Utilizas píxeles para tus campañas pero, ¿sabes cómo funcionan?

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El ya no tan nuevo mundo del marketing online mola, engancha, te atrapa y tiene un futuro sobre el que aún no se puede comenzar a atisbar un cénit. Son innumerables las compañías y entidades que ya han dado el salto a la transformación digital y, por tanto, han elegido introducirse y “bregar” con el marketing digital en lugar del tradicional. Y digo “bregar” porque, aunque maravilloso y cautivador, este nuevo panorama implica un manejo y conocimiento muy profundos de múltiples y avanzadas tecnologías digitales que, generalmente, hay que aplicar de forma combinativa con su consiguiente complejidad. La barrera de entrada más recurrente para progresar suele ser la parte técnica. Me refiero a todas esas tecnologías de las que algunas todavía aparecen en escena en este ecosistema de una forma difusa. Hablo de las URL con parámetros, de los iframes, del Tag Manager, del Ajax, del AMP, del SEO técnico, o de los píxeles de seguimiento entre muchas “cosas raras”.

Si estás leyendo este artículo, muy probablemente hayas oído hablar de estos “píxeles” también llamados tags, o incluso los estás utilizando, por lo que en este artículo vamos a tratar de proporcionar algo más de visibilidad sobre lo que es realmente un píxel y el detalle de su funcionamiento.

QUÉ ES UN PÍXEL

El tracking pixel o web beacon es una imagen de tamaño 1×1 (ocupa un píxel digital en el monitor) referenciada por un script HTML o JS incrustado en una página web y transparente para el usuario, cuya finalidad es hacer un seguimiento de acciones específicas del mismo en dicha web. Ejemplos típicos de su formato pueden ser los siguientes:
formatosPixel

Cabe señalar la presencia de estilos que aseguren que el píxel resulte transparente ante la visualización del usuario de la web.

Si el navegador soporta la tecnología Javascript, es posible recopilar y añadir información sobre las características del tipo de usuario y enviarlas como parámetros en la URL del píxel. Esto incluye datos sobre, por ejemplo, la resolución de la pantalla, los plugins utilizados, las tecnologías que acepta un navegador en particular, etc.

Debe insertarse en la estructura de código de la página de forma que se active en el momento que el usuario ejecute una acción clave.

¿CÓMO FUNCIONA UN PÍXEL?

– El usuario entra en una página web que forma parte de la campaña y será, por tanto, objeto de rastreo (www.website.com). Como en cualquier otra página, el navegador realiza una petición al servidor donde está alojada ésta página, que responde enviando a su vez el contenido de la página al navegador.

– Una vez ha accedido a la página web en cuestión, el usuario efectúa la key-action que deseamos que sea objeto de rastreo por el píxel (la propia visualización de página, click en botón, etc.)

– Esta acción del usuario hace la función de trigger y ejecuta el tag que contiene la dirección del servidor del proveedor. El script debe estar preparado previamente para ejecutarse ante esta acción (antiguamente incrustado directamente en el código de la página, actualmente añadido a través de nuestros apegados compañeros de fatigas: los tag managers).

HowPixelWorks
Fuente: Signal

– El navegador realiza una petición al servidor del vendor, cuya dirección viene especificada en la URL del píxel y, si es objeto de medición, le añade parámetros concatenados a dicha URL con información relevante para la campaña acerca del site o del usuario.

Cada IP que realice la solicitud quedará registrada en el servidor del anunciante y así será posible conocer el número total de usuarios que han visto el anuncio (en el caso que queramos medir impresiones). Es decir, si 5.000 direcciones IP diferentes solicitaron el píxel, significa que 5.000 personas vieron la publicidad.

¿POR QUÉ UTILIZARLOS?

Imagina que efectúas el lanzamiento de una campaña de banners en diferentes plataformas o webs. Con el píxel se puede hacer el rastreo exacto de impresiones o clics del tráfico donde se desee tener ese banner o anuncio. Hoy en día, es muy utilizado en publicidad para hacer un seguimiento de la actividad que realizan los usuarios tras consumir un anuncio publicitario ya sea en formato display, en campañas rich media o posts patrocinados.

