Google Summit 2013: Reflexiones finales

Como es costumbre, el Google Summit de este año, (GOOMMIT, para abreviar), ha estado lleno de sorpresas. Las más importantes las resumimos en este blog pocas horas después de ser comunicadas por Babak Pahlavan, Director of Product Management, Google Analytics, al inicio del evento (fue la segunda ponencia).

Se han  lanzado tantos anuncios (15 para ser exactos), y es tal el interés que despiertan que todo el mundo twittea y bloguea lo más rápido que puede, con la intención de “ser el primero”. El lanzamiento de Analytics Academy se ha convertido en trending topic en twitter, por lo menos entre la gente del sector… Es evidentemente un tema importante. Así como todos los demás.

Sin embargo, y tras unos días descanso y reflexión (el Goommit finalizó el miércoles pasado), se gana perspectiva y uno comienza a reflexionar seriamente sobre lo que nos contaron en Mountain View este año. Ya no es necesario escribir rápido y con jet lag para ser el primero en publicar nada. Ahora es posible pensar (y redactar bien el post).

De todo lo que se ha mencionado (y que se puede contar públicamente), lo que queda a flote, una vez pasada la tormenta, es el tema de los modelos de atribución y lo que rodea a este gran reto de la analítica actual.

Y lo que realmente llama la atención, cuando uno piensa un poco, es que los avances en Analytics relacionados con esto no son una novedad… De hecho están disponibles desde hace ya varios meses.

Herramienta de Comparación de Modelos, de Google Analytics

¿Por qué los responsables de GA dedican entonces un considerable porcentaje de tiempo a hablar del tema (y de tópicos relacionados), en un evento donde tradicionalmente la gente espera cosas nuevas?

Desde mi punto de vista, hay varias razones. Voy a intentar explicarlas.

Evangelización
Su lanzamiento hace un tiempo atrás, no parece haber generado un terremoto dentro del sector. Google ha dado un paso de gigante con la herramienta de modelos de atribución. Lo que antes costaba días de análisis, ahora es más sencillo que nunca. No estoy diciendo que el problema de la atribución esté resuelto, si no que aquello que sí es posible analizar, ahora cuesta menos.

Como Partners de Analytics, por tanto, somos los primeros que debemos tomar consciencia y utilizar esta “nueva” funcionalidad. Creo que Google ha intentado evangelizarnos a nosotros.

Universal y USER ID
Desde hace tiempo que en Google sólo piensan en términos de Universal Analytics, y lo que permite el nuevo protocolo. En un mundo como el actual, en el que hasta los niños tienen más de un dispositivo capaz de conectarse a internet, y donde una compra puede empezar en el móvil para acabar en el ordenador de sobre mesa (o en la tienda), el USER ID se ha vuelto la piedra filosofal del análisis multidispositivo.

Por lo tanto, nos encontramos con dos frentes dentro del tema de la atribución:

  1. Cómo funcionan realmente las campañas online  (y como asisten a la conversión), y
  2. cómo obtener datos fiables al respecto cuando puedo ver un anuncio en el móvil, revisitar el site en la oficina, y terminar la compra desde el ordenador de mi casa.

El problema es que para poder trabajar con el USER ID, son los responsables del site quienes deben proporcionarlo, cuando un usuario se registra o logea. En la mayoría de los casos, trabajaremos con un segmento de nuestros usuarios (aquellos a los que se haya podido asignar USER ID). La complejidad del problema no es baladí (no a nivel técnico, si no de análisis), por lo que si no somos nosotros, los Partners, quienes empecemos a trastear con el tema, pocos lo harán.

La complejidad de adoptar modelos de atribución adecuados 
Una de las ponencias más  interesantes fue la de Jody Sarno, Customer Insight Senior Analyst, Forrester. En ella, Jody explicó las ventajas de aplicar modelos de atribución adecuados dentro de la empresa, con el objetivo de tomar decisiones realmente efectivas.

