Según Google…

Unique Visitors represents the number of unduplicated (counted only once) visitors to your website over the course of a specified time period. A Unique Visitor is determined using cookies.

Según Adobe…

The number of unique people that access your site within a given time period. Visitors are not exclusively reliant on cookies. Non-cookie visitors are determined using a combination between IP address and user agent.

Sólo con un par de ejemplos ya nos damos cuenta que estamos delante de una métrica compleja, con un nombre feo y a la merced de la interpretación (y tecnología) de cada herramienta, por lo que me asalta una pregunta muy clara: ¿debe ser el usuario único el gran “dominador” del mercado online? ¿Es realmente una buena métrica o quizá una adaptación a lo que tradicionalmente se nos ha vendido en otros medios?

Me pregunto todo esto cuando veo avanzar sin piedad y rotundo éxito a nuevas plataformas, dispositivos móviles y contenidos multimedia que no ayudan precisamente a dar credibilidad a esos números. ¿Sabíais que Google Analytics se pega unos líos de cuidado con las cookies cuando queremos medir vídeos? ¿Conocéis que cada dispositivo/navegador tiene sus propias colecciones de cookies? ¿Hasta que punto nos obsesiona un numero altamente adulterado? Esto ya sin entrar en las disputas de si debemos medir el usuario de forma diaria o mensual (cada tipo de publicación tiene sus preferencias, centrándonos en el mercado publicitario).

¿Usuario único?

De modo que tenemos una métrica/número/cosa llamada “usuario único” y en realidad si utilizo mi portátil por la mañana y mi iphone por la tarde para leer las noticias de La Vanguardia, Ara o El País, resulta que dejo de ser único…

Y por otro lado ese misterioso número llamado “usuario único” también puede incluir usuarios “fantasma”, por una deficiente tecnología basada en cookies que puede dar duplicados para aquellos que consumen vídeos o contabilizar a robots. Aquí ya no tenemos ni a usuarios.

Quizá el problema de la métrica sólo sea por culpa del nombre que tiene, o quizá en la tecnología que utiliza o simplemente en su propia definición. Al final, el número absoluto es de escasa utilidad y nos fijamos en la tendencia que tiene. Si me creo que tengo X millones de usuarios únicos al mes, trataré de observar si crezco en audiencia o si capto usuario nuevo o no. Por contra, si lo que quiero es compararme con otros y ver mi situación en el mercado, tiraré de paneles o idealmente de medición híbirda (site-centric + web-centric) teniendo en cuenta que estoy haciendo aproximaciones estadísticas.

Escribo estas líneas pensando en todos los HiPPOs y aquellos jefes totalmente obsesionados con el número de personas que visitan sus negocios. Recordad que el indicador que tenéis entre manos es complejo, frágil en muchos escenarios, probablemente diferente según el software de analítica web que utilicéis y totalmente diferente según la metodología utilizada.

El Usuario Único: ni usuario, ni único is a post from: WebAnalytics.es

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Otra novedad de Google Analytics se hizo disponible para todos 1 mes después del lanzamiento de la nueva versión. Hablo del informe de velocidad del sitio web. Creo que algunos de vosotros ya la habéis probado. Para los demás sería interesante el artículo “Site Speed, now even easier to access” por Nir Tzemah de Google Analytics Team.

Ahora, si me acompañáis a la analítica web del mundo deportivo, o, bien, si ya sois analistas, pero veis difícil explicar la importancia y los matices del análisis a vuestros directores, colegas o amigos, os propongo un buen paralelismo entre la analítica y optimización web con el mundo del fútbol. Daniel Rodríguez en su artículo ¿Por qué los analistas web tenemos que ver más fútbol? compara el papel de cada jugador de fútbol en la senda al gol con cada elemento web que interviene en una conversión.

¡Buen fin de semana!

Para un analista web: “Impossible is nothing” is a post from: WebAnalytics.es

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Seguimos con Google Analytics y ahora intentaremos entender mejor el funcionamiento de esta herramienta para la medición de la captación de tráfico. Oriol Farré en su artículo “Entendiendo la cookie de campaña (utmz)” nos cuenta para qué sirve dicha cookie, como se escriben y se sobre escriben los datos de las visitas y como podemos personalizar esa cookie según nuestras necesidades de análisis. El artículo también contiene un “case study” sobre el problema provocado por esta cookie y como lo ha solucionado de manera interna WebAnalytics.es.

