Doctor Metrics

Velando por la salud de tu web

Analytics Authorized Consultant Google Website Optimizer authorized consultant Urchin Client Server and Support Parner

Jornada Analítica Web 25 y 27 de Enero

Jornada adigital: Analitica Web para eCommerce

Para poder gestionar correctamente un negocio online, es imprescindible conocer algunas de las métricas claves que permiten mejorar las conversiones y la eficacia de las campañas de adquisición.

adigital organiza una sesión sobre Analítica web para aprender a analizar y redefinir estrategias basándonos en los datos recogidos sobre el comportamiento de nuestros usuarios web.
DE QUE VAMOS A HABLAR EN BARCELONA:

Atribución: No sólo importa la última visita

Enric Quintero
Director

METRIPLICA

Gestión unificada de Social Media y tienda online

Sergio Maldonado
Managing Director

MV CONSULTORIA

Inteligencia Competitiva, conocer la competencia para vender más

Jaume Clotet
Fundador y CEO

NETSUUS

De qué vamos a hablar a nivel práctico

Diez prácticas de éxito para mejorar tu conversión:

1.

¿Cómo saber y mejorar el rendimiento de tus productos?

2.

Optimizando el buscador interno

3.

¿Cómo hacer que tus procesos conviertan más?

4.

Cómo aumentar la venta cruzada de productos y servicios

5.

¿Cómo dirigirte a tus mejores usuarios?

6.

Cómo aprovechar la analítica web para mejorar tus ofertas estacionales

7.

Más allá del ecommerce de GA

8.

Dónde y en qué momento presento una recomendación de producto

9.

Miscelánea de ideas para ser testeadas

10.

Un truco rápido para optimizar tus inversiones en PPC (pay-per-click)

Siguiendo tus emails de forma automática

Hace unos días, Google nos regaló (y compartió con todos nosotros) un segmento avanzado para recoger las visitas de las redes sociales. El punto clave está en el hecho que muchas veces no tenemos los links entrantes marcados como campaña (con los parámetros utm_campaign, utm_source y utm_medium).

En caso de no tener marcados dichos enlaces veremos en el informe de fuentes de tráfico entradas desde www.facebook.com, www.twitter.com, etc. como source, y  como medium el referral.

El segmento avanzado agrupa precisamente aquellas visitas que tienen como source las redes sociales más populares. Evidentemente, debemos adaptar el segmento avanzado a las redes que más tráfico envían a nuestro site.

Nosotros también os queremos hacer un regalo de reyes, aunque sea un poco de retraso.

¿Qué podemos aportar?

Otra situación muy común que tiene un comportamiento análogo al anterior, es el de las entradas vía correo electrónico (un boletín, vía “enviar a un amigo”, etc.). En más ocasiones que las deseadas, nos encontramos con que los links de dichos emails no están marcados con los parámetros de campaña. Si utilizamos un gestor de correo (Thunderbird, Outlook, etc.), dichas entradas serán atribuidas a tráfico directo, pero si utilizamos un servicio de webmail dichas entradas aparecen con los siguientes referentes, tal y como podemos ver en el informe de fuentes de tráfico:

sin-tatulo1

Pues nuestra aportación es la de un segmento avanzado que compartimos con todos vosotros que permite reconocer los webmails más utilizados: Gmail, Yahoo!, Hotmail, Latinmail y Mixmail.

Evidentemente, deberemos adaptar el segmento avanzado a los webmails que más tráfico envían a nuestro site. Aquí tenéis el link para compartilo.

Otra alternativa: filtros que tratan referentes

Utilizar segmentos avanzados tiene dos desventajas:

  1. La primera, es el tan temido sampling.
  2. La segunda, es que perdemos la posibilidad de hacer cruces en las tablas.

Así pues, otra manera de identificar los usuarios que provienen de webmails es implementando un filtro que reconozca dichas visitas y las transforme en una campaña.
Aquí tenéis el filtro:
sin-tatulo3

En el pantallazo no se acaba de ver cuál es el patrón en la referencia. Aquí lo tenéis:

(mail\.google)|(mail\.yahoo)|(mail.\live)|(web\.mixmail)|(web\.latinmail)

¡Que los disfrutéis!

