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.

Tras el estudio de estos informes por parte del analista, puede suceder que los resultados no sean siempre los esperados, haya defectos en los datos, o se encuentren incidencias con algún informe específico. En el caso que el código sea correcto y el snippet esté funcionando con el comportamiento esperado, estos datos proporcionan información para optimizar la detección de una disfunción o carencia en el sitio web.

En caso contrario, sobre todo en la fase de implantación de la herramienta de analítica, es probable que el código tenga defectos y sea necesario realizar depuraciones para asegurar que el etiquetado se ha realizado correctamente. Para ello, se van a indicar a continuación las herramientas de validación más populares usadas en analítica web.

Como Addons del navegador firefox se pueden encontrar las siguientes herramientas:

WASP, acrónimo de “Web Analytics Solution Profiler/Debugger” es un complemento de analítica web muy popular, dado que puede reconocer las herramientas más conocidas como SiteCatalyst, Webtrends, Google Analytics, etc.

Este complemento dispone de una versión gratuita, adecuada para una analítica parcial y pruebas ocasionales. Para un análisis más profundo y completo, recomendamos la versión Pro, la cual dispone en añadido de la funcionalidad “crawling wizard” que automatiza la validación en la búsqueda de incidencias de etiquetado.

Otra opción disponible como complemento de firefox es HttpFox, una herramienta gratuita que muestra todas las peticiones y respuestas de las cabeceras, parámetros, cookies, etc. Este addon requiere un nivel más avanzado en código informático que el WASP, dado que para localizar el código de analítica, o variables específicas del mismo, debe filtrarse toda la información identificada tras la carga de la página.

Otro complemento, seguramente más conocido por los usuarios más técnicos, es Firebug. También para perfiles más avanzados en código informático, muestra cada uno de los elementos que componen un sitio web, desde lo visible (acción de los botones, banners, etc.), hasta los códigos en javascript que alimentan los datos de análisis.

Exclusivo para SiteCatalyst, y similar al Wasp, puede descargarse de forma gratuita el complemento WATS (Web Analytics Testing Solution).

Hay una alternativa exclusiva para SiteCatalyst que puede operar en cualquier navegador, se trata de Digital Pulse Debugger. La instalación es muy sencilla, pues se trata de un código javascript que debe guardarse como landing de un marcador. En cualquier página de nuestro sitio web, puede accederse a la información de los datos enviados pulsando sobre dicho marcador. En un popup se mostrarán todas las variables enviadas de SiteCatalyst.

Si tienes implementado Google Analytics, encontrarás para el navegador Chrome diferentes extensiones útiles para validar el código, como Speed Tracer, idónea para optimizar sitios web, o Google Analytics Debugger, aplicación que puede avisar de cualquier incidencia detectada en el código de seguimiento.

El abanico es amplio y diverso para que elijas cual va a ser la herramienta de validación que permita optimizar el análisis de tu sitio web. Si con estas aplicaciones no puedes encontrar aquello que buscas, siempre tendrás a mano el código fuente con el comando Ctrl+U

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.

SiteCatalyst 15 incorpora grandes diferencias en el almacenamiento, procesamiento y reporting de los datos.  La versión 14 se basaba en el pre-procesado de los datos, categorizándolo y asignándolo en diferentes almacenes estancos para generar unos informes pre-definidos.

En Sitecatalyst 15, esto cambia, El dato se almacena en bruto, lo que en principio nos haría pensar que el reporting será más lento, pero no es así, veamos los motivos:

• Se ha preparado una nueva metodología de procesamiento masiva en paralelo para obtener informes en menor tiempo que en SiteCatalyst 14, además…
• Aparece la posibilidad de ¡segmentación! al almacenar el dato en bruto.
• A partir de ahora páginas vistas, visitas y visitantes únicos estarán disponibles en todos los informes por defecto. Cheers!
• Todas las variables estarán relacionadas entre si, por lo que no estaremos limitados a 3 o 4 variables desglosables. ¡Más detalle en los datos!

Ésto es sólo una parte, vamos con más novedades:

Para aquellos que usáis clasificaciones debéis saber que a partir de la versión 15 ya no se duplicarán las visitas y visitantes. A continuación explicado con un ejemplo:

Para una clasificación de videos en categorías, dos videos que hayan sido visualizados por la misma visita, en la versión 14 al visualizar el informe por categorías nos ofrecerá 2 visitas, en la nueva versión nos mostrará sólo 1 visita.

El mismo caso se da en las variables de conversión (eVars) asignadas para comercio, ya no se duplicará la métrica orders en los informes de conversión de una variable que tomen el mismo valor en la adquisición de dos productos durante una compra.

