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Analítica de página Configuración Básica site overlay usabilidad

6 ideas para las que te puede servir la analítica de página

https://m4p.es/6-ideas-para-las-que-te-puede-servir-la-analitica-de-pagina/ 6 ideas para las que te puede servir la analítica de página 2012-10-23 05:00:22 admin Blog post Analítica de página Configuración Básica site overlay usabilidad bootstrap

No soy un gran defensor de la herramienta de analítica de página de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf297dde3″,»Article link clicked»,{«Title»:»analu00edtica de pu00e1gina de Google Analytics»,»Page»:»6 ideas para las que te puede servir la analu00edtica de pu00e1gina»}]);. Para mi, desde hace tiempo, es una de las funcionalidades más flojas que hay, ya que su funcionamiento es muy limitado. Aun así, hay que reconocer que con los últimos meses ha mejorado mucho y, aunque dista mucho de ser perfecta, cada vez podemos obtener datos más buenos.

Antes de empezar, me gustaría recordar que esta funcionalidad no funcionará si tenéis nombres de página personalizados y sólo detectará navegación entre páginas, por lo que no será capaz de analizar clicks en zonas de la página dónde no se enlace hacia otra página de la misma web. Así pues, un enlace hacia otra web o a un fichero en PDF nunca aparecerán en los informes de analítica de página.

También me gustaría recordar que la analítica de página no genera un mapa de clicks, sino un mapa de navegación de las personas dentro de nuestra página web.

Las últimas semanas he estado utilizando esta herramienta, y éstas son algunas de los usos que he aplicado:

1. Mejorar el menú de nuestra web

En la homepage de nuestra web, cuales son los elementos del menú más utilizados? Con herramientas como crazyegg lo podemos saber fácil, pero con Google Analytics podremos hacernos una idea aproximada en cualquier momento.

inpageanalytics Menú WebAnalytics.es

2. Analizar el comportamiento de las personas que llegan a la home

La home es, en muchas ocasiones, la puerta de entrada a nuestra página web. Además, si las personas llegan por primera vez a nuestra web pueden estar un poco perdidas y pueden no saber qué hacer, por lo que analizar hacia dónde navegan éstas personas nos podrá ayudar a entender mejor lo que vienen a hacer.

Para hacer éste análisis simplemente debemos crear un segmento avanzado en el que se incluyan todas las visitas que tengan como página de destino la home y, opcionalmente, que sean usuarios nuevos.

Analítica de página con segmento avanzado

3. Detectar posibles problemas de usabilidad

Con el informe de navegación de páginas es muy fácil saber a qué enlaces hacen click los usuarios pero, ¿como podemos saber dónde NO hacen click? Gracias a la analítica de página hemos detectado que en la home de webanalytics.es tenemos un problema de usabilidad en una de las secciones, ya que nadie se ha percatado que los títulos de las cajas son enlaces hacia ellas.

Problema de usabilidad

4. Saber si los usuarios hacen scroll en la página

Cuando entramos al informe de clicks de analítica de página, nos muestra una barra al final en la que nos indica el porcentaje de clicks que hay más abajo de lo que podemos deducir que si hay un click en el footer, es que alguien ha llegado allí :).
Éste método no tiene una gran efectividad, pero nos puede dar una primera pista sobre el scroll que hacen las personas en la web antes de entrar más en detalle con otras herramientas.

clicks scroll

5. Vincular los clicks a métricas de conversión

La gran ventaja del in-page analytics es que puede usar muchas métricas que ya tenemos en Google Analytics, cosa que no podemos hacer, por ejemplo, con crazy egg. Así pues, lo que podemos analizar, en lugar de clicks, son las transacciones e incluso los ingresos que se han generado a partir de aquél enlace. Una funcionalidad muy potente, aunque sólo es aplicable a páginas de contenido, en las que no hay funcionalidades extras como un buscador, que la analítica de página no es capaz de analizar.

Transacciones en la Analítica de página

6. Saber que ven los usuarios con distintas resoluciones.

Tengo mis dudas de que este informe sea 100% fiable, sobretodo cuando queremos ver las zonas de la web que la ven el 100% de los usuarios: sales cosas muy raras. Pero si no queremos analizar lo que ven el 100%, y bajamos el límite al 95%, empieza a ganar credibilidad el informe, y nos puede ayudar mucho a entender que es lo que ven la mayoría de los usuarios, ya que no todos tenemos la misma pantalla, no todos tendremos la misma experiencia de navegación, y esto nos ayuda a meternos un poco más en la piel de los visitantes de la web.

