Herramientas para hacer un cuadro de mando

Desde que se publicó la API de Google Analytics hace poco más de un año, acceder a todos los datos que contiene esta herramienta es mucho más fácil y ahora podemos usar muchas otras herramientas para extraer los datos que más nos interesen.

Gracias a la API podemos construir Cuadros de Mando, o Dashboards, mucho más potentes, ya que toda la información que se refleja en éste se extrae directamente, eliminando así los errores humanos al copiar los datos.

Porsche Panamera 4S Dashboard

Pero ¿qué herramientas podemos usar para extraer estos datos?

Shufflepoint

ShufflepointShufflepoint ha desarrollado todo un lenguaje de consultas basado en Google Analytics llamado AQL que te permite hacer cualquier tipo de consulta. Tiene integración con Excel y Powerpoint, aunque este último aun no lo he probado.

No es necesario instalar nada en Excel para usarlo, ya que se usa utilizando consultas web por lo se puede usar tanto en Windows como en Mac.

La gran ventaja de éste producto es que, bien configurado, nos permite actualizar los datos con las fechas que queramos y actualizar todas las consultas con un solo botón.

El precio de esta herramienta empieza por 29$ al mes el más barato hasta los 200$ el más caro.

Enlace: Shufflepoint.

GA Data Grabber

Esta herramienta la descubrí hace unos días en el blog de Google Analytics y tiene algunas similitudes con Shufflepoint: También se usa Excel como base, pero se comunica directamente con la API, sin pasar por unos servidores intermedios.

La que más destacaría de esta herramienta es que también hay una versión para Google Spreadsheets, por lo que podemos tener nuestra cuadro de mandos siempre disponible.

Esta aplicación se basa en Macros, por lo que hasta que no salga una nueva versión, no será compatible con Office para Mac.

El precio de GA Data Grabber es de 89$ por cada cuenta de usuario de Google Analytics y de 49$ por la versión de Google Docs, aunque diría que también se puede usar gratis. No lo tengo muy claro :-/

Enlace: AutomateAnalytics.

ExcellentAnalytics

ExcellentAnalytics es un fantástico plugin para Excel que nos permite conectarnos a la API para extrar todos los datos que necesitamos. Debido a que solo es compatible con Windows, no lo he podido usar mucho, por lo que no tengo muchos más detalles sobre éste, aunque cuando se quiere actualizar un cuadro de mando con muchas consultas es un poco pesado, ya que se tiene que hacer una por una.

Lo mejor de esta herramienta es que es gratuita y está en desarrollo constante 🙂

Enlace: ExcellentAnalytics.

¿Y vosotros, que herramientas usáis para hacer los cuadros de mando?

Recordad que podéis ver muchas más aplicaciones hechas con la API de Google Analytics en la Galería de Aplicaciones.

Qué son las Variables Personalizadas y para que se usan

Las Variables Personalizadas de Google Analytics son variables que sirven para recoger datos que de otra forma no se podrían recoger con Analytics, como por ejemplo el sexo del usuario o si está registrado o no.

Evidentemente, la mayoría de estos datos sólo los podemos obtener si el usuario nos lo ha facilitado anteriormente 😉

Aunque las variables personalizadas son muy útiles, se tienen que tener presentes sus limitaciones para no encontrarse luego con sorpresas:

  • Sólo hay 5 variables disponible
  • Hay un límite de 64 caracteres por variable, a repartir entre el nombre de ésta y su valor
  • Sólo se pueden informar las variables si después se hace una llamada a un evento (trackEvent) o a una página vista (trackPageView)

Tipos de Variables Personalizadas

Hay tres tipos de Variables Personalizadas distintas: Variables a nivel de Usuario, a nivel de sesión y a nivel de página.

Variables de Usuario

Las variables de usuario se usan para recoger datos relacionados con éste, como podría ser, en el caso que los usuarios se hayan registrado previamente, el sexo del usuario, la ciudad dónde vive o un rango de edades.

Para guardar éste tipo de variables, se debe especificar el ámbito = 1 cuando se hace la llamada a la función.

Variables de Sesión

Con estas variables, se podrían diferenciar, por ejemplo, los usuarios que están registrados de los que no, o los usuarios que han comprado durante esta sesión.

Para guardar éste tipo de variables, se debe especificar el ámbito = 2 cuando se hace la llamada a la función.