En el área de la publicidad online, donde las campañas de publicidad son uno de los primeros objetivos y pilares de medición, algunos de los eventos de interés habituales son la visualización de la página de un producto, o en el caso de campañas con transacciones comerciales, el click en un botón de compra y los pasos de navegación previos a la thank-you page.

Este pequeño pero poderoso píxel permite a las empresas, como objetivo último, medir el Retorno de la Inversión (ROI) de sus acciones online y comprobar si las mismas están dando los resultados esperados.

CONSIDERACIONES

Se puede dar el caso en que alguna web de terceros donde se desee emplazar el banner no permita la inserción de píxeles de terceros. Suele suceder, por ejemplo y además de por motivos de seguridad, cuando una empresa de performance marketing recurre a afiliados o partners para la generación de leads o ventas y éstos le requieren la implementación de sus propios tracking pixels en la thank-you page del anunciante.

En esta circunstancia, en ocasiones se opta por recurrir al denominado piggyback píxel o más comúnmente versatag, que no es otra cosa que un contenedor único que, al ejecutarse, efectúa una redirección a otros tags que no están incluidos en ese sitio web, salvando la restricción impuesta. ¿Qué ventajas proporciona esta técnica? Asegura que no se puedan capturar datos en la página al redireccionar a URL externas a la del cliente manteniendo así la privacidad del site. Proporciona versatilidad a la hora de gestionar y manejar todos los píxeles al hacerlo desde un único contenedor. Además, en la era pre-tag manager, evitaba engordar el código de la página con un nuevo píxel cada vez que la entidad poseedora del site decidiera colaborar con un nuevo partner.
piggyback pixel

Una best-practice a la hora de realizar el seguimiento de campañas mediante píxeles es asegurarnos de que el formato de la huella a incluir sea de tipo imagen, y no script.
Permitir la introducción de un script en nuestro website equivale a incrustar un trozo de código desconocido proveniente de terceros, lo que nos lleva a una posición de dependencia de la (seguro que buena) fé del proveedor.

VALIDACIÓN

¿Cómo saber si el navegador del usuario está enviando datos correctamente?

Puede comprobarse de forma sencilla con la consola de desarrolladores de cualquiera de los navegadores. También existen softwares para la detección de rastreo como por ejemplo “Ghostery”. Atendiendo al uso del navegador y en el caso de Chrome, por ejemplo, obtendremos una imagen similar a esta:
validacionPixel

  1.  Filtramos en la cajita con una cadena de texto que forme parte de la URL del píxel y que lo identifique de forma unívoca (si tenemos varios píxeles de, por ejemplo, Google, añadidos en la misma página y filtramos por “Google” veremos varias peticiones de los diferentes píxeles que estén añadidos). Por lo general, cada uno suele tener un parámetro numérico o alfanumérico que puede servirnos para nuestro propósito.
  2.  Comprobamos en la pestaña desplegable “General” que la petición sea correcta. Es importante verificar que el código de estado, que indica el tipo de respuesta del servidor al que hacemos la petición, sea 200 OK. En ciertos escenarios también podría aparecer un código de redirección tipo 300.
  3. En la pestaña desplegable “Query String Parameters” validamos que los parámetros se hayan recopilado de forma correcta.

¿Cómo saber si los datos enviados se están registrando de forma adecuada?
Para este caso, tendremos que recurrir al soporte del vendor, que será quien haga esta confirmación a través de sus herramientas específicas.

Esperamos que nos cuentes tus experiencias con ellos y tus comentarios 🙂

Fuente de la imagen destacadaguitarmonks


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Utilizas píxeles para tus campañas pero, ¿sabes cómo funcionan?

Activa tus datos de GA y optimiza tus Campañas de AdWords y DoubleClick

Uno de los grandes pilares de Google, en lo que a la gestión de campañas se refiere, ha sido su apuesta por democratizar las campañas publicitarias. Ha puesto su empeño en el desarrollo de plataformas amigables (Google AdWords, DoubleClick Digital Marketing, etc.), de manera que cualquier tipo de usuario (desde una pequeña Pyme a una gran empresa) tenga la posibilidad de promocionar su negocio de la mejor manera posible.

Para apoyar este enfoque, Google lleva unos años haciendo ver a sus usuarios que la mejor manera de optimizar sus campañas es apoyarse en los datos del comportamiento de sus usuarios con sus activos digitales, en lugar de experimentar basándose sólo en la visión personal de lo que cada uno piensa que es la mejor opción para una campaña.