Resolucion de los navegadores

Tened en cuenta que la analítica de página se basa en los datos de las fechas seleccionadas, pero muestra la página que tenéis en éste momento, por lo que si usáis datos muy antiguos puede ser no sean ciertos porque la página ha cambiado.

6 ideas para las que te puede servir la analítica de página_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf297dec8″,»Article link clicked»,{«Title»:»6 ideas para las que te puede servir la analu00edtica de pu00e1gina»,»Page»:»6 ideas para las que te puede servir la analu00edtica de pu00e1gina»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf297df9b»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»6 ideas para las que te puede servir la analu00edtica de pu00e1gina»}]);.

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agrupaciones de canales Campañas Configuración Básica embudos multicanal Multi-Channel Funnel Redes Sociales social media

Clasificación automática de medios en Google Analytics

https://m4p.es/clasificacion-automatica-de-medios-en-google-analytics/ Clasificación automática de medios en Google Analytics 2012-03-13 08:00:24 admin Blog post agrupaciones de canales Campañas Configuración Básica embudos multicanal Multi-Channel Funnel Redes Sociales social media bootstrap

Ya hemos hablado muchas veces en éste blog sobre como medir las campañas que realizamos en Google Analytics mediante las etiquetas de campaña. Una de las grandes ventajas de GA es que tenemos libertad absoluta para definir nosotros mismos los medios, fuentes y campañas que más nos convengan para poder adaptar la herramienta a nuestro negocio, no al revés.

Pero aun así, adaptarnos un poco a la herramienta nos puede ayudar muchísimo. Cuando enviamos una campaña de emailing, podemos etiquetar el medio como “email”, “e-mail”, “mailing” o cualquier variación que se nos pueda ocurrir. En los informes de embudos multicanal_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29f1931″,»Article link clicked»,{«Title»:»informes de embudos multicanal»,»Page»:»Clasificaciu00f3n automu00e1tica de medios en Google Analytics»}]); (o multi-channel funnels) que Google presentó hace unos meses, nuestros amigos han generado una agrupación de canales que nos ayuda mucho para hacer una interpretación más detallada que con los 3 o 4 medios estándar que nos da la herramienta.

google analytics multi channel funnels (other)

Offtopic: En la imagen que acompaña éstas lineas he puesto el mismo informe en inglés y castellano, para que veáis los errores de traducción_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29f1a18″,»Article link clicked»,{«Title»:»los errores de traducciu00f3n»,»Page»:»Clasificaciu00f3n automu00e1tica de medios en Google Analytics»}]); que hay en la versión en castellano de Google Analytics (Display = Ver…).

Si os fijáis, si no definimos los medios que le gustan a Google, crea una agrupación de canales llamada (otros) o (other), depende del idioma. Pero que pasa, ¿que no enviamos e-mails ni hacemos publicidad de display o no estamos en redes sociales? Pues si que estamos, pero no hemos definido los medios correctamente. Por suerte, la documentación de Google Analytics cada vez es mayor y también tienen una página dedicada a las agrupaciones de canales que hace por defecto_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29f1ae4″,»Article link clicked»,{«Title»:»agrupaciones de canales que hace por defecto»,»Page»:»Clasificaciu00f3n automu00e1tica de medios en Google Analytics»}]);. En ella, nos indica lo siguiente, aunque me he tomado la molestia de hacer una mezcla entre la documentación en castellano y la documentación en inglés, ya que los términos en Google Analytics siempre deben ser en inglés:

  • Publicidad de pago: Visitas desde AdWords o enlaces con etiquetados como un medio de “cpc”, “ppc”, “cpm”, “cpv”, “cpa” o “cpp”.
  • Búsqueda orgánica: Visitas de búsqueda gratuita en cualquier motor de búsqueda (por ejemplo, medio = “organic”).
  • Red social: Visitas de cualquiera de las aproximadamente 400 redes sociales (que no están etiquetadas como anuncios).
  • Referencia: Visitas de sitios web que no son redes sociales.
  • Correo electrónico: Visitas que están etiquetadas con el medio “email”.
  • Feed: Visitas que están etiquetadas con el medio “feed”.
  • Directo: Visitas en las que el visitante ha escrito la URL del sitio web en el navegador o ha llegado al sitio a través de un marcador (es decir, fuente = “(direct)” y medio = “(not set)” o “(none)”.