Google Analytics y Alemania

Esta semana nos hemos vuelto a topar con una noticia impactante. Se trata, según el artículo, de que el gobierno alemán multará a las webs (entendemos que son webs alojadas en servidores alemanas) que utilicen Google Analytics. El texto de la noticia lo podéis encontrar aquí:

Aquí van algunas reflexiones:

  1. Algunas de éstas son “mitos” o “leyendas urbanas” que, aunque Google las haya desmentido una y otra vez, y nosotros las corroboremos día a día con nuestro trabajo como partners de Google Analytics.
  2. Google Analytics recoge IPs, pero durante el procesado de la información se eliminan, de manera que nunca son visibles en los informes.
  3. El “verdadero” motivo del veto alemán a Google Analytics es que los datos de navegación de los sites alemanes no pueden salir de la Unión Europea. Si se tratase de prohibir la recolección de datos de navegación, entonces no se podría usar ningún software de analítica web. En cambio, Urchin (producto Google) es un software admitido porque almacena los datos en local.
  4. Los informes de Google Analytics sólo presentan datos de forma agregada. Nunca de forma personalizada.
  5. Sólo es posible acceder a los datos procesados. Los datos sin procesar (los datos “raw”) son inaccesibles, incluso vía API. En particular, la manipulación de los hits que se envían a los servidores de Google no es posbile.
  6. La identificación de los usuarios se realiza vía números aleatorios. Dichos números se almacenan en una cookie y sólo tienen el propósito de reconocer visitas posteriores. Además, estas cookies sólo son de primera persona (first-party cookies). Esto significa que nisiquiera Google puede acceder a su contenido.
  7. El propósito de Google Analytics, así como el de cualquier software de analítica web, no es el de espiar o seguir usuarios concretos. El principal propósito es el de entender el uso del site para poder mejorarlo. No se puede pretender tomar decisiones sobre un site sin saber qué elementos se usan, cuánto tiempo se pasa, qué formularios se rellenan, etc. En otras palabras, “más ciencia y menos intuición” no tiene sentido sin un software de analítica web.
  8. Google Analytics es gratis. Urchin y Omniture no lo son. Muchísimos sites no pueden permitirse pagar por una herramienta tan funcional como Google Analytics. La prohibición de usar Google Analytics sólo puede acarrear una pérdida de calidad en los sites que visitamos con frecuencia.
  9. Google Analytics, así como otros productos Google y otros productos gratuitos, generan de manera indirecta miles de puestos de trabajo en todo el mundo.
  10. Google nos ha cambiado el comportamiento a la hora de navegar. Nos ofrece muchas herramientas gratuitas que nos han hecho la vida mucho más sencilla.

Todo esto, además, lo comentamos como partners de Google Analytics…. y como partners de Yahoo! Web Analytics… y como partners de Nedstat…

En resumen, Google Analytics puede no ser perfecto (y no lo es). Pero muchas veces, se trata de dar una noticia impactante más allá de la calidad de la misma. En otra palabras, prima más el sensacionalismo que el rigor en la información (y esto es algo que vemos cada día).

Felices Fiestas

Sin que nos hayamos dado cuenta estamos a punto de terminar un año bastante intenso para nosotros.

Aprovechando estas fechas queremos desear a todos los que leen el blog (principalmente familiares y amigos ;) ) unas buenas fiestas y un próspero año nuevo

¡Nos vemos el próximo año!

El equipo del Doctor Metrics.

Navidad 2011

Qué tener en cuenta a la hora de lanzar un test con Optimizer I

Iniciamos esta semana una serie de post sobre errores comunes que se suelen cometer a la hora de lanzar un test de Optimizer.

El objetivo es que antes de lanzar un test, estemos seguros de que la configuración es la adecuada y por tanto los datos del test serán válidos.

