Envío de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager

Hace un par de semanas se celebró en Mountain View el Google Analytics Summit 2013_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f30c»,»Article link clicked»,{«Title»:»el Google Analytics Summit 2013″,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);, donde se presentaron las nuevas funcionalidades que nos iremos encontrando en las distintas herramientas de Google durante los próximos meses. En el caso particular de Google Tag Manager, nos explicaron que a partir de ahora será posible configurar el lanzamiento automático de eventos sin tocar ni una línea de código y que dispondrá de un SLA (Service Level Agreement) para los clientes de Google Analytics Premium. En los próximos días compartiremos más detalles sobre esas y el resto de novedades del Summit, así que estad atentos!

Después del post sobre cómo funciona Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f3f0″,»Article link clicked»,{«Title»:»cu00f3mo funciona Google Tag Manager»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); y tras explicar cómo hacer el seguimiento de eventos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f4c0″,»Article link clicked»,{«Title»:»seguimiento de eventos»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);, hoy le toca el turno a la recopilación y envío de dimensiones personalizadas.

Ante todo, me gustaría hacer hincapié una vez más en que el hecho de utilizar un sistema de Tag Management no siempre es sinónimo de simplicidad. Ya lo explicó en su día Oriol Farré en el artículo de los 10 mitos sobre Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f596″,»Article link clicked»,{«Title»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);, y creo que esta ocasión es especialmente oportuna para recordar que la implementación de una herramienta de medición a través de un sistema de Tag Management también conlleva cierta complejidad.

Dicho esto, intentaré que este post sirva para dar algo de luz sobre algunos de los métodos que podemos utilizar a la hora de recopilar dimensiones personalizadas de Google Analytics (o custom dimensions) a través de Google Tag Manager.

A modo de ejemplo, vamos a suponer que necesitamos obtener los siguientes datos de un sitio web para su posterior envío a Google Analytics:

  • Sección del sitio web = Productos
  • Subsección = Camisetas
  • Tipo usuario = Anónimo

Definición de las custom dimensions

Lo primero que haremos será definir las tres dimensiones personalizadas con las que vamos a trabajar. Para ello, accederemos a la sección de Administración de nuestra cuenta de Google Analytics y configuraremos las dimensiones anteriores: Admin > Custom Definitions > Custom Dimensions > New Custom Dimension

Dimensiones personalizadas en Google Analytics

Dimensiones personalizadas en Google Analytics

Ahora que ya tenemos creadas las variables, explicaremos las diferentes alternativas mediante las cuales podremos asignarles un valor a las mismas utilizando Google Tag Manager.

Método 1: Data Layer

El Data Layer es un objeto a través del cual se puede definir la información a enviar utilizando el par ‘nombre’: ‘valor’ y separándolo por comas tantas veces como sea necesario.

<script>
dataLayer = [{
   'nombre1': 'valor1',
   'nombre2': 'valor2',
   ...
   'nombreN': 'valorN'
}];
</script>

 

Para implementar nuestro ejemplo, antes de meter las manos en el código tendríamos que acceder a Google Tag Manager y configurar el tag de Google Analytics de la siguiente forma:

Google Tag Manager

Definir la macro “Secciones del site” dentro del tag de Universal Analytics:

Google Tag Manager

Google Tag Managert

Y lo mismo con las macros “Subsecciones” y “Tipo de usuario”:

Google Tag Manager

Google Tag Manager

Como veis, se trata simplemente de crear un nuevo tag de Universal Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f676″,»Article link clicked»,{«Title»:»Universal Analytics»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); y posteriormente definir tres macros (una para cada dimensión) de tipo Data Layer.

Una vez finalizada la configuración, sólo nos faltaría incluir el propio Data Layer en el código de la página en la que vamos a recopilar los datos:

<script>
dataLayer = [{
   'seccion': 'Productos',
   'subseccion': 'Camisetas',
   'tipo_usuario': 'Anonimo'
}];
</script>

 

Finalmente, incluyendo este mismo Data Layer en todo el sitio web (obviamente, en cada caso con los valores que correspondan), ya tendríamos todo listo para recopilar la sección, la subsección y el tipo de usuario que navega por el site.

Método 2: Variables Javascript

Esta segunda opción consiste en utilizar variables Javascript (nuevas o ya existentes en el código) para asignarle valores a las dimensiones personalizadas de Google Analytics.

Para ello, lo primero que debemos hacer es indicar en el Tag Manager que las macros en este caso serán de tipo “Javascript Variable” (sólo muestro la macro “Secciones”, pero habría que hacerlo con las tres):

Google Tag Manager

Al igual que en el caso del Data Layer, sólo nos faltaría incluir las variables Javascript que hemos definido o asegurarnos de que ya existan y tomen los valores correspondientes:

<script>
   var seccion = “Productos”;
   var subseccion = “Camisetas”;
   var tipo_usuario = “Registrado”;
</script>

 

Método 3: Elementos del DOM

El último método que explicaremos en este post consiste en la utilización de elementos del DOM_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f73b»,»Article link clicked»,{«Title»:»DOM»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);.

Para este ejemplo, vamos a suponer que disponemos de los siguientes elementos en el código HTML (migas de pan y estado del usuario):

Estás en:
<ul id="breadcrumb">
<li id="section"><a href="productos.html" title="Productos">Productos</a></li> |
<li id="current">Camisetas</li>
</ul>
<p>Hola <span id="userType">Anónimo</span>. <a href="login.php" title="Identificate">Identificate</a></p>

 

De esta forma, tendríamos todo lo necesario para definir nuestras tres dimensiones personalizadas en Google Tag Manager y ya no necesitaríamos tocar nada en el código fuente.

