Categorías
Google Marketing Marketing Web Publicidad ted.com Televisión vídeo Youtube

TED.com & Youtube ¿Qué hace que una campaña se merezca ser compartida?

https://m4p.es/ted-com-youtube-que-hace-que-una-campana-se-merezca-ser-compartida/ TED.com & Youtube ¿Qué hace que una campaña se merezca ser compartida? 2013-07-27 13:27:19 admin Blog post Google Marketing Marketing Web Publicidad ted.com Televisión vídeo Youtube bootstrap

Bajó el título What Makes an “Ads Worth Spreading”, Google y TED.com  organizan una competición para encontrar las campañas publicitarias más interesantes del último año.

Para ello buscan las campañas más interesantes según 6 criterios:

  1. Compromiso o beneficio social
  2. Discursos o charlas
  3. Educación
  4. Valor de marca
  5. Momento o realidad cultural
  6. Maravilla creativa

La diferencia con otros festivales de publicidad y marketing es que en este se premia aquellas campañas que pueden servir de ejemplo y reto para las agencias y compañías. Lo que buscan es crear un cambio en la publicidad y que no sea sólo vender, sino implicar e impactar en los usuarios.

Se pueden ver todos en las siguientes listas:

Todos son imperdibles, pero por hacer una pequeña selección:

Pequeña selección de spots premiados en los TED Ads Worth Spreading

MELBOURNE – METRO RAIL Dumb Ways To Die
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=IJNR2EpS0jw&w=560&h=315]
Engagement Citoyen – The Return of Ben Ali – Memac Ogilvy Tunisia
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=Nu-WjbD9NbE?list=PL14522659D60B6EC1]

Batelco – Infinity
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=qvl7kG82EfI?list=PLBD58063C79DCF01B&w=560&h=315]

The Topsy Foundation – “Selinah”
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=tdolrSzXj4A?list=PLBD58063C79DCF01B&w=560&h=315]

Find Your Understanding: Expedia Find Yours
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=ThzdsnXeE28?list=PL9Xlh2Jq9l7WOfq4yjkBk3G35xE7pG3dA&w=560&h=315]

HORNBACH – THE INFINITE HOUSE
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=EEfiHmHf2pU?list=PLBD58063C79DCF01B&w=560&h=315]

Dulux Walls Ad – Director’s Cut
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=uPpMWaSPt-s?list=PLBD58063C79DCF01B&w=560&h=315]

Coca-Cola Security Cameras
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=ceTBF1Hik5I?list=PL9Xlh2Jq9l7WOfq4yjkBk3G35xE7pG3dA&w=560&h=315]

Target Kaleidoscopic Fashion Spectacular
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=LEJmVRpo8OA?list=PLBD58063C79DCF01B&w=560&h=315]

2012 TED Ads Worth Spreading

2012 TED Ads Worth Spreading
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=videoseries?list=PL9Xlh2Jq9l7WOfq4yjkBk3G35xE7pG3dA&w=560&h=315]

Ads Worth Spreading » Challenge overview http://www.ted.com/pages/aws_overview

  • THE GUARDIAN – Three Little Pigs
  • CHANNEL 4 – Meet the Super Humans
  • MELBOURNE – METRO RAIL Dumb Ways To Die
  • TNT Daily – Dose of Drama
  • EXPEDIA – Find Your Understanding
  • DODGE RAM – The Farmer
  • DELL – Annie
  • COCA COLA – Security Cameras
  • GLAXOSMITHKLINE – The Crowd
  • RAINFOREST ALLIANCE – Follow the Frog

2011 TED Ads Worth Spreading

TED Ads Worth Spreading Winners 2011
[youtube https://www.youtube.com/watch?v=HiL3s_K4gFE?list=PL14522659D60B6EC1]

  • Sharpie – Start with Sharpie – Draftfcb
  • CANAL+ – The Bear – Euro RSCG BETC
  • Chipotle – Back to the Start – Creative Artists Agency
  • Mazda – Defy Convention – Team Cosmo
  • NTT Docomo – Xylophone – Drill Inc
  • Microsoft Xbox – The Kinect Effect – twofifteenmccann
  • L’Oréal Paris – Aimee Mullins – R/GA
  • Engagement Citoyen – The Return of Ben Ali – Memac Ogilvy Tunisia
  • Prudential – Day One: Linda – Droga5
  • Rethink Breast Cancer – Your Man Reminder – john st.

