Analitica Web Con Google Analytics

Analítica web con Google Analytics Carlos M. Lebrón - @analisisweb

Diseño y maquetación:Jose Manuel Fernández del Castilo

Impreso en España / Printed in Spain Impreso por Bubok PublishingISBN 978-84-9009-000-8 ISBN EBOOK 978-84-9009-001-5 Depósito legal M-29455-2011Derechos de autor

A Irene, por su paciencia

Prólogo

Conocí a Carlos hace tiempo, por Internet, un medio común para los tiempos en que nos movemos... No nos conocimos en persona hasta año y medio después, pero hablamos sobre analítica y Google Analytics durante muchas horas, él respondió siempre a mis preguntas y problemas, y así me convertí en una fiel lectora de su blog y una fiel usuaria de Google Analytics.

La analítica web es una disciplina reciente en España y no hay mucha formación que te prepare para ser analista web, por ello somos muchos los que leemos y leemos sobre el tema, practicamos instalando Google Analytics en nuestras webs o blog, y trasteamos para aprender.

Trastear con una herramienta está bien, pero para ello es importante saber cómo funciona. Muchas veces cuando empezamos a usar cualquier herramienta nos entra la pereza de tener que leer el “manual de uso”... esta pequeña guía sobre Google Analytics te permitirá de una rápida lectura saber por dónde empezar, te ayudará a comprender cada concepto de la herramienta, cada funcionalidad, y a descubrir de dónde sacar qué dato y para qué... de un modo rápido, “al grano” y desde 0.

Este manual se puede convertir en la base de tu aprendizaje sobre la herramienta, unas pequeñas píldoras que te ayuden a buscar información y a profundizar en cuestiones más complejas, y que te guíen en tu nuevo camino hacia la analítica web.

Noemí Santos, @noe Directora de Marketing y Analítica Web de www.toprural.es

INDICE

I. ¿Google Analytics? Introducción............................................. ¿Cómo recopila los datos Google Analytics?.......................... Peculiaridades del sistema de medición..............................

II. Unidades básicas de medida..................................................

III. La herramienta, lo que nos vamos a encontrar............................ El Panel.................................................................... Usuarios.................................................................... Fuentes de tráfico........................................................ Contenido................................................................. Objetivos..................................................................

IV. SEGMENTACIÓN. Dominando los superpoderes de la analítica web...... ¿Cuántos segmentos hay que hacer?................................... Segmentos predeterminados y Segmentos personalizados......... Filtros de perfil...........................................................

V. EVENTOS. Esas pequeñas cosas que ocurren en tu web................... Implementando eventos................................................

VI. CAMPAÑAS. Saliendo a pescar a alta mar................................... ¿Cómo etiquetamos enlaces?........................................... ¿Qué puedo etiquetar como campaña?................................

VII. Esto se me queda corto quiero VARIABLES PERSONALIZADAS...........

VIII. Un poco de orden nunca viene mal. INFORMES PERSONALIZADOS...... Dimensiones y métricas —indicadores—.............................. Limitaciones al combinar métricas y dimensiones.................. Adquisición, retención, fidelidad......................................

IX. Pequeñas cosas que siempre viene bien: ¿Cómo saber… …algo cambia significativamente?.....................................

ANEXO. MAdrid Geek Girls: "Unos consejos antes de empezar".............

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CarlosMlebrón - @analisisweb

I. ¿Google Analytics? Introducción

Como dicen los señores de Google:

"Google Analytics es una solución de analítica web para empresas que proporciona información muy valiosa sobre el tráfico del sitio web y la eficacia del plan de marketing. Ahora, gracias a unas funciones potentes, flexibles y fáciles de usar, podrá ver y analizar el tráfico desde una perspectiva totalmente distinta. Google Analytics le ayudará a diseñar anuncios más orientados, a mejorar sus iniciativas de marketing y a crear sitios web que generen más conversiones"

Es una herramienta que, una vez implementada nos va a facilitar información sobre:

• Cómo descubren los usuarios nuestra web• Cómo se mueven por nuestro site• Cómo se convierten en nuestros “clientes”

Éste conocimiento nos va a permitir mejorar los resultados online. Podremos contestar preguntas como:

• ¿Cómo estamos posicionados en la mente de nuestros visitantes?• ¿Es nuestra página fácil de “usar” y “navegar”?• ¿Está funcionando la publicidad de nuestra web?• ¿De dónde proceden nuestras visitas? —geolocalización—• ¿Son fieles nuestros visitantes? ¿Cuánto tiempo se quedan?

Pero de momento comencemos por el principio.

Cómo recopila los datos Google Analytics

Para poder obtener los datos es necesario incluir un código javascript —Google Analytics Tracking Code, GATC— en todas las páginas de nuestro site. GATC carga un archivo más grande desde el servidor web de Google, y

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Analítica web con Google Analytics

luego asigna a las variables con el número de cuenta del usuario. El archivo más grande —actualmente conocido como ga.js— es típicamente de 18 KB en tamaño y solo se descarga una vez al comienzo de la visita, ya que se almacenará en la caché durante el resto de la sesión. Como todos los sitios web que implementan Google Analytics con el código de ga.js usan el mismo archivo maestro de Google, un visitante que anteriormente hubiera visitado cualquier otro sitio con este código implementado también tendrá el archivo en el caché de su máquina. El resultado es que el aumento del tiempo de carga de la página al incluir el código es mínima.

Además de GATC también utiliza cookies para almacenar información del usuario, como puede ser si el usuario es nuevo o repite, la sesión de usuario, la procedencia —buscadores, adwords, etc—.

Peculiaridades del sistema de medición

Éste sistema de recolección de datos e información no está exento de problemas, y no es, ni mucho menos perfecto. En primer lugar, al utilizar Javasript, será imposible recoger datos de navegadores que no lo soporten o que lo tengan “capado” —esto ocurre con la instalación básica de GA, más adelante veremos cómo solucionar este problema—.

Tampoco será empresa fácil, aunque no imposible, obtener datos de sites realizados íntegramente en flash. Los resultados se ven afectados por el “borrado de cookies” periódico que en ocasiones hacen los usuarios. Esto quiere decir que desaparece la información sobre la visita, y aparecerá como visitante nuevo, cuando realmente no lo es. También perderemos información sobre el tiempo que ha tardado en volver a nuestro site entre otras cosas.

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II. Unidades básicas de medida

¿Qué es lo que mide nuestra herramienta de analítica web? Antes de empren-Antes de empren-der el camino del análisis conviene tener claros unos cuantos conceptos que son clave para entender —y que nos entiendan— de que estamos hablando.

Nuestra web va a recibir visitas, de visitantes únicos, que van a generar un conjunto de páginas vistas durante un tiempo determinado.

No te preocupes si no has entendido muy bien la frase anterior, te explico lo que quiere decir cada una de las palabras importantes.

Una visita sucede cuando un usuario —visitante— llega a nuestra web, me-diante un navegador, claro. Un mismo visitante puede acceder a nuestra web en múltiples ocasiones, generando múltiples visitas. El recuento de visitas se hace desde el navegador. Como no podemos saber quién está detrás de la pantalla del ordenador lo que obtenemos es el recuento de veces que un navegador accede a la web.

Una visita única —visitante único— es el recuento de los diferentes navega-dores que han accedido a nuestra web independientemente de las visitas que generen. Un mismo navegador que visite la web varias veces en un período de tiempo concreto generaría una visita única. Conviene especificar que depen-diendo del período de tiempo que estemos analizando —un día, una semana, un mes— esta unidad nos puede dar ciertos problemas, ya que podemos estar contando 2 veces un mismo usuario…¿por qué?

Un usuario puede visitar nuestra web en 3 días diferentes, generando una visita única cada día, si analizamos el intervalo, nuestra herramienta nos dirá que hemos tenido 3 visitantes únicos, cuando en realidad sólo hemos tenido uno. Para solucionar esto utilizamos los usuarios únicos absolutos, que nos dice cuántos visitantes diferentes hemos tenido, independientemente del in-tervalo temporal que hayamos escogido.

Desde el mismo momento que los usuarios nos visitan se generan impresio-nes de las diferentes páginas del site, este recuento son las páginas vistas. Si la visita va más allá de la página principal empieza el recuento de tiempo de la visita. Hay que tener en cuenta que las visitas que no van más allá de la primera página cuentan como 0 para el tiempo de la visita, y si no lo con-

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templamos en nuestro análisis las conclusiones obtenidas no serán muy “co-rrectas”. Este pequeño problema ocurre porque el navegador no tiene forma de saber cuánto tiempo has estado en una página hasta que no accedes a otra perteneciente al mismo sitio. Por tanto tenemos que tener mucho cuidado a la hora de analizar el tiempo en nuestra web.

En relación con el tiempo tenemos la tasa de rebote —bouncerate—. Es un dato ligeramente más elaborado que los anteriores. Es el porcentaje de visi-tas que entran en nuestras páginas y están unos segundos en ella y la cie-rran o simplemente no van más allá de la primera página. Con esta tasa ya obtenemos bastante información sobre el comportamiento de nuestras visi-tas, pero hay que tener cuidado, si la información que ofrecemos está en la primera página la tasa de rebote será muy alta, pero en realidad las visitas serán de calidad.