1 problema: Voy a instalar Optimizer y mi página tiene Analytics

Si bien en la mayoría de los casos, la instalación de Google Analytics y Google Optimizer no presenta problemas y se limita a copiar el tag de optimizer tras el de analytics, existe una situación que es bastante problemática (y cada vez más frecuente) y se produce cuando en el tag de analytics hemos usado el método _setDomainName (“<nombre dominio>”).

Este método es usado cuando  nuestro site está formado por múltiples subdominios como por ejemplo: tienda.midominio.com, blog.midominio.com, www.midominio.com. y permite que las cookies de Google Analytics no se borren cuando un usuario navegue a través de los diferentes subdominios.

El problema es que Google Analytics y Google Optimizer comparten una serie de cookies, entre ellas la que permite identificar al usuario para, en caso de que vuelva posteriormente a la página donde llevamos a cabo el experimento, podamos ofrecerle la misma versión.

Si colocamos el tag de Optimizer estándar en una página donde tenemos un tag de Google Analytics modificado con el _setDomainName, lo que nos pasará es que algunas de las cookies creadas por Analytics, serán borradas por el Optimizer y viceversa. En la práctica, esto implica que un usuario que llegue a la página donde llevamos a cabo el test verá una versión diferentes cada vez que recargue la página (o realice una visita posterior).

Además cada vez que entre a la página de test, el usuario será considerado como nuevo por lo que lo contaremos varias veces estropeando los datos del test.

Solución:

Para evitar este problema tendremos que hacer 2 modificaciones al tag de optimizer.

  1. Situar el siguiente script  antes del script de control

    <script>
    
    _udn=".midominio.com";
    
    </script>
    
    
  2. Añadir la siguiente línea a los códigos de seguimiento y conversión
    gwoTracker._setDomainName(".midominio.com");

A continuación muestro un ejemplo de cómo podría quedar un tag:

var gwoTracker=_gat._getTracker("UA-XXXXXXXX-X");

gwoTracker._setDomainName(".midominio.com");

gwoTracker._trackPageview("/YYYYYYYYYY/test");

Con esta simple solución, nos aseguramos que nuestro experimento funcionará correctamente con un Analytics preparado para realizar un seguimiento multidominio.

Igualmente, esta solución se puede aplicar para realizar implementaciones de Optimizer donde, por ejemplo, la página de destino o conversión se encuentra en otro subdominio.

En próximas entregas seguiremos comentando elementos que debemos tener en cuenta a la hora de preparar un experimento, mientras tanto, si te estas peleando con un experimento y quieres comentarnos tu caso, te animamos a que nos escribas un comentario.

Un saludo y felices fiesta a todos

Dr. Optimizer.

Nuestro primer Post en Yahoo!!

Nos hace mucha ilusión compartir con vosotros nuestro primer post publicado en el blog de Yahoo Web analytics.

Aquí lo tenéis: Carga dinámica en https o http para YWA

Seguramente a los que usáis Google Analytics os sonará mucho el objetivo perseguido, no tanto su solución
:)

Nuestra participación en el blog de Yahoo confirma nuestra apuesta por herramientas de alto nivel y nuestro expertise como
consultores autorizados de web analytics tools, concretamente de Yahoo Web Analytics desde Febrero 2010

Google Conversion Clinics: El primero en España

Ayer Google nos invitó a impartir el primer Conversion Clinics que se realiza en España.

Más concretamente este evento consiste en dotar de recomendaciones, para algunos de los principales clientes de Google, con el objetivo de que los gerentes de marketing puedan obtener conocimiento de primera mano sobre los cambios que debe considerar, con el fin de aumentar las ventas y las tasas de conversión en su site.

En reuniones “express” de 30 minutos fuimos revisando con cada cliente su sitio web, para darles una instantánea inmediata sobre por dónde empezar y con qué cambios.

Pasarse por la oficina de Madrid de Google es una buena excusa para saludar a compañeros de batallas (Marta, Eva, Reza, Bosco, Jose Maria, Paloma, etc..) mi sorpresa fue ver a una nueva incorporación. Una persona la cual nosotros quisimos fichar por sus dotes de clarividencia y predicción, pero que finalmente escogió Google como destino final.

