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¿Tienes un alto porcentaje de tráfico directo o interno? Averigua por qué

https://m4p.es/tienes-un-alto-porcentaje-de-trafico-directo-o-interno-averigua-por-que/ ¿Tienes un alto porcentaje de tráfico directo o interno? Averigua por qué 2016-06-28 08:41:04 admin Blog post fuentes de trafico Marketing Channels tráfico directo Tráfico Interno Web Analytics accont

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Cuando analizamos las fuentes de adquisición de un site, una de las cuestiones más difíciles de comprender es a qué puede deberse un porcentaje anormalmente alto de tráfico directo, interno o incluso de ambos.

El tráfico directo incluye todas las visitas que no tienen un dominio referente, lo cual indica generalmente que el usuario teclea la URL del site directamente en el navegador, o la tiene marcada en favoritos. Se trata, por tanto, de un indicador positivo de fidelización de audiencia, pero en determinados activos se alcanzan, a veces, porcentajes tan altos que nos hacen cuestionar que todos los accesos obedezcan a esta causa.

El tráfico interno es el que tiene un referente que coincide con las URL internas identificadas en la herramienta. En sites formados por muchas páginas web y una considerable densidad de contenidos, es normal que haya un porcentaje “X” de tráfico resultado de la navegación interna entre páginas del propio site. ¿Cuándo hablamos de un porcentaje anómalo?

Depende, por supuesto, de las características del mismo y del comportamiento de nuestra audiencia, pero, por determinar unos umbrales, resultados por encima del 10% en el caso del tráfico interno y del 30% de acceso directo, deberían hacernos valorar si estamos incluyendo sólo los datos que engloban estas fuentes por definición o se está asignando a estos canales tráfico que, realmente, procede de otros.

Tráfico directo mal asignado

Exponemos, a continuación, los factores más habituales (no necesariamente en orden de importancia) que pueden provocar una desaparición del referente:

  1. Landing pages sin el código de web analytics, que hacen que todo el tráfico que llegue a un site procedente de ellas carezca de referente.
  2. Campañas mal etiquetadas y URL´s mal parametrizadas: un simple guión o cualquier caracter que no se corresponda a los estándares de etiquetado de la campaña basta para que no se identifique como tal.
  3. Uso de redirecciones temporales (302) en vez de las permanentes 301, que hacen que se pierda el referente.
  4. Links desde un PDF o documento de Microsoft Office.
  5. Accesos desde algunos acortadores de URL.
  6. El usuario accede desde un mail no marcado como campaña desde un programa tipo Outlook o Thunderbird. Se abre una nueva ventana en el navegador y, por lo tanto, no hay referente.
  7. Algunas apps en la versión mobile eliminan el referente, por ejemplo los subdominios de Facebook tipo m.facebook.com, l.facebook.com y los de Twitter (Facebook ha corregido ya este bug para iOS).
  8. Links desde un site seguro (https) a otro no seguro (http), en tanto que el primero no pasa al segundo información de su referente.
  9. Incoherencias en las implementaciones del código de web analytics en múltiples subdominios: conviene chequearlas adecuadamente ya que existe la probabilidad de que esté mal configurado en alguno de ellos.
  10. IPs internas no filtradas, que inflan el acceso directo desde marcadores del personal corporativo.

Tráfico interno que no lo es

En principio, esta fuente de adquisición (aquella que cuenta con un referente interno) debería limitarse a la navegación dentro del propio site,  pero porcentajes por encima del 10% en sites que no cuentan con gran número de páginas deberían hacernos dudar si realmente no incluirá un porcentaje de tráfico externo. Estas son las razones más habituales (algunas de ellas coincidentes con las de Acceso Directo):

  1. Puede ocurrir que en la configuración de filtros internos de la herramienta de analítica que utilicemos estén erróneamente incluidas URL´s externas.
  2. Continuaciones de la visita después de más de media hora de inactividad en el site. Si el usuario retoma la navegación en la pestaña abierta con el site después de cerrada la sesión, se contabiliza una nueva visita con referente interno.
  3. Otra posibilidad es que alguna de las páginas de entrada del site no tengan el código de la herramienta de analítica web; en ese caso sólo se registraría el acceso por la página tagueada siguiente, ya con referente interno.
  4. Los tiempos de carga muy altos en las páginas de entrada (por ejemplo, las pantallas de inicio de los medios digitales de prensa) pueden ser otro factor determinante: si el usuario hace clic en en el enlace a una segunda página sin haberse cargado del todo la primera (no hasta el punto de que la herramienta de web analytics la registre como página vista), ocurre como en el caso anterior.
  5. Tráfico cross-domain. Si un usuario pasa de un dominio a otro y dentro del filtro de URL´s internas del segundo se incluye el primero, se registrará que se produce una nueva visita a ese segundo dominio y será asignada a tráfico interno.
  6. Redirecciones de la página de entrada en las que se pierde el referente inicial y se registra como referente la página a la que se redirige la visita (interno, por tanto).