La configuración asociada sería en este caso la siguiente:

Macro “Secciones del site”:
Google Tag Manager

Macro “Subsecciones”:

Google Tag Manager

Macro “Tipo usuario”:

Google Tag Managert

Lo que hemos hecho es decirle a Google Tag Manager que:

  • Las secciones del site deben tomar el valor del elemento del DOM cuyo id es “section” => Secciones del site = “Productos”.
  • Las subsecciones deberán tomar el valor del elemento del DOM cuyo id es “current” => Subsecciones = “Camisetas”.
  • El tipo de usuario tomará el valor del elemento del DOM cuyo id es “userType” => Tipo usuario = “Anónimo”.

Alternativamente, podríamos utilizar el valor de un atributo HTML_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f90e»,»Article link clicked»,{«Title»:»atributo HTML»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); en lugar de obtener directamente el texto asociado al elemento del DOM. Un ejemplo de dicho escenario lo podríamos encontrar en el siguiente código:

[...]
<li id="section"><a href="productos.html" title="Productos">Productos</a></li>
[...]

Google Tag Manager

En este caso, le hemos dicho a Google Tag Manager que las secciones del site se deben alimentar del valor del atributo “title” (es decir, “Productos”) del elemento cuyo id es “section”.

Está claro que tenemos varias opciones a nuestra disposición a la hora de asignarle valores a las dimensiones personalizadas. En la gran mayoría de los casos, la clave es tener una buena comunicación con el equipo de IT para decidir conjuntamente cuál (o cuáles, porque se pueden combinar) de estas alternativas es la que mejor se adapta a las particularidades del sitio web o del CMS y con las necesidades de personalización en la recopilación de datos que se plantean desde el equipo de negocio.

Como siempre, espero que este post os resulte útil y que nos contéis vuestra experiencia :)

 

Envío de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289fa20″,»Article link clicked»,{«Title»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289fae7″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);.

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Seguimiento de eventos con Google Tag Manager

Si eres de los que visita regularmente este blog, habrás notado que tenemos activa una encuesta en la que os preguntamos ¿Qué crees que deberíamos escribir próximamente?

Encuesta con Qualaroo

Como somos unos defensores de la toma de decisiones basadas en datos, he optado por aprovechar los resultados de la encuesta para decidir sobre qué escribir el siguiente post.

Fin del mundo

Literatura sana

No, la verdad es que no me veo con fuerzas para escribir sobre el fin del mundo ni tampoco en condiciones de hablar sobre “literatura sana” :), así que me he quedado con una de las respuestas que más se ha repetido a lo largo de los últimos meses: Seguimiento de Eventos con Google Tag Manager.

Google Tag Manager

Google Tag Manager

Google Tag Manager

Google Tag Manager

Google Tag Manager

La previa

A finales del año pasado, publicamos en este mismo blog un artículo sobre cómo funciona Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28b8cb5″,»Article link clicked»,{«Title»:»cu00f3mo funciona Google Tag Manager»,»Page»:»Seguimiento de eventos con Google Tag Manager»}]); y otro explicando 10 mitos sobre Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28b8d94″,»Article link clicked»,{«Title»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»,»Page»:»Seguimiento de eventos con Google Tag Manager»}]);. Si no estás muy familiarizado con GTM, te recomiendo que les vuelvas a echar un vistazo a esos artículos para que puedas recordar los primeros pasos en la herramienta y continuar leyendo este post con un poco más de contexto.

Pues bien, ya con todos los deberes hechos, vamos a explicar paso a paso cómo realizar el seguimiento de eventos mediante el uso de Google Tag Manager.

Ejemplo 1: Suscripción vía e-mail

Lo primero que debemos hacer es determinar cuáles son los eventos que vamos a enviar a Google Analytics. En este caso, para simplificar al máximo el ejemplo, vamos a empezar con un evento que servirá para contabilizar las suscripciones a través del email.

1. Configuración de Google Tag Manager

El primer paso será configurar todo lo necesario dentro de la herramienta, así que empezaremos creando un nuevo tag:

  • Tag Name: Newsletter
  • Tag Type: Google Analytics

Google Tag Manager

Una vez elegido el tipo de tag que vamos a utilizar, le indicaremos a Google Tag Manager que lo que vamos a medir es un evento y le asignaremos los valores a los campos categoría y acción.

  • Track Type: Event
  • Category: Newsletter
  • Action: Nueva suscripcion

Google Tag Manager

Lo último que tendremos que configurar será la regla que deberá cumplirse para que Google Tag Manager ejecute el envío del evento.

  • Rule Name: Newsletter OK
  • Conditions: {{event}} equals newsletterOK

Google Tag Manager

2. Inclusión del Data Layer

A grandes rasgos, un Data Layer es un objeto que nos permite definir la información que vamos a enviar a Google Tag Manager.

Continuando con el ejemplo anterior y tras haber finalizado el paso 1, sólo nos quedaría pendiente añadir el Data Layer, que en nuestro caso será de tipo evento y deberá informar el valor que hemos configurado previamente en la herramienta.

Por lo tanto, añadiremos el siguiente fragmento de código en el evento “onclick” del enlace de suscripción vía e-mail:

<a href=”[URL-Destino]” onclick=”dataLayer.push({‘event’: ‘newsletterOK’});” >Suscribirse vía e-mail</a>

De este modo ya tendríamos todo listo para empezar a almacenar en un evento cada una de las suscripciones.

 Ejemplo 2: Descarga de documentos

Si quisiéramos medir también la descarga de documentos a través de eventos y utilizando Google Tag Manager, podríamos hacerlo siguiendo los mismos pasos anteriores y añadiendo un pequeño cambio a la hora de incluir el Data Layer en el enlace de descarga:

<a href=”[URL-Fichero-PDF]” onclick=”dataLayer.push({‘fichero’:‘nombreFichero’, ‘event’: ‘descarga’});” >Descargar PDF</a>

En este caso, además del valor “event” que utilizaremos para configurar la regla que lanzará el evento, hemos incluido la variable “fichero” para informar el nombre del fichero que el usuario se ha descargado en la etiqueta del evento (campo “label”).

