Responderemos a preguntas frecuentes como son:

• ¿Qué debo incluir?
• ¿Dónde lo debo incluir?
• ¿Puede hacerse de manera más personalizada?

Empezaremos comentando que tendremos varias formas de realizar el seguimiento de vídeos JavaScript, de manera automática, de manera manual y de la manera personalizada, que más adelante veremos el porqué de este nombre.

Lo primero que debemos hacer es incluir en nuestro código JavaScript de SiteCatalyst  “s_code.js”, el siguiente fragmento de código para activar el seguimiento de vídeos:

s.doPlugins=s_doPlugins
/*
* Module Media Configuration
*/
s.loadModule("Media");
s.Media.autoTrack=false;
s.Media.trackWhilePlaying=true;
s.Media.trackVars="";
s.Media.trackEvents="";
s.Media.trackMilestones="25,50,75,100";
s.Media.monitor = function (s,media) {
}
/************************** PLUGINS SECTION *************************/
/* You may insert any plugins you wish to use here.                 */
/********************************************************************/
/*
* Module: Media
*/
s.m_Media_c="var m=s.m_i('Media');m.cn=function(n){var m=this;return m.s.rep(m.s.rep(m.s.rep(n,\"\\n\",''),\"\\r\",''),'--**--','')};m.open=function(n,l,p,b){var m=this,i=new Object,tm=new Date,a='',"
+"x;n=m.cn(n);l=parseInt(l);if(!l)l=1;if(n&&p){if(!m.l)m.l=new Object;if(m.l[n])m.close(n);if(b&&b.id)a=b.id;for (x in m.l)if(m.l[x]&&m.l[x].a==a)m.close(m.l[x].n);i.n=n;i.l=l;i.p=m.cn(p);i.a=a;i.t=0"
+";i.ts=0;i.s=Math.floor(tm.getTime()/1000);i.lx=0;i.lt=i.s;i.lo=0;i.e='';i.to=-1;m.l[n]=i}};m.close=function(n){this.e(n,0,-1)};m.play=function(n,o){var m=this,i;i=m.e(n,1,o);i.m=new Function('var m"
+"=s_c_il['+m._in+'],i;if(m.l)...//continua

Estos módulos son proporcionados por Adobe para incluirlos en nuestro s_code.js de manera que para cada una de las formas de seguimiento podemos configurar los parámetros de una u otra forma.

Seguimiento automático

Para este tipo de seguimiento lo único que debemos hacer es ajustar el parámetro de seguimiento automático a cierto (true).

s.Media.autoTrack=true;

Además de esto, podemos configurar los hitos a alcanzar bien en porcentajes o en segundos.

s.Media.trackMilestones="25,50,75,100";//En este caso esta configurado en porcentajes, para hacerlo por segundos deberíamos usar trackSeconds

Seguimiento manual

Para este seguimiento tendremos que tener varias cosas en cuenta, lo primero será incluir en nuestra web un vídeo definido con las siguientes funciones:

//Vídeo JavaScript embebido en nuestra web
function start(){
	s.Media.open("Nombre del vídeo",Time,"Reproductor"); //Time será el tiempo de duración de nuestro video
	s.Media.play("Nombre del vídeo",0);
	}
function pause(){
	s.Media.stop("Nombre del vídeo",offset); //offset debe contener el tiempo de reproducción en segundos del video cuando se hace click.
	}
function play(){
	s.Media.play("Nombre del vídeo",offset); //offset debe contener el tiempo de reproducción en segundos del video cuando se hace click.
	}

function fin(){
	s.Media.stop("Nombre del vídeo",Time); //Time será el tiempo de duración de nuestro video
	s.Media.close("Nombre del vídeo");
	}

Por otro lado tendremos en nuestro archivo Javascript el fragmento de código que teníamos también en el modo automático para activar el seguimiento de vídeos.

