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Estrenos 2014: Google BigQuery

Google bigquery estreno de cine

Título original: “BigQuery”
Género: Analítica Digital
Director/Productor: Google

 

Sinopsis de BigQuery

Wikipedia lo define como “un servicio web que permite el análisis interactivo de forma masiva de grandes cantidades de datos que trabajan en conjunción con Google Storage” y, siguiendo en la misma línea el propio Google en su página para desarrolladores afirma que “BigQuery resuelve el problema de la consulta de grandes conjuntos de datos”.

Bajo nuestra experiencia BigQuery es el equivalente a un gestor de bases de datos para analítica digital, porque permite ejecutar consultas SQL contra grandes volúmenes de datos. Se trata de una característica que permitirá a los clientes de Google Analytics Premium (GAP) desgranar los datos medidos a nivel de sesión y hits, analizando conjuntamente los suyos y los de terceros, siempre que sean compartidos. BigQuery nos permitiría conocer por ejemplo: qué temas de este blog fueron los menos “atractivos” en medias de tráfico diarias en los últimos años o, integrando diferentes fuentes de datos con información de nuestros posts, podríamos por ejemplo calcular la tasa de rebote o las nuevas visitas generadas por autor a los artículos del blog.

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El nuevo Ecommerce mejorado de Google Universal Analytics

¿Recordáis las novedades presentadas en el Google Analytics Summit 2014? El primer cambio del que hablaba mi compañera Virginia en su entrada es la mejora en el módulo de Ecommerce de la herramienta.

Este post ofrece una visión más profunda acerca del mismo, a través de un paseo que abarcará desde la configuración e  implementación; hasta el análisis de los informes generados a partir de los datos recogidos.

Configuración en Google Analytics

En primer lugar, para poder emprender el camino hacia un Ecommerce mejorado es indispensable haber dado el paso de Google Analytics tradicional a Universal Analytics (UA). Una vez hecho ésto, para activar el comercio electrónico mejorado, habrá que acceder al menú de administración, elegir la cuenta, propiedad y vista adecuadas, y clicar en ‘Configuración de comercio electrónico’:

config_básica

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¿Y tú? ¿Conoces el comportamiento de los usuarios con tus vídeos?

En el presente post vamos a tratar la solución de etiquetado automático de vídeos en Adobe Analytics, bien con el etiquetado estándar, o bien con el etiquetado desde Dynamic Tag Manager (gestor de etiquetas de Adobe Analytics y del que os hemos hablado en otro post). Lo primero que debemos conocer son las diferentes plataformas que Adobe Analytics soporta a la hora de realizar el seguimiento de vídeos, que serían las siguientes:

  • - Flash vídeo playback
  • - Open Source media framework (OSMF)
  • - Apple iOS
  • - Android
  • - Silverlight
  • - JavaScript video players
  • - HTML 5 Vídeo
  • - Custom Flash NetStream Player
  • - Brightcove

Como se aprecia existe un amplio abanico de posibilidades y seremos nosotros mismos los que tomemos una decisión sobre qué plataforma encajará mejor dentro de nuestro sitio web.

En este post nos vamos a centrar en cómo debemos configurar tanto el player Brightcove, como el código de Adobe Analytics para realizar el seguimiento automático de vídeos de forma correcta.

Dividiremos el etiquetado en 2 pasos, el primero de ellos hablará de cómo debemos configurar los repositorios de datos y el código de Adobe Analytics y en el segundo de ellos nos centraremos en la integración del código de medición en el player de Brightcove que utilizamos en nuestro sitio web.

Acerca de Adobe Analytics:

Lo primero que se deberá realizar es la creación de un repositorio de datos para recibir las estadísticas de nuestro sitio web, en el caso de que nuestro sitio web ya tenga un repositorio de datos asociado lo que debemos hacer es ir a la configuración del mismo (debemos ser administradores), para activar correctamente los informes específicos de vídeo. De esta forma dejaremos preparada la consola de Adobe Analytics para que una vez se integre el etiquetado se puedan ver datos en los informes.

