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Nuevas aplicaciones en Webtrends Apps

Iconscollection - MyspaceDentro de la sección Webtrends Apps podemos encontrar tres nuevas aplicaciones que ha lanzado Webtrends esta semana. Se trata de aplicaciones para añadir Invitaciones, Formularios y Sorteos a través de redes sociales o móvil.

Entra en Webtrends Apps y descubre cómo funciona cada una de estas aplicaciones, además de muchas otras que podrían ser de tu interés (ej.: Una aplicación de Twitter para mostrar tweets en tu aplicación Facebook o creación de cupones para promocionar tu marca, entre muchas otras).

Es posible construir tu propia aplicación a través de wizards y probarlas con un límite de 1.000 visualizaciones al día. Desde las aplicaciones se ofrece la posibilidad de enviar los datos a tu cuenta de Webtrends.

Anímate a probarlas!

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Nuevos informes de Google Adwords

Como muchos sabréis ya, Google anunció nuevas funcionalidades y cambios en el eMetrics San José del pasado mes de mayo. Aquí os facilito ahora un resumen práctico con la perspectiva que nos han dado un par de meses desde su aparición, centrándonos en las novedades anunciadas de Google Adwords:

API: Adwords ID

Google ha añadido 5 nuevas dimensiones en la API de Google Analytics que recogen características de las campañas de Adwords. Estas nuevas dimensiones permiten obtener informes que crucen información de Google Adwords con Google Analytics. Podríamos por ejemplo crear una aplicación que nos muestre por cada campaña el número de visitas con búsqueda que ha habido cruzado con la keyword que han buscado.

En el blog de google podéis ver más detalles.

Nuevos informes de Adwords

La interfaz de Google Analytics dispondrá de una sección principal de Google Adwords con una lista de informes avanzados (siempre y cuando estemos accediendo desde la cuenta de Google Adwords). Entre ellos podemos destacar: urls de aterrizaje de las campañas, palabras de búsqueda (permitiendo comparar con la palabra de puja), partes del día, etc.

Nada mejor que verlo vosotros mismos a través del siguiente vídeo (en inglés):

Adwords search funnel

Hemos añadido este informe en un apartado separado debido a su gran importancia y valor. Este informe resuelve los conflictos de la retribución de mérito de campañas. Las herramientas de medición dan opciones para que se asigne a la primera, a la última y muy pocas de ellas permiten que se asigne de forma distribuida.

Gracias a este informe se podrá ver el flujo de campañas por las que accedió el usuario a nuestro sitio web. El informe refleja el transcurso desde que el usuario vió el anuncio, clicó en él y finalmente compró o cumplió con el objetivo. Se puede acceder desde la cuenta de Adwords bajo la sección Reporting > Conversions.

Mostramos a continuación un vídeo donde se explica de forma detallada su funcionamiento:

En definitiva, ya veis que esto no se detiene y que no pasan muchos meses sin alguna novedad importante. ¿Tienes ya experiencia con estas nuevas funcionalidades?

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Analizando los patrones de comportamiento con Urchin

Hemos decidido que podría resultarte de interés el último artículo que hemos publicado en Central de Conversiones (Blog oficial de Google Analytics):

Las ventas (o conversiones) y el camino que siguen los usuarios del sitio web hasta que realizan una compra (patrón de comportamiento), constituyen el principal escenario de estudio para los analistas o responsables de una tienda de Comercio Electrónico (retail).

En este artículo vamos a describir una serie de características y posibilidades de Urchin que pueden resultar muy útiles para realizar este análisis. Se trata del informe Detalles del historial del usuario.

En primer lugar, es necesario configurar la herramienta para que realice el seguimiento de los visitantes mediante el Supervisor de Tráfico de Urchin (UTM). Este mecanismo, a diferencia de la combinación IP+Navegador, creará una cookie con un identificador único para cada usuario.

Una vez configurado el perfil e implantado el código UTM en todas las páginas del sitio, podemos empezar a trabajar.

La forma de llegar al informe en cuestión es a través de las opciones de análisis que se despliegan cuando clicamos en la flecha que se encuentra a la izquierda de cada uno de los elementos:

Despliegue de opciones

En la captura anterior, se puede ver la opción disponible dentro del informe de País/Región/Ciudad.

Cabe aclarar que no todos los informes cuentan con esta funcionalidad. En concreto, sólo permiten desplegar estas opciones aquellos de tipo “Tabla” como por ejemplo: “Conversión de origen”, “Origen de referencia”, “Palabras clave”, “Ubicación geográfica”, etc.
Si clicamos desde las opciones de análisis en “Detalles del historial del usuario”, accederemos al listado de todos los identificadores únicos de usuarios vinculados al elemento seleccionado.

Por ejemplo, estamos en el informe de Ubicación geográfica, y desplegamos las opciones desde el elemento “México”. Si accedemos a los Detalles del historial del usuario, llegaremos a una ventana similar a la siguiente:

Listado ids del usuario

Si entramos al detalle de cada uno de los identificadores de usuario, obtendremos información referente a:

Detalle del usuario

¿Qué podemos hacer con todo esto?