Hoy es un día de “case studies”, así que, seguiremos con otro. Esta vez, relacionado con QR code. El artículo “QR codes: more than just code” por Pauline de Robert Hautequere cuenta el ejemplo del uso de un QR code algo diferente. Nadie ha dicho, que los QR codes deban ser siempre en blanco y negro. Precisamente, los creadores de la campaña publicitaria de una exposición en el museo “Victoria & Albert Museum” en Londres han decidido estilizar el QR code a un robot marrón (relacionado con el tema de la exposición). Aunque, a la hora de creación de las campañas, que emplean los QR codes, no debemos olvidarnos de otro tipo de detalles, como, por ejemplo, optimizar nuestra web para los dispositivos móviles (que ha pasado en este caso). Si pasamos por alto estos “detalles” no obtendremos el rendimiento deseado.

¡Buen fin de semana y vacaciones para aquellos, que van a aprovechar el puente!

Case study-ing Google Analytics is a post from: WebAnalytics.es

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Fue a raíz del Conversion Thursday Barcelona sobre “Cómo aprender marketing online” donde se planteó la importancia de tener conocimientos de marketing “tradicional” para ser un buen analista web. Creo que finalmente ya he encontrado el modo de plantear una significativa y real relación.

Los que nos dedicamos a esto de la analítica web, o los que sabéis de qué estamos hablando, cuando navegamos por internet somos conscientes de que nuestro comportamiento está siendo medido para posteriormente ser analizado (en el mejor de los casos).

Sin embargo, cuando paseamos por centros comerciales, no somos conscientes (o al menos yo no lo era) de que las tiendas o cadenas (con directivos de marketing o de negocio más inteligentes, por cierto) están midiendo también nuestro comportamiento. Y no me refiero a las cámaras de seguridad, que como su nombre indica están para prevenir los robos, sino a una serie de lectores o contadores que miden por ejemplo el número de clientes potenciales que pasan cada día por delante de las tiendas, cuántos se paran delante del escaparate, cuántos entran etc.

 La peli Minority Report ya empezaba a anunciar el estudio del comportamiento del shopper. 

Estas tecnologías de conteo en el entorno offline tienen un nombre: Retail Intelligence, que se define como el conjunto de herramientas y aplicaciones enfocadas a la creación y gestión del conocimiento generado en las operaciones de una empresa de retail.

Concretamente en España hay empresas que se dedican a ello, como es el caso de T-Cuento, que recopila datos (parámetros de comportamiento de los flujos del shopper) a partir de los cuales sus clientes pueden gestionar mejor sus estrategias. Trabaja para clientes como Danone, Vodafone u Orange. 

En el caso de un e-commerce, lo tenemos clarísimo, los clientes potenciales son las visitas que entran por distinto canales a la web (tráfico directo, buscadores, publicidad etc) de las que analizamos indicadores como ratio de conversión, ratios de abandono, tiempo de permanencia en página etc.  Pero ¿qué podemos medir en el entorno offline? La respuesta es: ¡exactamente lo mismo! 

• ¿Cuántos clientes potenciales pasan cada día frente a mi tienda?
• ¿Cuántos de ellos entran en mis establecimientos?
• ¿Cuántos de ellos compran y cuantos están de paso?
• ¿Cómo incentivo a los de paso para que compren?
• ¿Cuánto tiempo se pasean por mi tienda los que compran? ¿Dónde se detienen?
• ¿Tengo bien dimensionado mi personal a lo largo del día/semana?
• ¿Es la tienda que más vende la más rentable? ¿Cuál tiene más potencial?
• ¿Son mis campañas de marketing efectivas? ¿Tengo claro que el objetivo directo es atraer a más público y no vender más productos?
• ¿Es mi escaparatismo / merchandising atractivo?
• ¿Merece la pena abrir hasta las 22h?

Retailers como Marks&Spencer o Virgin Megastore incrementaron hasta un 20% las ventas en sus tiendas aplicando tecnologías de conteo de personas y por supuesto analizando los resultados reportados para posteriormente optimizar ciertas estrategias de administración de personal, horarios de apertura o inventarios de producto, afectando así a decisiones tomadas por distintos departamentos: recursos humanos, expansión o comercio exterior, marketing, producto etc.

Las mediciones se consiguen a través de tecnologías como alfombras inteligentes que cuentan personas, sensores que cuentan pasos, tarjetas de fidelización que los clientes llevan en el monedero y se identifican al entrar  por la puerta etc.