2010 TED Ads Worth Spreading

Ted Talks: 10 Ads Worth Sharing

[youtube https://www.youtube.com/watch?v=videoseries?list=PLBD58063C79DCF01B]

  • Chrysler Eminem Super Bowl Commercial – Imported From Detroit
  • Batelco – INFINITY by spyfilms
  • Dot. The world’s smallest stop-motion animation character shot on a Nokia N8 by nokia
  • The girl effect: The clock is ticking by girleffect http://www.girleffect.org/
  • Dulux Walls Ad – Director’s Cut by letscolour
  • The Topsy Foundation – “Selinah” by Upstairs Post
  • Target Kaleidoscopic Fashion Spectacular by standardhotels
  • Savory Institute: Changing Our Future by ForesightMultimedia
  • HORNBACH – THE INFINITE HOUSE by Thiago Elias

A lo mejor también te interesa

Source: http://www.librodeapuntes.es/feed

Categorías
autoidazketa bilaketak euskara Google hizkuntza internet mashable

40 preguntas que le hacemos a Google en euskara

https://m4p.es/40-preguntas-que-le-hacemos-a-google-en-euskara/ 40 preguntas que le hacemos a Google en euskara 2013-07-26 22:59:14 admin Blog post autoidazketa bilaketak euskara Google hizkuntza internet mashable bootstrap

Disculpa, pero esta entrada está disponible sólo en Basque.


Source: http://barkingblogs.com/feed/

Categorías
Análisis

3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados

https://m4p.es/3-ejemplos-de-uso-de-los-nuevos-segmentos-avanzados/ 3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados 2013-07-26 07:07:31 admin Blog post Análisis bootstrap

Hace pocos días asistíamos a una nueva actualización de Google Analytics que añadía nuevas funcionalidades a los segmentos avanzados existentes. Además de un lavado de cara a nivel de usabilidad, que hacen aún más fácil e intuitivo su uso, las nuevas capacidades aportan un valor realmente útil de cara al análisis.

Estas nuevas habilidades, que son tres, en realidad integran de una manera fácil en la herramienta un único concepto sumamente importante: el análisis de cohortes. Hasta ahora podía realizarse de una manera mucho más complicada, pues la herramienta no permitía la segmentación a lo largo del tiempo y era necesario definirlo a nivel de código.

Ahora, con la segmentación a nivel de visitante, el análisis de cohortes es totalmente flexible y aporta un gran valor a la optimización orientada a usuario.

Además de la segmentación a nivel de visitante, otras dos opciones complementan el análisis de cohortes haciendolo aún más rico:

  • Segmentos de secuencias: ahora se puede analizar la navegación de una visita o un visitante estableciendo un orden determinado para ver cómo contribuyen ciertos contenidos a un objetivo o hecho determinado.
  • Segmentos cohortes de primera visita: además de los análisis cohort que permite el hecho de poder hacer seguimiento del visitante durante 90 días, ahora también se puede definir un período como primera visita para observar el comportamiento de un visitante que nos conoció durante un período determinado.

Algunos compañeros han escrito ya sobre su funcionamiento, y podéis ver una descripción muy detallada que hace Justin Cutroni en su blog_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28c4645″,»Article link clicked»,{«Title»:»Justin Cutroni en su blog»,»Page»:»3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados»}]);, por lo que voy a centrarme más en su uso práctico y para ello os presento algunos ejemplos.

1.- Aprovechando oportunidades después de una venta

Hasta ahora, con los segmentos tradicionales, podíamos saber qué hacen los usuarios que compran durante su visita. Esto nos permitía conocer qué contenidos contribuyen mejor a la conversión y qué tipo de contenidos consume nuestro target. Pero una vez hecha la compra y terminada la visita, la única manera que teníamos de hacer un seguimiento post-venta era a través de e-mail marketing.

