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Utilización de librerías en Tealium

En un post anterior ( Mejor y más fácil con Tag Management ) introducíamos el concepto de la disciplina Tag Manager. En éste vamos a hablar de lo que son las librerías en Tealium, un aspecto avanzado dentro de los Tag Managers, cuyos elementos no son más que una forma de que terceras personas puedan utilizar la herramienta de manera segura.

Todos aquellos que hayáis gestionado un Tag Manager alguna vez, habréis necesitado que otros perfiles, en la propia organización o  colaboradores externos, pudieran añadir nuevos tags, pero sin la  intención de extender el acceso a toda la configuración del Tag Manager. Por ejemplo, las agencias de medios podrían gestionar sus píxeles de publicidad, sin poder publicar sus cambios hasta que se hubieran validado para verificar que todo funciona correctamente.

Tealium dispone de lo que se conoce como “librerías”, que son un tipo especial de perfiles cuya configuración se puede heredar en el resto de perfiles y cuyos cambios no se pueden publicar directamente.

Vamos a ver de manera muy sencilla cómo se pueden crear librerías, cómo se enlazan con el resto de perfiles de la herramienta y cuál es el funcionamiento de su herencia.

Creación

Para crear una librería, basta con acceder al gestor de perfiles de Tealium, y hacer click en el botón de añadir librería para que se abra la ventana de opciones que se puede ver en la siguiente captura de pantalla:

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A horas del gran barrido legal, y tú con estas cookies

Ya tocaba volver con el tema. Ahora que no queda ser humano en el planeta sin opinión y servicio de acompañamiento al respecto. Ahora que se ha propagado el terror entre la maltratada población de gestores digitales.

Cookie Sweep Day

Cookie Sweep Day

Pero esta vez toca por verdadero imperativo legal. O mejor dicho, porque al imperativo legal le acompañará en unas semanas su primo más cohercitivo, que es la multa de público escarnio.

Hablo por supuesto del Cookie Sweep Day (s) urdido en las termas del grupo de trabajo del artículo 29 (“GT29″), que aúna a los directores de las agencias nacionales de protección de datos en la UE, publicitado por la CNIL francesa y abanderado (según estos últimos) por más tímidos adláteres.

No partimos de cero porque ya hemos paseado ampliamente al toro. Primero con el cambio normativo (opt-in para cookies), después con su implantación nacional (llega el faldón) y finalmente con las directrices emitidas y las multas que a ellas siguieron.

Pero lo que viene ya es serio, y aquí van ideas claras para evitar sorpresas, multas y vergüenzas – y para centrarte en tu trabajo, que es lo que probablemente te gustaría.

Cookie Sweep Days : 15-19 de septiembre

  • Qué es: un barrido de webs coordinado por varias agencias comunitarias de protección de datos, en busca de fallos en el cumplimiento de la normativa de cookies.
  • Qué puede pasar a corto plazo: que formes parte de una estadística.
  • Qué puede pasar un mes más tarde, a partir del 15 de octubre: que te lancen una advertencia, primero, y que te pongan una multa, después.

Queda con ello tener al menos presentes las más restrictivas exigencias que estos días se extienden a lo largo y ancho del continente y frente a las que de poca protección servirá la Guía de cumplimiento co-redactada en su día por la Agencia Española de Protección de Datos.

Se presentan dos escenarios cada vez más diferenciados en este nuevo “estado de madurez” del cumplimiento de la normativa de partida:

a)     “Cookies analíticas”. Las que más preocupan al lector de este blog. Hasta la saciedad hemos repetido que no requerirían un consentimiento previo o simultáneo (el “faldón”), con lo que me alegra comprobar que se consolida esta interpretación de la normativa.

b)     Resto de cookies: aquí la cosa se pone cada vez más fea, dejando en entredicho la propia razón de ser de las cookies de agencia o plataforma publicitaria, por no hablar del “customer journey” o los modelos de atribución multicanal.