Esperamos haberte ofrecido tips útiles para poder identificar tu tráfico erróneamente asignado a estos canales y corregirlo cuando sea posible. ¿Te ha sucedido alguna vez? ¿Se te ocurren otras posibles causas?


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Métricas calculadas en Adobe SiteCatalyst

https://m4p.es/metricas-calculadas-en-adobe-sitecatalyst/ Métricas calculadas en Adobe SiteCatalyst 2016-06-02 09:17:30 admin Blog post adobe sitecatalyst métricas métricas calculadas Web Analytics accont

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La primera pregunta que hay que hacerse cuando se decide llevar a cabo la medición de un sitio web es ¿cuál es su objetivo? Debemos tener claro cuál es el fin de la web, es decir, qué se pretende conseguir con ella. Esta será la clave para conseguir resultados útiles y de calidad.

Una vez que se conocen los objetivos, se deben identificar los KPIs (Key Performance Indicator). Los KPIs son métricas que nos permitirán conocer la evolución de un determinado objetivo. Es importante conocer la diferencia entre métrica y KPI, todos los KPIs son métricas pero no todas las métricas son KPIs, sólo son aquellas métricas que sirven de guía para comprobar que se está avanzando en la dirección correcta para conseguir los objetivos establecidos.

MétricasCalculadasAdobe

En este punto, es el momento de medir y analizar los KPIs en la herramienta de analítica web. Muchos de ellos podrán encontrarse, directamente, sin necesidad de configurarlos a medida, pero, en algunos casos, la métrica que se busca no la proporciona la herramienta y será necesario crearla a partir de las existentes.

Hace unos meses, mi compañera Verónica explicaba cómo crear y utilizar este tipo de métricas en Google Analytics y adelantaba lo mucho que distan estas métricas calculadas con las opciones que presenta Adobe. De eso hablaremos en este post, cómo calcular nuevas métricas en Adobe Sitecatalyst y qué opciones presenta.

Configuración

Cuando desde el menú se accede a “Calculated Metrics” dentro del apartado “Data Components” se puede ver el listado con las métricas calculadas que se han configurado y en la parte superior el texto “Add” que cuando se pulsa accede al constructor de métricas. Y aquí es donde debemos configurar la nueva métrica completando los siguientes campos:

  • Title, en primer lugar se debe completar el título con un nombre significativo que identifique la métrica que vamos a calcular.
  • Description, es un campo opcional donde se puede explicar con más detalle con qué objetivo se crea la métrica.
  • Format, se debe elegir el tipo de métrica que puede ser Decimal (Numérica), Time (HH:MM:SS), Percent (%), y Currency (Moneda).
  • Decimal Places, en caso de ser de tipo Decimal, Percent, o Currency se deberá indicar el número de decimales, con un máximo de 10.
  • Show Upward Trend As, se debe seleccionar verde o rojo en función de si lo que representa la tendencia al alta es bueno o malo para lograr alcanzar el objetivo final.
  • Tags, se podrán añadir etiquetas que permitan organizar las métricas.
  • Definition, contendrá la fórmula completa que estará compuesta por:
    • Métricas proporcionadas automáticamente por la herramienta
    • Métricas calculadas
    • Segmentos
    • Funciones, como media, mediana, varianza, exponente…
    • Operadores de suma, resta, multiplicación y división

Imagen3

Además, para cada métrica será necesario configurar:

  • Metric Type
    • Standard, son las métricas que se utilizan en los informes, habitualmente. Si, por ejemplo, tenemos una tienda y queremos conocer de todas las veces que se visualizó un producto cuántas veces se acabó vendiendo, debemos dividir el total de ventas de ese producto entre las páginas vistas del producto.
    • Total, nos permiten conocer la proporción asociada a una métrica. Para el ejemplo anterior, si queremos conocer la proporción de ventas de un producto de todas las veces que se visualizó, debemos dividir el total de ventas de ese producto entre las páginas vistas de todos los productos.
  • Allocation
    • Linear, asignación dividida entre todos los valores que toma la variable a lo largo de la visita.
    • Participation, asignación total a todos los valores que toma la variable.
    • Recent, asignación al último valor de la variable.
    • Visitor Participation, asignación entre todos los valores de distintas visitas para el mismo visitante.