s.doPlugins=s_doPlugins
/*
* Module Media Configuration
*/
s.loadModule("Media");
s.Media.autoTrack=false;
s.Media.trackWhilePlaying=true;
s.Media.trackVars="";
s.Media.trackEvents="";
s.Media.trackMilestones="25,50,75,100";
s.Media.monitor = function (s,media) {
}
/************************** PLUGINS SECTION *************************/
/* You may insert any plugins you wish to use here.                 */
/********************************************************************/
/*
* Module: Media
*/
s.m_Media_c="var m=s.m_i('Media');m.cn=function(n){var m=this;return m.s.rep(m.s.rep(m.s.rep(n,\"\\n\",''),\"\\r\",''),'--**--','')};m.open=function(n,l,p,b){var m=this,i=new Object,tm=new Date,a='',"
+"x;n=m.cn(n);l=parseInt(l);if(!l)l=1;if(n&&p){if(!m.l)m.l=new Object;if(m.l[n])m.close(n);if(b&&b.id)a=b.id;for (x in m.l)if(m.l[x]&&m.l[x].a==a)m.close(m.l[x].n);i.n=n;i.l=l;i.p=m.cn(p);i.a=a;i.t=0"
+";i.ts=0;i.s=Math.floor(tm.getTime()/1000);i.lx=0;i.lt=i.s;i.lo=0;i.e='';i.to=-1;m.l[n]=i}};m.close=function(n){this.e(n,0,-1)};m.play=function(n,o){var m=this,i;i=m.e(n,1,o);i.m=new Function('var m"
+"=s_c_il['+m._in+'],i;if(m.l)...//continua

En este caso, la función de seguimiento automático deberá tomar valor falso (false).

s.Media.autoTrack=false;

Personalización del módulo

Ahora vamos a ir un paso más allá y personalizaremos el seguimiento de nuestro vídeo, para ello debemos fijarnos en la función monitor(), que aparece vacía en los ejemplos anteriores.

s.Media.monitor = function (s,media) {
}

Dentro de esta función es donde se nos permite hacer un seguimiento personalizado, ¿Qué variables de conversión (eVars) o tráfico (props) quiero rellenar? ¿Qué eventos quiero lanzar?. Vamos a poner un pequeño ejemplo de como personalizaríamos esta función.

//Lo primero iniciaremos las variables para hacer el seguimiento del vídeo
 var tracked25=false

s.Media.monitor = function (s,media) {

	if (media.event == "OPEN") {  //Se ejecuta cuando se inicia el video.
	    s.Media.trackVars = "eVar1,events";
            s.Media.trackEvents = "event1";
            s.events="event1";
            s.eVar1 = media.name;
            s.Media.track(media.name);
	}
        if ((!tracked25) && (media.percent >= 25) { //Se ejecuta al 25% completado
            s.Media.trackVars = "eVar1,events";
            s.Media.trackEvents = "event2";
            s.events="event2"
            s.eVar1 = media.name;
            s.Media.track(media.name);
            tracked25 = true;
        }

        if (media.event == "CLOSE") { //Se ejecuta cuando se complete el video.
            s.Media.trackVars = "eVar1,events";
            s.Media.trackEvents = "event3";
            s.events="event3"
            s.eVar1 = media.name;
            s.Media.track(media.name);
            tracked25=false; //Reiniciamos la variable de control de 25% completado
	}

}
/*
 * Module: Media
 */
s.m_Media_c="var m=s.m_i('Media');m.cn=function(n){var m=this;return m.s.rep(m.s.rep(m.s.rep(n,\"\\n\",''),\"\\r\",''),'--**--','')};m.open=function(n,l,p,b){var m=this,i=new Object,tm=new Date,a='',"
+"x;n=m.cn(n);...//continua

Ahora podéis comprender el porqué de llamar a esta manera “personalizada”, como vemos en el ejemplo se rellenan y envían unas cuantas eVars, Props y Events en base al porcentaje de reproducción del vídeo. En este caso solo hemos puesto para el 25%, pero de manera similar podríamos hacer lo mismo para otros porcentajes, por ejemplo cuando se consuma al 50%, 75% o 100% de reproducción. Y recordad que no solo en base al porcentaje podemos hacerlo, si no que también indicando los segundos de reproducción (sustituyendo la función trackMilestones por trackSeconds).

Espero que os haya quedado algo más claro donde va incluido el código para el seguimiento de los vídeos JavaScript con SiteCatalyst 14.

Primero: ¿Qué es SAINT?