Es importante que quede claro que no estamos midiendo personas que vistan una web. Los datos que vemos son visitas desde navegadores, y a lo máximo que podemos aspirar (de momento) es a conocer los usuarios únicos (visitas diferentes desde diferentes navegadores) que nunca será una cifra igual a la de “personas que vistan mi web” ya que una misma persona puede usar dife-rentes dispositivos para visitar una web.

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III. La herramienta, lo que nos vamos a encontrar

No voy a entrar en detalles de cómo se hace una configuración básica de google analytics. No es el propósito de este documento y la ayuda de google analytics está bastante bien detallada. Lo que si vamos a ver es qué nos encontramos al entrar en nuestra cuenta de Google Analytics.

El Panel

Es la página de entrada a toda la información de google analytics. Es con-figurable por cada usuario, pero básicamente tendremos la siguiente infor-mación:

Gráfico de visitas

Nos cuenta la evolución de las visitas —configuración por defecto— de nuestro site. Podemos modificar la fecha según nuestros intereses, así como com-parar dos períodos concretos. También podemos seleccionar la unidad tempo-ral —días, semanas, meses— de detalle del gráfico. Además de esto también podemos seleccionar el gráfico que queremos ver, en cuanto a métricas de uso del sitio y compararlas entre sí o con la media del sitio.

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Uso del sitio

Los primeros datos y métricas básicas de nuestra web. El lugar perfecto para empezar a hacerse preguntas.

Visión general de Usuarios y Gráfico de ubicación.

Lo de las visitas está muy bien, pero a ti lo que te importa es saber los usua-rios únicos. Te han dicho que es lo más parecido a personas (que gran error) y es lo que quieres saber. Por otro lado te interesa conocer la ubicación geográ-fica de tus visitas. Éstos gráficos te lo dejan un poco más claro.

Fuentes de tráfico y contenido.

La puerta de entrada para conocer dónde “pescamos” a nuestras visitas (adquisición) y qué tenemos que potenciar para que se queden con nosotros (retención).

Éstos gráficos son realmente importantes; es más, probáblemente se convier-tan con el tiempo en lo primero que veas cuando empieces a investigar todo lo que ocurre en tu web.

El Panel, como ya he comentado, es sólo la entrada. El lugar desde donde vamos a iniciar cualquier análisis y donde tendremos una visión general y

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rápida de lo que está ocurriendo. Lo normal no es quedarse en este punto, si queremos profundizar tendremos que navegar por toda la herramienta. Cada una de estas ventanas nos da acceso a mucha más información si pinchamos sobre ellas con el ratón.

Otro aspecto importante del Panel es que podemos modificarlo a nuestro gus-to, moviendo y quitando o poniendo ventanas y así tener un cuadro de mando adaptado a nuestras necesidades. Para hacerlo sólo tendremos que pinchar en [Añadir al panel], situado en la parte superior de cualquier informe.

Una vez tenemos la primera visión de los datos, necesitaremos profundizar en ellos para llevar a cabo nuestro análisis. Para eso tenemos el menú de navegación como el que muestro a continuación

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Usuarios

Ahora que tenemos marcada nuestra web, cada vez que recibamos una visita podremos obtener una gran cantidad de información. Además de saber si es la primera vez que nos visitan podremos saber desde dónde lo hacen, cuan-to han tardado en volver —si no es su primera vez— y un sinfín de cosas más, pero vayamos por partes.

Dentro del apartado usuarios del menú vamos a encontrar toda la información técnica acerca de nuestros usuarios. En otras palabras las visitas vienen a nuestro site utilizando un navegador y una red. Para cada visita estas carac-terísticas son diferentes y podemos conocerlas fácilmente. Este conocimiento nos va a llevar, sobre todo, a hacer posible y facilitar tanto el acceso al site como facilitar que sea visible (técnicamente) por el mayor número de visitan-tes posible.

También se encuentra agrupada en este punto la información sobre ubicación geográfica de las visitas, fidelización, el tiempo que tardan en volver si es que lo hacen, etcétera, pero comencemos por la parte más técnica.

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Propiedades de Red

Nos proporciona información sobre el proveedor de servicios, nombre de host y velocidad de la conexión.

• Proveedor de servicios: nos dice a través de qué compañía realiza la conexión la visita.

• Nombre de host: Es el campo donde Google Analytics guarda el nombre del dominio de una página web vista. Resulta útil cuando tenemos varios dominios para una misma web global.

• Velocidad de conexión: Tipo de conexión utilizada por las visitas. no es lo mismo una visita que utiliza un módem de 56k que el que utiliza ADSL, no verá el site con la misma facilidad.

• La utilidad de estos datos a nivel técnico se encuentra sobre todo en la velocidad de conexión. Nos dará pistas para lograr que nuestras páginas no ”pesen” demasiado y los usuarios no tengan problemas de visualización, lo que provocaría su “no retorno”

Opciones del navegador

Los datos de Navegador nos acercan un poco más a los visitantes de nuestra web y la experiencia de usuario que han tenido. Es una información muy va-liosa, ya que tiene que ver con la usabilidad y accesibilidad de nuestra web. Va a servirnos de orientación a la hora de diseñar la web, en cuanto al tama-ño, colores, orientación a ciertos navegadores, etcétera.

Éstos son los datos que Google Analytics nos proporciona:

• Navegadores, Sistemas operativos y Navegadores/sistemas operativos: Su título es suficientemente claro. Como es ya conocido por la gran mayoría, una web no se visualiza igual en distintos navegadores. Podremos comprobar cómo un cambio afecta a las visitas de diferentes navegadores, de forma que si tras la modificación comprobamos que un determinado navegador disminuye sus datos de visitas o tiene una alta tasa de rebote podemos casi confirmar que hay algún aspecto que mejorar en ese sentido.

• Colores y Resoluciones de pantalla: Más variables que tienen que ver con diseño y usabilidad. En éste caso obtenemos información de lo que son capaces de ver nuestras visitas. ¿Es nuestro diseño demasiado grande para las resoluciones de pantalla de nuestras visitas? o quizá los colores que usamos no se están viendo correctamente. Bien, aquí tenemos la respuesta. Conociendo las limitaciones que tienen nuestras visitas para visualizar nuestra web podremos rediseñar las

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páginas para adaptarnos. De nada sirve que tengamos un precioso diseño de 1280x800 en millones de colores si las pantallas que utilizan nuestras visitas son de 800x600 y 64k colores. Estaremos desperdiciando mucho tiempo y dinero en algo que no va a ser en absoluto aprovechado.

• Versiones Flash y compatibilidad con Java: Porque no todo es HTML en Internet conviene saber antes de hacer algún desarrollo (o si ya está hecho y publicado) si los visitantes van a ser capaces (técnicamente) de verlo o no. A los fans del SEO y a alguno más no les gusta demasiado todo lo que tenga que ver con Flash, pero es una tecnología que está en uso y que da buenos resultados a bastantes diseñadores y programadores. El problema con estas dos tecnologías es que no paran de actualizarse y mejorar (menudo problema ¿no?) y los navegantes no siempre están a la última de éstas actualizaciones. Por esta razón es importante saber qué versiones manejan los navegadores de nuestras visitas y si soportan Java, para no abordar un costoso proyecto y que no obtengamos los resultados esperados porque nuestros visitantes no están preparados para recibirlo.

Móvil

Obtendremos información sobre el acceso desde móviles según el sistema op-erativo y el operador de telefonía móvil.Como primer vistazo no está mal, es un primer acercamiento a nuestras visitas. Aunque su carácter técnico nos deja con ganas de saber más, no todo las visitas vienen a nuestra web porque nuestro diseño encaje bien en la ventana del navegador ¿no? Veamos que más información podemos tener acerca de las visitas en este apartado.

Comparativas

Una vez elegida la categoría en la que se encuentra catalogado nuestro site obtendremos información de las métricas básicas ( visitas, tiempo en el si-tio, páginas vistas) de nuestra web comparadas con la media las otras webs.

No podremos comparar con webs concretas, sólo con los datos globales de la categoría a la que pertenecemos. Éstos gráficos son sólo de webs que com-partan sus datos, por lo que deberemos tratarlos con cierta precaución.

Gráfico de visitas por ubicación

Ya puedes saber desde dónde se conectan tus visitas gracias a este apartado. El nivel mínimo de detalle es la ciudad y el máximo el continente. Es muy

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interesante, por ejemplo para decidir hacer varias versiones en idiomas dife-rentes de un site.

Combinado con una segmentación adecuada (que veremos más adelante) las posibilidades se multiplican, por ejemplo podemos mostrar información geo-localizada si lo integramos correctamente con el gestor de contenidos que estamos utilizando.

Visitantes nuevos y recurrentes

¿Crecemos? ¿Retemos a las visitas? Éste es el lugar apropiado para empezar a descubrirlo. Dependiendo del momento en que nos encontremos nos inte-resará tener más visitantes de un tipo que de otro. También nos ofrece in-formación de páginas vistas, páginas por visita y tiempo en el sitio para cada segmento por separado.

Combinadas estas dos métricas obtendremos un KPI muy importante que es la información de la proporción de nuevos/recurrentes. ¿Cuántas nuevas visitas tengo por cada recurrente?

Idiomas

¿Qué hablan nuestras visitas? es importante orientar nuestra web al mismo lenguaje que éstas.

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Tendencia de visitas

Evolución de diferentes métricas a los largo del tiempo seleccionado. Obten-dremos tráficos y datos en base a horas, días, semanas o meses. Las métricas que nos ofrece son las siguientes:

• Visitas• Visitantes únicos absolutos: ¿cuándo han llegado los visitantes únicos?