A continuación, tendríamos que configurar lo siguiente dentro del Tag Manager:

  1. Un nuevo Tag de Google Analytics para medir eventos
  2. Una regla asociada al evento “descarga” para determinar cuándo debe lanzarse el tag que acabamos de crear: {{event}} equals descarga
  3. Una macro para almacenar el valor de “fichero”

Google Tag Manager

4. Finalmente, crear el evento de la siguiente forma:

 
Google Tag Manager

Otra alternativa: Envío de eventos con JQuery

Tenemos otra opción a la hora de llevar a cabo el seguimiento de eventos mediante Google Tag Manager: Crear una etiqueta personalizada y controlar el envío de eventos a través de JQuery_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28b8e62″,»Article link clicked»,{«Title»:»JQuery»,»Page»:»Seguimiento de eventos con Google Tag Manager»}]);.

En algunos casos, esta alternativa “a la antigua usanza” podría resultar más cómoda y es por eso que no quiero dejar de comentarla en este post.

Los pasos para enviar eventos con este mecanismo serían los siguientes:

  1. Crear un nuevo Tag de tipo Etiqueta HTML personalizada (Custom HTML Tag)
  2. Incluir en el Tag un script que se encargue de lanzar un evento cada vez que el usuario se descargue un documento con extensión PDF:

<script type=”text/javascript”>

$(function(){

     $(“a[href$=’.pdf’]“).click(function(){

           var file = $(this).attr(‘href’);

           _gaq.push([‘_trackEvent’, ‘Descarga JQuery’, ‘PDF’, file]);

     });

});

</script>

  1. Definir la regla que determinará cuando incluir este nuevo Tag. En mi caso, le pondré la regla “Todas las páginas” (All pages).

Importante: 

  • Para poder utilizar este script debes incluir la librería JQuery en el sitio web. Si quieres asegurarte de que exista, la puedes añadir dentro del propio tag:

Google Tag Manager

 

  • También debes activar el check “Tracker Name” que encontrarás en la sección “Advanced Configuration” del Tag general de Google Analytics. Esto permitirá que el tracker de GA sea visible y/o accesible desde otros scripts.

Google Tag Manager

Tras crear una versión, publicar los cambios y hacer unos cuantos clicks en los enlaces, esto es lo que nos aparecerá reflejado en el informe de Eventos disponible en Real Time:

Google Analytics - Eventos en Real Time

Para terminar, espero que este post os haya resultado útil y os animo a que sigáis utilizando la encuesta para contarnos sobre qué temas os gustaría que publiquemos los próximos artículos. Estaremos atentos! ;)

Seguimiento de eventos con Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28b8f2f»,»Article link clicked»,{«Title»:»Seguimiento de eventos con Google Tag Manager»,»Page»:»Seguimiento de eventos con Google Tag Manager»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28b8ffc»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Seguimiento de eventos con Google Tag Manager»}]);.

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7 filtros a utilizar en Google Analytics

Hace unos días me preguntaron cuando se deben utilizar los filtros y cuando los segmentos avanzados. Mi primera respuesta fue que la mayoría de veces es mejor utilizar un segmento avanzado, pero hay algunas ocasiones en que sólo es posible utilizar un filtro.

Filtros

Antes de empezar, creo que es necesario recordar que un filtro modifica los datos que se guardarán en el perfil de Google Analytics, por lo que nunca debéis crear un filtro directamente en un perfil en producción sin haberlo probado antes. El uso incorrecto de filtros puede comportar la pérdida de información que no se podrá recuperar.

También es importante recordar que siempre deberíais tener un perfil sin ningún filtro aplicado, para poderlo tener de referencia cuando se necesiten contrastar datos.

Un año atrás aproximadamente ya hice un post con los perfiles básicos a crear en Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a0423″,»Article link clicked»,{«Title»:»perfiles bu00e1sicos a crear en Google Analytics»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);, pero creo que vale la pena actualizarlo, centrándonos más en lo que se puede hacer con los filtros. He hecho una encuesta rápida con los compañeros de la oficina, y estas son algunas ideas sobre como utilizar los filtros de Google Analytics.

1. Filtrar una IP

Este creo que es el filtro más típico que podemos utilizar, y ya hablamos sobre éste filtro hace un tiempo. Si tenemos un gran volumen de visitas desde nuestras oficinas, debemos crear un perfil nuevo, que debería ser el perfil por defecto, que excluya todo el tráfico que generen los trabajadores de nuestras oficinas.

Filtros IP en Google Analytics

2. Filtros por país

filtro localizaciónSi nuestro negocio está presente en muchos países, el huso horario será diferente en cada país. Si comparamos las visitas entre la península y las canarias puede no ser relevante la diferencia horaria, pero si lo comparamos con México, nos podemos encontrar que nuestra web tiene picos de tráfico a las 3 de la madrugada. La única forma de poder analizar de forma fácil diferentes husos horarios es crear varios perfiles con distintas zonas horarias.

Complementariamente a este perfil, se deberá crear un filtro que excluya las visitas que no provengan de aquella zona horaria. Los filtros se pueden hacer por Continente & País, por lo que será fácil hacer el filtro.

Debéis tener en cuenta que los países y los continentes siempre se deben especificar en inglés, por lo que lo más fácil es ir al informe de países de tu cuenta y copiar el nombre tal cual aparezca allí ;).

3. Añadir el hostname

Por defecto, Google Analytics guarda el nombre de página sin guardar el nombre de dominio (o hostname) de la web en cuestión. Normalmente es más que suficiente, ya que en la mayoría de casos la información que nos da es redundante y además hace que los informes de páginas sean mucho más largos de lo que deberían ser. Pero la cosa cambia cuando se tiene una página con subdominios_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a052b»,»Article link clicked»,{«Title»:»con subdominios»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);, ya que podemos tener la misma URL para dos páginas distintas.