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Dynamic Tag Manager : El nuevo gestor de etiquetas de Adobe

Hace unos meses os traíamos un post sobre el gestor de etiquetas de Google (Google Tag Manager) y las diferentes opciones que nos ofrecía. Hoy os venimos a hablar de otro, en este caso el “nuevo” Adobe Dynamic Tag Manager. Para contextualizar cómo y por qué ha visto la luz este gestor de etiquetas debemos remontarnos a mediado de 2013 cuando Adobe nos sorprendía con la adquisición de Satellite, un potente gestor de etiquetas que le daría a Adobe la posibilidad de competir de tú a tú con Google y su tag manager lanzado allá por 2012 y en constante evolución.

Veamos en detalle lo que este gestor de etiquetas nos proporciona para que podáis, cada uno de vosotros, evaluar los pros y los contras de la herramienta ante una hipotética integración de este gestor en vuestros sitios web.

Para la integración de Adobe Dynamic Tag Manager se deben seguir cinco pasos:

1- Creación de una propiedad dentro de la cuenta de ADTM, estas propiedades serán, o se recomienda que sean,  únicas por sitio web, varios subdominios o varios sitios web que se desean administrar de forma conjunta.

2- Integración de herramientas de analítica, testing, etc, en el contenedor anteriormente creado. Obviamente la integración con las herramientas Adobe Marketing Cloud es total (Adobe Analytics, Adobe Target,…), pero también se ha incluido la integración con Google Analytics Classic y Universal:

ADTM_AddTool

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Lifetime Value (CLV) : ¿qué es y en qué puede ayudarme? Pt. I

Todos los que nos dedicamos, o que al menos nos despierta inquietud el mundo de la analítica digital sabemos que hay una palabra elevada a la categoría de mantra, y ésta no es otra que “OPTIMIZACIÓN”. En este post abordaremos distintos enfoques de optimización de la inversión realizada en medios digitales, haciendo especial hincapié en el concepto de Lifetime Value.

Sirvámonos de un sencillo ejemplo para ilustrar todo ello. Imaginemos que somos propietarios de una tienda de camisetas online que vende solo dos productos (camisetas A y B), y queremos evaluar el rendimiento de la última campaña de captación que estamos acometiendo. Para ello accedemos a nuestra herramienta de analítica encargada de la medición de nuestro/s activo/s digital/es ( GoogleAnalytics, Adobe Analyics o Webtrekk entre otras), y consultamos los resultados registrados hasta el momento. Para tratar de monetizar el rendimiento obtenido, hemos tenido que previamente fijar un valor para cada venta o conversión, en base al cual procederemos a realizar nuestro análisis de coste/valor de conversión.

blog

Aquí viene el primer concepto básico a tener en cuenta para una correcta optimización, ¿qué valor asignaríais como valor de conversión? No son pocas las ocasiones en que se decide utilizar el PVP o precio de venta como valor de conversión, pero se trata de un error que puede sesgar los resultados. Si de nuestras dos camisetas (con mismo PVP igual a 50€), la camiseta A estuviera registrando un coste de adquisición de cliente de 45€ y la camiseta B de 49€, podríamos pensar que estamos generando un ingreso de 5€ en la camiseta A y de 1€ en la camiseta B, y por tanto concluir que la acción está siendo rentable. Pero, ¿y qué ocurre con el margen bruto que obtenemos por cada venta?. El margen bruto, también conocido como margen comercial,  es la diferencia entre el ingreso por venta sin IVA  y la compra del producto a nuestro proveedor (incluidos los costes de transporte y cualquier coste indirecto que pueda ir asociado a la compra del producto). Si ese margen es igual a 10€ por ejemplo, estaremos perdiendo dinero en ambos productos (35€ y 39€ por cada cliente ganado). Por tanto he aquí el primer elemento clave: el valor de conversión que fijemos en nuestra herramienta de analítica digital ha de ser el margen bruto por venta.