Variables de Página

Las variables de página son las que nos permiten registrar datos relacionados con la página que se está visitando como por ejemplo el nivel de stock de un producto o la categoría de un producto.

Para guardar éste tipo de variables, se debe especificar el ámbito = 3 cuando se hace la llamada a la función. Es el alcance por defecto si no se informa ninguno.

Formato de las Variables Personalizadas

Al contrario que los objetivos que comenté hace unos días, para configurar las variables personalizadas es necesario modificar el código de la página para poder informarlas.

_setCustomVar(index, nombre, valor, ámbito)

Es necesario informar 4 parámetros para poder guardar una variable personalizada:

  • index: Tiene que ser un valor del 1 al 5, y especifica la variable que se va a utilizar.
  • nombre: El nombre de la variable.
  • valor: El valor que se le asigna a la variable en cuestión.
  • ámbito: Especifica si se trata de una variable de página (3), de sesión (2) o de usuario (1).

Que uso le dais vosotros a las variables personalizadas?

Como implementar Google Analytics en páginas con AJAX?

Homemaker House Wife Perfect little woman! by Perpetually.Cuando uno empieza en el mundo de internet y quiere hacerse una web, lo primero que hace justo antes de publicarla es poner el tag de google analytics para poder medir desde el primer momento el estado de la misma.

En condiciones normales, y con unos conocimientos básicos, para hacer una instalación simple basta con poner el código que nos facilita Google Analytics dentro del <head> de cada página y ya tendremos información sobre visitas, páginas vistas, orígenes, las páginas con más éxito, etc.

El problema reside cuando la web tiene contenido que se carga mediante AJAX por lo cual, al cargar este contenido, no se envía ninguna información a los servidores de Google y por lo tanto no tendremos datos sobre sobre estas páginas en concreto.

Por suerte, esto tiene una fácil solución para nosotros 🙂

Lo único que hay que hacer es etiquetar los enlaces con la función trackPageView, que es la función que se encarga de contar páginas vistas en Google Analytics, de esta forma:

<a href="javascript:void(0);" onClick="javascript:pageTracker._trackPageview('/contacto');" >

A partir de este momente, cada vez que se haga click en un enlace con este cogido se contará como una nueva página vista (en el ejemplo, la página contacto), aunque la página se haya cargado por AJAX.

Recordad que si lo que queréis es que Google indexe vuestra web echa en AJAX, os recomiendo que sigáis la guía de implementación de google.

Configurar los objetivos de Google Analytics

Mientras unos debaten la mejor forma de medir audiencias en televisión, yo sigo con mi misión de poder llegar a debatir con ellos, pero para hacerlo antes debo aprender las Bases y los Trucos de Google Analytics 😉

Es por eso que hoy, y ya que @ara_perez me lo ha pedido, me he decidido a hablar un poco sobre qué son los objetivos de Google Analytics y cómo configurarlos.

Los objetivos en Google Analytics se usan para medir acciones que han pasado en la web, para poder evaluar el rendimiento de nuestro site.

Bolt - 200 m by nataliebehring.com.

Por ejemplo, con un objetivo podemos medir cuanta gente ha usado un formulario de contacto, o ha terminado una compra, o ha estado más de 3 minutos en nuestro site.

A vista de pájaro, y en comparación con el e-commerce, veo una ventaja muy grande, aunque también hay algunos inconvenientes. La ventaja, más que evidente es que no es necesario hacer ningún cambio en la web para poder configurar un objetivo, por lo que el coste de configurarlos es muy bajo, aunque la información que nos aporta puede ser de gran utilidad.

El inconveniente más grande es que no es posible registrar el mismo objetivo más de una vez por sesión, por lo que si tengo una web de descarga de software y el usuario se descarga 3 programas, sólo veré que el usuario se ha descargado algo, pero no sabré cuantos se ha descargado ni cuales son estos programas.

Podemos tener hasta 20 objetivos, agrupados en grupos de 5. Estos objetivos se pueden medir por url, por páginas vistas por visita, o por tiempo en el sitio. Los objetivos pueden tener un valor asociado.

Pasos para configurar un objetivo:

Definir el objetivo

Definir el objetivo

En este primer paso, es en el que le pondremos un nombre descriptivo y escogeremos el tipo de objetivo. En función del tipo escogido, los siguientes pasos variarán.