Con los segmentos a nivel de visitante podemos conocer más acerca de la experiencia de compra, qué pasa una vez el usuario ha recibido y utilizado el producto o servicio, y qué relación tiene con la marca.

  • Podremos saber cuál es la recurrencia de los visitantes después de una compra. Así, podremos valorar su satisfacción y su compromiso con la marca, que nos permitirá definir una estrategia de e-mail marketing para clientes más acorde con la percepción de la marca.
  • Podremos saber qué tipo de contenidos consumen los clientes después de un compra. De esta manera podremos ofrecer unos contenidos más adecuados para los clientes y definir unos flujos de navegación que faciliten el acceso a ellos.
  • Podremos saber qué tipo de contenidos consumen los clientes después de la compra de un producto en concreto. Esto nos permitirá distinguir si se interesa por otro producto relacionado, por conocer las características del producto comprado o por conocer más acerca de nuestra marca. La comunicación post venta con los clientes podrá ser personalizada para el producto para así contribuir a su experiencia de compra y generar nuevas oportunidades de venta.

2.- Mejorando la efectividad de las ofertas especiales

Hasta ahora podíamos saber si una landing con una oferta especial contribuía a la conversión de varias maneras: a través del flujo de navegación, asignando un valor a esta página, o creando un segmento avanzado para distinguir a las visitas que la habían visto.

El hecho de, además de todo esto, poder hacer este seguimiento en una secuencia cronológica, ya sea concurrente o separada, añade al análisis mucho más que una cuestión de usabilidad. Ya no solo sabemos si el diseño de esta página induce a la conversión más o menos inmediata, también sabemos algo más sobre el efecto que tiene la oferta en sí en la venta del producto.

Para ello podemos realizar un análisis de cohortes del segmento de usuarios que vieron esta landing en concreto y esto nos puede ayudar a tomar decisiones sobre qué acciones podemos realizar para convencer al usuario de la compra de nuestra oferta:

  • Podremos saber si el usuario que visitó nuestra oferta especial llegó a convertir en esta visita o en otra y si necesita de muchas visitas para convencerse, pues probablemente necesita comparar con la competencia, y así poder posicionarnos ante los competidores.
  • Podremos saber cuánto tardó en hacerlo, y saber cuánto tiempo necesita el usuario para convencerse para poder establecer la duración de la oferta.
  • Podremos saber qué tipo de contenido ayudó a que se produjera la conversión. Así, sabremos qué tipo de información necesita saber (condiciones, detalle de precio, detalle de producto, etc.) ya no solo para poder proporcionársela de una manera más visible, sino para plantearnos si realmente estas condiciones convencen o se pueden mejorar.

3.- Observando el éxito de una campaña

Hasta ahora podíamos hacer el seguimiento del éxito de una campaña observando las visitas que proceden de la campaña. Si además, usamos DoubleClick_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28c4720″,»Article link clicked»,{«Title»:»DoubleClick»,»Page»:»3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados»}]);, también podíamos tener detalle de los impactos necesarios para conseguir la visita, por lo que podíamos determinar el coste de la visita, y, con suerte, de la conversión, si es que se producía en la misma visita.

Pero ahora, además, con el segmento de primera visita, podemos saber cuántas visitas nos han conocido gracias a la campaña y se convierten en usuarios de valor a lo largo del tiempo. Por lo que ya no sólo hablamos de coste de la visita o de la conversión, sino de conocer el ciclo de vida de estos usuarios.

Pero hay más: si nuestras campañas combinan on + off, también podemos conocer el retorno de la inversión realizada en off situando el segmento de primera visita durante las fechas de la campaña off (siempre y cuando sea de menos de 31 días).

  • Podremos saber cuantos usuarios nuevos capta nuestra campaña y qué ROI nos aportan a lo largo del tiempo. De esta manera podremos establecer con mucha más precisión el éxito económico de la campaña nivel de ventas y cuantificar futuras inversiones.
  • Podremos establecer el valor de la cobertura de marca. Teniendo identificados los nuevos usuarios podremos valorar los datos cualitativos de recurrencia y frecuencia para poder asignarles un valor a nivel de coste, que definirá el CPL de nuestro segmento target y así tener una referencia para la negociación de futuros CPMs y CPAs.

