Archivos del mes December, 2009

Feliz 2010

Ya está. Acabamos de dejar atrás otro año. Y a pesar de la crisis que ha azotado a todas las industrias, 2009 ha sido un año decisivo para la Analítica Web. Así es como creo que al menos yo lo recordaré:

- La disciplina de la Analítica Web ha cuajado por fin en los departamentos de Marketing Online de grandes y medianas empresas. Nadie puede obviar ya su importancia. Por fin empezamos a ver ofertas de empleo rubricadas “Analista Web”. Algunas de las mayores empresas del IBEX cuentan ya con departamentos enteros vinculando sus esfuerzos a datos de medición web.

- Ha dejado de sonar a chino o fantasmada futurista la promesa de la integración de datos de múltiples fuentes. Por fin contamos con empresas pioneras en la integración de datos de CRM o call-center con información procedente de campañas online o intereses y niveles de fidelización de usuarios/ audiencias.

- Como prueba de madurez de esta disciplina, ya no nos limitamos a repetirnos intercambiando conocimientos de análisis muy circunscrito a patrones de uso, contenidos o fuentes entre colegas del gremio. Se ha abierto el melón y la Analítica Web adereza estos días nuevas visiones y perspectivas de cada uno de los ámbitos a los que aporta valor: Inteligencia de Clientes, SEM, Social Media, SEO, Email marketing, Investigación de Mercados, Usabilidad, Arquitectura de Información, Accesibilidad, Movilidad, etc.

- Las herramientas han dado un nuevo paso hacia la mejor recopilación de datos, el análisis avanzado y la integración de sus datos. Empezando por Google Analytics, pero siguiendo por todas las demás: Nedstat, At Internet, WebTrends, Unica, Omniture, Yahoo! Web Analytics, Coremetrics…

- Ya no hablamos únicamente de Analítica “de la web” (mi web). Ahora hablamos de Analítica “de La Web”, entendiendo el análisis más allá de los límites de nuestros propios contenidos o aquellos acotados en nuestras propiedades digitales.

- Han surgido herramientas y complementos en el ámbito de la presentación de datos derivados de múltiples fuentes, la obtención de métricas calculadas, el diseño de cuadros de mando y, en general, el Reporting. Desde MV hemos participado activamente en este esfuerzo (con el desarrollo de xMetrics y xMetrics Sweetspot).

- Hemos ampliado nuestra bibliografía. Sobre todo, los analistas profesionales cuentan ya con el nuevo libro de Avinash Kaushik (Web Analytics 2.0) y el primer libro de Dennis Mortensen (Yahoo! Web Analytics). Y sí, yo también he sacado mi libro, que espero que nos ahorre a todos largas explicaciones ante departamentos gestores y tomadores de decisiones.

En definitiva, creo que tenemos más que motivos para estar contentos y orgullosos. Y para mirar al año 2010 con mucha esperanza.

¡Feliz 2010!

Las Custom Variables de Google Analytics

Hasta hace un par de meses, la única forma “oficial” de recopilar datos a modo de segmentos personalizados en Google Analytics era la (ahora obsoleta) función _setVar.

Afortunadamente para todos los que trabajamos con Google Analytics en nuestro día a día, ahora contamos con una serie de nuevas funcionalidades entre la que se destacan las variables personalizadas (Custom Variables).

A diferencia del resto de novedades de la herramienta, las variables personalizadas no se pueden poner en marcha de manera directa ya que requieren de una implementación que en algunos casos puede llegar a ser poco trivial.

Para entrar un poco más en materia, vamos a empezar por describir las particularidades de estas variables partiendo de la función que debemos utilizar para definirlas:

_setCustomVar(indice, nombre, valor, nivel o ámbito)

Deteniéndonos en cada uno de los parámetros, debemos considerar lo siguiente:

• indice: se trata del slot (o posición dentro del array de variables) que le asignaremos a cada una de las variables. En la práctica, trabajaremos (al menos por el momento) con un valor entre 1 y 5.
• nombre: el nombre que utilizaremos para la variable personalizada y que veremos posteriormente en la interfaz de la herramienta.
• valor: el valor que se le asigna a la variable y que encontraremos al acceder a los informes.
• nivel o ámbito: este es el parámetro que tiene más “miga”. Cuando hablamos del ámbito o nivel de una variable, nos referimos al tipo de seguimiento que queremos aplicar para la misma. Los posibles niveles (valores) para este parámetro son 1 (nivel de visitante), 2 (nivel de sesión o visita) y 3 (nivel de página). Si no se le asigna un valor en el momento de la invocación de la función, tomará por defecto el nivel 3.