Ambas visiones (apertura de la gestión de las campañas a cualquier tipo de usuario, y toma de decisiones basada en datos) las ha fortalecido a través de las continuas mejoras en su herramienta Google Analytics (y su versión Premium), así como las continuas integraciones entre GA/GAP y plataformas como AdWords y DoubleClick.

GA Adwords

Fuente: adwords.blogspot.com

Hoy queremos hablaros de 2 nuevas funcionalidades que Google Analytics ha desarrollado con el objetivo de ayudar a los usuarios en la optimización y gestión de sus campañas; se trata de los Objetivos y Listas Inteligentes.

Objetivos inteligentes

Se trata de un nuevo tipo de Objetivo de Conversión de GA (adicional al resto: URL de Destino, Duración, etc.), cuyo objetivo es que puedan ser utilizados para exportarse a AdWords (y por tanto también ser visualizados en DoubleClick for Search) y activar la puja por “CPA objetivo” en aquellas campañas en las que resultaba complicado poder activarla (porque no dispongan de eCommerce o un objetivo de conversión muy frecuente que permita disponer de 15 conversiones en los últimos 30 días).

Fuente: Google Analytics

Fuente: Google Analytics

De manera automática, Google Analytics revisará todas las visitas al activo digital (Web o APP), y dará una valoración a cada una en base al aprendizaje adquirido a lo largo del tiempo sobre múltiples indicadores que permiten segmentar usuarios con más probabilidades de realizar una conversión. De esta manera, a las “visitas mejor valoradas” les asignará una conversión de Objetivo Inteligente.

Algún ejemplo de indicadores utilizados por Google son: duración de la sesión, páginas por sesión, ubicación, dispositivo y navegador.

Inicialmente, los criterios para seleccionar las visitas “mejor valoradas” se obtendrán a partir del 5% del tráfico de AdWords al activo digital; para después utilizar esos criterios en el 100% del tráfico de la web (a través de cualquier fuente de tráfico).

Para poder crear objetivos inteligentes (desde el mismo menú donde se crean el resto de Objetivos de Conversión), debemos cumplir determinados requisitos previos y tener en cuenta ciertas limitaciones sobre su uso:

Requisitos

  1. Se deben tener enlazadas las cuentas de Google Analytics y AdWords (por lo tanto, debemos ser administradores en ambos).
  2. La cuenta de AdWords enlazada debe haber enviado al menos 1000 clics a la vista de Google Analytics seleccionada durante el mes anterior.
  3. La vista no debe recibir más de un millón de hits al día.
  4. La opción productos y servicios de Google debe estar seleccionada en la configuración de la cuenta de Google Analytics.

Limitaciones

  1. Los Objetivos Inteligentes no son personalizables (Google realiza el análisis de los indicadores en base a sus algoritmos).
  2. Al igual que el resto de Objetivos de Conversión, se contabilizará sólo un objetivo inteligente por visita como máximo.
  3. Por el momento (aunque esta previsto que esto cambie), sólo está disponible para vistas de activos web, no para vistas de APPs
  4. La funcionalidad no está disponible para Vistas con más de 1 millón de Hits al día.

Una vez creado el nuevo Objetivo Inteligente en GA, podremos disponer de él para importarlo desde Google AdWords (sección Conversiones->Importar Objetivos) y comenzar desde ese momento a recibir datos y poder utilizarlos para programar sus pujas y publicación de anuncios a partir de la herramienta de puja por “CPA objetivo”.

Dentro de GA podremos analizar los resultados de los Objetivos Inteligentes desde el informe Conversiones > Objetivos > Objetivos inteligentes. En él visualizaremos las visitas que han resultado en la conversión de un objetivo inteligente, frente a las que no. También tendremos disponible la dimensión Objetivos inteligentes en la realización de informes personalizados.

 Listas inteligentes

Otra de las potentes funcionalidades que Google Analytics ha desarrollado para los usuarios que tienen enlazada su cuenta con AdWords son las Listas Inteligentes de Remarketing.

En las Listas Inteligentes de Remarketing se utiliza un modelo de aprendizaje automático similar al de los objetivos inteligentes, para identificar a los usuarios que tienen más probabilidades de realizar una conversión en sesiones posteriores.