Sinceramente creo que el análisis de cohortes nos ofrece la posibilidad de poner datos a cuestiones complejas como los modelos de atribución. El hecho de poder hacer seguimiento de un segmento de usuarios que cumplan una condición establecida a lo largo del tiempo nos proporciona los datos suficientes para estimar el impacto que algunas acciones tienen a un medio plazo y cuantificarlas a nivel de coste.

Al final, esto es lo que pretenden los modelos de atribución y, una vez más, GA nos lo pone fácil. Lo aprovechamos? ;)

3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28c47cc»,»Article link clicked»,{«Title»:»3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados»,»Page»:»3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28c4899″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados»}]);.

The post 3 ejemplos de uso de los nuevos segmentos avanzados appeared first on Trucos Google Analytics.


Source: http://feeds.feedburner.com/TrucosGoogleAnalytics-Optimizer

Categorías
Análisis Atribución

Informes de Atribución: ejemplo práctico

https://m4p.es/informes-de-atribucion-ejemplo-practico/ Informes de Atribución: ejemplo práctico 2013-07-02 07:06:49 admin Blog post Análisis Atribución bootstrap

Muchas veces, al empezar un proyecto de Analitica Web con un nuevo cliente, y hacer un repaso al estado actual de la herramienta, al preguntarles por los informes de Atribución del mérito, los clientes me dicen que sí, que han visto estos informes pero que no saben para que sirven.

Yo siempre les pregunto si saben lo que significa la atribución del mérito y siempre me contestan que sí, al fin y al cabo son profesionales del marketing online y este es un concepto bastante crucial a la hora de gestionar una inversión. Aún así, no he encontrado ninguno que le haya dado un uso a estos informes.

Sus usos pueden ser muchos, y seguro que los que leéis esto tenéis muchos ejemplos (please compartir :), aquí vamos a hacer un repaso muy básico acerca de qué son estos informes y qué nos aportan. Para ello, vamos a seguir un ejemplo de una empresa que proporciona servicios consultoría (a ver si adivináis cual ;)

Principales informes del menú Embudos Multicanal

Conversiones > Embudos multicanal > Visión general:

Este es un informe muy visual que nos proporciona una foto de la intersección de la efectividad de las diferentes fuentes de tráfico a efectos de conversión. Es decir, nos dice cuál es la combinación de fuentes de tráfico que nos proporciona más conversiones.

Los puntos con más confluencia de fuentes de tráfico serán las combinaciones menos efectivas, porque han sido necesarias más fuentes de tráfico para lograr la conversión. Cuanto más grande sea este punto, menos focalizadas en la conversión están nuestras campañas, cosa que no tiene porque ser mala si el objetivo de nuestro sitio no es la conversión a corto plazo. Aquí, cada uno que piense en los esfuerzos que está dedicando a cada fuente de tráfico y la inversión que esto le supone.

EmbudosMulticanalVisionGeneral_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d1e35″,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalVisionGeneral«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

En nuestro ejemplo, la búsqueda orgánica es la que nos proporciona más conversión, y su combinación con el tráfico directo nos indica que es un tráfico de marca, fruto de la inversión realizada en entornos offline y el reconocimiento que obtiene por otras vías diferentes a las campañas online.

La intersección entre tres fuentes de tráfico es pequeña, por lo que se puede decir que es un sitio bastante efectivo.

Conversiones > Embudos multicanal > Conversiones por contribución:

Este informe proporciona un poco más de detalle de cuáles son las fuentes que logran una mayor conversión y su participación en la contribución de otras fuentes. Lo que nos aporta este informe, respecto al anterior, es poder ver el total de conversiones obtenidas sin contribución, que es la diferencia entre las conversiones por contribución y las conversiones por interacción de último clic o directa. Cuanto más alta sea esta diferencia, más efectivas son las fuentes de tráfico, puesto que logran más conversión por si mismas.