El caso más ejemplar es con la home “/”, que se duplicará para cada uno de nuestros subdominios. Supongamos que tenemos los dominios

  • trucosgoogleanalytics.com
  • test1.trucosgoogleanalytics.com
  • test2.trucosgoogleanalytics.com

Sin aplicar el filtro, veríamos lo siguiente:

  • “/” 1000 páginas vistas

Cuando aplicamos el filtro, lo que nos aparecerá en el informe de páginas será así:

  • “trucosgoogleanalytics.com/” 900 páginas vistas
  • “test1.trucosgoogleanalytics.com/” 60 páginas vistas
  • “test2.trucosgoogleanalytics.com/” 40 páginas vistas
El filtro a aplicar es como el que se puede ver en la siguiente captura:
filtro hostname

Tipo de filtro: Personalizado avanzado

Campo A: Hostname -> (.*)

Campo B: Request URI -> (.*)

Constructor: Request URI -> $A1$B1

4. Alterar medios y campañas

Ya hablamos hace un tiempo sobre como medir las vistitas de las redes sociales_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a060f»,»Article link clicked»,{«Title»:»como medir las vistitas de las redes sociales»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);. Lo que también podemos hacer es hacer correcciones de las visitas con fuentes o medios residentes. Así pues, si tenemos visitas con algunos medios parecidos al del siguiente pantallazo, los podemos alterar con un filtro para poder asignar correctamente las visitas.

medios raros

 5. Cambiar el contenido de algunas variables

Si tenemos URLs difíciles de entender y necesitamos hacer algunos cambios para mejorar el análisis, podremos sustituir mediante expresiones regulares las URLs de nuestro Google Analytics. Eso si, si tenéis un volumen muy gran de de URLs a modificar, será mejor que utilicéis otro sistema como el marcado personalizado de páginas_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a06db»,»Article link clicked»,{«Title»:»marcado personalizado de pu00e1ginas»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);.

6. Unificar páginas que tienen parámetros extras

Muchas veces nos encontramos que tenemos una misma página con versiones distintas: acaba con una barra “/”, acaba sin ella, tiene un index.php al final, etc.

Si nos encontramos con estos problemas, podemos hacer un filtro que nos permita añadir la barra o eliminar el “index.php” al final de todas las URL para hacerlas más coherentes.

7. Pasar todos los nombres de página a minúsuculas

Igual que en el ejemplo anterior, si tenemos las mismas URLs en mayúsculas y minúsculas, podemos aplicar un filtro para que convierta todas las URLs a minúsculas para poder agregar correctamente el contenido de todas las páginas.

Debéis tener en cuenta al crear éste filtro que se aplica después del análisis de términos del buscador interno_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a07b3″,»Article link clicked»,{«Title»:»buscador interno»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);, por lo que no nos servirá para poder pasar a minúsculas todos términos de búsqueda. Una lástima :(

Foto: Filters_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a0881″,»Article link clicked»,{«Title»:»Filters»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);

7 filtros a utilizar en Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a0957″,»Article link clicked»,{«Title»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a0a16″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»7 filtros a utilizar en Google Analytics»}]);.

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Utilizar eventos para detectar errores en los formularios

Una de las mejores herramientas para analizar el rendimiento de formularios es ClickTale_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a9b99″,»Article link clicked»,{«Title»:»ClickTale»,»Page»:»Utilizar eventos para detectar errores en los formularios»}]);, que nos permite analizar el rendimiento de cada uno de los campos del formulario de una forma excelente. Si intentáis hacer esto con Google Analytics mediante eventos, los resultados que obtendréis no son fiables, ya que a Google no le gusta mucho que se envíen muchos datos muy juntos :(

Lo que si que podemos hacer es con Google Analytics es detectar los errores que se generan al enviar los formularios. A todos nos ha pasado una vez que, al intentar enviar un formulario, nos aparece un mensaje de que nuestro e-mail es incorrecto, o que nuestra contraseña no cumple con los requerimientos mínimos de seguridad, o que tenemos que informar nuestro DNI para apuntarnos a una newsletter…

Todo esto afecta a la conversión? yo creo que sí :) Pero, ¿cuales son los mensajes de error más frecuentes en mis formularios? Pues bien, en esto Google Analytics nos puede ayudar :)

errores formulario

La función _trackEvent_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a9c99″,»Article link clicked»,{«Title»:»_trackEvent»,»Page»:»Utilizar eventos para detectar errores en los formularios»}]); tiene 4 parámetros: categoría, acción, etiqueta y valor. Con estos 4 parámetros, podremos definir una nomenclatura que nos ayude a analizar cada uno de los formularios:

  • Categoría & Acción: los utilizaremos para definir el formulario que queremos analizar y el tipo de problema que estemos utilizando. En función de la estructura de los formularios de nuestro site, utilizaremos estos dos campos para poderlos analizar de forma individual y/o agregada.
  • Etiqueta: informaremos los nombres de los campos en los que hay error. El objetivo es analizar con un solo evento todos los errores producidos en un formulario. Una opción es utilizar el ID del campo, o alguna abreviatura del nombre para hacerlo fácil. Así, si el error está en el email, podríamos informar “mail” y si está en el mail y el DNI, informaremos “mail-dni”.
  • Valor: Este campo no es tan necesario, pero si queréis, podéis darle un valor a nivel de importancia para diferenciar los campos obligatorios de los no obligatorios.

Una vez tengáis implementada la detección de errores, acabaremos obteniendo un informe similar a éste:

detección de errores _trackeventFijaos que en éste caso, estamos cruzando los eventos con los datos de e-commerce, y hacemos una ordenación ponderada inversa por ratio de conversión. Así pues, la primera línea nos enseñará los errores que más negativamente influyen en el ratio de conversión en nuestro proceso de compra.

¿Qué os parece este truco? ¿Lo habéis utilizado alguna vez? ¿Qué usos le dais a los eventos de Google Analytics?

Utilizar eventos para detectar errores en los formularios_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a9d83″,»Article link clicked»,{«Title»:»Utilizar eventos para detectar errores en los formularios»,»Page»:»Utilizar eventos para detectar errores en los formularios»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29a9e5c»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Utilizar eventos para detectar errores en los formularios»}]);.