Es importante tener en cuenta que la invocación de esta función debe realizarse justo antes de que se produzca el envío de los datos al servidor de Google Analytics. Esto se traduce en que debemos llamarla antes de que se ejecute la función _trackPageview o la función _trackEvent.

Obviamente, y al igual que ocurre con el resto de funcionalidades disponibles tanto en Google Analytics como en otras herramientas de analítica web, a la hora de llevar a cabo una implantación en un cliente tenemos que tener bien claros los objetivos de reporting  a conseguir e implementar estas cinco variables de manera que podamos obtener un máximo aprovechamiento de las mismas y sobre todo que aporten valor al usuario final.

Esto requerirá de nuestra intervención para transmitirles a nuestros interlocutores la información necesaria y suficiente sobre las posibilidades de la herramienta, y fundamentalmente nuestra capacidad de interpretación y experiencia para entender los objetivos prioritarios, llevar a cabo una implantación eficiente y conseguir el resultado esperado.

En este sentido, no es lo mismo un cliente que quiera realizar una jerarquización de los contenidos basada en la arquitectura de la información del site, que otro que necesite recopilar datos de un formulario de registro (sexo, edad, ocupación, etc.) o llevar a cabo un seguimiento del tipo de usuarios que acceden (identificados o no) a su sitio web.

Con todo esto entre manos, algunos ya hemos empezado a “jugar” con las variables personalizadas para poder ver en primera persona qué es lo que nos aportan.

Como primer comentario “a nivel técnico” y un poco fuera de las especificaciones que podemos encontrar en la documentación oficial, aprovecho para recomendar que no se utilicen eñes, ni espacios, ni acentos a la hora de asignarle los nombres y los valores a las variables (esto no ocurre, por ejemplo, con los eventos). Esta simple práctica mejorará la calidad de los informes finales.

Ya que hablamos de informes, prácticamente desde el lanzamiento de esta nueva característica podemos incluir nuestras variables al crear nuestros segmentos avanzados e informes personalizados, que dicho sea de paso, todo parece indicar que ya han salido de beta. Ahora, desde hace unos pocos días, también podemos encontrarlas dentro de la interfaz en una sección exclusiva para estos datos: “Usuarios – Variables personalizadas”.

Una vez dentro de dicha sección encontraremos un listado con las variables que hemos definido y la relación de valores que les hemos asignado de manera similar al Drill-down de los informes personalizados.

Desde allí podremos analizar los datos recopilados utilizando las métricas disponibles en la categoría “Uso del sitio” (Visitas, Páginas/Visita, Promedio de tiempo en el sitio, etc.) o cruzándolos con nuestros objetivos (previamente definidos) y, si procede, con los informes correspondientes al módulo de Comercio Electrónico.

Entre los datos pertenecientes a la pestaña “Uso del sitio”, nos encontraremos como novedad con la métrica “Resultados”, la cual nos proporciona el número total de páginas visitadas, eventos, transacciones y elementos relacionados con el sitio.

Está claro que este tema da para mucho más. Por mi parte esto es todo por hoy, pero en próximos artículos continuaremos contando nuestras experiencias y, lógicamente, estamos abiertos a recibir las vuestras

Fidelización y scoring con el nuevo Google Analytics

Nuestro compañero Nicolás D’Angelo ha publicado hoy un nuevo post en el Blog Oficial de Google Analytics. Se trata de la segunda parte de una serie sobre la fidelización de usuarios y está centrado en obtener el máximo provecho de la herramienta gratuita de Google con este objetivo en mente.

Si eres usuario de Google Analytics y la fidelización de usuarios es uno de los objetivos de negocio de tu empresa, ¡échale un vistazo y cuéntanos tu propia experiencia!