Para poneros en situación, SAINT, también conocido como “Clasificaciones”, es el proceso por el cual SiteCatalyst añade información adicional no recogida durante la medición a dimensiones que si se han recogido durante la medición, desentraño a continuación este galimatías:

• Podemos dar un valor contextual a los datos recogidos durante la medición cuando estos son poco comprensibles, códigos de seguimiento de campañas, identificadores de producto, identificadores de usuario, etc. que normalmente están formados por códigos alfanuméricos inteligibles y que no aportan mucho valor al analista.
• Permite agrupar varios valores bajo una misma dimensión consiguiendo un informe con la suma de las métricas que se visualizan.
• Existe la posibilidad de realizar métricas calculadas con los valores recogidos de la medición, por ejemplo click-throughs,y los nuevos datos añadidos mediante SAINT, por ejemplo coste por keyword consiguiendo así la métrica CPC en SiteCatalyst sin necesidad de programar ninguna API.
• Todas las nueva dimensiones introducidas por medio de las clasificaciones, estarán relacionadas entre si y podrán ser cruzadas durante el análisis de informes.
• A un valor de código de seguimiento de campaña de palabra clave se le puede dar la información del buscador donde se ha publicado, el nombre de la campaña a la que pertenece, el segmento al que se le ha lanzado la campaña, el coste por palabra y más datos personalizados.
• Las clasificaciones son retroactivas.

Estos informes se construyen cargando los metadatos mediante plantillas de Excel donde se indican el dato que existe en SiteCatalyst como referencia y se le añade la nueva información a continuación, se puede enviar mediante interfaz web o por un ftp configurado al uso para grandes volúmenes de información.

Volviendo al tema en cuestión:

SaintBernard, son dos herramientas, el mismo SaintBernard, que nos proporciona una interfaz usable para actualizar y gestionar grandes cantidades de información de SAINT. Mediante un buscador podremos filtrar los datos relevantes al instante y ejecutar actualizaciones con filtros y condiciones ahorrando tiempo en las clasificaciones. Permite además, conocer qué cantidad de datos están por clasificar, muy importante para localizar fallos en las clasificaciones que de otra manera llevarían horas de trabajo y más de espera en el procesamiento.

La segunda herramienta es SAINTBernard Pup, un pequeño programa de escritorio que facilita enormemente la creación de los código de seguimiento de campaña (lo hace automáticamente) y está pensado para ser usado tanto internamente en la compañía como por agencias y partners, liberando el trabajo de clasificar de la organización y dejándolo en manos de terceros.

SAINTBernard Pup además de generar los códigos de campaña y gestionar los datos de clasificación también actualiza y sube automáticamente las clasificaciones, reduciendo el tiempo entre que se lanza la campaña y esta se puede visualizar con los metadatos que queremos incluir en SiteCatalyst.

Si aun no utilizas SAINT, estas desaprovechando una de las funcionalidades más potentes de tu herramienta de medición.

Si realizas campañas, trabajas con agencias de medios y mides con SiteCatalyst, esta solución está hecha a tu medida.

¿Dudas?

Informe de métricas clave

En SiteCatalyst 15 se ha creado un nuevo informe, denominado “Métricas Clave”. A través de este informe, accesible desde el menú de navegación situado a la izquierda de la consola, se podrán añadir hasta siete métricas para poder establecer comparaciones entre todas ellas, e identificar tendencias convergentes o divergentes. Además, existe la posibilidad de normalizar la escala en la que se muestra cada una de las métricas seleccionadas.

Eventos de calendario

Los eventos de calendario en SiteCatalyst permiten añadir notas a los gráficos mostrados en la consola, para señalar eventos ocurridos en una determinada fecha y contextualizar de esta manera la información. Los informes de todas las report suites de una compañía, mostrarán los eventos de calendario que tengan lugar en el rango de fechas seleccionado. En SiteCatalyst 15, y ahora también en SiteCatalyst 14, se podrán mostrar estos eventos de calendario, para una report suite en particular, en lugar de para todas las report suites de la compañía.

Desde la pantalla de configuración de los eventos de calendario, a través de “Favoritos > Eventos de calendario”, es posible establecer si los eventos de calendario se van a mostrar en todas las report suites de la compañía, o sólo en una en particular, utilizando el siguiente enlace de la pantalla de configuración de eventos de calendario:

Marketing Channels

Anteriormente, los canales de último toque de Marketing Channels, mostraban siempre el último canal a través del cual habían accedido los usuarios al site, independientemente del tipo de fuente de tráfico que se tratara. En SiteCatalyst 15, y ahora también en SiteCatalyst 14, es posible que un determinado tipo de fuente de tráfico no sobrescriba el canal de último toque, siempre que este ya tenga algún valor. De esta forma determinadas fuentes de tráfico, como son el tráfico directo y el tráfico interno, no tienen por qué sobrescribir otras fuentes de tráfico más importantes, por el mero hecho de ocurrir más tarde.