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Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial

Unos meses antes de que Google presentara los informes de Social Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4877″,»Article link clicked»,{«Title»:»informes de Social Analytics»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]);, presentaron una funcionalidad llamada _trackSocial_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4951″,»Article link clicked»,{«Title»:»_trackSocial»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]);. Pero, que nos ofrece esta funcionalidad?

Seguimiento de los botones de redes sociales

Con la función _trackSocial, podemos hacer el seguimiento de todos los botones de redes sociales que tengamos incluidos en nuestra página web.

Compartir en Redes Sociales

La dificultad radica en que cada una de éstas redes sociales tiene su forma de trabajar, y tenemos que adaptarnos a cada una de ellas para poder hacer el seguimiento. En la documentación oficial de Google ofrecen un código de ejemplo_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4a38″,»Article link clicked»,{«Title»:»ejemplo»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]); con el que, simplemente con añadirlo en nuestra página web, podremos hacer el seguimiento de los “Me gusta” y los “tweets” realizados desde los botones de éstas redes sociales.

Además, sin añadir ningún código adicional, y de forma totalmente automática, se medirán todos los +1 que se hagan en la página (como este +1 que ahora mismo estás pensando en hacer de la página que estás leyendo ;)).

La función nos permite informar 4 parámetros:

  • red: el nombre de la red social en la que se realiza la acción (twitter, facebook, etc.)
  • acción: acción realizada (tweet, like, etc.)
  • objetivo: página u objeto sobre el que se realiza la acción. Normalmente, la url de la página.
  • página desde la que se realiza la acción: se puede hacer un like de un post desde la home del blog, por ejemplo.

Qué más podemos seguir mediante la función _tracksocial

Si investigamos un poco más, y dejamos volar nuestra imaginación, veremos que podremos marcar más interacciones de nuestra página con esta funcionalidad:

  • Enlaces a nuestras redes sociales: a parte de tener nuestros botones de redes sociales, muchas veces también incluimos un enlace directo a nuestro perfil de twitter o facebook. Podemos informar como acción “ver perfil”.
  • Medir el número de followers: una de las acciones que nos permite hacer  la API de twitter es analizar cuantas veces un usuario nos empieza a seguir en twitter gracias al botón. Esto lo podemos informar como la acción “follow” e incluso informar el nombre de usuario que ha ganado el seguidor :)
  • Redes sociales internas: Hay algunas webs que tienen su propio sistema de puntuación. Esto también lo podríamos medir, para analizar el éxito de ésta red propia comparada con las otras redes.

Consideraciones y limitaciones

Los informes que nos generan son bastante chulos, pero todo lo que medimos con la función _trackSocial también lo podemos medir con un evento sin ninguna dificultad, por lo que tendremos que tener en cuenta algunas cosas a la hora de decidir si haremos el seguimiento mediante una función u otra:

¿La acción a medir debe ser un objetivo en Google Analytics?

Por ahora los eventos de redes sociales no pueden ser definidos como objetivos en Google Analytics, por lo que tendremos que hacer el seguimiento con un evento si lo queremos marcar como objetivo.

¿Queremos medir como afecta a la conversión?

El informe de conversión del Social Analytics es fantástico, pero sólo se basa en visitas que han llegado desde una red social. Si lo que queremos ver es si los usuarios que comparten en redes sociales tienden más a convertir que los que no lo hacen, la única opción es cruzar estos datos con objetivos o e-commerce y, por desgracia, desde que han movido éste informe desde la zona de informes de usuarios a la de fuentes de tráfico, ésta opción ha desaparecido. Espero que la vuelvan a añadir pronto, porque sino lo único que podremos hacer es generar un evento para cruzarlo con e-commerce (con los objetivos no se puede).

El seguimiento de facebook no me funciona

Hay dos formas de generar el código de like de facebook_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4b0c»,»Article link clicked»,{«Title»:»cu00f3digo de like de facebook»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]);: mediante FBML (y su variante en HML5) o mediante un iframe. Si se utiliza la segunda opción, no será posible acceder a los eventos JavaScript, por lo que no se podrá hacer el seguimiento.

Bonus tip

Si quieres ver cómo tenemos implementado nosotros el social tracking, puedes ver nuestro código en el siguiente enlace: trackSocial.js_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4bf0″,»Article link clicked»,{«Title»:»trackSocial.js»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]);

Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4cc0″,»Article link clicked»,{«Title»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29b4d8b»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Medir las interacciones sociales de tu web con trackSocial»}]);.

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Cómo medir la latencia entre visitas según Justin Cutroni

El pasado jueves en el evento GAUC Barcelona 2012, Justin Cutroni_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c0f0d»,»Article link clicked»,{«Title»:»Justin Cutroni»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]); nos explicó algo que bautizó como “Customer Centricity y Google Analytics”. Concretamente, Justin nos acercó a los conceptos de “Cohort”, latencia, retención de usuarios o clientes y sobretodo como es posible encajar estos conceptos mediante la implementación de Google Analytics y el correspondiente análisis de datos.

¿Qué es el cohort?

Según Wikipedia_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c0fe4″,»Article link clicked»,{«Title»:»Wikipedia»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]);, el cohort es un concepto utilizado en estadística y que se define como aquel grupo de individuos que comparten o han compartido un conjunto de características en un periodo de tiempo concreto.

Este concepto tiene una gran importancia para el marketing puesto que permite segmentar y agrupar a nuestros usuarios o clientes según características comunes entre si, y durante periodos de tiempo específicos. De este modo es más fácil abordar estrategias de retargeting, importantes para la retención.