Aceptamos la derrota y solo nos queda que felicitar a este nuevo empleado de Google. Aquí alguna de las fotos junto a Enric Quintero.

pulpo-paul-con-enric-quintero

Aquí tenemos a Paul disfrutando de su nuevo puesto de trabajo en Google.

pulpo-paul-en-google

Felicidades Paul y muchos éxitos. Seguiremos en contacto por si a caso… :)

Google Analytics para móviles con multiples subdominios

En los últimos años, se ha producido un aumento del acceso a las webs a través de dispositivos móviles. Para poder seguir a estos usuarios, el tag “normal” de analytics no es válido ya que requiere poder ejecutar javascript y poder crear cookies. Estas dos condiciones no siempre son soportadas por los móviles por lo que Google ha sacado recientemente una versión de su tag de seguimiento  que permite, en webs pensadas para teléfonos móviles, realizar un seguimiento de las visitas que llegan a través de un teléfono.

Normalmente las webs para móviles se encuentran alojadas  en un único dominio, pero en algunos casos podemos encontrarnos con que el contenido se aloja en varios subdominios.  En principio, el tag para móviles está pensado únicamente para el primer caso. En este post vamos a explicar cómo adaptar el código para realizar un seguimiento en un site para móviles que incluya subdominios.

El código para seguimiento de webs para móviles  lo podemos encontrar en Google Analytics for Mobile . Bajo “Google Analytics for Mobile server-side snippets” se encuentra el zip para obtener el código servidor para los distintos lenguajes de programación. En el artículo haremos referencia tan sólo a la implementación en PHP.

Descargando el zip googleanalyticsformobile.zip y descomprimiendo la carpeta PHP obtendremos los siguientes ficheros:

· ga.php

· php1.snippet

· php2.snippet

· simple.php

Nos centraremos en el fichero ga.php, el responsable de colocar la cookie de seguimiento e identificación del usuario.

La solución radica en establecer la cookie de usuario para todo el dominio principal, (como haríamos con el  _setDomainName)

Lo primero es crear una constante para establecer el dominio, COOKIE_DOMAIN:

define(“COOKIE_DOMAIN”, “.dominio.com”);

La  línea anterior debe situarse al comienzo del fichero, después de la definición de COOKIE_PATH.

Finalmente, debemos añadir en el parámetro de creación de la cookie la constante que hemos creado en el primer paso. Para ello, modificamos la línea donde se crea la cookie en la función “setrawcookie” :

setrawcookie(
COOKIE_NAME,
$visitorId,
$timeStamp + COOKIE_USER_PERSISTENCE,
COOKIE_PATH,
COOKIE_DOMAIN);

La función setrawwcookie acepta como parámetro opcional el dominio de la cookie, forzando el valor de éste último evitaremos que se establezca automáticamente.

En el caso de que ya tengamos un sitio web móvil con el track implementado es recomendable cambiar el nombre de la cookie de seguimiento (para forzar la utilización de la nueva cookie), aunque esto provocará un incremento en el número de usuarios nuevos y únicos hasta que los visitantes habituales tenga la nueva cookie.

Esto lo podemos realizar modificando la siguiente línea:

define(“COOKIE_NAME”, “__utmmobile2″);

Espero que todos aquellos que dispongan de un site movil encuentren este post útil ya que la información que proporciona Google al respecto es bastante escasa.

Si tienes alguna solución alternativa, estaremos encantados si nos la envías o directamente la comentas.

Visualización de datos: nuestro doble (o triple) amigo

En Metriplica estamos contentos. Hace ya unas semanas que cambiamos nuestra metodología y software de cuadros de mando, dando un mayor protagonismo a la visualización y a la interacción con los datos por parte del usuario. Después de experimentar con la nueva herramienta, nos dimos cuenta de que la capacidad del usuario para tomar decisiones más rápidamente al manipular los nuevos cuadros de mando podía verse incrementada de manera notoria.

sin-tatulo1

Hacia un tipo de real-time

Precísamente este tema salío en el Summit de Google de este año. El gran volumen de datos que se maneja en la web dificulta mucho la selección de indicadores y, por lo tanto, la identificación de información “accionable“. El real-time sigue siendo una cosa muy lejana, y quizás no del todo necesaria, ya que no hemos de confundir obtención de datos en real-time con accionabilidad real-time. Una de las charlas versaba sobre el papel que juega la visualización de datos como herramienta de aproximación hacia el real-time en el sentido de poder tomar decisiones accionables nada más obtener los datos.