Podremos ver un mayor detalle en el informe del tiempo que pasan nuestros visitantes en el sitio. Si antes se calculaba redondeando el valor del tiempo entre los diferentes valores predefinidos, ahora Sitecatalyst 15 trabaja con datos exactos y sí alguien está  3’15’’ en nuestro site, eso nos mostrará la herramienta.

Como podéis ver, este nuevo modelo de datos da como resultado informes más precisos y con mayores características, y es por esto que hay que prestar especial cuidado en las comparaciones con los informes que extraemos desde Sitecatalyst 14.

Cambio de plataforma

Los principales cambios vienen impulsados por el cambio de plataforma de análisis con la que Omniture trata los datos de forma interna. La nueva plataforma permite, como plato fuerte, la segmentación en tiempo real. Esto significa que podremos aplicar los segmentos predefinidos que acompañarán a la herramienta o nuestros propios segmentos personalizados sobre cualquier informe, que se crearán con una interfaz muy similiar a la ya utilizada para Discover o Data Warehouse.  La nueva plataforma permitirá además disponer de más métricas en más informes o la deduplicación de métricas clave como visitantes únicos, visitas u orders en informes clasificados.

En cuanto a las variables, se añade la funcionalidad de full-subrelations para todas las variables de conversión por defecto, esto es, todas las variables se podrán cruzar con otras aunque en SiteCatalyst esto se restringirá a desgloses de un nivel.

En la parte negativa, el cambio de plataforma implica que no se podrán aplicar todas estas nuevas funcionalidades a los datos recogidos con la versión 14. En cuanto una cuenta haga el upgrade de versión (un proceso que será escalonado y monitorizado) comenzará a recopilar datos en la nueva plataforma y podrá utilizar funcionalidades como la segmentación en tiempo real sobre los nuevos datos. Los datos históricos se podrán seguir consultando, pero no será posible aplicar sobre ellos la segmentación o el desglose de variables.

Existen otras muchas funcionalidades en esta nueva versión que junto a las ya comentadas desarrollaremos en los próximos días:

• Mejoras en los dashboards, convirtiéndose ahora en interactivos.
• Processing rules, tecnología que facilitará la recopilación de datos permitiendo aplicar reglas sobre la información recogida.
• List variables, que permitirán recopilar información en forma de listados
• Nueva aplicación para iPad.
• Más facilidades para la integración de datos.
• Mejoras en la medición y reporting de video.

¡Estad atentos al blog!

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.

La medición de aplicaciones móviles

Para nadie es desconocido el aumento significativo que han tenido los móviles inteligentes, los actualmente conocidos como smartphones, con una potencia y capacidades dignas de un ordenador (permitidme la exageración) que han llegado de la mano de conectividad a Internet a precios asequibles, lo que permite que cualquier individuo en cualquier momento puede acceder a los contenidos que distribuyen las organizaciones.

La información

A estos contenidos se puede acceder a través de páginas web especificas para móviles o por medio de aplicaciones, que no son otra cosa que programas específicos para estos smartphones que por su ejecución en el dispositivo del usuario pueden mostrar la información de una manera más rápida y cómoda que a través de la web, además de ofrecer más posibilidades.

Para quien distribuye esos contenidos existe la posibilidad de recoger datos del usuario que a día de hoy son inalcanzables en el entorno web:

• Tiempo de uso del dispositivo.
• Otras aplicaciones instaladas en sus terminales (gustos y aficiones).
• Posición geográfica.
• Sitios de Navegación.
• Uso del dispositivo

Y transformar estos datos a métricas y dimensiones:

Marketing Análisis: Campañas, Referentes, Add publicitarios, Beneficio y comisiones del Market o App Store total y por descarga, Beneficio neto, Emplazamiento geográfico.

Análisis Técnico: Dispositivo, Compañías de telecomunicaciones, Idiomas, Versión de SO, Orientación y Tamaño de pantalla.

Análisis de Uso: Descargas, Trial vs Premium, Latencia de Upgrade, Nuevos usuarios por día, Uso de la aplicación.

El estado del mercado

El crecimiento que está experimentando el mercado de aplicaciones es realmente espectacular en las plataformas iOS de Apple (iPhone y iPad), Android (teléfonos y tablets) y Windows Phone, destacando este último con respecto al año pasado por su reciente aparición.

En el siguiente gráfico se muestra la distribución del desarrollo de aplicaciones en base al Sistema Operativo, en comparación con el año en curso y la previsión para 2011, con un fuerte incremento del desarrollo en aplicaciones de Android y Windows Phone 7.

Empieza a ser por tanto, una necesidad para las organizaciones, tener una aplicación móvil a través de la cual distribuir sus contenidos.