Otras fuentes

Estas son las agrupaciones que nos explican en la documentación oficial, pero ¿cuando aparece Display o “Otra publicidad”?

  • Display: Aparece siempre que el medio de la campaña sea “display” o “cpm”.
  • Otra Publicidad: Aparece cuando se utilizan algunos de los siguientes medios: “cpc”, “ppc”, “cpv”, “cpa”, “cpp”, “content-text”, “affiliate”.

Redes sociales

Hace un tiempo, se podía sacar el informe exacto de las fuentes que se consideraban redes sociales copiando la agrupación básica de canales que te ofrecía Google Analytics, pero ahora lo han cambiado, y se categoriza como redes sociales siempre que el medio sea uno de los siguientes: “social”, “social-network”, “social-media”, “sm”, “social network”, “social media” o cuando la fuente, aunque sea de referencia, esté categorizada como red social:

Google Analytics: Agrupaciones canales - Red Social

Resultado final

En la siguiente imagen, podéis ver una relación del medio que se ha definido, y la agrupación que realiza Google Analytics:
Agrupaciones de canales por medio
Fijaos que el medio “afiliación” no es un medio predefinido, por lo que no lo sabe interpretar automáticamente.  En el caso de las redes sociales, tanto acepta las visitas de referéncia de una red social, como todas las visitas definidas como social.

Para poder ver las agrupaciones que hace Google Analytics por defecto, sólo tenéis que ir a las agrupaciones de canales y copiar la agrupación básica:

Google-Analytics_Copy-basic-channel-grouping-template

Clasificación automática de medios en Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29f1bb9″,»Article link clicked»,{«Title»:»Clasificaciu00f3n automu00e1tica de medios en Google Analytics»,»Page»:»Clasificaciu00f3n automu00e1tica de medios en Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29f1c83″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Clasificaciu00f3n automu00e1tica de medios en Google Analytics»}]);.

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_setDomainName Buscador Interno buscadores campa Configuración Básica google adwords Google Analytics Implementar Google Analytics subdominios tráfico directo Trucos wordpress

8 errores de implementación típicos de Google Analytics

https://m4p.es/8-errores-de-implementacion-tipicos-de-google-analytics/ 8 errores de implementación típicos de Google Analytics 2012-02-14 08:00:15 admin Blog post _setDomainName Buscador Interno buscadores campa Configuración Básica google adwords Google Analytics Implementar Google Analytics subdominios tráfico directo Trucos wordpress bootstrap

Siempre que empezamos con un cliente de Google Analytics que nos contrata para una reimplementación de la herramienta, suele venir acompañado de una serie de errores en la implementación actual.

Hemos hecho una lista de los errores más típicos con los que nos encontramos.

1. Mala configuración de los dominios y subdominios

¿Cuantas veces nos hemos encontrado con un informe de fuentes de referencia en las que aparece nuestro propio dominio como la principal fuente? Esto, evidentemente, es debido a una mala configuración de Google Analytics. Solucionarlo es muy fácil, simplemente se debe configurar correctamente la función _setDomainName_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1c610″,»Article link clicked»,{«Title»:»_setDomainName»,»Page»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»}]);, aunque muy pocas personas lo tienen configurado correctamente.

Configuración subdominios Google Analytics

En la configuración de nuestro perfil, dentro de la gestión de código podemos obtener el código correcto para hacer éste seguimiento sin problemas.

2. No integración con Adwords/Adsense

Una de las grandes ventajas de utilizar Google Analytics respecto a otras herramientas es precisamente la integración que hay entre todas las herramientas de Google. Vincular las cuentas de Adwords y de Adsense es facilísimo y nos aporta un cantidad de información muy valiosa.

Debéis tener en cuenta que, si se hace una campaña de Adwords pero no tenemos vinculadas nuestras cuentas, todo el tráfico que generemos desde éstas campañas nos aparecerá como tráfico orgánico.