Muchos estudios de cohort se basan en el componente tiempo para agrupar diferentes usuarios, por ejemplo tiempo entre la primera y la segunda interacción con la marca. Según Justin, se trata de conocer la latencia entre la primera compra y la segunda compra.
Google Analytics nos puede ayudar a conocer este intervalo de tiempo ;)

Solución A: Conocer latencia con variables personalizadas

Lo bueno de las variables personalizadas_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c10c3″,»Article link clicked»,{«Title»:»variables personalizadas»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]); (de usuario) es que persisten en el tiempo, ya que es la misma cookie que se comparte en diferentes sesiones. Esto implica que no vamos a perder el rastro del usuario, siempre y cuando acceda desde el mismo ordenador y browser claro.

Algunas ideas que nos compartía Justin era utilizar éstas variables para guardar los siguientes datos:

Guardar la primera fecha en la que el usuario accedió a nuestra web

  • por fecha
  • por trimestre
  • Mes & Año
  • Nombre de las vacaciones (Navidad, Semana Santa…)
  • Estación del año

Por producto

  • La primera categoría del producto que ha visto

Por canal

  • Primera fuente por la que ha llegado (PPC, display, social, etc.)
Todo esto, lo podemos agrupar en unas cuantas variables personalizadas:

Debéis tener en cuenta, a la hora de seleccionar lo que queréis guardar, que tenemos un límite de 5 variables personalizadas (50 si utilizamos Google Analytics Premium), por lo que no podremos guardarlo todo. También es importante destacar que estos datos se guardan en una cookie, por lo que si un usuario cambia de navegador o borra las cookies, perderemos el rastro de éste ;)

Solución B: Conocer latencia con eventos

La principal ventaja de utilizar eventos para medir datos sobre la sesión es que tenemos infinitos, por lo que no estaremos tan limitados con las variables personalizadas. El inconveniente es que no vamos a guardar el rastro de usuarios, a no ser que tratemos con sites en los que se realice log in.

Hack del día

Justin nos recomendó mucho guardar ciertas variables de sistema, base de datos o servidor (back end) en la propia capa HTML de la web (front end). Se trataría de utilizar, por ejemplo, una variable JavaScript tipo estructura llamada DataLayer en la que almacenaríamos aquello que nos interese: Nombre del producto, stock, productos comprados, precio, etc. El objetivo es tenerlo todo allí, para poder acceder a estos datos en caso de necesidad mediante JavaScript.

Solución C: KISSmetrics lo hace sólo

En el Workshop que Pere Rovira_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c11b4″,»Article link clicked»,{«Title»:»Pere Rovira»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]); ofreció en el GAUC, nos explicó que conocer la latencia entre interacciones de conversión es algo muy fácil con herramientas como KISSmetrics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c1281″,»Article link clicked»,{«Title»:»KISSmetrics»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]);. Principalmente porque esta herramienta nos da está métrica sin necesidad de pasar por una implementación de código :)

Algunos ejemplos

  • Comprar chocolate online: El día de la madre, Semana Santa, quizá Navidad… ¿El sector chocolatero tiene estacionalidad? Con un ejemplo Justin nos demostró que si y los mismos usuarios vuelven a comprar chocolate pasada una ventana de tiempo concreta. Motivo por el que es importante enviar emails de retención, anticipandonos a estas oleadas de tráfico recurrente.
  • El efecto viagra de Gropon: Si mi negocio se anuncia en Groupon ¿Hay usuarios recurrentes después del día de campaña? NO :( Gracias a la implementación de Google Analytics, vemos que no hay latencia aparente. Sino que se produce un pico de visitas el día del anuncio y más allá de esto, ningún mismo usuario volvió. ¿Cómo me las ingenio para retener a tráfico que un día vino de Groupon?
  • Mis clientes necesitan soporte: ¿Cuál es el tiempo que transcurre entre la venta y la solicitud de soporte? Una vez más podemos anticiparnos aquí y además de enviar un email de ayuda en previsión de que nuestro cliente la necesite, también podemos ofrecerle productos complementarios a su compra: una bolsa para la cámara de fotos que compró, un trípode, o alomejor un filtro polarizador…

Cómo medir la latencia entre visitas según Justin Cutroni_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c1351″,»Article link clicked»,{«Title»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c1417″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Cu00f3mo medir la latencia entre visitas segu00fan Justin Cutroni»}]);.

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Descargar más de 500 filas con Google Analytics

Es bien conocido que las opciones de exportación de datos en GA son, a veces, un poco limitadas y siempre se basan en lo que estamos viendo en este momento en la interfaz. Es decir, si estoy viendo 10 filas y me descargo el CSV, me descargaré éstas 10 filas, y si veo 50, éstas son las que me descargaré.

El problema está en que hay un límite de ver 500 filas en un sólo informe por lo que, por defecto, no puedo descargarme más de 500 filas a la vez, por lo que puede llegar a ser muy pesado si tengo 20.000 filas para descargar.

Por suerte, nuestros amigos en Google están en todo, aunque a veces tienen las cosas muuuuy escondidas. En este caso, han escondido la solución_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c9e07″,»Article link clicked»,{«Title»:»han escondido la soluciu00f3n»,»Page»:»Descargar mu00e1s de 500 filas con Google Analytics»}]); en un texto de ayuda de Google, dentro de un pequeño texto desplegable.

Exportar-filas-google-analytics

Pasos a seguir

Los pasos son algo raros, y es posible que os de pereza memorizarlos, por lo que procedo a detallarlos a continuación:

  • Primero, debemos seleccionar que queremos ver más de 10 filas en los resultados. Esto nos añadirá el texto “explorer-table.rowCount%3D25/” al final de la URL
  • Fijaos que al final hay un 25 (o el número de filas que hayáis seleccionado) Debemos cambiar este valor por el número de filas que queremos descargar y pular enter.
  • Una vez se haya recargado la página, ya podremos exportar los datos.

exportar-filas-google-analytics-url

Esta práctica nos permite descargar todos los datos de una forma rápida y sin necesidad de hacer grandes cambios, pero si tenéis la necesidad de exportar ésta información de forma periódica, os recomiendo echarle un vistazo a la API de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c9eee»,»Article link clicked»,{«Title»:»API de Google Analytics»,»Page»:»Descargar mu00e1s de 500 filas con Google Analytics»}]); ;)

A diferencia de la versión anterior, podemos exportar los datos en cualquier formato (tsv, csv, pdf, etc.) y en todos ellos tendremos todas las filas seleccionadas. Espero que os sea de ayuda este pequeño truco, que había dejado de funcionar en la versión 5.