Todo el análisis realizado a través  de las etsratgeias de Retail Intelligence tendría que estar directamente relacionado y analizado junto con los datos del comportamiento del usuario en su página web para identificar relaciones entre distintos canales y aprovechar sinergias y conocimiento de los distintos perfiles de clientes.

Solemos insistir en que el departmento de marketing tiene que saber qué está pasando en la web, pero ¿somos conscientes de que los analistas web y/o el departamentos de marketing online deben saber también qué está pasando en las tiendas?

¿ Qué pensais vosotros? ¿ Se cumple?

Retail Intelligence, los analistas offline is a post from: WebAnalytics.es

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Si lo miramos desde otro lado, cada persona tiene punto de vista diferente. Aparte de las reglas generales o universales, existe la percepción individual. Y para satisfacer esta necesidad (y no sólo para esto) tenemos esa agradable funcionalidad de Google Analytics, que se llama Informes Personalizados. Unos ejemplos del uso de esa funcionalidad los podéis encontrar en el artículo “5 informes personalizados de Google Analytics para medir y optimizar tu negocio online” por Daniel Rodríguez.

A un lado de las “barricadas de búsqueda” tenemos SEOs y en el otro – el algoritmo de Google PageRank y los Google Quality Raters. Creo que todos sabemos algo sobre el algoritmo de Google, que le ha traído tanto éxito, por lo que no vamos a entrar en especificaciones técnicas. Si nos centramos en los Google Quality Raters, sobre los que, quizás, una parte significativa de vosotros no había oído hablar, estos hacen referencia a las personas (¡personas y no algoritmo!), que evalúan la relevancia de los resultados de búsqueda a las palabras clave. Javier Casares en su artículo “Google Quality Rater: utilidad del documento” ha considerado la utilidad de los “General Guidelines”(el documento, que se les entrega a los Google Quality Raters como una pauta de evaluación) para el SEO.

Espero que os gusten las lecturas de esta semana!

¡Buen fin de semana!

Aquel que no comete errores, no aprende is a post from: WebAnalytics.es

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Continuando con el mismo tema y para que veáis el valor y el poder del análisis de las palabras clave, un artículo “Read Your Prospects Minds With Keywords!” de Mariel Bacci. Este artículo propone una solución para agrupar las landing pages a la hora de asignarlas a palabras clave.

Por último, Gemma Muñoz en su artículo “Algunas veces, para poder ver la luz, hay que arriesgar la oscuridad” propone, en ocasiones, enfocar esfuerzos en los usuarios de nuestros sitios, que no convierten sobre los que sí convierten. Comenta que normalmente nos centramos en las conversiones: de dónde han venido, cómo nos han encontrado, cómo han convertido etc; sin embargo, el análisis de los “no clientes” puede abrirnos los ojos y crear nuevas oportunidades de negocio.

¡Buen fin de semana!

Palabras clave – la clave al éxito! is a post from: WebAnalytics.es

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A propósito, ¿habéis oído, que “Old Google Analytics Interface To Be Retired January 2012”? Es decir, la Versión 4 de Google Analytics dejará de funcionar en Enero 2012. Entonces, aquellos, que hasta ahora estaban usando la Versión 4 por motivos de costumbre o preferencia o cualquier otro motivo, desde ahora han de comenzar acostumbrarse a la versión nueva. Por eso os propongo el artículo “Navigating the Settings in the New GA Interface – We’re not in Kansas Anymore” por Dorcas Alexander. El artículo también será interesante para aquellos, que ya son usuarios de la nueva versión, pero están un poco perdidos en los cambios, que se hacen constantemente.

Ahora un poco de estadística. Adobe ha realizado una encuesta sobre el uso, la medición y enfoques a social media en algunos países de Europa. Podéis ver los resultados de la encuesta en el artículo “78% of European marketers unhappy with social media measurement” por Graham Charlton.

¡Esta semana, breve pero conciso!

¡Buen fin de semana!

¿Como funcionaría la tienda online en el mundo real? is a post from: WebAnalytics.es

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La idea en realidad no es nueva, y los que utilicéis los informes de Marketing Channels o tengáis algún VISTA rule contratado encontraréis muchas similitudes. En esencia “Processing Rules” es un procesado de variables justo en el momento de enviar la información a los servidores de Adobe por lo que podemos alterar el valor que reciben o añadir de nuevas en función de condiciones que nosotros definimos.