Tal como hemos dicho, éste real-time debe ser interpretado como el hecho de tomar decisiones (correctas) en tiempo real a partir de los datos, independientemente de la rapidez con la que éstos se obtienen, que generalmente, es algo que no podemos modificar (pensemos que en la mayoría de los casos la fuente de datos es Google Analytics). Si nuestros datos están organizados y presentados correctamente, ganaremos mucho tiempo en obtener insights a partir de ellos.

Otra amistad: el data mining

¿Por qué es un doble amigo? Hacer data mining (en general y en la web) requiere de técnicas estadísticas complejas a nivel computacional. Además, como pasa en muchos campos de la estadística, sobre un mismo conjunto de datos es posible aplicar diversas técnicas y obtener diversos outputs (de lo más variopintos) que parecen verosímiles. Este problema se ve agravado si cada algoritmo necesita mucha capacidad de cálculo, tal y como pasa en la web. La pregunta pues es clara, ¿qué algoritmo es el “mejor”? Una aproximación a esa respuesta se basa en ser capaces de “echar un ojo” a los datos en cuestión. Si visualmente somos capaces de intuir algún patrón en los datos, tendremos más capacidad de decisión sobre qué algormito aplicar sobre ellos.

Nosotros ya lo hacemos. ¿Y los demás?

Seguramente las grandes potencias en software de analítica web incorporarán en próximas versiones grandes avances en visualización de datos. Este salto será debido a la necesidad de pasar de los datos puramente descriptivos hacia la predicción de información. Como ejemplo, Google Analytics ya incorpora el Motion Chart en el informe de palabras clave. En dicho gráfico podemos ver la variación de la información a lo largo del tiempo. Dicha visualización nos lleva de manera natural al cálculo de una serie temporal que nos predice con alta significancia estadística el rendimiento de las palabras clave en custión.

Muy seguramente visualizaciones tipo What-if estarán presentes en un corto/medio plazo en los principales softwares de analítica web. ¡Tiempo al tiempo!

Test A/B en múltiples subdominios con GWO

Hace unos meses, me encargaron realizar un test sobre la home de un site. La particularidad del test residía en que la página alternativa estaba alojada en un subdominio diferente por ejemplo, si la home se encontraba en www.midominio.com la página alternativa a probar se encontraba en subdominio.midominio.com.

En teoría, un test A/B con Google Optimizer  solo se puede aplicarse a páginas en un mismo dominio, de hecho si ponemos las páginas anteriores en la configuración del experimento, nos saldrá un error indicando que las páginas se encuentran en dominios diferentes.

Por tanto,¿Cómo podemos realizar un test A/B cuando las páginas no están en diferentes subdominios?

Paso 1. Dando de alta el experimento

Lo primero que haremos será crear un test múltiple, dónde la página a testear será la url de la página original, en nuestro caso la home: www.midominio.com.

La página de conversión será la página que hayamos definido para contabilizar una conversión, en mi caso era finalizar una compra y quedaría: www.midominio.com/gracias.php

Paso 2. Insertando los código

Una vez que hemos dado nombre al experimento, pasamos a la introducción de los códigos. En principio para realizar un experimento con Google Optimizer hacen falta poner 4 códigos:

  • El código de control, que se encarga de decidir que página se muestra al visitante y “recordar” la elección en el caso de que el visitante vuelva otro día.
  • El código de seguimiento, que se encarga de llevar la cuenta de los visitantes que visualizan las páginas que testeamos
  • El código de conversión, que se encarga de llevar la cuenta de cuantos visitantes han visto la página de conversión
  • Por último, tenemos el código de sección, que para este experimento no usaremos.