Por ejemplo si en un mes hemos tenido X visitantes únicos, podemos saber en qué días hemos recibido más visitantes únicos o menos

• Páginas vistas—datos en %—• Promedio de páginas vistas• Tiempo en el sitio• Porcentaje de rebote

Fidelización de visitas

Es el lugar adecuado para saber si nuestros visitantes simplemente pasan y se van o se quedan por nosotros. Hay dos puntos clave en analítica web —aunque no los únicos—. Por un lado captamos las visitas —adquisición— y por otro queremos que vuelvan con nosotros —retención—. Es en este apartado donde contrastaremos la retención o fidelización de las visitas.

• Fidelización Número de visitas que ha realizado el visitante incluida la última. Extiende la información de “visitas nuevas/ recurrentes” aportando datos de cuántas veces se repite la visita —en intervalos—.Ofrece datos absolutos y en porcentaje.

• Frecuencia de visitas ¿Cuánto tardan en volver los visitantes? Pueden ser nuevas visitas, o recurrentes que vuelven a ver el contenido en el mismo día, quizá tarden más, el intervalo máximo es de un año. Igual que en el punto anterior los datos que ofrece son absolutos y en porcentaje.

• Duración de la visita Amplía la información de la métrica “Tiempo medio de la visita”. Devuelve datos absolutos y en porcentaje de cantidad de visitas por intervalos de tiempo —1-10 segundos, 11-30 segundos, hasta 1801 y más segundos—. Hay que tener cuidado con este apartado, porque se ve muy afectado por las visitas con rebote y aquellas que sólo visitan una página. Las visitas de una sólo página cuentan con un rebote del 100% y Google Analytics no tiene referencias temporales para calcular el tiempo de permanencia de la visita, lo que infla artificialmente los datos del intervalo 0-10 segundos.

• Número de páginas por visita Podremos conocer la profundidad de la visitas a nuestro site. En otras palabras, si conseguimos hacer saltar de

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unos contenidos a otros a nuestra audiencia. Como siempre agrupados por intervalos y en datos absolutos y porcentuales.

Fuentes de tráfico

¿De dónde vienen nuestras visitas? ¿Nos conocían ya o han tenido que buscar-nos? quizá han venido por una recomendación.

Fuentes de tráfico nos va a dar respuesta a estas preguntas y a bastantes más. Es importante saber la procedencia de las visitas y cómo llegan hasta nues-tra web, ya que, muchas veces va a determinar el los contenidos que debe-mos resaltar. También nos dará pistas sobre si el lugar de entrada que hemos elegido es el adecuado o los visitantes huyen despavoridos cuando descubren nuestra web y se encuentran algo que no esperaban.

Ya hemos visto en el capítulo anterior que podemos saber bastantes cosas de nuestros visitantes una vez han “caído” en nuestro site. Esto está bien, pero ¿por qué quedarnos ahí si podemos tener más y mejor información?.

Hagamos un ejercicio de imaginación. Ahora tu web es un lugar físico. Una tienda, tu casa, lo que tú quieras. ¿Te has parado a pensar que no es lo mis-

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mo una visita que viene desde el otro lado del charco que una procedente del otro lado del pasillo? o que no es lo mismo el que viene en transporte público y por su cuenta que aquella visita a la que has pagado el taxi de ida y vuelta?. Obviamente no se comportan igual.

No es lo mismo enviarle tu dirección a alguien y que aparezca que tenerla en un directorio para que la encuentren, y de la misma forma no podemos espe-rar lo mismo de una visita que ha tenido que preguntar por nuestra dirección a sus/nuestros amigos que de una que sabía nuestra dirección desde hace tiempo. Con tu site va a pasar lo mismo. La forma en que llegan las visitas va a determinar, entre otras cosas, el comportamiento, pues diferentes proce-dencias nos van a comunicar diferentes intenciones.

Google Analytics tiene 4 grandes grupos desde donde considera que vienen las vistas. Posteriormente veremos cómo ampliar estos grupos, y así tener más detalles, pero en principio, éstos nos sirven para un primer acercamiento.

Tráfico directo —direct/none—

En este conjunto tenemos todo el tráfico que procede de aquellos usuarios que escriben directamente nuestra URL en el navegador. Pero también in-cluye todos aquellos de los que no es capaz obtener la procedencia, que pueden ser:

• Enlace en “Favoritos”: esto es equivalente a escribir directamente la url en la barra de direcciones de nuestro navegador.

• Enlaces en Documentos y E-mail: estos enlaces, si no los etiquetamos correctamente tampoco los identifica. En el caso del correo electrónico se pueden arreglar un poco las cosas, pero no es fiable 100%. Los únicos enlaces en correo que podremos diferenciar son los de correo web — tipo Gmail—

• Enlaces en Javascript y FLASH: este tipo de enlaces ocultan los datos de procedencia —referer— y como resultado son asignados a tráfico directo.

Como puedes comprobar, es una definición que abarca bastantes supuestos. Aunque no hay que sentirse abrumado, la mayoría del tráfico directo suele ser “tráfico directo de verdad”.

El tráfico directo nos indica que es una visita que ya nos conoce. Por eso no se anda con rodeos a la hora de venir a nuestra web, no necesita que nadie le indique el camino para llegar, y mucho menos buscarlo.

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Sitios web de referencia —referral—

Este valor indica el conjunto de visitantes que han llegado a nuestra web des-de enlaces en otros sites. Podemos etiquetarlas como las visitas “recomenda-das”, ya que vienen a nuestra web por indicación o recomendación de otros. Con una alta probabilidad son visitas que ya saben lo que se pueden encon-trar en nuestro site.

Motores de búsqueda —organic—

Todo el tráfico que proceda desde los buscadores se agrupa en este título. Cuando decimos buscadores no sólo nos referimos a Google. También están incluidos Bing, Yahoo, Terra, Altavista, etc.

Por defecto, Google Analytics incluye aquí el tráfico generado desde las cam-pañas de Google Adwords, pero no te preocupes, que puede separarlo entre tráfico pagado y tráfico gratuito. De momento sólo trataremos el tráfico gra-tuito, que es el que sale en los resultados de búsqueda.

En este apartado tendremos además información sobre la consulta utilizada por el usuario para llegar a convertirse en nuestro visitante.

La importancia de esta información es muy alta, ya que tendremos la oportun-idad de conocer las expresiones que están relacionadas con lo que ofrecemos, ya sea un producto, un servicio o lo que sea que ofrezcamos en nuestra web.

En la mayoría de las webs es la fuente de tráfico que más volumen de visi-tas aporta, por tanto no debemos dejar de prestar atención a la información que nos aporta.

Junto a este apartado es muy importante el de palabras clave de búsqueda, donde obtendremos las palabras clave utilizadas —recuerda separar tráfico gratuito de pagado— y su comportamiento traducido en métricas como la tasa de rebote, el tiempo empleado en el sitio, y que nos darán pistas muy valiosas acerca de cómo ir modificando los contenidos para acercar nuestras propuestas a lo que esperan de nuestro sitio las visitas.

Adwords

Una de las últimas incorporaciones a los informes de Google Analytics. En este apartado ya no tendremos que separar tráfico pagado de gratuito —siem-pre que estemos en entorno Google, claro—.Toda la información de clics, im-presiones y visitas de Adwords disponible para ser analizada.

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Dispondremos de información de campañas, anuncios, palabras clave, ubi-caciones de anuncio, franjas horarias y posiciones en que aparecen nuestros anuncios.

De esta forma podemos saber que está pasando con el dinero invertido en adwords, pero también podemos saber si las visitas que nos genera son de calidad, si compran nuestros productos y de si nos resultan rentables. Pero esto no es todo, también tenemos la información para optimizar al máximo nuestros anuncios y enfocarnos en las Palabras clave que mejor resultado nos ofrecen o encontrar las ubicaciones —webs en que aparece nuestro anuncio— más rentables para plantearnos otro tipo de estrategia de comunicación.

Ahora disponemos de los cuatro principales grupos desde los que nos viene el tráfico. En las secciones Tráfico directo y Sitios web de referencia, ya apun-tábamos que hay alguna forma más de agrupar nuestro tráfico. Como por ejemplo los enlaces que insertamos en un e-mail o en una newsletter, o inclu-so aquellos que proporcionamos en Facebook, twitter u otras redes sociales.

Para poder obtener esta información deberemos etiquetar previamente los enlaces, añadiendo una serie de indicadores a la URL para poder identificar-lo. Si la campaña la realizamos en Google Adwords no será necesario etiqu-etar los enlaces, el proceso se hace de forma automática y la información aparece en el apartado Adwords dentro de Fuentes de tráfico.

El etiquetado se hace necesario cuando queremos saber qué ocurre con los enlaces que insertamos o hacemos campañas con banners y e-mail.

Las variables de información que tendremos que incluir son:

• Origen de la campaña —utm_source—, obligatorio: Fuente a través de la que hacemos la campaña.

• Medio de la campaña —utm_medium—, obligatorio: Puede ser enlace, banner, o cualquiera que se nos ocurra. Lo que decidamos poner en este punto es lo que más tarde veremos en los informes como “medio” de una fuente de tráfico, y aparecerá diferenciado de los grupos que hemos citado anteriormente y que vienen por defecto en Google Analytics.