Estas listas resultan de una gran ayuda, por parte de Google y su algoritmo, para poder generar campañas específicas para aquellos usuarios que estarían más interesados en nuestro negocio. Estas listas se utilizarían sobre nuestras campañas de AdWords (donde las podríamos combinar también con Listas de Remarketing generadas desde DoubleClick for Search),

Fuente: Google Analytics

Fuente: Google Analytics

Las Listas Inteligentes se generaran en base a dos grupos de requerimientos:

  1. Para los sitios web que generan al menos 500 transacciones de eCommerce al mes y 10.000 páginas vistas diarias, Google creará una lista inteligente basada en los factores únicos que influyen en que los usuarios realicen conversiones.
  2. Para los sitios web que no generan esas transacciones y páginas vistas mínimas, Google creará una lista inteligente basada en los datos de conversión de empresas similares al suyo (de entre los que comparten sus datos de conversión de forma anónima con Google Analytics).

Un dato interesante sobre estas listas es que el modelo suele actualizarse a diario en base a los datos a los que Analytics tiene acceso. De esta manera, los usuarios entrarán automáticamente en una audiencia de remarketing, o se eliminarán de ella, en función de dicho modelo.

Si Google Analytics no pudiese utilizar los datos para actualizar una lista inteligente durante más de 90 días, la lista volvería a un modelo basado en empresas similares.

Esperamos que este artículo os anime a activar vuestros datos de Google Analytics y optimizar vuestras campañas de AdWords.

Estaremos encantados de que nos contéis vuestras experiencias.

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Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics

Son tiempos revueltos para Google Analytics. La plataforma está evolucionando muy rápidamente y creo que incluso a los propios ingenieros de Google les está costando seguir el ritmo. Con la nueva versión de Google Analytics, Universal Analytics, y su Analytics.js_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2946da9″,»Article link clicked»,{«Title»:»Analytics.js»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]); dejan atrás todo lo que fue en su momento Urchin. Ya se despidieron hace un año de la antigua interfaz, herencia de Urchin, con la introducción de la versión 5 de Google Analytics, en la que Google aseguraba que podrían añadir nuevas funcionalidades de forma mucho más fácil y rápida, tal y como hemos podido comprobar estos últimos meses, en los que no han parado de ampliar las funcionalidades de GA.

_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2946e99″,»Article link clicked»,{«Title»:»«,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]);

Ahora le ha llegado el turno a la parte interna, la que nadie ve: el sistema de recolección de datos. Urchin, la herramienta que compró Google hace unos años, estaba pensada para trabajar con webs pequeñas y medianas a nivel de volumen y Google Analytics no ha sido capaz de adaptarlo a los grandes volúmenes que tienen webs como Softonic_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2946f6a»,»Article link clicked»,{«Title»:»Softonic»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]);, Airbnb_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2947056″,»Article link clicked»,{«Title»:»Airbnb»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]); o twitter_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf294711c»,»Article link clicked»,{«Title»:»twitter»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]); (por poner 3 ejemplos internacionales) que tienen millones de visitas al mes (o incluso al día!). Estas limitaciones empiezan en el formato del código JavaScript, que dificultan la implementación y limitan mucho su potencia, pero el punto débil es la forma en la almacenan los datos, ya que es allí dónde aparece el problema real de Google Analytics: el sampling.

Auguro un gran futuro para Google Analytics. Será una herramienta mucho mejor de lo que es ahora mismo, con menos sampling (o quien sabe, a lo mejor acaba desapareciendo!) y mucho más rápida y flexible, poniéndose a la altura o incluso superando en algunos aspectos a otras herramientas de pago como Adobe Analytics (de la que creo sinceramente que se han inspirado para hacer el nuevo analytics).

El problema que veo ahora mismo es el tiempo que tendremos que esperar hasta que llegue este nuevo Súper Google Analytics, ya que estaremos un poco perdidos.