Estas son sólo tres de las novedades que ha introducido Adobe en SiteCatalyst 15, de las cuales dos de ellas también están disponibles en SiteCatalyst 14, en base las ideas aportadas por los usuarios, a través de algunos medios como la plataforma de intercambio de ideas. En futuras entradas del blog, seguiremos comentando más novedades introducidas por Adobe, en la nueva versión de Adobe Omniture SiteCatalyst.

También es cierto que el hecho de ajustar el contenido de la web a las necesidades del visitante puede resultar ciertamente complejo en algunas ocasiones, especialmente si no se dispone de la herramienta adecuada para hacerlo, no podremos ajustar los engranajes de una locomotora con una llave Allen. Son muchas las posibilidades en cuanto a herramientas de Testing, pero si deseamos realizar tests mucho más allá que sustituir el color de un Banner con un test A/B, quizás nos interese preguntar por Adobe Test&Target.

Esta herramienta permite probar de una forma ágil diferentes diseños del Web site. De esta forma se pueden mostrar contenidos diferentes para cada visitante basados en sus intereses específicos. Por ejemplo, es posible realizar pruebas sobre imágenes, tablas, texto, colores, disposición de los elementos en pantalla o modificar los estilos mediante un css. Para ello, el código HTML de la página objetivo es modificado en tiempo de carga de tal forma que se muestran distintas versiones de la misma página dependiendo del usuario que la visita.

Al formar parte del Adobe Online Marketing Suite, Test&Target permite la integración con Adobe SiteCatalyst, de tal forma que es inmediato cruzar los datos extraídos de un determinado test con cualquier dato que recolectemos normalmente con la herramienta. De esta forma, la profundidad del test se multiplica.

Por otra parte, y en contraposición con otras herramientas como Google Website Optimizer, Test&Target posee una capacidad de auto-aprendizaje que permite ahorrar tiempo y recursos a la hora de realizar un test (especialmente para Test Multivariantes), ya que internamente trabaja con un algoritmo Taguchi que se encarga de desechar automáticamente aquellas combinaciones que resultarán menos productivas. De esta forma, ejecutamos muchas menos pruebas y obtenemos resultados concluyentes en un corto espacio de tiempo, sobre todo comparando con el tiempo que tardaría GWO u otras herramientas similares que utilizan Full Factorial.

En cuanto a posibilidades de implementación, Test&Target se desmarca totalmente del resto de herramientas al darnos la posibilidad de incluir una nueva variable en el juego: La Afinidad. La herramienta estudia al visitante y decide (siguiendo nuestras indicaciones) cual es el contenido idóneo para él. A través de la cookie, puede detectar si el visitante es más afín a una determinada sección del site o grupo de contenidos, asignándole, por ejemplo, la etiqueta “Deportista”.

Por último, merece la pena destacar la capacidad de segmentación que nos ofrece la herramienta, en el sentido en que es posible dirigir un test a casi cualquier subconjunto de visitantes: fuentes de tráfico, exploradores, tipología del visitante, geo-segmentación, afinidad…

En resumen:

Me gusta:

• Integración con SiteCatalyst
• Amplísima gama de test posibles y posibilidades de segmentación
• Afinidad
• Rapidez para obtener resultados concluyentes

Me gusta menos:

• Requiere cierto nivel de conocimiento de la herramienta para extraer todo su potencial

En futuras publicaciones, indagaremos un poco más en la herramienta, aportando nuestra experiencia personal y proponiendo algunas best-practices.

Cuando los datos no son suficientes para extraer conclusiones respecto cualquier aspecto de nuestro site, estudiar lo que nos dicen nuestros clientes o visitantes puede resultar vital para mejorar nuestro servicio. De esto trata Voice Of Customer, ¿Por qué no preguntar directamente a nuestros visitantes lo que opinan de nuestro proceso de compra?

En el mercado existen multitud de herramientas que nos permiten recoger mediante encuestas online, las sugerencias, quejas o impresiones de nuestros visitantes (también su nivel de satisfacción, como en el caso de Foresee), pero no son tantas las que nos permiten personalizar su aspecto, lanzamiento o integración con 2ª herramientas de análisis.

Adobe Survey forma parte del Adobe Online Marketing Suite y es una herramienta que nos permite crear de manera intuitiva y aspecto profesional, encuestas online integrables en nuestra página web.