• Término de campaña —utm_term—: Utilizado principalmente en las campañas de adwords para incorporar la palabra clave por la que se apuesta y nos proporciona la visita. También es posible utilizarla para asignarle unas palabras clave que definan el enlace, aunque al no ser un campo obligatorio podemos dejarlo en blanco.

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• Contenido de la Campaña —utm_content—: De uso también opcional nos sirve para conocer la versión del anuncio al que hace referencia el enlace, muy útil en pruebas de “A/B Testing”

• Nombre de la campaña —utm_campaign—, obligatorio: Es el lugar donde está contenido todo lo relacionado con una acción o promoción en concreto. Por ejemplo “Newsletter” o “campaña de navidad” podrían ser unos buenos contenedores.

Para hacer el etiquetado de una campaña genérica hay que añadir a nuestra url de destino todas estas variables. Aunque suena bastante complicado, no lo es. Desde Google han realizado una web donde poder etiquetar los enlaces de forma casi automática.

Es la Herramienta Creador de Url: http://www.google.com.uy/support/googleanalytics/bin/answer.py?hl=es&answer=55578 Es una web nos indican los pasos a dar para etiquetar una campaña y nos devuelve un enlace para que podamos utilizar.

Palabras clave

Relación de las palabras clave que utilizan las visitas para acceder a la web, bien sea en el buscador o porque han “clicado” en el anuncio que aparecía asociado a la búsqueda. Es posible diferenciar aquellas que aparecen por trá-fico gratuito de aquellas que son de tráfico “orgánico”—buscadores— y nos ofrece información de las métricas básicas por cada keyword.

Contenido

El lugar donde se centran los intereses de las visitas. ¿El contenido es el rey?. Como poco es el centro. Sin contenido no hay web valga, pero no todo el con-tenido vale, su calidad, vida útil, capacidad para generar interés o para en-ganchar a las visitas también cuenta y para eso tenemos este apartado.

La unidad de medida que vamos a utilizar como eje son las Páginas vistas. En principio, aquello que se ve más veces es lo que más interés está generando.

Contenido principal

URLs de las páginas que más veces se han visualizado, con información del % de rebote y porcentaje de veces que han sido la última página vista por el visitante.

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Contenido por títulos

Información similar a la anterior, pero esta vez por títulos de página, por si tus urls son poco amigables. Si tienes páginas con el mismo título aparecerán agrupadas. Para ver el dato por página simplemente haz clic sobre el título que te interese.

Detalles del contenido

¿Qué grado de aceptación tiene cada página de su sitio web? Este informe te permite ver el contenido al desplegar el menú de la estructura de carpetas configurada en tu sitio.

Páginas de destino principales

Lo primero que ven las visitas nada más llegar al site. Nos indican cuál es el interés inicial del visitante, responden a la pregunta “¿Qué desea?”. Con esta información podemos saber cuántas zonas de entrada tiene un site, si las visi-tas encuentran los que buscan y cuántas visitas se van por donde han venido. De ésta forma podremos optimizar la forma en que retenemos a las visitas detectando dónde hay mas rebote.

Principales páginas de salida

Al contrario del apartado anterior, aquí tendremos información de los princi-pales puntos de salida del site. Su importancia depende de la página que es-temos analizando. Si es una página de agradecimiento por una compra lo nor-mal es que se concentren muchas salidas, sin embargo si es una página que lleva a más información es probable que exista algún problema si concentra un alto número salidas.

Analítica de página—beta—

La última sorpresa del equipo de Google al escribir éste documento. Nos presenta una superposición de nuestro sitio por dónde podremos navegar al tiempo que nos ofrece datos de clics, conversiones, visitas y demás métricas. Muy útil para conocer los enlaces que más interesan a las visitas. De momen-to, si tienes un mismo enlace repetido en una página el dato que obtendrás será el global para ese enlace, no por separado; tenlo en cuenta.

Buscar en el sitio

Los informes “Búsqueda del sitio” te permiten ver cómo realizan las búsque-das los usuarios en tu sitio. Puedes averiguar qué buscaron y qué páginas visi-

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taron como consecuencia de dicha búsqueda. También es posible saber dónde empezaron la búsqueda y que palabras utilizaron así como el contenido que consumieron tras realizar la búsqueda.

Objetivos

Toda web tiene una razón de ser. Puede ser vender, crecer para llegar al máx-imo número de visitas, la descarga de un documento, etcétera. En definitiva, toda web debe tener un objetivo.

Con Google Analytics podemos medir si el objetivo se cumple o no y en qué grado, y además nos da información y herramientas para conocer la forma en que podemos hacer el proceso de llegada a ese objetivo de la forma más efi-ciente y eficaz posible.

Contamos con tres tipos de objetivos:

• Url de destino: Nos permite identificar una URl como página de destino. Por ejemplo la página de agradecimiento cuando el usuario realiza una acción que nos interese. También podemos especificar como objetivo la última página de una serie de contenidos para saber si han sido todos vistos.

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• Tiempo en el sitio: Lo utilizaremos cuando queramos comprobar el interés y retención en una página del sitio. Por ejemplo, si hemos detectado que las visitas pasan poco tiempo en nuestra sección de noticias y nos interesa que estén más tiempo podremos poner un tiempo objetivo y realizar acciones para conseguirlo.

• Páginas/visita: En este caso lo que deseamos es que las visitas profundicen en nuestro site, bien porque tenemos el contenido muy disperso, bien porque mostramos un catálogo, etcétera.

Conversiones totales

Grafico temporal de consecución de objetivos. Podremos obtener la infor-mación por horas, días, semanas o meses.

Porcentaje de conversión

Gráfico similar al anterior. En este caso nos dice el porcentaje de conversio-nes obtenidas —% de visitas que llegan al objetivo sobre todas las visitas—.

Verificación de objetivos

Páginas que tienen un mayor ratio de conversión. muestra las páginas que se tienen en cuenta para el objetivo y el número de visitas que ha recibido cada una de ellas.

Ruta de objetivo invertida

Nos muestra el camino que siguieron las visitas hasta llegar al objetivo. Mues-tra las rutas de navegación hasta cumplir el objetivo.

Valor del objetivo

Cuando definimos los objetivos podemos asignar un valor al objetivo cumpli-do. en este apartado nos muestra los ingresos que habríamos tenido en base al valor que hemos dado.

Embudos de conversión abandonados del objetivo

Esta opción sólo será útil si hemos definido un “embudo” para conse-guir el objetivo. El embudo es el camino que deben de seguir las visitas hasta llegar al objetivo que hemos definido. A lo largo de ese camino es muy probable que un % de visitas abandonen. Aquí obtendremos la in-

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formación de cuántos abandonan el camino en relación a los que lo ini-ciaron.

Gráfico del embudo de conversión

Nos muestra los pasos que hemos definido en la configuración del objetivo, indicándonos en cada uno de ellos cuántos usuarios han llegado al mismo y cuántos han pasado al siguiente paso. También nos muestra hacia dónde se dirigieron las visitas que abandonaron el camino marcado.

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IV. SEGMENTACIÓN Dominando los superpoderes

de la analítica web

Las visitas vienen de diferentes lugares, utilizan diferentes medios y fuentes, ven diferentes contenidos y se comportan de forma diferente, pero en gru-pos. Esos grupos son los segmentos.

De cada segmento podemos esperar una cosa diferente, los que compran, los que comentan, los que... como siempre, depende de los objetivos que busquemos. Por ejemplo, si nuestro site tiene presencia activa en diferentes países ¿por qué no estudiar cada zona geográfica por separado? o si vemos que nuestros usuarios demandan cosas diferentes según si acceden desde mó-viles o desde PC ¿por qué no estudiar estos segmentos?.

También podemos utilizarlos para descubrir nuevos nichos interesantes. Los segmentos los creamos nosotros, nada nos impide investigar si el grupo de usuarios que ven un número de páginas que coincide con un número primo de tres cifras consecutivas nos aporta más o menos usuarios nuevos o si sirve para retener.

Podemos segmentar de dos formas diferentes, mediante filtros de per-fil y segmentos avanzados. El filtro nos va a permitir modificar los da-tos existentes, es decir, a partir de una fuente de datos, los modificados a nuestro antojo siendo imposible volver a recuperar aquellos datos que fueron excluidos. Esto no ocurre con los segmentos. Por ello se recomien-da siempre tener una cuenta sin filtros, es decir, con todo el contenido íntegro.

Al ser una cuenta diferente de la cuenta global, podemos asignarles permisos a usuarios, bien de lectura o de administración y nos aseguraremos que solo acceden a aquellos datos que nosotros queremos.

En el caso de que queramos conocer los usuarios únicos de un grupo concreto, deberemos utilizar los filtros de perfil.

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El principal problema que nos vamos a encontrar a la hora de segmentar es elegir los criterios de esa segmentación y no perdernos en un laberinto de segmentaciones que nos lleven a analizar visita a visita.

¿cuántos segmentos hay que hacer?

La respuesta es un poco de lógica, ya que igual de absurdo es no hacer seg-mentos que tener tantos que no podamos manejarlos. Un segmento es útil cuando incluye un grupo suficientemente numeroso como para que los resul-tados que obtengamos sean útiles. en otras palabras, de nada sirve tener un segmento con características tan especiales que sólo incluyan una visita por muy rentable que sea.