EmbudosMulticanalConversionesporContribucion_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d1f24″,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalConversionesporContribucion«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

En nuestro ejemplo, vemos que el total de conversiones obtenidas sin contribución es mucho más alto que las conversiones por contribución, por lo que podemos ver que las diferentes fuentes de tráfico en este caso son muy efectivas, cosa que es muy positiva teniendo en cuenta la naturaleza del sitio, que proporciona servicios de consultoría empresarial, cuya conversión no tiene nada de impulsiva ni corto-placista.

Conversiones > Embudos multicanal > Rutas de conversión principal:

En este informe podemos ver las rutas al completo, es decir, todas los fuentes por donde ha entrado el usuario antes de convertir. Aquí es donde podemos ver cuáles de los caminos son más habituales, y cuantas visitas han sido necesarias antes de la conversión y en qué orden. Esto nos dará la clave para determinar la impulsividad de la conversión y los hábitos de uso del sitio.

Es habitual que un sitio con usuarios fieles y comprometidos con la marca entren varias veces por canales orgánicos, ya sea SEO o directo. En función de si el producto es de consumo habitual o más excepcional, serán necesarias menos entradas o más para convertir.

Además, en este informe, se pueden crear agrupaciones de canales personalizadas, de manera que podemos ver las conversiones ordenadas según nuestros objetivos y nuestra estrategia de gestión de campañas. Por ejemplo, podemos agrupar las campañas discriminando entre campañas de pago o orgánicas (que no son gratis sino que son fruto de una inversión realizada previamente más a largo plazo), distinguiendo entre marca o genérica, o incluso identificar aquellas fuentes que sabemos que son fruto de una inversión realizada offline.

EmbudosMulticanalRutasConversiónPrincipales_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d2026″,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalRutasConversiu00f3nPrincipales«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

Siguiendo el ejemplo, y observando la agrupación de canales básica por defecto, vemos que los usuarios son fieles a la marca y no necesitan de muchas entradas para convertir: esto significa que no necesitan pensárselo mucho ni salir fuera a comparar con nuestros competidores, cosa que nos indica que nuestro sitio logra un grado importante de atracción.

Viendo la influencia que tiene el tráfico directo en las primeras posiciones, también podemos deducir que estas conversiones proceden de usuarios que ya nos conocen, probablemente por otras vías offline.

EmbudosMulticanalRutasConversionPersonalizadas_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d210e»,»Article link clicked»,{«Title»:»EmbudosMulticanalRutasConversionPersonalizadas«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

Y para tener un poco más de visibilidad, se ha creado una nueva agrupación de canales distinguiendo el tráfico por tipo de coste: consideramos tráfico de pago, cuyo coste es directo, el tráfico SEM, Display y e-mail y consideramos tráfico orgánico, cuyo coste es diferido y a largo plazo, todo lo demás.

Podemos ver aquí como las primeras posiciones las ocupan las fuentes de tráfico orgánico, es decir, que no tienen un coste directo sino que son fruto de inversiones realizadas por otros medios y más a medio plazo, cosa que nos confirma la idea que nos daba el informe anterior.

Menú Atribución: Herramienta de comparación de modelos

Este es un informe realmente útil que tiene múltiples aplicaciones gracias a su herramienta de comparación de modelos de atribución, que ofrece 5 modelos diferentes y además permite la creación de modelos personalizados. Aporta una gran flexibilidad, ya que permite establecer un marco temporal sin necesidad de tocar código ni configuración y, además, igual que en el informe anterior, se pueden aplicar las agrupaciones de canales ya realizadas o hacer de nuevas.

En cualquier caso, con las opciones que nos ofrece la herramienta por defecto podemos obtener ya mucha información, podemos ver algunos ejemplos de casos de uso en el blog de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d21e1″,»Article link clicked»,{«Title»:»blog de Google Analytics»,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);.

Modelos de atribución por defecto

Aplicando los modelos de atribución ya existentes, podemos comparar, por ejemplo, la diferencia entre las conversiones a primera interacción o última. Esto nos dará una idea de cuáles son las fuentes de tráfico más corto-placistas, por lo que podremos saber qué entradas debemos optimizar de una manera más enfocada a la conversión inmediata.