Imagen2

 

Cuando se completan los campos, automáticamente, se puede ver:

  • Summary, donde se muestra una visión general de la métrica construida.
  • Review, resultados de forma gráfica al aplicar la nueva métrica.

La nueva métrica, estará disponible en todos los report suite bajo el mismo login. Sólo los administradores tendrán la posibilidad de compartirla con toda la organización, grupos o usuarios individuales, los que no lo son, sólo podrán compartirla con usuarios individuales.

Y, ahora, queremos conocer tu experiencia con este tipo de métricas, ¿recurres a ellas?, ¿las usas con frecuencia?, ¿te encuentras con alguna limitación a la hora de crearlas?


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Métricas calculadas en Adobe SiteCatalyst

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Analítica web 3.0: Integración del mundo Online y Offline

https://m4p.es/analitica-web-3-0-integracion-del-mundo-online-y-offline/ Analítica web 3.0: Integración del mundo Online y Offline 2016-05-31 10:01:37 admin Blog post adobe analytics Analítica Web crm Web Analytics accont

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A día de hoy, son muchas empresas, de diferentes sectores, que la visita de la web ejecuta la transacción vía offline a través de un call- center.

Esto provoca, que perdemos visión de la visita/transacción, por consiguiente, puede causar que al definir una estrategia digital con los datos que nos aporta una herramienta de analítica web, no sean del todo completos y erremos en nuestra estrategia.

Entonces, ¿cómo organizamos todo esto?

POST-IMAGEN
Fuente: Blog Sphenia

En este caso, voy hablar de cómo vincular el mundo online y offline con Adobe Analytics, que es la solución que aplico para solucionar este tipo de problema.

Para poder integrar estos dos mundos, puedes hacerlo de dos maneras:

  1. Integrando a través de los Data Connectors la información de tu CRM, en tu herramienta de analítica web.

  2. Disponer de un CRM y a través de SAS, vincular el ID de usuario de tu herramienta de analítica web y tu CRM.

En este post, voy optar por escribir de la segunda solución. A través de esta, voy a sacar la información de las transacciones tanto online como offline, vinculando cada transacción a las diferentes visitas que entran en tu site por un ID de usuario único.

¿Cómo?

Para ello, lo primero que debemos hacer, es una implementación personalizada en Adobe Analytics, con eventos serializados, vinculados a un ID de usuario. Dicho ID, se puede recoger o bien por pantalla si lo muestra, o también a través de un Data Layer en el cual este definida dicha variable.

Por último, distinguir que este evento puedes definirlo en varios puntos del site, pero los más comunes son:

1º En la pantalla de contratación del producto o servicio.

2º En la primera pantalla del flujo de contratación del producto o servicio.

Desde mi punto de vista, esta última opción es más acertada que la primera.

Una vez tenemos el evento asociado al ID, debemos validar que el ID sea el mismo en ambas plataformas, Adobe Analytics y CRM. En el momento que está vinculado el ID en ambas plataformas, yo utilizo SAS para extraer la información de aquellos ID que han completado la transacción vía call center.

A partir de aquí, y con la información total de la visita, puedo hacer análisis más concretos y provocará que los análisis para nuevas estrategias digitales, sean mucho más certeros.

¿Y tú? ¿cómo te has enfrentado a este tipo de problemas? Cuéntanos las soluciones aplicadas para este tipo de proyectos.


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Analítica web 3.0: Integración del mundo Online y Offline

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Google Analytics 360 Suite: un mundo alrededor

https://m4p.es/google-analytics-360-suite-un-mundo-alrededor/ Google Analytics 360 Suite: un mundo alrededor 2016-05-24 11:25:26 admin Blog post DMP Google Google Analytics google analytics 360 suite Tag Management testing Web Analytics accont

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An enterprise-class solution for a multi-screen  world”. Así titulaba Google el post donde presentaba su nueva suite de analítica e integración de datos diseñada para negocios de clase Enterprise: Google Analytics 360 Suite. El gigante de Mountain View pretende con ella aportar la ansiada visión customer centric, partiendo de la base de que el customer journey está formado por micromomentos de decisión, y de que es en ellos donde realmente es crucial llegar al usuario con el mensaje adecuado. Y es que todo pasa por entender el momento, aunque cada vez sea más difícil tener una visión completa de un usuario que tiende a ser más multidispositivo.