Ahora que ya estamos orientados, tenemos que buscar segmentos cuyas ca-racterísticas estén relacionadas con “nuestro negocio”, una segmentación que sirve para casi todos es la procedencia de las visitas. No es lo mismo los que vienen de buscadores que los que vienen de publicidad o los de tráfico directo.

Bien, pues ya tenemos 2 características,

Tienen que ser relativamente numerosos y relevantes.

Pero no se nos olvide una cosa más.

El número de segmentos tiene que ser manejable.

No podemos (ni debemos) tener infinitos segmentos, el cerebro humano no da para tanto (ni web alguna) y en esto está de acuerdo hasta el señor Punset. Es importante centrarnos en los más importantes para nosotros en cada mo-mento, porque si no, no podremos atender a todos los segmentos y será como si no hubiéramos hecho nada. Por último, para empezar a buscar segmentos hay que tener una referencia. Un punto por dónde empezar —hay más— Visi-tas que convierten —interesan— y Visitas que no Convierten —no intere-san, pero hay que hacer que interesen—.

Con estos dos segmentos ya vamos a tener para rato, simplemente tenemos que jugar a “encuentra las diferencias”, sobre todo en los siguientes puntos:

• Adquisición ( cómo atraemos a esas visitas)• Retención (cómo conseguimos que se queden)

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En adquisición, para saber qué zona de “ahí fuera” es la más rentable ¿email? ¿cpc?, ¿SEO?, nunca se sabe dónde puede estar la visita de nuestra vida. Y en retención porque es donde está la clave de la conversión. Es aquí donde las pequeñas diferencias marcan si la visita convierte o no.

Resumiendo. Esta segmentación tan básica te va a decir por un lado dónde están las visitas interesantes y cómo es cuando llegan a tu web. No me ex-tiendo mas, recuerda,

Segmentar es importante, pero poco útil si lo haces hasta el infinito.

Segmentos predeterminados y segmentos personalizados

Comencemos por la segmentación más fácil de llevar a cabo:

Segmentos y Segmentos avanzados

Google Analytics nos ofrece una serie de segmentos para que los podamos uti-lizar, aunque también podremos crear los que necesitemos. Segmentos pre-determinados de Google Analytics:

• Usuarios Nuevos: visitas que nunca antes han estado en nuestro site. es importante recordar que si hace más de seis meses de la última visita o si es posterior al borrado de cookies, la visita aparecerá como nueva, aunque realmente no lo sea. De momento tiene poca incidencia en los resultados.

• Visitantes Recurrentes: Son aquellas visitas que han estado con anterioridad en el site.

• Tráfico de búsqueda de pago: Visitas procedentes de campañas de Google Adwords.

• Tráfico de búsqueda gratuito: Visitas procedent es de buscadores (google, bing, yahoo, etc.)

• Tráfico de búsqueda: Conjunto de visitas que se generan en un buscador, bien sea por resultados orgánicos o de pago.

• Tráfico directo: En este conjunto tenemos todo el tráfico que procede de aquellos usuarios que escriben directamente nuestra URL en el navegador. Pero también incluye todos aquellos de los que no es capaz obtener la procedencia, que pueden ser, enlaces en favoritos, en documentos y email, en java script y documentos flash, entre otros.

• Tráfico de referencia: Se refiere al tráfico que viene por un enlace en alguna web, blog, red social, etcétera.

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• Visitas con conversiones: Sólo obtendremos datos si hemos configurado algún objetivo. En ese caso centraremos la atención en aquellos que completen el objetivo.

• Tráfico de móviles: Tráfico procedente de plataformas móviles.• Visitas sin rebote: Visitas que van más allá de la primera página. son

aquellos a los que hemos conseguido provocar para que profundicen en los contenidos que ofrecemos.

Segmentos personalizados

Éste es uno de los puntos donde Google Analytics empieza a mostrar-nos alguno de sus superpoderes. Es aquí donde nuestra creatividad e intuición nos van a llevar a encontrar los segmentos más apropia- dos y productivos. Además de los segmentos predefinidos, el usuario puede crear sus propios segmentos combinando diferentes dimensiones e indicado-res, para ello acce-demos a “segmentos avanzados”

Una vez dentro seleccionamos “crear un nuevo segmento personalizado”, y nos saldrá la siguiente pantalla. En éste punto es donde empieza la verdade-ra juerga.

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A partir de esta pantalla podemos combinar los diferentes indicadores y di-mensiones nuestro gusto para crear el nuevo segmento, por ejemplo quere-mos centrar nuestro análisis en

“nuevas visitas o procedentes de una referencia concreta y que han completado cualquiera de los objetivos antes de las 14:00 horas”

Así, en general.Lo primero que tenemos que hacer es combinar “nuevas visi-tas” con la “pagina de referencia” que queremos observar.

Fijaros bien que he seleccionado un indicador junto con una dimensión y además con la condición “or” para que incluya tanto nuevas visitas, como las procedentes de la referencia sean nuevas o no.

Posteriormente, y esta vez con la condición “and” incluimos un bloque con los indicadores “consecuciones del indicador xx” separados con la condición “or” entre sí y otro bloque mas con la condición horaria. De ésta forma que-daría la pantalla:

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Con esto habríamos terminado nuestro primer segmento avanzado que podemos utilizar con el propósito de realizar algún tipo de acción.Como veis, las posibilidades de combinación son inmensas llegando a altos niveles de concreción, casi estaríamos haciendo “microsegmentación”, que no tengo muy claro hasta qué punto este nivel de segmentación puede resultar útil, aunque seguro que alguien le encuentra utilidad.

Conviene añadir también que se pueden combinar entre sí para obtener un resultado gráfico de cómo evolucionan los diferentes segmentos a lo largo del tiempo, aquí os dejo un pantallazo de como quedaría.

Filtros de perfil

Otra forma de segmentar es mediante la creación de perfiles y filtrarlos. La diferencia fundamental entre los segmentos y los filtros está en que con los filtros sólo recogemos los datos que nos interesan, no pudiendo recuperar aquellos que hemos descartado.

Las principales diferencias con los segmentos son:

• Los filtros no permiten analizar datos anteriores a la creación del filtro.

• Los segmentos avanzados operan a nivel de visitas y los filtros actúan sobre cada hit (página vista, transacción, ítem, etc.…) que recibe Google Analytics. Un ejemplo claro de esto es lo que ocurre cuando definimos un segmento avanzado basado en el criterio content/page en lugar de ver sólo el tráfico a esa página que es lo que ocurriría en el caso de un filtro equivalente, el segmento nos muestra el tráfico de las visitas que han visto esa página e incluye otros contenidos vistos en la misma visita.

• Con los filtros podemos transformar la información, Si queremos añadir el host de la url o añadir el título de la página a la url, en principio sólo podemos hacerlo con un filtro.

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Para no perder información es conveniente crear varios perfiles de una mis-ma cuenta y mantener al menos un perfil sin filtrar. El proceso para crear un nuevo perfil idéntico al que tenemos es el siguiente:

1. En la “VISION GENERAL” seleccionar “Añadir perfil nuevo”

2. En la siguiente ventana sólo tendremos que seleccionar “Añadir un perfil para un dominio existente”. Elegir la cuenta de Google analytics en caso de tener varias y poner un nombre al nuevo perfil.

A partir de éste momento sólo tendremos que esperar a que Google Analytics nos comunique que el perfil se ha creado correctamente y está recibiendo datos con normalidad. Con esto tenemos un duplicado del perfil con todos los datos, pero lo que nos interesa es filtrar la información para tener los datos que queremos. Google Analytics ofrece dos tipos de filtros:

Filtros predefinidos

• Excluir tráfico de los dominios: este filtro permite excluir el tráfico de un dominio específico, como un ISP o la red de una empresa.

• Excluir tráfico de las direcciones IP: este filtro permite excluir los clics que proceden de determinadas fuentes. Puede especificar una única dirección IP o un intervalo de direcciones.

• Excluir tráfico a los subdirectorios: este filtro permite obtener los datos de un subdirectorio determinado, p.e., www.ejemplo.com/dir

Filtros personalizados

• Excluir: este tipo de filtro excluye resultados que concuerdan con el patrón del filtro. Las líneas que coinciden se ignoran en su totalidad. Así pues, un filtro que excluya, por ejemplo, Netscape, excluirá también el resto de la información presente en esa misma línea del registro, como el usuario, la ruta, la referencia y la información relativa al dominio.

• Incluir: este tipo de filtro incluye resultados que concuerdan con el patrón del filtro. Los resultados que no coincidan se ignorarán y toda la información incluida en ellos se omitirá en los informes.

• Buscar y reemplazar: este es un filtro sencillo que se puede utilizar para buscar un patrón dentro de un campo y reemplazarlo con una forma alternativa.

• Avanzado: este tipo de filtro permite crear un campo a partir de otro campo o de otros dos campos. El motor del filtro aplicará las expresiones de los dos campos “Extracto” a los campos especificados y creará un campo utilizando la expresión “Constructor”. Consulte el artículo “Filtros avanzados” para obtener más información al respecto.

Los filtros personalizados se aplican en el orden en el que aparecen en la página Configuración del perfil. Veamos un ejemplo. Tenemos una web de noticias que dividida por secciones nacional, internacional, etcétera. Cada sección está en un subdirectorio diferente. Lo que tenemos que hacer es se-leccionar las URL que contengan el subdirectorio que nos interesa.