Post: Fidelizando mejor y ganando más con Google Analytics (Parte II).

Fidelizando mejor y ganando más con Google Analytics (Parte I)

Hoy arrancamos una serie de posts que te ayudarán a alcanzar tus objetivos de negocio sobre la base de la Fidelización.

La fidelización de visitantes, usuarios o clientes resulta tremendamente importante para la mayor parte de industrias. Si en el negocio de los medios te interesa que tus lectores regresen con una cierta asiduidad, no resulta menos importante en el de los hoteles o viajes que tus usuarios y clientes sigan regresando a tu web a la hora de planificar su viaje.

La fidelización está directamente relacionada con la satisfacción de cliente y trae como consecuencia la retención del mismo. Por supuesto, una política ganadora “de retención”, sumada a tu estrategia existente “de adquisición” desembocará en una mayor cuota de audiencia o mercado para tu negocio.

Bien, hoy empezaremos la casa por sus cimientos. Vamos a configurar un entorno de análisis para evaluar qué tipos de contenidos o productos funcionan mejor para fidelizar a nuevos visitantes sin sacrificar, en el proceso, a aquellos que ya nos visitan con asiduidad.

Como control previo de orden técnico (consúltalo con tu departamento de desarrollo si no te has encargado tú mismo de estas configuraciones), debemos cerciorarnos de que la cookie “_utmz” de Google Analytics conserva su duración inicial de 6 meses (si hemos hecho uso de la función gaTracker._setCookieTimeout(); nos aseguraremos de que dicha cookie conservará los datos de visitante durante al menos 3 meses).

Hecho esto, definiremos ciertos indicadores de fidelización de cara a conformar tres segmentos para los que asumiremos las siguientes premisas:

• Visitantes previamente fidelizados: Se trata de visitantes que ya nos seguían de cerca y ahora siguen entrando con asiduidad.

• Visitantes recién fidelizados: Se trata de visitantes que no nos conocían de modo previo al periodo objeto de análisis. Hemos pasado a fidelizarles.

• Visitantes irregulares no fidelizados: Se trata de aquellos que han venido varias veces a lo largo del tiempo, pero a los que no podemos considerar fidelizados.

Vamos a asumir que tenemos una web de medios o blog en el que cada categoría de contenidos se actualiza semanalmente. Además, vamos a asumir que realizaremos análisis mensuales (acotando el mes previo al análisis en el arranque de cada mes). De este modo, ajustamos nuestras condiciones a dicho periodo a la hora de definir 3 segmentos avanzados de Google Analytics:

a) Visitantes previamente fidelizados:

Aquí usaremos cuatro condiciones principales, concatenadas por una “Y” (todas ellas deben cumplirse):

- Fuente = Tráfico Directo O Palabra de búsqueda = “nombrededominio” O Fuente = [lectores de RSS identificados]

- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = 4 ó más

- Días transcurridos desde la última visita = 7 ó menos (esto se puede ajustar perfectamente al tipo de publicación)

- (sólo si la hemos creado): Valor definido por el usuario = *indicador de interés activo* (esto es algo que pasaremos a tratar en la tercera parte de esta serie)

Otros factores importantes a la hora de evaluar la fidelidad de nuestros usuarios podrían ser:

- Conocimiento de la marca: Podríamos añadir como nueva condición que la frase de búsqueda coincida con una expresión regular que contemple todas las posibles combinaciones que utilizan los usuarios para referirse a la marca. En nuestro caso sería algo de este estilo: (((.*)mv consultoria(.*))|((.*)mv consultoría(.*))|((.*)mvconsultoria(.*))|((.*)mvconsultoría(.*)))

- Acceso a través de dispositivos móviles: Aunque para algunos esto puede ser más discutible y menos claro que el punto anterior, podríamos pensar que un usuario que accede a nuestra web a través de un dispositivo móvil (iPhone, PDA, BlackBerry, etc.) es un usuario fidelizado (sobre todo si se trata de un blog). A día de hoy, no todo el mundo utiliza un teléfono móvil o una PDA como “dispositivo principal de navegación” (esto no es así en Japón, por ejemplo). Por lo tanto, podemos considerar fieles a aquellos usuarios que están accediendo desde un dispositivo móvil, ya que nos están demostrando que tienen un considerable nivel de interés en nuestros contenidos.