También podemos obtener una visión obviando el canal directo, donde el crédito de todo este tráfico se asigna a la fuente anterior al tráfico directo por considerarse la fuente que realmente ha logrado la conversión. Así, podemos asignarles a las diferentes fuentes de entrada de campañas un ROI más favorable para facilitar la gestión de su presupuesto.

Es otra opción observar una atribución lineal del tráfico directo para aquellos sitios cuya conversión sea puntual y fruto de un proceso de toma de decisión por parte del cliente largo y meticuloso. En este caso, todas las visitas son importantes para la conversión y es necesario potenciar todas las fuentes de tráfico que intervengan.

En cambio, para sitios cuya conversión sea muy impulsiva, existe la opción tiempo de decaimiento, que otorga más mérito a las entradas más cercanas en el tiempo a la conversión, y por lo tanto son fuentes de entrada cuyas campañas deberán ser optimizadas de una manera más agresiva en cuanto a conversión se refiere.

HerramientaComparacionModelos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d22bd»,»Article link clicked»,{«Title»:»HerramientaComparacionModelos«,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);

Siguiendo con nuestro ejemplo, si comparamos la agrupación de canales básica por defecto entre las conversiones producidas por la primera interacción y la última interacción, podemos ver que aquellas fuentes que obtienen un % negativo son fuentes que convierten mejor a corto plazo: nuestro sitio web está mejor optimizado para estas fuentes de tráfico y debemos aprovechar el potencial de conversión de la primera visita.

En cambio, aquellas fuentes de tráfico que obtienen un porcentaje negativo tienen un peor rendimiento puesto que necesitan de más visitas para convertir. En este caso, es necesario orientar las campañas en estas fuentes de tráfico a un efecto más a largo plazo, menos agresivo y tener en cuenta que el cliente necesita más información para convencerse de la compra.

Personalización: nuevos canales y nuevos modelos de atribución

Y en este informe es donde podemos dar rienda suelta a nuestra capacidad creativa analítica, jugando con la agrupación de canales personalizadas más adaptadas a nuestro negocio y combinándolas con nuevos modelos de atribución que reflejen la realidad de nuestras campañas.

Se puede personalizar esta atribución de manera fácil partiendo de una atribución ya existente y atribuyendo el crédito en función de los criterios que consideremos oportunos, ya sean por fuentes de tráfico, por campañas, por interacción, por página, por métricas cualitativas… Además, se pueden aplicar a una agrupación de canales previamente definida en este informe o en los informes anteriores de embudos multicanal, por lo que las posibilidades son infinitas.

A modo de ejemplo, podríamos ver la influencia de una campaña en concreto, digamos un lanzamiento de un nuevo producto, sobre la venta de este producto, o, de la misma manera, alguna acción realizada que haya tenido un coste relevante, asignando un crédito superior a 1 a esta campaña o acción. En este caso, las fuentes de tráfico que más conversiones obtengan serán las han tenido más incidencia sobre la campaña y su conversión y por lo tanto deberíamos potenciarla.

También podríamos ver qué capacidad de persuasión tiene nuestro sitio asignando, por ejemplo, un crédito inferior a 1 a aquellas conversiones que se hayan producido con una profundidad de la visita superior a la media del sitio, puesto que al ser una compra que ha necesitado de más páginas vistas al sitio el cliente ha necesitado informarse mejor antes de tomar la decisión. Por lo tanto, la fuente de tráfico que menos crédito obtenga es la que tiene un peor rendimiento y por lo tanto debe optimizarse.

Pero, y esto siempre se lo digo también a mis clientes, antes de empezar a rizar el rizo, debemos asegurarnos que le estamos sacando el máximo partido a los datos ya existentes y que nos están sirviendo para tomar decisiones que tengan un impacto real en nuestro negocio.

Informes de Atribución: ejemplo práctico_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d238f»,»Article link clicked»,{«Title»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28d244c»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Informes de Atribuciu00f3n: ejemplo pru00e1ctico»}]);.

The post Informes de Atribución: ejemplo práctico appeared first on Trucos Google Analytics.


Source: http://feeds.feedburner.com/TrucosGoogleAnalytics-Optimizer