Configurar el objetivo

En función del tipo, configuraremos el objetivo de forma distinta:

Configurar objetivo por URL de destino

En este caso, un objetivo se cumplirá siempre que un usuario acceda a la una página con la url especificada. La url especificada se puede poner con concordancia exacta (coincide exactamente), concordancia principal (empieza por…), o con expresiones regulares.
Configurar objetivo por URL de destino

Con los objetivos por página podemos hacer un seguimiento de cuanta gente ha usado un formulario de contacto o ha realizado una compra.

Configurar objetivo de Tiempo en el sitio web

La configuración por tiempo en el sitio web es mucho más sencilla, especificando sólo cuanto tiempo tiene que estar un usuario en el sitio.

Información objetivo Tiempo en el sitio web

Con este tipo de objetivos se podría segmentar a los por el tiempo que pasan en el sitio para ver comportamientos distintos en función de su interés por nuestra página.

Configurar objetivo por Páginas/visita

La configuración de este objetivo es tan sencilla como en el caso anterior, teniendo que informar sólo el número de páginas visitadas por el usuario y si el objetivo se cumple si visita más, menos o exactamente éste número de páginas.

informacio?n objetivo Pa?ginas/visita

Este tipo de objetivos también nos ayudaría a segmentar, por ejemplo, cuantos usuarios que vienen de las redes sociales visitan más de 5 páginas por visita, para ver el nivel de interés que tienen

Embudos de conversión

Para hacer un seguimiento de un embudo, tan sólo se tienen que informar las url de los diferentes pasos que tiene que seguir un usuario y su correspondiente nombre descriptivo.

Embudo de objetivo

Los embudos de conversión nos permiten ver, por ejemplo, qué porcentaje de usuarios terminan una compra a partir de los que han empezado añadiendo un producto a la cesta de la compra.

Para información más detallada, os recomiendo que le deis un vistazo a la ayuda de analytics.

¿Como interactuan los usuarios en mi web?

Cuando hacemos una web, o un blog, empezamos a llenar la página de funcionalidades porque creemos que los usuarios las van a usar. Por ejemplo, ponemos la opción de compartir el post en las redes sociales, o mostramos artículos relacionados con el artículo actual. Pero siempre que añadimos una funcionalidad se basa en estudios hechos en otros sites y en nuestra intuición o experiéncia.

¿Pero las usan realmente? ¿A la gente le interesan los artículos relacionados? ¿Utiliza los enlaces de compartir el post del final de cada post? ¿Hace click en los enlaces a otras webs? ¿Las pestañas de mi barra latera se usan? ¿Cuanta gente se ha descargado el último pdf que publiqué? ¿Todo esto son pequeñas dudas que las páginas vistas raramente nos pueden responder.

Para responder estas dudas, podemos usar el tracking de eventos. Esto nos permitirá controlar con precisión casi milimétrica (casi) todo lo que deseamos saber.

Micropixels

Los usos típicos, y por los que se ideó en un principio el Event Tracking es para controlar eventos que hace el usuario, como por ejemplo, pulsar el botón de play o pause en un vídeo. Pero con el tiempo, se han usado para registrar muchas más cosas que los eventos de un vídeo.

En nuestro caso, estamos empezando a implementar el tracking de estos eventos en nuestro blog, pero me ha parecido interesante compartirlo con todos vosotros, que aunque aun no he conseguido llegar al número de comentarios que recibe @ferriolegea, se que me leéis 😉

Actualmente, estamos registrando cuantos usuarios hacen click en los enlaces externos, cuantos usuarios utilizan los vínculos sociales que hay al final de cada post, cuantos usuarios utilizan los posts relacionados y cuantos usuarios se intentan suscribir mediante mail (se que no funciona, tenemos pendiente solucionarlo :()

A continuación, detallaré un poco algunas utilidades que se le puede dar al tracking de eventos:

Usuarios que hacen click en enlaces salientes

Este evento tiene una ventaja muy grande, y es que cuando un usuario lanza un evento, se considera que ha interactuado con la web, y aunque no cuente como página vista, elimina el rebote, por lo que todos los usuarios que entren desde twitter para leer un post, hagan click en un enlace y se vayan, no se contará como un usuario rebotado, porque habrá interactuado con el blog. Eso nos da una mayor precisión sobre el interés de nuestros posts.

Salida/Exit by psycho röy.