Si tenemos en cuenta que ya se puede empezar a probar Analytics.js en beta (podéis ver el código en éste mismo blog), actualmente tenemos 3 formas de implementar Google Analytics (en una web):

  • Google Analytics estándar: Es el código “de toda la vida”, el que tenemos puesto en prácticamente todas nuestras webs y que, desde hace un tiempo tiene incorporado Content Experiments. Cuando creamos una nueva cuenta en Google Analytics, es el código que nos ofrecen.
  • _kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29471f9″,»Article link clicked»,{«Title»:»«,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]);Listas de Remarketing: una gran funcionalidad que han añadido es la posibilidad de utilizar los segmentos de Google Analytics para definir los targets de las campañas de display. Es una funcionalidad brutal pero si la queremos utilizar deberemos cambiar la implementación de Google Analytics, ya que no se puede utilizar con el JavaScript estándar. Por lo tanto, deberemos cambiar el fichero ga.js por el fichero dc.js (Justin Cutroni nos explica al detalle como hacerlo_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29472c4″,»Article link clicked»,{«Title»:»Justin Cutroni nos explica al detalle como hacerlo»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]);). Además, el problema no sólo está en el cambio de js, sino que al activar ésta funcionalidad dejaremos de tener disponible el Content Experiments.
  • Analytics.js La tercera opción, la más potente, nos permitirá integrar varios dispositivos, tendremos una gestión integral desde el servidor, sin necesidad de hacer cambios en el código, podremos importar datos externos directamente en la herramienta y aumentaremos el límite de las variables personalizadas de 5 a 20, que pasan a llamarse custom dimensions (son muy parecidas a las eVars de Adobe Analytics). A cambio, no tendremos integración de datos de AdSense, de DoubleClick ni de Experimentos de contenido. Como han cambiado absolutamente la forma de medirlo, si usamos esta forma tendremos que crear un nuevo perfil, por lo que perderemos todo el histórico de datos. Además, para usar Analytics.js se tendrá que hacer una revisión completa de la implementación actual para adaptarla a todas las funcionalidades ofrecidas.

Así pues, ya veis que no es tan fácil el proceso de transición y la espera se puede hacer más difícil de lo esperado, obligándonos a escoger entre Content Experiments, Remarketing o integración de datos. Seguramente, una vez Universal Analytics sea el código común para todas las webs, ya no serán necesarios tantos cambios. Son tiempos revueltos para Google Analytics, pero se acercan tiempos muy interesantes y el resultado final será fantástico.

Si queréis probar Universal Analytics, podéis hacer la solicitud en el siguiente formulario_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf294738f»,»Article link clicked»,{«Title»:»hacer la solicitud en el siguiente formulario»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]);.

Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2947452″,»Article link clicked»,{«Title»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2947515″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Se acercan tiempos interesantes para Google Analytics»}]);.

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10 mitos sobre Google Tag Manager

Como supongo que ya sabréis, hace unos meses hizo público el Google Tag Manager, que permite agilizar a los departamentos de marketing gracias la reducción de la dependéncia de éstos del departamento de IT.

Esto, sobre el papel, es fantástico, pero me encuentro que a veces hay algunas pequeñas confusiones que me gustaría aclarar.

Mito #1: GTM hace que sea innecesario el departamento de IT

Esto es completamente falso. Para empezar, será necesario al equipo de IT para implementar GTM, por lo que seguirá siendo necesario. Además, hay varias cosas que no podremos hacer mediante un tag manager, por lo que seguiremos dependiendo de éste departamento, por muchas herramientas que le pongamos a la web. Por poner un ejemplo, si lo que necesitamos es hacer un cambio en el diseño, Google Tag Manager no nos lo podrá solucionar.

Mito #2: Instalar Google Analytics mediante GTM es mucho más fácil

Ni de broma! Una implementación de Google Analytics puede llegar a ser muy compleja. Si lo instalamos mediante un tag manager, es posible que la complejidad incluso aumente, porque no sólo tendremos que informar correctamente el DataLayer (variable que informa los datos al tag manager), sinó que además deberemos configurar concienzudamente el tag manager para que envíe los datos recolectados a Google Analytics de forma correcta.

Mito #3: Instalar Google Analytics mediante GTM es mucho más económico

De entrada no. Tal y como decíamos en el mito #2, implementar Google Analytics no es fácil, por lo que necesitaremos recursos que costarán tiempo y dinero. Eso si, una vez lo tengamos todo implementado, hacer cambios en la implementación puede ser mucho más fácil, por lo que instalar GA mediante GTM puede suponer una inversión inicial más alta, pero con una recuperación de la inversión a medio largo plazo.

