Es una bonanza de Analytics Toolbox: herramientas avanzadas y paneles personalizados #SMX

Es muy probable que no esté utilizando las herramientas de análisis de sitios web en todo su potencial para beneficiar su comprensión de sus visitantes y su sitio. En esta cobertura de blog en vivo de la sesión de SMX West "Qué hay en mi caja de herramientas de análisis", se familiarizará con los paneles personalizados de Google Analytics que puede crear para su propio sitio y con el Administrador de etiquetas de Google, que puede brindarle información sobre algunos de los comportamientos ocultos de sus visitantes. También se le presentará una poderosa plataforma de código abierto, Knime, que le permite fusionar datos y visualizarlos en un solo lugar.

Los altavoces:

• Benjamin Spiegel (@nxfxcom), socio sénior, director general de GroupM
• Jenny Halasz (@jennyhalasz), presidenta y fundadora de JLH Marketing
• Steve Hammer (@armondhammer), presidente de RankHammer

Benjamin Spiegel: ¿Qué hay en mi caja de herramientas de análisis?

Las cosas solían ser simples. Los datos que analizamos provienen de una fuente. Era unidimensional: una marca de tiempo, una dimensión y una métrica. Un avance rápido hasta hoy, y vemos que muchas cosas han cambiado. Nuestros datos son multidimensionales: una publicación con o sin texto, hashtags que agregan descubrimiento y compromiso, retweets y el alcance de la persona. Para obtener la mejor información de su clase, debe tener en cuenta todas estas dimensiones. Hay múltiples fuentes donde antes había más o menos una, y tienen diferentes métricas (vistas, clics, me gusta).

Incluso estamos agregando nuestras propias métricas en la parte superior, lo que hace que sea más complejo de entender. En 2013 nuestra caja de herramientas tenía muchas herramientas que no encajaban entre sí. Había análisis de texto, datos competitivos, en tiempo real, datos de medios, datos de impresiones, datos fuera de línea, y era difícil contar una historia con múltiples fuentes. En 2014, reiniciamos. Fuera las herramientas. Pon las preguntas primero. Con todas nuestras herramientas, ¿qué es lo que realmente queremos hacer?

Preguntó cómo todos los niveles de la organización pueden acceder a los datos, fusionando los datos únicos para ver lo que significan para el negocio y permitir la narración visual.

Es necesario abordar estas preguntas desde múltiples perspectivas: perspectiva de adquisición, perspectiva de modelado, perspectiva de visualización (imágenes, tableros, cuadros de mando y alejamiento de las hojas de cálculo) y la perspectiva de gestión.

La solución que encontraron fue Knime en Knime.com, una herramienta única, de código abierto y gratuita.

Viene con miles de complementos para Google Analytics, Twitter y WordPress.

Cargó la URL de la sesión de hoy, la pasó por un algoritmo y generó una nube de palabras de los conceptos clave. Luego procesó los datos contra Twitter para ver quién tuitea al respecto y con qué frecuencia. Otro nodo muestra los datos de los usuarios de Twitter. Un paso más allá, ejecute a los usuarios de Twitter contra todas las API sociales y ahora verá una imagen social en línea completa de estas personas. Desde una URL, la herramienta se ejecuta a través de otras 10 API. Twitter y las redes sociales es una plataforma para la que funcionó, y también la usan para extender Google Trends, para averiguar dónde la gente habla sobre tendencias (ciudades), ver qué estados hablan más sobre qué producto de belleza, por ejemplo.  

1. IMDB: todo
2. Data.gov: comparar los números de los medios con la población.
3. Wikipedia: Wikipedia le brinda datos sin procesar sobre todo, incluidas las vistas de página por hora, la ubicación específica, los segmentos del dispositivo, el historial de cambios, el gráfico del artículo.
4. SNAP: extraen todo lo que es extraíble, como 34 millones de reseñas de Amazon; extender la voz del consumidor y de lo que está hablando; análisis lingüístico o de redes.
5. API de mención social: esta es una API casi en tiempo real que puede usar de forma gratuita.
6. Common Crawl Corpus: Son 541 TB, todo Internet. Es difícil de manejar en términos de tamaño, pero puede usarlo si está tratando de comprender su gráfico de enlace.

Jenny Halasz: Cómo crear impresionantes paneles e informes de Google Analytics

Ella va a ver los tableros de GA. Son gratis y geniales. Regrese e implemente de inmediato y vea un beneficio.

“No todo lo que se puede contar cuenta, y no todo lo que cuenta se puede contar”. -Albert Einstein

http://bit.ly/GADashSMX15 un tablero de plantilla que ella creó. Conéctelo y juegue, haga ajustes según sus necesidades y luego tenga un buen informe. Inicie sesión en GA, pegue el enlace en su barra de direcciones y GA le preguntará a qué cuenta se agregará el tablero. Es privado hasta que lo compartes.