Pero en base a este margen bruto existen dos approach:

  • Approach transaccional→ el valor de conversión sería ese margen bruto por venta, y en base a ello procederíamos a la optimización. Es el enfoque recomendado para la fase inicial de una empresa.
  • Approach Lifetime Value→ El lifetime value consiste en estimar el valor que tendrá la relación entre el cliente y la empresa, a lo largo de la vida de esa relación. Es decir, una estimación de la media de ventas que habrá por cliente  dentro del periodo de tiempo que continúe siéndolo. Aquí el factor determinante sería la recurrencia media, que se vería claramente influenciada por la capacidad que tengamos de fidelizar al cliente.

grafica post

La premisa es clara, si nuestras ventas se traducen en clientes fieles, y cada venta que se produzca nos provocará sucesivas en el futuro por parte del mismo cliente, el valor real de venta no sería ese margen bruto, sino que llevaría consigo un factor de corrección que reflejará esa fidelidad. Si con cada venta que registramos no conseguimos fidelizar al cliente, el valor de nuestro factor de recurrencia media será 1 , dado que ningún cliente volverá a acudir a nosotros cuando necesite una camiseta. Por tanto nuestro lifetime value será el resultado de multiplicar los 10€ de margen bruto por 1 que es el valor de nuestra recurrencia media. En este caso el valor a utilizar para una correcta optimización serían 10€.

En un escenario contrario, en el cual nuestro nivel de fidelización de cliente fuese muy alto , y consiguiéramos que un elevado porcentaje de ellos volvieran a comprarnos de nuevo, el valor del lifetime value sería superior a 1, presupongamos para este caso un 1,5. Este valor refleja la recurrencia media a lo largo de la relación que tiene un cliente con la empresa. Es decir, si se trata de camisetas, la relación que pueda tener el cliente con la empresa se puede extender a toda la vida, dado que siempre seremos susceptibles de comprarnos una. Pero sirviéndonos del factor de recurrencia de 1,5 que explicábamos antes, el valor del lifetime value para este suceso en concreto sería el resultado de multiplicar nuestros 10€ de margen por 1,5 de factor de recurrencia media. Por tanto nuestro lifetime value tendría un valor de 15€, y ese sería el valor del que deberíamos servirnos para una correcta optimización que reflejara el valor real de una venta. Es decir, a diferencia del approach transaccional estaríamos ganando 5€ que nos permitirían tener un mayor margen en el proceso de captación de clientes, y que pondrían de relieve el hecho de que los clientes vuelven a comprar en nuestra tienda online en el futuro.

Una vez introducido el concepto de lifetime value surge una duda evidente: ¿cómo se calcula el lifetime value?. Pues bien, éste se obtiene a través de un “análisis cohort”. ¿Y qué es este análisis?, ¿de dónde lo obtengo?, ¿cómo lo utilizo?, ¿de qué me sirve? Todas estas dudas y más serán resueltas en el siguiente post “Lifetime value (CLV) Pt. 2”. Hasta entonces no dudéis en compartir vuestros comentarios. :)

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Distimo : Vigilancia competitiva de aplicaciones móviles

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El mercado de las aplicaciones para dispositivos móviles ha seguido una evolución imparable en los últimos años. Como consecuencia de esto, se hace necesaria la investigación por parte de los desarrolladores del rendimiento tanto de sus aplicaciones como las del entorno competitivo, jugando un papel protagonista en relación a ésto, las diferentes herramientas que el mercado pone a nuestra disposición, capaces de una u otra forma de llevar a cabo este fin.

En el presente post vamos a detenernos en el análisis de las funcionalidades de una de ellas, Distimo.  Herramienta de App Analytics  a la que podemos acceder mediante la interfaz web, la API o a través de la propia App Distimo (disponible en App Store y Google Play). El seguimiento de los datos de nuestras propias aplicaciones y las de la competencia puede hacerse  sobre múltiples plataformas como son: Apple App Store, Apple Mac Store, Amazon Appstore, Blackberry World, Google Play, GetJar, Nokia Store, Samsung Apps, Windows Phone y Windows Store.

Con Distimo podemos obtener diferentes lineas de información acerca de las aplicaciones: número de descargas, ingresos, número de solicitudes de anuncios, clasificaciones, promedio de calificaciones, comentarios y eventos. Toda esta información puede ser desglosada por: plataforma, tipo de dispositivo, países, categorías e intervalos de tiempo en los que nos gustaría ver los datos. Un ejemplo básico de todo ello podría ser el acceso a una clasificación de los mejores juegos gratuitos en la tienda Apple App Store, en todo el mundo y durante el último mes.

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Distimo Leaderboard

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