1. En la página principal seleccionamos “administrador de filtros”

2. Seleccionamos “CREAR FILTRO NUEVO” y nos aparece la siguiente pantalla

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3. Introducimos un nombre al filtro. Seleccionamos “filtro predefinido” y en las opciones seleccionamos “INCLUIR” ,“TRAFICO A LOS DIRECTORIOS” y “QUE SON IGUALES A”.

4. Introducir “^/nombre_del_directorio/” en la casilla correspondiente5. Añadir al perfil de sitio que corresponda.

A partir de ese momento ya tenemos configurado el nuevo perfil filtrado que nos facilitará los datos que queremos. Los datos que obtendremos son válidos desde el día siguiente a la configuración del filtro. Hay que tener cuidado con esto, porque hasta el momento en que hemos configurado el filtro Google An-alytics ha estado recogiendo datos sin filtrar, y esto puede dar lugar a alguna confusión a la hora de analizar.

La decisión de utilizar segmentos o perfiles la tiene el usuario, dependiendo de la información que se quiera obtener y la pregunta que queramos respon-der. La creación de infinitos filtros y/o segmentos nos puede llevar a que la obtención de datos por parte de Google Analytics lleve bastante más tiempo del esperado y para ese momento quizá la información ya no nos sirva.

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V. EVENTOS Esas pequeñas cosas

que ocurren en tu web

“En la web y en el mar no todo es navegar” (@analisisweb)

Y por esta razón no todo son visitas, páginas vistas y tiempo en el sitio. En la época que vivimos, además de navegar podemos descargarnos archivos, dar-nos de alta en sitios, ver vídeos, jugar, escuchar la radio.

Para todo esto la información con la que contamos por defecto se nos queda corta. En el caso de vídeos nos interesará saber si ha sido visto entero o no, o cuánto tiempo. En el caso de tener una aplicación flash deberemos imple-mentar los eventos para no quedarnos “ciegos” y sin información de lo que ahí dentro está ocurriendo.

Para eso sirven los eventos.

Antes de describir los eventos conviene tener en cuenta cómo influye su im-plementación en otros datos, como es la tasa de rebote (bounce rate).

Si no tocamos nada, un rebote es una visita de una sola página. indepen-dientemente del tiempo que permanezca la visita en ella. Al implementar eventos la cifra se reducirá (previsiblemente) bastante y además cambiará su significado. Visitas con rebote serán aquellas que sólo visualizan una página y además no interactúan con la página ( no provocan que se dispare ningún evento). Es muy importante tener esto en cuenta a la hora de analizar da-tos, pues si comparamos períodos en los que no teníamos eventos con los que si tienen eventos implementados estaremos analizando cosas diferentes con distinto nombre.

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Implementando los “eventos”

Antes de ponernos a poner eventos en “todo lo que se mueva” hay que pla-nificar un poco. Por un lado porque hay un límite en el número de llamadas que podemos hacer, tanto de eventos como de páginas vistas por visita. El límite está en 500 llamadas. Parecen muchas, pero si etiquetamos sin sentido (a cada segundo de un vídeo, por ejemplo) fácilmente rebasaremos el límite y tendremos problemas. Por otro lado cada llamada requerirá un tiempo de proceso, y si son demasiadas estaremos ralentizando toda la página.

Una vez planificado aquello que vamos a analizar y reportar en los informes, podemos proceder a marcar los eventos.

Cada evento tiene cuatro parámetros distintos, de forma que podamos orga-nizar la información, estos parámetros son:

• Categoría: Va a servir para agrupar eventos concretos y tenerlos clasificados. Por ejemplo eventos de vídeo, descargas, o cualquiera que se te pueda ocurrir.

• Acción: Es aquí donde detallamos el evento en sí. Si tenemos una categoría que agrupe todo lo que ocurra en un banner, podemos prestar atención sobre clics, pasadas del ratón ( mouseover), o cualquier otro evento que nos permita java script.

• Etiqueta —opcional—: Si queremos afinar mas el detalle, también tenemos opción de poner un nombre al evento. Siguiendo con el ejemplo anterior, podemos incluir aquí el nombre o la descripción del banner concreto donde se genera el evento —en caso de que tengamos varios banners—

• Valor—opcional—: es un valor numérico, podemos asignar, por ejemplo tiempos de carga, valor económico. Servirá posteriormente para hacer todo tipo de cálculos.

¿Cómo se hace?

Para lanzar un evento en un determinado momento tendremos que hacer uso de JAVASCRIPT. De ahí que podamos utilizar eventos como clics, doble clic, mouse over, etcétera, ya que son eventos que maneja el propio lenguaje.Para lanzar un evento en el momento en que se hace clic sobre un enlace el código sería similar a éste:

<a href=”#” onClick=”pageTracker._trackEvent(‘Categoria’, ‘Accion’, ‘Etiqueta’, ‘Valor’);”>Enlace</a>

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Como puedes comprobar es bastante sencillo, no es necesario tener unos pro-fundos conocimientos en programación para etiquetar eventos en una web cualquiera.

¿Dónde veo los datos?

Para ver los datos relacionados con eventos hay que ir a “CONTENIDO”---> “SEGUIMIENTO DE EVENTOS”. Desde este punto podremos navegar, investigar y analizar todo lo que tenga que ver con eventos.

Los eventos aparecerán agrupados por categorías según hayas organizado. Dentro de cada categoría aparecerán las acciones que estén incluidas.

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VI. CAMPAÑAS Saliendo a pescar a alta mar

Ya vimos en el capítulo 3 que, por defecto, Google analytics considera que el tráfico viene de tres sitios: TRÁFICO DIRECTO, BUSCADORES (de pago o no) Y ENLACES. Pero esto se nos puede quedar corto. Por eso también vimos que era posible etiquetar los enlaces que dejábamos por el mundo 2.0 para am-pliar el conjunto de referencias de tráfico.

Uno de los principales retos de una web es atraer tráfico, ya sea porque vendamos algo, o porque ofrezcamos servicios, o porque necesitamos tráfico que pinche en la publicidad que nos mantiene. Es, lo que podríamos llamar el proceso de adquisición. Es un proceso muy parecido a la pesca. Salimos de nuestra casa, vamos donde creemos que puede haber más pesca y soltamos el anzuelo.

El problema viene cuando tenemos múltiples anzuelos y queremos saber si son eficaces o no. Para esto es para lo que sirven las campañas. Nos permiten diferenciar los enlaces que dejamos en cada lugar (publicidad, comentarios, etc.) y así poder saber cuál nos deja más tráfico (y alguna cosa más).

Ten en cuenta que no es necesario etiquetarlo todo. Etiqueta sólo lo necesario. Lo normal es etiquetar sólo aquellos enlaces de los que espe-remos algo. Por ejemplo, una buena política es etiquetar todos los en-laces “pagados” (publicidad) que dejamos en los diferentes soportes. Esto nos servirá para saber si realmente son eficaces o estamos tirando el dinero. Por otro lado, no es una buena práctica etiquetar enlaces in-ternos como si fueran campañas, sólo te dará problemas y duplicación de información.

¿Cómo etiquetamos los enlaces?

Para etiquetar los enlaces hay que añadir una serie de variables a continua-ción de la URL que queremos “sacar al exterior”, de esta forma:

http://www.sitioweb.com/?utm_source=cmp&utm_medium=mdio&utm_term=trm&utm_content=cont&utm_campaign=nomb

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Las variables de información que tendremos que incluir son:

• Origen de la campaña —utm_source—, obligatorio: Fuente a través de la que hacemos la campaña.

• Medio de la campaña —utm_medium—, obligatorio: Puede ser “enlace”, “banner”, o cualquiera que se nos ocurra. Lo que decidamos poner en éste punto es lo que más tarde veremos en los informes como “medio” de una fuente de tráfico, y aparecerá diferenciado de los grupos que hemos citado anteriormente y que vienen por defecto en Google Analytics.

• Término de campaña —utm_term—: Utilizado principalmente en las campañas de adwords para incorporar la palabra clave por la que se apuesta y nos proporciona la visita. También es posible utilizarla para asignarle unas palabras clave que definan el enlace, aunque al no ser un campo obligatorio podemos dejarlo en blanco.

• Contenido de la Campaña —utm_content—: De uso también opcional nos sirve para conocer la versión del anuncio al que hace referencia el enlace, muy útil en pruebas de “A/B Testing”

• Nombre de la campaña —utm_campaign—, obligatorio:Es el lugar donde está contenido todo lo relacionado con una acción o promoción en concreto. Por ejemplo “Newsletter” o “campaña de navidad” podrían ser unos buenos contenedores.

¿Complicado? Puede que un poco si queremos hacerlo manualmente. Este problema está resuelto por google gracias a la Herramienta Creador de URL con la que el trabajo de etiquetado de campañas es bastante más llevadero.

¿Qué puedo etiquetar como campaña?

• Banners y links de publicidad.• Campañas de e-mail marketing: muchas veces este tráfico es etiquetado

como directo, o como referral con una url que puede resultar muy extraña. Para evitar este problema lo más conveniente es etiquetar éstos enlaces.

• Keywords pagadas: Las campañas de adwords normalmente están etiquetadas para su seguimiento en Google Analytics, pero si son de otra plataforma no. Conviene saber la eficacia de aquello en lo que gastamos dinero ¿no crees?