Un sencillísimo interfaz nos permite diseñar las preguntas, pudiendo seleccionar entre varios formatos, como pueden ser botones de selección, un desplegable con las opciones, cajas de texto, etc. Además, podremos definir ramificaciones en nuestra encuesta dependiendo de las respuestas de los visitantes y mostrándoles aquellas preguntas más afines a sus sentimientos: no tiene sentido preguntar al visitante dónde ha tenido problemas realizando su compra, si previamente ha calificado el servicio como excelente.

Otro aspecto importante a la hora de decidir implementar una encuesta en nuestro site es la capacidad de adaptar, lo más posible, elaspecto de la encuesta al aspecto general del site o nuestra marca corporativa. Adobe Survey permite darle a la encuesta un acabado profesional ya que podremos personalizar completamente su estilo, desde la fuente o color de la misma, hasta el fondo, logo, o posición y tamaño de la ventana de la encuesta. A nadie le apetece completar una encuesta que a primera vista parece aburrida, así que como los buenos platos, ha de entrar por los ojos, ya que estamos pidiendo a alguien que nos regale unos segundos de su vida.

Por otra parte, con Adobe Survey podremos seleccionar el momento exacto en el que queremos que sea lanzada la encuesta sin añadir ni una sola línea de código a nuestra web, logrando la máxima objetividad en los resultados al enfocar nuestras preguntas al bloque de contenidos más adecuado. Existen multitud de variantes en cuanto a disparadores de la encuesta, pudiendo lanzar ésta al inicio o final de cada visita a nuestro site o escoger el punto exacto de la visita en el que debería lanzarse. Esto es posible ya que podremos seleccionar URLs como disparadores o utilizarlasvariables propias de SiteCatalyst para este fin; es decir, podríamos lanzar la encuesta en el mismo momento en que se pulsa un botón que tiene asociado un evento personalizado o incluso cuando una variable que clasifique al visitante por estados de ánimo tome el valor “descontento”.

Siguiendo con el ejemplo del proceso de compra, podríamos lanzar una encuesta llamada “Abandono Compra” justo cuando un visitante abandona el proceso, capturando de primera mano las impresiones del visitante. Lo que para nosotros antes era un 30% de caídas en el paso dos del funnel de contratación sin explicación clara, ahora podría ser un interfaz demasiado complicado que es necesario modificar.

Además del entorno de “Reporting” propio de la herramienta, que nos permite conocer los resultados de la encuesta o el ratio de cumplimentaciones de la misma, nos ofrece la posibilidad de integrar la herramienta con Adobe SiteCatalyst, permitiéndonos visualizarestos informes dentro de la propia herramienta. Es más, esta integración nos permite realizar cruces entre los datos obtenidos de la encuesta y cualquier otro de SiteCatalyst, con lo que podríamos saber, entre otras cosas, los productos más populares entre aquellas personas que nos han dado una buena “puntuación” en la encuesta.

Resumiendo:

• Me gusta:
  • Personalización corporativa
  • Variedad de disparadores
  • Sencillez del interfaz
  • Implementación sencilla
• No me gusta:
  • Si el disparador es una salida de una página, la encuesta se lanza como Pop-Up. Han de ser aceptados por el usuario. Además, este tipo de encuestas no están soportadas en Google Chrome.

Merece la pena probarlo. Puedes obtener una cuenta o evaluación en MVConsultoría.

Al elenco de productos con los que ya contábamos para medir cobertura de marca o campañas en medios sociales (con Radian6 fuertemente posicionado en el sector corporativo y en el escritorio de algunos compañeros) se suma ahora una solución que promete hacer ruido: Adobe SocialAnalytics.

¿Qué te aporta?

Estas son las funcionalidades más destacadas del nuevo producto:

• Capacidad de vincular conversaciones a ingresos en tiempo real
• Monetización del engagement en medios sociales: permitiendo la segmentación de las personas más influyentes y la acción consiguiente de intervención y mejora
• Vínculo entre acciones/eventos en la web y actores/usuarios/sentimiento más allá de ella
• Puerta abierta a la toma de decisiones basada en la comunidad de influencia.

Este nuevo producto formará parte del Omniture Online Marketing Suite en que ya se integran el flamante nuevo SiteCatalyst v.15 (actualizo y amplío con referencia al nuevo post de Adam Greco al respecto), Test & Target (con un nivel de integración igualmente mejorado) o Discover.