Sin embargo, tras exponer los beneficios obtenidos en su caso, lanzó la siguiente pregunta ¿Por qué es tan poco común la adopción de una estrategia de modelos de atribución dentro de las empresas, si las ventajas pueden ser tantas? La respuesta, que ella misma dio, fue la siguiente: porque es difícil.

Y es cierto. Trabajar con modelos de atribución supone conocer perfectamente la estrategia de negocio de una empresa, y asumir una serie de supuestos que deben ser testeados y comprobados, lo que lleva tiempo. Además de requerir una buena dosis de capacidades analíticas.

Así que Google nos está preparando… Nos ha dicho cuáles son los retos de aquí a por lo menos un año, y nos ha impulsado a empezar el trabajo ya, preparando el terreno para aprovechar todo el potencial del analytics.js.

El reto que plantea la puesta en marcha, el análisis, y la toma de decisiones (Acces, Empower, Act) en el terreno de la atribución es tal, que incluso se nos ha sugerido un cambio de paradigma. Tradicionalmente, una de las métricas básicas del análisis de campañas es el CPA (Coste por Adquisición). Es decir, cuánto nos cuesta cada visitante generado por una campaña. Simplificando mucho, cuando el coste por adquisición no supera los ingresos de ese visitante, la campaña es tradicionalmente considerada como inadecuada.

Sin embargo Taven Davemport, Professor, Author & Senior Advisor to Deloitte Analytics, en su ponencia Marketing Analytics 3.0, sugirió que el CPA es una métrica errónea, que debería sustituirse por el CLV (Customer Lifetime Value). Y para ello puso un ejemplo muy gráfico: supongamos que debemos determinar la validez de un empleado por su coste de adquisición. La empresa tiene un departamento de abogados, y uno de ellos es el peor abogado que existe, pero nadie lo despide porque “nos ha costado muy poco de contratar”. Evidentemente, suena a chiste.

Ahora bien, la única manera de conocer adecuadamente el CLV de nuestros usuarios es tener un control “real” de la actividad de los mismos. Y ese control no existe si no podemos saber que la visita A, la visita B y la visita C han sido efectuadas por la misma persona desde tres dispositivos distintos… Y aquí volvemos al principio, y al tema de la atribución, el USER ID y Universal.

Fuera de esto y, de nuevo, tras reflexionar un poco, los anuncios más interesantes desde mi punto de vista han sido los siguientes (no sigo el orden en el que se presentaron, sino mi propio criterio*):

1. Los informes de audiencia, con datos demográficos como sexo y edad:

Audience Reporting, en Google Analytics

2. El nuevo informe de Fuentes de trafico (ABC Aquisition Report). En él se podrán ver, para cada canal las métricas básicas de adquisición, comportamiento y conversión:

Nuevo Informe de Fuentes de Tráfico de Google Analytics

3. Segmentos Unificados. Estarán disponibles a finales de 2013, y permitirán segmentar a nivel de usuario, realizar análisis de cohort, y segmentar según determinadas secuencias dentro del site.

Unified Segments en Google Analytics

4. Integración de Google Play con Mobile Apps Analytics:

Google Play Referral Flow

5. Vale… para los geeks: Auto Event Tracking con GTM. Para eventos comunes, como pulsar un botón, ya no hay que tocar el código de las páginas.

Google Tag Manager

* He seleccionado los anuncios que afectan al 100% de los usuarios de Analytics, y que me han parecido más directamente aprovechables por la mayoría de los usuarios.

 

Autor:

Consultor de Analítica y Optimización Web en Metriplica, especialistas en dar valor a los datos de tu web.

10 Comments

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  4. David Alvarez

    Gracias Felipe por tu post. Interesantes novedades las que propone GA. Ya conocía alguno de los nuevos informes, no obstante el de segmentos unificados me llama mucho la atención. También tengo alguna duda respecto a la segmentación por género porque según tengo entendido se basará en datos de navegación del usuario, entonces, qué pasará con los ordenadores compartidos en una casa por una pareja? El que más navegue es el que otorga el sexo a la cookie? En fin, seguiremos aprendiendo. Enhorabuena, siempre te explicas fácil y bien.