¿Que podemos hacer con Processing Rules?

• Detectar valores en la URL y en base a ellos aplicar reglas
• Detectar valores de cualquier variable utilizada por SiteCatalyst y en base a ellas aplicar reglas
• Podemos concatenar valores de varias variables
• Definir eventos y su valor

Aún no es posible…

• Dividir el valor de una variable entre varias
• Exluir tráfico de ciertas IPs
• Trasladar tráfico entre diferentes “report suites”

Mejor con ejemplos…

 ”Assignar un evento cada vez que se visualiza la página de producto”

“Concatenar el valor de 2 variables en una tercera”

“Cada vez que se exista una variable y empiece de una manera determinada, rellenamos una tercera”

Como veis, esta funcionalidad permite el desanclaje con el equipo de IT para realizar muchas tareas y nos permite hacer configuraciones de manera mucho más rápida. De todos modos, hay que ir con mucho cuidado cuando se definan estas reglas ya que afectarán a la recogida de datos y podríamos cometer errores que tendrían un efecto directo en nuestros indicadores de negocio. Es por esta razón que los que queráis disfrutar de esta funcionalidad deberéis pasar un pequeño examen que validará el equipo de Adobe o trabajar con alguno de los partners certificados.

Os dejo por último con un vídeo preparado por Kevin Rogers en el que nos hace una pequeña demostración de las capacidades de las “Processing Rules“:

Processing Rules: implementa SiteCatalyst sin tocar una línea de código is a post from: WebAnalytics.es

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Ahora, del seguimiento de las campañas de mobile marketing, al seguimiento de las campañas de online marketing “standard”. Todo el mundo ya ha discutido los cambios en forma de medir la visita en Google Analytics. El artículo “Cómo medir las campañas internas” de Oriol Farré nos cuenta cómo han afectado esos cambios a la medición de las campañas internas con etiquetado y qué podemos hacer para mejorar el seguimiento.

El artículo “Chief Analytical Officer” por Jim Sterne destaca la importancia en analítica web del entendimiento de las fuentes de datos y cómo los datos pueden ser utilizados para mejorar el negocio. Jim pone el ejemplo de las personas que fueron analistas web en 2005 y después, gracias a su enfoque en análisis de datos y optimización de procesos, subieron a la categoría de business intelligence.

Por último, nos gustaría resaltar los resultados de algunos estudios realizados sobre preferencias de clientes a la hora de contactar con departamentos de atención al cliente. Un 58% de los clientes en EEUU prefieren e-mail como medio de contactar con la empresa; mientras que, solo el 20% de los encuestados han elegido online chat como el medio de comunicación más cómodo. Podéis ver el otros detalles de los estudios en el artículo “Why online customer service is important: infographic” de Graham Charlton.

¡Buen fin de semana!

Analítica web hoy, Business Intelligence mañana © is a post from: WebAnalytics.es

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Las razones por las cuales la comunicación es una habilidad clave, también son diversas:

1. Disciplina reciente: Se trata de una disciplina bastante reciente (espero algún día poder dejar de lado este lastre) con lo cual a veces es algo complicado que el analista web encuentre su lugar en la empresa u organización, y se haga respetar. Por tanto, convencer a su entorno será básico.
2. Necesidad de colaboración: Para triunfar en analítica web, es necesario que los equipos de las distintas áreas del negocio, se impliquen en la toma de decisiones basadas en datos. Se trata de una disciplina participativa, y para ello también es necesario hacerse oír  entre los equipos.
3. Empresa sin aversión al cambio: Este es uno de los principales retos y es necesario empezar a trabajar la cultura basada en el cambio desde los que están más arriba en la organización. De ellos dependerá que los análisis de datos a partir de los cuales se extraen propuestas de cambio y pruebas, puedan llegar a ejecutarse. Sin esto, poca optimización de resultados se obtendrá.

Y es éste último punto uno de los grandes retos, trabajar la comunicación con los jefes. Puede llegar a ser el mayor reto de un analista recién incorporado a una empresa. Aunque a decir verdad, este tipo de batallas nunca están del todo ganadas, así que hablar con los jefes para que estén de tu lado, suele formar parte de una de las tareas más recurrentes de todo analista web.

HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion), como sus siglas indican, es como se denomina a aquella persona de una empresa u organización que más arriba está y en consecuencia más cobra, y que será quien tenga que darte el “ok” ante una decisión de cierta envergadura. Será a quien tengas que convencer con mayor frecuencia, así que más vale tener algunos métodos claros para conseguir ser lo más persuasivo posible.