Aquí tenéis la literatura más interesante al respecto producida hasta la fecha (es decir, esta madrugada):

• Análisis de John Lovett
• Nota de prensa oficial
• Blog de Adobe Omniture.

Estamos ansiosos de escribir nuestro primer post con el producto a la vista!. Entre tanto, pásate por el CTMAD de la semana que viene para hablar sobre métricas de Social Media.

Cualquier analista que vea este embudo de conversión se dará cuenta de que hay un paso en el que un dato no encaja. El paso Checkouts indica un 120.1% de efectividad. ¿Extraño verdad?. Lo primero que nos preguntamos es, ¿está mal el dato?, ¿han etiquetado mal el código?,  no, en realidad no ocurre nada de esto, vemos por qué:

El comportamiento por defecto de Sitecatalyst es contabilizar cada evento tantas veces como es invocado en el código, es decir, que el evento es contabilizado por cada carga de página y recargas posteriores. ¿A qué ya os estáis dando cuenta de lo que puede estar pasando? Sí, lo que ocurre es que en ese paso de proceso, la página se recarga (indagando descubrimos que hay un formulario que se válida para poder acceder al siguiente paso) y por eso hay contabilizados más eventos de los que parecería correcto en un embudo.

Este etiquetado y configuración de eventos por defecto, es útil a la hora de medir el rendimiento de aquellas páginas donde sabemos que no habrá recarga, o que no se contabilizarán más una vez,  pero en el caso de los procesos de e-commerce o contratación de servicios puede convertirse en un dolor de cabeza el momento en que tenemos que analizar el embudo de conversión.

Solución: Recurrir a la serializacion de eventos.

La serialización es el proceso por el cual se eliminan los eventos duplicados, bien por la recarga de página o porque el usuario guarde la misma (bastante común en los pasos finales del proceso donde se le dan los datos de confirmación de compra o contratación), para luego visualizarla en su equipo.

Existen dos maneras de serializar eventos, por identificador único y por visita.

Serializando por identificador único.

Este método se implementa a nivel de código añadiendo al evento un dato adicional, el identificador único.

Pongamos un ejemplo en el cual se le pide a nuestros usuarios logados en nuestro site que complete un cuestionario, usaremos como identificador, la ID del visitante:

s.events="event1:VisitorXX";

Al serializar de esta manera conseguimos que sólo se lance una vez el evento por cada visitante, evitando las siguientes problemáticas:

Nuestro primer usuario comienza la encuesta de 5 pasos , por la mañana, antes de salir a tomar el café, pero abandona en el paso 3. El usuario vuelve la misma noche al site y completa la encuesta. Su embudo de conversión sería completo, contabilizando un evento por paso aunque hubiera repetido los 3 primeros.

Un segundo usuario intenta realizar la encuesta pero en el paso 3 ocurre un error en su conexión a internet (o  la página web produce un error de servidor). El usuario recarga  la página 10 minutos después y puede continuar con la encuesta, terminándola. Su embudo de conversión completo contabilizaría un evento por página.

Por último, nuestro tercer usuario es muy indeciso y va del paso 3 al paso 2, avanza y retrocede en la encuesta varias veces. Con esta serialización solamente contabilizamos 1 visualización de las múltiples que hace.

Con esto, centramos nuestros esfuerzos de medición en conocer la completitud del proceso y no tenemos distorsión por la recarga de páginas.

Serializando por visita.

Este método de serialización hace que los eventos configurados de esta manera sólo se contabilicen una vez  por visita, además facilita su puesta en funcionamiento, no siendo necesario realizar ningún etiquetado específico y además su activación se hace a nivel de configuración de herramienta.

Para finalizar os un embudo de conversión serializado por visita para que veáis la diferencia. ¿Éste ya tiene un poco más de sentido verdad?

Espero que la serialización de eventos os sirva para obtener datos más descriptivos en vuestros procesos de conversión.