Iremos a la zona de administración de nuestra cuenta de Adobe Analytics y nos dirigiremos a “Report suites”. Aquí seleccionaremos el repositorio que vamos a utilizar (se recomienda configurar un repositorio de desarrollo, y una vez estemos seguros de que todo es correcto, cambiar a un repositorio de producción) y nos debemos dirigir a “Edit settings -> Video Management -> Video Reporting”:

Menú video reporting

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De Correlaciones. Analítica de Datos (II)

Cum hoc ergo propter hoc

Cum hoc ergo propter hoc, del latin “con esto, por tanto a causa de esto” es un tipo de falacia que se comete frecuentemente cuando nos adentramos en el estudio de correlaciones sobre un conjunto de datos.  Del hecho de que dos sucesos se den de forma conjunta no quiere decir que estén conectados casualmente, es decir,

CORRELACIÓN NO IMPLICA CAUSALIDAD

http://xkcd.com/552/

 

Y es que de un tiempo a esta parte, se escucha hablar de correlaciones, ignorando los riesgos que conlleva un mal uso de esta herramienta matemática. La correlación es un arma estadística difícil de manejar, dado que si bien es muy sencillo realizar su cálculo, al alcance de cualquier analista,  el (mal) uso posterior de sus resultados puede causar grandes daños. La correlación es una herramienta estadística de gran utilidad pero ha de usarse con rigor si no queremos acabar extrayendo falsas conclusiones.

Es objetivo de este post establecer y desgranar algunas ideas y buenos usos  que nos ayuden a establecer una buena estrategia basada en datos, en correlaciones y en un correcto uso de ambos. Para ello se utilizará un caso práctico a modo de ejemplo, que ha sido conveniente cocinado para poder ilustrar adecuadamente las tesis que se pretenden  desarrollar.

El primer punto que deberíamos de tener en cuenta, es que una analítica de datos debería, por norma general, responder a una necesidad de negocio que ha generado una demanda en base a unos objetivos ya definidos.  En nuestro caso, la demanda viene de nuestro Director del Canal Online, cuyo objetivo es mejorar la efectividad de dicho canal y las ventas asociadas al mismo. Uno de sus KPI’s es el rendimiento de los diferentes activos digitales y las campañas online desplegadas. Esto lo ha traducido en una simple cuestión. ¿Tenemos identificadas cuáles de nuestras fuentes de tráfico principales son más efectivas?

A partir de este objetivo nos podemos plantear muchas estrategias de analítica, cada una de ellas apoyada sobre diferentes tipos de datos, análisis y herramientas estadísticas, donde los modelos de atribución y contribución parecen ser los más adecuados para medir la importancia de cada fuente de tráfico. No obstante hoy partiremos desde más abajo, y el análisis que vamos a desarrollar en este post va a estudiar las correlaciones entre las visitas provenientes de unas determinadas fuentes de tráfico de nuestra web (tráfico directo, display, SEM, SEO, Social Networks) y el número de orders o ventas realizadas en nuestro e-commerce agrupadas por datos semanales (descargar aqui el csv)

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El real time llega a Youtube Analytics

real-time-analyticsSi en marzo descubrimos gracias a Borja Gutiérrez: “¿Cómo analizar el impacto de mis vídeos de YouTube? YouTube Analytics”.
Ahora desde Youtube , y en concreto en la sección Analytics, estrenan una nueva funcionalidad: el real time. Sin duda, un avance significativo a la hora de ayudarnos a orientar nuestra estrategia de marketing de contenidos.
Ya no tendremos que esperar a los datos agregados del engagement de los usuarios, ya que gracias al real time podremos monitorizar instantáneamente (o casi, de cualquier forma con cierta inmediatez) cómo están interactuando éstos con nuestros contenidos.

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