b) Visitantes recién fidelizados

Usamos aquí otras tres condiciones, concatenadas igualmente por un “Y”:

- Fuente = *Lista de referentes principales* y lista de *palabras de búsqueda* no navegacional (separados por “O”s)
- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = 2 ó más
- Días transcurridos desde la última visita = 7 ó menos

c) Visitantes irregulares no fidelizados

Para esto propongo recurrir a las siguientes condiciones, separadas por “O”:

- Número de visitas realizadas en el periodo analizado = menos de 4
- Días transcurridos desde la última visita = más de 7 (como decíamos para el primer segmento, este umbral es perfectamente ajustable al tipo de publicación)

Tabla resumen de todo lo comentado hasta ahora:

Con estos segmentos creados ya podemos ir en busca de la tabla de detalles de contenido (Content Drilldown). Ahí podremos buscar las áreas temáticas que estamos cubriendo y evaluarlas, por ejemplo, en base a la siguiente clasificación:

- Temas con fuerte empuje entre los visitantes previamente fidelizados
- Temas con fuerte empuje entre los visitantes recién fidelizados
- Temas con éxito repartido entre los dos anteriores
- Temas con gran éxito entre espontáneos e irregulares, pero poca capacidad de fidelización

Lo más probable es que el tercer escenario sea el más beneficioso para nuestro negocio: Nuestro volumen de tráfico aumenta con nuevos usuarios fidelizados (y no esporádicos, de difícil control), pero éstos no pasan a reemplazar a los ya existentes sino que se suman a ellos.

Fijaos en el siguiente ejemplo:

Como véis, el tema “Dispositivos móviles” goza de éxito entre los visitantes previamente fidelizados. Sin embargo, una explicación de conceptos básicos como “KPIs” triunfa mayoritariamente entre espontáneos y visitantes de fidelización reciente (¿”newbies”?).

Por supuesto, nos hemos dejado varias cosas importantes en el tintero: ¿Qué pasa con los lectores RSS? ¿Cómo creamos una variable personalizada que nos permita dotar de mayor precisión a la propiedad de “fidelización previa”? ¿Aplicaríamos esto mismo para el caso de las reservas de hoteles? ¿Y en otras industrias? ¿Cómo encaja todo esto en métricas de uso cotidiano y Cuadros de Mando?

Por eso hemos dividido esto en varias partes. Pronto la Segunda Parte, con más ideas!

No dudes en contarnos cómo te ha ido si decides poner este modelo en práctica. Estaremos encantados de asistirte durante el proceso y resolver tus dudas en este mismo blog. ¡Pon tu granito de arena y cuéntanos tu experiencia!

MV Consultoría en Madrid Travelthink 09

El próximo viernes, 11 de diciembre, participaremos en el evento Madrid Travelthink (Auditorio del Museo Nacional Centro de Arte Reina Sofía, de 9’15h a 18’05h), organizado conjuntamente por Google y la Empresa Municipal de Promoción de Madrid (esMadrid.com).

Como podrás leer en la propia web de Travelthink, se ha estructurado su contenido en tres bloques, siempre girando en torno a la aplicación de nuevas tecnologías al sector turístico:

• Promoción y comunicación, Nuevas formas de gestionar un destino turístico
• Distribución
• Gestión de la experiencia en destino

Por parte de MV, Nicolás D’Angelo estará en la mesa redonda, acompañado de otros colegas, sobre la optimización de inversiones mediante el uso de Google Analytics y Website Optimizer.

Nos cuentan en Travelthink que ya están agotadas las plazas, pero nos veremos allí si ya estás apuntado y también podras tener acceso a los vídeos de las ponencias más adelante si no es el caso. También compartirás aforo con (y escuchar a) los Consejeros Delegados de empresas como Vueling, eDreams, Air Berlin, Rumbo, Laterooms, Orizonia o Logitravel.

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