La llegada de las redes sociales ha revolucionado el sector online, pero si nos centramos en la analítica, ésta ha experimentado métricas hasta ahora desconocidas.
Estábamos acostumbrados a tiempos de permanencia que no superaban los 3 minutos de media o a unas 2-3 páginas vistas por visita, y de echo lo que siempre ha importado ha sido el clic, la acción del usuario prevalecía sobre el branding. Las campañas publicitarias online han diferenciado del medio offline en que no resulta prioritario el transmitir un mensaje ni generar imagen de marca, los anuncios no deben ser pegadizos ni llegar a crear una imagen de marca en el usuario, sino fomentar la acción inmediata.
Lo que buscan anunciantes es la acción, que el usuario clique en el anuncio y llegue a la landing page específica, luego vendrá ofrecer nuestro producto y la posible conversión.
Pero con la llegada de Tuenti, Facebook, Youtube, etc. nos encontramos con la necesidad de aplicar unas métricas completamente diferentes, tiempos de permanencia de más de 30 minutos o más de 20 páginas vistas por usuarios, son algunos de los datos que podemos obtener.
Se trata de una medición más similar a la que se recoge del sector de la televisión, por tanto, se plantea una nueva disciplina, la medición 2.0. Ya no es posible comparar los resultados obtenidos en 2.0 con el de páginas o blogs más tradicionales, los datos no son equiparables.
¿Y que ocurre con los objetivos? El clic sigue estando presente con las campañas de publicidad, sin embargo, cada vez es más frecuente el visionado de anuncios en flash, videos, aplicaciones, wodgets, etc. cada vez el modelo de análisis tiende nuevamente al sistema que utiliza la televisión. Se obtienen otros factores de valor, por ejemplo el caso de un usuario que durante una hora está consumiendo una marca en concreto.
Además existe el factor social, estos medios son cada vez más consumidos en grupos, gracias a los adelantos en pantallas y conexiones de televisores. Por tanto existe otro elemento a medir que estamos descuidando, el consumo que se pueda hacer de estas plataformas en familia o con amigos. Ya no basta con centrarnos en visitas de usuarios únicos sino que es necesario ampliar a visitas de personas, estudiar sus comportamientos, prioridades y hábitos de consumo.
Ha dejado de ser prioritario el consumo de la marca en la propia web, ahora los anunciantes disponen de páginas en Facebook con miles de fans o bien de aplicaciones y/o widgets que se desarrollan en páginas de terceros y esto, actualmente, resulta muy difícil de ser medido en profundidad.
Quizá la solución pase por utilizar varios sistemas de medición, alguno basado en cookies, que pueda indicarnos lo que sucede con nuestra marca en el sector 2.0 y otros basados en encuestas que puedan realmente reportarnos el valor que supone la interacción de personas con nuestra marca. Sin embargo, aún nos faltaría un sistema que tase la transmisión del mensaje de una marca, su difusión.
Todavía queda mucho camino para comprender y poder analizar el impacto de las web 2.0 y seguramente en los próximos tiempos llegarán nuevas herramientas y estadísticas que nos ayuden a asignar un valor para las nuevas métricas obtenidas, además de poder abarcar mayores posibilidades.
Google Analytics muestra los orígenes del tráfico que llega a nuestra Web a partir de un gráfico en el que podemos ver reflejadas las diversas fuentes de tráfico, según si provienen de buscadores, tráfico directo -escribiendo la URL exacta en el navegador- a través de sitios webs de referencia - directorios, foros, etc. - o cualquier otro medio/web que nos esté enlazando.
El modo en que Google Analytics realiza esta medición es a partir de una cookie denominada _utmz.
La vida útil de la cookie es por defecto de 6 meses y será instalada en nuestro navegador, tras el primer acceso a la Web donde se encuentra alojado el código de seguimiento de GA.
Dicha Cookie tomará como referencia el primer acceso realizado a la Web.
Esto significa que si llegamos a un site a través de una búsqueda realizada en Google, las siguientes visitas que efectuemos a dicha web, dentro del periodo de 6 meses, se contabilizarán como accesos a través de Google.
No importa que los accesos posteriores sean a través de tráfico directo o de un enlace situado en cualquier otro sitio Web, en todas ellas nos contará un nuevo acceso atribuido al primero.
La única variación en cuanto a la fuente de tráfico de esa visita en cuestión se producirá una vez transcurridos los 6 meses sin haber realizado ningún acceso posterior. Debemos tener en cuenta que el tiempo de permanencia de la cookie se volverá a activar con cada nueva entrada, volviendo a inciar la cuenta de los 6 meses.
Para poder ver la cookie que tenemos instalada en nuestro navegador podemos acudir al navegador y comprobar el acceso que nos ha atribuido GA a una web en concreto.
Para ello vamos a "ver información de las cookies" y una vez aquí tratamos de identificar la _utmz entre el resto.
La cookie en cuestión presenta el siguiente aspecto:
Tal y como se precia en la ejemplo de esta imagen, GA cataloga nuestro acceso a wwwisibility.com como tráfico directo y lo hará en las próximas entradas que hagamos hasta, al menos, el próximo 17de Agosto de 2010.