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De acuerdo al mismo post, Google Analytics 360 Suite se ha creado con la intención de dar respuesta a las necesidades de los marketers, como son:

 – Tener la visión del customer journey al completo. Para tomar las decisiones adecuadas se necesita completa visibilidad de lo que está pasando en todos los puntos en los que se interacciona con el cliente, esto es, tanto en el mundo offline como en el online, incluyendo todos los canales y dispositivos.

 – Proporcionar las experiencias adecuadas a las personas adecuadas. Busca posibilitar el accionamiento inmediato del  dato a través de la integración de las herramientas de la suite no solo entre sí, sino con el resto de productos de Google (AdWords, DoubleClick, etc.).

 – Proporcionar insights útiles, no solo datos. En lugar de dejar la responsabilidad del procesado del big data al usuario final, trata de hacer el análisis del lado de la herramienta y así lograr que los insights sean fáciles de obtener.

 – Facilitar la compartición de la información.

Un vistazo a la suite

Actualmente, Google Analytics 360 Suite está formado por seis herramientas, cuatro de las cuales son nuevas. Aunque estas últimas aún están en Beta limitada, es interesante echarle un vistazo a los aspectos más interesantes de lo que la suite nos va a ofrecer.

 

Google Analytics 360

Lo que antes se denominaba Google Analytics Premium, actualizado. Su objetivo es permitir analizar el comportamiento de usuario mediante la combinación de dato online y offline. Así, se podrá entender el customer journey a través de los diferentes activos digitales y físicos.

Además, está diseñado para ser integrado con AdWords, DoubleClick Bid Manager y otros productos de Google, facilitando interpretar el funcionamiento de las acciones de marketing (conversiones post-impresión, post-click, etc), así como accionar el dato (por ejemplo mediante listas de remarketing).

Google Audience Center 360 (beta)

El DMP de Google. Si hablar del futuro de lo digital es hablar de DMPs, Google no se podía quedar atrás. Google Audience Center 360 combina todos los datos en un único punto. Además, gracias a la integración nativa con DoubleClick, se obtiene acceso a datos propiedad de Google y a datos de más de 50 proveedores. De esta forma, se podrá tener una visión customer centric que ayudará a conocer el comportamiento de los usuarios a través de dispositivos, canales y campañas. Una vez conocidas las audiencias, activarlas mediante las integraciones con AdWords y DoubleClick puede convertir a esta herramienta en una pieza fundamental de la estrategia de medios.

Google Optimize 360 (beta)

La herramienta de testing y personalización de la suite. Busca mejorar la experiencia de usuario en el site a partir de la creación de experimentos basados en hipótesis derivadas del análisis del dato recogido. Permite realizar test A/B, multivariantes o de redirección.

Google Attribution 360

Lo que antes se denominaba Adometry se ha vuelto a hacer desde cero para integrar los datos de medios offline y online, y así ayudar a los anunciantes a entender cómo está funcionando, realmente, su inversión en medios. Unifica y analiza todos los flujos de datos (incluyendo data-driven attribution, modelado del mix de medios y atribución de TV) para crear un modelo real del funcionamiento de las campañas.

Además, su integración con otros productos de Google potencian el valor de esta herramienta, permitiendo por ejemplo enviar datos a DSPs y RTBs para mejorar la compra programática.

Google Tag Manager 360

Esta herramienta proporciona agilidad en las implementaciones mediante la posibilidad de añadir, modificar o eliminar tags sin necesidad de alterar el código de la página.

Google Data Studio 360 (beta)

Una nueva herramienta de representación del dato. Permite crear informes con tablas y gráficos muy visuales de una forma sencilla a partir de datos de Google Analytics 360 Suite, Google BigQuery, Google Sheets, CSVs,etc.

 

Si os estáis preguntando cuándo será la release de la suite al completo, no hay más noticias salvo que se hará de forma progresiva, aunque si eres usuario de Google Analytics Premium o Adometry, quizá ya puedas ver los productos renombrados. Ahora solo queda esperar para poder probar la nueva suite de Google 🙂

 

Fuentes imágenes: Google, brianclifton.com


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