Para detectar las impresiones de los elementos creativos de nuestro site enviaremos un evento que indique que se ha llevado a cabo una de estas impresiones, junto con la variable s.products con el identificador del elemento creativo que hubiera sido mostrado. Para ello, añadiremos el siguiente fragmento código JavaScript en el evento HTML onLoad de los elementos creativos, que se encargará de enviar de manera asíncrona esta información, en el momento en que se carguen los elementos. Además, es recomendable categorizar cada elemento creativo en la variable s.products, con el fin de obtener informes más precisos en la consola de Adobe Omniture SiteCatalyst:

s=s_gi("report_suite");
s.linkTrackVars="events,products";
s.linkTrackEvents="event23";
s.events="event23";
s.products="cat_banner1;id_banner1";
s.tl(this,"o","impresion elemento");

Para detectar los clicks de los visitantes del site sobre los elementos creativos, será necesario añadir el siguiente fragmento de código JavaScript en el evento HTML onClick de los elementos creativos, para que envíe de manera asíncrona un evento que indique que se ha producido un click, la variable s.products con el identificador y la categoría del elemento creativo sobre el que se hubiera hecho click, y una variable de conversión con el identificador del elemento creativo, que nos permitirá vincular este elemento con otros eventos SiteCatalyst que se pudieran enviar posteriormente:

s=s_gi("report_suite");
s.linkTrackVars="events,products,eVar5";
s.eVar5="id_banner1";
s.linkTrackEvents="event22";
s.events="event22";
s.products="cat_banner1;id_banner1";
s.tl(this,"o","click elemento");

Además del número de impresiones y del número de clicks realizados, también podremos crear una métrica calculada que nos proporcione el porcentaje de clicks llevados a cabo con respecto al número de impresiones, utilizando las dos métricas anteriores. En la siguiente figura se observa uno de los informes que se puede llegar a obtener si utilizamos este método, accediendo al menú productos de la consola de Adobe Omniture SiteCatalyst, que incluye las tres métricas descritas anteriormente.

Cabe destacar que utilizando este método, las llamadas realizadas a los servidores de Adobe Omniture pueden llegar a multiplicarse de manera significativa, ya que cada vez que se muestre un elemento creativo o se haga un click sobre él, también se llevará a cabo una de estas llamadas. Además, esta solución sólo es válida, en principio, para las campañas internas de nuestro site, ya que es necesario incluir el fichero “s_code.js” correspondiente en cada una de las páginas que contienen elementos creativos, para que los datos se envíen correctamente, y además se deben añadir necesariamente los fragmentos de código JavaScript anteriores a dichos elementos, en los eventos HTML correspondientes.

En algunas ocasiones, en la extracción de datos con Adobe SiteCatalyst (herramienta principal de analítica web de Adobe), es probable que existan ciertas limitaciones si lo que en realidad se pretende es aplicar dichos datos a una porción específica de entre todos los usuarios que interactúan con el “sitio web” que se está midiendo. La opción que nos proporciona de cruzar tan sólo dos variables (en aras de segmentar la información a analizar) puede   no ser suficiente cuando los usuarios sobre los que se desea conseguir datos se encuentran en niveles más profundos dentro de la jerarquía definida para la organización (no es el caso de Adobe Discover, donde la correlación de variables es ilimitada, pudiendo realizar todo tipo de combinaciones).

Cuando lo que se desea extraer requiere de las condiciones mencionadas antes, existe una herramienta dentro de la Suite de Adobe denominada Data Warehouse que puede hacer más sencilla la tarea. Permite segmentar mediante filtrado (tanto como la imaginación nos permita) cualquier variable (de tráfico o de conversión) para reducir el campo de recopilación de datos, y sobre él aplicarle cualquier tipo de métrica requerida. Además, es posible cruzar varias variables aplicadas a la porción de tráfico que se ha restringido, sin estar reducido únicamente a dos variables como en SiteCatalyst. De esta forma es posible configurar el informe que se obtendrá, observando su estructura final a medida que se incluyen o se retiran métricas.

Los resultados son enviados en un plazo de 24 a 72 horas a la dirección de correo electrónico que se le haya asignado a la petición y en formato CSV (para poder ser utilizado por cualquier procesador de hojas de cálculo). Así mismo, también permite programar el envío automático cada mes o cada año y de esa manera no tener que configurarlo de forma manual cada vez que precisemos de la información. La diferencia de tiempo de llegada radica en la complejidad de los datos que se están recopilando, que la aplicación previamente deberá procesar para adaptar el contenido a lo que se ha solicitado. Además, se dispone de un Request Manager dónde existe un historial en el que se puede consultar el estado de las peticiones hechas anteriormente.

Este complemento para la extracción de datos, aunque es totalmente complementario a SiteCatalyst, requiere de un desembolso adicional si se quiere utilizar, por lo que si la tienes contratada merece la pena dedicarle un tiempo para poder sacarle el máximo partido.