Los 3 primero códigos, el de control, seguimiento y conversión se deben poner en la página tal y como indican las instrucciones de Optimizer.

Es en el código de sección cuando tendremos que realizar nuestra personalización, en principio ignoraremos las instrucciones de Optimizer con respecto a las secciones y copiaremos el siguiente código a continuación del código de control

<!-- utmx section name="Test URL" -->
<script>
var b = utmx('variation_content', 'Test URL');
function filter(v) {
var u = v[0].contents;
if (b && u.substr(0,7) == 'http://' &&
b.substr(0, 7) != 'http://')
{
u = u.substr(7);
}
return u;
}
utmx('url', 'Test URL', 0, filter);
</script>

Este código, nos permitirá introducir la url de nuestra página alternativa en el siguiente paso, como si de una variación se tratase.

Paso 3. Creando las variaciones

En la siguiente pantalla de optimizer, se nos mostrará la sección recién creada (TestURL) y se nos ofrecerá la posibilidad de crear las alternativas a probar.

Lo que tenemos que hacer es crear una nueva alternativa e introducir como código la url de la página a testear, es importante que no haya espacios en blanco y que la url solo esté en una línea por ejemplo, yo tendría que poner:

http://subdominio.midominio.com

Una vez creada la alternativa podemos guardarla y realizar una pre visualización para asegurarnos que todo funciona correctamente.

Paso 4. Antes de lanzar el experimento, hay que preparar las cookies

Como saben Google Optimizer utiliza una serie de cookies para establecer la página del experimento que debe mostrar a un usuario e identificarlo en posteriores visitas. Las cookies se crear para un dominio concreto si yo no indico lo contrario, por lo tanto con el tag “estándar” las cookies se crearían solo para  www.midominio.com.

Dado que nuestro test abarca varios subdominios, es necesario ajustar el tag para que las cookies valgan tanto para www.midominio.com como para subdominio.midominio.com .

Las modificaciones que tenemos que hacer son:

Antes del control script, tenemos que situar la siguiente línea:

<script>

_udn=".midominio.com";

</script>

En el tag de seguimiento y en el tag de conversión debemos añadir la siguiente línea:

gwoTracker._setDomainName(".midominio.com");

Un ejemplo de cómo quedaría sería:

<!-- Google Website Optimizer Tracking Script-->

<script type="text/javascript">

if(typeof(_gat)!='object')document.write('<sc'+'ript
src="http'+

(document.location.protocol=='https:'?'s://ssl':'://www')+

'.google-analytics.com/ga.js"></sc'+'ript>')</script>

<script type="text/javascript">

try {

var gwoTracker=_gat._getTracker("UA-XXXXXXXX-X");

gwoTracker._setDomainName(".midominio.com");

gwoTracker._trackPageview("/YYYYYYYYYY/test");

}catch(err){}</script>


Y listo, una vez hecho lo anterior, ya estamos preparados para lanzar el test.

Paso 5. Lanzar el experimento

Por último, escogemos el porcentaje de tráfico que queremos dirigir al experimento y lanzamos el experimento.

Otros usos de este experimento

Un experimento que se puede realizar con esta metodología, es la de probar sites enteros es decir, imaginemos que re diseñamos nuestro site y antes de ponerlo online queremos verificar que efectivamente es mejor que el anterior en términos de conversión.

Si la mayoría de nuestras visitas entran por una página concreta (la home por ejemplo) podemos realizar un experimento en el que al usuario se le mantiene en la home “antigua” o se le envía a la home “nueva”  (entendiendo que si entra en la home nueva, seguirá navegando por el nuevo site).

Situando el código de conversión en la misma página en ambos sites (por ejemplo, en el agradecimiento de compra del site original y alternativo) estaré midiendo cuan bueno es el nuevo site con respecto al antiguo y por tanto decidir si realmente conviene cambiarlo.

Espero que este post te haya resultado útil y como siempre, te animo a que compartas tus experiencias y dudas con nosotros.

Dr. Optimizer.

De esta manera, podemos verificar

Metriplica