También nos permite saber, por ejemplo, si la gente que hace click en enlaces que los sacan de la web vuelven o no. En nuestro caso, hemos podido comprobar que el número de páginas/visita es un 46% superior a la media del sitio. No representaba que un usuario, cuando hacía click en una página externa, lo perdíamos? Parece ser que no es así en nuestro caso 😉

Para añadir el trackEvent a todos los enlaces salientes de nuestro site, nosotros hemos usado el plugin de WordPress Google Analyticator, que lo añade automáticamente a todos los enlaces.

¿Interesan los artículos relacionados?

Como era de esperar, los usuarios que visitan artículos relacionados, tienen un número mayor de páginas/visita aunque el tiempo en el sitio es un poco inferior a la media del sitio y el volumen de gente que los utiliza no es muy alto

Puede ser que los usuarios no vean lo suficiente los artículos relacionados? A lo mejor cambiando un poco el diseño aumenta el número de usuarios que lo usen, aunque para probar esto mejor usar un test A/B.

Libros by grunge.

¿La gente usa los vínculos sociales de pié de post?

Hace demasiado poco tiempo que tenemos implementado el track event en el blog para poder analizar una tendencia generalizada, pero parece que a los usuarios les gusta enviarlo a twitter i a delicious, aunque no hay nadie que comparta los artículos a Buzz. A lo mejor tendríamos que eliminarlo y potenciar más las redes que más se utilizan. Al fin y al cabo, por que poner enlaces que nadie utiliza?

Social media dataflows by Anne Helmond.

Otras casos de uso

En nuestro caso no es necesario, pero sería muy interesante, por ejemplo, analizar cuanta gente se está descargando nuestros ficheros, ya sean en pdf, zip, o en cualquier otro formato en el que no nos sea posible añadirle un código de analytics.

Si queréis aprender más trucos sobre qué usos darle al tracking de eventos, podés apuntaros al Curso de Google Analítica web de @pere_rovira.

Medir la calidad de las visitas de las Redes Sociales

Desde hace un tiempo, la importancia de las redes sociales ha ido creciendo exponencialmente lo cual ha obligado a las empresas a estar presentes en ellas, sobretodo en twitter y facebook. Pero les sale a cuenta estar allí?

Medir el volumen de gente que nos visita desde las redes sociales no es fácil, sobretodo en twitter ya que hay mucha gente que utiliza el móvil o algún cliente como hootsuite o echofon para leer los tweets. Eso dificulta muchísimo el seguimiento del origen real de la visita, ya que muchas visitas se contabilizan como directas o desde ostros dominios como ow.ly.

Primera aproximación sobre nuestra influencia en las redes sociales

Para hacer una primera aproximación de nuestra repercusión en la red, se pueden usar reductores de url que miden los clicks, como por ejemplo bit.ly, que nos daría más precisión sobre la cantidad de gente a la que hemos llegado, pero luego le perdemos la pista al usuario. Que ha hecho en el site? Le ha interesado el contenido enlazado? Hemos conseguido alguna conversión?

Integrando Google Analytics con las redes sociales

Para solucionar esto, tenemos el constructor de urls de Google Analytics, que nos permitirán crear campañas específicas para hacer un seguimiento de los usuarios provenientes de las Redes Sociales, igual que analizamos el tráfico de las campañas de mailing.

Si esto lo integramos en la web, podremos tener una aproximación mucho más real y detallada de nuestro impacto en las redes sociales y cómo son los usuarios.

En éste blog estamos en proceso de implementar-lo, pero en mi blog personal ya hace unos meses que lo implementé, y esto es lo que obtengo:

Campaña Social Media en Google Analytics

Todos los enlaces que publico a twitter y facebook estan etiquetados para saber el origen, además, distingo si la visita proviene del enlace que genera automáticamente WordPress al publicar el post o se ha generado a partir de los botones de compartir que hay al pié de cada post.

Estos datos, por ejemplo, nos indican que los usuarios que provienen de las redes sociales son más fieles que la media y el contenido que publico les gusta, ya que tenemos un porcentaje de rebote muy inferior a la media y las páginas por visita también son ligeramente superiores a la media.

Por lo que podemos observar, la gente que viene de facebook es mucho más fiel que la que viene de twitter, y parece mostrar un mayor interés por el blog ya que, aunque pasa menos tiempo en la página, si que navega más que los usuarios de twitter. A lo mejor tendría que abrir una página de facebook para promocionar más mi blog en esta red, y así ganar usuarios fieles.

Si nos fijamos, el conjunto de todas las visitas provenientes de las redes sociales supera el 8% de las visitas totales del sitio, aunque algunos meses, con más volumen de publicaciones, ha llegado al 17% del total de visitas.