Se podría decir que nos encontramos ante una herramienta que se encuentra en un paso intermedio entre SiteCatalyst y Discover (siendo esta última la aplicación de análisis más potente de la suite de Adobe). Sin embargo, las diferentes formas de segmentar los datos para elaborar informes más precisos, que nos guiarán en la toma de decisiones dentro de la empresa, hacen que el Data Warehouse sea el complemento idóneo para aquellos que desean avanzar un paso más en la extracción de datos, sin restringirse a las posibilidades ofrecidas en SiteCatalyst.

¿Qué es Discover?

Discover es uno de los productos incluidos dentro de la Adobe Online Marketing Suite (con tecnología Omniture, ya sabéis ). Esta herramienta es el complemento ideal para SiteCatalyst, ya que permite explotar al máximo la información recopilada de nuestro sitio web, a través de un avanzado entorno de análisis.

Cuando SiteCatalyst no es capaz de dar respuesta a alguna de las inquietudes acerca de nuestro sitio web, Discover nos da la oportunidad de tratar de resolverlas haciendo uso de sus “casi infinitas” posibilidades.

Puntos fuertes de Discover

De entre  las principales ventajas que nos ofrece este producto, destacaría por encima de todas dos que la describen a la perfección:  capacidades de segmentación y el análisis multidimensional.

Discover nos permite una segmentación ilimitada, y lo que es aún mejor, en tiempo real. En este caso, no es necesario elegir entre tiempo de respuesta y nivel de detalle, pues es posible disponer de ambos. Esta herramienta nos permite crear segmentos de tráfico “al gusto”, y aplicarlos a cualquier informe, para poner de manifiesto el efecto del segmento en los indicadores clave de rendimiento (KPIs) definidos para el sitio, las rutas a través del mismo o la conversión.

Además de la segmentación, otra de las grandes ventajas de esta herramienta, como se adelantaba, es el análisis multidimensional. Mientras que SiteCatalyst presenta limitaciones en cuanto a las métricas y dimensiones que se pueden incluir en los informes, el número de checkpoints que se pueden aplicar en un fallout, las subrelaciones entre informes, etc… Discover las elimina, permitiendo así analizar los datos desde perspectivas de micro y macro nivel, para ver el impacto sobre las métricas objetivo definidas en cada caso.

Por otra parte, Discover cuenta con una interfaz sencilla e intuitiva, donde los grupos de informes están organizados de forma similar a SiteCatalyst, pero agregando mayor capacidad para “profundizar” en los datos. El área de trabajo destinada a albergar los informes permite visualizar múltiples reportes en una misma área, pudiendo aplicarse segmentos y métricas diferentes sobre ella.

Algunos de los informes con los que cuenta esta herramienta son sorprendentes, como por ejemplo: el informe de flujo de páginas, donde se puede ver la rutas seguidas por los visitantes de principio a fin, o el grupo de enfoque virtual, en el que se simula mediante un vídeo una de las visitas al sitio web, mostrando las páginas visitadas, tiempo invertido en cada una y un todas aquellas métricas recogidas en la visita. Y como olvidar el informe análisis de sitio, quizá uno de los más llamativos, en el que mediante gráficos 3D y animaciones, nos puede mostrar por ejemplo cómo se distribuye el flujo de visitantes entre páginas, de una manera muy visual.

Puntos débiles de Discover

Es difícil encontrar algún defecto a esta herramienta, pero enlazando con el post anterior, en el que se trataba el tema la automatización de informes, algo que se echa en falta en Discover, es la posibilidad de poder extraer los datos que nos arroja la consola de informes mediante Excel Client, y de esta manera ahorrar tiempo y recursos. Aunque si es posible guardar las áreas de trabajo con los informes definidos en proyectos, para luego ser recuperados en futuras sesiones de trabajo.

Resumiendo, Discover se trata de una herramienta capaz de proporcionar análisis más profundos, además de auténtica segmentación, permitiendo así tomar decisiones precisas y oportunas, con el fin de mejorar los contenidos, campañas, conversión…

Si ya dispones de Adobe SiteCatalyst, puede que Discover sea la respuesta a alguna de tus preguntas pendientes de resolver… ya sabes, si necesitas segmentación avanzada o análisis con múltiples dimensiones y métricas… has dado en el clavo!