Muchas cosas, pero nosotros vamos a centrarnos en una.

Por lo general, las empresas disponen de un sistema que integra información acerca de sus clientes (CRM), como el nombre, dirección de correo, dirección postal, etc.

Volviendo al caso de las tiendas online (E-Commerce), normalmente obtienen toda esta información gracias a que el usuario se ha registrado en el sitio web. Estos usuarios pudieron haberse registrado para comprar “algún día”, o pudieron haber comprado algún producto en un período de tiempo anterior.

Lo importante es que ya se ha registrado, pero… ¿Y si quisiéramos hacer un seguimiento más profundo de estos usuarios?

Podría interesarnos detectar si un usuario registrado navega por páginas de una categoría de productos en concreto (por ejemplo cámaras), pero no llega a comprar. O si alguno de los compradores realizó una compra hace dos meses y no ha vuelto a comprarnos nada, pero sin embargo sigue visitando el sitio web.

¿Pero cómo podemos detectar cuál es esa persona física, es decir, cuál es su nombre, dirección de correo? A través de la herramienta de analítica tenemos el identificador único, pero necesitamos hacer algo para saber quién es. Para ello, podríamos hacer lo siguiente:

Si detectamos un patrón, en el cuál el usuario ve contenidos de un cierto producto, pero no llega a comprar, podremos centrarnos en enviarle una oferta personalizada gracias a que tendremos su correo electrónico a partir del código introducido.

Con este método, únicamente tendremos información de aquellos que hicieron una compra a través de nuestro código de descuento. En caso de tener interés en obtener el detalle de todos los usuarios registrados, podríamos guardar el nombre de usuario en lugar del código del cupón (__utmSetVar).

Si se trata de un sitio web en el que sólo es necesario el registro a la hora de comprar, se podría investigar el patrón de comportamiento de los usuarios a través de lo siguiente:

Ejemplo: http://www.misitio.com?id=74635242

Una vez elegido e implantado el criterio de seguimiento para los usuarios registrados, bastará con acceder a los informes de Urchin (como se ha explicado anteriormente) y empezar a “jugar” con la información.

Os hemos dejado algunos consejos para analizar el comportamiento de vuestros usuarios y así poder actuar en base a los datos.

Ahora sólo falta que nos contéis vuestra experiencia.

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Plugin Webtrends para WordPress

Douglas Karr, de DK New Media ha desarrollado un plugin de Webtrends para WordPress. Este plugin introduce el código de Webtrends en las páginas del sitio web de forma automática, además del código nojavascript para poder realizar el seguimiento de aquellos usuarios que no tienen javascript activado en el navegador.

wordpress

Pero lo realmente funcional de este plugin, actualmente en versión beta, es que añade al Dashboard de WordPress las estadísticas del sitio web, como el número de páginas vistas, visitas, etc y el listado de las páginas más populares. Adicionalmente, se visualizan las publicaciones en Twitter, posts del blog y temas de soporte, para estar al día de las noticias de Webtrends

El elemento clave de esta funcionalidad y que hace posible obtener la información es la API de Webtrends.

Puedes ver esta información más detallada en el blog de Douglas Karr.

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Aprovechando los nuevos parámetros de URL en Google

Hace un par de meses se anunciaba en el blog oficial de Google Analytics que se va a cambiar la URL referente de la página de resultados del buscador.

Cogiendo el ejemplo del artículo, mostramos a continuación como va a ser la URL referente:

http://www.google.com/url?sa=t&source=web&ct=res&cd=7&url=http%3A%2F%2Fwww.example.com%2Fmypage.htm&ei=0SjdSa-1N5O8M_qW8dQN&rct=j&q=flowers&usg=AFQjCNHJXSUh7Vw7oubPaO3tZOzz-F-u_w&sig2=X8uCFh6IoPtnwmvGMULQfw

Entre los parámetros que se han añadido, podemos destacar:

Bien es cierto, que para diferenciar la fuente, las herramientas de analítica ya están aplicado sus propios mecanismos, por ejemplo, Webtrends utiliza el parámetro WT.srch y SiteCatalyst cid.

Es interesante detenerse en el parámetro “cd”, ya que nos permite saber en qué posición de la lista de resultados está el enlace a nuestra web, para determinar los esfuerzos que debemos hacer en SEO o en SEM.

Llevándolo a la práctica, podemos configurar un informe en nuestra herramienta de analítica, para saber en qué posición están clickando los usuarios y a través de qué keyword: En Webtrends, por ejemplo, se crearía un informe personalizado en el que crucemos la palabra de búsqueda por una segunda dimensión que esté basada en este parámetro ‘cd’.

Las métricas a aplicar en este informe podrían ser el número de búsquedas, páginas vistas en la visita y las conversiones, de esta forma podríamos determinar, que a pesar de que nuestro sitio web no esté muy bien posicionado, sí obtenemos conversiones.

Debe tenerse en cuenta, que de momento, hay pocas búsquedas en las que aparezcan estos parámetros en el referente, con lo que habrá que esperar para que nuestro informe sea lo más eficaz posible.

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