Teniendo esta información presente lo que nos puede interesar, según el sector y objetivo de nuestro site, es variar el tiempo de vida de la _utmz. Para ello deberemos agregar al script de GA una línea entre la ID y la función var pageTracker, tal y como vemos en el siguiente ejemplo.
En la función añadida estamos indicando que queremos que la cookie expire en un periodo de 10 días o lo que es lo mismo 864.000 segundos.
En el caso por ejemplo, de las Webs de reservas online, se considera que una visita no suele convertir en el primer acceso que realiza al site, sino que primero compara entre otras webs del sector, procesa sus necesidades y en caso de estar interesado regresa a la web original para realizar la conversión.
En este tipo de sites la visita inicial es muy importate ya que va a ser la que defina la futura conversión y el tiempo establecido de 6 meses puede ser adecuado, ya que una vez transcurrido este periodo, la próxima visita del mismo usuario seguramente corresponderá a una segunda conversión.
Sin embargo en otros sectores podríamos fijar la vida útil de una visita, es decir, considerar cumplido el objetivo de la misma, en un periodo inferior. En este caso es cuando resulta importante modificar el tiempo de permanencia, con tal de obtener resultados más ajustados a los objetivos del site que queremos analizar.
Gracias a Google Analytics podemos ir obteniendo aquellos resultados que nos ayudarán a acércanos cada vez más a los deseos de los usuarios, encargados de realizar el objetivo final de toda Web, la conversión.
Por otro parte gracias a las estadísticas podemos ir ajustando nuestro plan de marketing, hasta lograr los máximos beneficios.
Por esto y mucho más, disponer de una cuenta de análisis web es algo imprescindible para una Web y en particular contamos con uno de los programas gratuitos más completos del mercado, Google Analytics.
Sin embargo, configurar la cuenta de GA es sólo el inicio, posteriormente deberemos aprovechar todas las funcionalidades que nos ofrece esta plataforma, cruzando datos, creando segmentos, etc. con tal de poder extraer las mejores conclusiones que nos ayudarán en un futuro a tomar decisiones referentes a la Web.
A continuación vemos una recopilación de la forma de extraer algunas de las conclusiones más interesantes, a partir de la creación de Segmentos.
Medir el Branding
Este objetivo resulta muy importante para algunas empresas, que quieren ver ampliado el conocimiento de su marca entre los usuarios. Para ello vamos a crear un segmento avanzado al que denominaremos "usuarios que conocen nuestra marca".
Este segmento debe contener todas las condiciones que nosotros consideremos oportuno que se den para establecer que dicha visita correpsonde a un usuario que en efecto, conoce nuestra marca.
Vamos a definir que este factor se da cuando:
- Los usuarios acceden directamente a nuestra Web
- Se ha utilizado como palabra clave en los buscadores el nombre de la empresa o web.
Las condiciones pueden ser o una u otra, de modo que a la hora de crear el segmento utilizaremos la expresión "o" en lugar de la inclusiva "y".
Empezamos con la configuración, paso a paso:
Primero accedemos a los segmentos personalizados
Y ahora vamos a establecer las condiciones mencionadas anteriormente y a otorgar el nombre al segmento, de manera que sea fácilmente identificable cuando, en un futuro, queramos consultarlo nuevamente.
Una vez creado el segmento podremos ver cuantos usuarios han accedido bajo estas condiciones y si el gráfico de visitas va aumentando, es decir, cada vez más usuarios conocen nuestra marca o si por el contrario se mantiene igual, de modo que de haber hecho una campaña de branding, ésta no hubiera tenido mucho éxito.
Visitas provenientes de Redes Sociales
Las redes sociales son cada vez más recurridas a la hora de crear una campaña de Márketing, pero tras su creación, para conocer exactamente la evolución de visitas que nos llegan a través de estas fuentes y determinar de esta forma su éxito, una de las mejores vías es hacerlo mediante segmentos avanzados dentro de Google Analytics.
En esta ocasión para crear el segmento utilizaremos la inclusión "o" nuevamente, ya que lo que queremos conocer es:
- Tráfico que llega a través de Twitter, o
- Tráfico que llega a través de Facebook, o
- Tráfico que llega a través de Youtube
Quremos que Google nos lo agrupe todo, después nosotros ya consultaremos en fuentes de tráfico las visitas provenientes de cada una de las redes sociales.
Creamos un segmento personalizado e incluimos lo siguiente:
Google Analytics nos presenta este mes más novedades. En este caso se trata de un nuevo código de seguimiento asincrono (Asynchronous Tracking). Este nuevo código de rastreo por el momento está en versión Beta y entre sus principales beneficios podemos destacar los siguientes:
Podremos conseguir tiempos de carga más rápidos del código de seguimiento para nuestras páginas debido a la ejecución mejorada en el navegador.
Encontraremos una gran mejora en la recopilación y precisión de las estadísticas de nuestra web.
Eliminación de errores JavaScript cuando el código de seguimiento no se haya cargado completamente.
Utilizar este nuevo código de seguimiento asíncrono es opcional, y para todos aquellos que deseéis testearlo, tan sólo debéis sustituir el código actual de seguimiento por el siguiente, especificando en fragmento la ID (identificador del perfil de Analytics) en lugar de “UA-XXXXX-X” y recordar pegarlo en todas las páginas del sitio que se quieran medir:
<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || []; _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']); _gaq.push(['_trackPageview']);
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