Aquí tres posibles métodos, o mejor dicho, tres temas que a los jefes suelen afectarles, y que pueden resultarte de utilidad

Cuando se pierde dinero

Normalmente cuando planteamos la estrategia de analítica web de nuestro sitio web, cuantificamos económicamente tanto las macroconversiones como las microconversiones. Estos datos nos sirven a posteriori para presentar qué valor a aportado el sitio web a la cuenta de resultados de la empresa.

Pues bien, dado que los € suele ser el dato que más profundo llega a los jefes, una táctica que puede contribuir a convencer y a captar su atención, frente a la importancia de optimizar la web, es presentar la métrica de ingresos perdidos.

Calcular esta métrica es bien fácil! Si tenemos un embudo de conversión podemos detectar cuantas visitas se quedan en el último paso, y este número solo hace falta multiplicarlo por el valor medio de las conversiones de nuestro sitio web. Si queremos hacerlo aún mejor, se puede incluso cuantificar los ingresos perdidos en cada paso del proceso de compra.

Este cálculo se puede aplicar también para las microconversiones, siguiendo un procedimiento similar.

Por tanto, hacer una presentación mostrando los € que pueden haberse perdido en una página determinada, puede llegarle mucho más al jefe, que si le presentamos el mismo análisis, por ejemplo hablándole de métricas como el porcentaje de rebote. Las métricas deben ir orientadas a nuestra audiencia.

Cuando la competencia es mejor

Demostrar cómo la competencia lo está haciendo mejor, o cómo la competencia se está llevando parte de la demanda del mercado hacía su terreno, es algo que también duele a los de más arriba.

Existen dos áreas clave sobre las que incidir, por un lado qué está consiguiendo la competencia a nivel de captación, y por otro lado cómo la web puede ser mejor a nivel de conversión.

Para demostrar o comparar resultados de captación, puedes obtener datos de los volúmenes de visitas tuyos y de la competencia mediante herramientas como Google Adplanner o Google Trends. Otra aspecto a comparar, es la tenencia de las búsquedas de tráfico de marca. Comparar mediante Google Insights for Search cuántas búsquedas se realizan de la competencia y cuantas nuestras.

A nivel de conversión, como no es tan trivial obtener datos de la competencia, lo más recomendable es comparar ciertas páginas o funcionalidades que sean clave en el sitio web, es decir, comparar las interfaces o procesos. Por ejemplo, si gestionamos el sitio web de un negocio inmobiliario, ver cómo es nuestro buscador interno y como es el de la competencia puede resultar de gran utilidad.

Cuando los clientes opinan

Existen varias opciones para recoger datos de éste ámbito. Una de las opciones más claras es lanzar una encuesta en nuestro sitio web, pidiendo a los usuarios que opinen sobre aspectos relacionados con el contenido, la navegación y la experiencia. Dado que lo que pretendemos es despertar la inquietud de los jefes a realizar cambios, siempre será más productivo presentar las opiniones más negativas y críticas sobre el sitio web.

Por otro lado, un modo de que los usuarios opinen de forma indirecta es realizando un experimento, y el diseño o alternativa con mejor rendimiento será la vencedora. A veces en los equipos, se tienen opiniones distintas sobre el diseño que mejor funcionará en el sitio web, pues la mejor salida termina siendo que los usuarios opinen. La parte negativa de esta solución es que si la empresa está totalmente cerrada a realizar pruebas, esta propuesta es totalmente descartable.

Por tanto, para triunfar como analista web ante los jefes es necesario un tándem entre una buena estrategia (en la que se pueden incluir los tres temas comentados), y ciertas dotes de comunicación. Como es evidente lo uno sin lo otro no funciona, así que si detectas que alguno de estos aspectos es tu punto débil, ya puedes empezar a buscarle solución desde hoy mismo. Sin el “ok” de los de arriba poco conseguirás.

¿Tienes algún otro método que funcione con tu HiPPO y que quieras compartir?

[este es un post que surge con la inspiración de la charla que Avinash dio la pasada semana en Madrid, y el tema surgió gracias a la pregunta formulada por Gema Mora. Gracias a ambos por las respuestas y pregunta, respectivamente]

Cómo convencer a los HiPPOs (jefes) del valor de la analítica web is a post from: WebAnalytics.es

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