3. No identificar las campañas de captación de tráfico

Fuentes de traficoPor defecto, GA nos da 3 tipos de orígenes de tráfico: Tráfico Directo, Tráfico de Referencia y Tráfico de buscadores. Pero debería existir un cuarto segmento, que son todas aquellas visitas que provienen de nuestras campañas de captación de tráfico como pueden ser la publicidad display o las newsletters. Para poder hacer éste seguimiento deberemos utilizar las etiquetas de campaña.

 4. Buscador interno sin configurar

La mayoría de las webs ofrecen algún tipo de buscador interno. En algunos casos puede ser difícil de configurar, pero en la mayoría de los casos simplemente debes especificar el parámetro de la URL que registra el término de búsqueda del buscador interno. Para configurarlo, debéis ir a la configuración del perfil. Si utilizáis el buscador de Google, el parámetro que se utiliza es una ‘q’ y si utilizáis WordPress, el parámetro es una ‘s’ ;)

Configuración Buscador Interno Google Analytics

Con simplemente habilitar éstos informes, la calidad de los datos que obtendremos en Google Analytics se multiplicará por 2.

5. No hay objetivos definidos

Todos las webs tienen una razón de ser, por lo que hay unos objetivos detrás de ella. Estos objetivos casi siempre son medibles, pero casi nunca están definidos en Google Analytics. Podemos definir objetivos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1c703″,»Article link clicked»,{«Title»:»definir objetivos»,»Page»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»}]); por página, tiempo en el sitio, páginas vistas o eventos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1c7f8″,»Article link clicked»,{«Title»:»eventos»,»Page»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»}]);.

Una vez los tengamos configurados, los datos que leeremos e interpretaremos de nuestra web tendrán un nuevo sentido para nosotros, y nos darán una visión completamente nueva y mucho más rica que la que teníamos hasta entonces.

6. Seguimiento de múltiples dominios con una sola cuenta

¿Sabíais que Google Analytics sólo puede hacer el seguimiento de un sólo dominio_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1c8de»,»Article link clicked»,{«Title»:»hacer el seguimiento de un su00f3lo dominio»,»Page»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»}]); a la vez? Si tenemos la misma propiedad web en más de un dominio, los datos que obtendremos no serán fiables tanto a nivel de usuarios únicos como a nivel de visitas (sólo serán válidos los datos de páginas vistas).

Debéis tener en cuenta ésto a la hora de hacer interpretaciones de los datos si tenéis el código en más de una web. Se puede hacer seguimiento de más de un dominio, pero esto requiere una implementación mucho más avanzada y nunca tendremos la fiabilidad que nos puede dar DAx o SiteCatalyst.

7. Mala definición de la zona horaria

Si en nuestro perfil no tenemos definida nuestra zona horaria correctamente, podemos encontrarnos en que tenemos un pico de visitas a las 3 de la madrugada, cuando realmente es porque tenemos configurada la zona horaria del Pacífico. Si lo configuramos correctamente, los datos de visitas que obtendremos serán mucho más precisos y próximos a la realidad de nuestra web :)

8. No usar anotaciones

Las anotaciones es una de las mejoras funcionalidades de la interfaz de Google Analytics. ¿Por qué bajó tanto el tráfico éste día? ¿Qué dia cambié el diseño de la web? ¿Cuando empezamos la campaña de TV? Nuestra memoria tiene unos límites y es imposible acordarnos de todo. Para esto están las anotaciones de Google Analytics, para poder recordar todo lo que ha pasado relacionado con nuestro negocio y nuestra web.

8 errores de implementación típicos de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1c9b1″,»Article link clicked»,{«Title»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»,»Page»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a1ca7d»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»8 errores de implementaciu00f3n tu00edpicos de Google Analytics»}]);.

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_setCampaignCookieTimeout Campañas Configuración Básica cookies utmz

Entendiendo la cookie de campaña (utmz)

https://m4p.es/entendiendo-la-cookie-de-campana-utmz/ Entendiendo la cookie de campaña (utmz) 2011-11-22 14:35:08 admin Blog post _setCampaignCookieTimeout Campañas Configuración Básica cookies utmz bootstrap

Una de las cosas que más le sorprende a la gente cuando hago Cursos de Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a59b00″,»Article link clicked»,{«Title»:»Cursos de Google Analytics»,»Page»:»Entendiendo la cookie de campau00f1a (utmz)»}]); es el funcionamiento de las cookies.