En el caso de un blog, se podría considerar que un objetivo sea que un usuario haga un comentario en un post. Así podríamos saber si los usuarios de redes sociales, que tienen más facilidad en escribir y compartir, también comentan más que el resto de usuarios.

En los casos de un e-commerce, podríamos cruzar estos datos con las ventas, para ver que volumen de ventas se ha generado mediante  las redes sociales y al final calcular el retorno de la inversión.

El usuario único y Google Analytics

Siguiendo el post sobre las cookies de Google Analytics que escribí la semana pasada, hoy voy a intentar profundizar un poco más en la primera de las cuatro cookies principales, la utma, y en el concepto de usuario único.

La utma, como ya comentamos, es la cookie que registra al usuario y las veces que vuelve, por lo que es la que se utiliza para calcular el número de usuarios únicos, la frecuencia de visita del usuario o su fidelidad.

Que es el usuario único?

Usuario único en Google AnalyticsSegún la Ayuda de Google Analytics, los usuarios únicos representan el número de usuarios no duplicados (contabilizados una sola vez) que han accedido a su sitio web durante el transcurso del período de tiempo especificado.

Contabilizar esto como un medidor de personas o audiencias no es 100% fiable, ya que se pueden dar varios casos en que el número de usuarios únicos informados por la herramienta no refleje la realidad:

Las cookies siempre estan asociadas a un navegador, por lo que un mismo usuario que navegue con Google Chrome y Mozilla Firefox tendrá dos cookies asociadas (una por navegador), por lo que Analytics lo contabilizará como dos usuarios distintos.

Otro ejemplo en el que no se contabiliza correctamente el número de usuarios únicos (sinónimo de personas o de audiencias) es en el caso de, por ejemplo, una universidad en la que muchos usuarios se conectan diariamente desde el mismo ordenador y seguramente coincidan en alguna web. En este caso, se contabilizará un solo usuario único, pero en realidad han sido unos cuantos más.

Pongamos un par de ejemplos más: Cada vez hay más gente que se conecta desde su casa, desde el trabajo y desde el móvil, por lo que se puede estar contando 3 usuarios únicos para una sola persona. Y ya no digamos si éste usa más de un navegador! 😉

Por último, existe el caso, no tan común, en que el usuario borra las cookies de su ordenador, por lo que también se contabilizará como un nuevo usuario.

Llegados a este punto, se nos plantea una pregunta:

Es útil medir utilizando el usuario único?

Desde mi punto de vista no mucho, si lo que se quiere es medir audiencias como lo hacen los medios tradicionales, asociado a un número de personas. Un ejemplo de medir el usuario único es el que comenta @pere_rovira en un post de WebAnalytics.es dónde se utiliza el login del usuario para medir el usuario. De esta forma, da igual en que navegador y en que ordenador esté el usuario, ya que éste siempre si identificará con su propio ID de usuario.

Basarse en usuarios únicos porque es una forma de medir la audiencia de una web, como hemos visto, no es muy fiable. En cambio, basarse en visitas si que es más fiable, porque el dato se aproxima mucho más a la realidad, ya que no se tiene en cuenta si éste usuario ya había visitado antes la web o no.

Cómo se calcula el usuario único?

Para entender mejor como se calcula el usuario único, podemos analizar el formato de la primera cookie, la utma:

__utma=<hash del dominio>.<id de usuario único>.<timestamp de la primera visita>.<timestamp de la visita previa (la más reciente)>.<timestamp de la visita actual>.<contador de visitas>

Si analizamos el formato, vemos que los dos primeros campos son para identificar el dominio y el usuario. El tercer campo es la fecha, en formato de tiempo de unix, en que se creó la cookie, es decir, el primer día que visitó la web. El cuarto campo es la fecha de la última visita que se hizo con sesión finalizada. El quinto parámetro es la fecha de la visita actual. El último parámetro es un contador de las visitas que ha hecho el usuario.

Cookie utma

Si nos fijamos en la imagen superior, veremos que el 3r, 4to y 5to parámetro son iguales. Esto es porque es la primera vez que visitaba el blog desde éste navegador 😉

Al tener registrado la última vez que el usuario visitó el sitio, nos permite calcular la frecuencia de visita de este usuario y así medir su fidelidad.

Espero que este post os ayude a entender un poco mejor qué son los usuarios únicos.

Fuentes del post: