com/analytics/answer/1205784



https://www.google.com/analytics/gallery




Secciones de los informes de conversiones

Informes de comercio electrónico


Añadir el código de seguimiento de comercio electrónico que proporciona Google Analytics nos permite hacer seguimiento de las actividades realizadas como ecommerce, seguimiento de ventas, importes medios, etc.

Sobre el informe de comercio electrónico: https://support.google.com/analytics/answer/1037249

Acerca de como configurar el informe de comercio electrónico: https://support.google.com/analytics/answer/1009612




El informe de rendimiento de producto aporta información acerca de cuales de los productos del portafolio del comercio electrónico son los mejor vendidos, pudiendo hacer uso de dimensiones secundarias.


Compras únicas: Número total de veces que un producto determinado (o un conjunto de productos) ha formado parte de una transacción

Ingresos del producto: Ingresos procedentes de la venta del producto

Precio medio: Ingresos medios por producto procedentes del comercio electrónico

Cantidad media: Número medio de productos vendidos por transacción


El informe de rendimiento de ventas muestra la progresión de las ventas por los días seleccionados como periodo de muestra de datos, con lo que se pueden identificar tendencias.


El informe de transacciones proporciona una lista detallada de los IDs de transacciones realizadas, pudiendo profundizar en cada ID para ver la composición de los carritos.


El informe de tiempo hasta la compra permite conocer el periodo de tiempo medio que el usuario necesita para completar una transacción.



Informes de embudos multicanal


Los informes de embudos multicanal permiten comprender como trabajan juntos los diferentes canales de tráfico, como se relacionan entre sí y que incidencia tienen en las conversiones conseguidas.

Para que podamos visualizar embudos multicanal, debemos tener configurados objetivos o el código de comercio electrónico… o ambos.


Informe general:


Conversiones por contribución:


Rutas de conversiones principales:


Lapso de tiempo:


Ruta de interacciones:



Informes de atribución


Los informes de atribución te permiten comparar diferentes modelos de atribución para comprender el retorno de las inversiones de marketing realizadas.

¿Y qué es un modelo de atribución? Una regla o conjunto de reglas que determina cuanto ha participado en el logro de una conversión cada canal que ha intervenido en la consecución de la misma.

Modelos de atribución configurados en Google Analytics: https://support.google.com/analytics/answer/1665189



¿Preguntas, dudas, sugerencias?

Ricardo Tayar López @rtayar www.ricardotayar.com www.flat101.es [email protected] [email protected]

Muchas gracias!

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