Un Consejo. Entre “todo lo etiquetable” es casi indispensable etiquetar bien todos los enlaces que ponemos en las diferentes redes sociales y aplicaciones

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(facebook, twitter, tuenti...) Sobre todo aquellas que tienen vida “mas allá de su propia web” mediante gadgets o aplicaciones móviles. Este tipo de en-laces, si no se etiquetan correctamente serán incluidos como tráfico direc-to y perderemos toda la información sobre ellos. Etiquetando estas fuentes correctamente conservaremos toda la información y podremos analizar cor-rectamente las visitas procedentes de estos lugares. Mi sugerencia es que in-cluyas como “medium” el nombre de la red social/aplicación que correspon-da y como “source” la url de referencia.

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VII. Esto se me queda corto quiero VARIABLES PERSONALIZADAS

Ya hemos hecho referencia antes a la segmentación, y lo hacíamos mediante segmentos avanzados y filtros de perfil. Otra forma de segmentar es el uso de variables personalizadas. Con las Variables personalizadas podemos definir segmentos más allá de lo que tiene definido Google Analytics.

El código para crear una variable personalizada es el siguiente:

_setCustomVar(indice, nombre, valor, nivel)

• Índice: Valor entre 1 y 5. representa el espacio que ocupa la variable. Una variable personalizada sólo puede ocupar un espacio y no se puede reutilizar en espacios distintos.

• Nombre: Texto que identifica a la variable,• Valor: de la variable personalizada. Está asociado al nombre y pueden

ser varios diferentes para un mismo nombre. Por ejemplo para la variable “edad”, los valores pueden ser múltiples.

• Nivel: representa el alcance de la variable personalizada. es un número entre 1 y 3. Los diferentes alcances son: VISITANTE (1), SESION (2) y PÁGINA (3).

Los niveles están definidos de la siguiente forma:

1. Visitante: el cliente que visita el sitio, entendido como navegador utilizado por una persona. Es útil cuando queremos conocer los comportamientos de visitantes diferentes. Por ejemplo, en un entorno en el que podemos conocer el género o la edad de las visitas ( por que nos lo ha proporcionado de alguna forma), podemos “marcar” los diferentes usuarios para establecer diferencias o similitudes de comportamiento que nos ayuden en nuestro análisis.

2. Sesión: Período de tiempo que el visitante se encuentra en nuestro sitio. En este caso no estamos interesados en el visitante. Nos interesa su “vida útil”. El tiempo que permanece en nuestra web. Podemos diferenciar las sesiones de los que compran frente a los que no o los que se registran frente a los que no. En el caso de los que se no se registran o dan de alta tendremos pistas para conseguir que se den de alta en nuestra web.

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3. Página: o un evento... Es muy útil, por ejemplo, para webs de contenido clasificado por temáticas, como pueda ser una revista. En este caso marcamos las páginas para encuadrarlas dentro de una sección concreta. De esta forma conocemos las visitas por cada sección.

Con estos tres niveles quedan definidos los posibles alcances de las variables personalizadas.

Con las Variables personalizadas tenemos otra forma más de segmentar la in-formación que obtenemos para nuestro análisis. Para configurar las variables personalizadas debemos tener ya un cierto conocimiento técnico. Por esta razón no voy a profundizar más, ya que excede el objetivo de la publicación, que es un acercamiento a la analítica web con Google Analytics.

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VIII. Un poco de orden nunca viene mal Informes personalizados

Llegados a este punto nos encontramos con una montaña de información y datos. Es cierto que desde el panel inicial podemos ver y llegar hasta la in-formación. Eso está bien si es para un uso personal, no si lo que queremos es mostrar la información a otros o ver la información de un modo ordenado. Para esto están los INFORMES PERSONALIZADOS.

Dimensiones y Métricas —indicadores—

Google Analytics organiza la información en base a dimensiones y categorías. Las DIMENSIONES nos delimitan lo que queremos ver en el informe. Nos va a marcar la forma en que segmentamos la información que va a mostrar el in-forme.

Normalmente, las dimensiones se encuadran en las categorías de datos prin-cipales definidas en los informes tradicionales de Analytics: Usuarios, Fuen-tes de tráfico, Contenido, Comercio electrónico y Sistemas.

Los INDICADORES son los valores que vamos a querer ver o analizar en el in-forme.

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Sobre cada DIMENSIÓN se toman varios INDICADORES, como pueden ser visitas, rebote, nuevas visitas, etcétera, de forma que podemos saber, por ejemplo, las visitas, rebotes y demás por medio de tráfico ( orgánico, directo,etc). Real-mente, esto no aporta nada nuevo. La verdadera potencia de estos informes está en los diferentes subniveles que podemos añadir a las dimensiones.

Siguiendo con el ejemplo, podemos añadir un nivel más y conocer la página de aterrizaje de nuestras visitas según el medio de tráfico, e incluso podre-mos controlar los días que han tardado en volver las visitas a una página de aterrizaje concreta procedente de un medio concreto. Todo ello con infor-mación de cualquier métrica que se nos ocurra.

Limitaciones al combinar indicadores y dimensiones

A la hora de combinar, hay que tener en cuenta ciertas limitaciones:

• Puede utilizarse cualquier combinación en la que solo haya indicadores, sin ninguna dimensión.

• Si se seleccionan dimensiones, deben seguirse las reglas de combinación indicadas en la tabla siguiente.

• Las dimensiones o valores de un mismo grupo constituyen conjuntos válidos.

• Cuando se elige una métrica o dimensión, las asociaciones que no sean válidas aparecerán desactivadas en Google Analytics, de forma que no podremos obtener ningún dato.

SímboloS de dimenSioneS o indicadoreS Grupo combinacioneS VálidaS

Campaña Dimensiones de la campañaIndicadores del contenido y

de la campañaGrupo de anuncios " "Palabra clave " "Contenido del anuncio " "Espacio publicitario " "Posición del espacio publicitario " "Origen " "Medio " "Origen/Medio " "Ruta de referencia " "Coste Indicadores de la campaña Dimensiones de la campañaImpresiones " "

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CTR Indicadores de la campaña Dimensiones de la campañaCPC " "CPM " "Hora del día Dimensión de usuario Indicadores del usuarioPáginas por sesión " "Días transcurridos desde la última visita " "Duración de la visita " "Tipo de usuario " "Número de visitas " "Ciudad " "Idioma " "Región " "País/territorio " "Continente " "Regiones del subcontinente " "Subregión " "Valor definido por el usuario " "Rebotes Indicador del usuario Dimensión del usuarioPorcentaje de rebotes " "Clics " "Accesos " "Páginas de abandono " "Porcentaje de páginas de abandono " "Nuevas visitas " "Tiempo en la página " "Páginas vistas " "Tiempo en el sitio " "Visitas " "Usuarios " "

Título de la página Dimensiones de contenidoIndicadores del usuario, objetivo y comercio-e

URL " "Ruta de referencia " "Tipo de visita " "Término de búsqueda " "Palabras clave mejoradas " "Categoría de búsquedas en el sitio " "Página de destino " "Última página visitada " "

Páginas vistas únicas Indicadores de contenidoDimensiones del contenido y

del usuario

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Total de búsquedas únicas Indicadores de contenidoDimensiones del contenido y

del usuarioVisitas con búsqueda " "Más datos de búsqueda " "Tiempo después de la búsqueda " "Detalle de búsquedas " "Páginas de abandono de búsqueda " "

Inicios de objetivo (1-4) Indicadores de objetivoDimensiones de búsqueda

internaObjetivos cumplidos (1-4) " "Valores del objetivo (1-4) " "

transacciónDimensiones de comercio

electrónicoIndicadores de búsqueda

interna y de usuario

Compras únicasIndicadores de comercio

electrónicoIndicadores de usuario,

comercio-e y búsqueda internaIngresos del producto " "Cantidad " "Ingresos " "Valor por visita " "Ingresos por clic (RPC) " "Valor medio " "Envío " "Impuestos " "Transacciones " "

Términos de búsqueda interna Dimensiones de búsqueda

interna "Más datos de búsqueda interna " "Categoría de búsqueda interna " "

Búsquedas internas únicas Indicadores de búsqueda

internaDimensiones de búsqueda

interna y de usuarioVisitas con búsquedas internas " "Número de búsquedas internas con más datos " "Duración de la visita con búsqueda " "

Categoría Dimensiones del eventoIndicadores de usuario,

búsqueda interna y eventoAcción " "Etiqueta " "

Eventos Indicadores de eventoDimensiones de usuario y de

eventoValores de evento " "

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Quizás toda esta información se aclare ponemos un ejemplo:

Adquisición, conversión y fidelidad

Con éste informe vamos a analizar qué medio utilizan las visitas para llegar a nuestra web, cuál es la página de aterrizaje y el tiempo que tardaron en volver a nuestra web entrando por dicha página. Además vamos a conocer el rebote las nuevas visitas y los usuarios exclusivos.

El informe lo primero que nos dice es la lista de host que tenéis, lo he preparado así para aquellos que funcionan en modo “multidominio”. Una vez seleccionado el host que nos interese, vemos el proceso de adquisición, —¿Cómo vienen a mí?—. En este punto podremos saber de dónde vienen más visitas y su rebote, así como las que son nuevas.

El diseño del informe tiene el siguiente aspecto

Pasamos entonces al interés de las visitas. ¿Dónde aterrizan las visitas de una determinada procedencia? Nos encontramos en pleno proceso de conversión, podemos ver las páginas que causan un mayor interés en las visitas, pues son las primeras que ven, y analizando un poco los datos no nos costará adivinar cuáles son las que “invitan” al visitante a continuar —mira la tasa de rebote—.