Aunque las cookies puedan parecer una ‘frikada‘ o un tema irrelevante para hacer analítica web, considero que es imprescindible entender su funcionamiento para poder hacer una correcta interpretación de los datos una vez estamos dentro de Google Analytics. Es por eso que hoy me gustaría explicar como funciona internamente la cookie de campaña: la utmz.

Campañas online

En esta cookie se guarda la información de procedencia de visita:

  • si un usuario llega por tráfico directo, nos indicará que viene por (direct) y que el medio es (none).
  • si llega referido desde otra web, nos indicará que ha llegado desde un dominio en concreto y que el medio es referral.
  • si llega desde un buscador, nos informará de la palabra clave (Google Analytics), la fuente (Google) y el medio (organic).
  • si llega a nuestra página gracias a una campaña, también guardará qué campaña es.

Hay un par de cosas a tener en cuenta de esta cookie, que afectan totalmente a los informes de Google Analytics que estamos acostumbrados a analizar, y que pueden afectar completamente a la interpretación que hacemos:

Los datos que se guardan en esta cookie no siempre se actualizan. En concreto, este es el funcionamiento:

  • Todos las fuentes de trafico sobreescriben al tráfico directo.
  • El tráfico directo no sobre escribe a ninguna fuente.

¿Que implica esta condición?

Lo que esta condición supone es que siempre que una persona llegue a nuestra página desde un buscador, las siguientes visitas que realice esta persona directamente a nuestra web porque, por ejemplo, se ha guardado la página en los favoritos, Google Analytics contabilizará esta visita como una visita desde buscador con la misma palabra clave que utilizó el usuario la última vez

¿Y durante cuanto tiempo pasará esto?

Pues durante 6 meses desde la última visita. Es decir, si este mismo usuario tarda mas de 6 meses en volver a nuestra pagina, entonces se reseteará la cookie y, si llega por tráfico directo, se contabilizará como tal. Sino, GA seguirá “acordándose” de la última fuente no-directa por la que llegó.

¿Podemos cambiar este comportamiento?

Por suerte, podemos configurar cuanto tiempo duraran nuestras campañas usando la función _setCampaignCookieTimeout_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a59be1″,»Article link clicked»,{«Title»:»_setCampaignCookieTimeout»,»Page»:»Entendiendo la cookie de campau00f1a (utmz)»}]);. Con ella podremos definir el tiempo (en milisegundos) que tardará a expirar la información fe campaña.

Evidentemente, este tiempo cambiará en función del tipo de campañas que tengamos activas. Si el proceso de decisión del usuario puede ser de varios meses, podemos dejar la duración a 6 meses o incluso ampliarlo.

Por el contrario, si nuestros procesos de captación requieren menos tiempo, podremos reducir este tiempo a, por ejemplo, 30 días: 2.592.000.000 milisegundos.

Un ejemplo práctico de problemas de interpretación.

Pondré un ejemplo real que nos pasó en WebAnalytics.es hace unos meses: haciendo el análisis para un cliente, vimos que había una gran cantidad de visitas desde Google por una palabra de marca pero con una calidad pésima (alto porcentaje de rebote, 0 conversiones, etc…). Empezamos a investigar el motivo por el cual una palabra de estas características funcionaba tan mal y descubrimos que todas las visitas venían de una misma ubicación: misma ciudad, mismo sistema operativo, mismo navegador, mismo proveedor de internet, etc.

Esto aun era mas extraño, hasta que hablamos con el cliente. Lo que sucedía es que en el local tenían un ordenador de acceso publico y, en este ordenador, la página por defecto del navegador era la del negocio. El problema era que para llegar la primera vez a la web del cliente se había buscado en Google por su nombre de marca, por lo que en la cookie de campaña se guardó esta procedencia.

Cuando se borraron las cookies de este ordenador, el problema desapareció ;)

PD: ademas, en este caso creamos un filtro para excluir todas las visitas que provenían de aquella IP para evitar ensuciar los datos.

Espero haber ayudado a entender mejor como se miden las campañas en Google Analytics

Entendiendo la cookie de campaña (utmz)_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a59cb5″,»Article link clicked»,{«Title»:»Entendiendo la cookie de campau00f1a (utmz)»,»Page»:»Entendiendo la cookie de campau00f1a (utmz)»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2a59d7b»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Entendiendo la cookie de campau00f1a (utmz)»}]);.

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