Pros: es personalizable, aplicable a cualquier segmento de GA, configura correos electrónicos automáticos, informes imprimibles, configúralo una vez, GRATIS.

Contras: no es fácil de usar, depende de usted para saber lo que necesita, requiere que configure segmentos, solo contiene 12 widgets por tablero, no puede filtrar por valores de métrica.

¿Donde empezar?

¿Cómo llegó la gente a su sitio? -> ¿Qué hicieron mientras estuvieron allí? -> ¿Cómo y por qué se fueron?

Conozca estas tres cosas y tendrá una buena idea de lo que sucede en su sitio web.

Estos son los tipos de widgets que colocaría en un tablero para saber cómo llegaron las personas a su sitio:

Estos widgets le muestran lo que hicieron en su sitio:

Y aquí vemos por qué la gente abandonó el sitio:

Al agregar filtros a su widget, tiende a decirle a la gente que se mantenga alejada de las estadísticas en tiempo real porque podría pasar una eternidad mirándola y no tener nada que mostrar.

Cuando usa filtros, hay dos formas (solo mostrar / no mostrar) y Regex, que es más poderoso. Pruebe sus expresiones en el informe real.

Puede configurar correos electrónicos regulares de paneles (diario, semanal, mensual, trimestral, una vez).

Es posible que desee configurar un informe personalizado. Cuando mira los sitios, espera que las áreas del sitio se comporten de manera diferente (categoría frente a producto, por ejemplo), y un informe personalizado toma las personalizaciones y las aplica al tablero. Para decidir cuáles pueden ser sus informes personalizados, haga preguntas para determinar la importancia.

La configuración de informes personalizados puede ser un desafío porque GA no es muy fácil de usar. Piense en las métricas como cosas que desea medir y las dimensiones como contenedores en los que desea colocar esas métricas. Los filtros son cosas que desea incluir o no incluir.

Recuerde que los datos son solo datos y el análisis es lo que conduce a la comprensión.

Steve Hammer: Caja de herramientas de análisis: Administrador de etiquetas de Google

Los diseñadores crean experiencias innovadoras más allá de la página. La recopilación de esos datos es la clave del análisis. Si su entrada es basura, su salida también lo será. Consíguelo desde el principio.

El problema que tenemos es que faltan datos. Un error de entrada en su sitio puede ser difícil de capturar, entonces, ¿cómo sabe que existió? Las acciones en desplazamiento infinito son difíciles de capturar. AJAX es difícil de capturar. ¿Cómo rastreas eso y qué haces al respecto? Google Tag Manager abre capacidades para capturar estos datos. Se vende como algo fácil, todos pueden hacerlo, no es necesario hablar con TI. Pero si habla con TI, entonces puede hacer cosas poderosas.

Lo esencial: las variables (macros) son datos para usar, los disparadores (reglas) son cuándo disparar y la etiqueta es lo que se dispara. Una etiqueta es cualquier cosa que quieras que suceda y puede incluir muchas cosas, como HTML y JavaScript.

Hay usos más interesantes en este conjunto de ejemplos mejorados. Disparo condicional, AJAX, desplazamiento infinito y código de carga.

Da ejemplos de un evento de un formulario completado, que se activa cuando aparece una determinada URL. Esto rompe el mito de que necesita una página de agradecimiento para completar un formulario.

Otro problema que soluciona Tag Manager es llegar a la fuente original. Queremos dar crédito a un afiliado que presentó al visitante al canal, no al último que desvió el tráfico. Si el afiliado es la fuente de la cookie propia, puede crear e ingresar esa fuente de marketing.

Otro ejemplo es el uso de fórmulas personalizadas para leer elementos de formulario y establecer el valor del usuario. El comprador de un Bentley tiene un valor diferente al de alguien que compra un Ford.

El desplazamiento infinito se maneja con su "método teórico sin código". Si pushstate actualiza la URL, cree expresiones regulares para los cambios de paginación, luego cree un activador de cambio de historial. En esto, tenga cuidado con los botones de retroceso.

Otro enfoque es aprovechar el método HTML de "carga". Busque una "carga" en el código y luego se muestra un pequeño script cuando el usuario se desplazó por la página.

Preguntas y respuestas

¿Cuál considera que es la característica de GA más infrautilizada?

Spiegel: Variables personalizadas para comprender a su audiencia y habilitar el retargeting.

Hammer: comercio electrónico avanzado para el seguimiento a través del proceso del carrito.

Halasz: Seguimiento de la actividad del esquema a través de Tag Manager.

Para comprender la configuración de variables personalizadas, consulte a Annie Cushing de Annielytics.

Consejo de bonificación: consulte el análisis de cohortes en versión beta en GA, especialmente si tiene una empresa basada en el contenido. Vea si tiene una experiencia pegajosa en su sitio. Por ejemplo, configure un segmento para ver si las personas a las que se contactó originalmente por correo electrónico regresaron.