Enlace: Ayuda de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29c9fbd»,»Article link clicked»,{«Title»:»Ayuda de Google Analytics»,»Page»:»Descargar mu00e1s de 500 filas con Google Analytics»}]);

Descargar más de 500 filas con Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29ca086″,»Article link clicked»,{«Title»:»Descargar mu00e1s de 500 filas con Google Analytics»,»Page»:»Descargar mu00e1s de 500 filas con Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29ca14d»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Descargar mu00e1s de 500 filas con Google Analytics»}]);.

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Medir Apps con Google Analytics

Aprovechando que ésta semana se celebra el Mobile World Congress 2012_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a05e80″,»Article link clicked»,{«Title»:»Mobile World Congress 2012″,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); en Barcelona, he pensado que sería interesante hacer un repaso sobre cómo se pueden medir las apps móviles con Google Analytics, no?

Actualmente Google ofrece un SDK que se integra con iOS y con Android, teniendo la posibilidad de hacer uso de gran parte de ésta herramienta de una forma completamente integrada con el sistema operativo, sin que sea un suplicio para los desarrolladores.

¿Qué nos ofrece exactamente éste SDK?

Google Analytics iOS Android

Tanto el Kit de Desarrollo de Software de Android_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a05fac»,»Article link clicked»,{«Title»:»Android»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); como de iOS_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a060a7″,»Article link clicked»,{«Title»:»iOS»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); ofrecen las mismas opciones de seguimiento:

Seguimiento de páginas vistas

Las páginas vistas es la métrica por excelencia en el seguimiento de páginas web, aunque en algunos casos también es aplicable a aplicaciones móviles. A diferencia de las webs, es necesario definir una estructura que nos permita analizar el consumo de contenido de nuestra aplicación. También podemos utilizar las páginas vistas para realizar embudos de navegación de nuestra aplicación o analizar objetivos.

Seguimiento de eventos

Los eventos se utilizan para medir interacciones del usuario, por lo que tienen mucho más sentido en el análisis de apps, aunque es mucho más recomendable usarlo siempre en combinación con las páginas vistas. Evidentemente, lo podemos usar para hacer el seguimiento de todas las acciones que realize un usuario como ver vídeos, compartir contenido, etc.

Ecommerce Tracking

Si somos Telepizza o Groupalia, necesitaremos hacer uso de ésta funcionalidad para hacer el seguimiento de las compras desde nuestra aplicación ;) Tiene las mismas ventajas y limitaciones que ya tenemos en la versión web, pero es imprescindible su uso si queremos tener una app de venta.

Custom Variables

Con las variables personalizadas, podremos guardar muchos datos tanto del usuario como del contenido que está consumiendo en ese momento. Mediante el SDK tenemos acceso a las mismas 5 variables a las que tenemos acceso desde la web.

Seguimiento del uso offline

Éste SDK nos permite hacer el seguimiento de las apps mientras están offline y, aunque ahora no encuentro en qué punto de la documentación se explicaba, recuerdo haber leído que había un límite de 30 llamadas a almacenar mientras la aplicación estaba offline, lo cual no son muchas. Se debe tener en cuenta, además, que la hora que se registra en Google Analytics es en la que se realiza el envío del “pixel“, no en el momento que ha pasado, por lo que las apps que están mucho rato offline puede que no se midan correctamente en GA.

Limitaciones de las implementaciones

Aunque Google nos ofrece un paquete bastante completo para la medición de aplicaciones móviles, podemos encontrar algunas limitaciones en las implementaciones que podemos hacer actualmente:

  • El tiempo que se envía no es el real si la aplicación estaba offline: ya lo hemos comentado, pero es importante recordarlo de nuevo.
  • No todas las apps se basan en consumo de contenido: medir éstas apps es más complejo.
  • No podemos usar las funciones de _trackSocial
  • El seguimiento de campañas, aunque en Android está un poco mejor, es muy limitado, por lo que se hace difícil poder medir la fuente de los usuarios de nuestra aplicación.
  • La documentación ofrecida por Google es muy escasa.

Conclusiones

El uso de aplicaciones móviles se ha disparado en los últimos años, y las empresas se están adaptando a un ritmo vertiginoso para no quedar fuera de la partida. En el caso de Google, ha adaptado su herramienta de análisis por excelencia en lo que, desde mi punto de vista, es una pequeña chapuza para poder empezar a medir rápidamente, pero no es una solución definitiva.

La complejidad de una aplicación móvil es mucho mayor que una web y no siempre es fácil utilizar las funciones de Google Analytics para analizar el uso de nuestra aplicación. ¿Qué es una visita en una app? Sinceramente, es muy difícil definirlo, y GA está re-aprovechando una interfaz muy pensada para medir webs para medir aplicaciones en la que las visitas y las páginas vistas son las principales métricas a analizar.

EU5 Smartphone Market Share by OSHace unos días, comScore publicaba un estudio_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a061d1″,»Article link clicked»,{«Title»:»publicaba un estudio»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); en el que indicaba que Android y iOS son los dos grandes players de la batalla de sistemas operativos móviles, pero no debemos olvidarnos de otros sistemas operativos como puede ser Windows Phone, Symbian y Blackberry. ¿Como medimos todas éstas aplicaciones? Con Google Analytics no :)

En el caso que queramos medir éstas aplicaciones, os recomiendo usar Localytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a062e2″,»Article link clicked»,{«Title»:»Localytics»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); o Flurry_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a06400″,»Article link clicked»,{«Title»:»Flurry»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); como alternativas.

¿Tenéis alguna experiencia con la medición de apps con Google Analytics? ¿Creéis que ésta es la herramienta ideal para analizar el uso de aplicaciones móviles?