Pero. ¿y cómo sabemos el asuntillo de la fidelidad?. Fácil. Seleccionando la página de aterrizaje que nos interese obtendremos los días transcurridos des-de la última vista.

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Aquí os hago una recomendación. Para saber los que vuelven en el mismo día, seleccionar en “segmentos avanzados”, “visitas recurrentes”, así tendréis los datos de aquellos que no son nuevos, ya que Google Analytics asigna un 0 a las visitas nuevas y a las que vuelven en el mismo día...

No será difícil hacernos una idea de la potencia de este informe si lo apli-camos y combinamos con diferentes segmentos, como nuevos visitantes, para saber dónde podemos hacer crecer nuestra web...

Con todas estas indicaciones y herramientas ya tienes para empezar y con-tinuar en la analítica web con google analytics, pero de todas formas te voy a contar unos cuantos secretillos...

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IX.Pequeñas cosas que siempre vienen bien: ¿cómo saber...?

...si algo cambia significativamente?

Hay veces que la cantidad de tráfico y la escasez de tiempo hacen que sea necesaria la ayuda de la automatización. Es importante saber si en un perío-do determinado las métricas cambian de una forma no habitual.

Una vez tenemos conocimiento del cambio podremos abordar la investigación de sus causas. Para esto tenemos una herramienta, en beta a día de hoy, in-tegrada en Google analytics, que se llama: Intelligence —beta— .

Analytics Intelligence monitorea constan-temente el tráfico de tu sitio Web. En cu-alquier momento que pasa algo significa-tivo, agrega una alerta automática en tus informes de Intelligence. Si tu tasa de re-bote de algún sitio de referencia de re-pente se incrementa significativamente, Analytics Intelligence crea una alerta.

La dimensión temporal de las alertas es diaria, semanal o mensual, según nuestros gustos o preferencias. Una vez creada la alerta podemos elegir que nos avisen por correo electrónico.

Por si andamos perdidos o poco creativos en la creación de alertas, una buena opción es utilizar las que nos propone Google Analytics, que son las siguientes:

• Las visitas totales se reducen en más de un 50,0%• El número de usuarios únicos se reduce en más de un 50,0%.• Las visitas totales a una página se reducen en más de un 50,0%.• El porcentaje de rebote medio se incrementa en más de un 50,0%.• El promedio de tiempo en el sitio web se reduce en más de un 50,0%.• El porcentaje de visitantes nuevos se reduce en más de un 50,0%.• El porcentaje de conversión de objetivos se reduce en más de un 50,0%.• Las visitas totales de sitios de referencia se reducen en más de un 50,0%.

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• El porcentaje de conversión de objetivos de los sitios de referencia se reduce en más de un 50,0%.

• Las visitas totales de búsqueda orgánica se reducen en más de un 50,0%.• El porcentaje de conversión de objetivos de búsqueda orgánica se

reduce en más de un 50,0%.• Las visitas totales de búsqueda de CPC se reducen en más de un 50,0%.• El porcentaje de conversión de objetivos de búsqueda de CPC se

reduce en más de un 50,0%. Son 13 casos que pueden resultar bastante graves para una web, pues rep-resentan cambios de datos a peor y en una proporción muy grande. Por esta razón tenemos la posibilidad que se activen de forma automática.

Esto no se queda aquí, Podemos crear (y compartir) las alertas que quera-mos en función de nuestras necesidades. Vanos a ver cómo hacerlo. Dentro de INTELLIGENCE seleccionamos crear alerta nueva, que nos llevará a una pantalla como la siguiente:

Para comenzar tendremos que dar un nombre a la alerta, decidir a qué per-files se la asignamos (en el caso de que tengamos varios), la periodicidad de la alerta (día, semana, mes) y si queremos ser avisados por correo electróni-co.

La si guiente decisión a tomar es la dimensión a analizar, podemos elegir todo el tráfico o un segmento concreto, como tráfico desde buscadores o directo. el trafico de móviles, o el que visita una página en concreto, también es po-sible según la hora del día. La opción que más potencia puede tener es la de añadir un segmento avanzado, algo que no podíamos hacer en los informes

personalizados. Se me ocurre qué pasaría si hiciéramos seguimiento de los visitantes no nuevos que vuelven en el mismo día más de dos veces.

Seleccionada la dimensión tendremos que elegir la métrica y la variación de ésta. No sólo hay que medir visitas, también podemos seguir el rebote, las páginas vistas, las conversiones, los eventos, etc.

Creamos la alerta...¡y a disfrutar! (o no, dependiendo de lo que obtengamos)

ANEXO. Madrid Geek Girls: “Unos consejos antes de empezar”

Google Analytics cada vez se hace más y más fuerte. Además de ser la herramienta que mejor puede optimizar nuestras campañas en Adwords en un país donde Google reina desde hace años, año tras año demuestra que no tiene mucho que envidiar como herramienta a cualquier otra de pago. Y eso los usuarios lo saben. Y cada vez son más.

Después del lanzamiento de la API en 2008, darle una lección a la industria a finales de ese mismo año con el lanzamiento de los Segmentos Avanzados. Ahí marcó un antes y un después en las herramientas de analítica web.

Y ahora también será posible acceder a los datos de Google Webmasters bajo la misma filosofía de Google Analytics.

Bienvenid@ a la herramienta más flexible y con más futuro del mercado. Pero antes de empezar, permítenos darte 8 tips que estamos seguras te van a venir muy bien para sacarle el máximo partido a la herramienta:

1. Atención a las cookies preestablecidas: La cookie de campañas dura seis meses, cuando por ejemplo en adwords y otros sistemas de medición la cookie dura un mes. Si quieres reducir esto, debes implementar una función en el código; que te permita reducir la duración de la cookie de campañas de Google Analytics.: _gaq.push([‘_setCampaignCookieTimeout ‘,2592000000]) ; (el último dato son segundos).

2. Etiquetado campañas Adwords: El etiquetado automático para Adwords de Google Analytics es realmente cómodo, pero hay que tener cuidado; ya que puede “machacarnos” alguno de los parámetros que tenga la URL (de adserver, otra herramienta de medición que tengamos ... ). Además ten en cuenta que los datos de clicks en Adwords no tienen por qué coincidir con las visitas de Adwords de GA.

3. Páginas Virtuales: Es un recurso útil en muchos casos: Si tus URLs son un tanto complicadas, o desorganizadas debemos crear URLs virtuales o incluso si tenemos la misma URL para varias páginas. Si tus páginas tienen una variable que las hace únicas, por ejemplo noticia.php?id=444 y noticia.php?id=544, Google Analytics en ambos casos asumirá que la página es noticia.php. Para distinguirlas habría que definir páginas virtuales.

4. Variables Personalizadas. Estas variables se llaman custom variables y te dan información de tres tipos: • a nivel de usuario o visitante (para almacenar información demográfica,

tipo de visitante, toda información que el visitante nos deje en el site…). Dura lo mismo que una cookie.

• a nivel de sesión (para recoger comportamiento de la visita durante la sesión, tipo de producto por el que se interesó, qué productos se añadieron al carrito, etc…). Dura lo mismo que una sesión

• a nivel de página vista o evento (tipo de contenido visitado, …). Dura de una página a otra.

Con lo que serás capaz, por ejemplo, de segmentar a los usuarios como registrados o clientes / no registrados o no clientes, hacer seguimiento de campañas antes de la conversión, categorizar el contenido utilizando variables de sección y subsección por página.

5. Código Ecommerce: Si necesitas integrar los datos de analítica web con los datos de negocio, implementar el código de e-commerce es básico para poder determinar el comportamiento de los usuarios en base a nuestros objetivos de venta. Incluso aunque no se trate de un sitio de venta online puedes utilizar el código para analizar los objetivos de la página web y guardar las variables oportunas.

6. Buscador Interno: Si tu página tiene un buscador, también debes de tenerlo en cuerta y darlo de alta para poder saber qué contenido buscan tus usuarios y no encuentran y qué contenido quieren tus usuarios y no tienes.

7. Nuevas versiones del contenido: A la hora de buscar información en Google, sobre implementación; vigila la fecha, ya que hay funciones que Google ya no usa o el cambio reciente al nuevo código asíncrono que tendremos que situar en el head y no en el body. O que los eventos no se pueden usar en los embudos (cuando antes no se podía y ahora si).

8. Etiquetas utm’s: Nunca utilices los parámetros utms dentro del sitio web para etiquetar elementos internos ya que se machaca el contenido del origen de la visita. Utiliza los eventos internos para analizar el comportamiento dentro de tu sitio web.

Madrid Geek Girls son:

Beatriz Mariscal @beamariscal , Gemma Muñoz @sorprendida , Nancy Guillen @nansky , Noemí Santos @noe , Bárbara Mackey @barbmk , Ana Soplon @ana_sopli, Gema Mora @gemamora, Paula Sánchez @Paula_Sanchez, Zaida Santiago @Zai, Marta Gozalo @esmargoz, Pamela Vásquez @PAMEtrics,

http://www.madridgirlgeekdinners.es

@madridgeekgirls

3 segundos para no perderle — rebote—, 1 minuto para convencerle —diseño web—,

1 mensaje que transmita de forma fácil y clara la acción que queremos que realice —Conversión + Usabilidad—

Mario Ugedo CEO en http://www.comoelagua.com

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