  5. Hola David:

    Gracias por tu mensaje. Los nuevos segmentos son, sin lugar a dudas, uno de los platos fuertes de las novedades de Google Analytics. La posibilidad de segmentar no sólo visitas, si no también a nivel de usuario, abre nuevos horizontes a los analistas. No exagero.

    En cuanto la segmentación por género y edad… Es un tema que desde mi punto de vista está aún en pañales. La situación actual es análoga a lo que sucedió con el lanzamiento de las primeras teles planas de plasma… Eran enormes, pero se veían fatal. Y la gente estaba tan entusiasmada, que las compraba igual. Era impresionante al ceguera del personal… Lo píxels eran más grandes que mis pulgares.

    Como todo elemento nuevo, novísimo en el caso de GA, los segmentos por edad y sexo han generado expectación y locura temporal. Pero, por destacar sólo un punto, son aún incompatibles con el nuevo protocolo de seguimiento (Universal). Se supone que pronto eso estará solucionado, pero por ahora sólo puedes usarlos si trabajas con el código asíncrono tradicional, y tras cambiar la línea de código del snipet que llama al ga.js, por otra que llama al dc.js (con todos los problemas que eso supone… ¿te suenan los adbloks?).

    Sinceramente, no sé cómo van a solucionar el tema de “darle un sexo a la cookie” en ordenadores utilizados por las pocas parejas estables que hay en esta sociedad. Tal vez si estas parejas se ponen de acuerdo, y uno usa explorer y la otra usa chrome ya está todo arreglado… Es broma.

    Supongo que todo dependerá de la gestión de identificador único de usuario (de Universal), otra cosa que está en pañales, pero que explicaría en parte el retraso en el lanzamiento de este tema para el nuevo protocolo.

    Felipe Maggi

  6. David Alvarez

    Ok. Muchas gracias por la aclaración. Muy bueno lo del plasma y las parejas 🙂
    Veo que aún le falta a todo un tiempo de cocción. Estaremos atentos a las novedades. Totalmente de acuerdo en relación a la segmentación por usuario, realmente puede ser un cambio brutal.
    En cuanto al adblok, hablamos de la extensión para navegadores?

    Saludos,

  7. Hola Felipe, de verdad el articulo es muy interesante y bien escrito, desde luego el tema de las visitas desde multi dispositivo va a ser un reto para todos los que trabajan con analítica. Tal como expresas luego en tu comentario, a mi tampoco me queda muy claro como se gestionará el tema de ID único, será muy interesante ver como evoluciona todo esto, ya que las posibilidades potenciales me parecen ser grandes, pero a la vez creo que aún estamos lejos de poder tener datos fiables en lo que a esta segmentación se refiere.

  8. Gracias Pablo:

    La única manera de contar con un Id único (valga la redundancia) es que lo pases tú cuando un usuario se registre, y de esa forma alimentar el userId. Por lo tanto, el análisis del comportamiento multi dispositivo sólo podrá hacerse sobre el segmento de usuarios registrados, que es una muestra de la población global. Si el tamaño de la muestra es suficiente, los datos deberían ser significativos.

    Felipe.

  9. Hola David:

    Sí, me refiero a la extesión que bloquea las cookies, y que afecta a la carga de publicidad de terceros en las páginas que estás viendo.

    Felipe.

  10. @Felice: gracias por la aclaración, habrá que “disfrazarse de Google” para conseguir cuanta más info sobre usuarios posible para que la muestra sea significativa, no solo en términos de números absolutos, sino que efectivamente represente de forma significativa los posibles “tipos/target” de usuario. El reto es interesante, a ver como evoluciona todo este aspecto y como va a influenciar el análisis de datos y la toma de decisiones.

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