Medir Apps con Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a06529″,»Article link clicked»,{«Title»:»Medir Apps con Google Analytics»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a0663d»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Medir Apps con Google Analytics»}]);.

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Medir campañas sin etiquetar los enlaces

Algunas veces, nos hemos encontrado que no podemos añadir códigos de campaña en nuestras campañas de afiliación. No quiero entrar en los motivos por los cuales no podemos añadir éstos parámetros, sino en cómo lo podríamos solucionar si éste fuera el caso, para poder identificar correctamente éstas visitas en nuestra cuenta de Google Analytics.

Creando un filtro avanzado

Si nuestro afiliado es un afiliado a largo plazo, podemos crear un filtro en Google Analytics que nos permita modificar la campaña o incluso el medio por el que llega el usuario a nuestra página web.

Filtro: visitas afiliación

A partir de este momento, todas las visitas que vengan desde afiliado.com se registrarán como medio “afiliación”. Si queremos, también podemos crear otro filtro en el que creemos una campaña específica, para poderlos tener más identificados.

Es importante que siempre dejéis un perfil sin filtros, y que apliquéis todos los filtros en un segundo perfil para garantizar que, en caso de duda, siempre podremos analizar los datos reales registrados por Google Analytics

Éste método es fácil e indoloro, y no necesitamos realizar ningún cambio en nuestra implementación de la herramienta para poder utilizarlo, pero no siempre es válido: ¿Qué pasa si tenemos una lista de afiliados que cambia cada mes? ¿Debemos modificar éstos filtros constantemente? Esto es una fuente de fallos y problemas, y muy incómodo de mantener al día.

Si ésta es vuestra situación, os recomiendo utilizar el siguiente método:

Cambiando la campaña “al vuelo”

Para realizar éste cambio, se necesita modificar el tag de GA, y necesitaréis algunas habilidades de programador, ya que para ejecutar éstos cambios será necesario aplicar alguna lógica.

La idea es que siempre que llegue una visita desde una fuente de referencia que tenemos identificada como afiliado, ejecutaremos las siguientes lineas de código antes del _trackPageview:

location.hash = "utm_campaign=afiliados&utm_medium=afiliacion&utm_source=afiliado.com";
_gaq.push(['_setAllowAnchor', true]);

Lo que pasará será que, automáticamente, aparecerán los parámetros de campaña precedidos por el carácter almoadilla “#”. Para poner un ejemplo, la URL quedaría así:

http://trucosgoogleanalytics.srvwebdev01.havasmedia.com/#utm_campaign=afiliados&utm_medium=afiliacion&utm_source=afiliado.com

Por defecto, los parámetros de campaña están precedidos por un interrogante, pero esto se puede modificar gracias a la función _setAllowAnchor.

Por lo que, cuando se ejecute el código de página vista en ésta página, se hará la interpretación mediante los parámetros que nosotros hayamos especificado en el código, no los que asigna GA por defecto.

Debéis tener en cuenta que esto sólo se debe ejecutar en la página de destino del usuario y sólo si la URL no está etiquetada con códigos de campaña previos.

Medir campañas sin etiquetar los enlaces_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a313fb»,»Article link clicked»,{«Title»:»Medir campau00f1as sin etiquetar los enlaces»,»Page»:»Medir campau00f1as sin etiquetar los enlaces»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a314cf»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Medir campau00f1as sin etiquetar los enlaces»}]);.

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Qué mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?

El otro día me comentaron que, por defecto, un iPhone está configurado a no aceptar cookies de ningún tipo. La verdad, no he podido verificarlo, ya que no lo he encontrado en la documentación, pero me ha servido para plantearme una pregunta importante:

¿Qué pasa si mi navegador no acepta cookies? ¿Qué mide Google Analytics?

cookies deshabilitadas

Hemos hecho la prueba, deshabilitando las cookies del navegador y analizando con httpfox_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a3b348″,»Article link clicked»,{«Title»:»analizando con httpfox»,»Page»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»}]); qué envía Google Analytics y la respuesta es que si las cookies están deshabilitadas, Google Analytics no registra absolutamente nada desde este navegador.

Por lo que, si la afirmación de que el iPhone no acepta cookies por defecto es cierta (creo que a partir de iOS 5), Google Analytics se está perdiendo un gran volumen de visitas desde dispositivos móviles :(

Para contrastar la información de visitas desde móviles que nos da Google Analytics, os recomiendo utilizar sistemas complementarios como Percent Mobile_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a3b460″,»Article link clicked»,{«Title»:»sistemas complementarios como Percent Mobile»,»Page»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»}]);, del que ya hablé hace un tiempo en el blog.

Por qué pasa esto?

Básicamente porque Google Analytics utiliza las cookies, juntamente con el JavaScript, para hacer las mediciones. Si una de éstas dos tecnologías está deshabilitada, Google Analytics no puede funcionar. Recordemos que para medir la visita_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a3b568″,»Article link clicked»,{«Title»:»medir la visita»,»Page»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»}]);, GA utiliza una cookie, la utmb_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a3b66b»,»Article link clicked»,{«Title»:»utmb»,»Page»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»}]);, y sin ésta, no es capaz de detectar si éste usuario ya tenía una sesión iniciada o no.

Cómo lo gestionan las otras herramientas

Cuando digo otras herramientas pienso, sobretodo, en Adobe SiteCatalyst, que lo tiene mejor resuelto. En este caso lo que hacen es, en caso de no poder crear cookies, hacer un seguimiento combinado del User Agent del navegador con la IP, por lo que son capaces de identificar a un navegador durante una visita entera aunque, por supuesto, no serán capaces de saber si éste usuario ya había visitado la página anteriormente.

Qué mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a3b758″,»Article link clicked»,{«Title»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»,»Page»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a3b8d9″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Quu00e9 mide Google Analytics si tenemos las cookies deshabilitadas?»}]);.

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