Recuerdan esa frase de “si no estás en internet, no existes…” pues ya es aplicable a los móviles y sus aplicaciones.

El ROI

Mirando el entorno desde la perspectiva del ROI, los desarrolladores de estas aplicaciones se pueden beneficiar de dos formas, ofreciendo a los usuarios descarga mediante pago o por medio de  la introducción de publicidad  de terceros en sus aplicaciones. Las organizaciones de distribución de contenidos obtienen otros beneficios no cuantificables de forma monetaria (a corto plazo) como el “engagement” pero igualmente podemos considerarlo ROI. Sea cual sea el método de rentabilizar la aplicación, parece que una medición del número de descargas, la fuente de la misma, la relación entre descargas de aplicaciones en modo “Trial” (de prueba) con respecto a los “Upgrades” a las versiones “Premium” o el hábito de uso de la herramienta en cuestiones de usabilidad son datos de gran relevancia para el proveedor de la aplicación.

La medición de aplicaciones difiere en parte de la medición web, ya que dejan de existir las páginas como las conocemos para empezar a medir las pantallas que el usuario visualiza (un disco que escucha, un nivel de un juego o una pantalla de noticias de última hora), usar una u otra opción dentro de la aplicación (play/pause en un reproductor de música o personalizar alguna característica) tendrían la consideración de eventos, por último el referente de descarga de la aplicación sería como en analítica web conocemos a con las fuentes de tráfico de conversiones.

La medición

Las herramientas de analítica como Google Analytics y Adobe Omniture (entre otras) ya han dado el paso para la medición de estas aplicaciones ofreciendo huellas para cada sistema operativo y utilizando sus entornos de análisis para estudiar la información recogida, existen además herramientas más especificas como Mobclix o Mobilitix que se centran solamente en la medición móvil pero que ofrecen las mismas posibilidades que las ya conocidas herramientas de analítica web. Además, en ambos casos, las API para la integración de datos facilitan el manejo para la posterior interpretación de la información.

Sea cual sea la herramienta escogida o el mercado de aplicaciones donde nos movamos, ahora tenemos la posibilidad de medir el uso que los usuarios dan a sus smartphones y a nuestras aplicaciones.

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.

Resulta obvio que a la hora de elaborar un informe debemos tener en cuenta la forma en que presentamos los indicadores más relevantes (KPIs). Estos valores, definidos previamente mediante un estudio de las necesidades de la organización, definirán los avances o retrocesos que sufre debido a los continuos cambios a los que está sometida. Aunque cada analista sigue su propia línea de trabajo, la inmensa mayoría coincide en que la aplicación más extendida para de reportar informes de datos calculados es la comúnmente conocida como “Hoja de cálculo”.

Las hojas de cálculo aportan la facilidad de realizar inmensas combinaciones con datos numéricos, permitiendo el cálculo de cualquier fórmula que se nos pueda ocurrir. De esta manera se podría obtener cualquier KPI que dependa de otras métricas mediante la fórmula precisa, y presentar el resultado por ejemplo como un porcentaje. Si alguna de las iniciales fuera modificada, se actualizaría automáticamente la métrica final.

En la creación de un informe, los valores que se deben entregar puede que no se encuentren relacionados entre sí. La búsqueda manual de estos datos en la herramienta de analítica web utilizada puede resultar tediosa e incluso empeorar en función de la herramienta utilizada y de la complejidad de las métricas que se pretenden informar. Es aquí donde entra en juego la automatización de informes.

En este marco, y dejando por ahora de lado más sofisticadas herramientas específicas de Reporting, conviene destacar el ExcelClient de Adobe/Omniture SiteCatalyst para Microsoft Excel que permite la extracción automática de datos que la herramienta está recogiendo, pudiendo configurar una gran cantidad de opciones.

Estas son las funciones que permite este “plugin” en la creación de informes:

• Elección de Report Suite

• Correlación de diferentes segmentos de datos y extracción de los que resultan de interés

• Posibilidad de escoger el rango de tiempo requerido, pudiendo adaptarlo al último día, último mes, último año…
  • Permitiendo selección de granularidad a la hora de extraer los datos

• Actualización de datos con un “ click ”

• Posibilidad de subir, observar y descargar en Adobe/Omniture SiteCatalyst los informes que se han elaborado.

También hay que destacar que no debe existir una despreocupación total a la hora de renovar los informes. La aplicación aún contiene ciertas funcionalidades pendientes de revisión, como por ejemplo el orden de las filas en algunos casos, que deberán ser mejorados en actualizaciones posteriores. Aún así, el tiempo que se puede recortar en la elaboración de un informe hace que el potencial de la aplicación ya sea lo suficiente como para integrarlo en nuestra organización.

¿Te animas a integrarlo tú también?