Mito #4: Puedo instalar cualquier herramienta mediante GTM

Falso. Aunque la mayoría de herramientas se pueden implementar mediante Google Tag Manager, no es posible instalar, por ejemplo, Content Experiments, por lo que para hacer un test A/B mediante una herramienta de Google seguiremos dependiendo de los métodos “clásicos”.

Mito #5: utilizar GTM no implica ningún peligro para la web

Falso. Aunque los peligros son, de entrada, pequeños, no nos olvidemos que tenemos un acceso directo al contenido de la web. Esto nos permite hacer modificaciones muy fácilmente, pero es necesario que estas modificaciones las haga un experto, sino corremos el riesgo que se cometan errores que afecten negativamente a la web.

Mito #6: utilizar GTM requiere de un largo aprendizaje

Falso a medias :) De entrada aprender el uso básico de GTM es bastante sencillo, igual que con Google Anlytics. Evidentemente, llegar a ser expertos en la herramienta requerirá de muchas horas de esfuerzo y práctica. Eso si, si lo que queremos es “simplemente” añadir un nuevo código de conversión, o de remarketing, o tengamos que implementar alguna herramienta nueva como ClickTale, 4Q o CrazyEgg, hacerlo será coser y cantar no tendremos que molestar a nadie.

Mito #7: Es necesario hacer una implementación avanzada para usar GTM

Falso. Igual que Google Analytics, podemos tener una implementación básica, en la que simplemente ponemos un pedazo de código y ya empezamos a recibir datos. Aun así, ésta no es mi recomendación, ya que nos estamos quedando en una fase muy embrionaria de todo lo que podríamos hacer con GTM si lo tenemos implementado debidamente, utilizando la variable DataLayer para informar de todos los datos necesarios.

Mito #8: GTM es una herramienta de tag management avanzada

Falso. Aunque tiene funcionalidades muy avanzadas, hay herramientas de tag management mucho más avanzadas y que te ofrecen muchas más funcionalidades como es la desduplicación de CPA, el control de las cookies o la elección del orden en el que se ejecutan los scripts. Para muchas empresas todo esto no será necesario y con GTM tendrán suficiente, pero si tu empresa necesita alguna de éstas funcionalidades, es mejor mirarse otras herramientas como OpenTag_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf296107f»,»Article link clicked»,{«Title»:»OpenTag»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]); o Tagman_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2961174″,»Article link clicked»,{«Title»:»Tagman»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);.

Mito #9: Con GTM tus datos están mas seguros

Falso. Al igual que con GA, si se cae GTM adiós a tus datos. Al no tener un SLA firmado (el SLA sólo está disponible en Google Analytics Premium_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2961270″,»Article link clicked»,{«Title»:»Google Analytics Premium»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);), muchas compañías pueden echarse atrás a la hora de su implementación. Además GTM también recolecta tus datos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf296135e»,»Article link clicked»,{«Title»:»recolecta tus datos»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]); para usarlos para compartirlos con otras herramientas de Google. Este mito ha sido sugerido por Natzir_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf296143e»,»Article link clicked»,{«Title»:»Natzir»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);.

Mito #10: Puedo usar GTM para implementar tags en cualquier lugar

Falso. Actualmente GTM está diseñado sólo para añadir tags en páginas web. Si se quiere incluir tags en aplicaciones móviles es mejor utilizar otros tagmanagers como Tealium_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf296151e»,»Article link clicked»,{«Title»:»Tealium»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]); o Ensighten_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2961604″,»Article link clicked»,{«Title»:»Ensighten»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);. Este mito ha sido sugerido por Natzir_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29616fc»,»Article link clicked»,{«Title»:»Natzir»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);.

¿Más mitos?

No quiero que este post se quede así. Esto es una pequeña recopilación de dudas que han surgido a personas/empresas de mi entorno, pero seguro que hay muchas más, por lo que si tenéis alguna duda sobre Google Tag Manager, aprovechad los comentarios y ampliaremos el post con más mitos ;)

Actualización 14/11/12: He añadido los mitos #9 y #10 por cortesía de Natzir_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29617f4″,»Article link clicked»,{«Title»:»Natzir»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);.

10 mitos sobre Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29618d2″,»Article link clicked»,{«Title»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf29619a1″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»}]);.

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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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